Die vorliegende Arbeit dient dazu, 1.) die Begriffe Start- und Einsatzleistung zu definieren, 2.) Zusammenhänge zwischen verschiedenen Milchleistungen aufzudecken und diese als Managementtool nutzbar zu machen und 3.) zu ergründen, ob höchstleistende Milchkühe häufiger krank werden als weniger leistungsstarke Tiere. Hierzu wurden von Mai 2015 bis November 2016 Daten von 192 Holstein-Friesian Kühen mit einer durchschnittlichen Jahresleistung von 12.018 kg erfasst. Im Einzelnen wurden die Gesamttagesleistungen der ersten 100 Laktationstage sowie Gesundheits- und Reproduktionsdaten für diesen Zeitraum aufgezeichnet. Zusätzlich wurden die mithilfe der Milchkontrollen ermittelten kumulierten 100-, 200- und 305-Tage-Leistungen verwendet. Für die analytische Statistik wurden Spearman-Rho-Korrelation, logistische Regression, Kreuztabellen, Chi-Quadrat-Test sowie ANOVA/Kruskal-Wallis-Test angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Futter- und Energieaufnahme während der gesamten Laktation maximiert werden sollten, da beide positiv mit der Milchleistung korrelieren. Als Definition für die Startleistung wird die Gesamtmilchleistung der ersten Laktationswoche vorgeschlagen. Ihr Einfluss auf die 305-Tage-Leistung ist gering, weshalb es nicht nötig ist, die Leistung am Laktationsbeginn auf ein Maximum zu steigern. Somit können die Frischabkalber zum Beispiel durch nur zweimal tägliches Melken im Hinblick auf Nachgeburtsphase und Stoffwechselbelastung geschont werden. Spätestens ab der dritten Laktationswoche ist für das Erbringen von Spitzenleistungen eine Steigerung der Melkfrequenz empfehlenswert. Für die Einsatzleistung wird die Gesamtmilchleistung der ersten 50 Laktationstage als Definition vorgeschlagen. In diesem Zeitraum erreichen die meisten Kühe ihre Peakleistung und die Erkrankungswahrscheinlichkeit im Verlauf der Laktation ist am höchsten. Die Vorlaktationsparameter Trockenstehzeit, Rückenfettdicke, Zwischenkalbezeit und Rastzeit sind nicht zur Vorhersage der Milcheinsatzleistung geeignet. Die Einsatzleistung ist multifaktoriell beeinflussbar und sollte durch die Kombination verschiedener Faktoren optimiert werden. Hierzu zählen unter anderem Fütterung, Fruchtbarkeitsmanagement, Melkvorgang und Gesundheitsüberwachung. Die Milchleistung der 7. Laktationswoche korreliert stark mit der 305-Tage-Leistung. Diese kann mit einer Wahrscheinlichkeit von bis zu 64 % anhand der Gesamtmilchleistung in LW 7 vorhergesagt werden. Im Hinblick auf die Ausnutzung des Leistungspotenzials und schlechtere Fruchtbarkeit am Laktationsbeginn kann somit von höchstleistenden Kühen die freiwillige Wartezeit kalkuliert und die Rastzeit verlängert werden. Des Weiteren konnte kein statistischer Zusammenhang zwischen hoher Milchleistung und Erkrankungshäufigkeit aufgezeigt werden – alle Leistungs- und Altersgruppen werden gleich häufig krank. Als Werkzeug für das Gesundheitsmanagement ist die Einsatzleistungskurve aufgetragen als ermolkene Milchmenge in kg pro Laktationstag nur eingeschränkt nutzbar. Eine leicht verzögert ansteigende Leistung am Laktationsbeginn hat keinen Einfluss auf die allgemeine Erkrankungswahrscheinlichkeit, deshalb sollten Kühe mit einer stärker schwankenden Startleistung nicht frühzeitig aus der Herde entfernt werden. Zudem zeigte sich, dass sich vorübergehende, kurzfristige Leistungsschwankungen nicht auf die Gesamtleistung auswirken, solange der Milchentzug aufrecht erhalten wird. Sie treten aufgrund diverser Umstände auf. Hierzu zählen hormonelle Einflüsse, klimatische Bedingungen, Schwankungen der Zusammensetzung des Futters und Melkablauf (Rekik et al., 2003; Stelwagen, 2001). Zur Vorhersage des Eintritts von spezifischen Erkrankungen ist der Laktationskurvenverlauf nicht geeignet. Die Milchleistung wird von der Erkrankung beeinflusst und ist somit Ausdruck der vor dem sichtbaren Abfall der Leistung auftretenden pathophysiologischen Vorgänge. Um Abgangswahrscheinlichkeiten vorauszusagen, ist die Laktationskurve ebenfalls nur eingeschränkt nutzbar. Es wurde nachgewiesen, dass eine schlechte Persistenz sowie drastische Rückgänge der Milchleistung das Abgangsrisiko signifikant erhöhen. Häufig liegen hier schwerwiegende Erkrankungen zugrunde. Weitere Untersuchungen mit größeren Tierzahlen werden empfohlen.
