Анализ продуктивности черно-пестрого скота различных внутрипородных типов

Автор: Харитонова А.С., Жеребцова Н.С.

Журнал: Научный журнал молодых ученых @young-scientists-journal

Рубрика: Сельскохозяйственные науки

Статья в выпуске: 4 (13), 2018 года.

Бесплатный доступ

В России молочное скотоводство является одной из наиболее социально значимых отраслей сельского хозяйства. Удельный вес продукции этой отрасли в общем объеме валовой продукции сельского хозяйства составляет 17%, а в общем объеме продукции животноводства - 35 % [7]. В настоящее время одним из методов совершенствования хозяйственно-полезных качеств отечественного черно-пестрого скота, наряду с голштинизацией, является внутрипородная селекция на выявление наиболее адаптированных генотипов. Известно, что в разных странах формируются отличные друг от друга типы широко распространенных пород [2]. В связи с этим является актуальным изучение зоотехнических особенностей животных, различных генотипов, разводимых в конкретных условиях. Под зоотехническими особенностями в данном контексте понимается комплекс экстерьерно-конституциональных, продуктивных и воспроизводительных качеств животных. Целью данной работы является применение системы анализа данных SPSS для анализа продуктивных качеств коров различных внутрипородных типов в ООО им. Мичурина Орловской области. Экспериментальная часть исследований проведена на коровах черно-пестрой породы в обществе с ограниченной ответственностью им. Мичурина в Орловской области. Объектом исследования служили коровы черно-пестрого голштинизированного скота. Для проведения научно-хозяйственных опытов по принципу пар аналогов были сформированы 3 группы коров по кровности по голштинской породе. Исследования показали, что коровы с долей кровности 5/8 по голштинам превосходят остальные группы коров черно-пестрой породы по всем изучающим показателям.

Еще

Молочное скотоводство, коровы, кровность, голштинизация, продуктивность, сравнения средних, система анализа данных spss

Короткий адрес: https://sciup.org/147228985

IDR: 147228985

Список литературы Анализ продуктивности черно-пестрого скота различных внутрипородных типов

  • Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. 608 с.
  • Грашин В.А., Грашин А.А. Молочная продуктивность и продолжительность хозяйственного использования коров чёрно-пёстрой породы в зависимости от кровности по голштинам // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2012. № 3. С. 113-114.
  • Жеребцова А.С. Состояние и тенденции развития фермерского молочного скотоводства в России и Орловской области // Фермерское животноводство и птицеводство: материалы регионального семинар - конференции. Орёл, 2017. С. 27-36.
  • Жеребцова Н.С., Харитонова А.С., Шкурина Ю.А. Методы data mining в исследовании продуктивных качеств сельскохозяйственных животных // Научные горизонты. 2018. №11(15). С. 90-98.
  • Икоева Л.П. Селекционно-генетические параметры продуктивности коров черно-пестрой породы разного типа телосложения // Известия Горского государственного аграрного университета. 2016. № 2. С. 78-83.
  • Мошкина С.В., Феофилова Ю.Б., Абрамкова Н.В. Пути повышения эффективности молочного скотоводства // Главный зоотехник. 2012. № 9. С. 27-29.
  • Шаталов С.В., Кочева Я.В., Губаев И.С. Взаимосвязь между хозяйственно полезными признаками у коров черно-пестрой породы // Селекция сельскохозяйственных животных и технология производства продукции животноводства: материалы Международной научно-практической конференции. Пос. Персиановский, 17 февраля 2016 г. С. 66-71.
  • Молочное скотоводство: вчера, сегодня, завтра. Орел: Территориальный орган Федеральной государственной службы статистики по Орловской области, 2015. 13 с.
  • Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 24.11.2018).
  • SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь. 397 с.
Еще
Статья научная