宁夏银川市奶牛生产性能测定工作现状、问题及对策

摘要

为全面了解宁夏银川市奶牛生产性能测定现状及存在的问题，提出解决问题的对策建议，以提高牛奶产业发展水平，助推牛奶产业高质量发展。笔者通过实地走访、专题调研、座谈、查阅文献等方式，对银川市奶牛生产性能测定现状进行了总结分析。结果发现，银川市DHI中心具有宁夏全区数量最多、功能最先进、自动化程度最高的测定设备，但因建成较晚、起步较迟，仍存在认识不到位、采样不规范、信息不精准、解读不全面和应用不广泛等问题。针对存在的问题，提出了对策建议：加强宣传和培训、加大监督和指导、加快信息化建设、打造专业化团队、构建DHI驱动的乳业协同发展体系。

关键词

奶牛生产性能测定 / 现状 / 问题 / 对策 / 银川市

奶牛生产性能测定又称奶牛群体遗传改良（dairy herd improvement，DHI），通过对泌乳牛的泌乳性能和乳成分进行测定，并对数据进行评估和分析，可以帮助牧场全面评估每头奶牛及牛群的生产性能和遗传特性，发现生产管理和繁殖中存在的问题，及早调整饲养和管理措施，激发奶牛的生产潜力^[1]。乳成分检测技术发轫于1852年的荷兰，历经3个技术迭代周期后，已在欧美发达国家形成成熟的产业应用体系。欧盟乳业联合会统计数据显示，截至2020年底，欧盟成员国牧场标准化检测覆盖率已达92%，单头奶牛年均检测频次超过18次^[2]，建立起从牧场到餐桌的全链条质量监控网络。我国乳业现代化检测体系建设起步较晚，1992年方在东北农区开展试点。经过30年技术积累，现已形成“国家基准实验室－区域检测中心－企业自检室“三级检测架构。值得关注的是，宁夏自2008年启动专项工程以来，通过构建“政府主导+科研院所支撑+企业主体”的创新模式，实现检测参数从基础6项扩展到21项，年检测能力突破50万份样本，带动全区生鲜乳蛋白含量提升0.3百分点^[3-6]。为了解宁夏银川市奶牛生产性能测定现状及存在的问题，提出解决问题的办法，笔者进行了实地走访、专题调研、座谈、查阅文献等，以期提高牛奶产业发展水平，助推银川市牛奶产业高质量发展。

1 银川市奶牛生产性能测定工作的现状

银川地处业界公认的“黄金奶源带”，发展奶产业具有得天独厚的区位优势、气候条件、资源禀赋和产业基础，被誉为“奶牛的天堂、乳企的福地”。近年来，银川市高度重视奶产业发展，将奶产业纳入自治区“九大产业”和“六特产业”核心板块，构建起“饲草种植－良种繁育－智慧牧场－乳品加工－冷链物流”全产业链发展体系^[7-9]。聚力打造“高端奶产业生产基地”，注重高端奶产业链重构、集群化发展，产业生态更加完善，单产水平和乳品品质跻身全国乃至世界第一梯队，成年母牛单产达到10 t，已成为我国奶产业优质安全核心区。截至2024年底，银川市奶牛存栏29.96万头，同比下降5.8%，生鲜乳产量158.97万t，同比增长4.3%，DHI参测牧场18家，是2008年的3.6倍，参测牛头数407 383头，是2008年的28.7倍，平均单产10 629.92 kg，较2008年增长44.5%。银川市DHI参测情况统计见表1。

银川市自参加DHI测定体系以来，各项关键指标均取得突破性进展，生鲜乳乳脂率、乳蛋白率分别提升至4.12%和3.41%，体细胞数控制在20.8万/mL以下，质量指标达到欧盟标准。预计2025年参测牧场将达到24家，参测牛头数突破50万头次。

