EGE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ (YÜKSEK LİSANS TEZİ)

EGE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ (YÜKSEK LİSANS TEZİ) SÜT SIĞIRCILIĞINDA SÜRÜ YÖNETİMİ ALANINDA KULLANILAN ÇAĞDAŞ TEKNOLOJİ UYGULAMALARI ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME Başat TÖMEK Zootekni Anabilim Dalı Bilim Dalı Kodu: 501.14.00 Sunuş Tarihi: 25.01.2007 Tez Danışmanı: Doç. Dr. Can UZMAY Bornova-İZMİR

III Başat TÖMEK tarafından YÜKSEK LİSANS TEZİ olarak sunulan Süt Sığırcılığında Sürü Yönetimi Alanında Kullanılan Çağdaş Teknoloji Uygulamaları Üzerine Bir Değerlendirme başlıklı bu çalışma E.Ü. Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği ile E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Eğitim ve Öğretim Yönergesi nin ilgili hükümleri uyarınca tarafımızdan değerlendirilerek savunmaya değer bulunmuş ve 25/01/07 tarihinde yapılan tez savunma sınavında aday oybirliği ile başarılı bulunmuştur. Jüri Üyeleri İmza Jüri Başkanı Doç. Dr. Can UZMAY : Raportör Üye Doç. Dr. İbrahim KAYA : Üye Prof. Dr. Hamdi BİLGEN :

IV

V ÖZET SÜT SIĞIRCILIĞINDA SÜRÜ YÖNETİMİ ALANINDA KULLANILAN ÇAĞDAŞ TEKNOLOJİ UYGULAMALARI ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME TÖMEK, Başat Yüksek Lisans Tezi, Zootekni Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Can UZMAY Ocak 2007, 75 sayfa Bu çalışmada, süt sığırcılığında kullanılmakta olan çağdaş sürü yönetim teknolojileri tanıtılmış, sistemlerin mevcut yararları irdelenmiş ve ileriye dönük beklentiler ortaya konulmuştur. Bu bağlamda özellikle otomatik tanımlama, süt ölçüm, hareketlilik ölçüm, tartım, ayırma, işaretleme ve otomatik yoğun yem ile yemleme sistemleri tanıtılmıştır. Söz konusu sistemlerin etkinliğinin araştırıldığı çalışmalara ilişkin sonuçlar sunulmuştur. Ayrıca, bu sistemlerden gelen bilgileri saklayan, değerlendiren ve sürü yönetimine yönelik bilgiler sunan uzman yazılımlar da ele alınmıştır. Anahtar kelimeler: Süt sığırcılığı, bilgisayarlı sürü yönetimi, otomasyon sistemleri

VI

VII ABSTRACT AN EVALUATION OF MODERN TECHNOLOGY APPLICATIONS USED BY HERD MANAGEMENT IN DAIRY CATTLE HUSBANDRY TÖMEK, Başat Msc. Thesis, Department of Animal Science Supervisor: Doç. Dr. Can UZMAY January 2007, 75 pages In this study, contemporary herd management technologies have been introduced, the current benefits of the systems have been studied and expectations in regards the future developments have been put forward. In this context, automated identification, milk measurement, activity measurement, weighing, sorting, marking and automated concentrated feeding systems have been especially introduced. The results of studies conducted on the effectiveness of these systems have been presented. Expert software which collect, save and analyze the data received from the abovementioned systems and generate information related to herd management have also been elaborated. Key words: Dairy cattle husbandry, computerized herd management, automation systems

VIII

IX TEŞEKKÜR Bu çalışmanın hazırlanmasındaki katkılarından dolayı tez danışmanım Doç. Dr. Can UZMAY a içtenlikle teşekkür ederim. Ayrıca tezin oluşturulması sırasında sonsuz görüş ve önerilerinden yararlandığım değerli büyüğüm Sayın Doç. Dr. Attila KAYA ya destek ve katkılarından dolayı içtenlikle teşekkür ederim.

X

XI İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR...IX ŞEKİLLER DİZİNİ...XIII ÇİZELGELER DİZİNİ... XV 1. GİRİŞ...1 2. SÜRÜ YÖNETİMİ ALANINDA KULLANILAN ÇAĞDAŞ TEKNOLOJİ UYGULAMALARI VE SAĞLANAN YARARLAR...7 2.1. Bilgisayarlı Sürü Yönetim Sistemleri Kapsamındaki Teknolojik Uygulamalar...10 2.1.1. Elektronik tanımlama...10 2.1.2. Otomatik süt ölçümü...13 2.1.3. Otomatik ağırlık ölçümü (tartım)...16 2.1.4. Otomatik bireysel yemleme...17 2.1.5. Kızgınlık tanısına yönelik uygulamalar...21 2.1.6. Sürü sağlığının izlenmesine yönelik uygulamalar...28 2.1.6.1.Mastitis tanısı...31 2.1.6.2.Metabolik arazların tanısı...33

XII İÇİNDEKİLER Sayfa 2.1.6.3.Ayak arazlarının tanısı...35 2.1.6.4.Üreme aksaklıklarının tanısı...36 2.1.7. Sağım sistemi yönetimi ve sağım rutini ile ilgili otomasyon uygulamaları...38 2.1.7.1.Otomatik uyarım (süt salınım refleksinin aktivasyonu)...39 2.1.7.2.Pulsatörlerin değişken değerlerde çalışması işlevi...40 2.1.7.3.Makinalı son sağım...42 2.1.7.4.Otomatik başlık çıkarma...42 2.1.7.5.Başlık ara çalkalama... 44 2.1.8. Otomatik hayvan ayırma ve işaretleme...45 2.1.8.1.Otomatik ayırıcı kapı...45 2.1.8.2.Otomatik hayvan işaretleme sistemi...47 2.1.9. Sürü yönetimine yönelik uzman yazılımlar...48 2.2. Bilgisayarlı Sürü Yönetim Sistemlerinin Etkinliğine İlişkin Sonuçlar...56 2.3. Geliştirilme Aşamasında Olan Teknolojiler...61 3. SONUÇ...65 KAYNAKLAR DİZİNİ...68 ÖZGEÇMİŞ...75

XIII ŞEKİLLER DİZİNİ Şekil Sayfa 1. Bilgisayar destekli sürü yönetim sisteminin unsurları...9 2. Farklı elektronik tanımlama künyesi (transponder) tipleri ve uygulama ekipmanları...12 3. Serbest geçişli otomatik kantar...17 4. Otomatik yemliklerden hayvana verilmesi öngörülen ve hayvan tarafından tüketilen yemin grafiksel görüntüsü...20 5. Kızgınlık gösteren hayvanlarda atlama-binme aktivitesinin gün boyu dağılımı...22 6. Boyun ve ayağa takılan elektronik künye ile entegre aktivite ölçerler...24 7. Günlük aktivite değerleri ve süt verimi değişiminden kızgınlık saptanmasında yararlanılması...26 8. Günlük aktivite ölçüm değerlerinden (ortalama adım sayısı/saat) yararlanarak kızgınlıkların tanısı...27 9. Subklinik mastitisli bir ineğin sağmal dönemi boyunca klinik hale dönüşmüş meme hastalıklarının eğrisel görünümü...29 10. Bir ineğin saat başına ortalama süt üretim değerindeki değişimin sağlık durumunun izlenmesi amaçlı kullanımı...30 11. Elektriksel iletkenlik ve süt verimindeki ani değişimden yararlanarak mastitisin erken tanısı...33 12. Süt verimi ve vücut ağırlığındaki değişim verilerinden metabolik hastalıkların tanısında yararlanılması...34

