모돈 산차 구성비와 도태 모돈의 누적 생산성적 평가 -1
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- 닥터스와인 작성
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우리가 농장의 생산성적을 평가할때 가장 많이 사용하는 지표는 PSY, MSY이다. 이 지표들은 일년동안 모돈 1두가 이유 또는 판매한 돼지의 두수를 의미한다.
1년 동안 농장내 모돈들의 평균 생산성적이 아닌 후보돈으로 처음 도입된 이후 도태될때까지 누적 생산성적 평가도 굉장히 중요하다. 개체별 모돈의 PSY 성적이 30두 이상으로 우수할지라도 비싼 후보돈 도입후 어린 산차에 빨리 도태된다면 경제적 관점에서 결코 이득이 아니다.
모돈의 평균 도태산차가 3.1~3.7산에서 손익분기점을 넘게되고 이전에 도태될 경우 잠재적 이익에서 손해로 계산된다 (Stalder et al. 2003).
자돈으로부터 모돈의 순이익은 1산 -> 5산으로 증가할때 145.80달러 -> 390.20달러로 증가하고 일생동안 모돈의 순이익은 1산 -> 8산으로 증가할때 -272.8달러 -> 1,944.90달러로 증가한다. 모돈의 도태산차가 증가할수록 모돈당 일생동안 순이익은 증가한다(Sasaki et al. 2012).
이번 주제에서는 모돈 산차 구성비와 도태 모돈의 누적 생산성적 평가의 중요성에 대해서 자세히 알아보겠다.
1. 농장의 모돈 산차 구성 비율
* 후보돈 대체율과 모돈 산차 구성
후보돈 구입은 농장에서 가장 중요한 생산비중 하나이며 이상적인 산차 구성을 유지하기 위해서 후보돈 대체율을 약 40~50%를 권장하고 있다.
아래 A,B농장을 대상으로 후보돈 대체율과 산차 구성 구조의 차이점을 살펴보겠다. 지난 3년간 평균 모돈 산차와 후보돈 대체율은 다음과 같다(표 1).
B농장은 A농장보다 20%이상 낮은 후보돈 대체율을 기록했음에도 불구하고 오히려 평균 모돈 산차는 감소했고 반대로 A농장은 증가했다.
(표 1) 2014 ~ 2016년 A,B농장의 모돈 평균 산차와 후보돈 대체율이유가 무엇일까? 생산성적을 유지하기 위해 모돈을 도태시킨만큼 후보돈 도입이 필요하기 때문에 후보돈 대체율은 분명히 두 농장의 도태 모돈 숫자와 관련이 있다. 따라서 A농장은 모돈 도태율이 더 높을것이 분명하다.
그렇다면 A농장의 도태율은 왜 높았을까? 2016년 번식사이클당 도태 모돈 비율을 보면 해답이 있다. A농장은 이른 산차에서 더 많은 모돈들이 도태됐다(그림 1).
(그림 1) 2016년 A,B농장의 번식 사이클당 도태 모돈 비율A농장은 어린 산차에서 도태비율이 높기 때문에 후보돈 대체율 증가, 3~5산 비율 감소 그리고 전체 모돈 두수 감소를 피하기 위해 많은 노산돈을 유지하는 'U' 모형의 산차 구성비가 나타나게 된다(그림 2).
(그림 2) 2016년 12월 31일까지 A,B농장의 번식 사이클당 산차 구성비결과적으로 최초 번식 사이클에서 모돈 손실 최소화는 농장의 경제적 효율 측면에서 3가지 긍정적인 효과를 가져온다. 첫번째 필요한 후보돈 구입 비율 감소, 두번째 모돈의 생산일수 증가로 후보돈 구입에 대한 투자 수익률 개선, 세번째 평균 모돈 산차 증가이다.
그렇다고 2회 이상 재발, 분비물이 계속 나오는 유산돈 등 어린 산차 모돈들을 농장에 계속 잔류시켜서는 안된다.
* 이상적인 산차 구성의 문제점
일반적으로 현대 양돈 산업에서 가장 좋은 산차 구성은 산차가 증가함에 따라 모돈 비율이 점차 감소하는 삼각형 형태(triangular shape)이다(그림 3).
