Анализ породного и классного состава крупного рогатого скота уральского региона

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Использование генетического потенциала голштинской породы для улучшения местных пород позволило создать новый уральский тип черно-пестрой породы. Крупный рогатый скот в Уральском регионе представлен животными 8 пород, а численность коров черно-пестрой породы составляет 81,9 %. Продуктивность коров черно-пестрой породы – 6237 кг молока с массовой долей жира 3,88 % и массовой долей белка – 3,13 %. Наибольшая продуктивность отмечена у коров голштинской породы – 7352 кг молока. По областям и республикам региона численность чистопородных и животных IV поколения находится на уровне 92-100 %. При этом в хозяйствах Тюменской, Курганской, Челябинской областей и Пермского края все животные чистопородные, 84,7 % животных относится к классу элита-рекорд и элита. Таким образом, в Уральском регионе созданы высококлассные стада крупного рогатого скота черно-пестрой породы численностью 485,9 тыс.

Полный текст

В Уральском регионе проводится долголетняя и целенаправленная селекционно-племенная работа, в результате которой создан массив крупного рогатого скота, способного показывать высокую молочную продуктивность [1, 2]. Черно-пестрая порода занимает первое место по численности поголовья. Однако массовое использование потенциала генофонда голштинского скота определило выведение нового типа уральского черно-пестрого скота, соответствующего классам элита-рекорд и элита. В тоже время, без проведения срвнительного анализа продуктивности породы невозможна оценка состояния племенной работы и путей ее дальнейшего совершенствования.

Цель данного исследования – проведение анализа породного и классного состава стад крупного рогатого скота.

Методика. Объектом исследований был чернопестрый скот в сельскохозяйственных организациях Свердловской, Челябинской, Курганской, Тюменской областях, Пермском крае и республиках Башкортостан и Удмуртия. Учитывали поголовье, молочную продуктивность, живую массу, породность и классность животных. Обобщение и анализ использования животных черно-пестрого скота проведен с использованием сводных бонитировочных ведомостей.

Результаты и обсуждение. В Уральском федеральном округе отмечена тенденция снижения общего количества крупного рогатого скота на 0,2 %, при этом поголовье коров увеличивается на 0,1 % при повышении продуктивности на 8,2 %. По данным РОССТАТа, продуктивность коров составила 6340 кг молока, что на 504 кг больше, чем в среднем по стране. Наивысшая продуктивность коров по Российской Федерации отмечена в Ленинградской области – 8231 кг, в регионе Урала по Свердловской области – 7021 кг, что на 681 кг больше чем в среднем по региону, и на 1185 кг по России [2, 3].

Породный состав крупного рогатого скота в регионе Урала отличается многообразием. В предыдущие годы в   сельскохозяйственных   организациях    разводили 9 пород скота, в 2017 году – их осталось восемь (табл. 1).

 

Табл. 1. Молочная продуктивность коров основных плановых пород Урала

 

Порода

Поголовье

Удой, кг

МДЖ,

%

МДБ,

%

Живая масса, кг

Коэффициент молочности, кг

тыс.

гол.

%

Черно-пестрая

485,9

81,8

6237

3,88

3,13

540

1156

Симментальская

27,3

4,6

4797

4,03

3,23

567

845

Бестужевская

20,3

3,4

4050

3,82

3,18

510

794

Холмогорская

20,6

3,5

5753

3,83

3,11

521

1104

Голштинская ч-п

36,4

6,1

7352

3,97

3,13

554

1326

Суксунская

2,0

0,3

4446

4,05

3,07

465

956

Айрширская

0,8

0,1

6027

4,10

3,24

546

1104

Тагильская

0,2

-

3480

3,92

3,11

481

723

Среднее

593,5

100

6164

3,97

3,15

540

1142

 

Табл. 2. Породный и качественный состав черно-пестрого породы

 

Область, край, республика

 

Всего, тыс. гол.

Породность, %

Классность,%

Проверено на достоверность происхожде- ния в 2017 г.,

гол.

 

ч/п и IVпокол.

 

III

покол.

 

элита- рекорд

 

элита

 

I

класс

Свердловская

99,6

99,7

0,3

95,1

2,2

1,7

9323

Тюменская

59,1

100

-

90,8

7,4

1,8

498

Пермский

73,1

100

-

64,8

25,6

8,9

4884

Челябинская

10,3

100

-

86,7

5,8

0,8

1821

Курганская

9,2

100

-

87,9

6,4

5,3

1113

Удмуртская

161,8

95,1

3,3

70,8

12,6

11,7

3200

Башкортостан

180,3

100

-

52,3

24,6

22,4

1517

ИТОГО

± к 2016 г.