XIV ŞEKİLLER DİZİNİ (devam) Şekil Sayfa 13. Bir inekte saatte ortalama adım sayısı değerlerindeki değişimden yararlanarak ayak arazlarının erken tanısı...35 14. Yumurtalıklarında folliküler kist sorunu olan nymphomanic bir ineğin günlük aktivite ölçüm değerlerindeki sürekli değişimler...36 15. Gebeliği onaylanmış bir inekte gebelik onayından 50 gün sonra görülen aşırı aktivite-hareketlilik artışı...37 16. Sütün akış debisine göre değişen nabız sayısı ve nabız oranı değerleri...41 17. Otomatik ayırıcı kapıya ilişkin bir görüntü...46 18. Süt sığırcılığı işletmeleri için otomatik veri toplama, işletme veri tabanı ve uzman sistem analizi...50 19. Bir ineğe ait farklı ölçütlere ilişkin günlük ölçüm değerlerinin laktasyon dönemi boyunca değişimi...52 20. Bir inekte günlük aktivite ve süt verimi ölçüm değerlerinin grafik görüntülemesi yardımı ile kızgınlık tanısı...53 21. Otomatik ayak arazı tanı sistemi (RFD=reaction force detection)...62

XV ÇİZELGELER DİZİNİ Şekil Sayfa 1. ICAR tarafından onaylanmış sütölçerlerin listesi...15 2. Kızgınlık veya çeşitli sağlık sorunu dönemlerinde kimi ölçütlerde beklenen değişimler...28 3. Değişik kapasitede balık kılçığı tipi sağım yerlerinde çeşitli otomasyon uygulamalarına bağlı olarak işgücü kullanım etkinliği...44

XVI

1 1. GİRİŞ Her türlü ekonomik faaliyette olduğu gibi süt sığırcılığında da temel amaç en yüksek karlılığın elde edilmesidir. Süt sığırcılığında kar çok değişik odaklara dağılmış durumdadır. Bunların başlıcaları; sürünün sağlıklı olması, döl veriminde aksaklık olmaması, ineklerden yüksek kalitede ve miktarda süt alınmasıdır. Diğer taraftan hayvanların bilimsel normlara uygun şekilde beslenmesi son derece önemlidir. Beslemenin uygun şekilde yapılmaması sözü edilen karlılık etmenlerini doğrudan olumsuz bir biçimde etkilemektedir. Bu konuda bir diğer temel ilke hayvanların uygun maliyetle beslenmesidir. Zira süt sığırcılığı işletmelerinde yapılan cari harcamaların, kullanılan teknolojik olanaklara ve mekanizasyon düzeyine bağlı olarak %70-80 kadarını yem maliyetleri oluşturmaktadır (Hegde, 2006). Yapay tohumlama programlarında, kızgınlığın doğru yöntemle ve zamanında belirlenememesi en sıklıkla karşılaşılan ve pahalıya mal olan bir sorundur. Sonuçta, kızgınlığın belirlenmesi süt sığırcılığı işletmelerinde üreme performansını sınırlayan en büyük etmendir. Bir sürüde döl veriminin düzenli olarak devam etmesinin temel şartlarından biri kızgınlıkların saptanmasındaki etkinliktir (Wattiaux, 1996). Gerçekleşen kızgınlıkların tamamına yakınının saptanabilmesi yanı sıra, yanılma sonucu, aslında kızgın olmayan hayvanların kızgınlık gösteriyormuş gibi algılanmaması da gerekir. Gözle yapılan kızgınlık izlemede birçok işletmenin kızgınlık belirleme başarısı %50 nin altındadır. Bazı işletmelerde hayvanların %5-30 kadarı kızgın olmadığı halde hataya bağlı olarak tohumlanabilmektedir (Kastelic, 2001).

2 Karlılıkla doğrudan ilgili etmenlerle ilgili bir takım aksaklıkların ortaya çıkmaması için ön koşul, çok sağlıklı bir kayıt ve değerlendirme sisteminin olmasıdır. Sağmal inek sayısının 20-30 başla sınırlı olduğu işletmelerde bu kayıtların elle tutulması genellikle yeterli olmakta ve amaca büyük ölçüde hizmet edebilmektedir. Buna karşılık yüzlerce sağmal inekten oluşan sürülerde bu kayıtların elle tutulması neredeyse olanaksızdır. Çünkü büyük çaplı ve endüstriyel nitelikte damızlık süt sığırcılığı yapılan işletmelerde bir takım kayıtlar elle tutulduğunda ancak çok sınırlı ölçüde ve çeşitlilikte kayda sahip olunabilmektedir. Bu bilgiler sürünün her bakımdan denetlenmesine yetmeyeceği gibi, istenen denetimlerin zamanında yapılabilmesine de olanak vermemektedir. Gerekli bazı hesaplamaların yapılabilmesi ve sonuçlarının yorumlanması çoğu zaman günler sonra gerçekleşmektedir. Oysa mastitis, ketozis, asidozis, laminitis gibi mikrobik veya metabolik hastalıkların erken tanısı, kayıpların en aza indirilmesi ve tedavinin en ucuza ve zahmetsizce yapılabilmesi açısından son derece önemlidir (Pocknee, 2003). Keza ineklerin süt verimlerinin bireysel düzeyde günlük olarak, hatta her öğünde otomatik olarak kaydedilmesi o gün için yapılması muhtemel bazı hataların anında fark edilmesine ve gerekli önlemlerin derhal alınmasına olanak vermektedir. Günümüzde süt sığırcılığı sektöründeki eğilim, sürülerin büyümesi, verimin artması ve süt pazarındaki rekabetin kızışması yönündedir (Tomaszewski, 1993). Diğer yandan işgücü pahalılaşmakta ve işletmeye maliyeti sürekli artmaktadır. Büyük ölçekli süt sığırcılığı işletmelerinin önemli özelliklerinden birisi, doğru yönetildikleri takdirde son derece başarılı olmaları ve karlılık açısından değerlendirildiğinde zirveye

3 kolayca erişebilmeleri, buna karşılık yönetsel bakımdan yapılan hatalara karşı da son derece duyarlı olmalarıdır. Elde bulunan genetik materyalin üstün nitelikte olması, işletmenin alet-makine varlığı bakımından teknolojik anlamda iyi koşullara sahip olması, yem bitkileri üretim alanları olarak tatmin edici büyüklüklere sahip olması çoğu zaman başarılı olmaya yetmemektedir. Sürü yönetiminde yapılacak hatalar, sayılan bu avantajların olumlu etkilerini azaltabilmekte, hatta başarılı olması beklenen bir işletmenin dayanılmaz boyutlarda zarar etmesine neden olabilmektedir. Son yıllarda süt sığırcılığının giderek entansif bir yapı kazanması sürü yönetimini daha karmaşık bir hale getirmiştir. Yetiştiricinin doğru kararlar vermesi için sürüye ait daha fazla veri gerekmektedir. İşletmenin başarısı bakımından sürü yönetimiyle ilgili doğru ve çabuk kararlar alabilmek, bu verilerin en doğru ve hızlı bir biçimde toplanması ve değerlendirilmesi ile olanaklıdır. Büyük sürülerde sürü yönetimi için gerekli verileri sadece insan gücüne dayanarak toplamak ve değerlendirmek zor, pahalı ve hata oranı yüksek bir işlemdir. Veriler, yetiştiricinin doğrudan kendisi veya ilgisi bulunduğu kuruluşlar tarafından (Örn. yetiştirici birlikleri) ya da otomatik olarak toplanabilir (Hogeveen et al., 1991). Yüksek süt verimli büyük sürülerde daha etkin bir sürü yönetimi amacıyla otomasyon ve bilgisayar olanaklarından yararlanmaya yönelik yeni teknolojiler geliştirilmiş ve geliştirilmeye devam edilmektedir. Özellikle serbest tip yetiştiricilik sistemleri için geliştirilen bu teknolojilerin başında bilgisayar destekli sürü yönetim sistemleri gelmektedir. Bu sistemlerde sağmal inekler genelde sağımhane girişinde veya duraklarda otomatik olarak tanınmakta, sağımdaki süt verimi,

