Introduzione
Il profitto della mandria è fortemente associato alla capacità riproduttiva (Giordano et al, 2012; Galvao et al 2013). Programmi riproduttivi efficienti regolano la dinamica della popolazione della mandria e la sua struttura permettendo alle bovine di sfruttare la parte più efficiente della curva di lattazione (Ferguson e Galligan, 1999), massimizzando la produzione della rimonta (Giordano et al., 2012), riducendo al minimo i costi associati alle sostituzioni e la mortalità (Giordano et al, 2011;. 2012;. Galvao et al, 2013), e riducendo al minimo i costi relativi associati alla riproduzione (Giordano et al 2012). La maggior parte delle aziende ad alto rendimento del settore lattiero-caseario negli Stati Uniti utilizza una combinazione di protocolli di controllo di sincronizzazione/ovulazione e il rilevamento estrale per la loro gestione riproduttiva (Caraviello et al, 2006; Giordano et al, 2012; Galvao et al, 2013).
Sebbene ci siano numerosi parametri per misurare le prestazioni riproduttive come ad esempio l’intervallo tra il parto e il concepimento o day open, il tasso di gravidanza ogni 21 giorni (21-D PR; Ferguson e Galligan, 1999), che misura il tasso con cui le vacche diventano gravide nelle finestre estrali di 21 giorni, integrando i molti parametri di misurazione delle performance riproduttive sembra essere il migliore dei singoli parametri per misurare, standardizzare, e creare un punto di riferimento per la capacità riproduttiva nelle mandrie (Giordano et al, 2011; 2012; Galvao et al 2013). I gestori di moderni allevamenti per la produzione di latte monitorano le prestazioni riproduttive della loro mandria utilizzando l’indice 21-d PR.
E’ tuttavia difficile per loro valutare gli impatti economici complessivi dei programmi riproduttivi. Una serie di studi di simulazione in questi ultimi anni (Giordano et al, 2011; 2012; 2013; Galvao et al, 2013) hanno cercato di fornire risposte a queste difficili domande. Essi sono stati riassunti nei lavori di Cabrera (2014) e questo è un estratto di tale studio. Alcuni degli studi considerati da Cabrera (2014) forniscono strumenti di supporto decisionale che potrebbero essere personalizzati per specifiche valutazioni economiche legate alla riproduzione della mandria. Le nuove tecnologie, come i dispositivi di rilevamento estrali o i test di diagnosi precoce di gravidanza, si stanno adottando per gestire le mandrie ad alto rendimento, e potrebbero creare differenze significative nella gestione e sui risultati dei programmi riproduttivi. Dovrebbero pertanto essere anch’esse incluse nell’analisi economica del programma riproduttivo (Giordano et al., 2013). Una volta che il manager della stalla trova il miglior programma di riproduzione per la mandria, ci sono ancora opportunità per affinare ulteriormente la capacità riproduttiva mediante la presa di decisioni riproduttive a livello della singola bovina. Il concetto del valore economico di una vacca (Cabrera, 2012) o il suo equivalente mantenimento (RPO, De Vries , 2006) e tutti i suoi parametri associati (ad esempio il valore di una nuova gravidanza, il costo di una perdita di gravidanza, e il costo dei giorni aperti) potrebbe essere usato per differenziare e ottimizzare la gestione riproduttiva specifica per la bovina, che in ultima analisi determinerà il valore ottimale di allevamento (Kalantari e Cabrera , 2012).
Il valore economico del miglioramento delle performance riproduttive
Una serie di studi dimostrano consistentemente che il miglioramento delle prestazioni riproduttive migliora il ritorno economico netto della vacca e della mandria (Giordano et al., 2011; 2012; Kalantari e Cabrera, 2012; Cabrera, 2012; Galvao et al., 2013). Questi guadagni seguono la legge dei rendimenti decrescenti e, di conseguenza, i guadagni economici sono maggiori con un più basso 21 -d PR iniziale. Una curva di capacità riproduttiva (vale a dire 21 -d PR) contro un ritorno economico netto (ovvero US $/vacca per anno) può essere descritta come una funzione quadratica con rendimenti decrescenti netti a più alto 21 -d PR . Tuttavia, esistono comunque vantaggi economici anche sopra al 40% 21 -d PR (Figura 1).
Performance riproduttive che indicano un 21 -d PR tra il 30 % e il 40 % sono eccezionali (Ferguson e Skidmore, 2013) considerando che la media degli Stati Uniti potrebbe essere inferiore al 16% (Raleigh DRMS , 2012). L’aumento del 21 -d PR di un punto percentuale aumenta il rendimento netto economico (US $/vacca per anno) tra 14,4 $ , $ 10 , $ 7.4, $ 5.4, $ 4.2 e $ 3.2 quando il 21 -d PR aumenta tra il 10 e il 15 %, tra il 15 e il 20 %, dal 20 al 25 %, dal 25 al 30 %, dal 30 al 35 %, e dal 35 al 40%, rispettivamente (Figura 1). Questi valori sono altamente dipendenti dalle variabili economiche (ad esempio, il prezzo del latte o i costi di riproduzione), tuttavia i guadagni ottenuti dal miglioramento delle performance riproduttive e dal trend negativo della più bassa capacità riproduttiva sono coerenti tra gli studi (Giordano et al., 2011; 2012; Cabrera 2012; Kalantari e Cabrera, 2012; Galvao et al., 2013).
La variabilità nel “net return gain” (US $/vacca all’anno per aumento dell’1 % di 21 – d PR) è stata tra i $ 18 e $ 7 per i programmi di riproduzione tra il 10 e il 26% 21 -d PR (Galvao et al 2013); $ 9 e $ 7 per i programmi di riproduzione tra il 14 e il 20 % 21 -d PR (Giordano et al , 2012); $ 17 e $ 13 per i programmi tra il 14 e il 20 % 21 -d PR (Kalantari e Cabrera, 2012); e $ 9 e $ 6 per i programmi tra il 15 e il 25% 21 -d PR (Giordano et al., 2011).
Figura 1. “Net return gain” economico approssimativo (US $/vacca per anno) del miglioramento dell’efficienza riproduttiva di 10 punti percentuali di un tasso di gravidanza di 21 giorni (21 -d PR) compilato da diversi studi. Il fit quadratico su Cabrera (2012) è stato il guadagno netto di ritorno (US $) = -0,1881 (21 – D PR2) + 16,783 (21 -d PR) -143,36 (R2 = 0,995).
Componenti del valore economico della riproduzione
I vantaggi economici nel migliorare la capacità riproduttiva si verificano a causa di una maggiore produttività di latte e conseguente aumento delle vendite e, potenzialmente, un più elevato guadagno sul latte rispetto al costo dell’alimentazione, maggiori vendite di vitelli, minori costi di sostituzione e di mortalità e minori costi di riproduzione relativi. Questi fattori sembrano essere le determinanti più importanti di efficienza economica riproduttiva (Giordano et al, 2012; Galvao et al, 2013). Tuttavia, il valore complessivo di miglioramento dell’efficienza riproduttiva è una combinazione dell’interazione di tutti i fattori economici e nessun singolo fattore viene definito come il più importante in tutte le situazioni.
Per esempio per le basse prestazioni riproduttive (ad esempio fra 10 e 15 % 21 – d PR), il fattore più importante potrebbe essere il risparmio nella diminuzione dell’abbattimento (abbattimento riproduttivo o involontario) e mortalità, ma a elevate prestazioni riproduttive (ad esempio tra 25 e 30 % 21 – d PR) i fattori più importanti potrebbero essere la vendita del latte e dei vitelli. Tuttavia, grandi variazioni si verificano tra gli studi e le condizioni specifiche delle mandrie studiate. Il bestiame da latte è un sistema interrelato complesso, che viene dinamicamente influenzato da cambiamenti nella capacità riproduttiva.
La produttività del latte, la vendita di latte, e il guadagno sul latte rispetto al costo dell’alimentazione.
Con l’aumento della produttività del latte, aumentano anche i costi di alimentazione e, anche se alcuni studi hanno trovato che il guadagno sul latte rispetto ai costi alimentari aumenta con la capacità riproduttiva (Giordano et al, 2012; Kalantari et al, 2012), altri studi hanno riferito che invece, potrebbe, a volte, diminuire leggermente con l’aumentare della capacità riproduttiva (Cabrera , 2012; Galvao et al 2013). Il rapporto tra la produzione di latte e il consumo di alimenti è complesso e interagisce con molti fattori quali la struttura della mandria, i prezzi degli alimenti e la forma e la persistenza delle curve di lattazione. Cabrera (2012) e Galvao et al (2013) hanno riportato un effetto combinato sinergico e antagonista della capacità riproduttiva e del reddito proveniente dal latte rispetto al costo alimentare a vari livelli di 21 -d PR.
Il guadagno sul reddito rispetto al costo alimentare (US $) varia tra + $ 9 e (Giordano et al, 2011.) – $ 2.4 (Galvao et al, 2013) per l’1% di aumento in 21-d PR. È difficile individuare le ragioni specifiche di queste differenze, ma può essere ipotizzato che siano dovute ad una serie di fattori che interagiscono come discusso di seguito. In tutti i casi, la produzione di latte è stata simulata come funzione dello stato di lattazione della vacca seguendo una curva di lattazione standard, che determina i requisiti di alimentazione. Pertanto, il principale motore della produzione di latte e di reddito proveniente dal latte rispetto al costo dell’alimentazione è stato la struttura della mandria che ha risposto alla capacità riproduttiva. Quello che è stato compreso è che migliori programmi riproduttivi determineranno che le vacche, e quindi, più vacche in una mandria, passino più tempo nella parte migliore della loro curva di produzione di latte, in cui il rapporto tra il latte prodotto e gli alimenti consumati è maggiore, generando un reddito maggiore proveniente dal latte rispetto al costo alimentare. Tuttavia, questo rapporto dipende dal livello e dalla persistenza delle curve di lattazione.
Utilizzando il modello Cabrera (2012) a diversi livelli di produzione, e di conseguenza, con diverse forme e persistenza delle curve di lattazione, è stato dimostrato che il reddito proveniente dal latte rispetto ai costi alimentari potrebbe rimanere statico, diminuire o aumentare per una maggiore capacità riproduttiva. Curve di lattazione altamente persistenti, essendo comuni in allevamenti ad alta produzione in sistemi confinati che usano TMR potrebbero indicare che vi è la possibilità, in alcuni casi, di ritardare leggermente il periodo di attesa volontaria (il momento di iniziare l’allevamento dopo il parto) per migliorare il reddito proveniente dal latte rispetto al costo alimentare. Infatti, questo fatto è stato precedentemente rilevato e segnalato da De Vries (2006), che ha indicato che il valore di una gravidanza potrebbe diventare negativo se stabilito all’inizio della lattazione se la curva di lattazione è altamente persistente. Galvao et al., (2013) ha offerto ulteriori spunti di riflessione in questo dilemma, indicando che un altro fattore, con un ruolo importante nel reddito proveniente dal latte rispetto ai costi di alimentazione è la struttura della mandria relativa al numero di vacche che producono latte in relazione al programma riproduttivo e alla sua capacita’ riproduttiva associata.
Galvao et al. , (2013 ) ha sostenuto che nel loro studio in una mandria di 1.000 vacche, ci sono state tra le 36 e 39 vacche in meno che hanno prodotto latte (vacche in asciutta) nel miglior programma della capacità riproduttiva (26,8 % 21 – d PR ) rispetto al peggior programma (10,9 % 21 – d PR), che contrasta con la maggiore produttività nel latte per vacca.
Vendita dei vitelli
Una maggiore capacità riproduttiva determina un tasso più veloce di stabilimento gravidanza e, di conseguenza, una maggiore produzione di vitelli, che si traduce in un maggiore rendimento netto. Una precedente ricerca ha sempre convenuto che una maggiore vendita di vitelli o il maggior valore della prole sono una conseguenza di una migliore efficienza riproduttiva (Giordano et al, 2012;. Kalantari e Cabrera, 2012; Cabrera, 2012; Galvao et al 2013). Cabrera (2012) utilizza un valore combinato per vitello (media ponderata della prole maschile e femminile) di $ 100. I risultati di Cabrera (2012) sono conformi alla seguente funzione quadratica: guadagno del rendimento netto (US $/vacca per anno) = ‑0.0352 (21-d PR)2 + 2.8476 (21-d PR) +18.93 (R2 = 0.996). Questa funzione indica un guadagno del rendimento netto (US $/vacca per anno) compreso tra $ 3 e $ 1 per ogni aumento dell’1% di 21-d PR per bassi e alti livelli iniziali di 21-d PR, tra il 10 e il 40%, rispettivamente. Galvao et al., (2013) utilizzando un valore medio ponderato per vitello di $ 140 riporta anch’esso un rendimento netto (US $) compreso tra $ 1 e $ 3 per aumento dell’1% di 21-d PR. Tuttavia, correlazioni di guadagni più elevati per minori 21-d PR e minore guadagno per maggiore 21-d PR riportati da Galvao et al., (2013), non sono state riscontrate. Questo probabilmente è accaduto a causa di specifici programmi di riproduzione che sono stati definiti in quello studio. Giordano et al., (2012) utilizzando un valore ponderato per vitello di $ 90, hanno riportato guadagni di rendimento netto (US $) tra $ 2 e $ 1 per l’incremento dell’1% di 21-d PR per i livelli di 21-d PR con un range tra il 14 e il 20%. Il numero e la disponibilità della rimonta (una funzione per vitelli nati) in un allevamento potrebbero influire sulla gestione delle aziende agricole per quanto riguarda le decisioni per la rimonta. Ad esempio, in una mandria chiusa, gli allevatori che hanno un grande afflusso di rimonta (a causa del miglioramento della performance riproduttiva) potrebbero decidere di abbattere in modo più intensivo le bovine per bilanciare di più il rapporto tra domanda e offerta di sostituzione. Infatti, ci sono alcuni indizi che farebbero pensare che gli allevatori potrebbero svolgere in modo più intenso gli abbattimenti più selettivi in un allevamento con una migliore capacità riproduttiva (Souza et al., 2013). Inoltre, gli allevatori potrebbero tentare di equilibrare la domanda e l’offerta di rimonta diminuendo le opportunità di allevamento di vacche più idonee. Ciò implica l’abbattimento delle vacche non gravide prima che la capacità riproduttiva generale abbia un miglioramento, come è stato proposto da Giordano et al. (2012).