593,4

-27.6

98,6

1,2

1,4

-1,2

71,1

2,0

15,4

-0,2

11,7

0,4

22356

 

Наиболее многочисленной породой является чернопестрая, поголовье этой породы насчитывает 485,9 тыс. голов, или 81,8 %. Молочная продуктивность коров этой породы составляет 6237 кг при массовой доле жира (МДЖ) 3,88 % и белка 3,13 % (МДБ).

Наиболее продуктивной породой для региона Урала является голштинская. Продуктивность живот-ных этой породы находится на уровне 7352 кг молока с массовой долей жира 3,97 %, белка – 3,13 %. У коров при этом самый высокий коэффициент молочности – 1326 кг [4, 5].

Поголовье животных, включенных в бонитировку, сократилось по сравнению с предыдущим годом на 27,6 тыс. голов (табл. 2).

По всей популяции крупного рогатого скота в Уральском регионе количество чистопородных животных и IV поколения составило 98,6 %, то есть произошло увеличение по сравнению с 2016 г на 1,2 %. В то же время классный состав породы улучшился. Так, животные класса элита-рекорд и элита составляют 86,5 %. Наибольшее количество высококлассного поголовья в Тюменской области, где содержится 98,2 % животных, относящихся к классу элита-рекорд и элита, увеличение составило 0,9 % [5, 6]. В большинстве субъектов Уральского региона практически все поголовье черно-пестрой породы представлено животными чистопородными или IV поколения. Исключение составляет Удмуртская Республика, в хозяйствах которой имеется 3,3 % животных III поколения и Свердловской области – 0,3 % [6].

Таким образом, в Уральском регионе созданы высококлассные стада чистопородного крупного рогатого скота черно-пестрой породы численностью 485,9 тыс. голов, обладающие высокой молочной продуктивностью на уровне 6237 кг молока за лактацию с МДЖ 3,88 % и МДБ 3,13 %.

×

Об авторах

В. Ф. Гридин

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Уральский федеральный аграрный научно-исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук"

Автор, ответственный за переписку.
Email: info@urnivi.ru

доктор сельскохозяйственных наук

Россия, 620142, г.Екатеринбург, ул. Белинского, 112 а

С. Л. Гридина

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Уральский федеральный аграрный научно-исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук"

Email: info@urnivi.ru

доктор сельскохозяйственных наук

Россия, 620142, г.Екатеринбург, ул. Белинского, 112 а

Список литературы

  1. Гридина С.Л. Оценка племенных и продуктивных качеств крупного рогатого скота черно-пестрой породы областей и республик Урала /. Монография. — Екатеринбург. – Уральский НИИСХ. – 2017. – 64 с.
  2. Гридина С.Л., Гридин В.Ф. Оценка племенных и продуктивных качеств крупного рогатого скота черно-пестрой породы областей и республик Урала / С.Л.Гридина,.. Монография. — Екатеринбург.Уральский НИИСХ. – 2016. – 74 с.
  3. Гридина С.Л., Гридин В.Ф. Оценка племенных и продуктивных качеств крупного рогатого скота чернопестрой породы областей и республик Урала / С.Л. Гридина,.. Монография. — Екатеринбург.Уральский НИИСХ. – 2016. – 74 с.
  4. Лешонок О.И., Ткаченко И.В., Гридина С.Л. Результаты комплексной оценки быков-производителей в племенных стадах Свердловской области., //Advances in Agricultural and Biological Science. – 2016. – Т.2. №1. – С.27-35.
  5. Донник И.М. Шкуратова И.А., Бурлакова И.А. и др. Адаптация импортного скота в Уральском регионе, // Аграрный вестник Урала. 2012. №1(93). С. 24-26.
  6. Мымрин В.С. Черно-пестрый скот на Урале / Екатеринбург. – 2003. – С. 5-10.
  7. Мымрин В.С., Гридина С.Л., Гридин В.Ф. Результаты голштинизации черно-пестрого скота в Уральском регионе // Генетика и разведение животных. – 2014. - №2. – С. 17-20.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2019

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах