《Scientifica》：Culling Reasons in Industrial Dairy Farms of Western Tehran Province, Iran: A Herd-Size Stratified Analysis and Management Implications
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本研究调查了伊朗德黑兰省西部27个工业化和半工业化奶牛场（15,907头牛）的淘汰原因，数据来源于2010–2014年的记录（其中2012–2014年进行详细分析）。牛群按规模分层：20–100头、101–200头、201–500头和>500头。产奶量随牛群规
本研究调查了伊朗德黑兰省西部27个工业化和半工业化奶牛场（15,907头牛）的淘汰原因，数据来源于2010–2014年的记录（其中2012–2014年进行详细分析）。牛群按规模分层：20–100头、101–200头、201–500头和>500头。产奶量随牛群规模增加而升高（6955至8750 kg），而乳脂率（4.06%至3.86%）和乳蛋白率（3.28%至3.20%）则下降，与产奶量呈强负相关（乳脂为?0.79至?0.89；乳蛋白为?0.77至?0.88），乳脂与乳蛋白之间呈正相关（0.91–0.94）。非自愿淘汰占主导地位（70%–76%），主要淘汰原因为繁殖障碍（15%–20%）、乳房炎（13%–15%）、跛行（15%）和低产奶量。较大规模牛群因健康相关问题表现出更高的非自愿淘汰率，这与高产奶量伴随奶牛健康和繁殖力下降的研究发现一致。201–500头规模的牛群在生产性能（平均32 kg/d，乳脂率3.1%）与较低的乳房炎、乳房疾病和跛行淘汰率之间表现出最佳平衡。研究结果表明，针对性管理和育种策略——包括以繁殖力为重点的选育和主动健康监测——可使非自愿淘汰率降低10%–15%，并增强德黑兰奶业的可持续性。
**研究背景与意义**
乳业在全球农业中具有重要地位，对粮食安全和经济发展贡献显著。伊朗德黑兰省凭借其工业化奶牛场在伊朗乳业中发挥关键作用。然而，奶牛养殖面临诸多挑战，包括因乳房炎、跛行等健康问题、繁殖障碍和管理效率低下导致的高淘汰率。高淘汰率给奶牛场带来巨大的经济负担，影响盈利能力和可持续性。过早淘汰会导致产奶量下降和后备母牛成本增加，造成重大经济损失。理解淘汰原因对于提高牛群寿命和生产性能至关重要。通过识别和解决潜在原因，养殖者可以改善牛群的生理和繁殖健康，实现更可持续的奶牛养殖实践。繁殖障碍（如不孕和产犊间隔延长）是导致淘汰的关键因素，而不良的育种管理和环境应激源会加剧这些问题，这在集约化养殖系统中尤为常见。
已有文献识别了全球主要的淘汰原因，包括跛行、乳房炎和低繁殖力，不同地区的患病率存在差异。在伊朗，也观察到类似趋势，凸显了开展本地化研究的必要性。全球奶牛群中，繁殖障碍是非自愿淘汰的主要原因，患病率从波兰的23.4%到伊朗的32.6%不等。因繁殖问题淘汰的概率随胎次和产奶量增加而升高，在第三胎次后显著增高。不孕、围产期疾病、胎衣不下和流产是最常见的繁殖原因，常因高产奶量、酮病等代谢因素和亚临床瘤胃酸中毒而加剧。德黑兰省的研究已识别复发性流产和不孕（29.4%）为主要淘汰原因，其次为经济效率低下（18%）和传染病（15.2%）。这些发现强调了伊朗奶牛场开展针对性繁殖管理的迫切需求。此外，代谢紊乱和乳房健康问题等挑战加剧了淘汰率，凸显了改进管理实践和育种策略的必要性。以繁殖力和抗病性等性状为重点的遗传选择和育种计划可以提高牛群生产性能和寿命。
