Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор литературы 10
1.1. Современное состояние отрасли мясного скотоводства 10
1.2. Краткая характеристика пород мясного направления 16
1.3. Использование информационных технологий в животноводстве .24
1.4. Базовые принципы информационно-вычислительных систем в животноводстве 33
1.5. Основные определения и терминология баз данных 37
1.6. Методы разработки информационных баз, программных средств и их использование в племенном животноводстве 42
2. Материал и методика исследований 51
3. Результаты собственных исследований 59
3.1. Проектирование информационно-вычислительной системы управления селекционно-племенной работы в мясном скотоводстве 59
3.2. Проектирование форм зоотехнического учета и информационных баз в мясном скотоводстве 64
3.3. Разработка программных средств оценки скота мясных пород по комплексу признаков и по качеству потомства 74
3.4. Разработка кодификаторов для системы «ПУМС» 82
3.5. Электронная база данных скота калмыцкой породы Ростовской области и Краснодарского края 82
3.6. Мониторинг продуктивности скота калмыцкой породы 85
3.7. Анализ генеалогической структуры скота калмыцкой породы 90
3.8. Автоматизация определения селекционно-генетических параметров и их использование в селекции калмыцкой породы 96
3.9. Новая технология оценки быков- производителей по качеству потомства 103
4. Эффективность результатов исследований 113
Выводы 115
Предложения производству 117
Список используемой литературы
- Современное состояние отрасли мясного скотоводства
- Базовые принципы информационно-вычислительных систем в животноводстве
- Проектирование информационно-вычислительной системы управления селекционно-племенной работы в мясном скотоводстве
- Мониторинг продуктивности скота калмыцкой породы
Введение к работе
Актуальность темы. Увеличение производства говядины является одной из наиболее актуальных проблем агропромышленного комплекса нашей страны. Научно обоснованные медицинские нормы потребления говядины на душу населения в год обеспечиваются за счет собственного производства только на 37-43%. От молочного скотоводства, даже при интенсивном использовании всего сверхремонтного поголовья, можно произвести не более 65% от потребности населения в говядине. Компенсировать недостающие потребности в говядине можно за счет развития отрасли мясного скотоводства (С. С. Гуткин, 2000; Х.А. Амерханов, 2003).
В последние годы главной особенностью мирового скотоводства в экономически развитых странах является все более четкое проявление тенденции,, роста поголовья мясного скота, повышение его продуктивности и улучшения качества говядины. Основа этого - выраженная специализация скотоводства (мясное и молочное), использование эффективных технологий, возрастающие масштабы интенсивного выращивания молодняка и повышение уровня ведения селекционно-племенной работы (Ф.Г. Каюмов, 2002; С.А. Данкверт, И.М. Ду-нин, 2002).
Мясное скотоводство - это специализированная отрасль по производству высококачественной говядины. И, по мнению В. Калашникова, В. Левахина (2003); В. Приступа, Н. Мельника, А. Хадыкина (2004) она динамично развивается во многих странах и на долю мясного скота приходится 39% от общего поголовья крупного рогатого скота в мире. В последние годы от него получают 53-54% мирового производства говядины.
Реформирование экономики нашей страны за последние годы без достаточной проработки и анализа возможных последствий, привело к общему экономическому кризису и негативно отразилось на состоянии животноводства. Произошло резкое падение производства мяса всех видов. В 2003 г. по сравнению с 1990 г. производство мяса сократилось (в убойной массе) - с 10,1 до 4,9
5 млн т (на 51,49%), потребление мяса на душу населения уменьшилось с 73 до 43 кг (41,1%), а говядины - с 29 до 13 кг (55,17%); производство говядины снизилось (в живой массе) с 4,3 до 1,9 млн т (55,81%), на 1 животное с 76 до 47 кг (38,16%), уровень рентабельности с 23 до минус 33%. В связи с этим поставлена задача к 2010 г. производить мяса 10,6 млн т, или возрастет в 2,4 раза, а производство на душу населения увеличить с 30 до 73 кг, в том числе говядина, соответственно - 4,5 млн т и с 13 до 31 кг (Концепция-прогноз ... России до 2010 г.,2002; П.И. Зеленков, А.И. Бараников, А.П. Зеленков, 2005).
