Sammenhenger mellom lynne og utmelkingsegenskaper hos NRF, vurdert subjektivt og registrert objektivt i melkerobot (2014)

## **Forord**

Tiden går fort, om mulig fortere jo eldre man blir. Fem år på NMBU (UMB da jeg startet) er allerede tilbakelagt! Tusen takk for fem fine og lærerike år, til alle medstudenter og forelesere.

Storfe, særlig melkeku, har med tiden blitt min store lidenskap. Takk til veileder Bjørg Heringstad for at jeg fikk skrive om det jeg interesserer meg aller mest for, storfe og avl. Du er alltid imøtekommende og hjelpsom, og har uten tvil vært den beste veileder jeg kunne hatt! Takk til medstudenter Lina og Marit, og til Anne Guro Larsgaard i Geno for korrekturlesing av oppgaven.

Tusen takk til folk og fe i fjøset. Jeg kommer til å savne alle «damene» mine, det var alltid godt å komme på jobb til dere etter noen timer på skolebenken.

Familien, venner og ikke minst Øyvind som alltid stiller opp for meg, fortjener den største takken av alle!

NMBU, 14 mai 2014

## **Sammendrag**

Andelen kyr som melkes i melkerobot er stadig økende, spesielt i Norge. Melkeroboten bidrar med store daglige mengder data registrert på hver enkelt ku. Informasjonen som registreres under melking bidrar med objektive registreringer på flere ulike egenskaper.

Formålet med denne oppgaven var å gjennomføre genetiske analyser av utmelkingsegenskaper og lynne registrert i melkerobot. Data fra 46 besetninger med DeLaval melkerobot, og totalt 4764 kyr av rasen NRF med til sammen 1 853 900 daglige observasjoner ble analysert. Varianskomponenter og arvegrader ble estimert. Analyserte egenskaper var kg melk per minutt bokstid (MelkHastBoks), andelen melkinger med avspark (pAvsp) og andelen ufullstendige melkinger (pUfullst) registrert i melkeroboten. Informasjon om lynne, lekkasje og utmelkingshastighet fra subjektiv vurdering av kyr ble i tillegg hentet fra kukontrollen. Dataene fra den subjektive vurderingen bestod av 329 502 observasjoner på lynne og utmelkingshastighet, og 329 130 observasjoner på lekkasje. Genetisk korrelasjon mellom de tre egenskaper i melkeroboten, og tre subjektivt målte egenskaper ble estimert. Estimerte arvegrader var 0,29 for MelkHastBoks, 0,20 for pAvsp og 0,08 for pUfullst. Det ble funnet moderat genetisk korrelasjon mellom lynne vurdert subjektivt og pAvsp fra melkerobot på 0,54, noe som betyr at kyr klassifisert med dårlig lynne i den subjektive vurderingen, også har større andel melkinger med avspark i melkeroboten. Genetisk korrelasjon mellom pUfullst og lynne var på 0,27. Mellom utmelkingshastighet vurdert subjektivt og MelkHastBoks i roboten ble det funnet høy genetisk korrelasjon på -0,88, og kyr klassifisert med rask utmelkingshastighet, vil gi mer kg melk per minutt bokstid. Dette betyr at informasjonen som registreres i melkeroboten kan brukes som tilleggsinformasjon om kyrnes lynne og utmelkingshastighet, og på sikt erstatte dagens subjektive vurdering av egenskapene. I tillegg bidrar egenskapene MelkHastBoks og pAvsp med informasjon om hvilke kyr som utnytter tiden i roboten mest effektivt.

## **Abstract**

The proportions of cows milked in milking robots are steadily increasing, especially in Norway. Milking robots contribute with large amounts of daily data on each cow. Information are registered during each milking and contributes with objective information on many different traits.

The aim of this study was genetic analyses of milkability and temperament traits, registered in milking robot. Data from 46 Norwegian dairy herds with DeLaval milking robot, with a total of 4764 Norwegian red cows and a total of 1 853 900 daily observations were analyzed. Variance components and heritability were estimated. Traits analyzed were kg milk per minute box time (MelkHastBoks), the proportion of milkings with kickoffs (pAvsp) and the proportion of incomplete milkings (pUfullst) registered in the robot. In addition, information about temperament, leakage and milking speed was obtained from the subjective scoring of cows. The data from the subjective characterization consisted of 329 502 observations for temperament and milking speed, and 329 130 observations for leakage. Genetic correlations between the three traits measured in the robot, and the three subjectively scored measures were estimated.

Estimated heritability was 0,29 for MelkHastBoks, 0,20 for pAvsp and 0,08 for pUfullst. Moderate genetic correlation (0,54) was found between temperament scored subjectively and pAvsp from the robot. This correlation means that cows subjectively classified with bad temperament had higher proportion of milkings with kick offs in the robot. The estimated genetic correlation between pUfullst and temperament was 0,27. Between subjectively assessed milking speed and MelkHastBoks from the robot, the estimated genetic correlation was strong negative, -0,88, and therefore cows classified with fast milking speed give more kg milk per minute boxtime. Results suggests that information registered in the robot can be used in addition to subjective registered information on milking speed and temperament of dairy cows. In long term, information from the robot may replace today's subjective measurement of the traits. MelkHastBoks and pAvsp also gives information of how efficient the cow use the robot, traits are directly associated with the capacity of the milking robot.

## **Innhold**

| 1.0 Innledning............................................................................................................................. | 1  |
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----|
| 2.0 Historie om NRF og dagens avlsarbeid................................................................................                    | 3  |
| 2.1 Registrering av utmelkingshastighet og lekkasje                                                                                         | 5  |
| 2.2 Registrering av lynne........................................................................................................           | 5  |
| 3.0 Melkeroboten                                                                                                                            | 6  |
| 3.1 Bakgrunn                                                                                                                                | 6  |
| 3.2 Registrering av egenskaper i melkeroboten......................................................................                         | 7  |
| 3.2.1 Utmelkingshastighet og lekkasje i melkerobot                                                                                          | 8  |
| 3.2.2 Lynne i melkerobot                                                                                                                    | 9  |
| 4.0 Tradisjonell vurdering av utmelkingshastighet, lekkasje og lynne                                                                        | 10 |
| 5.0 Materiale og metode...........................................................................................................          | 12 |
| 5.1 Datasett fra melkerobot (AMS)                                                                                                           | 12 |
| 5.1.1 Krav til utvelgelse av data                                                                                                           | 13 |
| 5.3 Definisjon av egenskaper registrert i melkerobot...........................................................                             | 13 |
| 5.2 Data fra Kvigevurderingen                                                                                                               | 17 |
| 5.4 Slektskapsfil....................................................................................................................       | 19 |
| 5.5 Modeller..........................................................................................................................      | 19 |
| 5.6 Genetisk korrelasjon                                                                                                                    | 24 |
| 5.7 Arvegrad, h 2                                                                                                                           |    |
| 5.8 Gjentaksgrad, w 2                                                                                                                       |    |
| 5.9 Permanent miljøvarians, c 2                                                                                                             |    |
| 6.0 Resultat............................................................................................................................... | 26 |
| 6.1 Varianskomponenter og arvegrad...................................................................................                       | 26 |
| 6.2 Korrelasjoner                                                                                                                           | 26 |
| 6.3 Faste effekter                                                                                                                          | 29 |
| 6.3.1 Effekt av gård og kalvingsår                                                                                                          | 29 |
| 6.3.2 Effekt av laktasjonsnummer og alder i måneder.....................................................                                    | 30 |
| 6.3.3 Effekt av kalvingsår og kalvingsmåned                                                                                                 | 32 |
| 6.4 Avlsverdier                                                                                                                             | 32 |
| 6.4.1 Estimerte avlsverdier for kyr...................................................................................                      | 32 |
| 6.4.2 Estimerte avlsverdier for okser................................................................................                       | 34 |

| 7.0 Diskusjon............................................................................................................................ | 39 |
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----|
| 7.1 Arvegrader......................................................................................................................      | 39 |
| 7.2 Genetiske korrelasjoner                                                                                                               | 42 |
| 7.3 Faste effekter                                                                                                                        | 44 |
| 7.4 Avlsverdier                                                                                                                           | 45 |
| 7.5 Feilkilder, modellen og videre anbefalinger...................................................................                        | 45 |
| 8.0 Konklusjon                                                                                                                            | 48 |
| 9.0 Referanser........................................................................................................................... | 49 |

## **1.0 Innledning**

Den norske og Europeiske husdyrproduksjonen er preget av en utvikling i retning av færre og større enheter. De siste 10 årene har det gjennomsnittlige antallet norske melkekyr per bruk økt fra 17 til 24 kyr, og antallet norske gårder med melkekyr er redusert med nesten 40 % [\(Statistisk sentralbyrå 2014\)](#page-57-0). Jordbruket har blitt mer industrialisert, og teknologiske hjelpemidler bidrar til å øke effektiviteten i arbeidet. Automatiske melkingssystemer (AMS) eller såkalte melkeroboter, er ett av de teknologiske bidragene som har bidratt til effektiviseringen i melkeproduksjonen på storfe.

I dag blir over 30 % av norske kyr melket i AMS, og antallet fjøs med melkerobot er stadig økende. Det kan antas at norsk melkeproduksjon i fremtiden hovedsakelig vil baseres på kyr melket i robot. Derfor er det nødvendig å undersøke hvilke egenskaper som bør inkluderes i avlsarbeidet hvis en vil selektere for kyr som er effektive i roboten. Roboten gir subjektiv informasjon om hver enkelt ku, noe som kan bidra til høyere arvegrad og sikkerhet på avlsverdier for enkelte egenskaper. I tillegg er det lett å samle in data på kyrne fra melkeroboten. Det kan tenkes at nesten alle registreringer på kyrnes egenskaper til avlsarbeidet i fremtiden, vil kunne gjøres automatisk fra melkerobotene.

Store mengder informasjon lagres i datasystemet tilknyttet melkeroboten. Blant annet registreres informasjon om kyrnes melkemengde, oppholdstid i roboten, antallet avspark med påfølgende påsett og celletall vurdert som elektrisk konduktivitet ved hver melking. Dette er data som kan brukes i avlsarbeidet, og det er derfor viktig å få på plass ett system med rutinemessig innsamling av disse dataene til kukontrollen*.* Med registrering av så store mengder daglig informasjon er det selvsagt ikke alt som er like viktig for avlsarbeidet, og derfor må relevant informasjon sorteres ut. For å finne hvilke registreringer som er vesentlige mål for videre bruk, bør det beregnes arvegrader på egenskapene. De genetiske korrelasjonene mellom robotegenskapene og dagens registrering av tilsvarende egenskap til avlsarbeidet, bør estimeres for å vurdere kvaliteten på informasjonen fra roboten.

Det finnes lite forskning basert på data fra AMS i Norge. Med denne oppgaven, og tidligere arbeid ved institutt for husdyr- og akvakulturvitenskap [\(Bugten 2013\)](#page-54-1), er man i gang med å ta i bruk data fra AMS til å beregne arvbarhet og genetiske korrelasjoner.

En melkerobot er en stor investering, og det er derfor viktig med høy inntjening for å sikre lønnsomheten. Kyrne som melkes i roboten bør ikke oppholde seg i roboten lenger enn nødvendig, og kg melk per melking bør være høy for å utnytte robotens kapasitet. Stort antall avspark og ufullstendige melkinger kan gi unødvendig lang oppholdstid i roboten og forlenge robotens tidsforbruk for påsett av spenekoppene. Lynne og utmelkingshastighet er egenskaper som sier noe om hvordan kyrne oppfører seg under melking, og er spesielt viktig i melkeroboten.