4 sütün akış hızı, sağılan sütün sıcaklığı ve elektriksel iletkenliği, gibi bilgiler otomatik olarak saptanıp bilgisayar ortamına kaydedilmektedir. Ayrıca hayvanın aktivitesi (hareketlilik durumu) gün boyu elektronik olarak ölçülmekte, genelde sağımhane çıkışına konuşlandırılan elektronik kantarlarla vücut ağırlığı saptanmakta ve bu bilgiler de otomatik olarak bilgisayar ortamına iletilmektedir. Bu sistemlerin bünyesinde yer alan uzman yazılımlar otomatik olarak toplanan bilgilerle yetiştirici tarafından girilen bilgileri kombine edip değerlendirmek suretiyle, yetiştiriciye sürü yönetimi ile ilgili alacağı kararlarda destek olacak sonuçlar sunmaktadır (Van Asseldonk et al., 1998). Günümüzde modern süt sığırcılığı işletmelerinin yöneticileri sürü yönetim sistemlerini işletmenin genel işleyişinde yardımcı olacak destek düzeni olarak kullanmaktadır (Devir ve ark.,1993). Sürünün geçmişini bütünüyle çerçeveleyen ve profesyonel olarak geliştirilmiş veri tabanlı sürü yönetim sistemleri, büyüyen sürülerde gerek duyulan veri akışını sadece sürünün genetik ilerlemesi için değil, ayrıca sürüden beklenen performans hedeflerine ulaşmak amacıyla kullanmaktadır (Tomaszewski,1993). Son dönemlerde, giderek artan miktarda veri toplayabilme imkânları doğmuştur. Bunun sonucu olarak, çiftçiler ve hatta hayvancılık uzmanları bile ortaya çıkan karmaşık raporları değerlendirmekte zorlanmaktadır. Pelerin ve ark. (1994) a göre değerlendirme yaparken, karar aşamasında, yapay zeka teknolojileri nden destek sistemi olarak faydalı biçimde yararlanılmaktadır. Etkin bir sürü yönetimi için gerekli bilgileri toplamak üzere algılayıcılar geliştirilmiş, kurulan şebeke ağı ve mantık sistemleriyle tutarlı teşhislerin yapılabildiği katma değer

5 yaratan destek sistemleri oluşmuştur (Reinemann and Helgren, 2004). Bu çalışmanın konusunu oluşturan çağdaş sürü yönetim teknolojileri, sürünün değişik ölçütlere dayalı olarak performansını ölçmede ve yönetimle ilgili birçok konuda kullanıcı için son derece ayrıntılı bilgiler sağlamaktadır. Sistemin kullanıcıya çok geniş bir veri tabanı sağlamasının yanı sıra diğer bir özelliği, bu bilgileri anlık olarak değerlendirmesi ve şekiller, çizelgeler şeklinde yöneticinin kullanımına sunmasıdır. Sistem kullanıcıya çok yönlü değerlendirme sonuçları oluşturma olanağı tanımaktadır. Kullanıcı, sistem bünyesinde yer alan çeşitli verilerden istediklerini seçerek çok sayıda birleşim oluşturabilmekte ve kısa sürede yorumlanabilecek çizelge ve grafikler elde edebilmektedir. Bu sistemlerin en önemli bir diğer özelliği sürekli olarak geliştirilerek güncellenmeleri, gereksinim duyulan yeni bilgileri sağlayabilir duruma gelmeleridir. Diğer yandan sürü yönetimi açısından önemli daha fazla ölçüte ilişkin verileri otomatik olarak ölçme, saklama ve değerlendirmeye yönelik teknolojilerin geliştirilmesi çalışmaları da sürmektedir. Sağım sırasında süt veriminin otomatik ölçümü yanı sıra, sütteki yağ, protein, laktoz, somatik hücre sayısı, üre ve kuru madde düzeyini saptamaya yönelik çalışmalar uygulamaya aktarılabilir aşamaya gelmiştir (Moallem et al., 2002). Bu çalışmada süt sığırcılığında sürü yönetimi alanında kullanılan çağdaş teknoloji uygulamalarının tanıtılması ve etkinliklerinin irdelenmesi, ayrıca bu alanda geliştirilme aşamasında olan teknolojilerin tanıtılması amaçlanmıştır.

6 Bu çalışma bir literatür araştırması ve derleme niteliğindedir. Çalışmanın materyalini esas olarak, bilgisayarlı sürü yönetim sistemlerinin bünyesinde yer alan çeşitli teknoloji unsurlarının tanıtıldığı bilimsel kitaplar ve makaleler ile, söz konusu sistemlerin geliştirilmesi üzerinde çalışan firmaların tanıtıcı nitelikteki yayınları (kullanım kitapları) oluşturmuştur. Bunun yanısıra sürü yönetim sistemlerinin etkinliklerini araştırmak üzere yürütülmüş olan bilimsel çalışmaların sonuçlarının yer aldığı tebliğ ve makale türü yayınlardan yararlanılmıştır. Çok sayıda kaynaktan elde edilen bilgiler belli bir dizpozisyon çerçevesinde sunulmuştur.

7 2. SÜRÜ YÖNETİMİ ALANINDA KULLANILAN ÇAĞDAŞ TEKNOLOJİ UYGULAMALARI VE SAĞLANAN YARARLAR Günümüzde sürü yönetimi alanında kullanılan çağdaş teknolojilerin temelini bilgisayar sistemleri oluşturmaktadır. Bu nedenle söz konusu çağdaş teknolojiler genel olarak bilgisayar destekli sürü yönetim sistemleri olarak adlandırılmaktadır. Sistemde yer alan ve büyük ölçüde otomasyona dayanan teknolojik unsurlar aşağıda sıralanmıştır (Tomaszewski, 1993; Kaya ve ark., 1994; Van Asseldonk et al., 1998) (Şekil 1): Elektronik tanımlama Otomatik süt ölçümü ve kaydı (süt miktarı, sağım süresi, süt akış hızı (debis), sütün elektriksel iletkenliği ve sıcaklığı) Otomatik hareketlilik ölçümü (kızgınlık, sağlık sorunları, yatma süresinin belirlenmesi) Otomatik vücut ağırlığı ölçümü (hayvanların vücut ağırlıklarının günlük olarak izlenmesi), Otomatik olarak yoğun yemle bireysel düzeyde yemleme sistemleri (süt verimi, canlı ağırlık ve laktasyon dönemine uygun yemleme olanağı, yem tüketiminin izlenmesi), Sürü sağlığına yönelik erken tanı destek sistemleri (mastitis, metabolik arazlar, ayak arazları vb. sağlık sorunlarında erken tanı), Otomatik ayırma ve işaretleme sistemleri, Sağımla ilgili çeşitli işlevleri yönlendiren ve otomasyon sağlayan donanımlar (otomatik ve bireysel pulsasyon ayarları, otomatik ve bireysel meme uyarımı, otomatik başlık çıkarma gibi),

8 Sürü yönetimine yönelik uzman yazılımlar (gerek otomatik olarak toplanan gerekse elle girilen çeşitli verilerin saklanması ve sürü yönetimine ilişkin kararlarda destek sağlamak üzere elektronik olarak analiz). Uzman yazılımların temel işlevleri aşağıda sıralanmıştır: Sürü, grup ve birey bazında, pedigri bilgileri, süt ve döl verim özellikleri, canlı ağırlık, yem tüketimi, sağlık durumu vd. özelliklerin çok yönlü analizi. Bireysel yemleme modellemesi fonksiyonu üzerinden yemlemenin hayvanın süt verimine, laktasyon dönemine, vücut ağırlığına ve vücut kondisyonuna göre programlanması. Sürü sağlığına ilişkin bilgilerin toplanması ve değerlendirilmesi, şüpheli mastitis vakaları ile çeşitli metabolik hastalıkların (ketozis, asidozis vs.) başlangıç aşamasında tanısının sağlanması, günlük veteriner hekim işlerinin planlanması, hastalık tanılarının, uygulanan sağaltım ve ilaçların kaydı, kullanılan ilaç miktarının ve sağaltımda elde edilen başarının denetimi. Geçmiş dönemlerde yapılan sürü yenileme işlerinin değerlendirilmesi ve ileriye dönük olarak yapılacak ayıklama işlerinin planlanması.