尽管国际上对淘汰进行了广泛研究，但在伊朗工业奶牛系统中，系统评估牛群规模如何影响生产参数与特定淘汰原因之间关系的研究有限。虽然此前的伊朗研究已识别繁殖障碍为主要淘汰原因，但尚无研究按牛群规模进行分层分析，以揭示管理强度如何影响健康与经济淘汰驱动因素的相对重要性。这一空白尤为重要，因为伊朗奶牛场持续扩大规模，较大牛群可能因个体动物监管减少和疾病压力增加而面临更高的非自愿淘汰率。此外，在德黑兰背景下，综合育种和管理干预措施降低淘汰率的成本效益尚未被探索。跛行和蹄病是非自愿淘汰的主要原因，其患病率受多种相互关联因素影响，包括体况评分（BCS）、泌乳阶段、动物处理实践和整体牛群管理。研究表明，维持最佳BCS（5分制≥2.5）可显著降低跛行和相关蹄病的风险。此外，每个泌乳周期的适当管理、正确的动物处理和循证牛群健康计划的实施对于最小化非自愿淘汰率至关重要。因此，本研究的主要目标为：（1）量化德黑兰省西部不同牛群规模下淘汰的生理和繁殖原因；（2）检验产奶性状与淘汰决策之间的相关性；（3）识别可降低非自愿淘汰率的牛群规模特异性管理干预措施。近期研究表明，牛群规模是影响奶牛群健康和生产性能的关键因素，较大牛群面临更高的传染病传播风险和个体动物护理减少的问题。研究人员假设：（1）淘汰原因在不同牛群规模类别间存在显著差异，较大牛群因健康相关问题经历更高的非自愿淘汰率；（2）产奶性状在所有牛群规模中与乳脂率和乳蛋白率呈强负相关；（3）中等规模牛群（201–500头）在生产性能与淘汰率之间表现出最佳平衡。
**关键技术方法**
研究人员于2015年在伊朗德黑兰省西部开展研究，目标群体为该地区所有活跃的工业化和半工业化奶牛场。研究共纳入27个奶牛场，总计15,907头牛。采用便利抽样方法选择调查牛场，要求牛场至少保存连续三年（2010–2014年）的详细记录，包括产奶、繁殖、健康和淘汰记录。27个入选牛场占38个合格牛场的71.1%。牛场按泌乳牛数量分为四类：20–100头（11个场）、101–200头（6个场）、201–500头（4个场）和>500头（6个场）。2010–2014年连续五年的记录用于分析淘汰模式，由于数据完整性，详细生产分析集中于2012–2014年。健康数据（包括跛行、乳房炎、乳房疾病和蹄病）从牛场综合记录系统中提取。跛行采用5分制评估（1=正常步态，5=严重跛行），评分≥3视为临床跛行。乳房炎病例根据临床症状和微生物培养结果记录。繁殖记录从牛场育种和兽医治疗日志中获取。所有健康记录在纳入分析前由研究团队审查一致性和完整性。统计分析使用SPSS 16.0软件进行。数据先进行Shapiro–Wilk正态性检验和Levene方差齐性检验。连续变量计算描述性统计（均值±标准差）。两组比较采用独立样本t检验，多组比较采用单因素方差分析（ANOVA），当ANOVA显示显著差异（p<0.05）时，采用Duncan多重极差检验作为事后检验。计算Pearson相关系数检验产奶性状与淘汰参数之间的关系。相关系数解释为：0.00–0.19（极弱）、0.20–0.39（弱）、0.40–0.59（中等）、0.60–0.79（强）和0.80–1.00（极强）。季节性效应采用独立样本t检验比较夏季和冬季的产奶参数。由于采用相关性设计，不能得出因果推断，结果应解释为关联而非因果关系。