Det overordnede formålet er å vurdere om data fra AMS kan brukes for å definere egenskaper som kan gi tilleggsinformasjon, og på sikt erstatte dagens utmelkingsegenskaper og lynne i avlsarbeidet på NRF. Det har blitt funnet høy arvegrad og gjentaksgrad for analyserte egenskaper fra melkeroboten, og korrelasjon med tilsvarende egenskap vurdert subjektivt [\(Byskov et al. 2012;](#page-54-2) [Carlström et al. 2013;](#page-54-3) [Carlström et al. 2014;](#page-54-4) [Rinell 2013\)](#page-56-0). En studie på svensk Holstein fant signifikant genetisk korrelasjon mellom lynne registrert subjektivt, med to mål på avspark i roboten [\(Rinell 2013\)](#page-56-0). Rinell (2013) fant arvegrad på 0,31 for andelen melkinger med avspark og arvegrad på 0,06 for antallet avspark i roboten. [Bugten \(2013\)](#page-54-1) fant i sin masteroppgave en arvegrad på 0,29 for utmelkingshastighet målt som kg melk/min bokstid i roboten, og konkluderte med at robotegenskapen er ett godt mål på utmelkingshastighet sammenliknet med dagens utmelkingshastighet målt subjektivt i kvigevurderingen.

Formålet med denne studien er å undersøke om andelen melkinger med avspark, andelen ufullstendige melkinger og utmelkingshastighet målt som kg melk per minutt bokstid i melkeroboten kan brukes i avlsarbeidet. Arvegrad og genetiske korrelasjoner mellom robotegenskapene skal estimeres. Videre er det interessant å beregne genetisk korrelasjon mellom disse tre egenskapene i melkeroboten, og lynne, lekkasje og utmelkingshastighet vurdert subjektivt i kvigevurderingen. Avlsverdier for andelen melkinger med avspark, andelen ufullstendige melkinger og kg melk per minutt bokstid vil bli estimert. Hypotesen er at andel melkinger med avspark og andel ufullstendige melkinger bidrar med informasjon om kyrnes lynne. Egenskapen kg melk/min bokstid sier noe om melkemengden kua gir i forhold til tidsforbruk i roboten. Det er derfor ønskelig finne ut om noen kyr kan klassifiseres som mer effektive i roboten enn andre. De mest effektive kyrne er rolige under melking og produserer mye melk per minutt bokstid. Det er mulig at sannsynligheten for avspark i roboten for de mest effektive kyrne vil være lav.

## **2.0 Historie om NRF og dagens avlsarbeid**

Norsk rødt fe (NRF) er den mest utbredte melkekurasen i Norge. Det er en rase avlet både for kjøtt- og melkeproduksjon, men rasetypisk er NRF slankere og mindre kjøttfulle enn andre kombinasjonsraser som for eksempel Simmental, derav blir den betegnet som en melkerase [\(Steine et al. 2004\)](#page-57-1). Rasen utgjør om lag 95 % [\(Geno 2010\)](#page-54-5) av totalt 240 000 melkekyr i Norge [\(SLF, 2013\)](#page-57-2). De resterende kyrne består av krysninger eller renrasede dyr av Holstein, Jersey, Simmental eller de gamle norske rasene Telemarksfe og Sidet trønder-og nordlandsfe. NRF har vært den dominerende melkerasen i landet siden den ble utviklet som en krysningsrase på slutten av 1930 tallet. Avlslaget for Hedemarksfe og avlsforeningen for Hornet slettefe slo seg sammen i 1939, og det nye navnet ble «Den norske avlsforening for rødt og hvitt fe», og var begynnelsen på NRF [\(Geno 2014c\)](#page-55-0). NRF rasen ble på 50-tallet krysset med Svensk rød og hvit buskap (SRB), svensk og finsk Ayrshire i tillegg til Frieser-Holstein innblanding fra USA og Canada [\(Syrstad 2010\)](#page-57-3). Senere ble også nesten alle de lokale storferasene i Norge krysset inn [\(Sæther 2002\)](#page-57-4). Det var den tidligere sjefen i NRF nå kalt Geno, Helge Bekkedal, som under et møte på Hamar i 1935 foreslo å fokusere på de dyra som produserte best uavhengig rase. Med dette ble NRF dannet med hovedfokus på dyras egenskaper hvor krysning på tvers av raser var tillatt [\(Hersleth 2010\)](#page-55-1).

Avlsorganisasjonen til NRF startet i 1952 med å avkomsgranske avlsoksene sine. I 1956 ble egenskaper som eksteriør, jur og utmelkingshastighet gransket og inkludert i avlsarbeidet. Dette ble gjort i forbindelse med bruken av ny teknikk og dataverktøy [\(Hersleth 2010\)](#page-55-1). I dag avkomsgranskes årlig 115 okser hvorav de 10-12 oksene med best resultat blir eliteokser. Eliteoksene står for 60 % av inseminasjonene gjort med NRF sæd, og ungokser står for 40 % av inseminasjonene [\(Geno 2012a\)](#page-54-6). Avkomsgranskningen med store avkomsgrupper bidrar til høy sikkerhet på oksenes avlsverdi, også for egenskaper med lav arvegrad. NRF har ett bredt avlsmål hvor helse og fruktbarhetsegenskaper er inkludert. Avlsmålet består av totalt 11 egenskapsgrupper hvor melk, mastitt, fruktbarhet og jur er høyest vektlagt med henholdsvis 28, 21, 18 og 15 % vektlegging. Bein, kjøtt, lynne, utmelkingshastighet, kalvingsvansker, dødfødsler og andre sykdommer har fra 0,5 til 15 % vekt i samla avlsverdi. Under andre sykdommer inngår de vanligste produksjonssykdommene hos melkekyr, som er melkefeber, ketose og tilbakeholdt etterbyrd. Figur 1 viser at helse og fruktbarhet har vært inkludert i avlsmålet siden 1974 [\(Geno 2009\)](#page-54-7). Med fokus på disse egenskapene er NRF kua ifølge Geno «ei frisk og funksjonell ku». Tidlig vektlegging av funksjonelle egenskaper med lav arvegrad har gitt NRF fortrinn på det internasjonale markedet med god helse og livskraftige kalver.

Dette har gjort NRF til en ettertraktet eksportvare. Krysningsforsøk i bl.a. USA, Irland og Canada vist at Holstein og NRF krysninger gir kyr med bedre helse og fruktbarhet enn renrasa Holstein kyr [\(Geno 2012b\)](#page-54-8).

**Figur 1.** Utvikling i den prosentvise vektleggingen av egenskapene inkludert i samla avlsverdi for NRF fra 1962 til 2012 [\(Geno 2012c\)](#page-54-9).

Siden avlsarbeidet på NRF startet har avlsmålet stadig inkludert flere egenskaper. Underveis har proteinprosent, lekkasje, ekstraspener og hanndyrfruktbarhet blitt fjernet fra samla avlsverdi. Det blir imidlertid fremdeles registrert informasjon om kyrnes lekkasje, og det regnes avlsverdier på egenskapene selv om den ikke er med avlsmålet lenger (Heringstad, 2014 pers. kom).

Fra og med 2010 har det vært omtrent 60 avlsrådgivere som har ansvar for å reise rundt i besetninger og måle eksteriør på førstegangskalvere ved såkalte kvigemålinger [\(Nævdal](#page-56-1)  [2010\)](#page-56-1). Årlig er det omtrent 18 000 kviger som listes aktuelle for målingen, hvorav flesteparten er etter ungokser og en liten andel er etter eliteokser. Rådgiverne trenger kun å måle 70 % av de utvalgte kvigene, men det bør være omtrent 120 vurderte døtre etter hver okse [\(Geno 2013\)](#page-54-10). I kvigemålingen er det egenskapene beinstilling, bein- og klauvkvalitet og jureksteriør som vurderes. Lynne og utmelkingsegenskapene vurderes av bonden selv i en såkalt kvigevurdering [\(Geno 2014b\)](#page-55-2).

## **2.1 Registrering av utmelkingshastighet og lekkasje**

Utmelkingshastighet og lekkasje vurderes i dag på en skala fra 1 til 3, hvor kua er henholdsvis rask, middels eller sein ved melking og har ingen, noe eller mye lekkasje. Lekkasje kan i tillegg registreres som «vet ikke» og gis karakteren 4 dersom det er usikkerhet knyttet til om kua lekker. Egenskapene utmelkingshastighet og lekkasje har vært vektlagt i avlsmålet til NRF siden 1960-tallet (figur 1). Fra 1997 til 2009 var ikke utmelking vektlagt i samla avlsverdi, i dag er egenskapen vektlagt med 1% [\(Geno 2014a\)](#page-54-11). Geno bruker i dag en arvegrad på 0,19 for utmelkingshastighet på NRF kyr [\(Steine et al. 2004\)](#page-57-1).

Arvegraden som brukes i dagens beregning av avlsverdier for lekkasje på NRF kyr er 0,11 [\(Steine et al. 2004\)](#page-57-1). Registreringen av egenskapen skjer utenom vanlig melketid. Det er knyttet store utfordringer til å registrere denne egenskapen hos individer oppstallet i løsdrift, ettersom det er vanskeligere å oppdage hvilke dyr som lekker. Roboten greier heller ikke å fange opp om kyrne lekker når de kommer inn til melking.

## **2.2 Registrering av lynne**

Lynne er per i dag vektlagt med 2 % i samla avlsverdi for NRF [\(Geno 2014a\)](#page-54-11). Arvbarheten for egenskapen er forholdsvis lav, og Geno benytter en arvegrad på 0,09 i dagens avlsarbeid [\(Steine et al. 2004\)](#page-57-1). Tidligere var det avlsrådgiverens oppgave å registrere lynne under melking til kvigevurderingen, men ettersom det er bonden som best kjenner individene er det i dag han som vurderer dette. Skalaen for vurdering er tre-delt, hvorav kyrne betegnes som ekstra snill/rolig, alminnelig eller lei og urolig.

## **3.0 Melkeroboten**

### **3.1 Bakgrunn**

Ideen om ett system som melket kyrne uten bidrag av menneskelig arbeidskraft vokste frem på 1980-tallet i Nederland [\(Castro et al. 2012\)](#page-54-12), og årsaken var stigende lønnskostnader i markedet [\(Bergman 2013\)](#page-54-13). Man hadde kanskje ikke sett for seg at dette systemet skulle bli så populært som i dagens melkeproduksjon, og at det i tillegg skulle vise seg at kyrnes ytelse ville øke ved bruk av nyvinningen. Flere studier har funnet økt melkeytelse ved bruk av melkerobot, fordi kyrne oppstallet i AMS melkes oftere enn ved manuell melking, altså mer enn 2 melkinger per dag [\(Gygax et al. 2007;](#page-55-3) [Jacobs & Siegford 2012;](#page-55-4) [Llach et al. 2004;](#page-56-2) [Svennersten-Sjaunja et al. 2004;](#page-57-5) [Wagner-Storch & Palmer 2003\)](#page-57-6).