E’ stato manipolato il cut-off, nel tentativo di imitare una decisione ragionevole di un allevatore per bilanciare la domanda e offerta di rimonta: diminuirla (<300 DIM), se ci fosse un surplus e aumentarla (> 300 DIM), se ci fosse un deficit. Simulazioni di Giordano et al. (2012) hanno dimostrato che tutti i programmi di riproduzione che hanno un 21-d PR ≥ 16% hanno avuto un surplus di sostituzioni di giovenche quando il cut-off era di 300 DIM, che variava (per una dimensione di mandria di 1.000 vacche adulte) tra l’11 e il 16% 21 PR -d e il 48 – 20% 21-d PR. Questi programmi riproduttivi superiori sono stati simulati per bilanciare la domanda e offerta di giovenche con conseguente tempo di cut-off di 281 e 235 DIM per il 16 e il 20% 21-d PR, rispettivamente.
È interessante notare che il rendimento netto complessivo (US $/vacca per anno) è cresciuto in tutti i casi nei quali esisteva un surplus nella sostituzione delle giovenche (21-d PR ≥ 16% PR 21-d) e un più aggressivo cut-off (in basso DIM cut-off per i servizi) è stato richiesto per bilanciare la domanda e l’offerta di sostituzione delle giovenche. Ma e’ vero anche l’opposto, programmi di riproduzione inferiori (<16% PR 21-d) che hanno richiesto un aumento del DIM cut-off per equilibrare la domanda e l’offerta delle giovenche sono diminuiti ancora di più nei loro rendimenti netti stimati. E ‘chiaro che gli allevamenti con migliori prestazioni riproduttive potrebbero avere ulteriori mezzi per migliorare ulteriormente i guadagni economici relativi alle mandrie.
I costi di sostituzione e di mortalità
I costi della rimonta e della mortalità sono parte integrante del business di un allevamento. Prima o poi le vacche vengono sostituite sia se sono state abbattute per motivi involontari, abbattute per problemi riproduttivi , o sono morte. Una maggiore efficienza riproduttiva farà in modo che un minor numero di animali vengano abbattuti precocemente per problemi riproduttivi. Le vacche che rimangono gravide precocemente hanno un rischio significativamente più basso di essere abbattute rispetto alle vacche non gravide della stessa mandria. Infatti, le vacche gravide possono avere circa il 25 % di rischio di abbattimento rispetto alle vacche non gravide simili (De Vries et al, 2010). Il rischio di abbattimento involontario segue uno schema tipico in cui vi è leggermente un più alto rischio di abbattimento precoce nella lattazione, diminuisce ad un plateau inferiore dopo il periodo di transizione, aumenta lentamente tra metà e fine lattazione, e quindi aumenta notevolmente più avanti nella lattazione (> 250 DIM). E’ pertanto evidente che quanto più la vacca rimane aperta in lattazione, maggiore è il rischio della vacca di essere abbattuta. Il rischio di mortalità segue una curva simile e può essere espresso come percentuale del rischio di abbattimento (ad esempio, 17% di rischio di abbattimento usati in Giordano et al., 2012) e, di conseguenza, ha un modello simile a quello della riproduzione. L’abbattimento precoce e la mortalità sono eventi costosi in allevamenti da latte come questi, incluso il costo di sostituzione dell’animale. La sostituzione immediata è un presupposto standard (De Vries, 2006; Giordano et al, 2012; Galvao et al, 2013). Il costo di transazione di un animale scartato è la differenza tra il costo di una sostituzione (giovenca al primo parto) e il valore di recupero della bovina scartata. Tale costo è stato stimato da Cabrera (2012) in circa US $ 1,300 – US $ 496 = U $ 804 per una vacca dal peso di 596 kg da viva e ricevendo US $ 0.83/kg come valore di recupero del peso vivo. Il costo della mortalità è anche maggiore dato che queste vacche non hanno un valore di recupero. Nell’esempio riportato sopra, questo sarebbe US $ 1.300. Usando questi valori di abbattimento e di salvataggio, Cabrera (2012) ha riportato un minor costo di abbattimento e di mortalità tra $ 4 e $ 1 per un 1% di incremento del 21-d PR tra il 10 e il 40% 21-d PR rispettivamente. Coerentemente, Giordano et al., (2012) con un costo di sostituzione di $ 1302 e un prezzo di vendita di $ 1.16/kg peso vivo ha trovato una diminuzione dei costi di sostituzione e di mortalità tra $ 4 e $ 3 per 1% di variazione 21-d PR tra il 14 e il 18% rispettivamente. Una piu’ alta diminuzione dei costi è stata riportata in Galvao et al., (2013) di tra $ 27 e $ 4 per ogni variazione dell’1% di 21-d PR. I risultati di Galvao et al., (2013) non hanno trovato un beneficio rispetto ad un 21-d PR inizialmente più basso. Ad esempio, i maggiori guadagni sono avvenuti tra il 19 e il 20% 21-d PR. Le possibili cause delle differenze tra gli studi possono essere attribuite a:
1) Valori di recupero sostanzialmente più elevati e costi di sostituzione impostati da Galvao et al, (2013) a US $ 1.65/kg peso vivo e US $ 1600/manza, rispettivamente.