2 银川市奶牛生产性能测定工作存在的问题

DHI测定工作作为现代化奶牛养殖管理的核心手段，其应用价值已在全球畜牧业发达国家得到充分验证。该技术通过系统化数据采集与分析，能够实现牛群遗传改良、繁殖效率提升、疾病防控优化及牧场运营成本控制等多维度管理目标^[10-11]。然而在我国实际应用层面仍存在显著提升空间，主要表现为：其一，认知层面存在偏差，多数牧场管理者仍将DHI简单等同于产奶量测试，忽视其在育种价值评估、饲料转化率测算等方面的延伸价值；其二，操作规范程度不足，2022年行业调查报告显示，36.7%的采样存在时间偏差超过±2 h，17.5%的样本未能达到4 ℃冷链储运标准；其三，数据应用深度不够，当前系统生成的21项基础指标中，平均利用率不足45%，关键指标如305天校正奶量、体细胞变化趋势等未被充分纳入管理决策体系。

2.1 认知体系不健全制约DHI应用成效

部分牧场所有者、经营者、管理者和从业者在DHI测定技术认知层面存在系统性缺失，具体表现为3个维度：其一，认知主体覆盖面不足，从牧场所有者到基层从业人员均存在认知盲区；其二，技术理解碎片化，受访者无法完整阐述DHI测定在遗传改良、精准饲喂、疾病防控等方面的协同效应；其三，战略衔接存在断层，特别是在行业周期性波动阶段，部分牧场未能构建DHI数据与成本控制模型、遗传育种规划的动态关联机制。这种认知缺陷导致三大实践困境：首先，测定数据利用率不足，大量指标停留于报表层面；其次，决策支持功能弱化，仅有少数牧场建立DHI预警响应体系；最后，技术迭代能力缺失，基因组选择等新型技术难以与现有DHI体系有机融合。

2.2 样本采集标准化缺失

奶样采集作为DHI测定的核心环节，其质量控制存在系统性风险。该流程受多重因素影响，首先，设备标准化程度不足，当前各参测牧场使用的采样器规格参数不统一，导致样本采集量、保存条件等关键指标存在差异。部分老旧设备存在取样管径偏差、分装精度不足等问题，直接影响样本代表性。此外，自动采样系统的维护校准缺乏统一规范，设备性能衰减未被有效监控。管理机制存在缺陷，现行“自主实施+中心监督”的运作模式存在双重管理漏洞。牧场层面普遍存在排班制度不合理（如连续采样班次超过8 h）、质量追溯体系不健全（样本编码错误率＞3%）等问题；测定中心则受限于人员配置，现场监督频率仅为月均0.8次/牧场，难以实现全过程监控。人员专业度参差不齐，调查显示，采样人员流动性大、责任心不强，采样操作不熟练、不规范等问题也时有发生。

2.3 信息精准化管理体系不健全

牧场信息化建设进程中，信息不精准已成为制约DHI测定体系效能的核心瓶颈。其一，基础档案管理有缺陷，新建及新参测牧场普遍存在牛只系谱档案不完整现象，突出表现为三代系谱记录缺失率达42.7%（据2023年乳业协会统计）。关键生产数据如产犊日期、胎次等核心指标存在记录错误或信息缺失问题，导致遗传评估准确性下降15%～23%。这种基础数据失真直接制约了牧场遗传改良进度和精准饲喂方案制定。其二，数据采集环节失控，在奶样采集实施过程中，存在多重系统性误差：标识匹配错误率高达8.3%（2024年DHI年报数据），牛只编号与样品编号错位现象频发，产奶量记录偏差超过±5%警戒线的样本占比达12.6%，奶样采集量超出标准范围（35～45 mL）的异常样本占比达9.8%（数据来源于中国奶业协会《2023－2024年度DHI测定技术白皮书》）。

2.4 DHI报告解读体系专业性不足

DHI报告解读体系在牧场端和测定中心端均存在专业性和系统性缺失，形成技术应用的双向瓶颈。具体表现为2个层面的结构性问题：其一，牧场端技术消化机制薄弱，解读深度不足，多数参测牧场局限于基础指标监控（如体细胞数、单产水平），对报告揭示的深层次管理问题缺乏系统性分析框架。其二，测定中心端技术支撑体系待完善，服务覆盖不足，当前测定中心技术员与牧场配比达1∶2（国际通行标准为1∶15），直接导致解读服务停留于标准化报告推送层面。