Så hvorfor har så mange bønder tatt skrittet og gått til investering av en melkerobot som koster i overkant 1 million kroner? Den gangen melkeroboten ble utviklet var tanken at den skulle erstatte bondens arbeid, og redusere behovet for arbeidskraft i fjøset. Noen undersøkelser har avdekket lavere arbeidsmengde og derfor lavere kostnader forbundet med arbeidskraft i robotbesetninger [\(Bijl et al. 2007;](#page-54-14) [Gustafsson 2009\)](#page-55-5), men generelt har arbeidsoppgavene til bønder med robot endret seg. I AMS besetninger må bøndene bruke mer tid på å håndtere alarmer og feilmeldinger i systemet, og hjelpe kyr inn i roboten dersom de ikke går ofte nok til melking frivillig. Økt utbredelse av AMS de siste årene har bidratt til å lette bondens fysiske arbeid forbundet med melking, og gir mer fleksibilitet rundt fjøsstellet [\(Nodeland 2013\)](#page-56-3). Det er ikke lenger gitt at en bonde som driver med melkeproduksjon trenger å være i fjøset til faste tider for melking av kyrne. At bøndene får mer frihet og er mindre tidsbundet når det gjelder det daglige stellet av dyra er nok en stor motivasjon for investering i robot. Bedre arbeidsmiljø og mer fritid til familie har vist seg å være den viktigste årsaken til at svenske bønder velger å investere i melkerobot [\(Bergman & Rabinowicz 2013\)](#page-54-15). En nederlandsk undersøkelse pekte på fem viktige årsaker til at produsentene ønsket å investere i AMS fremfor et halvautomatisk melkingssystem. Årsakene var mindre arbeid spesielt tungt arbeid, økt fleksibilitet hva gjaldt arbeidstidspunkt, mulighet for at kyrne ble melket mer enn to ganger daglig, ha færre ansatte og behov for å oppgradere melkingssystemet [\(Hogeveen et](#page-55-6)  [al. 2004\)](#page-55-6).

Etter investering i en melkerobot, er det viktig å ha fokus på høyest mulig inntjening av roboten. Inntjeningen er avhengig av melkekvoten. Dersom besetningen har større kvote enn det melkeroboten greier å produsere, er utnyttelse av robotens kapasitet viktig for å sikre høyest inntjening. Kapasiteten kan utrykkes som den tiden roboten er tilgjengelig for melking i løpet av ett døgn, målt som okkupasjonsrate (OR) [\(André et al. 2010\)](#page-54-16). OR sier noe om prosentandelen av døgnet roboten har ledig kapasitet, og bestemmes blant annet av antallet kyr, antall melkinger per ku eller kg melk per melking. Det er viktig at kyrne faktisk bruker tiden i roboten på melking, og ikke ødelegger for robotarmen under påsett av spenekopper.

Besetningens melkekvote vil være med å bestemme hvor viktig det er at robotens kapasitet utnyttes maksimalt. For gårder med større melkekvote enn de klarer å fylle, er det desto viktigere at kyrne som melkes i roboten gir mye melk per tidsenhet. Er kyrne effektive i roboten vil flere kuer kunne melkes på kortere tid. Det er derimot viktig at antallet kyr ikke blir for høyt, da kan melkingsfrekvensen for hver enkelt ku reduseres. Redusert melkingsfrekvens i AMS kan igjen føre til at melkeytelsen reduseres [\(Speroni et al. 2006\)](#page-57-7). En effektiv melkeprosess kjennetegnes ved at kua er rolig og føler seg trygg i roboten, slik at hun har en rask nedgivingsrefleks. Oppholdstiden i roboten er kort uten avspark og annet «plunder», utmelkingshastigheten bør være rask men ikke på bekostning av lekkasje, og kyrne bør gå frivillig til roboten minst to ganger per 24 timer. Melkingsfrekvens i roboten er viktig for melkeytelsen. Flere har funnet økt ytelse for kyr som melkes i roboten, grunnet økt melkingsfrekvens. Det har blitt funnet melkingsfrekvens på 2,47 [\(Rinell 2013\)](#page-56-0) for svensk Holstein, 2,74, 2,71 og 3,04 for henholdsvis Rødt Dansk Melkekvæg, Dansk Holstein og Dansk Jersey [\(Løvendahl & Chagunda 2011\)](#page-56-4). Ved å øke melkingsfrekvensen fra 2 til 4 ganger daglig hos kyr melket på tradisjonelt vis, økte melkeytelsen med 2.2 ± 0.4 kg/dag [\(Soberon et al. 2011\)](#page-57-8). [Neijenhuis et al. \(2004\)](#page-56-5) fant økt daglig melkeytelse på 16 % ved melkingsfrekvens større enn 3.

# **3.2 Registrering av egenskaper i melkeroboten**

Melkeroboten gir store muligheter til å samle inn informasjon om kyrne flere ganger daglig, og det finnes mengder med datamateriale tilgjengelig fra hver enkelt ku som melkes i roboten. Under melking registreres egenskaper som for eksempel utmelkingshastighet, jurets spenekoordinater, total oppholdstid i roboten, avspark og elektrisk konduktivitet på melka. Ved dagens avlsarbeid vil informasjonen om kvigenes jureksteriør, utmelkingshastighet, lekkasje og lynne kun registreres en gang og dette er ved kvigevurderingen og kvigemålingen. I en melkerobot vil informasjon om utmelkingshastighet, speneplassering og oppførsel i roboten gis daglig gjennom hele dyrets liv, og store mengder med informasjon bidrar til sikrere resultater knyttet til de målte egenskapene.

### **3.2.1 Utmelkingshastighet og lekkasje i melkerobot**

Lekkasje og utmelkingshastighet har fra moderat til høy positiv genetisk korrelasjon [\(Luttinen](#page-56-6)  [& Juga 1997;](#page-56-6) [Sivertsen 2011\)](#page-57-9). Det betyr at raskere utmelkingshastighet fører til økt sannsynlighet for lekkasje. Utmelkingshastighet er en optimumsegenskap, hvor det er uønska med både for rask og for sein hastighet ettersom begge bidrar til økt sannsynlighet for mastitt [\(Sivertsen 2011\)](#page-57-9). Arvegrad for utmelkingshastighet registrert i robot varierer fra 0,29 til 0,63 [\(Bugten 2013;](#page-54-1) [Byskov et al. 2012;](#page-54-2) [Gäde et al. 2006\)](#page-55-7), det er høyere enn arvegraden på 0,19 som er det Geno i dag bruker på subjektivt vurdert utmelkingshastighet for NRF [\(Steine et al.](#page-57-1)  [2004\)](#page-57-1). [Bugten \(2013\)](#page-54-1) brukte et mål på utmelkingshastighet som ikke beskrev den direkte utmelkingshastigheten til kua, men kg melk kua melket per minutt oppholdstid i roboten. Denne egenskapen vil derfor beskrive flere faktorer som ikke er direkte knyttet til dyrets fysiologi for melking.

Bruk av informasjon om egenskaper fra melkeroboten kan bidra til høyere arvegrad enn egenskaper som måles subjektivt av avlsrådgiverne eller produsent. En dansk studie av [Byskov et al. \(2012\)](#page-54-2) fant høyere arvegrad for egenskapene utmelkingshastighet og jureksteriør målt i robot sammenliknet med gjennomsnittlig utmelkingshastighet målt med TruTest melkemålere og subjektive mål på jureksteriør. De fant høye genetiske korrelasjoner (>0,90) mellom jureksteriør målt subjektivt og spenekoordinater målt i roboten, det betyr at det er mulig å bruke data fra roboten på jurets utforming i avlsarbeidet. Jureksteriør egenskapene som ble vurdert utfra robotens registreringer i [Byskov et al. \(2012\)](#page-54-2) sin studie, var plassering av fram- og bakspener, jurbalanse, og jurets dybde.

Flere har funnet høyere arvegrader for utmelkingshastighet målt i melkerobot sammenliknet med subjektive mål på utmelkingshastigheten [\(Bugten 2013;](#page-54-1) [Gäde et al. 2006\)](#page-55-7). Dersom den genetiske korrelasjonen mellom egenskapene er høy, betyr det at robotegenskapen og den subjektive vurderingen av tilsvarende egenskap forklarer mye av den samme genetiske variasjonen.

Det finnes per i dag ingen mulighet for å registrere lekkasje i roboten, dette må registreres subjektivt utenom melketid. Det er få studier på forekomsten av lekkasje i robotfjøs. En svensk studie sammenliknet lekkasje hos kyr melket i AMS med kyr melket i to melkingssystem uten melkerobot [\(Persson Waller et al. 2003\)](#page-56-7). Det ble observert signifikant flere tilfeller av kyr med lekkasje ved en anledning i AMS enn for de som ble melket

konvensjonelt i løsdrift eller båsfjøs. Kyr som lakk melk tre ganger daglig eller mer, ble beregnet til 44 % i AMS og kun 14% i de to konvensjonelle fjøsene. Det var tre ganger så høy sannsynlighet for at kyrne i AMS lakk melk tre ganger daglig eller flere [\(Persson Waller et al.](#page-56-7)  [2003\)](#page-56-7). For observasjoner av lekkasje innenfor 4 timer etter forrige melking var halvparten av disse forbundet med en ufullstendig melking i roboten. Ifølge [Persson Waller et al. \(2003\)](#page-56-7) er kan lekkasje for kyr med vellykkede melkinger være ett mindre problem i AMS, ettersom melkingsfrekvensen i roboten er høyere.

### **3.2.2 Lynne i melkerobot**

Det finnes flere årsaker til å avle for kyr med godt lynne. [Steine et al. \(2004\)](#page-57-1) beskriver at verdien i å avle for kyr med ett godt lynne vises ved at arbeidsforbruket antageligvis blir lavere, samt at arbeidsmiljøet trolig bedres ved at jobben blir lettere og sikrere for bonden. I tillegg har man funnet en sammenheng mellom godt lynne og økt utmelkingshastighet [\(Lawstuen et al. 1988;](#page-55-8) [Visscher & Goddard 1995\)](#page-57-10).

Om ei ku er betegnet med godt lynne, har hun blitt bedømt utfra oppførselen under melking. Om kua er nervøs og stresset, vil adrenalin og beta-endorfiner redusere oxytocin nivået i blodet. Dette hindrer tømming av melkealveolene i juret, og mindre melk frigis [\(Bobić et al.](#page-54-17)  [2011\)](#page-54-17). Få studier har sett på om konkrete egenskaper målt på kyrne i roboten kan si noe om kuas adferd og lynne. [Rinell \(2013\)](#page-56-0) undersøkte om lynne hos Svensk Holstein kunne måles objektivt i melkeroboten. Det ble vurdert om melkingsintervall og andel avspark i roboten kunne være gode mål på kyrnes lynne. Hun konkluderte med at færre avspark i roboten kan indikere bedre lynne, og at lengre melkingsintervall muligens kunne indikere kyr som kviet seg for å besøke roboten. Dette er viktige resultater ettersom det forteller hvilke dyr som utnytter robotens kapasitet dårlig. [Rinell \(2013\)](#page-56-0) fant arvegrad på 0,14 for kyrnes lynne subjektivt vurdert på en 9 delt skala. Arvegraden for andelen avspark per ku og laktasjon var høyere, på 0,31 [\(Rinell 2013\)](#page-56-0). Disse resultatene viser at det er mulig å bruke data fra AMS til å vurdere egenskaper som lynne og utmelkingshastighet i roboten.

