《Journal of Dairy Science》：Regional variation in milk production and lactation curves in response to heat stress in US dairy systems
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本研究的目的是量化美国8个主要乳业州在乳产量、乳成分产量及泌乳曲线特征方面的州级差异，并确定温湿指数（THI）类别是否对乳产量差异有贡献。研究人员从奶牛群信息协会（Dairy Herd Information Association）获取了加利福尼亚州、佛罗里
本研究的目的是量化美国8个主要乳业州在乳产量、乳成分产量及泌乳曲线特征方面的州级差异，并确定温湿指数（THI）类别是否对乳产量差异有贡献。研究人员从奶牛群信息协会（Dairy Herd Information Association）获取了加利福尼亚州、佛罗里达州、密歇根州、明尼苏达州、纽约州、宾夕法尼亚州、得克萨斯州和威斯康星州2021年1月1日至12月31日的乳产量记录。保留了生物学合理的记录（乳产量4.54–90.72 kg/d，泌乳天数（DIM）<305 d，THI <101，脂肪2–6.5%，蛋白质2.5–4.5%），共1,524,403条。利用每日环境温度和相对湿度计算THI，并将测试日THI分类为无热应激（NO HS；THI <68）、中等热应激（MOD HS；68 ≤ THI <80）或高热应激（HIGH HS；THI ≥80）。研究人员使用PROC SUMMARY按州汇总数据，并利用四分位距量化产量变异性。使用PROC GLM评估州和THI类别效应，显著性水平设为P ≤ 0.05。采用线性化Wood模型对每个州×THI类别建立泌乳曲线模型。使用PROC REG估计参数，并逆变换后用于计算峰值乳产量、峰值泌乳天数（DIM peak）和泌乳持久性。各州日THI差异较小，且各THI类别所占天数百分比在州或THI类别间无显著差异。乳产量在州间存在差异；密歇根州（44.1 ± 0.8 kg/d）和威斯康星州（43.0 ± 0.8 kg/d）产量最高，而明尼苏达州最低（34.7 ± 0.8 kg/d）。此外，能量校正乳（ECM）呈现相同模式。脂肪和蛋白质产量在各州间也显著不同，且脂肪产量倾向于受THI类别影响。产量变异性因州而异，而THI类别不影响四分位距。泌乳曲线参数在峰值乳产量、上升率和下降率方面存在州间差异。THI类别对曲线上升率和下降率显示差异趋势，但不影响预测的峰值乳产量、峰值泌乳天数或泌乳持久性。观察到乳产量、乳成分、产量变异性和泌乳曲线结构的区域差异。总体而言，THI类别未改变峰值乳产量或泌乳持久性，这突显了在评估乳产量对热负荷响应时区域背景的重要性。解释性摘要：本研究展示了美国主要乳业州在乳产量、乳成分、乳产量变异性和泌乳曲线特征方面的显著州级变异性。上中西部地区持续表现出更高的乳产量和ECM产量，而南部及部分北部州的测试日产量较低。尽管热应激暴露存在地理差异，但THI类别对峰值乳产量、峰值泌乳天数或泌乳持久性影响有限，仅对泌乳曲线上升率和下降率有轻微影响。这些发现表明，区域生物和管理因素可能在塑造乳产量模式方面比短期热应激类别发挥更强作用。
论文解读文章
**研究背景**
全球气温预计在未来20年内上升1.5°C，伴随气候变化导致的天气模式不稳定，对乳品生产系统构成重大挑战（Ziska和Crimmins，2016；Rojas-Downing等，2017）。环境条件变化使奶牛超出生理热中性区，引发热应激，从而负面影响繁殖效率（Negron-Perez等，2019）和乳产量性能（West，2003；Besteiro等，2025）。随着气候变化加剧热应激事件的严重性、持续时间和地理范围（Hatfield等，2014），在不同生产环境中维持稳定的乳产量已成为美国乳品行业的重大挑战。热应激对乳产量的影响在个体动物和牛群间存在显著差异（Hutchins等，2025），这些响应受热适应、管理实践、品种和遗传倾向等因素影响。例如，热带环境进化的牛品种通常更适应热应激条件（Habimana等，2023）。此外，耐热性（Aguilar等，2009）和热应激敏感性（Bernabucci等，2014）的遗传方差从第一胎次增加到第三胎次，强调个体发育等因素的作用。因此，用于确定热应激干预/缓解的温湿指数（THI）阈值在不同品种和胎次间并不统一（Ganter等，2017）。这些响应还受区域特定管理和养殖系统差异的影响，包括设施设计（如交叉通风散栏式牛舍与干饲养系统）、冷却基础设施以及泌乳牛、干奶牛和后备母牛管理方式的差异（McConnel等，2008；Stiglbauer等，2013）。区域气候模式也影响奶牛经历和适应热应激的程度。20世纪末，美国南部每日THI范围较小（<29），但每年处于热应激条件下的天数（57–209 d/年）远多于北部（THI范围30–37，热应激天数少于56 d/年；Gunn等，2019）。美国农业部在21世纪初也报告了类似模式，南部累积热负荷最高，北部最低（Key等，2014）。这些区域差异可能导致不同的乳产量变异性模式，因为长期暴露可能促进驯化，而间歇性暴露可能增加敏感性。以往研究显示，热应激改变泌乳曲线形状，包括峰值延迟（Cincovi?等，2010）、峰值乳产量降低及峰后曲线加速下降（M'Hamdi等，2021）。然而，关于热应激如何影响美国不同地理区域泌乳曲线参数的大规模评估仍然有限。因此，本回顾性研究的目的是量化美国各州乳产量对热应激条件响应的州级变异性。研究人员假设，以THI类别量化的热应激暴露增加将不同地影响美国各区域乳产量变异性和泌乳曲线特征。该论文发表在《Journal of Dairy Science》。