9 Elektronik Tanıma Otomatik Otomatik Otomatik Otomatik Süt Ölçümü Tartım Hayvan İzleme Yemleme ve Sağım Bilgileri - Süt verimi - Canlı ağırlık - Aktivite - Yoğun yem - Sağım zamanı - Kızgınlık tüketimi - Sağım süresi - Sağlık - Kaba yem - Sağım debisi - Davranış tüketimi - Sütün elektriksel - Su tüketimi iletkenliği - Süt sıcaklığı BİLGİSAYAR (Uzman Yazılım) Yazıcı - Yetiştirici birliği - Verim denetleme kuruluşu Şekil 1. Bilgisayar destekli sürü yönetim sisteminin unsurları (Kaya ve ark. (1994) ve Doluschitz (2003)'den yararlanarak hazırlanmıştır)

10 Bunlara ek olarak, yakın gelecekte uygulamaya aktarılmak üzere, sağım sırasında sütte protein, yağ, laktoz gibi besin maddeleri, somatik hücre sayısı, üre ve progesteron hormonu düzeyinin otomatik olarak tayinini ve kaydedilmesini sağlayacak teknolojilerin geliştirilmesi çalışmaları yürütülmektedir. Ayrıca, sütte kan varlığının belirlenmesi ve vücut kondisyon puanının otomatik olarak ölçülüp kaydedilmesine yönelik teknolojilerin geliştirilmesi üzerinde de çalışılmaktadır (Moallem et al., 2002; O. Nir, 2006, sözlü görüşme). 2.1. Bilgisayarlı Sürü Yönetim Sistemleri Kapsamındaki Teknolojik Uygulamalar Bu başlık altında bilgisayarlı sürü yönetim sistemleri kapsamında yer alan, günümüzde uygulamaya aktarılmış başlıca teknolojik unsurlar tanıtılmaktadır. 2.1.1. Elektronik tanımlama Bilgisayarlı sürü yönetim sistemlerinde ilk aşama hayvanların otomatik olarak bireysel tanımlanmasıdır. Bu amaçla elektronik tanıma sistemleri geliştirilmiş ve ilk inek tanımlama sistemi 1976 yılında pazara sunulmuştur (Rossing, 1999). Otomatik tanımlama ile sağım verilerinin otomatik kayıt altına alındığı ve/veya otomatik olarak yoğun yemlemenin yapıldığı işletmelerde işin hızlı yapılması sağlanmaktadır (Pocknee, 2003). Son 50 yıl içerisinde sürü büyüklüklerinin artması, sağımhanelerde ve yemlemede otomasyona geçilmesi nedeniyle süt sığırcılığı daha karmaşık bir hale dönüşmüştür. Sürülerin büyümesine bağlı olarak üreticilerin her hayvanla ilgili bireysel kayıtları detaylarıyla hatırlayıp kayıt altına alması giderek

11 güçleşmektedir. Otomatik tanımlama sistemleri üreticinin çiftliğini yönetmesini kolaylaştırmıştır (Rossing, 1999). Elektronik tanımlama sistemleri sürü yönetim işlemlerinin otomasyonu için gerekli anahtar teknolojilerdir (Artmann, 1999). Büyük sürülerde, hayvanların otomatik olarak radyo frekansıyla tanımlanması (RFID-Radio Frequency Identification), hayvanların hareketlerini kısıtlamadan bakım için gerekli uygulamaların ve verilerin toplanmasının önünü pratik bir biçimde açmıştır (Eradus and Jansen, 1999). Tanımlamada kullanılan elektronik künyeler (transponder=radyo sinyaline cevap veren radyo vericisi) tanımlama işlemini gerçekleştirmek için herhangi bir enerji kaynağına ihtiyaç duymamaktadır. Gereksinim duyulan enerji okuyucunun yarattığı radyo frekansının oluşturduğu elektromanyetik alana elektronik künyelerin girmesiyle elde edilmektedir. Elektronik künyelerin önceden programlanmış sayısal kodunu alıcıya geri yansıtmasıyla tanımlama gerçekleşmiş olmaktadır. Bu kod sadece ilgili elektronik künyeye verildiği için yazılım künyenin takılı olduğu hayvanın sürü numarasıyla kod eşleştirilmesini yapmakta ve otomatik tanımlama gerçekleşmiş olmaktadır (Kampers et al., 1999). Farklı tipte olmak üzere çeşitli elektronik tanımlama künyesi uygulamaları bulunmaktadır. Bu değişik uygulamalar aşağıda sıralanmıştır (Artmann, 1999; Rossing, 1999) (Şekil 2 ve Şekil 6): Boyun veya ayağa geçirilen kayış üzerine takılan tip, Kulak numarası formunda kulağa takılan tip, Bir cam veya seramik koruyucu içinde rumen veya retikuluma yerleştirilen kapsül şeklinde tip, Deri altına enjekte edilen implante tip.

12 Şekil 2. Farklı elektronik tanımlama künyesi (transponder) tipleri ve uygulama ekipmanları (Artmann, 1999) Günümüzde, hayvandan hayvana değiştirme kolaylığı olması ve tanımlama ile hareketlilik ölçümünün entegre edilmesinin istenmesi nedeniyle her iki işlevi birlikte gerçekleştiren, kayışla boyun veya ayağa takılan tipte elektronik künyeler sürü yönetim sistemlerinde daha yaygın kullanılmaktadır (Rossing, 1999). Sürü yönetim sisteminin doğru çalışması kusursuz bir tanımlamayla mümkün olmaktadır. Tanımlamada yapılacak hatalar nedeniyle, ölçülen verilerin yanlış hayvana kaydedilmesi sonucu doğmakta, dolayısıyla tutarsız kayıtlar sistemin doğru çalışmasını engellemektedir. Tanımlamanın en yoğun biçimde yapıldığı yer olan sağımhanede iki tip tanımlama yöntemi bulunmaktadır. Birinci yöntemde tanımlama antenleri sağımhanenin hayvan girişlerine konulmakta ve antenin önünden geçen hayvanlar giriş sırasına göre ilgili sütölçerle ilişkilendirilmektedir. Bu yöntemin sakıncası,

13 bazen tanımlanmış bir hayvanın daha sonra geri çıkması ve yerine başka bir hayvanın girmesi durumunda ortaya çıkmaktadır. Sistem, ilk giren hayvanı yerinde duruyormuş gibi algılamakta ve sonradan girmiş olan hayvanın bilgilerini önceden tanımladığı hayvana ait bilgiler olarak kaydetmektedir. İkinci yöntemde, her sağım yerine diğerlerinden bağımsız antenler konulmaktadır. Bu antenler sadece önündeki hayvanı okuyacağından girişte olabilecek karışıklıklar tanımlama hatasına yol açmamaktadır. Bu nedenle hatasız bir tanımlama için algılayıcı antenlerin, her ölçüm istasyonunda veya hayvanla ilgili işlem yapılan her bir noktada bulunması gerekmektedir. Bu noktalar; sağımhanedeki durak yerleri, barınak içi (kızgınlık belirlemede), hayvan tartım istasyonu, otomatik işaretleme noktası, otomatik ayırma kapısı ve yemleme istasyonlarıdır. 2.1.2. Otomatik süt ölçümü Otomatik sütölçerler yardımıyla her sağımda, her ineğin süt verimi, sağım süresi, sütün elektriksel iletkenliği, sağım sırasında sütün en düşük, en yüksek ve ortalama akış hızı değerleri ölçülmekte ve kaydedilmektedir. Süt veriminin otomatik olarak elektronik ölçümü ve kaydı işleminin süt sığırcılığı alanında uygulamaya aktarılan teknolojiler içinde önemli bir yeri vardır (Spahr, 1989). Bu teknolojinin ana bileşenleri olan sütölçer aygıtlar, sağımhane içi elektronik tanımlama sistemleri ve veri kayıt yazılımlarının geliştirilmesi alanında önemli ilerleme sağlanmıştır. Otomatik süt ölçümü amacıyla geliştirilmiş değişik ölçüm cihazları ve çalışma ilkeleri, Ordolff (2001) tarafından ayrıntılı olarak incelenmiştir.

