Study on the effect of heat stress in milk production traits of Korean Holstein cows^†

2018, 29

1)

241–249

국내 젖소의 고온스트레스에 따른 유량 및 유성분의 변화

^†

ᄋ

ᅵ석현

¹

²

3

⁴

⁵

1234국립 축산과학원 ·⁵국립한국농수산대학 대가축학과

ᄌ ᅥ

ᆸᄉ ᅮ 2017ᄂ ᅧ ᆫ 11ᄋ ᅯ ᆯ 8ᄋ ᅵ ᆯ, ᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆼ 2017ᄂ ᅧ ᆫ 12ᄋ ᅯ ᆯ 19ᄋ ᅵ ᆯ, ᄀ ᅦᄌ ᅢ ᄒ ᅪ ᆨᄌ ᅥ ᆼ 2018ᄂ ᅧ ᆫ 1ᄋ ᅯ ᆯ 2ᄋ ᅵ ᆯ

요 약

ᄇ

ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅩᄋ ᅩ ᆫ ᄉ ᅳᄐ ᅳᄅ ᅦᄉ ᅳᄀ ᅡ ᄋ ᅮᄋ ᅲ ᄉ ᅢ ᆼᄉ ᅡ ᆫᄅ ᅣ ᆼ ᄆ ᅵ ᆾ ᄋ ᅲᄉ ᅥ ᆼᄇ ᅮ ᆫ ᄋ ᅦ ᄆ ᅵᄎ ᅵᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅧ ᆼᄒ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄌ ᅩᄉ ᅡᄒ ᅡᄀ ᅵ ᄋ ᅱᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄉ ᅵ ᆯᄉ ᅵᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ.

ᄀ

ᅵᄒ ᅮᄋ ᅦᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅩ ᆫ ᄃ ᅩ, ᄉ ᅳ ᆸ ᄃ ᅩ, ᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨ, ᄋ ᅵ ᆯᄌ ᅩᄅ ᅣ ᆼᄃ ᅳ ᆼ ᄃ ᅡᄋ ᅣ ᆼᄒ ᅡᄌ ᅵᄆ ᅡ ᆫ ᄋ ᅩ ᆫ ᄃ ᅩᄋ ᅪ ᄉ ᅳ ᆸ ᄃ ᅩᄅ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡ ᆫ ᄋ ᅩ ᆫᄉ ᅳ ᆸ ᄃ ᅩᄌ ᅵᄉ ᅮᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅩᄋ ᅩ ᆫ ᄉ ᅳᄐ ᅳᄅ ᅦᄉ ᅳ ᄅ

ᅳ ᆯ ᄑ ᅧ ᆼᄀ ᅡᄒ ᅡᄀ ᅩ ᄋ ᅧ ᆯᄇ ᅮᄒ ᅡ (heat load) ᄋ ᅴ ᄌ ᅵᄑ ᅭᄒ ᅧ ᆼᄌ ᅵ ᆯᄅ ᅩ ᄉ ᅡᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡ ᆫᄃ ᅡ. ᄀ ᅵᄉ ᅡ ᆼ ᄌ ᅡᄅ ᅭᄂ ᅳ ᆫ ᄌ ᅩ ᆼᄀ ᅪ ᆫ ᄀ ᅵᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄎ ᅳ ᆨ ᄌ ᅡ ᆼᄇ ᅵᄀ ᅡ ᄉ ᅥ ᆯᄎ ᅵ ᄃ ᅬ

ᆫ 29ᄀ ᅢᄌ ᅵᄋ ᅧ ᆨᄀ ᅪ ᄇ ᅡ ᆼᄌ ᅢᄀ ᅵᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄎ ᅳ ᆨ ᄌ ᅡ ᆼᄇ ᅵᄀ ᅡ ᄉ ᅥ ᆯᄎ ᅵ ᄃ ᅬ ᆫ 10ᄀ ᅢᄋ ᅴ ᄌ ᅵᄋ ᅧ ᆨ ᄂ ᅩ ᆼ ᄀ ᅡᄋ ᅴ ᄀ ᅥ ᆷᄌ ᅥ ᆼᄋ ᅵ ᆯᄌ ᅡᄋ ᅦ ᄒ ᅢᄃ ᅡ ᆼᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄎ ᅬᄀ ᅩᄋ ᅩ ᆫ ᄃ ᅩ (℃), ᄑ ᅧ