I ett konvensjonelt fjøs vil utmelkingshastigheten kun avhenge av kuas evne til å melkes raskt, men i en robot vil flere faktorer påvirke dyras evne til å gi mest mulig melk i forhold til oppholdstiden i roboten. Flere egenskaper knyttet til dyret påvirker dets evne til å gi mest melk fordelt på tidsforbruk, eksempelvis om kua er brunstig eller generelt er treg til å gå inn og ut av roboten. Få studier har sett på kyrnes oppholdstid i roboten. I en svensk studie i

kommersielle besetninger med AMS av [Carlström et al. \(2013\)](#page-54-3) ble det funnet at bokstiden i melkeroboten målt i minutter varierte fra 2,73 og 19,95 minutter for første laktasjonskyr, og fra 2,98 til 19,92 for andre og tredje laktasjonskyr av svensk Holstein. For rasen SRB varierte bokstiden fra 2,57 til 19,98 for første laktasjon, og 2,63 til 19,98 for andre og tredje laktasjonskyr. I dette studiet inkluderte bokstiden tiden det tar fra roboten har registrert individet til kua er melket ferdig. [Carlström et al. \(2013\)](#page-54-3) fant arvegrad fra 0,21 til 0,44 for bokstid i melkeroboten. [Carlström et al. \(2013\)](#page-54-3) fant så en arvegrad på 0,09 til 0,26 for melkingsintervall målt i timer, og [Nixon et al. \(2009\)](#page-56-8) fant arvegrad på 0,14 for melkingsintervall i roboten. Kortere melkingsintervall eller høy melkingsfrekvens gir mindre melk per gang, men som tidligere nevnt vil høyere melkingsfrekvens i roboten øke den totale melkemengden. Det er logisk at høytytende kyr generelt besøker melkeroboten oftere enn kyr med lav melkeproduksjon, og dette har blitt bekreftet i en studie [\(Pettersson et al. 2011\)](#page-56-9).

# **4.0 Tradisjonell vurdering av utmelkingshastighet, lekkasje og lynne**

Ved registrering av lynne, utmelkingshastighet og lekkasje kan egenskapene vurderes subjektivt av bonden selv eller en trent person. Skalaene for registrering av lynne og utmelkingshastighet er forskjellig i ulike land, og kan gå fra 1-3, 1-5, 1-6 eller 1-9 [\(Juga 1996;](#page-55-9) [Kramer et al. 2013;](#page-55-10) [Rinell 2013;](#page-56-0) [Steine et al. 2004\)](#page-57-1). Lekkasje kan enten registreres på en gradert skala slik som for lynne og utmelkingshastighet, eller egenskapen kan betegnes som en enten eller egenskap. Sistnevnte gjøres i Finnland [\(Juga 1996\)](#page-55-9). Utmelkingshastighet kan også vurderes objektivt utenfor melkeroboten, ved at melkemengden for melking i to minutter måles [\(Meyer & Burnside 1987\)](#page-56-10).

Det har blitt funnet arvegrad på 0,07 [\(Rensing & Ruten 2005\)](#page-56-11), 0,08 [\(Sewalem et al. 2011\)](#page-57-11), 0,12 [\(Lawstuen et al. 1988\)](#page-55-8) og 0,13 [\(Sewalem et al. 2011\)](#page-57-11) for melkingstemperament vurdert subjektivt. For utmelkingshastighet vurdert etter skalaer på 1-5 og 1-9 er arvegraden estimert fra 0,10-0,29 [\(Lassen & Mark 2008;](#page-55-11) [Lawstuen et al. 1988;](#page-55-8) [Rensing & Ruten 2005;](#page-56-11) [Rupp &](#page-56-12)  [Boichard 1999;](#page-56-12) [Visscher & Goddard 1995\)](#page-57-10), som hovedsakelig er lavere arvegrad enn for utmelkingshastighet vurdert subjektivt som kg melk per minutt melkingstid. Estimert arvegrad for utmelkingshastighet vurdert som kg/minutt melketid er på 0,28, 0,37, 0,46 og 0,48 [\(Ilahi](#page-55-12)  [& Kadarmideen 2004;](#page-55-12) [Lassen & Mark 2008;](#page-55-11) [Rensing & Ruten 2005\)](#page-56-11). [Luttinen og Juga](#page-56-6)  (1997) Estimerte arvegraden for lekkasje vurdert av bonden selv til å være 0,08, som er lavere enn 0,11 for lekkasje på NRF [\(Steine et al. 2004\)](#page-57-1).

Kyr klassifisert subjektivt med godt melkingstemperament melker raskere. Lynne og utmelkingshastighet ble i en studie estimert til å være genetisk korrelert med 0,36, og døtre etter okser med godt lynne tenderte til å melke raskere [\(Lawstuen et al. 1988\)](#page-55-8). En annen studie som så på melkeytelse og lynne på Holstein og Brown Swiss, fant indikasjon på bedre lynnescore for kyr i senere laktasjoner, sammenliknet med første laktasjonskyr [\(Gergovska et](#page-55-13)  [al. 2012\)](#page-55-13). Visscher [og Goddard \(1995\)](#page-57-10) fant høy genetisk korrelasjon mellom lynne og utmelkingshastighet hos Holstein- (0,53±0,09) og Jerseykyr (0,57±0,14), hvor begge egenskaper var vurdert subjektivt på en femdelt skala. En annen studie som så på melkingstemperament og utmelkingshastighet, fant genetisk korrelasjon mellom egenskapene på 0,25, for 20 000 observasjoner på Holstein kyr [\(Sewalem et al. 2011\)](#page-57-11). Kyr med ett godt lynne vil dermed gi ned melken raskere og ha høyere utmelkingshastighet.

# **5.0 Materiale og metode**

### **5.1 Datasett fra melkerobot (AMS)**

Dataene som ble analysert er hentet fra 46 norske besetninger med DeLaval melkerobot. For å sikre representativ data måtte besetningen hatt melkeroboten i bruk i minst to år. Datasettet bestod av registreringer på kyr i robot fra 01.01.2010 -12.05.2013. Informasjonen ble hentet ut i 2013, og en mer nøyaktig beskrivelse av rådata kan ses i [Bugten \(2013\)](#page-54-1) sin masteroppgave. Det opprinnelige datasettet inneholdt informasjon om en rekke daglige registreringer i melkeroboten over flere laktasjoner, med til sammen 2 589 797 observasjoner. Sortering og utplukk av data og variabler ble gjort med den statistiske programvaren SAS (*SAS* [2002-2010\)](#page-56-13). SAS ble også brukt til å lage beskrivende statistikk (kap 5.3). Informasjon om kalvingsdato, fødselsdato, og slektskap ble hentet fra kukontrollen. Følgende variabler fra melkeroboten ble brukt i analysene:

**Individ nummer:** Kuas individnummer innenfor besetning.

**Gårdsnummer:** Gården eller besetningens nummer.

**Laktasjonsnummer:** Laktasjonsnummer på observasjonsdato.

**Dagerimelk:** Antall dager fra kalving til observasjonsdato.

**Gjennomsnittlig daglig melkemengde:** Er beregnet utfra 7 dagers gjennomsnitt før observasjonsdato.

**Oppholdstid i melkeroboten:** Den totale oppholdstid i roboten på observasjonsdag, oppgis i hele minutter.

**Melkinger med avspark:** Angir antall melkinger som daglig blir registrert med avspark. For at en melking skal registreres med avspark må minst en spenekopp være sparket av. Dersom oppnådd melkemengde før avspark er mindre enn en viss prosentandel av forventet ytelse for melkekjertelen, vil roboten sette på koppen igjen. Det vanlige er at roboten setter på spenekoppen igjen dersom oppnådd melkemengde er mindre enn 65 % av forventet ytelse.

**Ufullstendige melkinger:** Variabelen beskriver antallet melkinger innenfor ett døgn som blir registrert som en ufullstendig melking. Dersom en ku melker mindre enn 50 % av forventet mengde for en kjertel vil melkingen klassifiseres som ufullstendig, eller dersom roboten ikke finner en spene og melkemengden fra spenen blir mindre enn 0,2 kg (Risa, 2014 pers. kom). Blir kua registrert med en ufullstendig melking vil dette gi henne tilgang til roboten på ett

**Figur 4.** Prosentvis fordeling av andel ufullstendige melkinger (pUfullst). Sannsynlighet for ufullstendig melking på x-aksen (pUfullst), og prosentfordeling av observasjoner på y-aksen.

Variablene ble laget for beregning av varianskomponenter, arvegrad og avlsverdier i roboten. Felles for alle tre egenskapene er at det ble regnet ett gjennomsnitt for hver ku og laktasjon. Etter at variablene MelkHastBoks, pAvsp og pUfullst var blitt laget, gjenstod 7913 laktasjoner for MelkHastBoks, men kun 4239 laktasjoner på pAvsp og pUfullst (tabell 1). Årsaken var at flere kyr hadde registreringer på melkemengde og oppholdstid i melkeroboten sammenliknet med registreringer på avspark og ufullstendige melkinger. Det kunne se ut til at informasjon om avspark og ufullstendige melkinger i melkeroboten ikke var lagret for alle kyrne i datasettet.

**Tabell 1.** Beskrivende statistikk av analysert datasettet fra melkeroboten (AMS), for egenskapen MelkHastBoks, pAvsp og pUfullst.

| AMS                           |   | Antall observasjoner                                    | Gjennomsnitt (standardavvik) | Min-verdi | Max-verdi |
|-------------------------------|---|---------------------------------------------------------|------------------------------|-----------|-----------|
| MelkHastBoks                  | 1 | 7913                                                    | 1,44 (0,39)                  | 0,06      | 4,56      |
| pAvsp                         | 2 | 4239                                                    | 0,09 (0,16)                  | 0         | 1         |
| pUfullst                      | 2 | 4239                                                    | 0,05 (0,08)                  | 0         | 0,91      |
| 1 Kg melk per minutt bokstid. |   |                                                         |                              |           |           |
|                               |   | 2 Sannsynlighet for avspark og ufullstendige melkinger. |                              |           |           |

### **5.2 Data fra Kvigevurderingen**

Informasjon om kvigevurderingen ble hentet fra kukontrollen, med følgende variabler brukt i analysene:

**Fødselsår:** Kuas fødselsår.

**Unikt ID nummer:** Kuas id nummer.

**Hendelsesår for kvigevurdering:** Hvilket år kvigevurderingen ble utført.

**Lynne:** Subjektivt vurdert lynne registrert i kvigevurderingen.

**Lekk:** Hvilken grad av lekkasje kua er registrert med, vurdert subjektivt.

**UTMJ:** Subjektiv vurdering av kuas utmelkingshastighet som kvige.

**Kalvingsår:** Kuas første kalvingsår.

**Kalvingsmåned:** Kuas kalvingsmåned første året hun kalvet.

**Gårdsnummer:** Gården eller besetningens unike ID

### **Utmelkingshastighet, lynne og lekkasje vurdert subjektivt i kvigevurderingen**

Informasjon om egenskapene utmelkingshastighet (UTMJ), lynne og lekkasje (lekk) i første laktasjon ble hentet fra kukontrollen 2013, og er en subjektiv vurdering av kua i første laktasjon. Egenskapene bedømmes på en tredelt skala. For lekkasje gis karakteren 1 dersom kua ikke lekker, 2 ved antydning til lekkasje og 3 dersom kua har tydelig «lekkasje/drypping» av melk. For lekkasje var flere kyr registrert med karakteren 4 som betyr «vet ikke». Disse ble fjernet fra datasettet, noe som er årsaken til at det er færre observasjoner på lekkasje sammenliknet med utmelkingshastighet og lynne (tabell 2). For utmelkingshastighet gis karakteren 1 dersom kua er «rask», 2 for «middels» og 3 for «sein» utmelkingshastighet. Er kua ekstra «snill» får hun 1, «middels grei» gis 2 og «urolige» kyr gis karakter 3 for lynne. Det viste seg at registreringene på lynne, lekk og UTMJ for kyrne i datasettet fra besetningene med melkerobot alene, ikke gav nok informasjon til å regne ut (ko)varianskomponenter og arvegrader. For å få nok informasjon til disse beregningene ble det hentet ut mer informasjon fra flere besetninger. Det ble inkludert 352 364 observasjoner på lynne og utmelkingsegenskaper registrert i kvigevurderingen.