14 Uluslararası kimlikte çalışan bir kurum olan ve görevleri arasında sütölçerlerin değerlendirilmesi de bulunan ICAR (International Committee for Animal Recording) tarafından onaylanmış sütölçerler, her sağımda elde edilen sütü %2 nin altında (kalibrasyon yapılması durumunda %0,5 in altında) bir hata payıyla doğruya yakın olarak ölçmektedir. Haziran 2006 tarihi itibarıyla, ICAR tarafından onaylanmış çeşitli firmalara ait değişik tipte 32 adet sütölçer aygıtı bulunmaktadır (ICAR, 2006) (Çizelge 1). ICAR onaylı sütölçerler ile ölçümler sayesinde güvenilir veri elde edilmesi sağlanmaktadır. Sağım süresi, birinci derecede ineğin süt verimi ve süt akış hızıyla ilgili önemli bir parametredir. Süre, süt akış hızı düşük olan ineklerde gereksiz yere uzamakta ve, Balık Kılçığı ve Side by Side tipi sağımhanelerde, o döngüde sağılmakta olan diğer ineklerin sağımı bittiği halde beklemesine neden olmaktadır. Sonuçta toplam sağım süresi uzamakta, işgücü ve enerji kaybı ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle büyük ölçekli işletmelerde ineklerin süt akış hızı bakımından olabildiğince bir örnek tutulmalarına çalışılmaktadır. Sözü edilen özellik bakımından kusurlu sayılan inekler sürüden çıkarılmakta, böylece süt akış hızı bazen tek başına bir ayıklama ölçütü olabilmektedir.

15 Çizelge 1. ICAR tarafından onaylanmış sütölçerlerin listesi. Sütölçer Üretici Tür Afi-Lite SAE Afikim Israel Sığır Afiflo 2000 SAE Afikim Israel Sığır also available as: Dataflo Fullwood Afiflo 9000 SAE Afikim Israel Sığır Afikim (Fullflow) SAE Afikim Israel Sığır Autosampling System VMX DeLaval AB, Sweden Sığır Bou-Matic Perfection 3000 Bou-Matic USA Sığır Dairy-Manager Surge Babson Bros Co. USA Sığır Dairy Master Weighall E.P. Harty and Co.Ltd Ireland Sığır Favorit International Agro-Vertriebsgesellschaft GmbH, Sığır Germany Delaval milk meter MM15 DeLaval AB Sweden Sığır Electronic Milk Meter Tru-Test Ltd. New Zealand Sığır Free Flow meter SCR Engineers Ltd. Israel Sığır Additional names: MM25*, Opticflow** * Sold by DeLaval ** Sold by Manus Free Flow meter Wide SCR Engineers Ltd. Israel Sığır Additional name: MM25W * * Sold by DeLaval JM 100 DeLaval AB Sweden Sığır Lactocorder Werkzeug- und Maschinenbau Sığır Berneck AG., Switzerland Level Milk Meter Nedap Agri BV. The Netherlands Sığır Manuflow 2 and Manuflow 21 AB Manus Sweden Sığır Memolac 2 Nedap NV The Netherlands Sığır Also available as: Unilac, MM8, Sure-Line Metatron 12 WestfaliaSurge GmbH. Germany Sığır Metatron P21 WestfaliaSurge GmbH. Germany Sığır Metatron S21 WestfaliaSurge GmbH. Germany Sığır Milko-Scope MKII DeLaval AB, Sweden Sığır MR 2000 (Combina 2000) Gascoigne Melotte. The Netherlands Sığır Pulsameter 2 Labor-und Messgeräte GmbH Sığır Germany Shuttle Device (Sampler for Lely Industries, The Netherlands Sığır automathic milking system) Tru-Test Auto sampler Tru-Test Ltd. New Zealand Sığır Tru-Test F Tru-Test Ltd. New Zealand Sığır Tru-Test HI Tru-Test Ltd. New Zealand Sığır Tru-Test WB Ezi-Test / DeLaval Tru-test Ltd. New Zealand Sığır Mechanical milk meter MM6 Tru-Test HI Fast Empty Tru-Test Ltd. New Zealand Sığır Tru-Test WB Tru-Test Ltd. New Zealand Sığır Waikato MK5 Inter Ag, New Zealand Sığır

16 Sütölçüm sistemleri ineklerin sağım sırasındaki süt akış hızlarının en düşük, en yüksek ve ortalama değerlerini de vermektedir. Birbirini izleyen sağım günlerinde bu değerlere bakılarak sağımcının uygulamada yapabileceği hataları belirlemek olanaklıdır. Örneğin, bir inekte daha önceki süt akış hızları ortalamasından önemli ölçüde sapma olması halinde hayvanın sağıma iyi hazırlanmadığı sonucuna varılabilir veya aynı grupta sağılan ineklerin hepsinde eş zamanlı bir sapma varsa, o sırada sağımhane koşullarında ciddi bir olumsuzluk (gürültü, kötü muamele gibi) meydana geldiği düşünülebilir. 2.1.3. Otomatik ağırlık ölçümü (tartım) Süt sığırcılığında sürü yönetimi alanında önemli katkı sağlayan bir diğer otomatik veri toplama aygıtı elektronik kantardır. Önceleri araştırma çiftlikleri için kurulan elektronik tanımlama sistemi ile entegre otomatik kantarlar, bugün çeşitli firmalar tarafından ticari amaçla üretilmektedir (Spahr, 1989). Hayvanın genel durumunun değerlendirilmesinde vücut ağırlığı ve değişimi önemli bir ölçüttür (Frost et al., 1997). Bilgisayarlı sürü yönetim sistemine ait merkez yazılıma bağlı otomatik kantarlarla bireylerin serbest geçişi sırasında canlı ağırlıkları günlük olarak ölçülerek sisteme kaydedilmekte ve canlı ağırlık değişimleri izlenebilmektedir. Bu ölçümler yardımıyla beslemede yapılan hataların belirlenmesi ve özellikle ineklerde doğum sonrası dönemde karşılaşılan bir metabolik hastalık olan ketozisin erken tanısı mümkün olmaktadır. Tartım kantarı hayvanların geçiş koridoruna yerleştirilmekte ve sürünün akışını engellemeyecek şekilde hayvanların kantar üzerinde durmadan geçmeleri durumunda bile ölçüm

17 yapabilmektedir (Westfalia, 2002; S.A.E. Afikim, 2004, 2006) (Şekil 3). Şekil 3. Serbest geçişli otomatik kantar Vücut ağırlığı ve süt verimindeki değişimin analizi, laktasyon döneminin başında hayvanın enerji dengesiyle ilgili fikir edinmede yardımcı olmaktadır. Ancak enerji dengesi durumu sadece pik verimi sonrasında vücut ağırlığı değişimleriyle doğrudan ilgilidir (Maltz et al., 1997). 2.1.4. Otomatik bireysel yemleme Barınak içine yerleştirilen, bilgisayarlı sürü yönetim sistemine bağlı otomatik yemleme istasyonlarıyla hayvanlar bireysel düzeyde yoğun yemle yemlenebilirler. Otomatik bireysel yoğun yem yemleme sistemleri otomatik bireysel tanımlamaya gereksinim göstermekte ve bir mikro bilgisayar ya da uygun işlemciler üzerinden merkezi sürü yönetim yazılımları ile kontrol edilmektedir. En basit sistemde sürü yöneticisinin işlemci üzerinden girdiği günlük yem miktarları ve günlük öğün sayısı üzerinden yem hayvanlara bireysel olarak dağıtılmaktadır. Sistem

18 hayvanların günlük yoğun yem tüketimini ayarlamakta, bir öğünde verilecek miktarı ve öğün frekansını (sıklığını) kontrol etmekte, her hayvan için belirlenen günlük istihkaktan tüketilmeyen miktarları saptamaktadır (Schmidt et al., 1988; Spahr, 1989). Hayvan başına günlük yoğun yem tüketim düzeyi 8-10 kg arasında olmak şartıyla, hiçbir hayvanda yem tüketme sorununa neden olmayacak şekilde, bir yemleme ünitesi başına 20-25 hayvan önerilebilmektedir (Spahr, 1989). Otomatik yemleme sistemi elektronik süt ölçüm sistemi ile entegre edildiğinde, verime göre yemleme daha hassas programlanabilmektedir. Bu durumda yoğun yemin dengeli verilme düzeyi daha doğru belirlenebilmekte ve böylelikle vücut ağırlığı süt üretim dönemi boyunca korunabilmekte, yemle alınan enerjinin süt üretiminde kullanım etkinliği en üst düzeyde gerçekleşmektedir (Van Asseldonk et al., 1998). Otomatik yemlemenin sadece süt verimi göz önüne alınarak uygulanması yanlış bir yaklaşımdır. Otomatik yemleme sistemleri daha geniş kriterler göz önüne alınarak kullanılmalıdır. Bilgisayarlı sürü yönetim sistemi dahilindeki otomatik sütölçer, vücut ağırlığı ölçüm ve elektronik bireysel tanımlama donanımlarıyla enerjiye bağlı olarak sütün üretilmesi konusunda bilgiler edinilmektedir (Maltz et al., 1991). Günümüzde ticari olarak üretilen sistemlerde, sisteme bağlı yazılım hayvanın tüketeceği günlük yem miktarını; süt verimi, laktasyon günü, canlı ağırlığı, vücut kondisyon puanı ve kurudaki ineklerde buzağılama öncesi gün (laktasyona hazırlık beslemesi uygulanması durumunda) gibi ölçütleri dikkate almak suretiyle otomatik olarak hesaplamaktadır. Söz konusu sistemler, farklı yemlerin birbirinden bağımsız olarak ayrı veya değişik birleşimler