2) Differenze significative in probabilità utilizzate per l’abbattimento e la mortalità simulate. Galvao et al., (2013) hanno usato un tasso di abbattimento e mortalità giornaliera fissa dello 0,1% e 0,05% per il primo 60 DIM e dello 0,03% e 0,0076% per il resto della lattazione, rispettivamente.
Costi della riproduzione
I costi della riproduzione possono essere definiti come tutte quelle spese di gestione sostenute con lo scopo di ottenere vacche gravide. Quelli che normalmente includono il lavoro per gli OD o investimenti pro-rata su dispositivi OD, il lavoro per il trattamento di sincronizzazione, il costo di ormoni, il lavoro per l’inseminazione, il costo dello sperma, e il costo del primo e dei ripetuti test di diagnosi di gravidanza. Con l’eccezione delle diagnosi di gravidanza ripetute, tutti gli altri costi si applicano solo per le presunte vacche non gravide e vacche idonee all’allevamento, e sono più bassi quando riducono l’intervallo di fecondazione. Pertanto, migliorando l’efficienza riproduttiva, senza ulteriori investimenti, si ridurranno i costi di riproduzione per vacca e per mandria. Tuttavia, una maggiore efficienza riproduttiva può richiedere ulteriori investimenti. Il rapporto tra investimenti aggiuntivi e costo di riproduzione sembra essere incoerente. Questo dipenderà dall’associazione economica tra i guadagni di efficienza riproduttiva e la quantità di ulteriori investimenti necessari per raggiungere questi risultati. Tutti i costi elencati sopra sono stati inclusi in entrambi gli studi di Giordano et al., (2012) e Galvao et al (2013). In entrambi gli studi i prezzi degli ormoni PGF2α e GnRH erano simili, tra US $ 2.3 e US $ 2.65 e US $ 2.4 e US $ 2.6 / bovina trattata, rispettivamente. Anche il costo del lavoro era di circa US $ 15/hr. Tuttavia, il costo sostenuto nel lavoro per OD e per il trattamento ormonale differiscono perché questo è stato impostato sulla base di una singola bovina in Galvao et al., (2013), mentre dipendeva dalle dinamiche della popolazione nello studio di Giordano et al., (2012). Il costo di diagnosi di gravidanza che è stato fissato a US $ 3/diagnosi di gravidanza in Galvao et al., (2013), mentre è stato di $ 105/ora nel lavoro di Giordano et al., (2012).
Infine, il costo della AI è stato fissato a US $ 15 da Galvao et al., (2013), mentre è stato fissato a $ 10 da Giordano et al., (2012). I risultati di questi studi mostrano aumenti e diminuzioni nei costi complessivi di riproduzione (US $/vacca per anno) in risposta a diversi programmi riproduttivi e diverse performance riproduttive. Nel complesso, le modifiche dell’1% del 21-d PR variano tra -4 $ e $ 4 /capo per anno. È importante notare che importanti differenze nei programmi riproduttivi sono state definite in questi studi e, di conseguenza, non è possibile generalizzare tali impatti, che dipendono dall’interazione tra programma riproduttivo corrente, cambiamenti proposti, e le condizioni specifiche dell’azienda, compresi parametri economici e produttivi. Uno strumento, sulla base dello studio di Giordano et al, (2012) che esegue valutazioni azienda-specifiche all’interno di una struttura a catena di Markov – lo strumento Wisconsin-Cornell Dairy Repro – è disponibile presso il Dairy Management Website dell’Università del Wisconsin (DairyMGT.info) e potrebbe essere utilizzato efficacemente per eseguire queste valutazioni conformemente alle condizioni specifiche dell’azienda in modo rapido ed efficiente.
