A tejtermelő gazdaságok hatékony működését segítő modellt készítettek az SZTE-n

A tejtermelő gazdaságok jövedelmezésének optimalizálását segítő szimulációs modellt készítettek a Szegedi Tudományegyetem (SZTE) agrártudományi és informatikai kutatói, a megoldásnak köszönhetően selejtezési döntéseikhez kaphatnak támogatást a tenyésztők – tájékoztatta a felsőoktatási intézmény közkapcsolati igazgatósága az MTI-t.

A rangos Animals című szaklapban megjelent publikáció összefoglalója szerint a tejelő szarvasmarha-tenyésztés egyik legfontosabb döntése napjainkban a tehenek selejtezési idejének helyes megválasztása. A levágásról való döntés során a gazdának számos tényezőt kell figyelembe vennie, amelyek összetettsége megnehezíti a döntéshozatalt, melyet gyakorta érzelmi szempontok is befolyásolnak. Az egyik döntő tényező a reprodukciós mutatók alakulása.

Forrás: pixabay.com

A cikk első szerzője Tóth Violetta, az SZTE Mezőgazdasági Karának doktoranduszhallgatója disszertációjában a selejtezési okokat vizsgálja nagyüzemi tejtermelő tehenészetében.

A publikáció szerzői – az SZTE két agrártudományi és három informatikai területen dolgozó kutatója – hat nagy magyarországi szarvasmarha-telep húsz évnyi adatsorát felhasználva egy olyan mikroszimulációs módszert dolgoztak ki, amellyel könnyen vizsgálható, hogy a vemhességi arányok növekedése és a selejtezési döntés meghozatalának időpontja milyen hatással van a jövedelmezőségre.

Módszerükkel nagy pontossággal meghatározható, hogy milyen hatással van a vemhességi ráta és a selejtezési napok számának növekedése az egyes tejgazdaságok gazdasági mutatóira. Az eljárás célja, hogy segítse a vezetői döntéseket a jobb jövedelmezőség és gazdasági hatékonyság elérése érdekében.

Az eredmények azt mutatták, hogy a vemhességi arány növelésével sikeresen csökkenthető az ellési időköz hossza, de a javuló vemhességi arány nem hoz jelentős növekedést a tejtermelésben, viszont jobb lehetőséget biztosít a szelekcióra. Annak érdekében, hogy a gazdaságok számára hasznosítható eredményeket kapjanak, a kutatók a jövőben tovább kívánják fejleszteni a modellt, a gazdaságokhoz igazítva és azok sajátosságait figyelembe véve.

agrotrend.hu / MTI