19 halinde dağıtımına olanak sağlamaktadır. Kullanılan yemler hem pelet hem de toz formda olabilmektedir (Westfalia, 2002; S.A.E. Afikim, 2004, 2006). Gelişmiş sistemlerde otomatik yemleme istasyonlarının hayvanın vücut ağırlığındaki değişimin ve süt veriminin yanı sıra fizyolojik ve ekonomik faktörlere dayalı olarak da kullanılması, rasyonun yoğun yemden oluşan kısmında ekonomi sağlayabilmekte ve verimliliği artırmaktadır. Bu durum, özellikle gruplandırma olanakları sınırlı olan küçük işletmeler için geçerlidir. Yoğun yemin miktarında yapılması gereken değişimler gruplar arası hayvan değişimini gerektirmeden yapılabilmektedir. Böylece değişiminin sonucunda yeni gurup yerinin ve yeni rasyonun hayvanda sebep olacağı olumsuz etkiler engellenmiş olmaktadır (Maltz et al., 1992). Bilgisayarlı sürü yönetimine bağlı yazılımlar yem dağıtımı ile ilgili çeşitli ayarlamalar yapılmasına da olanak sağlamaktadır. Bunların başlıcaları: Günlük öğün sayısı (günlük toplam hakediş miktarının kaç eşit öğüne bölüneceği) Bir günün kaç eşit öğün aralığına bölüneceği Bir öğün aralığında verilecek maksimum yem miktarı Yemliklerin belirlenen saatlerde açılıp kapanmasıdır. Ayrıca, söz konusu yazılım sistemleri tarafından günlük hakediş miktarı, günlük tüketilen miktar ve günlük kalan miktar gibi ölçümler kaydedilmektedir. Yazılım kullanıcıyı, çizelge ve şekil formunda düzenlediği raporlarla, hayvanların yem tüketiminde görülen ani azalma durumunda kullanıcıyı uyarmaktadır (Westfalia, 2002; S.A.E. Afikim, 2004, 2006).

20 Şekil 4 de bir bilgisayarlı sürü yönetim yazılımı tarafından oluşturulmuş, bir ineğin günlük yem tüketimindeki değişimi gösteren bir grafik örneği yer almaktadır. Şekil 4. Otomatik yemliklerden hayvana verilmesi öngörülen ve hayvan tarafından tüketilen yemin eğrisel görüntüsü (S.A.E. Afikim, 2004, 2006) Otomatik bireysel yemlikler ahır içerisinde yer aldığı gibi sağımhanelere de kurulabilmektedir. Ancak bu uygulamada günlük öğün sayısı kısıtlı kalmaktadır. Sağımhane dışına kurulan otomatik yoğun yem üniteleri yoğun yemin daha fazla öğünde verilmesine olanak sağlamaktadır. Yoğun yemin daha fazla öğüne bölünmesi rumen fermentasyonu üzerinde stabilize edici etki göstererek yağ ve protein oranında artış sağlayabilmektedir (Van Asseldonk et al., 1998).

21 2.1.5. Kızgınlık tanısına yönelik uygulamalar Kumuk ve ark. (1999) süt sığırcılığında başarının döl veriminin iyi kontrol edilmesine bağlı olduğunu vurgulamaktadır. Araştırıcılar, döl verimine ilişkin kayıpları ve karlılık üzerine etkilerini ülkemizdeki beş farklı kamu kuruluşuna ait işletmede incelemişlerdir. Elde edilen sonuçlar, ilkine buzağılama yaşı, buzağılama aralığı ve gebelik başına düşen tohumlama sayısının ideal ve kabul edilebilen standartlardan sapmalarının önemli ekonomik kayıplara yol açtığını göstermiştir. Yapay tohumlamanın uygulandığı sürülerde kaçırılan kızgınlıklar üreme etkinliği üzerindeki en olumsuz etkendir (Liu and Spahr, 1993). Şekil 4 de de görüleceği gibi sığırlarda temel kızgınlık belirtileri (atlama-binme aktivitesi) ağırlıklı olarak normal çalışma süresi dışındaki hayvanların gözlenmesinin zor olduğu akşam saatlerinde gerçekleşmektedir (Wattiaux, 1996). Nelis (1995) de, yapay tohumlama veya doğal aşım koşullarında, optimum üreme etkinliğini sınırlayan en önemli faktörün kızgınlıkların belirlenmesi olduğunu bildirmektedir. Yazar, yetersiz olarak saptanan ve/veya yeterli doğrulukla saptanamayan kızgınlıkların tohumlamada gecikmeye ve gebelik oranının düşmesine yol açtığını, böylece buzağılama aralığının uzadığını bildirmektedir.

22 Şekil 5. Kızgınlık gösteren hayvanlarda atlama-binme aktivitesinin gün boyu dağılımı (Wattiaux, 1996) Kızgınlık belirleme etkinliğinin düşük olmasının ilk sonucu, süt sığırlarında döl verim performansının azalmasıdır (Johnson et al., 1992). Buzağılama aralığının 12-13 ay olması en yüksek ekonomik katkıyı sağlamaktadır. Ancak biyolojik etkiler ve sürü yönetiminde kızgınlığın belirlenmesinde oluşan aksaklıklar sonucu bu aralığın yakalanmasında güçlüklerle karşılaşılmaktadır. Buzağılama aralığının 12-13 ay arasında tutulabilmesi için servis periyodunun 85-115 günü geçmemesi gerekmektedir (Domecq et al., 1991). Kızgınlığın belirlenmesindeki yetersizliğin ve hatalı

23 kızgınlık teşhislerinin ABD süt sığırcılığında neden olduğu yıllık zararın 300 milyon doların üzerinde olduğu tahmin edilmektedir (Senger, 1994). Kızgınlık tanısında otomasyon sağlanması kapsamında çeşitli elektronik ekipmanlar geliştirilmiştir (Britt, 1995). Bunların başlıcaları aşağıda sıralanmıştır: Kızgınlık döneminde artan fiziksel aktiviteyi ölçen elektronik adım sayıcı pedometreler (Kiddy, 1977; Liu and Spahr, 1993; Senger, 1994; At-Taras and Spahr, 1998; Kastelic, 2001). Binme davranışını saptayan basınç algılayıcı radyo-telemetrik cihazlar (Senger, 1994; At-Taras and Spahr, 1998; Xu et al., 1998; Kastelic, 2001) Üreme kanalı dokularında elektriksel direnci ölçen radyotelemetrik sisteme bağlı implante elektrodlar (Senger, 1994). Vaginal sıcaklık ve kulak derisi sıcaklığını ölçen radyotelemetrik cihazlar (Redden et al., 1993) 1950 li yılların ortalarında sığırların kızgınlığı ile hareketlilik arasında ilişki olduğu saptanmıştır. Bundan 20 yıl sonra pedometreler kullanılmaya başlanmış ve serbest duraklı ahırlarda kızgınlık gösteren hayvanların kızgın olmayanlara göre 2.75 ila 4 misli fazla hareketlilik gösterdiği saptanmıştır (Kiddy, 1977). Otomatik tanımlamayı sağlayan elektronik künyelerle birleşik pedometreler kızgınlık tanısında etkin ve pratik bir araçtır (Liu and Spahr, 1993). Kızgınlık döneminde artan yürüme aktivitesini ölçen pedometrelerle kızgınlık dönemindeki hayvanların % 70-80 i başarıyla belirlenebilmektedir (Kastelic, 2001). Hayvanların ayağı veya boynundaki bir tasma üzerine takılan aktivite ölçer cihazlarla hayvanın belli bir zaman dilimindeki ani