Il valore di una vacca
In termini semplici, il valore di una vacca è il ritorno netto a lungo termine rispetto ad una sostituzione imminente. Pertanto, fattori quali:
1) il livello di produttività di una vacca in relazione agli altri capi della mandria,
2) il miglioramento genetico di sostituzione in relazione agli altri capi della mandria, e
3) le condizioni della vacca valutata,
giocano tutti un ruolo critico nel determinare il valore della vacca stessa, per una determinata azienda, a uno stato specifico. Il valore di una vacca può anche essere espresso come RPO (De Vries, 2006). Il valore di una bovina può essere calcolato utilizzando catene di Markov (Cabrera 2012) e la RPO, utilizzando la programmazione dinamica (De Vries, 2006). In entrambi i casi, i risultati sono coerenti indicando che:
1) il valore di una vacca non gravida decresce da un massimo nei primi momenti del post-parto (ad esempio <30 giorni dopo il parto (DIM)) a valori negativi in lattazione (ad esempio > 270 DIM) (Figura 2),
2) e aumenta ad un valore maggiore quando la vacca rimane gravida rispetto alle altre vacche della mandria non gravide.
Ovviamente, il valore di una vacca risponde alle variabili produttive e riproduttive della mandria, come il rischio di abbattimento o il livello di produttività, e anche alle variabili economiche, come il prezzo del latte o i costi di sostituzione. Tuttavia, i fattori più importanti nel determinare il valore di una vacca sono la performance produttiva attesa della vacca e il valore genetico atteso dalla sostituzione.
Vi è certamente un’interazione tra produttività della vacca, valore genetico della rimonta e la struttura della mandria, che determinano il valore di una vacca. Questo valore è stato normalmente utilizzato per aiutare gli allevatori e manager nelle decisioni per mantenere (positivo) o sostituire le vacche (negativo). Questo valore potrebbe anche essere utilizzato in modo efficace ed efficiente per le decisioni riproduttive che integrano i programmi di riproduzione già stabiliti a livello di mandria. Per una vacca media di una mandria varierà tra i $ 900 nella lattazione precoce, a 70 $ a 240 DIM e negativo dopo 270 DIM. Di conseguenza, le decisioni per la stessa vacca potrebbero cambiare drasticamente in tempi diversi. Le decisioni dipenderanno da quei valori e la relazione con i benefit dei costi che l’allevatore vorrebbe stimare da una specifica strategia di gestione riproduttiva. Una domanda valida da un gestore di una mandria sarebbe, per esempio, un investimento dovrebbe ancora essere fatto nella riproduzione se il valore di una vacca è soltanto 70$? Un’altra domanda valida sarebbe: il valore di una bovina dipende da una differente strategia riproduttiva? Certo, le risposte a queste domande richiedono competenze manageriali sulle mandrie, ma le stime di valore individuale per una vacca potrebbero aiutare a prendere le decisioni migliori.
Il valore di una nuova gravidanza, il costo di una perdita di gravidanza, e il costo di giorni aperti
Le stime del valore economico di una vacca o l’RPO possono essere utilizzati efficacemente per dedurre il valore di una nuova gravidanza, il costo di una perdita di gravidanza, e il costo dei giorni aperti. Il valore di una nuova gravidanza in un periodo di tempo specificato (ad esempio a 30 giorni di gravidanza) è la differenza tra il valore di una vacca gravida di 30 giorni e il valore della stessa vacca, ma non gravida (Figura 4). Il costo di una perdita di gravidanza è la differenza nel valore della vacca non gravida e il valore della stessa vacca gravida (Figura 4).
Figura 4. Il valore economico stimato di una vacca a produzione media (US $) che rimane non gravida (cerchi vuoti) o che diventa gravida a 120 giorni dopo il parto (DIM; cerchi pieni) e il valore economico di una vacca con 10 punti percentuali in più rispetto alla produzione media (in lattazioni future) (quadrati solidi). I calcoli sono stati effettuati utilizzando lo strumento “Economic Value of a Dairy Cow” disponibile presso DairyMGT.info/tools e descritto in Cabrera (2012).