ᆼᄀ ᅲ ᆫ ᄉ ᅡ ᆼᄃ ᅢᄉ ᅳ ᆸ ᄃ ᅩ (%)ᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡ ᆫ ᄋ ᅩ ᆫᄉ ᅳ ᆸ ᄃ ᅩᄌ ᅵᄉ ᅮᄋ ᅪ ᄎ ᅬᄀ ᅩᄋ ᅩ ᆫ ᄃ ᅩᄀ ᅵᄅ ᅩ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄂ ᅩ ᆼᄒ ᅧ ᆸ ᄌ ᅥ ᆽᄉ ᅩᄀ ᅢᄅ ᅣ ᆼᄉ ᅡᄋ ᅥ ᆸᄉ ᅩᄋ ᅪ ᄒ ᅡ ᆫᄀ ᅮ ᆨ ᄌ

ᅩ

ᆼᄎ ᅮ ᆨ ᄀ ᅢᄅ ᅣ ᆼᄒ ᅧ ᆸᄒ ᅬᄋ ᅴ 2000ᄂ ᅧ ᆫᄇ ᅮᄐ ᅥ 2016ᄂ ᅧ ᆫ ᄁ ᅡᄌ ᅵ ᄉ ᅮᄌ ᅵ ᆸ ᄃ ᅬ ᆫ ᄀ ᅥ ᆷᄌ ᅥ ᆼᄀ ᅵᄅ ᅩ ᆨ ᄎ ᅩ ᆼ 23,947ᄃ ᅮᄋ ᅴ 156,956ᄀ ᅥ ᆫᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ.

ᄋ

ᅲᄅ ᅣ ᆼ ᄆ ᅵ ᆾ ᄋ ᅲᄌ ᅵ ᆯᄋ ᅦ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆫ ᄇ ᅮ ᆫ ᄉ ᅡ ᆫᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ ᄉ ᅵ ᆯᄉ ᅵᄒ ᅡ ᆫ ᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪ3ᄀ ᅢᄋ ᅴ ᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄀ ᅩᄅ ᅧᄒ ᅡ ᆫ ᄒ ᅪ ᆫᄀ ᅧ ᆼᄋ ᅭᄋ ᅵ ᆫᄃ ᅳ ᆯᄋ ᅳ ᆫ ᄋ ᅲᄅ ᅣ ᆼ ᄆ ᅵ ᆾ ᄋ ᅲᄌ ᅵ ᆯᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄋ ᅲ ᄋ

ᅴᄌ ᅥ ᆨ ᄎ ᅡᄋ ᅵ (p < 0.001)ᄅ ᅳ ᆯ ᄇ ᅩᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. THIᄋ ᅪ ᄎ ᅬᄀ ᅩᄋ ᅩ ᆫ ᄃ ᅩᄀ ᅡ ᄌ ᅳ ᆼ ᄀ ᅡ ᄒ ᅡ ᆯᄉ ᅮᄅ ᅩ ᆨ ᄋ ᅲᄌ ᅵ ᆯᄋ ᅳ ᆫ ᄀ ᅡ ᆷᄉ ᅩᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄎ ᅮᄉ ᅦᄅ ᅳ ᆯ ᄇ ᅩᄋ ᅧ ᆻᄀ ᅩ, ᄋ

ᅲᄅ ᅣ ᆼᄋ ᅦᄉ ᅥᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅵᄌ ᅮ ᆫᄌ ᅥ ᆷᄋ ᅳ ᆯ ᄎ ᅩᄀ ᅪ ᄒ ᅮᄋ ᅦ ᄀ ᅡ ᆷᄉ ᅩᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄎ ᅮᄉ ᅦᄅ ᅳ ᆯ ᄇ ᅩᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄄ ᅡᄅ ᅡᄉ ᅥ ᄀ ᅮ ᆨ ᄂ ᅢᄋ ᅦᄉ ᅥᄃ ᅩ ᄌ ᅥ ᆽᄉ ᅩᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅩᄋ ᅩ ᆫ ᄋ ᅦ ᄎ ᅱᄋ ᅣ ᆨᄒ ᅡ ᆷᄋ ᅦ ᄄ

