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牛舎の照明：牛舎の照明が牛乳の生産量に与える影響
牛舎の照明：牛舎の照明が牛乳の生産量に与える影響
乳生産量は乳牛の泌乳能力を測る重要な指標です。適切な照明環境は乳牛の生産能力を高め、乳量の増加に大きく貢献します。反芻動物である乳牛は、摂食、運動、反芻、乳生産などの活動を効果的に行うために、通常12時間以上の光照射を必要とします。さらに、適切な光管理は乳牛のプロラクチン分泌を刺激し、泌乳牛の乳量と質の両方を向上させることができます。したがって、高原地帯の酪農場では、乳牛の活動と生産性の要件を満たす照明システムを導入する必要があります。研究によると、泌乳牛の毎日の光照射時間を人工的に延長することで、粗飼料摂取量と乳生産量が著しく増加し、酪農の経済的実現可能性を高めることができることが示されています。
1. 材料と方法
1.1 実験設計とグループ分け
本研究は、7月16日から30日まで、高原山岳地帯の酪農場で実施されました。3～4産目、泌乳2～3ヶ月目の健康なホルスタイン牛50頭を選抜し、10群に分けました。1群を対照群、残りの9群を実験群としました。牛舎における乳量に影響を与える要因は、A) 照明時間、B) 照明色温度、C) 照明強度です。各要因は3つの異なるレベルで試験され、様々な照明パラメータが泌乳牛の乳量に与える影響を評価しました。実験要因レベルの設計は表1に詳細に示されています。
表1 実験因子水準表
表1に示した実験因子と水準を用いて、SPSS 27.0ソフトウェアを用いてL9(34)直交実験表を作成した（表2参照）。これにより、5頭ずつ計9つの実験群が作成された。
表2 直交実験計画表
1.2 実験中の給餌管理
試験牛群の乳生産量は7月14日と15日に評価され、全ての牛が正常な乳生産量を示していることが確認されました。公式の試験期間は7月16日から30日まででした。7月14日から試験終了まで、対照群と試験群の両方の牛の濃厚飼料、粗飼料、および粗飼料の配合は同一でした。
1.3 測定指標と方法
1.3.1 牛舎の照明設定とパラメータ監視
表2に示した実験グループ分けに基づき、様々な因子レベルが設定された。本実験では、モニタリングを目的として、乳牛舎の各照明の下に、地上60～80cmの高さに光検出器を設置した。照明は、実験基準を満たすように、特定の暖色ランプ（3000k）、水銀ランプ（4000k）、LEDランプ（5000k）を用いて設計された。
対照群の 5 頭の牛は、農場の本来の照明方法に従って管理されました。
1.3.2 乳生産量の測定
実験牛の各グループの毎日の牛乳生産量は、酪農場の生産管理システムを使用して記録されました。
1.4 データ分析
実験データはSPSS 27.0ソフトウェアを用いて分析し、照明時間、光の色温度、および光強度が泌乳牛の乳生産量に与える影響を評価しました（有意水準はP<0.05）。さらに、直交検定の結果を用いて相互作用効果を検討し、牛舎の照明管理戦略、ランプの選定、および制御パラメータの設定に役立てました。
2. 結果と考察
2.1 実験中の乳生産統計
2023年7月16日から30日まで、実験牛の各グループの乳生産量が毎日記録され、統計結果が表3に示されています。
2.2 テスト結果の分析
2.2.1 主効果分析
表3に示す1日平均乳生産量試験データの主効果分析は、SPSS 27.0統計ソフトウェアを使用して実施され、光への曝露時間、光の色温度、および光強度が乳生産量に与える影響を評価しました。結果は表4にまとめられています。因子Aの有意性P値は0.002で、0.05の閾値を下回っています。因子Bの有意性P値は0.004で、これも0.05を下回っています。一方、因子Cの有意性P値は0.066で、0.05を超えています。したがって、因子A（光への曝露時間）と因子B（光の色温度）の主効果は有意（P<0.05）と判断され、乳生産量に影響を与えていることを示しています。
表3各グループの乳牛の乳生産量
表4 被験者間効果の検定
2.2.2 詳細な比較と直感的な分析
表3に示した統計情報を用いて、基準期間と試験期間を比較することで、各試験群の平均日乳量の変化を計算しました。これらの乳量の変化は、表5の直感的な分析表にまとめられています。
表5 直感的な分析計算表
表5の因子Aの列は、その3つの水準が3つの異なる実験で試験されたことを示しています。例えば、水準A1（10時間）は、S-4、S-7、S-9の試験に使用されました。A1の結果の合計はK11と記され、これらの結果の平均もK11と記録されています。具体的には、