Il costo di un day open è la differenza nel valore di una vacca non gravida tra un giorno prima e un giorno dopo nella lattazione diviso per il numero di giorni in quel periodo. Negli esempi presentati nella figura 4, il valore di 30 giorni di gestazione di nuova gravidanza a 120 DIM per una vacca media è stato calcolato come differenza tra 628 – 406 = US $ 222, il costo di una perdita di gravidanza a 90 giorni a 210 DIM per una vacca media è invece la differenza tra 488 – 165 = US $ 323 e il costo di una open day per una vacca media tra 90 e 120 DIM è stato calcolato come: (704 – 549) / (120 – 90) = US $ 5,2/giorno. Inoltre, in figura 4 si nota che l’effetto del 10 % previsto nella produttività di una vacca ha avuto effetti importanti sul valore economico spostando la curva verso destra.
Gli stessi valori economici calcolati (negli stessi stati) per la vacca che produce il 10% in più sono stati: il valore di una nuova gravidanza = US $ 456, il costo di una perdita di gravidanza = US $ 491, e il costo di un open day in piu’ = US $ 6.0. E ‘anche chiaro che è giustificabile dare maggiori opportunità di servizio di allevamento per la vacca che produce il 10% in più. Conoscere il valore specifico di una vacca, il suo valore di gravidanza, il suo costo di perdita di gravidanza, e il costo di un open day in piu’, fornirebbe agli allevatori una guida migliore nella ricerca di una maggiore efficienza economica per la gestione riproduttiva. Poiché il valore di tutta la mandria o il valore della mandria è la combinazione dei singoli valori delle vacche sulla mandria secondo la struttura della mandria (Kalantari e Cabrera, 2012), la logica di migliorare il valore della mandria a partire da decisioni vacca-specifiche dipenderà dal prendere le migliori decisioni per le singole vacche. Ad esempio, dando particolare attenzione alle vacche che hanno un valore superiore di gravidanza migliorerà l’intero valore della mandria e, quindi, la redditività delle aziende agricole aumenterà. Tuttavia, queste decisioni dovrebbero essere prese all’interno del programma riproduttivo già esistente di un allevamento e dipenderanno in larga misura dalle opzioni di gestione disponibili per le singole vacche.
Il costo di una perdita di gravidanza è oneroso ed è più alto di una gestazione portata avanti. Seguendo il concetto di valore della mandria, mantenendo le vacche gravide con enfasi sugli ultimi stadi della gravidanza certamente aumenterà il rendimento netto dei programmi riproduttivi.
Infine, il costo di una giornata aperta dovrebbe essere evitato il più possibile al fine di aumentare i rendimenti netti della mandria. Infatti, le giornate aperte medie di una mandria sono un indicatore comune di capacità riproduttiva che è inversamente proporzionale alla redditività. A livello della vacca, è possibile stimare dinamicamente il costo di una giornata aperta durante l’allattamento. In generale, minori sono i giorni aperti per una vacca, meglio è.
Strumenti per calcolare la RPO o il valore di una vacca esistono e sono immediatamente disponibili. Alcuni esempi per i calcoli RPO sono lo strumento University of Florida DairyVIP (dairy.ifas.ufl.edu/tools) o lo University of Wisconsin Retention Pay-Off calculator (dairymgt.uwex.edu/tools.php). Un esempio di strumento per eseguire i calcoli relativi al valore di una vacca è lo University of Wisconsin Economic Value of a Dairy Cow (dairymgt.uwex.edu/tools.php).
Conclusioni
Il miglioramento della performance riproduttiva aumenta i rendimenti economici netti di tutta la mandria. I fattori economici che contribuiscono ad esso sono un aumento delle vendite di latte, le vendite dei vitelli, i costi di sostituzione inferiori e minori costi di riproduzione. La maggior parte delle aziende lattiero-casearie ad alto rendimento utilizzano un approccio combinato che include protocolli di sincronizzazione e gli interventi di rilevazione estrali nei loro programmi riproduttivi. La capacità riproduttiva in queste aziende può essere misurata e confrontata con il 21-day PR standard, che cattura l’interazione della capacità riproduttiva di questi programmi combinati. Con un 21-day PR tra il 10 e il 40%, il guadagno economico netto aumenta con l’aumento delle diagnosi di gravidanza. In questi programmi riproduttivi, l’uso della diagnosi chimica di gravidanza dal sangue una settimana prima di un test di gravidanza convenzionale, puo’ essere economicamente efficace purchè il test abbia più del 94% di accuratezza e i registri genealogici indichino che la perdita prematura della gravidanza non superi il 10%. Utilizzando il valore economico di una vacca, o un suo equivalente RPO, per eseguire una “cow fine-tuning” individuale delle decisioni riproduttive all’interno di programmi riproduttivi delle mandrie, migliorerebbe la capacità riproduttiva e i rendimenti netti. Strumenti di supporto decisionale per valutare i risultati economici dei programmi riproduttivi e le decisioni riproduttive a livello della singola bovina in aziende ad alto rendimento sono disponibili presso l’Università della Florida (dairy.ifas.ufl.edu/tools) e presso l’Università del Wisconsin (dairymgt.uwex.edu/tools.php).