В настоящее время в России мясной скот разводят в 54 областях, краях и республиках, причем основная его часть (до 60%) сосредоточена в следующих регионах: Оренбургская и Челябинская области - 81,6 тыс. голов (17,5%); Среднее и Нижнее Поволжье - 69,1 тыс. голов (14,8%); Ростовская область и Ставропольский край - 66,6 тыс. голов (14,3%) и республика Калмыкия - 61,7 тыс. голов (13,3%) (Ф.Г. Каюмов, Л.З. Мазурский, П.А. Филлипов, 2000; Х.А. Амер-ханов, 2003).
Племенная база мясного скотоводства на 1 января 2002 года насчитывала 13 племенных заводов в 11 регионах и 83 племенных репродуктора в 21 областях. Причем в 9 регионах (республиках Алтай и Башкортостан, Ставропольском крае, Курганской, Нижегородской, Самарской, Пермской, Читинской и Амурской областях), они созданы только за последние годы (С.А._Данкверт, Х.А. Амерханов, И.М. Дунин и др., 2002).
Ведущее место в мясном скотоводстве Южного федерального округа занимает калмыцкая и герефордская породы. В племзаводах и в племрепродук-торах Ростовской области и Краснодарского края сосредоточено около 50 % племенного поголовья этих пород РФ. И от того, какие методы их совершенствования применяются в этих племрепродукторах, зависит конкурентность их в сравнение с другими классическими мясными породами мира.
Одним из методов ускоренной оценки племенного достояния животных является использование современных информационных технологий, обеспечи-
вающих определение продуктивных и наследственных качеств на больших популяциях мясного скота с минимальными затратами времени. Для этого необходимо создание базы данных на электронных носителях с автоматизацией зоотехнического учета всех производственных показателей различных пород мясного скота. Это даст возможность проводить объективную оценку результатов использования животных различных линий мясных пород.
Настоящая работа, выполненная в 2003 - 2005 гг., является фрагментом плановых научных исследований Донского государственного аграрного университета по теме 07. (№№ государственной регистрации 01.960.009176; 01.2.00106091) в рамках республиканской целевой научно-технической программы "Мясо" и Межведомственной координационной программы РАСХН "Фундаментальные и приоритетные прикладные исследования по научному обеспечению развития АПК РФ на 2001-2005 гг.".
Цель и задачи исследований. Целью работы является разработка автоматизированной системы управления и интенсификации селекционно-племенной работы в мясном скотоводстве, используя современную электронно-вычислительную технику.
Для достижения этой цели решались следующие задачи:
оценка, анализ и программирование сложившейся системы зоотехнического учета, ведения племенной документации, используемой в селекционно-племенной работе в мясном скотоводстве России;
анализ и программирование существующих тестов по оценке продуктивности скота мясных пород в различные возрастные периоды;
выбор методов и средств разработки информационно-вычислительной системы на базе компьютерных технологий;
создание многофункциональной компьютерной программы «Племенной учет в мясном скотоводстве» (ПУМС), позволяющей выполнять функции зоотехнического учета и определения племенных и продуктивных качеств в течение всей жизни животных различных пород мясного скота;
создание на машинных носителях ПЭВМ базы данных с автоматической оценкой по комплексу признаков племенных животных калмыцкой породы и обеспечить ее обновление пользователем после изменений физиологического состояния каждого животного;
проведение автоматизированной оптимизации оценки быков-производителей калмыцкой породы по качеству потомства с использованием информации о продуктивности всех потомков и выявление быков- улучшате-лей;
определение генетико-селекционных параметров и их влияние на эффект селекции скота калмыцкой породы различных линий;
определение эффекта селекции скота калмыцкой породы при различных коэффициентах наследуемости и критериях отбора;
определение экономической эффективности использования автоматизированной системы учета и селекции скота мясных пород.
Научная новизна исследований. Впервые разработаны информационно-вычислительные средства (свидетельство № 2005610888) автоматизации зоотехнического учета, составления схем отбора, подбора, определения племенной
j ценности и выявления лучших животных среди больших популяций крупного
рогатого скота мясных пород. Разработана новая технология оценки быков-производителей по качеству потомства в мясном скотоводстве.
Практическая значимость и реализация результатов исследований.