24 hareketleri ve adımları sayılmaktadır (Şekil 5). Aktivite ölçümü hayvanın ani hareketlerinde kapanan bir elektrik devresinin oluşturduğu impulsların elektronik bir sayaç tarafından sayılması ilkesine dayanmaktadır. Okuyucu bir anten üzerinden hayvanın elektronik kimliği ve sayaç değerleri belli aralıklarla bilgisayara aktarılmakta ve kızgınlık tanısı amacıyla değerlendirilmektedir. Kızgınlık ile hayvanın hareketlilik düzeyi arasında yüksek düzeyde ilişki bulunduğundan, bireye ait hareketlilik ölçümlerinde saptanan önemli artışlar kızgınlık tanısı için yararlı bir bilgi oluşturmaktadır. Şekil 6. Boyun ve ayağa takılan elektronik künye ile entegre aktivite ölçerler (WestfaliaSurge, 2003)

25 Hareketlilik ölçümünde ayağa takılan pedometreler hayvanın gün içerisinde attığı adım sayısını ölçmektedir. Boyun tasması üzerine takılan tipteki aktivite ölçerler (respactör) ise daha çok hayvanın diğer hayvanların üzerine binmesi gibi ani hareketleri saymaktadır. Hareketlilik ölçümü üzerinden otomatik olarak kızgınlığın belirlenmesinde elektronik aktivite ölçerlerin boyun yerine ayağa (pedometre) takılması daha iyi sonuç vermektedir. Gizli seyreden kızgınlıklarda kızgınlık gösteren hayvan genelde binme davranışı göstermediğinden kızgınlığın boyun tasmalarıyla belirlenme olanağı ortadan kalkabilmektedir. Buna karşılık kızgınlık dönemindeki hayvanların normalden fazla yürüdükleri bilinmektedir. Bu nedenle kızgınlıkların saptanmasında, pedometrelerle ölçülen o güne ait adım sayılarının bireylerin sistemde önceden kaydedilmiş ortalama adım sayılarından gösterdiği sapmanın dikkate alınması en doğru sonucu vermektedir (O. Nir, 2006, sözlü görüşme). Britt (1995) e göre, bilgisayarlı tanımlamayla birleşik olarak kullanılan hareketlilik ölçümü kızgınlığın belirlenmesinde kısmi bir otomasyon sağlamıştır. Ancak, alınan verilerle tutarlı bir belirleme yapılabilmesi, bu verilerin bilgisayar yazılımları yardımıyla dikkatle incelenmesini gerektirmektedir. Şekil 7 da bir bilgisayar yazılımı tarafından oluşturulmuş, kızgınlık şüpheli bir ineğin günlük hareketlilik değerlerinde ve süt verimindeki değişimi gösteren bir grafik verilmiştir. Şekil 7 incelendiğinde, hareketliliğin en yüksek olduğu noktada, süt veriminde düşme meydana geldiği görülmektedir. Bu iki bilgiyi birleştirerek yorumlayan sistem kızgınlığı işaret etmektedir.

26 Yeşil: hareketlilik, mavi: süt verimi. Şekil 7. Günlük aktivite değerleri ve süt verimi değişiminden kızgınlık saptanmasında yararlanılması (S.A.E. Afikim, 2004, 2006) Şekil 8 de yer alan grafik, hayvanlarda hareketliliğin pedometre yardımıyla izlenmesinin kızgınlıkların tanısındaki etkinliğini ortaya koymaktadır. Grafik üzerinde hayvanın laktasyon dönemi boyunca günlük hareketlilik düzeyindeki değişim, belirlenen kızgınlıklar, tohumlama ve gebelik teşhisi uygulamaları görülmektedir. Grafik incelendiğinde; bireyin, buzağılama sonrası 16, 37, 58 ve 79. günlerde hareketliliğinin çok arttığı ve 79. günde tohumlandığı görülmektedir. Tohumlama gebelik ile sonuçlandığından, tohumlamadan sonraki dönemde tohumlama öncesi dönemdeki gibi kızgınlığı işaret eden ani günlük hareketlilik artışları görülmemektedir. Bu grafik aynı zamanda, ineğin ilk

27 tohumlamada gebe kaldığını ve sonrasında herhangi bir embriyonik ölüm olayının meydana gelmediğinide göstermektedir. Şekil 8. Günlük aktivite ölçüm değerlerinden (ortalama adım sayısı/saat) yararlanarak kızgınlıkların tanısı (Moallem et al., 2002)

28 2.1.6. Sürü sağlığının izlenmesine yönelik uygulamalar Hayvanların sağlık durumundaki bozulmanın belirlenmesinde dikkate alınan otomasyona dayalı başlıca ölçütler sütün elektrik iletkenliği (kondaktivite), süt verimi, süt veya vücut sıcaklığı, hareketlilik (aktivite), yem tüketimi ve canlı ağırlıktır (Hogeveen et al., 1991; Frost et al., 1997; Maatje et al., 1997). Çizelge 2 de kızgınlık veya çeşitli sağlık sorunu dönemlerinde kimi ölçütlerde beklenen değişimler yer almaktadır. Çizelge 2. Kızgınlık veya çeşitli sağlık sorunu dönemlerinde kimi ölçütlerde beklenen değişimler (Hogewerf et al., 1992; Maatje et al., den, 1997) Verim Sıcaklık Konduktivite Aktivite Yem tüketimi Kızgınlık -/0 + 0 + -/0 Mastitis - + + 0 -/0 Enfeksiyöz hastalık Metabolik hastalık - + 0 - -/0-0 0 - -/0 Ayak arazı - 0 0 - -/0 +: Artış, -: Azalış, 0: Değişim yok. Günümüzde ticari firmalarca üretilen bilgisayarlı sürü yönetim sistemleri tarafından bu bilgiler her sağımda veya ilgili ölçüm yerlerinde sensör teknolojisi yardımıyla otomatik olarak toplanmakta ve merkez yazılıma aktarılmakta, merkez yazılım tarafından güncel ölçüm değerleri hayvanların sağlıklı oldukları döneme ait ortalamalarla karşılaştırılarak meydana gelebilecek

29 sapmalar belirlenmektedir. Bunlardan herhangi ikisinde aynı dönemde görülen belirgin bir sapma, sistem tarafından, hayvanın vücudunda herhangi bir fizyolojik değişim olduğu şeklinde yorumlanmakta ve o hayvanla ilgili uyarı verilmektedir. Örneğin düşen süt verimiyle birlikte sütün artan elektrik iletkenliği olası bir mastitis vakasını işaret etmekte ve bu durumda yazılım gerekli uyarıyı vermektedir (Şekil 9). Mavi: süt verimi, kırmızı: elektriksel iletkenlik, bordo: SHS. Şekil 9. Subklinik mastitisli bir ineğin sağmal dönemi boyunca klinik hale dönüşmüş meme hastalıklarının eğrisel görünümü (S.A.E. Afikim, 2004, 2006) Hayvanın sağlığıyla ilgili değerlendirmede süt verimi ve sağım sırasında ölçülen elektrik iletkenliği değerleri çok önemli ölçütlerdir. Özellikle mastitis vakalarının saptanmasında, otomasyona uygun bir tanı kriteri olarak, sütün elektrik iletkenliği üzerinde yoğun biçimde durulmaktadır (Spahr, 1989; Maatje et al., 1997; Eradus and Jansen, 1999; Ordolff, 2001; Norberg et al., 2004).

