Lo stress termico nelle bovine da latte è un problema sempre più pressante, con conseguenze dirette su produzione lattea, comportamento alimentare e benessere animale. Le strategie di mitigazione tradizionali, come ventilazione e docce, spesso si rivelano insufficienti di fronte alle mutevoli condizioni ambientali.
Tuttavia, grazie alle più avanzate tecnologie a monitoraggio continuo è possibile sviluppare sistemi predittivi per ottimizzare le strategie di raffrescamento. L'obiettivo dello studio è valutare l'efficacia di un sistema di supporto decisionale autonomo basato sull'analisi di dati comportamentali e ambientali per definire i programmi di raffrescamento della mandria.
Lo studio condotto presso l'azienda spagnola More Holstein di Bétera (Valencia), un allevamento di circa 3.500 bovine da latte per Danone Spa, ha esplorato l'efficacia di un sistema di supporto decisionale autonomo. L'obiettivo era definire programmi di raffrescamento basati sull'analisi di dati comportamentali e ambientali. La ricerca si è focalizzata su un gruppo di 65 vacche in lattazione durante l'estate del 2022.
Ogni bovina è stata equipaggiata con accelerometri da collare Gea per monitorare continuamente i tempi dedicati a ingestione, ruminazione e affanno. Parallelamente, una stazione meteorologica aziendale ha fornito dati orari di temperatura e umidità per il calcolo dell'Indice di Temperatura-Umidità (Thi), mentre l'azienda ha fornito i dati sul consumo alimentare.
Combinando questi dati, è stato sviluppato un modello predittivo per valutare con precisione lo stress da caldo. Questo modello, basato sulle correlazioni tra fattori ambientali e comportamenti osservati, ha permesso di prevedere lo stress termico (espresso in tempo di affanno) tramite l'algoritmo:
Affannot = β0 + βSh + βTHI + βT° + βC + βR + βI + βShf + ε
Dove β0 è l'intercetta e i coefficienti β indicano l'impatto di variabili come frequenza docce (Sh), Thi, temperatura (T°), consumo alimentare (C), ruminazione (R), ingestione (I) e frequenza docce ottimale (Shf).
I risultati di una prima analisi dei dati hanno mostrato una correlazione positiva (0,45) tra Thi e affanno, indicando che bovine esposte a condizioni di stress termico tendono ad aumentare significativamente i tempi di affanno, e correlazioni negative tra Thi e ruminazione (-0,30) e tra Thi e ingestione (-0,19), confermano gli effetti dello stress da caldo sui comportamenti chiave per assicurare il benessere dell’animale. Le analisi hanno inoltre rivelato un calo progressivo della produzione lattea all'aumentare dell'indice di stress termico.
Grafico sulla produzione lattea nelle sessioni di mungitura
(Fonte: Marica Marchese)
Implementando il modello predittivo in un sistema di gestione automatico dei dati, è stato possibile generare un programma ottimizzato della frequenza delle docce. Questo ha permesso di regolare dinamicamente gli interventi di raffreddamento in base ai punteggi di affanno previsti. L'algoritmo ha identificato in quattro docce giornaliere la strategia ottimale, riducendo il tempo medio di affanno da 17,44 minuti all'ora a 8,00 minuti all'ora, con una previsione di riduzione del 90,42% delle manifestazioni di stress termico.
Ciò si tradurrebbe in una significativa riduzione delle perdite produttive e in un miglioramento del benessere animale, con un risparmio economico stimato di diverse migliaia di euro durante la stagione estiva.
Grafico sull'esposizione ambientale
(Fonte: Marica Marchese)
Lo studio conferma l'importanza dei dati comportamentali nella gestione dello stress termico, dimostrando l'efficacia del modello nel prevedere episodi di stress, soprattutto nel periodo estivo critico. La gestione su base predittiva non solo ottimizza l'uso di risorse idriche ed energetiche, ma porta anche a comportamenti alimentari più stabili e a una maggiore efficienza produttiva.
È fondamentale integrare tecnologie Internet of Things (IoT) all'avanguardia per migliorare la precisione nella raccolta e nell'elaborazione dei dati comportamentali, specialmente negli allevamenti intensivi. L'obiettivo è sviluppare sistemi che forniscano previsioni accurate dello stress termico e dei suoi effetti a costi contenuti e con minori complessità logistiche.
Le prospettive future includono l'integrazione di reti neurali e processi di automazione più sofisticati per aumentare la precisione predittiva oltre il 70%. In sintesi, questo studio pone le basi per l'implementazione di sistemi di Precision Livestock Farming nella gestione dello stress termico, dimostrando il potenziale dell'approccio predittivo per un allevamento più efficiente e sostenibile.
È cruciale continuare a sviluppare e validare questi strumenti, adattandoli alle esigenze in evoluzione dell'industria lattiero casearia moderna. L'integrazione di questi sistemi nei software di gestione esistenti rappresenta il passo successivo per diffondere la tecnologia e fornire agli allevatori strumenti avanzati per migliorare il benessere animale e l'efficienza produttiva.
Marica Marchese, categoria "Zootecnia"
(Fonte: Marica Marchese)
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A cura di Marica Marchese
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