Sound Characteristics of Holstein Cows in an Oestrus Period in Intensive Dairy Farm

(1)

Entansif Süt Sığırcılığında Kızgınlık Dönemindeki Siyah Alaca İneklerin Ses Özelikleri

Sibel Bozkurt, Özgül Anitaş, Serap Göncü

Çukurova Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Zootekni Bölümü, Balcalı Kampüsü, Balcalı Sarıçam/Adana 01330, Türkiye sibelbozkurt4312@gmail.com

Özet

Süt sığırcılığı işletmelerinde sürü yönetimini arttırmaya yönelik en önemli konu kızgınlık tespitidir. Kızgınlık ergenlik çağına gelmiş dişi hayvanların belirli fizyolojik belirtiler göstererek erkeği kabul etmesi durumudur ve kızgınlık gösterdikleri yaştan itibaren gebe kalmadıkları sürece her 18-21 günde bir tekrar ederler. 21 günde bir kızgınlık gösterilse de ortalama kızgınlık süresi 12-18 (sıcak mevsimlerde 10 saate kadar düşer) saattir. Doğru şekilde ve zamanında tespit edilen kızgınlık işletmenin sürü yönetimindeki en önemli konulardan birisidir. Kızgınlık tespiti sürünün üreme performansını da gösteren önemli bir husustur. Günümüzde kızgınlık tespitinde kullanılan birçok metot vardır ve ses özelliklerinden kızgınlık tespiti konusunda yapılan çalışma sayısı oldukça kısıtlıdır. Bu araştırmanın amacı kızgınlık dönemindeki Siyah Alaca ineklerin ses özelliklerinden yararlanarak kızgınlık tespiti konusunun incelenmesidir. Bu çalışmada Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi, Araştırma ve Uygulama Çiftliğinde kızgınlık dönemindeki inek ve düveler gözlenmiş olup elde edilen veriler Ki-kare ile istatistiksel analizi yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Süt sığırcılığı, ses verileri, kızgınlık tespiti, davranış, düve

Sound Characteristics of Holstein Cows in an Oestrus Period in Intensive Dairy Farm

Abstract

The most important issue to increase herd management in dairy cattle farms is the determination of oestrus. Oestrus is the state of female animals that have come into puberty by accepting certain physiological symptoms, and they show oestrus behaviour every 18-21 days as long as they do not become pregnant after the age of puberty. Although oestrus is shown in 21 days, the mean duration of oestrus is 12-18 hours (in hot seasons, 10 hours). Oestrus in the correct and timely manner is one of the most important issues in the management of herd. Oestrus detection is an important issue that shows the herd reproductive performance. Nowadays, there are many methods used in oestrus detection and the number of studies on oestrus detection is limited. The aim of this study is to examine the feasibility of oestrus detection by utilizing the sound characteristics of the Holstein cows in the oestrus period. In this study, cows and heifers were observed during the oestrus period at Çukurova University, Faculty of Agriculture, Research and Application Farm and the data were analyzed with chi-square test.

Keywords: Dairy cattle, sound data, oestrus detection, behavior, heifer

Giriş

Bu çalışmada inek ve düvelerde kızgınlık davranış özeliklerinin karşılaştırmalı olarak gözlem yoluyla incelenerek özellikle sese bağlı özeliklerin detaylı olarak ortaya konulması amaçlanmıştır. Kızgınlığın erken teşhisi ineklerin sürü yönetiminde çok önemli bir konudur (Firk ve ark., 2002; Saint-Dizier ve ark., 2012). Kızgınlık hayvanın belirli aralıklarla salgıladığı hormonlar vasıtasıyla gerçekleşirken dışarıdan ekstra bir hormon uygulaması yapılarak aynı dönemde birçok hayvanın kızgınlık göstermeleri sağlanabilir. Buradaki asıl amaç; planlı bir zaman aralığında toplu doğumlar neticesinde buzağı elde etmek, yapay tohumlamanın önceden belirlenmiş bir zaman aralığında yapılarak iş gücünden tasarruf etmek ve planlı doğular neticesinde süt üretimini sağlayabilmektir (Özkütük ve Göncü, 2007). Kızgınlık tespitinde çeşitli yöntemler vardır fakat tam anlamıyla zamanında tespit

(2)

4th _{International Anatolian Agriculture, Food, Environment and Biology Congress-2019}