**Tabell 2.** Beskrivende statistikk for datasettet med informasjon om egenskapene lynne, lekkasje og UTMJ (utmelkingshastighet) fra kvigevurderingen.

Etter sortering av dataene stod det igjen 329 502 observasjoner på lynne og utmelkingshastighet, og 329 130 observasjoner på lekkasje. For utplukk av data fra kvigevurderingen ble følgende kriterier satt:

- Kyrne måtte være døtre av NRF seminokse
- Ha registreringer på utmelkingsegenskaper innen 305 dager etter første kalving
- Alderen ved kalving måtte være fra 20 til 36 måneder
- Informasjonen skulle være registrert fra 2003 til og med 2013
- Kuas besetning skulle ha minst 5 førstegangskalvere med informasjon om lynne og utmelkingsegenskaper innenfor gjeldende år.

For lynne og utmelkingshastighet var det spredning i observasjonene, men hovedtyngden av kyrne var registrert med karakteren 2 for middels lynne og middels utmelkingshastighet (tabell 3). Registreringer på lekkasje viste at over 80 % av kyrne var registrert med ingen lekkasje, og kun 3,5 % fikk karakteren 3 for tydelig drypping av melk (tabell 3).

**Tabell 3.** Fordeling av observasjoner fra kvigevurderingen på lynne, lekk(asje) og UTMJ (utmelkingshastighet), antall og prosentvis fordeling av hver egenskap.

|    | Egenskap         | Antall  | Prosent (%) |
|----|------------------|---------|-------------|
|    | 1. Ekstra snill  | 70 605  | 21,4        |
| 2. | Middels          | 230 571 | 70          |
| 3. | Urolig/lei       | 28 326  | 8,6         |
|    | Totalt:          | 329 502 | 100         |
| 1. | Rask             | 74 767  | 22,7        |
| 2. | Middels          | 214 389 | 65,1        |
| 3. | Sein             | 40 346  | 12,2        |
|    | Totalt:          | 329 502 | 100         |
| 1. | Ingen lekkasje   | 265 758 | 80,8        |
| 2. | Noe lekkasje     | 51 677  | 15,7        |
| 3. | Tydelig lekkasje | 11 695  | 3,5         |
|    | Totalt:          | 329 130 | 100         |

# **5.4 Slektskapsfil**

Til kyrne i datasettet fra AMS-besetningene ble en tilhørende slektskapsfil med informasjon om 44 403 individer laget. Slektskapet med kyrne ble «nøstet» flere generasjoner tilbake. Slektskapsfilen til datasettet fra kvigevurderingen hadde totalt 831 659 observasjoner, hvor slektskapet til kyrne ble «nøstet» fem generasjoner bakover i tid. Begge slektskapsfilene hadde fire variabler: kuas unike ID, far, mor og kuas fødselsår.

## **5.5 Modeller**

### **Modell for egenskaper målt i roboten**

Forklaringsvariabler til modellen ble valgt ut ved hjelp av programvaren SAS [\(SAS 2002-](#page-57-12) [2010\)](#page-57-12). En lineær modell (GLM) ble kjørt, og det ble testet hvilke faste effekter som var signifikante og ble tatt hensyn til. Det var tre egenskaper registrert i roboten som ble analysert; MelkHastBoks, pAvsp og pUfullst. Modellen for alle tre robotegenskapene var signifikant (p<0,0001).

# **6.0 Resultat**

## **6.1 Varianskomponenter og arvegrad**

Estimerte varianskomponenter for additiv genetisk effekt, permanent miljøeffekt og residual ble funnet å være signifikant større enn null, med standardfeil lavere enn estimert varianskomponent for alle egenskaper (tabell 4). Det ble funnet moderat arvegrad for egenskapene MelkHastBoks og pAvsp fra melkeroboten, og for utmelkingshastighet basert på informasjon fra kvigevurderingen (UTMJ). Arvegrader på henholdsvis 0,29, 0,20 og 0,26. Arvegraden for pUfullst, lynne og lekkasje ble noe lavere enn for robotegenskapene henholdsvis 0,08, 0,10 og 0,14. For egenskapene MelkHastBoks, pAvsp og pUfullst utgjorde den permanente miljøeffekten henholdsvis 39, 41 og 25 % av den totale variansen. Gjentaksgraden for de tre robotegenskapene var omtrent like stor, og ble beregnet til 0,42, 0,41 og 0,25 (tabell 4).

**Tabell 4**. Estimerte varianskomponenter for additiv genetisk effekt (σ<sup>a</sup> 2 ), permanent miljøeffekt (σpe 2 ), residual (σ<sup>e</sup> 2 ), arvegrad (h<sup>2</sup> ), permanent miljøvarians (c<sup>2</sup> ) og gjentaksgrad (w<sup>2</sup> ) for egenskapene kg melk/min bokstid (MelkHastBoks), andelen melkinger med avspark (pAvsp) og andelen ufullstendige melkinger (pUfullst) fra melkerobot. Additiv genetisk effekt, residual varians og arvegrad for egenskapene lynne, lekkasje (lekk) og utmelkingshastighet (UTMJ) fra kvigevurderingen. Standardfeil i parentes.

# **6.2 Korrelasjoner**

Det ble funnet negativ og gunstig genetisk korrelasjon på -0,35 og -0,23 mellom MelkHastBoks og henholdsvis pAvsp og pUfullst (tabell 5). Dette betyr at dersom andelen melkinger med avspark eller ufullstendige melkinger øker, vil kg melk per minutt bokstid

reduseres. Mellom pAvsp og pUfullst ble det funnet høy positiv genetisk korrelasjon på 0,88. Det betyr at dersom andelen avspark i melkeroboten øker vil også andelen ufullstendige melkinger øke. De to variablene forteller mye av den samme genetiske variasjonen. Dersom man avler for lavere forekomst av andel melkinger med avspark, vil også forekomsten av ufullstendige melkinger gå ned. Korrelasjonen er derfor gunstig.

Estimert korrelasjon mellom permanent miljøeffekt var -0,25 for pAvsp og MelkHastBoks, -0,40 for pUfullst og MelkHastBoks, og 0,30 for pUfullst og pAvsp (tabell 5).

**Tabell 5**. Estimerte korrelasjoner mellom kg melk/min bokstid (MelkHastBoks), andel melkinger med avspark (pAvsp) og andel ufullstendige melkinger (pUfullst) fra automatiske melkingssystemer (AMS). Genetisk korrelasjon over diagonalen og korrelasjon mellom permanente miljøeffekter under diagonalen. Standardfeil i parentes.

|                  | AMS          |              |              |
|------------------|--------------|--------------|--------------|
|                  | MelkHastBoks | pAvsp        | pUfullst     |
| MelkHastBoks AMS |              | -0,35 (0,11) | -0,23 (0,15) |
| pAvsp            | -0,25 (0,07) |              | 0,88 (0,11)  |
| pUfullst         | -0,40 (0,07) | 0,30 (0,08)  |              |

Genetiske korrelasjoner mellom egenskapene lynne, lekk og UTMJ fra kvigevurderingen ble på -0,11 mellom lynne og lekkasje, 0,16 mellom lynne og UTMJ, og -0,84 mellom lekkasje og utmelkingshastighet (tabell 6). Det betyr at bedre lynne gir noe raskere utmelkingshastighet, og ettersom lekkasje og utmelkingshastighet er genetisk korrelert blir det mer lekkasje for kyr med godt lynne. Rask utmelkingshastighet har sterk genetisk sammenheng med mye lekkasje (-0,84).

**Tabell 6**. Estimerte genetiske korrelasjoner mellom egenskapene lynne, lekkasje (lekk) og utmelkingshastighet (UTMJ) registrert i kvigevurderingen. Standardfeil i parentes.

De estimerte genetiske korrelasjonene mellom egenskapene i AMS og kvigevurderingen, fra 9 bivariate modeller, er gitt i tabell 7. Det ble estimert høy positiv genetisk korrelasjon mellom

andelen melkinger med avspark målt i roboten (pAvsp) og lynne registrert i kvigevurderingen (0,54), dette tyder på at lynne og pAvsp i roboten er til dels samme egenskap genetisk sett. Genetisk korrelasjon mellom lynne og MelkHastBoks ble funnet å være -0,22. Andelen ufullstendige melkinger hadde genetisk korrelasjon med lynne på 0,27, og dette var lavere enn korrelasjonen mellom lynne og pAvsp (0,54). Økt forekomst av andelen melkinger med avspark og ufullstendige melkinger, resulterer i lavere melkemengde per minutt oppholdstid i roboten. Avler man for mindre avspark vil det gi mer kg melk per oppholdstid i roboten. Høy positiv genetisk korrelasjon (0,53) ble funnet mellom lekkasje registrert kvigevurderingen, og kg melk per minutt bokstid i roboten. Det betyr at seleksjon for økt MelkHastBoks vil gi økt lekkasje hos kua.

For utmelkingshastighet i kvigevurderingen, og utmelkingshastighet målt som kg melk/minutt i roboten (MelkHastBoks) ble det estimert gunstig genetisk korrelasjon på -0,88. Dette betyr at kyr klassifisert som raske i kvigevurderingen også har mye høyere melkeytelse per minutt bokstid i melkeroboten.

**Tabell 7.** Genetiske korrelasjoner mellom egenskapene kg melk/min bokstid (MelkHastBoks), andel melkinger med avspark (pAvsp), andel ufullstendige melkinger (pUfullst) fra melkeroboten, og lekkasje, lynne og utmelkingshastighet (UTMJ) fra kvigevurderingen. Standardfeil i parentes.

Resultatene for genetisk korrelasjon mellom pUfullst og lynne i kvigevurderingen var 0,27. (tabell 7). Det betyr at dårligere lynne hos kua bidrar til mer ufullstendige melkinger i roboten. Genetisk korrelasjon mellom lynne og MelkHastBoks var -0,22, og dårlig lynne gir mindre kg melk per minutt bokstid. I tillegg var det en positiv korrelasjon på 0,27 mellom utmelkingshastighet vurdert subjektivt og andelen melkinger med avspark i roboten. Kyr med sein utmelkingshastighet/min bokstid sparker av seg oftere i roboten.

For egenskapene lekk og pAvsp, UTMJ og pUfullst, lekk og pUfullst, var estimerte genetiske korrelasjoner ikke signifikante, og blir derfor ikke videre kommentert.

Alle residualkorrelasjoner var generelt lave, og er ikke vist i tabell. Lave residual korrelasjoner betyr at modellen forklarer mye av den observerte sammenhengen mellom egenskapene.

## **6.3 Faste effekter**

Løsningen på de faste effektene, BLUE (best linear unbiased estimator), for egenskapene MelkHastBoks, pAvsp og pUfullst fra de genetiske analysene er gitt i figurene 5-9.

## **6.3.1 Effekt av gård og kalvingsår**

Det var en effekt av gård\_år for alle egenskapene i melkeroboten. Figur 5 viser løsninger for besetning og kalvingsår for egenskapen MelkHastBoks. Effekten var gjennomgående varierende uten noe klart mønster for MelkHastBoks. For pAvsp og pUfullst var det samme gjennomgående variasjon i plottene, derfor er disse plot ikke vist. Enkelte gårder og år hadde stor positiv eller negativ effekt på hvor mye kg melk/minutt bokstid kyrne melket.