**研究结果**
**产奶量与乳成分评估**：2012至2014年间，乳蛋白率显著下降（p<0.05），与产奶量和蛋白浓度之间的负相关一致，而产奶量和乳脂率的年间波动无统计学显著性。
**不同牛群规模类别的生产记录**：在所有牛群规模类别中，产奶量从2012至2014年呈增加趋势，但除101–200头类别外（从26.20 kg显著增至31.49 kg；p<0.05），差异均无统计学显著性（p>0.05）。所有牛群规模中，2014年乳蛋白率较2012年显著下降（p<0.05）。各牛群规模类别中乳脂率的年间波动均不显著。在20–100头牛群中，产奶量与乳脂率、产奶量与乳蛋白率以及乳脂与乳蛋白率之间呈正相关，但均无统计学显著性（p>0.05）。在101–200头牛群中，产奶量与乳脂率及产奶量与乳蛋白率之间呈负相关，其中前者具有统计学显著性（p<0.01），乳脂与乳蛋白率之间呈显著正相关（p<0.05）。产奶量与乳脂/乳蛋白率之间观察到的负相关（分别为?0.79至?0.89和?0.77至?0.88）与高产奶牛中充分记录的生理稀释效应一致。这些负相关在较大牛群中增强（乳脂?0.89，乳蛋白?0.88），表明集约化可能加剧产量与成分之间的权衡。乳脂与乳蛋白之间持续的正相关（0.91–0.94）在所有牛群规模中证实了这些主要乳固形物之间的基本生物学联系。
**自愿与非自愿淘汰的状况和比例**：对五年（2010–2014）淘汰数据的分析显示，非自愿淘汰数量最高出现在2013年（1280头），最低在2010年（44头）。自愿淘汰数量最高和最低分别出现在2013年（1216头）和2011年（24头）。自愿淘汰百分比最高出现在2010年（66%），最低在2011年（23.53%）。对2012至2014年淘汰记录的评估表明，非自愿淘汰呈下降趋势，最高数量记录于2012年，但差异不显著（p>0.05）。自愿淘汰最高数量出现在2013年，最低在2014年，与2012年和2013年相比差异显著（p<0.05）。总体而言，较高比例的自愿淘汰表明管理更成功、盈利能力更强，而非自愿淘汰过多则表明管理不善和效率低下，危及牛群可持续性和经济回报。
**五年连续期间自愿和非自愿淘汰的分类**：非自愿淘汰包括传染病、非传染病、乳房炎、乳房疾病、跛行、难产、繁殖障碍、死亡和物理损伤。自愿淘汰包括低产奶量、老龄、财务约束、经济效率低下、过剩牲畜和未知原因。"未知"淘汰原因定义为牛场记录未明确说明淘汰原因的情况。未知原因的比例作为记录保存质量的指标，在研究早期年份（2010–2011）最高，表明记录实践随时间改善。繁殖障碍始终是非自愿淘汰的主要原因，2011年达到峰值36.27%，其他年份也保持较高水平（2010年10.90%、2012年17.61%、2013年12.51%、2014年26.53%）。非传染病呈显著上升趋势，从2010年的4.54%升至2014年的最高点25.02%。传染病也在2011年达到峰值（12.74%），大多数年份保持在6%以上。乳房疾病和跛行是持续贡献因素，但其百分比有所波动。未知原因在早期年份主导自愿淘汰，特别是2010年（57.27%）和2011年（21.56%），到2012–2014年降至极低水平，表明数据收集改善或决策标准更明确。财务约束从2012年起成为重要的自愿淘汰原因，在2012年（23.44%）和2013年（33.63%）成为首要原因，2014年下降。低产奶量从2012至2014年成为显著的自愿淘汰原因，2014年达到峰值8%。
**基于牛群规模的淘汰记录**：在任何牛群规模类别中，非自愿淘汰与自愿淘汰之间均未观察到显著差异（p>0.05）。然而，随着牛群规模增加，非自愿淘汰数量也增加。低产奶量是所有牛群规模类别中主要的自愿淘汰原因，强调了产奶量在淘汰决策中的经济重要性。繁殖障碍（如难产）在所有牛群规模中始终是最频繁的非自愿淘汰原因。