286

edildiğinde çiftlik hayvanlarında üreme performansı artar bununla birlikte sürü yönetiminde önemli ölçüde verimlilik artışı sağlar ve üreme performansını engelleyici faktörleri ortadan kaldırır (Lehrer ve ark.,1998). Sürüde bulunan hayvan sayısının az olması her ne kadar kolaylık sağlasa da profesyonel bir işletmede bunu sadece gözlemle yapmak çok zordur. Günümüzde ağırlıklı olarak gözleme dayalı bir kızgınlık tespiti söz konusudur fakat sürü büyüklüğü arttığında kızgınlığın gözlenmesi zorlaşmakta ve aynı zamanda işgücü ve zaman kaybına yol açmaktadır (Jiménez ve ar., 2011; Dongwhee ve ark., 2014). Meen ve ark., sığır davranışları ve seslenmelerinin arasında bir korelasyon olup olmadığı hakkında bir çalışma yapmışlardır. Yapılan bu çalışmada ses ve video kayıtları kullanılarak Holstein ineklerinin sesleri ve davranışları gözlemlenmiştir. Çalışma sonucunda her bir çağrının Hertz (Hz) ‘deki maksimum frekansı belirlenerek davranışlar ve sesler arasında istatistik bir farklılık olduğunu ortaya koymuşlardır. Bradbury ve Vehrencamp, Ses frekanslarının hayvanlarda diğer çevresel faktörler ile iletişim kurulmasında ve fiziksel durumlarının yanı sıra zihinsel durumları hakkında da bilgi verebileceğini varsaymaktadırlar. Xin ve ark. ile Riede ve ark., Sığırlarda çıkarılan çeşitli seslerin açlık ve susuzluk gibi durumlarda olmasının yanı sıra östrus sırasında da bu seslerin farklılık arz ettiğini bildirmişlerdir. Sığırlar çeşitli faktörlerin etkisiyle farklı sesler çıkartırlar. Ikeda ve Ishii (2008) bu seslerin genellikle; açlık, susuz kalma, doğum, yavrusundan ayrılma, ağrı durumlarında gerçekleştiğini ve aynı zamanda hayvanın durumu hakkında bir bilgi içerdiğini öne sürmektedirler. Ikeda ve Ishii (2008) yemleme öncesi açlık ve ineğin buzağıdan ayrılma durumundaki ses sinyallerini doğrusal ayırma analizi kullanarak frekanslar arası karşılaştırma yapmışlardır. Hayvancılıkta sürü yönetiminin otomaktikleştirilmesinde hayvan seslerinin de önemli bir unsur olarak değerlendirilmesi gerektiğini belirtmişlerdir. Jahns (2008), insan ses tanıma için akustik kalıpları istatistiksel olarak modelleyen gizli Markov modellerini kullanarak kızgınlık da dahil olmak üzere ineğin özel çağrılarının anlamını yedi duygusal duruma sınıflamıştır. Özelliklerde domuzlarda ses analizi hakkında eşitli araştırmalar yapılmış olup yüksek frekanslı seslerin stres çağrısı olduğu yapılan çalışmalarda ortaya konulmuştur (Kanitz ve ark., 1999). Watts ve Stookey ses davranışlarının bir hayvanın fiziksel ve psikolojik durumunu incelemek için yararlı bir araç olduğunu belirtmişlerdir. Hayvanların kendi aralarında çıkardıkları seslerin birbirleri için anlamlı birer sesler olarak algılandıklarını ve çevresiyle etkileşiminde önemli bir rol oynadığını da ortaya koymuşlardır.

Şekil 1. Ses sinyallerinin değişimi

Konuyla ilgili daha önce yapılan çok az araştırma yapılmış olup ülkemiz şartlarında henüz hayata geçirilebilmiş değildir. Her alanda hâkimiyet kuran teknolojinin ileriki yıllarda daha fazla gelişeceğini düşünürsek hayvancılığın bu alandan bağımsız olması düşünülemez dolayısıyla modern teknolojinin hayvancılığa uygulanması bu çalışmanın amaçlarından birisidir.