**Figur 5.** Effekt av gård og kalvingsår for robotegenskapen kg melk/min bokstid (MelkHastBoks), besetning og kalvingsår på x-aksen, estimert fast effekt av gård og kalvingsår (BLUE) på y-aksen.

### **6.3.2 Effekt av laktasjonsnummer og alder i måneder**

Kuas laktasjonsnummer og alder i måneder ved kalving hadde tydelig effekt på egenskapene MelkHastBoks, pAvsp og pUfullst registrert i melkeroboten. Lav alder og tidlig laktasjon hadde negativ effekt på egenskapen MelkHastBoks, det betyr mindre kg melk per minutt bokstid dersom kyrne er unge, og i første laktasjon (figur 6).

**Figur 6.** Effekt av laktasjonsnummer og alder i måneder ved kalving for robotegenskapen kg melk per minutt bokstid (MelkHastBoks). Alder i måneder ved kalving og laktasjonsnummer på x-aksen, den estimerte faste effekten (BLUE) på y-aksen. Lineær regresjonslinje i sort.

Effekten av laktasjonsnummer og alder i måneder var også tydelig for pAvsp, hvor kyr i første og andre laktasjon med lav kalvingsalder har større sannsynlighet for avspark, enn kyr som var eldre ved kalving (figur 7).

**Figur 7.** Effekt av laktasjonsnummer og alder i måneder for andelen melkinger med avspark (pAvsp) i melkeroboten. Alder i måneder ved kalving og laktasjonsnummer på x-aksen, den estimerte effekten (BLUE) på y-aksen. Lineær regresjonslinje i sort.

Resultatene viser en tendens til økt andel ufullstendige melkinger for kyr med økende alder og laktasjonsnummer (figur 8).

**Figur 8.** Effekt av laktasjonsnummer og alder i måneder for andelen ufullstendige melkinger (pUfullst) registrert i melkeroboten. Alder i måneder ved kalving og laktasjonsnummer på x-aksen, den estimerte effekten (BLUE) på y-aksen. Lineær regresjonslinje i sort.

### **6.3.3 Effekt av kalvingsår og kalvingsmåned**

For alle tre egenskaper fra melkeroboten var det tydelig effekt av kalvingsår og kalvingsmåned, med store variasjoner innenfor og mellom kalvingsår. Det ble ikke funnet ett klart mønster for effekt av kalvingsmåned på MelkHastBoks, men det ser ut til at det var mindre kg melk/min bokstid for enkelte måneder i år 2009, 2010, 2012 og 2013 (figur 9). For pAvsp og pUfullst var det ingen tegn til mønster for effekt av kalvingsmåned (figurer ikke vist).

**Figur 9.** Effekt av kalvingsår og kalvingsmåned for robotegenskapen kg melk per minutt bokstid (MelkHastBoks). Måned for kalving og kalvingsår på x-aksen, den estimerte effekten av måned og år (BLUE) på y-aksen.

## **6.4 Avlsverdier**

### **6.4.1 Estimerte avlsverdier for kyr**

Avlsverdi for kyr varierte fra -0,33 til 0,47, -0,08 til 0,21 og -0,02 til 0,07 for henholdsvis MelkHastBoks, pAvsp og pUfullst (tabell 8).

**Tabell 8.** Minimum, maksimum, gjennomsnitt og standardavvik på avlsverdier for kyr i melkerobot, for egenskapene kg melk/minutt bokstid (MelkHastBoks), andelen melkinger med avspark (pAvsp) og andelen ufullstendige melkinger (pUfullst).

| Egenskap       | Antall observasjoner | Avlsverdier kyr Min verdi | Max verdi | Gjennomsnitt | Standard avvik |
|----------------|----------------------|---------------------------|-----------|--------------|----------------|
| MelkHast Boks | 7913                 | -0,33                     | 0,47      | 0,06         | 0,13           |
| pAvsp          | 4239                 | -0,08                     | 0,21      | -0,005       | 0,04           |
| pUfullst       | 4239                 | -0,02                     | 0,07      | 0,0007       | 0,01           |

Figur 10 viser at avlsverdiene til kyrne er tilnærmet normalfordelt for AMS-egenskapen MelkHastBoks, og hovedtyngden av kyrne har avlsverdi rundt null. Høyere avlsverdi betyr mer kg melk per minutt bokstid.

**Figur 10.** Prosentvis fordeling av avlsverdier for 4764 kyr for egenskapen MelkHastBoks. Avlsverdi (EBV) på x-aksen, prosent (percent) på y-aksen.

For egenskapene pAvsp og pUfullst, som beskriver en andel eller sannsynlighet for avspark eller ufullstendig melking, ble ikke avlsverdiene helt normalfordelte (figur 11 og 12). Resultatet for disse egenskapene viser færre kyr med avlsverdier større enn 0 i forhold til antall kyr med estimert avlsverdi mindre enn 0. For egenskapene pAvsp og pUfullst vil lave avlsverdier være ønskelig, fordi kyr med færrest melkinger med avspark og ufullstendige melkinger i roboten, har mest negativ avlsverdi.

**Figur 11.** Prosentvis fordeling av avlsverdier (EBV) for egenskapen andelen melkinger med avspark (pAvsp) i roboten, for 4239 kyr. Avlsverdi (EBV) på x-aksen, prosent (percent) på y-aksen.

**Figur 12.** Prosentvis fordeling av avlsverdier (EBV) for egenskapen andelen ufullstendige melkinger (pUfullst) i roboten for 4239 kyr. Avlsverdi (EBV) på x-aksen, prosent (percent) på y-aksen.

### **6.4.2 Estimerte avlsverdier for okser**

Avlsverdier for 754 okser men minst en datter i melkeroboten, varierte fra -0,30 til 0,48, -0,09 til 0,14 og -0,03 til 0,04 for henholdsvis MelkHastBoks, pAvsp og pUfullst (tabell 9).

**Tabell 9.** Minimum, maksimum, gjennomsnitt og standardavvik på avlsverdier for okser med døtre i melkerobot. Avlsverdier for egenskapene kg melk/minutt bokstid (MelkHastBoks), andelen melkinger med avspark (pAvsp) og andelen ufullstendige melkinger (pUfullst).

| Egenskap       | Antall observasjoner | Avlsverdier okser Min verdi | Max verdi | Gjennomsnitt | Standard avvik |
|----------------|----------------------|-----------------------------|-----------|--------------|----------------|
| MelkHast Boks | 754                  | -0,30                       | 0,48      | 0,05         | 0,11           |
| pAvsp          | 754                  | -0,09                       | 0,14      | 0,003        | 0,03           |
| pUfullst       | 754                  | -0,03                       | 0,04      | 0,003        | 0,009          |

Fordelingen av avlsverdier for 754 okser med minst en datter i datasettet fra melkeroboten kan ses i figur 13, 14 og 15. Fordelingen viser at gjennomsnittlig avlsverdi ligger omkring 0 for alle tre egenskaper. For MelkHastBoks vil forskjellen mellom den beste og dårligste okse basert på avlsverdien, bidra med 0,78 kg økt melkemengde per minutt bokstid for døtrene. De beste oksene for MelkHastBoks har størst avlsverdi over null. For pAvsp vil forskjellen mellom beste og dårligste okse utgjøre 0,23 eller 23 % mindre sannsynlighet for avspark under melking (tabell 9, figur 14). Oksen med best avlsverdi for pUfullst har 0,07, eller 7 % mindre sannsynlighet for ufullstendige melking sammenliknet med oksen med dårligst avlsverdi for egenskapen (tabell 9, figur 15). Okser med best avlsverdi for egenskapene pAvsp og pUfullst har, i motsetning til MelkHastBoks, lav avlsverdi.

**Figur 13.** Prosentvis fordeling av avlsverdier (EBV) for egenskapen kg melk/min bokstid (MelkHastBoks), for 754 okser med døtre i melkeroboten.

**Figur 14.** Prosentvis fordeling av avlsverdier (EBV) for egenskapen andelen melkinger med avspark (pAvsp), for 754 okser med døtre i melkeroboten.

**Figur 15.** Prosentvis fordeling av avlsverdier (EBV) for 754 okser med døtre i melkerobot, for egenskapen andelen ufullstendige melkinger (pUfullst).

De ti beste oksene for de tre egenskapene i melkeroboten, og for lynne, lekkasje og UTMJ hentet fra kvigevurderingen kan ses i tabell 10. Tre av oksene med best avlsverdi for egenskapen pAvsp var også blant de ti beste for egenskapen pUfullst. Dette bekrefter den høye genetiske korrelasjonen mellom pAvsp og pUfullst (tabell 5). Okse nummer 10032, 10177 og 10923 var blant topp ti for både lynne og pAvsp.

**Tabell 10.** De 10 beste oksene for egenskapene kg melk/min bokstid (MelkHastBoks), melkinger med avspark (pAvsp), ufullstendige melkinger (pUfullst), lynne, lekkasje og utmelkingshastighet (UTMJ).

| Egenskap: MelkHastBoks | pAvsp | pUfullst | Lynne | Lekk  | UTMJ  |
|------------------------|-------|----------|-------|-------|-------|
| 10115                  | 10032 | 5845     | 10627 | 10396 | 10625 |
| 10982                  | 10278 | 10278    | 10912 | 10570 | 10957 |
| 10967                  | 10177 | 10831    | 10910 | 10594 | 10206 |
| 5894                   | 10923 | 10821    | 10032 | 10501 | 10583 |
| 10953                  | 10115 | 10785    | 10177 | 10866 | 5646  |
| 10519                  | 10225 | 10853    | 5894  | 10421 | 10115 |
| 10177                  | 10831 | 10788    | 10858 | 5507  | 10907 |
| 5848                   | 10913 | 10773    | 10379 | 10714 | 10950 |
| 10278                  | 10176 | 10893    | 10923 | 10459 | 10831 |
| 10971                  | 10983 | 10115    | 10892 | 5399  | 10773 |

Flere egenskaper viste signifikante korrelasjoner mellom rangeringen etter avlsverdi (tabell 11). Korrelasjon mellom rangering av avlsverdien for pAvsp og pUfullst for 558 okser med minst 5 døtre i AMS var 0,92. Dette betyr at okser med høy rangering for pAvsp også vil være gode på egenskapen pUfullst. Korrelasjon mellom rangering etter avlsverdi for lynne og pAvsp var 0,27 (tabell 11). Det betyr at enkelte av oksene som rangeres høyt for lynne, også vil være gode på egenskapen pAvsp. Korrelasjonen mellom rangering etter avlsverdi for utmelkingshastighet og lekkasje med informasjon fra kvigevurderingen, var -0,85. Dette betyr at sannsynligheten er stor for at okser med bra avlsverdi for rask utmelkingshastighet, vil ha dårlig avlsverdi for lekkasje. Det ble funnet korrelasjon på -0,41 mellom rangering av okser for UTMJ og MelkHastBoks. Det vil bety at okser rangert med rask utmelkingshastighet (lav avlsverdi UTMJ), er korrelert med mye kg melk/min bokstid (høy avlsverdi MelkHastBoks). Korrelasjon mellom rangeringen av oksenes avlsverdi for pAvsp og MelkHastBoks var -0,36, og avlsokser med døtre som gir mye kg melk/min bokstid i roboten, vil også rangeres med høyere avlsverdi for mindre avspark i melkeroboten.