이런 산차 구성은 매우 좋고 생산성에 도움이 되지만 정말로 가장 좋은 산차 구성일까?
(그림 3) A,B농장의 산차 구성 비율A,B농장의 모돈 산차 구성 비율을 조금더 세분화해서 관찰하면 다음과 같다(그림 4).
B농장은 A농장보다 초산돈 비율이 낮기 때문에 농장의 모돈수를 유지하기 위한 연간 후보돈 대체율을 적게 가져갈 수 있고 경제적인 절약이 가능하다.
또한 3~4산의 경제적 산차 모돈 비율이 더 높고 초산돈 사이클 경사도가 낮기 때문에 초산돈 사이클에서 도태되는 모돈이 감소한다.
(그림 4) A,B농장의 1~4산, 5~7산이상 모돈 비율 차이2. 도태 모돈의 일생동안 누적 이유두수 평가
* 일생동안 모돈두당 이유두수와 숨겨진 index
모돈 도태시 모돈 스스로 농장에 적응하는데 필요한 기간 손실과 일생동안 모돈의 이유두수 지표를 간과해서는 안된다. 서로 유사한 조건의 2농장을 예를 들어보겠다.
A농장이 평균 이유두수는 높은 반면에 B농장은 짧은 포유일수로 인한 회전율 증가로 부족한 부분을 보충했기 때문에 두 농장의 2017년 PSY는 비슷했다(표 2).
(표 2) 2017년 A,B농장의 주요 성적 지표들두 농장의 폐사 모돈의 주요 정보들에서 가장 큰 차이점은 모돈 산차이다. B농장은 A농장보다 약 1회 분만 횟수가 많았기 때문에 분만당 폐사 모돈의 평균 이유두수는 낮았음에도 일생동안 이유두수는 더 높게 나타났다(표 3).
B농장의 폐사 모돈은 더 긴 생산일수를 가짐으로써 A농장보다 5.55두를 더 많이 이유했다.
(표 3) 2017년 A,B농장의 폐사 모돈 정보도태 모돈도 폐사 모돈과 마찬가지로 B농장에서 더 높은 산차를 기록하면서 일생동안 이유두수가 더 높았다(표 4).
(표 4) 2017년 A,B농장의 도태 모돈 정보* 2019년 PSY 25.0두 이상 33개 농가들의 도태 모돈의 누적 이유두수
2019년 PSY 25.0두 이상 33개(일부 제외) 농가들의 모돈 8,663두의 도태산차와 누적 이유두수를 비교했다. 농장의 PSY 성적과 모돈의 평균 도태 산차 사이의 연관성은 없었다(p=0.3805)(그림 5).
(그림 5) 2019년 PSY 25두 이상 33개 농가들의 PSY와 모돈 평균 도태 산차 사이의 관계농장의 PSY 성적과 누적 이유두수 사이의 연관성은 없었다(p=0.7309)(그림 6).
(그림 6) 2019년 PSY 25두 이상 33개 농가들의 PSY와 누적 이유두수 사이의 관계농장의 PSY 성적과 관계없이 농장별 모돈 평균 도태 산차가 높을수록 모돈당 누적 이유두수가 높게 나타났다(p<0.0001)(그림 7).
(그림 7) 2019년 PSY 25두 이상 33개 농가들의 농가별 모돈 평균 도태 산차와 누적 이유두수 관계(Linear regression)모돈 8,660두의 개체별 도태 산차와 누적 이유두수도 마찬가지로 도태 산차가 높을수록 누적 이유두수가 높게 나타났다(p<0.0001)(그림 8).
(그림 8) 2019년 PSY 25두 이상 33개 농가들의 개체별 모돈 평균 도태 산차와 누적 이유두수 관계(Linear regression)PSY가 동일한 농장 2개씩 3그룹을 비교해보면 가장 큰 차이는 도태 모돈의 평균 산차와 누적 이유두수이다. PSY 28.9두인 B농장의 도태 모돈은 A농장보다 일생동안 분만횟수 2.5회, 누적 이유두수 26.5두가 더 많았다(표 5).
(표 5) 2019년 PSY가 동일한 농장들의 도태모돈의 생산성적 비교관련자료
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