На основании «ПУМС» создается база данных генеалогии, продуктивности животных, проводится оценка по комплексу признаков, выявляются лучшие животные для племенного ядра с заданными критериями отбора. Рассчитываются генетико-селекционные параметры и определяются схемы подбора с гарантированной продуктивностью, проводится оценка быков-производителей по качеству потомства и их потомков по собственной продуктивности по результатам прижизненной оценки и показателям убоя. На основании созданной базы данных выявлены улучшатели калмыцкой породы по энер-
8 гии роста и мясной продуктивности. Автоматически создаются племкарточки (формы 1, 2-мяс), племенные свидетельства, что облегчает и уточняет данные зоотехнического учета, дает возможность проводить электронную передачу этих данных на любой адрес потребителя. Кроме того, покупатель племенного молодняка может при необходимости запросить из базы данных племенного завода, реализуемого этот молодняк, генеалогическую схему, линейную взаимосвязь и продуктивность боковых родственников, что будет повышать результативность селекционного процесса на перспективу.
Создана база данных 19000 коров, 1800 быков-производителей и более 3500 голов молодняка калмыцкой породы. Проведена оценка по комплексу признаков более 5000 голов скота, проведена оценка 20 быков-производителей различных линий по качеству потомства и более 280 бычков калмыцкой породы по собственной продуктивности балльным и индексным методами. Выявленные быки-улучшатели рекомендованы для использования в воспроизводства селекционного ядра.
Основные положения, выносимые на защиту:
Автоматизированная многофункциональная система зоотехнического учета и управления селекционно-племенной работой в мясном скотоводстве.
Электронная база данных по калмыцкой породе племрепродукторов Ростовской области и Краснодарского края.
Технология автоматизированного определения племенной ценности скота мясных пород.
Автоматизация расчета генетико-селекционных параметров продуктивности мясного скота и их использование в селекции.
Новая технология оценки быков-производителей по качеству потомства в мясном скотоводстве.
Изменение эффекта селекции скота калмыцкой породы при различных коэффициентах наследуемости и критериях отбора;
9 Апробация работы. Основные положения и результаты работы доложены и обсуждены:
- на международной научно-практической конференции посвященной 75-летию
факультета технологии сельскохозяйственного производства ДонГАУ «Акту
альные вопросы зооинженерной науки В АПК» (Персиановский, 2004);
на международной научно-практической конференции «Информационные технологии в сельскохозяйственном производстве» (Новочеркасск, 2005);
на третьей всероссийской дистанционной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых.(п. Персиановский, 2005);
на ежегодных научных конференциях ученых Донского ГАУ (2003-2005);
на совместном заседаниях кафедр частной зоотехнии; разведения, генетики и селекции с.-х. животных Донского государственного аграрного университета (2003-2005).
Автор выражает глубокую благодарность и признательность за постоянную поддержку и методическую помощь в проведении исследований ректору университета профессору Бараникову А.И., проректору по НИР и заведующему кафедрой частной зоотехнии, профессору Колосову Ю. А., научному руководителю, профессору Приступа В.Н., профессорско-преподавательскому составу кафедры частной зоотехнии Донского ГАУ, практическим работникам хозяйств, в которых выполнены экспериментальные исследования.
Современное состояние отрасли мясного скотоводства
Крупный рогатый скот России дает более половины товарной продукции животноводства и его поголовье (условных голов) составляет 2/3 общей численности скота и птицы. Для того чтобы эта отрасль была конкурентоспособной и давала качественную говядину, она должна базироваться на высокопродуктивном поголовье и интенсивных технологиях (В .И. Наумов, 2001; А.В. Гордеев, 2001; Панкратов А.А., 2001).
Говядина является одним из основных мясных продуктов многих народов мира. Ее доля в мясном балансе, по данным А. С. Николаева и др. (1990), R. Artmann (1990), М. Kovac (1990) и В.В. Шапочкина (2002), составляла в мире 30,7 %, США - 38,9 %, по сообщениям Н. McRae (1995), Y. Peng (2000) и А.Т. Мысик (2003) в Канаде - 36,6 %, во Франции - 33,4 %. При этом в Российской Федерации - более 40 %, а в Ростовской области - более 50 % и с,ней не могут конкурировать ни свинина, ни баранина, ни мясо птицы (А.И. Барани-ков, В.Н. Приступа, Ю.А. Колосов и др., 2003). Следует отметить, что говядина, получаемая от животных специализированных пород, по своим вкусовым качествам и биологической полноценности значительно превосходит мясо от животных молочных пород.