乳房炎和跛行也始终是排名较高的非自愿淘汰原因。随着牛群规模增大，因繁殖障碍、乳房炎和跛行淘汰的百分比总体呈增加趋势，这可能是由于较大牛群中更高的饲养密度、高产带来的应激增加或更集约化的管理系统加剧了这些健康挑战。老龄淘汰的百分比在较大牛群中明显较低，表明较大集约化系统中的奶牛如果在未达到生产目标时可能在其生产生命早期即被淘汰，而非饲养至老龄。2012至2014年不同牛群规模非自愿淘汰原因比较显示，20–100头牛群的主要淘汰原因为繁殖障碍（均值：8.33±6.89），各因素间无显著差异（p>0.05）。101–200头牛群的主要淘汰原因为繁殖障碍（均值：1.66±1.66），各因素间无显著差异（p>0.05）。201–500头牛群中，繁殖障碍为首要原因（均值：15.33±4.63），与其他淘汰原因相比差异显著（p<0.05）。>500头牛群中，前三大淘汰原因为非传染病（均值：41.82±335.33）、繁殖障碍（均值：13.17±272.33）和传染病（均值：42.67±158.00），最低淘汰原因为死亡（均值：1.00±0.57），传染病、非传染病、乳房炎、繁殖障碍和死亡之间差异显著（p<0.05）。在自愿淘汰方面，20–100头牛群的主要原因为未知原因（均值：22.33±20.36），各因素间无显著差异（p>0.05）。101–200头牛群中未知原因为首要原因（均值：0.66±0.66），无显著差异（p>0.05）。201–500头牛群中未知原因占主导（均值：6.33±3.33），与其他原因相比差异显著（p<0.05）。>500头牛群中财务约束为主要原因（均值：215.06±424.66），过剩牲畜淘汰率最低（均值：5.00±2.65），财务约束与其他原因之间差异显著（p<0.05）。
**基于牛群规模的生产参数与自愿和非自愿淘汰之间的相关性**：在20–100头牛群中，产奶量与非自愿淘汰呈正相关（p<0.05显著），与自愿淘汰呈非显著正相关（p>0.05）。乳脂和乳蛋白率与非自愿淘汰呈正相关，与自愿淘汰呈负相关，但均不显著（p>0.05）。在101–200头牛群中，产奶量和乳蛋白率分别与自愿淘汰呈非显著正相关和负相关（p>0.05），乳脂率与自愿淘汰呈显著负相关（p<0.05）。在201–500头牛群中，产奶量与非自愿和自愿淘汰均呈负相关，乳脂和乳蛋白率与非自愿淘汰呈正相关、与自愿淘汰呈负相关，但均不显著（p>0.05）。在>500头牛群中，产奶量和乳脂率与非自愿和自愿淘汰均呈负相关，乳蛋白率与非自愿淘汰呈正相关、与自愿淘汰呈负相关，但均不显著（p>0.05）。表8数据表明，生产性状与淘汰决策之间的关系随牛群规模而异。在较小牛群（20–100头）中，较高产奶牛似乎更可能被非自愿淘汰，这一趋势在较大牛群中未观察到。中等规模牛群（101–200头）的自愿淘汰似乎针对产奶量较高但乳脂和乳蛋白率较低的奶牛。在较大牛群（201–500头和>500头）中，自愿淘汰倾向于淘汰产奶量较低的奶牛。在201–500头牛群中，乳房炎与乳脂和乳蛋白率呈负相关，与产奶量呈正相关（p<0.01显著）。跛行和繁殖障碍与产奶量、乳脂率和乳蛋白率呈正相关（p>0.05不显著）。在>500头牛群中，乳房炎与产奶量和乳脂率呈负相关，与乳蛋白率呈正相关（p<0.01显著）。跛行与产奶量和乳脂率呈正相关，与乳蛋白率呈负相关（p>0.05不显著）。表9中乳房炎和低产奶量观察到的±1.00相关系数可能反映>500头类别样本量有限（n=6个场），而非完美的生物学关系，应谨慎解释。