30 Hayvanın genel sağlık durumunu değerlendirme bakımından hayvanın süt üretim düzeyi önemli bir ölçüttür. Sistem yazılımları, hayvana ait son ölçülen süt miktarını iki sağım arasında geçen süreye bölerek saat başına üretilen süt miktarını hesaplamakta ve sağlık durumu ile ilgili değerlendirmelerde dikkate almaktadır (Şekil 10). Sadece verim değerinden yola çıkarak yapılan değerlendirmeler hayvanın sağımları arasında geçen sürenin değişik olabilmesi nedeniyle yanıltıcı olabilmektedir (O. Nir, 2006, sözlü görüşme). Şekil 10. Bir ineğin saat başına ortalama süt üretim değerindeki değişimin sağlık durumunun izlenmesi amaçlı kullanımı (S.A.E. Afikim, 2004, 2006) Pedometre (adımsayar) ile yapılan aktivite ölçümüyle kızgınlığın yanı sıra, hayvanlarda hastalığa bağlı düşkünlük durumu, ayak arazları ve kimi üreme aksaklıkları (olası ovaryum kistleri, embriyonik ölüm gibi) da belirlenebilmektedir.

31 2.1.6.1. Mastitis tanısı Mastitis, meme bezinin çeşitli irkiltici etkilere karşı tepkisidir. Memenin irkiltici etkiyi nötralize etmek, yıkımlamak, kendini yenilemek ve normal fonksiyonlarına yeniden dönebilmek için gösterdiği fiziksel, kimyasal, bakteriyolojik ve patalojik değişiklikler çeşitli formlarda mastitis belirtilerinin ortaya çıkmasına sebep olur (Alaçam,1991). Her mastitis vakasının ortalama maliyeti 100 Amerikan Doları dır ve 100 sağmallık bir işletmede yılda 35-40 klinik vaka görülmektedir. Mastitisin sebep olduğu ekonomik zararın ABD için yılda 1 Milyar Dolar düzeyinde olduğu tahmin edilmektedir (Milner et al., 1996). Yalçın (1999) ise İskoçya daki süt sığırcılığı işletmelerinde mastitisten kaynaklanan ekonomik kaybın inek başına yılda 140 düzeyinde olduğunu hesaplamıştır. Mastitis, genel olarak klinik ve subklinik olmak üzere başlıca iki formda görülmektedir. Alaçam (1991), subklinik mastitislerin klinik olanlara kıyasla 40 defa daha fazla şekillendiğini ve meme bölümlerinde %3-26 oranında süt kaybına neden olduğuna işaret etmektedir. Klinik mastitisin ineğin memesinde ve sağılan sütte kolayca görülebilen belirtileri vardır. Subklinik mastitisin doğrudan tanısı memeden alınan süt örneğinde yapılacak mikrobiyolojik analizlerle sağlanır. Subklinik mastitisin tanısı amacıyla kullanılan dolaylı tanı yöntemleri ise sütte somatik hücre sayımı ve sütün elektriksel iletkenliğinin ölçülmesidir (Alaçam, 1991; Nielen et al., 1992). Mastitisli meme dokusunda süt salgı hücrelerinin geçirgenliği artmaktadır. Bu durum Na ve Cl iyonlarının kandan süte geçmesine ve iyon konsantrasyonun artması sonucunda sütün elektriksel iletkenliğinin yükselmesine neden olmaktadır (Nielen et al., 1992; Moallem et al., 2002; Norberg et al., 2004).

32 Sütün elektriksel iletkenliği sağım sistemine entegre edilen ölçüm sensörleri aracılığıyla otomatik olarak belirlenebilmektedir. Burada ölçüm ya her meme çeyreğinden sağılan sütte ayrı olarak ya da toplam sağılan sütte gerçekleşmektedir (Nielen et al., 1992; Oldolff, 2001). Ayrıca, klinik mastitisin başlangıç aşamasında artan iletkenlikle birlikte hayvanın süt veriminde de önemli azalma görülmektedir. Yazılım, sistemdeki her hayvana ait ilgili ölçüte ilişkin aritmetik ortalama ve standart sapma değerlerini hesaplamakta ve kullanmaktadır. Bu hesaplamalarda genelde geriye doğru belli uzunlukta bir döneme (ör. Son 10 güne) ait ölçüm değerleri kullanılarak bir ortalama ve standart sapma hesaplanmaktadır. Güncel ölçümün ortalamadan farkı alınarak standart sapma değerine bölünmek suretiyle bir standardizasyon uygulanmakta ve elde edilen standart değer, kullanıcı tarafından belirlenen bir eşik değerin üzerinde ise sistem o gözleme illişkin uyarı vermektedir. Şüpheli hayvanlar, hem bilgisayar başındaki kullanıcıya hem de sağım yerindeki sağımcıya on-line veri bağlantısıyla bildirilmektedir. Burada kullanılan parametreler kullanıcı tarafından ayarlanabilmektedir (Westfalia, 2002; S.A.E. Afikim, 2004, 2006). Sütteki elektrik iletkenlik değerindeki değişimden yararlanılarak belirlenen olası hastalık durumu erken teşhis ve tedavi olanağı sağladığından, tedavide başarı oranı ve sağım etkinliği artmaktadır (Pocknee, 2003). Bir sürü yönetim sistemine ait yazılım tarafından, kaydedilmiş süt verim ve elektrik iletkenlik bilgilerini kullanarak mastitis şüpheli bir inek için oluşturulmuş grafik Şekil 11 de yer almaktadır.

33 Mavi: süt verimi, kırmızı: elektriksel iletkenlik Şekil 11. Elektriksel iletkenlik ve süt verimindeki ani değişimden yararlanarak mastitisin erken tanısı (S.A.E. Afikim, 2004, 2006) 2.1.6.2. Metabolik arazların tanısı Ketozis; buzağılama sonrası 2-7 haftalık dönemde ortaya çıkan, görülme sıklığı %1.1-9.2 arasında değişen metabolik bir hastalıktır. Klinik hale gelmiş ketozis tedavi masrafları, düşen süt üretimi, üreme üzerindeki olumsuz etkisi ve zorunlu ayıklamaya sebep olması gibi nedenlerle hayvancılık işletmelerine pahalıya mal olmaktadır (Nielsen et al., 2005). Bilgisayarlı sürü yönetim sistemine ait uzman yazılım, süt verimi, vücut ağırlığı ve vücut kondisyon puanı ölçütlerindeki değişimi, doğum sonrası dönemde özellikle yüksek verimli hayvanlarda sıkça karşılaşılan ketozis hastalığının tanısı amacıyla kullanmaktadır.

34 Ketozis olaylarında hayvanın süt veriminde, vücut ağırlığında ve kondisyon puanında belirgin düşüşler olmaktadır (Moallem et al., 2002). Bilgisayarlı sürü yönetim sistemleri, otomatik olarak toplanan süt verimi ve canlı ağırlık değerlerindeki ani değişimleri analiz etmek suretiyle sürülerde ketozis olaylarının da erken tanısına katkı sağlamaktadır. Bir sürü yönetim yazılımı tarafından oluşturulmuş eğri (Şekil 12), süt verimi ve vücut ağırlığındaki değişimden yararlanılarak saptanan bir ketozis vakasını ve sonrasında yapılan tedaviye bağlı olarak vücut ağırlığında ve süt veriminde sağlanan artışı göstermektedir. Mavi: süt verimi, açık mavi: vücut ağırlığı Şekil 12. Süt verimi ve vücut ağırlığındaki değişim verilerinden metabolik hastalıkların tanısında yararlanılması (S.A.E. Afikim, 2004, 2006)

35 2.1.6.3. Ayak arazlarının tanısı Bilgisayarlı sürü yönetim sistemleri tarafından otomatik olarak toplanan süt verim, aktivite ve yem tüketim verileri olası ayak sorunlarının saptanmasında kullanılmaktadır. Sistemde yer alan uzman yazılımlar söz konusu verileri değerlendirdiğinde, düşen süt verimiyle birlikte azalan hareketlilik ve yem tüketiminin hayvanda olası bir ayak sorununu işaret ettiğini belirlemektedir (Frost et al., 1997). Şekil 13 de bir sürü yönetim yazılımı tarafından oluşturulmuş, günlük hareketlilik değerlerindeki değişimleri, ortalama adım sayısı/saat biriminden gösteren bir grafik yer almaktadır. Şekil 13. Bir inekte saatte ortalama adım sayısı değerlerindeki değişimden yararlanarak ayak arazlarının erken tanısı (S.A.E. Afikim, 2004, 2006)