(3)

Şekil 2. Kızgınlık belirtilerinin günün saatlerine göre dağılımı (%)

Materyal ve Metot

Bu çalışma Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Araştırma ve Uygulama Çiftliğinde yürütülmüştür. Yapılan denemede benzer yaş aralığındaki Siyah Alaca sağmal hayvanlardan yararlanılmış olup 2 grup oluşturulmuş ve yaklaşık 3 ay sürecinde sabah başlayıp akşam saatlerine kadar tüm gün olmak üzere kızgınlık takipleri ses verilerinden yararlanılarak yapılmıştır. Denemenin yürütüldüğü ahır serbest duraklı ahır olup hayvanların gezinti alanları da bulunmaktadır. Sese dayalı kızgınlık tespiti çalışmamızda, kızgın olan hayvanların daha objektif ve normal durumdaki hayvanlarla aynı dönem içerisinde gözlenebilmesi için kızgınlık senkronizasyonu yapılmış olup bu süreç aralığında hayvanlar sürekli gün içinde gözlenerek elde edilen veriler kayıt altına alınmıştır.

Araştırmada hayvanlara uygulanan kızgınlık senkronizasyonu aşağıda belirtilmiştir (Çizelge 1).

Çizelge 1. Ovsynch Protokolü

GnRH PGF2 GnRH

7 Gün 48 Saat 24 Saat

Tohumlama

0.gün 7.gün 9.gün 10. gün

Yapılan çalışmada kızgınlık döneminde olan ineklerin böğürme davranış özellikleri ve denemedeki ineklerin kızgınlık dönemi boyunca takibe alınarak sürekli böğürme özellikle süresi, zamanı aralığı gibi özellikler tespit edilmiştir.

İstatistiksel analizler için SPSS 24.0 Statistical Software programı kullanıldı. Çalışma verileri değerlendirilirken tanımlayıcı istatistiksel metodların (Ortalama, Standart sapma, medyan, sıklık, oran) yanı sıra numerik değişkenlerin normal dağılıma uygunluklarının değerlendirilmesinde Shapiro Wilks test kullanılmıştır. Normal dağılım göstermeyen değişkenlerin gruplar arası karşılaştırmalarında Mann Whitney U test kullanıldı. Niteliksel verilerin karşılaştırılmasında ise Ki kare testleri kullanılmış ancak gözlerdeki olgu sayılarının düşüklüğünden dolayı düzeltmeler için Fisher’s Exact test ve Fisher – Freeman Halton test kullanıldı. Sonuçlar % 95’lik güven aralığında, anlamlılık p<0.05 düzeyinde değerlendirilmiştir.

Bulgular ve Tartışma

Bu çalışmada elde edilen kızgın olan ve olmayan gruba ait hayvanların ses süresi, ses tekrarı ve ses frekans analiz sonucu Tablo 1 de verilmiştir.

(4)

288

Tablo 1. Gruplara Göre Ses Özelliklerin Değerlendirmesi

Grup

p

Kızgın (n=30) Normal (n=15)

Ses süresi (sn) (n=30) Min-Mak (Medyan) 2-7 (4) 1-5 (2) c0,023*

Ort±Ss 3,93±1,58 2,53±1,51

Ses tekrarı (n=30) Min-Mak (Medyan) 1-6 (2) 1-6 (1) c0,004**

Ort±Ss 3,13±1,64 1,73±1,33

Ses frekans; n (%) (n=30)

Yok 7 (46,7) 10(66,7) a_0,461

Var 8 (53,3) 5 (3,33)

a_{Ki karetest (Fisher’sExactdüzeltmesi)}c_{Mann Whitney U Test}

*p<0,05 **p<0,01

Ses süreleri 2 ile 7 saniye arasında değişmekte olup, ortalama 3,93±1,58 saniye; ses tekrarları 1 ile 6 arasında değişmekte olup, ortalama 3,13±1,64’tür. Ses frekansı %53,3’ünde (n=8) gözlenmiştir (Tablo 1; Grafik 3).

Kızgın grupta; çara görüme sıklığı dağılımı Grafik 1’ de verilmiştir.

Grafik 1. Kızgın grupta; Çara dağılımı

(5)

Grafik 2: Kızgın grupta; hareket dağılımı

Hayvanların %43,3’ü (n=13) atlayan ve atlatan, %33,4’ü (n=10) atlanan grupta yer alırken; %23,3’ünde (n=7) atlama yoktur (Grafik 2).