Bibliografia
Cabrera VE 2014. Economics of fertility in high-yielding dairy cows on confined TMR systems. Animal 8, 211-221.
Cabrera VE 2012. A simple formulation and solution to the replacement problem: A practical tool to assess the economic cow value, the value of a new pregnancy, and the cost of a pregnancy loss. Journal of Dairy Science 95, 4683-4698.
Caraviello DZ, Weigel KA, Fricke PM, Wiltbank MC, Florent MC, Cook NB, Nordlund KV, Zwald NR and Rawson CL 2006. Survey of management practices on reproductive performance of dairy cattle on large US commercial farms. Journal of Dairy Science 89, 4723–4735.
Chebel RC and Santos JE 2010. Effect of inseminating cows in estrus following presynchronization protocol on reproductive and lactation performances. Journal of Dairy Science 93, 4632–4643.
De Vries A 2006. Economic value of pregnancy in dairy cattle. Journal of Dairy Science 89, 3876–3885.
De Vries A, Olson JD and Pinedo PJ 2010. Reproductive risk factors for culling and productive life in large dairy herds in the eastern United States between 2001 and 2006. Journal of Dairy Science 93, 613–623.
Ferguson JD and Galligan DT 1999. Veterinary reproductive programs. In Proc. 32nd Annual Convention of the American Association of Bovine Practitioners (AABP), Nashville, TN. pp. 133–137. American Association of Bovine Practitioners, Opelika, AL, US.
Ferguson JD and Galligan DT 2011. The value of pregnancy diagnosis—A revisit to an old art. Paper presented at the 2011 Theriogenology Annual Conference Symposium, August 9-13, 2011, Milwaukee, USA.
Ferguson JD and Skidmore A 2013. Reproductive performance in a select sample of dairy herds. Journal of Dairy Science 96, 1269-1289.
Galvao KN, Federico P, De Vries A and Schuenemann G 2013. Economic comparison of reproductive programs for dairy herds using estrus detection, timed artificial insemination, or a combination. Journal of Dairy Science 96, 2681-2693.
Giordano, JO, Fricke, PM, Wiltbank, MC and Cabrera VE 2011. An economic decision-making decision support system for selection of reproductive management programs on dairy farms. Journal of Dairy Science 94, 6216-6232.
Giordano JO, Kalantari A., Fricke PM, Wiltbank MC and Cabrera VE 2012. A daily herd Markov-chain model to study the reproductive and economic impact of reproductive programs combining timed artificial insemination and estrous detection. Journal of Dairy Science 95, 5442-5460.
Giordano JO, Fricke PM and Cabrera VE 2013. Economics of resynchronization strategies including chemical tests to identify non-pregnant cows. Journal of Dairy Science 96, 949-961.
Kalantari, AS and Cabrera VE 2012. The effect of reproductive performance on the dairy cattle herd value assessed by integrating a daily dynamic programming with a daily Markov chain model. Journal of Dairy Science 95, 6160–6170.
Lima JR, Rivera FA, Narciso CD, Oliveira R, Chebel RC and Santos JE 2009. Effect of increasing amounts of supplemental progesterone in a timed artificial insemination protocol on fertility of lactating dairy cows. Journal of Dairy Science 92, 5436–5446.
Moreira FC, Orlandi C, Risco A, Mattos R, Lopes F and Thatcher WW 2001. Effects of presynchronization and bovine somatotropin on pregnancy rates to a timed artificial insemination protocol in lactating dairy cows. Journal of Dairy Science 84, 1646–1659.
Pursley JR, Mee MO and Wiltbank MC. 1995. Synchronization of ovulation in dairy cows using PGF2α and GnRH. Theriogenology 44, 915–923.
Raleigh DRMS 2012. Dairy Metrics. Retrieved on September 2013 from http://www.drms.org/dairymetricsinfo.aspx?node_id=Dflt6. Raleigh DRMS, Raleigh, NC.
Souza AH, Carvalho PA, Shaver RD, Wiltbank MC and Cabrera VE. 2013. Impact of timed AI use on reproductive performance and culling rate in Wisconsin dairy herds. Journal of Animal Science 91 (E-Suppl. 2), W303.
Vasconcelos JLM, Silcox RW, Lacerda JA, Pursley JR and Wiltbank MC 1997. Pregnancy rate, pregnancy loss, and response to estrous stress after AI at two different times from ovulation in dairy cows. Biology Reproduction 56(Suppl. 1), 140.
Per la lettura in lingua originale: AMBIENTE E MANAGEMENT Victor Cabrera
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