The present study serves 1st) to define the terms start milk yield and early lactation milk yield, 2nd) to reveal associations between different milk yields to utilize them as a tool for the herd management and 3rd) to explore if dairy cows with a very high milk yield tend to be more prone to disease than individuals with a lower milk yield. Therefore the data of 192 Holstein dairy cows with an average yearly milk yield of 12.018 kg were collected between May 2015 and November 2016. The aggregate daily milk yield of the first 100 days in milk as well as health and reproduction data were registered in detail for this period. In addition the author used the cumulated 100-, 200- and 305-day milk yield originating from the milk control tests. Spearman’s rank correlation, logistic regression, crosstabs, chi-squared test and ANOVA/Kruskal-Wallis test were used for analytical statistics. The results show that feed and energy intake should be maximised throughout the whole lactation period because both correlate positively with the milk yield. The author suggests as definition for the start milk yield the total yield of the first seven days in milk. The influence of the start yield on the 305-day yield is low. Therefore it is not necessary to increase the milk yield to a maximum during the onset of lactation. For example, milking only twice daily at the start of lactation aids recovery during the puerperal period and reduces metabolic stress. For a top performance an increase of the milking frequency is suggested from the third week of lactation at the latest. As definition for the early lactation milk yield the total yield of the first 50 days in milk is proposed. During that period most of the cows reach their peak milk yield and the odds for developing diseases are highest. The parameters dry period length, backfat thickness, interval between calving and calving to first service interval of the previous lactation are not adequate to predict the early lactation milk yield. It is influenced by many factors and should be optimized by combining several of them. Some of these factors are feeding, reproductive management, milking and health surveillance. The yield of the seventh week in milk correlates strongly with the 305-day yield, which can be predicted with a likelihood of up to 64 % by means of the total milk yield in lactation week 7. In regards to the utilizing the milk yield potential and the lower fertility in early lactation, the voluntary waiting period can be calculated and the calving to first service interval can be extended. Furthermore no statistical correlation could be found between high milk yield and rate of diseases. All different performance and age groups showed the same rate of illness. The early lactation curve (original milk yield in kg per lactation day) is not recommended as a tool for health management. A delayed increase of the milk yield at the onset of lactation has no effect on the general likelihood of diseases. Therefore cows with a more volatile start milk yield should not be removed early from the herd. The data also show that a temporary volatility of the milk yield within the first 100 days of lactation has no effect on the overall performance of the whole lactation as long as milking is performed. The volatility is caused by several factors such as hormonal influences, climatic conditions, variations of the food composition and milking process (Rekik et al., 2003; Stelwagen, 2001). The early lactation curve is not suitable to predict the occurrence of specific disorders. The height of the milk yield is affected by the disease and mirrors the pathophysiologic processes that occur before the decline of the milk yield. In addition the lactation curve has only limited use to predict the likelihood of culling. It could be shown that a low persistence and a drastic decline of the milk yield increase this risk significantly. In that case severe disorders are often the underlying cause. Further studies with higher numbers of subjects of are suggested.