K11 = 5.79 + 10.86 + 13.82 = 30.47。したがって、K11 = K11/3 = 10.16となります。他の因子の試験結果の合計と平均の計算方法は、A1の場合と同じです。K11、K12、K13の差は、因子Aの3つの水準間のばらつきを浮き彫りにしています。これらの水準の質は平均値によって評価できます。例えば、表5では、K12 > K13 > K11の順になっており、A2（15時間）が最も効果的な水準であることを示しています。
その結果、表5に示されている最適な組み合わせはA2-B1-C3です。これは、泌乳牛舎の照明条件を15時間点灯、色温度3000K、照度200lxに設定すると、乳量の増加が最大化されることを意味します。
2.2.3 牛乳生産に影響を与える照明要因の範囲の分析
表5によると、A（照明時間）の範囲は11.42、B（照明色温度）の範囲は6.61、C（照明強度）の範囲は6.4です。これは、A（照明時間）の範囲が最も広く、最も大きな影響を与え、主要な影響要因となっていることを示しています。影響要因の各レベルにおける平均的な差異を強調するために、図1は最適な照明の組み合わせがA2-B1-C3であることを示しています。これは、全体的な比較と視覚分析の結果と一致しています。
図1：各要因の水準平均
2.2.4 単一統計因子の分析
表6 単一要素Aでの牛乳生産量
表7 単一要因Aにおける各水準での乳量比較
SPSS 27.0の一般線型モデルにおける単因子分析を用いて、表6に示すように、因子A2の平均追加乳生産量は21.580 kgと最も高いことが示されています。因子Aの3つの水準における平均追加乳生産量は、小さい方からA1、A3、A2の順に高くなっています。表7は、A2とA1およびA3の平均値の差が統計的に有意であることを示しており、因子A2が最適な水準であることを裏付けています。
表8を見ると、平均追加乳生産量はB1が20.657 kgと最も高く、因子Bの3つの水準の平均値は小さい順にB3、B2、B1の順となっていることがわかります。表9によると、B1、B2、B3の平均値の差は有意に大きく、因子BにとってB1が最適な水準であることが示されています。
表10は、C3の平均追加乳生産量が20.663 kgと最も高いことを示しています。因子Cの3つのレベルの平均値は、小さい方からC1、C2、C3の順に並べられています。表11は、C3、C1、C2の平均値の差が有意に大きく、因子Cの最適レベルはC3であることを示しています。
表8 単一要因Bでの牛乳生産量
表9 単一因子Bにおける各水準の乳量に関する多重比較
表10 単一要素Cでの牛乳生産量
表11 単一因子Cにおける各水準での乳量比較
A2-B1-C3照明制御の組み合わせモードは、乳量を大幅に向上させ、包括的な比較直感分析と範囲分析の両方の結果と一致しています。これは、この酪農場の泌乳牛舎に最適な照明設定はA2-B1-C3であることを示しています。
本研究では、高原酪農場における泌乳牛の乳量と乳質に影響を与える3つの主要な照明要因、すなわち点灯時間、色温度、照度を特定しました。SPSS 27.0ソフトウェアを用いて、3因子3水準の直交検定を実施しました。実験データの分析により、点灯時間と色温度が乳量に影響を与える主な要因であることが明らかになりました。さらに、包括的比較直観分析、極値差因子分析、および単一因子統計を用いてデータを詳細に検討しました。最終的に、泌乳牛は15時間点灯、色温度3000K、照度200lxの照明条件下で最も多くの乳量を生産することが判明しました。
現代の大規模酪農において、飼育環境は泌乳牛の生産パフォーマンスに極めて重要な役割を果たしています。しかしながら、効果的な管理・制御のための標準化されたアプローチや具体的な指標は未だ確立されていません。本研究で議論した照明条件に加え、空気質、温度・湿度、牛舎内の騒音レベルなども、乳生産に大きな影響を与える環境要因です。高原地域におけるインテリジェント酪農はまだ発展途上であることを踏まえ、本研究は、照明が泌乳牛の乳生産にどのように影響するかについての知見を提供し、拡張直交実験とデータ分析を用いて最適な照明パラメータを確立することを目指しています。これは、同様の酪農における飼育環境の改善に役立ち、最終的には大規模酪農における泌乳牛の乳生産量と乳質の向上につながる可能性があります。
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