За прошедшие 14 лет, по данным С.А. Данкверта и И.М. Дунина (2002); Ф.Г. Каюмов, В.И. Еременко В.И. (2000) в странах ЕС поголовье молочных коров уменьшилось на 26 %, всего скота - на 14,5 %, а производство мяса до 1994 г. увеличилось на 3,5 %. При этом выход говядины на 1 голову скота повысился с 84 до 98 кг, или на 16,6 %.
В период с 1990 по 1997 гг. поголовье молочного скота в мире снизилось на 14,2% . При этом, сокращение молочных коров привело к необходимости развития специализированного мясного скотоводства. В среднем, за 7 лет на каждую сокращенную молочную корову введено 0,85 мясной коровы. В нашей же стране поголовье мясного скота к 1990 году уменьшилось почти на 600 тыс. голов, а за 12 последних лет — еще больше. На начало 2002 г. в России осталось только 406 тыс. голов мясного скота, в том числе 162 тыс. коров (Т.А. Stewart, 1997; P. Stanke, 1997; С.А. Данкверт, Х.А. Амерханов, И.М. Дунин и др., 2002).
Серьезным препятствием в развитии мясного скотоводства в России является недостаточно развитая племенная база. Для ее создания в нашей стране в ближайшие 10-15 лет необходимо довести численность племенного скота мясных пород, как минимум, до 500 тыс. голов, в том числе увеличить поголовье коров до 179 тыс. (Л.З. Мазуровский, 1998).
В странах Центральной, Северной и Южной Америки производство говядины базируется на специализированном мясном скотоводстве. В США и Канаде мясное скотоводство ведется интенсивно, в то время как в других странах Америки оно продолжает развиваться экстенсивно и только в Аргентине и Мексике ведется на среднеинтенсивном уровне. Причем, по оценке ряда ученых, в этих странах лимузины и шароле, а также мясной тип симменталов становятся породами XXI века (L.C. Thurow, 1993; J. Vinterova, V. Vinter, 2000; Ф.Г. Каюмов, Л.З. Мазуровский, П.А. Филипов, 2000).
В последние годы резко возрос удельный вес мясных коров во Франции (50%), Ирландии (47,7%), Великобритании (43,2%), Испании (61,0%), Бельгии (46,6%), и в среднем по странам ЕС -37,2%. Постепенно увеличивается их число в Дании, Нидерландах, Швеции и ряде других стран, где эта отрасль ранее не являлась традиционной. При этом, расширяется племенная база мясных пород, которые используются как при чистопородном разведении, так и при скрещивании с телками и коровами молочных пород (Амерханов, 2003).
Как указывают Etienne Meissonnier, Elie Mayer (1994); В.И. Блохин, О.В. Королев, Е.Г. Коноплев (1996) мясное скотоводство во многих странах мира развивается интенсивно и наряду с увеличением поголовья скота обеспечивает рост производства мяса.
По данным Д.Л. Левантин (1997) в 1997 году в странах с развитым мясным скотоводством имелось 522 млн. голов крупного рогатого скота мясного направления, от которого было получено 30,8 млн. т мяса, или 53 % от всей произведенной говядины. Мясное скотоводство широко представлено в странах Северной, Центральной и Южной Америки, в Австралии и частично в большинстве стран Европы. Роль и значение этой отрасли в европейских странах в последние годы быстро возрастают. Вследствие сокращения в ведущих странах Европы поголовья молочных коров резко уменьшился убойный контингент скота, что вызвало необходимость и целесообразность увеличения численности специализированного мясного скота и широкого внедрения технологии этой отрасли с целью стабилизации и роста производства говядины. Так, в период с 1987 по 1997 год в 12 ведущих странах Европы количество молочных коров сократилось на 4,1, а численность мясных увеличилась на 3,9 млн. голов.
В аграрном секторе Российской Федерации в последнее десятилетие произошли существенные изменения, обусловленные переходом экономики страны от централизованной системы управления к принципам рыночных отношений. В этой связи существенной перестройке подверглись предприятия и организации, занимающиеся производством животноводческой продукции, в том числе и мясным скотоводством (Т. Гуляева, Н. Сухорукова, 2003).