Grafik 3. Gruplara göre böğürme oranları

(6)

Grafik 4. Böğüren ineklerde ses süresi dağılımı

Grafik 5. Böğürenlerde ses tekrarı dağılımı

Böğüren ineklerde; ses tekrarı sayıları arasında da istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmıştır; kızgın olanlarda ses tekrarı anlamlı olarak uzun saptanmıştır (p=0.004; p<0.01) (Tablo 3; Grafik 5).Böğüren ineklerde; ses frekansı oranları arasında ise istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmamıştır (p=0.461; p>0.05). Kızgın grupta; hayvan türüne göre çara varlığı istatistiksel olarak anlamlı farklılık göstermektedir (p=0.037; p<0.05). Kızgın grupta; Çara’ya göre hareket durumu dağılımları istatistiksel olarak anlamlı farklılık göstermemektedir (p=0.528; p>0.05). Çara’ya göre böğürme oranları arasında da istatistiksel olarak anlamlı farklılık görülmemektedir (p=0.143; p>0.05). Böğürme görülen olgularda, Çara’ya göre ses süresi ve ses tekrarları arasında da istatistiksel olarak anlamlı farklılık görülmemektedir (p=0,708; p=0.897; p>0.05). Sonuç olarak ineklerde kızgınlık döneminde ses süreleri 2 ile 7 saniye arasında değişmekte olup, ortalama 3,93±1,58 saniye; ses tekrarları 1 ile 6 arasında değişmekte olup, ortalama 3,13±1,64’tür. Ancak bu konuda daha detaylı çalışmalara ihtiyaç olduğu anlaşılmaktadır.

Kaynaklar

Lehrer AR, Lewia GS, Aizinbud E. 1992. Oestrus detection in cattle: recent developments. Animal Reproduction Science, 28(1-4):355-362. https://doi.org/10.1016/0378-4320(92)90121-S

Jiménez A, Bautista F, Galina CS, Romero JJ, Rubio I. 2011. Behavioral characteristics of Bos indicus cattle after a superovulatory treatment compared to cows synchronized for estrus. Asian-Australasin Journal of Animal Sciences, 24(10):1365-1371. https://doi.org/10.5713/ajas.2011.11032

(7)

Firk R, Stamer E, Junge W, Krieter J. 2002. Automation of oestrus detection in dairy cows: a review. Livestock Production Science, 75(3): 219-232. https://doi.org/10.1016/S0301-6226(01)00323-2 Saint-Dizier M, Chastant-Maillar S. 2012. Towards an automated detection of oestrus in dairy cattle. Reproduction in Domestic Animals, 47(6):1056-1061. https://doi.org/10.1111/j.1439- 0531.2011.01971.x

Dongwhee C, Heegon K, Yongwha C, Park D. 2014. Automatic Detection of Cattle mounting using motion and color ınformation. 3rd International Conference on Computational Techniques and Artificial Intelligence (ICCTAI'2014), Singapore, Feb. 22:11-12,2014.

Ikeda Y, Ishii Y. 2008. Recognition of two psychological conditions of a single cow by her voice. Computers and Electronics Agriculture, 62(1):67-72. https://doi.org/10.1016/j.compag.2007.08.012 Jahns G. 2008. Call recognition to identify cow conditions-a call-recogniser translating calls to text. Comput. Electron. Agric. 62:54-58. https://doi.org/10.1016/j.compag.2007.09.005.

Özkütük K, Göncü S. 2007. Büyükbaş hayvan yetiştirme ders kitabı. ADANA, (79-85).

Meen GH, Schellekens MA, Slegers MHM, Leenders NLG, Van Erp-van der Kooij E, Noldus LPJJ. 2015. Sound analysis in dairy cattle vocalizations as a potential welfare monitor. Computers and Electronics in Agriculture, 118:11-115. https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.08.028

Bradbury JW, Vehrencamp SL. 1998. Principle of animal communication. Sinauer Associates, Inc, Massachusetts, USA.

Riede T, Tembrock G, Herzl H, Brunnberg L. 1997. Vocalization as indicator for disorders in mammals. 137th Meeting of the Acoustic Society of America, sayfa 1-4.

Xin H,DeShazer JA, Leger DW. 1989. Pig vocalizations under selected husbandry practices. Trans, ASAE, 32(6):2181-2184.

Watts JM, Stookey JM. 2000. Vocal behaviour in cattle:the animal’s commentary on its biological processes and welfare. Applied Animal Behaviour Science, 67:15-33.