2.5 应用推广存在显著局限性

DHI测定目的就是充分利用精准的数据报告，科学指导牧场提升整体管理和养殖收益水平。但部分牧场未充分利用DHI报告在开展选种选配、精准饲喂、牛群调整、科学淘汰、疫病检测和绩效考核等方面应该发挥的作用，在制定牧场发展长期远景规划时，未考虑开展DHI测定，仍停留在生产和测定相分离的“双循环”模式。关键指标应用方面存在明显短板，未建立发情揭发率与产犊间隔的动态监测机制，缺乏基于泌乳持续力的牛群调整标准，未构建涵盖305 d产奶量、乳成分指标的多维度评估体系，这种数据价值转化能力的缺失，直接导致技术投入与产出效益失衡。

3 对策与建议

3.1 加强宣传和培训

随着DHI测定工作的广泛开展，参测牧场的规模化、产业化程度不断提高，对DHI测定和服务提出了更高要求。一方面，加大对DHI测定工作的广泛宣传，重点抓住行政行业部门和牧场所有者及负责人，统一认识，站在全市、全区和全国的视角和立场，了解、认识、认可到支持、执行开展DHI测定。另一方面，加强DHI测定相关专业技术培训，重点抓好测定中心和牧场技术人员，梯度推进，系统化、标准化的开展理论实践培训，有效提高DHI测定技术、采样操作和报告解读能力水平，不断扩大参测牧场覆盖率，为加快全市、全区和全国奶牛群体遗传改良进展奠定基础。

3.2 加大监督和指导

DHI测定是一项系统化工作，需要测定中心和牧场（包括第三方专业机构）密切配合、严格执行才能高质量完成。监督指导分2个层次，一是全国畜牧总站对各DHI测定中心的测定能力和水平开展定期考核或评审认定，执行标准化流程，提高专业服务能力水平。二是DHI测定中心对各参测牧场的系谱数据、配种繁殖、牛群变化和奶样采集等数据收集工作质量开展定期考评，及时反馈、校正和整改存在的问题，严把环节流程和规范操作，提高基础数据的准确性，为DHI报告科学指导牧场生产管理提供支持和保障。

3.3 加快信息化建设

信息化建设是DHI测定工作发展的必然趋势。通过信息化采样系统可以精准识别匹配牛只信息和奶样编号，降低容错率，也可以实现云上数据实时传输，提高准确性和时效性。通过样品周转调度系统、设备监控系统和环境监测系统等实现样品运输实时在线监控，优化检测流程，实现无纸化办公和数据传输。通过信息化平台的数据收集和大模型构建，结合AI算法应用，在确保数据准确性和安全性的前提下，能够实现端到端的信息化数据传输、关键参数预警及DHI报告深度解读等，为进一步推动奶产业高质量发展提供基础支撑。

3.4 打造专业化团队

搭建人才梯队建设体系，坚持专业的人干专业的事。一是制定技术骨干培养计划，构建“基础－进阶－专家”三级培训体系，重点开展分子育种技术、智能检测设备操作等核心内容培训。实施“双导师制”（理论导师+实践导师），每年选派技术人员赴国家级重点实验室开展跟岗实训，重点培育遗传评估、数据建模等专项技能。二是技术资源整合，建设专家智库，以中国奶业协会和宁夏奶牛DHI测定中心为依托，联合各大科研院所技术团队，整合遗传育种、营养调控、疾病防治等区域技术能手，形成覆盖基因组选择、繁殖调控等8大领域的智力支持矩阵。

3.5 构建DHI驱动的乳业协同发展体系

DHI作为现代奶业高质量发展的关键基础设施，其价值实现有赖于技术应用、生产管理和产业政策的三维互嵌。通过政策激励和技术帮扶，将参测牧场比例进一步提升，重点突破中小型牧场的设备智能化改造瓶颈。建立DHI报告与牧场管理系统的实时对接机制，针对繁殖受胎率、泌乳持续力等关键指标建立预警模型。推行“测定－反馈－改进”的循环模式，将DHI数据应用纳入GAP认证体系，形成持续改进的闭环管理。

这种互嵌式发展模式（表2）通过建立“数据流－管理流－政策流”的三流合一机制，建议配套开发DHI应用数字平台，集成区块链溯源、物联网监测等功能，最终形成覆盖全产业链的智慧奶业生态系统。

参考文献

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基金资助

银川市2024年推进产学研融合助力农业高质量发展项目

宁夏回族自治区青年科技托举人才培养项目