Базовые принципы информационно-вычислительных систем в животноводстве
Как утверждают В.Л. Бройдо, B.C. Крылова (1981), Д. Цикритизис, Ф. Лоховски (1985), А. П. Ершов, В.Н. Монахов (1987), И. Братко (1990) развитие автоматизированных систем обработки информации сопровождается разработкой специальных программных комплексов управления данными на ЭВМ. Программные системы, выполняющие функции формирования и ведения баз данных, получили название «систем управления базами данных» (К. Норенков, 1986; Ж.Л. Лорьер, 1991; Ю.А. Шафрин, 1998). Анализу основных функций систем управления базами данных (СУБД), методам проектирования логической и практической организации баз данных, а также анализу архитектуры СУБД посвящены работы Дж. Мартна (1984), К. Дэйта (1988), Дж. Ульмана (1990). Среди трех основных моделей - иерархической, сетевой и реляционной -наибольшее распространение получили сетевая и реляционные базы данных (С. Симонович, Г. Евсеев, А. Алексеев, 1998; П. Франка, 1999).
Сетевая модель обеспечивает высокую эффективность создаваемых на ее основе информационных систем, но требует от пользователя спецификации структур хранения логических данных (Дж. Хаббард, 1984; И.Г. Семакин, 1997; С. Симонович, Г. Евсеев, 1999).
При реляционном подходе к построению баз данных пользователь освобождается от необходимости указания путей доступа логических и физических данных и получает в распоряжение мощный интерфейс (У. Клоксин, К. Мелиш, 1987; В.В. Бойко, В.М. Савинков, 1989).
Теоретические основы создания информационно-вычислительных систем с применением ЭВМ и технологии баз и банков данных рассмотрены в работах многих авторов. Как считают К. Зигляр (1985), Л.В. Кокорева, И.И. Малашинина (1984), X. Гулд и Я. Тобочник (1990) основными требованиями к системам информационного обеспечения являются: - соотносительность отдельных частей системы и ее элементов; - единые принципы управления на всех иерархических уровнях; - единые правила систематизации, классификации и кодирования информации; - доступность, достаточность, достоверность, однозначность и непротиворечивость информации; - оперативность регистрации, накопления, передачи и обработки ин формации.
По мнению Е. Н. Машбиц (1988), Б. Кершам, А. Новембср, Дж. Стоун (1989), А.И. Каширского (1995, 1997), М.И. Семенова, А.Б. Загарских (1990), методологически разработка структуры модели информационного обслуживания предполагает: обследование с целью определения наиболее характерных взаимодействий и содержания выполняемых функций каждым исполнителем; определение структуры информационного обеспечения; подбор соответствующих технических средств; выбор и адаптация системных программных средств; формирование необходимых рабочих программных средств и разработка этапов внедрения системы информационного обслуживания.
По мнению Н.З. Басовского (1983), информационная система должна организовываться на базе автоматизации племенного и зоотехнического учета. Технические носители, на которых зафиксированы итоговые данные о происхождении и продуктивности каждой коровы активной части популяции, после проведения бонитировки необходимо ежегодно передавать в вычислительный центр. На основании этой информации формируются банки данных животных различных селекционных групп. Такой подход к созданию информационного фонда не требует дополнительных затрат, что имеет огромное значение, так как в информационных системах около 90% времени тратится на подготовку данных. На основании банка данных и популяционно-генетических параметров определяются индексы племенной ценности животных, моделируется селекционный процесс, оптимизируются программы селекции скота по породам, отбираются животные в основные селекционные группы, оцениваются результаты племенной работы и составляется прогноз эффекта селекции.
Как отмечают Л.К. Эрнст и Ю.Н. Григорьев (1985), И.М. Дунин, Л.К. Эрнст, С.Н. Харитонов (1992) автоматизированные системы в животноводстве должны включать: оперативный сбор первичной информации и подготовку отчетов по племенному делу; обработку и анализ информации в соответствии с требованиями племенных служб; комплексную оценку животных; анализ селекционно-генетической ситуации в стадах; отбор особей, отвечающих целям селекции, и прогнозирование оптимальных приемов их совершенствования; создание банка информации для разработки селекционных программ.
По мнению Т. Тиори, Дж. Фрай (1985), А. Б. Гордин (1987), Д.А. Поспелова (1994) разрабатываемые системы должны иметь: комплектность; взаимосвязанность системы в соответствии с требованиями пользователя; используемые функции и информация должны отвечать на определенные (конкретные) вопросы с целью снижения производственных затрат; минимально допустимая насыщенность данными; постоянно актуализируемая система с точки зрения исторических данных; холистический (крупномодельный) подход оценки будущих результатов.