**201–500头和>500头牛群中生产记录的季节性效应**：对201–500头牛群季节性效应的分析显示，冬季产奶量、乳脂率和乳蛋白率均值高于夏季，但差异不显著（p>0.05）。在>500头牛群中，冬季产奶量和乳蛋白率均值高于夏季，但差异不显著（p>0.05）。然而，乳脂率在冬季显著高于夏季（p<0.05）。
**传染病估计淘汰概率**：基于估计系数，传染病淘汰概率在第三泌乳期达到峰值，随后下降，至第六泌乳期或更晚降至最低水平。春季在产犊和淘汰季节中均表现出最高的淘汰概率，其次为夏季。最低淘汰概率估计出现在秋季产犊和冬季淘汰季节。在相对产奶量方面，与同群牛相比产奶量较低的奶牛淘汰概率较高，而相对产奶量较高的奶牛也表现出升高的淘汰风险。淘汰概率在产后61至200天最高。
**运动障碍估计淘汰概率**：运动障碍淘汰概率在第三泌乳期最低，从第六泌乳期起最高。对于产犊和淘汰季节，春季分别具有最高和最低概率。产犊导致淘汰的概率向秋季递减，而淘汰概率增加，冬季相反。相对产奶量平均的奶牛淘汰风险最低，而较高产奶牛面临更大淘汰概率。泌乳61至200天的奶牛淘汰风险最高，随生产间隔缩短或延长而降低。
**呼吸和心血管疾病估计淘汰概率**：呼吸和心血管疾病淘汰概率在第一泌乳期最高，随后的泌乳期下降。从年初到年末，产犊和淘汰季节的淘汰概率均呈下降趋势。较高相对产奶量与淘汰概率的线性增加相关。产后淘汰间隔模式与运动障碍相似。
**繁殖障碍估计淘汰概率**：繁殖障碍在所有类别中具有最高的相对淘汰概率，需要对高风险时期重点关注。第一泌乳期淘汰概率较低，因对繁殖淘汰因素的易感性降低，至第五泌乳期略有增加，此后急剧上升。中等产奶量的奶牛比同群牛面临更高的淘汰风险。淘汰概率至泌乳200天下降，但此后急剧增加，超过400天的淘汰几乎全部归因于繁殖问题。夏季淘汰概率最低，秋季和冬季较高。春季产犊与最高淘汰概率相关。
**乳房炎和乳房疾病估计淘汰概率**：乳房疾病淘汰概率至第三泌乳期下降，在第四和第五泌乳期达到峰值，随后下降。春季产犊奶牛淘汰概率最低，秋季产犊奶牛最高。对于淘汰季节，秋季和夏季分别表现出最低和最高概率。相对产奶量平均的奶牛淘汰风险较低，而较高产奶牛面临更大风险。最高淘汰概率出现在产后60至200天之间。
**消化系统疾病估计淘汰概率**：消化系统疾病淘汰概率至第三泌乳期最高，随后下降。秋季产犊导致淘汰的概率最高，春季相反。淘汰概率与中等相对产奶量相关。泌乳8至200天的奶牛淘汰风险升高。
**代谢和营养性疾病估计淘汰概率**：代谢和营养性疾病淘汰概率随胎次增加，但第三泌乳期略有下降。产犊相关淘汰的季节性变化较小，冬季产犊导致淘汰的概率最低，秋季总体淘汰概率最低。春季淘汰概率最高。与预期相反，较高产奶牛淘汰风险较低，而平均生产水平与最高淘汰概率相关。淘汰概率随生产间隔延长而降低。
**牛群规模与淘汰模式**：本研究证明牛群规模（管理强度的代理指标）与非自愿淘汰率之间存在直接关系。较大牛群个体监管减少，导致更高的淘汰率。在小牛群（20–100头）中，所有者-管理者提供更密切的监督，产奶量稳定，非自愿淘汰较少。这些牛群的主要淘汰原因为不孕（8.33±6.89%），总体淘汰率最低。相比之下，超过500头的牛群以传染病和代谢性疾病为主要淘汰原因，其次为繁殖问题。经济分析表明，该地区（可能全国范围）的最佳牛群规模为201–500头，因为这些牛群实现了优越的产奶量（平均32 kg/d，乳脂率3.1%）和较低的乳房炎、乳房疾病和跛行淘汰率。在>500头牛群中，疾病（传染性和非传染性）是主要淘汰原因，与先前研究一致。尽管不孕是较小牛群的主要淘汰因素，但大牛群淘汰率升高需要针对性策略。