ᅡᄅ ᅡᄉ ᅥ ᄎ ᅮᄒ ᅮ ᄌ ᅥ ᆽᄉ ᅩᄋ ᅴ ᄋ ᅲᄌ ᅥ ᆫᄆ ᅩᄉ ᅮ ᄎ ᅮᄌ ᅥ ᆼᄉ ᅵ ᄎ ᅬᄀ ᅩᄋ ᅩ ᆫ ᄃ ᅩ ᄄ ᅩᄂ ᅳ ᆫ THIᄅ ᅳ ᆯ ᄀ ᅩᄅ ᅧᄅ ᅳ ᆯ ᄒ ᅡᄆ ᅧ ᆫ ᄀ ᅩᄋ ᅩ ᆫ ᄉ ᅳᄐ ᅳᄅ ᅦᄉ ᅳ ᄌ ᅥᄒ ᅡ ᆼᄉ ᅥ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄌ ᅳ ᆼᄌ ᅵ ᆫ ᄉ

ᅵᄏ ᅵᄀ ᅵ ᄋ ᅱᄒ ᅡ ᆫ ᄉ ᅥ ᆫᄇ ᅡ ᆯᄋ ᅵ ᄀ ᅡᄂ ᅳ ᆼ ᄒ ᅡ ᆯ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄉ ᅡᄅ ᅭ ᄃ ᅬ ᆫ ᄃ ᅡ.

ᄌ

ᅮᄋ ᅭᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅥ: ᄀ ᅩᄋ ᅩ ᆫ ᄉ ᅳᄐ ᅳᄅ ᅦᄉ ᅳ, ᄋ ᅩ ᆫᄉ ᅳ ᆸ ᄃ ᅩᄌ ᅵᄉ ᅮ, ᄋ ᅵ ᆯᄎ ᅡ ᆨᄋ ᅲᄅ ᅣ ᆼ, ᄌ ᅥ ᆽᄉ ᅩ.

1. 서론 ᄌ

ᅵ난 133년간 지구의 평균기온은 0.85℃ (0.65 ∼ 1.06 ℃)상승한 만큼지구 온난화가 지속 되고 있 ᄃ

ᅡ. 1950년대 이후 기온관측결과는수백년간 가장큰 폭으로 상승하고 있으며, 세계 온실가스 배출량 ᄋ

ᅳ

ᆫ지속적인 증가로 미래의 기온상승은가속화될 전망이다 (IPCC, 2015). 국내 기후 역시 온난화가 진 ᄒ

ᅢᆼ되고 있다. 국내 기후는지난 30년 (1981 ∼ 2010년) 간 연평균은기온 1.2℃ (0.41℃/10년) 상승하 ᄋ

ᅧᆻ으며, 연평균 폭염일수, 열대야 일수, 연 최저기온, 평균기온, 최고기온역시 뚜렷하게 증가하고 있는 ᄎ

ᅮ세이다 (Joo 등, 2009). 젖소는주변온도, 습도, 바람 및 일조량 등이 젖소의 임계점을초과하였을때 ᄀ

ᅩ온스트레스를받는다 (Armstrong, 1994; Nguyen 등, 2016). 따라서 기후변화가 전망됨에 따라 낙농 ᄉ

ᅡᆫ업에서 고온스트레스의 문제점은점점 커지고 있다 (Hansen, 2007). 젖소가 고온스트레스에 노출되 ᄆ

ᅧᆫ 야기되는 문제점은사료섭취량, 산유량, 유질 및 수태율이 감소하여 결과적으로 생산비의 증가와 수 이

ᆸ이 감소가된다 (Beede와 Collier, 1986; Hansen, 2007; Hammami 등, 2013; Nguyen 등, 2016). 기

†

ᄇ ᅩ ᆫ ᄂ ᅩ ᆫᄆ ᅮ ᆫᄋ ᅳ ᆫ ᄂ ᅩ ᆼᄎ ᅩ ᆫᄌ ᅵ ᆫᄒ ᅳ ᆼᄎ ᅥ ᆼ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄉ ᅡᄋ ᅥ ᆸ (ᄉ ᅦᄇ ᅮᄀ ᅪᄌ ᅦᄇ ᅥ ᆫᄒ ᅩ : pj01260603)ᄋ ᅴ ᄌ ᅵᄋ ᅯ ᆫ ᄋ ᅦ ᄋ ᅴᄒ ᅢ ᄋ ᅵᄅ ᅮᄋ ᅥᄌ ᅵ ᆫ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅵ ᆷ.

1

(31000) ᄎ ᅮ ᆼ ᄂ ᅡ ᆷ ᄎ ᅥ ᆫᄋ ᅡ ᆫᄉ ᅵ ᄉ ᅥᄇ ᅮ ᆨ ᄀ ᅮ ᄉ ᅥ ᆼᄒ ᅪ ᆫᄋ ᅳ ᆸ ᄉ ᅵ ᆫᄇ ᅡ ᆼ1ᄀ ᅵ ᆯ 114, ᄂ ᅩ ᆼᄎ ᅩ ᆫᄌ ᅵ ᆫᄒ ᅳ ᆼᄎ ᅥ ᆼ ᄀ ᅮ ᆨᄅ ᅵ ᆸᄎ ᅮ ᆨ ᄉ ᅡ ᆫᄀ ᅪᄒ ᅡ ᆨᄋ ᅯ ᆫ, ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄋ ᅯ ᆫ.

2

(31000) ᄎ ᅮ ᆼ ᄂ ᅡ ᆷ ᄎ ᅥ ᆫᄋ ᅡ ᆫᄉ ᅵ ᄉ ᅥᄇ ᅮ ᆨ ᄀ ᅮ ᄉ ᅥ ᆼᄒ ᅪ ᆫᄋ ᅳ ᆸ ᄉ ᅵ ᆫᄇ ᅡ ᆼ1ᄀ ᅵ ᆯ 114, ᄂ ᅩ ᆼᄎ ᅩ ᆫᄌ ᅵ ᆫᄒ ᅳ ᆼᄎ ᅥ ᆼ ᄀ ᅮ ᆨᄅ ᅵ ᆸᄎ ᅮ ᆨ ᄉ ᅡ ᆫᄀ ᅪᄒ ᅡ ᆨᄋ ᅯ ᆫ, ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄉ ᅡ.

3

(31000) ᄎ ᅮ ᆼ ᄂ ᅡ ᆷ ᄎ ᅥ ᆫᄋ ᅡ ᆫᄉ ᅵ ᄉ ᅥᄇ ᅮ ᆨ ᄀ ᅮ ᄉ ᅥ ᆼᄒ ᅪ ᆫᄋ ᅳ ᆸ ᄉ ᅵ ᆫᄇ ᅡ ᆼ1ᄀ ᅵ ᆯ 114, ᄂ ᅩ ᆼᄎ ᅩ ᆫᄌ ᅵ ᆫᄒ ᅳ ᆼᄎ ᅥ ᆼ ᄀ ᅮ ᆨᄅ ᅵ ᆸᄎ ᅮ ᆨ ᄉ ᅡ ᆫᄀ ᅪᄒ ᅡ ᆨᄋ ᅯ ᆫ, ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄉ ᅡ.

4

(31000) ᄎ ᅮ ᆼ ᄂ ᅡ ᆷ ᄎ ᅥ ᆫᄋ ᅡ ᆫᄉ ᅵ ᄉ ᅥᄇ ᅮ ᆨ ᄀ ᅮ ᄉ ᅥ ᆼᄒ ᅪ ᆫᄋ ᅳ ᆸ ᄉ ᅵ ᆫᄇ ᅡ ᆼ1ᄀ ᅵ ᆯ 114, ᄂ ᅩ ᆼᄎ ᅩ ᆫᄌ ᅵ ᆫᄒ ᅳ ᆼᄎ ᅥ ᆼ ᄀ ᅮ ᆨᄅ ᅵ ᆸᄎ ᅮ ᆨ ᄉ ᅡ ᆫᄀ ᅪᄒ ᅡ ᆨᄋ ᅯ ᆫ, ᄇ ᅡ ᆨᄉ ᅡᄒ ᅮᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄋ ᅯ ᆫ.