Проектирование информационно-вычислительной системы управления селекционно-племенной работы в мясном скотоводстве
Перед разработкой программного продукта нами было учтено, что он будет применяться в хозяйствах любой формы собственности, занимающихся разведением крупного рогатого скота мясных пород, в департаментах по племенной работе в животноводстве регионального и федерального уровней и учебных заведениях при подготовке и повышению квалификации зооинжене-ров. Поэтому возникла необходимость учесть существующую организационную структуры управления селекционно-племенной работы, в которую должна плавно вписаться спроектированная нами информационно-вычислительная система зоотехнического учета и определения племенной ценности животных в мясном скотоводстве. Причем эта система в последующем должна будет использоваться для создания единой Федеральной базы данных и государственного реестра племенного скота мясных пород, что согласуется с исследованиями В.В. Гарай (1999) и Х.А. Амерханова (2003).
Поэтому при разработке программы племенного учета и управления селекционно-племенной работы в мясном скотоводстве предусмотрены функции, позволяющие созданным базам данных отдельных племхозов свободно вливаться в организационную структуру совершенствования племенных качеств животных отдельных регионов и породы в целом (рис. 3).
Отчеты хозяйства занимающегося разведением скота мясных пород, сформированные многофункциональной программой «ПУМС», отсылаются по электронной почте или на магнитных носителях или в распечатанном виде в департамент животноводства и племенного дела Минсельхоз региона. После анализа отчетов хозяйству предоставляются соответствующие рекомендации и предложения.
При проектировании информационно-вычислительной системы мы предусмотрели возможность автоматического создания различных заключительных отчетов и ведомостей по оценке животных по комплексу признаков, по качеству потомства, по собственной продуктивности и др. Для этого нами предусмотрены и объединены в единый технологический процесс: - блок кодирования информации на региональном уровне (код региона, код района, код хозяйства); - блок сбора информации, базирующейся на регистрации всех событий в процессе онтогенеза животных (племенная карточка животного - формы № 1 и 2-мяс, журналы учета выращивания ремонтного и племенного молодняка -форма № 4-мяс. и регистрации осеменения и отелов коров - форма № 3-мяс); - блок обработки и анализа данных (бонитировка животных по инструкциям за 1973 г. и за 1988 г., оценка быков-производителей по качеству потомства и их сыновей по собственной продуктивности, биометрический анализ продуктивности животных); - блок формирования отчетов (сводная ведомость бонитировки и отчет об оценке быков-производителей по качеству потомства и их сыновей по собственной продуктивности); - блок построения генеалогического древа породы и отдельных линий в любом хозяйстве, увязывая их с родоначальником из базы данных по породе; - блок синхронизации данных (импорта данных).
Эти блоки работают индивидуально и в комплексе по специально разработанной функциональной схеме (рис. 4). Для этого, при проектировании информационно-вычислительной системы установлены связи между объектами и определены позиции необходимости обмена данными между ними.
При этом для четкости работы программы разработана схема информационных потоков (рис. 5). Она определяет параметры и действия, которые пользователь может заносить в базу данных вручную в связи с изменением возраста и физиологического состояния животных: - добавлять данные кодификаторов, если они не существуют в справочнике; - создавать, изменять и добавлять данные в электронные журналы учета выращиваний молодняка (форма № 4-мяс), регистрации осеменения и отелов коров (форма № 3-мяс); - создавать, изменять и добавлять данные в племенные карточки быка (форма № 1-мяс), коровы, телки, нетели (форма № 2-мяс); - добавлять, изменять данные быков оцениваемых их по собственной продуктивности и качеству потомства. Связь между блоком «Справочник кодификаторов» и остальными означает, что вся информация кодируется в соответствии с установленными кодами.
Мониторинг продуктивности скота калмыцкой породы
Для изучения возможностей повышения результативности оценки быков по качеству потомства мы в трех племенных хозяйствах в течение 2003-2005 лет ежегодно оценивали по 3-5 быков- производителей по действующим методическим указаниям (М., 1972; М, 1990). Данные живой массы, энергии роста, затраты кормов и оценку мясных форм сыновей, оцениваемых производителей, заносили в базу данных. Затем, используя компьютерную программу «ПУМС» получали результаты по балльной и по комплексным селекционным индексам оценку быков по качеству потомства и их сыновей по собственной продуктивности. При этом компьютерная программа формировала сводные таблицы-отчеты по каждому производителю для каждого хозяйства (табл. 22-24, прил. 13-22), которые сохранялись в статистической памяти компьютера для дальнейшего анализа и при необходимости выводились на печать.