**主要技术方法**
研究人员从美国8个主要乳业州（加利福尼亚、佛罗里达、密歇根、明尼苏达、纽约、宾夕法尼亚、得克萨斯、威斯康星）的奶牛群信息协会（Dairy Herd Information Association）获取2021年1月1日至12月31日的测试日数据，最终保留1,524,403条记录（来自240,953头奶牛），筛选标准包括乳产量4.54–90.72 kg/d、泌乳天数（DIM）<305 d、THI <101、脂肪2–6.5%、蛋白质2.5–4.5%。利用每日环境温度和相对湿度计算THI（公式：THI = (1.8 × T + 32) – (0.55 – 0.0055 × RH) × [(1.8 × T + 32) – 58]），并将测试日THI分类为无热应激（NO HS；THI <68）、中等热应激（MOD HS；68 ≤ THI <80）和高热应激（HIGH HS；THI ≥80）。采用SAS 9.4进行统计分析，通过PROC SUMMARY计算均值和标准差，利用四分位距（IQR）量化产量变异性，使用PROC GLM进行线性模型评估州和THI类别效应（显著性水平P ≤ 0.05）。泌乳曲线采用线性化Wood模型（ln(Y) = ln(a) + b × ln(DIM) – c × DIM）拟合，参数通过PROC REG估计，逆变换后计算峰值乳产量、峰值泌乳天数（DIM peak）和泌乳持久性。
**研究结果**
**描述性统计与环境条件：** 研究人员报告了各州样本量、平均THI、DIM、胎次和挤奶频率。各州日THI平均值存在倾向性差异，明尼苏达（64.76 ± 2.76）、密歇根（65.36 ± 2.93）、威斯康星（65.39 ± 2.81）和纽约（66.16 ± 2.81）低于加利福尼亚（68.17 ± 3.21）、宾夕法尼亚（68.92 ± 2.62）、得克萨斯（72.51 ± 2.76）和佛罗里达（77.28 ± 3.38）。各THI类别天数百分比在各州间无显著差异，但数值上加州、佛罗里达和得克萨斯在HIGH HS条件下天数比例更高（38–70%），北部州则低于25%。
**乳产量：** 乳产量（kg/d）在州间存在显著差异（P < 0.01）。密歇根（44.13 ± 0.84）和威斯康星（42.97 ± 0.81）产量最高，明尼苏达最低（34.67 ± 0.79）。能量校正乳（ECM）模式相同。脂肪产量（kg/d）和蛋白质产量（kg/d）在州间也显著不同（P < 0.01），其中威斯康星和密歇根脂肪产量最高（1.70和1.68 kg/d），密歇根和威斯康星蛋白质产量最高（1.36和1.34 kg/d）。THI类别对脂肪产量显示趋势性差异（P = 0.06），但乳产量、ECM和蛋白质产量无类别相互作用。
**乳产量变异性：** 州效应对四分位距（IQR）有显著影响（P < 0.04），明尼苏达是所有州中唯一与其他州均不同的州。THI类别对IQR无显著影响（P = 0.31）。
**泌乳曲线：** 各州在预测峰值乳产量（P < 0.01）、曲线上升率（P = 0.01）和下降率（P < 0.01）方面显著不同。明尼苏达预测峰值最低（34.52 kg/d），下降率最慢（1.435×10
-3 1/d），上升率最慢（0.091）。THI类别对曲线下降率（P = 0.07）和上升率（P = 0.09）显示趋势性差异，但未影响预测峰值乳产量（P = 0.26）、泌乳持久性（P = 0.13）、峰值泌乳天数（P = 0.17）或起始乳产量（P = 0.13）。各THI类别的泌乳曲线图形显示，随着热应激增加，曲线陡峭度略有变化。
**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究的多州回顾性分析将热应激暴露与乳产量区域变异联系起来，但THI类别对整体泌乳曲线变量影响有限。各州在乳产量、ECM、脂肪产量和蛋白质产量上存在显著差异，而THI类别主要与早期泌乳曲线动态（包括预测峰值和曲线上升/下降率）的变异相关。各州间泌乳持久性和峰值泌乳天数在不同THI类别下基本维持，表明热应激暴露未显著改变峰后乳量维持能力。研究中观察到的环境模式与既往关于南部累积热负荷高于北部的报告一致。生产模式并未严格遵循预期假设，提示未测量的因素（如冷却策略和设施设计）可能影响结果。例如，佛罗里达和加州尽管年THI热负荷较高，但产量维持，支持冷却策略的潜在益处。泌乳曲线参数的区域差异反映了遗传、管理和环境条件的复杂交互。结论部分翻译如下：
**结论：** 综合来看，这些研究结果强调了与地理位置相关的产量变异性（而非THI类别单独）在美国乳产量变异性塑造中起主导作用。未来在此尺度上分析州级变异性的研究应关注牛群或个体水平数据或重复测量，以剖析THI类别在州级的影响。此外，这也有助于进一步理解热应激驯化、耐受性和适应性随时间变化的区域变异性。本研究的基础结果可作为持续考察区域变异性的框架，旨在提供定制的、区域信息化的乳品管理策略，以应对气候变化对美国乳品生产系统日益增加的压力。