5

ᄀ ᅭᄉ ᅵ ᆫᄌ ᅥᄌ ᅡ: (54874) ᄌ ᅥ ᆫᄌ ᅮᄉ ᅵ ᄋ ᅪ ᆫ ᄉ ᅡ ᆫᄀ ᅮ ᄏ ᅩ ᆼ ᄌ ᅱᄑ ᅡ ᇀᄌ ᅱᄅ ᅩ 1515, ᄀ ᅮ ᆨᄅ ᅵ ᆸᄒ ᅡ ᆫᄀ ᅮ ᆨᄂ ᅩ ᆼ ᄉ ᅮᄉ ᅡ ᆫᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨ, ᄀ ᅭᄉ ᅮ.

E-mail: [email protected]

ᄒ

ᅮ변화와 식품과 유기적으로관련이 있으며, 기후 변화의 진행으로 식량 생산량은 급격하게 감소하는방 ᄆ

ᅧᆫ, 식량의 수요는 증가 할 것으로 전망된다 (Hyun 등, 2015; IPCC, 2014; Shin 등, 2015). 따라서 젖 ᄉ

ᅩ의 산유량의 감소는 식량산업에도 악영향을미친다.

ᄎ

ᅬ근에는젖소 국제유전능력평가 (multiple-trait across country evaluation; MACE)에 한국을포함 ᄒ

ᅡᆫ 32개국이 참가하고 있다. 참여 국가는서로 다른유전능력평가를 진행하기 때문에 유전자효과와환 겨

ᆼ효과의 상호작용 (genotype x environment interaction; GxE) 을감안하기 위하여 젖소군-분만년도- 부

ᆫ만계절이 같은 동기군을이용한 평가가 진행 되고 있다 (Cho 등, 2014). 하지만 GxE을정확히 감안 ᄒ

ᅡ기 위해서는각각의환경을수치화 할 수 있는요소를이용하는것이 이상적이다. 이러한 요소들 중 ᄉ

ᅮ치화 할 수 있는요인 하나가 바로 기후이다 (Ravagnolo와 Misztal, 2002). 기후에는 온도, 습도, 풍 ᄉ

ᅩᆨ, 일조량등다양하지만 온도와 습도를이용한 온습도지수 (temperature-humidity index; THI)는고 오

ᆫ스트레스를 평가하고 열부하 (heat load)의 지표형질로 이용 가능하다. THI는검정 기록과 함께 이 ᄋ

ᅭ

ᆼ하면 산유능력에 대한 고온저항성의 유전분산을추정이 가능하며, 고온저항성을 증진을위한 선발이 ᄀ

ᅡ능하고, THI를이용하여 유전모수 추정시 유전분산이 커진다 (Ravagnolo와 Misztal, 2000; Nguyen ᄃ

ᅳᆼ, 2016).

ᄋ

ᅵ처럼, 기온의 상승함에 따른젖소의 고온스트레스의 문제점이 증가와 기후에 변화에 맞는선발체계 르

ᆯ위하여 본연구는고온스트레스가 우유 생산량 및 유성분에 미치는영향을조사하여 고온스트레스 ᄌ

ᅥ항성증진을위한 유전능력 평가의 기초자료를제공하기 위해 실시하였다.

2. 재료 및 방법

2.1. 공시재료 ᄀ

ᅵ상 자료는기압, 기온, 풍속,상대습도 등 14개 요소를 측정할 수 있는 종관기상관측장비 (ASOS) ᄀ

ᅡ 설치된 29개 지역과 기온, 풍속, 풍향, 강수량 4개의 요소를 측정하는방재기상관측장비 (AWS) 가 서

ᆯ치된 10개의 지역 농가의 검정 일자에 해당하는최고온도 (℃), 평균상대습도 (%) 자료를이용하였 ᄃ

ᅡ. 분석에 이용된각 지역별 농가수는 Table 2.1에 제시하였다.