В результате анализа результатов оценки сыновей по собственной продуктивности выявлено, что более 65% продолжателей каждого производителя не наследуют продуктивные качества отца и не могут способствовать селекционному прогрессу стада. Из 13 оцененных быков - производителей племзаво-дов «Прогресс», колхоза им. Кирова и 7 - в ООО «Фанагория - Агро» 7 быков оказались ухудшателями, 6 - нейтральными, хотя и получили высокую бальную оценку.
Остальные производители признаны улучшателями по всем учитываемым признакам и рекомендованы для интенсивного использования в воспроизводстве стада. При этом следует отметить, что среди потомков всех оцениваемых быков выявлено по 3-7 сыновей, имеющих комплексный индекс ниже 99 %. Оказалось, что от одного и того же производителя при равных условиях вы ращивания его сыновья обладают разной энергией роста и имеют различную племенную ценность. Они из ремонтной группы бычков выбракованы и в воспроизводстве стада не будут использоваться.
В процессе оценки по собственной продуктивности 90 бычков в племза-воде колхоза им. Кирова Зимовниковского района и 100 - в племрепродукторе ООО «Фанагория - Агро» Темрюкского района Краснодарского края выявлено, что только у 21% потомков проявились хорошо выраженные мясные формы, высокая энергия роста и оплата корма. Это еще раз подтверждает о необходимости оценки по собственной продуктивности и качеству потомства всех отобранных бычков для ремонта стада. Используя компьютерную технологию можно ежегодно оценивать по собственной продуктивности всех потомков по данным зоотехнического учета в условиях конкретного хозяйства и определять сочетаемость признаков используемых производителей на маточном поголовьи различных возрастных групп.
При этом следует отметить, что действующей инструкцией разрешается проводить оценку быков по качеству потомства балльным методом и путем вычисления комплексного селекционного индекса, но оба основаны на показателях продуктивности ограниченного количества (10-20) сыновей в оптимальных условиях и оба несовершенны. Так как, полученные результаты оценки в таком опыте не всегда подтверждаются при массовом использовании быков на поголовье коров в других условиях содержания и выращивания их потомства. К тому же некоторые быки являются улучшателями для сыновей, а другие — для дочерей, но для селекции они оба нежелательны. Нужны улучшатели сыновей и дочерей. Причем из этих методов более точным является индексная оценка. Так, в племрепродукторе ООО «Фанагория - Агро» бык № 0546 линии Блока при оценке по качеству потомства бальным методом отвечает требованиям класса элита рекорд, а комплексный индекс его только 101%, что переводит его в группу нейтральных производителей (табл. 24). К тому же из 10 его сыновей только два имели комплексный индекс выше 102% (прил. 22). Хотя по бальной оценке 8 сыновей отвечали требованиям класса элита рекорд.
Бык-производитель № 0732 линии Зиммера по бальной оценке по качеству потомства отвечал требованиям класса элита, и это может быть основанием для использования его в воспроизводстве. А по индексной оценке у него комплексный индекс 96,9% и только два сына из 10 имели комплексный индекс выше 100%, а несколько сыновей имели комплексный индекс 93-95% (прил. 18). Следовательно, это производитель является ухудшателем и в дальнейшем он и его потомки в воспроизводстве использоваться не должны. Аналогичная закономерность отмечена при оценке быков №№ 7185, 6762, 6999 в племзаводе «Прогресс» (табл. 22, прил. 15-17).
Так, бык-производитель № 6999 по бальной оценке по качеству потомства отвечает требованиям класса элита-рекорд, и это является существенным основанием для использования его в воспроизводстве. Но у него комплексный индекс 96,3 % и только один сын из 10 имел комплексный индекс 102,2 %, а несколько сыновей имели комплексный индекс 93-95%. Бык № 6762 с классом элита-рекорд получил комплексный индекс 97,1 %.
Получив такую информацию о производителях, селекционеру сложно определить кто из них ухудшатель, а кто улучшатель и кому необходимо отдавать предпочтение при дальнейшем использовании. Это дополнительно подтверждает о необходимости совершенствования метода оценки быков-производителей по качеству потомства. Ее целесообразно проводить по данным продуктивности всех полученных потомков в конкретных условиях того хозяйства, где они получены и где будут использоваться. Эффект селекции будет в тех популяциях выше, быки которых дают высокопродуктивное потомство независимо от пола