**Tabell 11.** Korrelasjon mellom rangering av avlsverdi for 558 okser med minst 5 døtre i melkerobot (AMS). For egenskapene kg melk/min bokstid (MelkHastBoks), melkinger med avspark (pAvsp), ufullstendige melkinger (pUfullst), lynne, lekkasje og utmelkingshastighet (UTMJ).

|                | AMS pAvsp | Egenskaper pUfullst | Lynne | Kvigevurdering Lekk | UTMJ  |
|----------------|-----------|---------------------|-------|---------------------|-------|
| MelkHast Boks | -0,36     | 0,21                | -0,15 | 0,27                | -0,41 |
| pAvsp          |           | 0,92                | 0,27  | -0,09               | 0,19  |
| pUfullst       |           |                     | 0,22  | -0,08               | 0,13  |
| Lynne          |           |                     |       | -0,16               | 0,19  |
| Lekk           |           |                     |       |                     | -0,85 |

## **7.0 Diskusjon**

### **7.1 Arvegrader**

Estimert arvegrad for egenskapen MelkHastBoks var 0,29 (tabell 4), som er likt det [Bugten](#page-54-1)  (2013) fant. Dette er som forventet fordi dataene fra hennes oppgave er brukt i denne oppgaven. Estimatet er høyere enn arvegraden på 0,19 for utmelkingshastighet som brukes i dagens avlsarbeid for NRF. Høy arvegrad tyder på arvbar variasjon i egenskapen, og at MelkHastBoks kan brukes til å selektere for kyr med høyest utmelkingshastighet per minutt bokstid. MelkHastBoks skiller seg fra utmelkingshastighet målt subjektivt fordi den inneholder informasjon om andre egenskaper ved dyret, som ikke er direkte knyttet opp mot det genetiske bak utmelkingshastighet. Utmelkingshastigheten målt subjektivt er kun vurdert i første laktasjon, men MelkHastBoks er en egenskap som ble registrert fra laktasjon 1 til 5. Dette kan påvirke resultatene i denne oppgaven fordi kun de beste kyrne på egenskapen vil være med videre til seinere laktasjoner, og kyr med registreringer på MelkHastBoks i senere laktasjoner vil antageligvis være de kyrne som melker raskest. Dessuten er melkeytelsen for første laktasjonskyr generelt lavere, og bidrar til at disse kyrne produserer mindre kg melk/minutt bokstid. Dersom tidsforbruket i roboten er høyt kan dette, i tillegg til sein utmelkingshastighet ved dyret, ha årsak i lynne og oppførsel, eller et trøblete jureksteriør som forlenger prosessen med påsett av melkeorganet.

I studien til [Carlström et al. \(2013\)](#page-54-3) på kyr i AMS ble arvegrad for kyrnes melkestrøm estimert til 0,37-0,48 for 1-3 laktasjons SRB, og arvegrad på 0,37 til 0,40 for Svensk Holstein. Egenskapen ble imidlertid målt som den fysiologiske gjennomsnittlige utmelkingshastigheten for hver kjertel innenfor en melking, eller melkestrømningen fra juret. For bokstid målt i minutter fant de en arvegrad fra 0,21 til 0,24 for Holstein og fra 0,38 til 0,44 for SRB. Melkestrøm kan defineres som mengden melk målt i kg per minutt, fra påsett til avtak av melkeorganet. I ett forsøk med AMS på en forsøksgård ble arvegraden for egenskapen gjennomsnittlig melkestrøm målt som kg/minutt estimert til 0,49 på Holstein [\(Gäde et al.](#page-55-7)  [2006\)](#page-55-7). En dansk studie som sammenliknet utmelkingshastighet og jureksteriør i melkerobot, med en subjektiv klassifisering av egenskapene, fant arvegrad på 0,63 i AMS for melkestrøm målt som fett- og proteinutstrømming. Resultater fra tidligere studier, og estimert arvegrad i denne oppgaven (tabell 4), viser at det er mulig å oppnå høyere arvegrad på utmelkingshastighet målt i melkerobot sammenliknet med subjektive vurderinger av egenskapen.

Arvegrad for subjektive vurderinger av utmelkingshastighet for 3, 5 eller 9- delte skalaer varierer fra 0,10 til 0,24 [\(Byskov et al. 2012;](#page-54-2) [Luttinen & Juga 1997;](#page-56-6) [Sivertsen 2011\)](#page-57-9), som er noe lavere enn estimatene funnet i melkerobot. En Sveitsisk studie fant derimot noe høyere arvegrad for utmelkingshastighet vurdert subjektivt, der estimert arvegrad for Brown Swiss var 0,42 [\(Kramer et al. 2013\)](#page-55-10). Forfatteren av den sveitsiske studien mener årsaken til den høye arvegraden funnet på Brown Swiss kan være at bøndene har god erfaring med registreringer på utmelkingshastighet, har små besetninger og kjenner kyrne sine godt [\(Kramer et al. 2013\)](#page-55-10). Bruk av en tre- eller fem-delt skala for subjektiv vurdering av egenskapen kan bidra til liten variasjon i registreringene. Ved å bruke en seks-delt skala istedenfor en fem-delt, hindrer man at for mange kyr får tildelt «middel» verdien på skalaen. Geno bruker en tredelt skala på NRF [\(Geno 2014b\)](#page-55-2), og registreringer fra kvigevurderingen for utmelkingshastighet i denne oppgaven, viste at nesten 70 % av kyrne var gitt karakteren 2 for middels utmelkingshastighet.

Arvegraden for lekkasje og utmelkingshastighet estimert i denne oppgaven ble noe høyere enn arvegrader som brukes av Geno. Arvegraden for lekkasje ble estimert til 0,14 og utmelkingshastighet til 0,26 (tabell 4). Geno bruker 0,11 og 0,19 som arvegrad på lekkasje og utmelkingshastighet i avlsarbeidet [\(Geno 2014b\)](#page-55-2).

For andelen melkinger med avspark ble det funnet moderat høy arvegrad på 0,20 (tabell 4), det betyr at det er mulig å selektere for denne egenskapen. Denne arvegraden er litt lavere sammenliknet med en tidligere studie; [Rinell \(2013\)](#page-56-0) estimerte arvegraden til andelen melkinger med avspark til 0,31 basert på 1 704 første laktasjonskyr av rasen svensk Holstein. Årsaken til at den estimerte arvegraden til [Rinell \(2013\)](#page-56-0) er større, kan være fordi egenskapen andelen melkinger med avspark i hennes oppgave baserte seg på gjentatte observasjoner for melkinger gjennom hele første laktasjon. Det gir større variasjon i observasjonene. I denne oppgaven ble det brukt et gjennomsnitt av alle observasjoner for hele laktasjonen, for å lage egenskapen pAsvp. Ved å ta en gjennomsnittlig verdi av egenskapen for hele laktasjonen kan informasjon gå tapt, og sikkerheten på avlsverdiene kan tenkes å bli lavere. [Heringstad og](#page-55-14)  Bugten (2014) estimerte arvegraden for kg melk/minutt bokstid å være kun 0,11 for daglige observasjoner sammenliknet med en arvegrad på 0,29 for laktasjonsgjennomsnittet for den samme egenskapen.

Sammenliknes arvegraden på andelen melkinger med avspark registrert objektivt i melkeroboten (pAvsp), med estimert arvegrad for subjektiv vurdering av lynne, er arvegraden til pAvsp mye høyere (tabell 4). For lynne ble den den estimerte arvegraden 0,10. Dette er

omtrent lik arvegraden for lynne Geno bruker i avlsarbeidet på NRF, som er på 0,09 [\(Steine et](#page-57-1)  [al. 2004\)](#page-57-1). Lavere arvegrad for den subjektive vurderingen av lynne sammenliknet med pAvsp i melkeroboten er som forventet, ettersom roboten bidrar med mer informasjon på egenskapen og registreringene er objektive. Estimert arvegrad for subjektiv vurdering av melkingslynne på 0,10, samsvarer med resultater fra tidligere studier, hvor estimerte arvegrader var fra 0,04 til 0,15 [\(Carlström et al. 2014;](#page-54-4) [Kramer et al. 2013;](#page-55-10) [Rensing & Ruten 2005;](#page-56-11) [Sewalem et al.](#page-57-11)  [2011\)](#page-57-11). Det har derimot blitt funnet høyere arvegrad fra subjektiv vurdering av kyrnes generelle lynne, sammenliknet med pAvsp fra melkeroboten. [Kramer et al. \(2013\)](#page-55-10) estimerte kyrnes generelle lynne til 0,38, for subjektive vurderinger på en femdelt skala bedømt av bonden selv. Arvegrad på kyrnes lynne under melking i [Kramer et al. \(2013\)](#page-55-10) sin studie var derimot mye lavere, kun 0,04. Årsaken til det høye estimatet på arvegrad for kyrnes generelle lynne, 0,38, var fordi det ble gjort opptil 4 målinger på hver ku, og gjentaksgraden for egenskapen var 0,56 [\(Kramer et al. 2013\)](#page-55-10). I dagens avlsarbeid på NRF blir egenskapen lynne under melking kun registrert en gang for førstelaktasjonskyr.

Estimatet på arvegrad for andelen ufullstendige melkinger var kun 0,08, som er lavere enn for pAvsp (0,20). Dette kan være fordi egenskapen pUfullst er mer påvirket av faktorer ved miljøet, og ikke kun faktorer ved dyret selv, slik som for pAvsp. For pAvsp er det kun en type hendelse som gir kua denne registreringen, at hun sparker av seg spenekoppene minst en gang under melking. Andelen ufullstendige melkinger er knyttet til mengden melk som kommer ut av spenen, dersom melkemengden er mindre enn 60 % av forventet melkemengde, blir melkingen registrert som ufullstendig. Det kan være faktorer ved kua som hindrer roboten i å melke henne tom, slik at hun ikke fyller kravet til den forventede melkemengden. Hun kan være stressa, syk eller brunstig og dermed holde tilbake melk. En ufullstendig melking kan også skyldes at roboten ikke finner spenene for melking, enten på grunn av for tett speneavstand mellom bakspener, eller for stor avstand mellom framspener. Faktorer som mye hår på juret kan også påvirke robotens suksessrate for påsett av melkeorganet.

En halv prosent av alle melkinger ble betegnet som ufullstendige, og omtrent en prosent av melkingene i denne oppgaven ble registrert med avspark (figur 3 og 4). [Kaihilahti et al.](#page-55-15)  (2007) fant i sin studie at av totalt 300 registrerte melkinger, ble kun 87 % registrert som suksessrike. [Kaihilahti et al. \(2007\)](#page-55-15) observerte 16 % ufullstendige melkinger, hvor feilen oppstod enten i melkings- eller i rengjøringsprosessen. Det hendte også at feilen oppstod i begge faser, og det var litt over 4 % avspark under vasking av juret. Under melking var det 3 % avspark, men andelen melkinger med avspark som ikke ble kompensert for av roboten ved å sette på spenekoppen igjen, var derimot høyere enn 3 % i [Kaihilahti et al. \(2007\)](#page-55-15) sin studie. Ved en ufullstendig melking vil det som nevnt være flere elementer som ikke er forårsaket av dyrets genetikk, permanent miljø eller oppførsel som forklarer den observerte variasjonen for egenskapen. Dette kan være årsaken til at arvegraden for pUfullst ble estimert lavere enn pAvsp (tabell 4). Estimatet på arvegraden for sannsynligheten for at en melking blir ufullstendig er imidlertid noe høyere enn det [Carlström et al. \(2014\)](#page-54-4) fant. Der ble arvegraden til andelen ufullstendige melkinger estimert fra 0,02 til 0,06 sammenliknet med 0,08 i denne oppgaven. Ettersom arvegraden for egenskapen pUfullst generelt er lav, og den sier mindre om dyrets oppførsel enn pAvsp, er det antageligvis ikke ønskelig å bruke denne i fremtidig avlsarbeid. I tillegg ble det funnet høy genetisk korrelasjon mellom de to egenskapene (tabell 5), som betyr at de forklarer mye av den samme variasjonen.