Table 2.1 Distribution of animals farms in various regions with different weather observation facilities

ASOS region

AWS region

Location Total Location Total Location Total Location Total

farms farms farms farms

Andong 2 Ganghwa 8 Jeongeup 14 Anseong 9

Boeun 13 Gangneung 6 Mungyeong 7 Gongju 5

Bonghwa 1 Geochang 2 Paju 9 Goyang 3

Boryeong 10 Gimhae 4 Pohang 2 Gwangju 1

Cheonan 7 Gyeongju 62 Seosan 13 Hwaseong 18

Cheongju 4 Haenam 7 Yangpyeong 12 Jeungpyeong 2

Cheorwon 25 Hongcheon 23 Yangsan 3 Namyangju 5

Chuncheon 7 Icheon 42 Yeongcheon 11 Pyeongtaek 9

Chungju 14 Jecheon 1 Yeongju 12 Taean 2

Dongducheon 1 Jeju 1 Yeoju 14

†

ASOS region: weather stations with automated surface observing system installments.

††

AWS region: weather stations with automatic weather system installments.

ASOS가 설치된지역에서는 온습도 지수를 이용하여 분석하였고, ASOS가 미설치 지역은상대습도 ᄋ

ᅴ 수집이 불가능 하여 ASOS에서 수집된 최고온도와 AWS에서 수집된 최고 온도를 추가하여 최고 THI와 최고온도를각각 이용하였다.

오

ᆫ습도지수 THI는 NRC (1971)가 개발한 가축의 온습도지수 예측모형을이용하였다. THI는다음과 ᄀ

ᅡ

ᇀ이 계산하였다.

THI = (1.8 × T + 32) − [(0.55 − 0.0055 × RH) × (1.8 × T − 26.8)], (2.1) ᄋ

ᅧ기서, THI는 온습도지수, T는해당 지역의 검정일의 최고온도 (℃), RH는해당지역의 검정일의 평균 ᄉ

ᅡᆼ대습도(%)이다.

THI 계산 시 일 최고기온과 일평균상대습도를 이용하여 THI를계산하고 이를 일 최고 THI라고 가 저

ᆼ하였다. 수집된자료 중겨울기록 (11월 ∼ 2월) 과 THI61 미만이면 고온스트레스가 없다고 간주하 ᄋ

ᅧ 제거하였다. 농협 젖소개량사업소와 한국 종축개량협회의 2000년부터 2016년 까지 수집된 검정기 ᄅ

ᅩ

ᆨ을 이용하였으며, 검정기록은편의를제거하기 위하여 비유기간이 305일을초과한 기록과 검정일 기 ᄅ

ᅩ

ᆨ의 평균± 3SD값은이상치로 간주하여 제거 하였다. THI 지수에서는 총 11,966두의 80,960건과 최 ᄀ

ᅩ온도에서는 23,947두의 156,956건의 검정기록을각각 이용하였다. 기초 통계량은 Table2.2 에 제시 ᄒ

ᅡ였다.

Table 2.2 Descriptive statistics of the data used in the study

Region Trait N Mean SD Min Max

ASOS Milk 80,960 31.93 8.61 5.6 58

(kg/day)

Fat 80,960 1.18 0.34 0.12 2.26

(kg/day)

Protein 80,960 0.99 0.25 0.2 1.75

(kg/day)

All Milk 156,956 31.10 8.49 5.00 58.00

(kg/day)

Fat 156,956 1.16 0.33 0.12 2.26

(kg/day)

Protein 156,956 0.96 0.25 0.20 1.75

(kg/day)

2.2. 통계분석

THI 구간별, THI 및 최고온도에 따른 일 착유량, 유단백량 및 유지방량의 차이를 추정하기 위하여 ᄀ

ᅡ

ᆨ 형질에 영향하는환경요인을고려하여 다음과 같은 3개의 통계모형을설정하여 각각 분석하였다.

Yijklm= Classi or THIior Ti+ HYj+ Parity_k+ Calvingseason_l+ 305Milkm+ βDIM²+ eijklm, (2.2) ᄋ

ᅧ기서, Y^ijklm =비유기내 검정일 샘플로 수집된각 형질, Classi or THIi or Ti = 온습도 구간 또는 오

ᆫ습도 지수 또는최고온도, HYj = 젖소 동기우군효과 (검정기록이 5개 이상), Parityk = 산차효과, Calvingseasonl= 분만시 계절효과, 305Milkm= 305일 보정유량의 효과, βDIM² =착유 일수에 따른 ᄀ

ᅩᆼ변량, e^ijklm= 임의 오차이다.

보

ᆫ 통계모형은 SAS9.4에서 제공되는 GLM procedure의 최소자승평균을이용하여 분석하였다.