牛群应采用与其特定淘汰模式一致的育种计划，避免临时精液采购，这可能加剧经济压力和非自愿淘汰。
**讨论与结论**
本研究假设得到部分支持。淘汰原因在不同牛群规模间存在显著差异的假设得到证实，较大牛群因健康相关问题表现出更高的非自愿淘汰率。产奶性状与乳脂和乳蛋白率呈强负相关的第二假设得到观察到的相关系数支持（乳脂?0.79至?0.89；乳蛋白?0.77至?0.88）。然而，关于201–500头牛群最佳平衡的第三假设仅部分支持，因为这些牛群表现出有利的生产性能，但也面临需要针对性管理干预的显著繁殖障碍。
本研究对德黑兰省奶牛群管理具有若干实际意义。首先，201–500头作为最佳牛群规模的识别表明，牛群扩张超过此阈值可能因健康相关淘汰增加而导致收益递减。其次，繁殖障碍与非自愿淘汰之间的强关联强调了改善繁殖管理的必要性，包括系统繁殖监测和针对性育种计划。第三，观察到的季节性效应（冬季产奶量和乳脂率较高）表明，夏季热应激缓解策略对于维持生产性能和降低淘汰风险至关重要。最后，研究期间"未知"淘汰原因的下降趋势凸显了改善记录保存对数据驱动决策的价值。
本研究方法学局限性包括：便利抽样方法可能限制对记录保存较不完善牛场的推广性；"未知"类别在早期年份比例较高表明数据质量随时间变化；相关性设计无法进行因果推断；>500头类别样本量较小（n=6个场）限制了亚组分析的统计效力。
本研究结论为：非自愿淘汰（70%–76%）在德黑兰奶牛场占主导地位，繁殖障碍（15%–24%）、乳房炎（13%–18%）和跛行（11%–15%）为主要原因，与全球奶牛淘汰模式一致。牛群规模显著影响淘汰动态：较大牛群（>500头）实现了更高的产奶量（8750 kg），但因健康问题经历了更高的非自愿淘汰；较小牛群（20–100头）生产稳定，但因低产导致相对较高的自愿淘汰。201–500头牛群在生产性能（平均32 kg/d）与主要健康障碍的较低淘汰率之间表现出最佳平衡。产奶量与固形物浓度之间的负相关（乳脂?0.79至?0.89；乳蛋白?0.77至?0.88）证实了产量与成分之间的生理权衡，这种权衡在较大牛群中加剧。
实践建议包括：（1）实施以繁殖力为重点的育种计划以减少繁殖淘汰，可能使非自愿淘汰降低10%–15%；（2）采用与牛群规模相适应的管理策略，以201–500头为德黑兰工业背景下的最佳目标；（3）加强记录保存以减少"未知"淘汰原因，实现数据驱动决策；（4）制定季节性管理方案，因冬季月份在大牛群中显示出显著更高的乳脂率和产奶量（p<0.05），表明夏季热应激缓解至关重要。这些策略可将生产牛群寿命从2.8年延长至3.3年，降低替代成本并提高可持续性。
本研究的创新之处在于按牛群规模（20–100、101–200、201–500、>500头）进行详细分层，揭示了生产性状与淘汰原因之间的细微关系。一个关键创新是强调非自愿淘汰的主导地位（70%–76%），主要由繁殖障碍（15%–20%）、乳房炎（13%–15%）和跛行（15%）驱动。此外，研究整合了季节性效应——中大型牛群冬季产奶量和乳脂率较高——将环境应激源与生产和淘汰联系起来。研究结果表明，201–500头是实现有效管理、低淘汰率和盈利能力平衡的最佳牛群规模。这些发现不仅限于伊朗，对全球乳业具有重要相关性，可普遍应用于优化牛群规模、最小化淘汰率并最终提高盈利能力。通过改善福利降低非自愿淘汰率可降低环境影响（较少的替代意味着减少甲烷排放）并增强市场波动中的经济韧性。未来研究应纳入精准养殖工具进行实时健康监测，探索基因组选择以实现抗性性状或气候适应品种，并与2014年后的现代数据进行比较分析以评估伊朗奶业的演变趋势。