# **7.2 Genetiske korrelasjoner**

Estimerte genetiske korrelasjoner mellom egenskapene i melkeroboten og kvigevurderingen viser at det er mulig å bruke informasjon fra robotegenskaper i avlsarbeidet til å si noe om tilsvarende egenskaper som i dag vurderes subjektivt. Høy genetisk korrelasjon mellom andelen melkinger med avspark i roboten og lynne i kvigevurderingen på 0,54, viser at pAvsp sier mye om kyrnes lynne. Dette betyr at det er mulig å ta i bruk andelen melkinger med avspark i melkeroboten i avlsarbeidet på NRF. Det samme gjelder for MelkHastBoks, der kg melk per minutt oppholdstid i roboten kan brukes til å si noe om kyrnes utmelkinghastighet. Dette bekreftes av den høye og gunstige genetiske korrelasjonen mellom utmelkingshastighet i kvigevurderingen og MelkHastBoks på -0,88 (tabell 7).

Ingen har tidligere sett på korrelasjonen mellom sannsynligheten for avspark i melkeroboten og kg melk per min oppholdstid. [Carlström et al. \(2014\)](#page-54-4) estimerte genetisk korrelasjon mellom kg melk, bokstid og andelen uønskede avtak av spenekoppen i roboten å være fra 0,18 til 0,46. Problemet med sistnevnte egenskap i studien til [Carlström et al. \(2014\)](#page-54-4) var at det ikke gikk å skille på avtak forårsaket av melkeroboten, eller avspark forårsaket av kua. Avtak kunne være grunnet problemer under påsett av spenekoppen.

Andelen melkinger med avspark (pAvsp) i denne oppgaven beskrev hvor stor andel av det totale antallet melkinger som ble registrert med avspark. Dette kan knyttes oppimot kyrnes lynne og oppførsel i roboten, og hvor lett de blir irritert eller redd under melkingsprosessen som igjen kan føre til avspark. Dette bekreftes av den høye positive korrelasjonen som ble funnet mellom lynne fra kvigevurderingen og pAvsp i roboten, på 0,54 (tabell 7.) Det er stor sannsynlighet for at kyr registrert med «urolig» lynne i den subjektive vurderingen, sparker av spenekoppen i melkeroboten. Resultatet samsvarer med andre studier med sammenlikning av lynne og avspark i melkeroboten. [Rinell \(2013\)](#page-56-0) estimerte den genetiske korrelasjonen mellom lynne og andelen melkinger med avspark for første laktasjonskyr av rasen svensk Holstein til 0,5. Genetisk korrelasjon mellom lynne vurdert subjektivt og utilsiktet avtak av spenekoppen i studien til [Carlström et al. \(2014\)](#page-54-4) var fra 0,44 til 0,71, men som nevnt er det både egenskaper ved roboten og kua som bidrar til informasjon i denne egenskapen. Resultatene fra denne undersøkelsen viser at det er mulig at andelen melkinger med avspark kan bidra med tilleggsinformasjon og med tiden muligens erstatte dagen subjektive vurdering av egenskapen lynne.

Kyr med sein utmelkingshastighet/min bokstid sparker av seg oftere i roboten (tabell 5). Dette er logisk ettersom kyrne kan bli leie og urolige dersom de må stå lenge til melking. Årsaken kan være fordi de generelt har en sein fysiologisk utmelkingshastighet. På en annen side vil tidsforbruket i melkeroboten øke for kyr med leit lynne, og kyr som sparker av seg spenekoppene ofte bruker lenger tid på melkingen.

Resultater fra analysen av utmelkingshastighet og lekkasje vurdert subjektivt av bøndene, viste en sterk negativ genetisk korrelasjon mellom lekkasje og utmelkingshastighet, på -0,84. Kyr med rask utmelkingshastighet, vil vise tydelig lekkasje. Sterk ugunstig korrelasjon mellom høy lekkasje og rask utmelkingshastighet er funnet tidligere i flere studier [\(Juga 1996;](#page-55-9) [Luttinen & Juga 1997;](#page-56-6) [Sivertsen 2011\)](#page-57-9), og er godt kjent i avlsarbeidet på melkekyr. Korrelasjonen på -0,84 funnet i denne oppgaven er litt høyere enn tidligere funn på NRF kyr, hvor korrelasjonen mellom utmelkingshastighet og lekkasje har blitt estimert til -0,80 [\(Sivertsen 2011\)](#page-57-9).

Det ble funnet svak negativ korrelasjon mellom lynne og lekkasje på -0,11, kyr som klassifiseres med mye lekkasje har noe bedre lynne. Rask utmelkingshastighet er positivt korrelert med lynne, og raskere utmelkingshastighet øker sannsynligheten for lekkasje. Korrelasjonen er ikke høy og det finnes få andre resultater å sammenlikne med. [Juga \(1996\)](#page-55-9) fant genetisk korrelasjon på 0,13 mellom lekkasje og lynne hos Finsk Holstein, og 0,25 for Finsk Ayrshire. Årsaken til at korrelasjonen i studien til Juga er positiv sammenliknet med estimatet i denne studien på -0,11, er fordi den Finske skalaen for vurdering av lynne er motsatt av den norske.

Estimert genetisk korrelasjon mellom lynne og utmelkingshastighet var i denne oppgaven positiv på 0,16 (tabell 6), noe som betyr at kyr klassifisert som «urolige og leie» vil kunne ha noe seinere utmelkingshastighet. Til sammenlikning estimerte [Juga \(1996\)](#page-55-9) en genetisk korrelasjon mellom lynne og utmelkingshastighet på henholdsvis Finsk Holstein og Ayrshire til 0,20 og 0,28, som er noe høyere enn for denne studien. [Kramer et al. \(2013\)](#page-55-10) fant liknende positiv genetisk korrelasjon mellom det generelle lynne til kyrne og utmelkingshastighet vurdert subjektivt, på 0,18, og roligere kyr hadde dermed raskere utmelkingshastighet.

Resultatet fra rangering av de ti beste oksene for hver robotegenskap, viste at flere okser var rangert høyt for korrelerte egenskaper (tabell 10). Dette er en bekreftelse på at okser med godt lynne vurdert subjektivt, også kan brukes til seleksjon for mindre avspark i roboten. Selv om utmelkingshastighet og kg melk/min bokstid hadde høy gunstig korrelasjon, var det kun 1 okse blant topp ti for UTMJ blant topp ti okser for MelkHastBoks. Årsaken kan være at korrelasjonen på -0,41 mellom rangering av oksene for de to egenskapene, ikke var like høy som forventet. Den var lavere enn rangkorrelasjonen mellom UTMJ og lekkasje (-0,85), og mellom pAvsp og pUfullst (0,92). Den genetiske korrelasjonen mellom UTMJ og MelkHastBoks var høy (-0,88), noe som kunne antyde at korrelasjonen mellom rangeringen av oksene for utmelkingshastighet og kg melk/min bokstid ville vært tydeligere.

# **7.3 Faste effekter**

Besetning og kalvingsår hadde tydelig effekt på alle egenskapene i melkeroboten. Enkelte besetninger og kalvingsår bidro til betydelig mer kg melk/min bokstid, og noe færre melkinger med avspark (figur ikke vist). Andre besetninger og år hadde sterk negativ effekt på robotegenskapene. Innenfor besetning kan det være flere faktorer som påvirker kyrnes produksjonsresultater. Fôringsregime, bondens daglige rutiner og eventuelt røktere, utforming av fjøs og innredning vil være ting som ligger bak besetningseffekten. Når det gjelder effekten av år kan været og sesong påvirke fôrmengde og kvalitet.

For egenskapen MelkHastBoks var det tydelig effekt av laktasjonsnummer og alder i måneder (figur 6), hvor lav alder og tidlig laktasjon gir lite kg melk/min bokstid. Dette er logisk fordi melkeytelsen i første laktasjon er lavere sammenliknet med senere laktasjoner, og forekomsten av avspark høyere (figur 7). Kviger plundrer mer i roboten, og utnytter tiden dårligere enn eldre kyr. Grunn til at kviger plundrer mer kan være at de er lite vant med roboten og selve melkingssituasjonen, i tillegg kan de ha ømme og tråe jur som gjør melkingen ubehagelig. Den faste effekten av laktasjonsnummer og alder i måneder viser at

etter første laktasjon synker sannsynligheten for avspark i roboten, og årsaken kan være at kyr med svært dårlig lynne blir utrangert etter første laktasjon. Plottet over effekten av laktasjonsnummer og alder i måneder (figur 7) viser at enkelte observasjoner har svært høye eller svært lave verdier. Dette er fordi det var få observasjoner i enkelte grupper, og derfor lite variasjon innenfor den måneden og laktasjonen. For andelen ufullstendige melkinger var det også observert effekt av laktasjonsnummer og alder i måneder. Det var en tendens til noe høyere andel ufullstendige melkinger for de eldste kyrne sammenliknet med de yngste, men årsaken er usikker. En mulig forklaring vil være at eldre kyr utvikler ett mer problematisk jureksteriør som medfører at roboten sliter med å finne spenene.

# **7.4 Avlsverdier**

Avlsverdiene for egenskapene MelkHastBoks, pAvsp og pUfullst viser tydelige forskjeller mellom de beste og dårligste kyr og okser. For egenskapen MelkHastBoks er det ønskelig å avle for de kyrne/oksene som har høyest (positiv) avlsverdi, da de gir mest kg melk per minutt oppholdstid i roboten. Samtidig bør det tas hensyn til korrelasjon med lekkasje, og høy lekkasje fører til større sannsynlighet for mastitt [\(Luttinen & Juga 1997;](#page-56-6) [Sivertsen 2011;](#page-57-9) [Waage et al. 1998\)](#page-57-13). For andelen melkinger med avspark vil de kyrne/oksene med best resultater for egenskapen, være de med mest negativ avlsverdi, da det er ønskelig med lav forekomst av avspark (figur 11 og 14). Avlsverdiene til egenskapene pAvsp og pUfullst er noe skeivfordelte. Dette kan ha sammenheng med at modellen som ble brukt i oppgaven er en lineær modell, og ikke egner seg så godt til å beskrive en egenskap som oppgis som sannsynlighet eller prosentandel. En stor andel av observasjonene lå omkring null, og egenskapene var ikke normalfordelte. Dette kommer tydelig frem i figur 3 og 4, der den prosentvise fordelingen av alle kyrne med observasjoner på egenskapen pAvsp og pUfullst vises. En mulighet ville vært å logtransformere disse to egenskapene, for å få en mer normalfordelt egenskap.

# **7.5 Feilkilder, modellen og videre anbefalinger**

Egenskapene som ble analysert var basert på ett gjennomsnitt over alle observasjoner innenfor en laktasjon. Det hadde vært mulig å bruke de daglige observasjonene istedenfor et gjennomsnitt for å beregne arvegrader og avlsverdier på egenskapene målt i melkeroboten. Informasjon innhentet fra kvigevurderingen for kyr i robot viste seg å inneholde lite variasjon, spesielt i noen besetninger. Kun 2124 kyr i datasettet fra melkerobot hadde informasjon fra

kvigevurderingen, og det måtte derfor tas med informasjon fra flere kyr i hele landet og alle typer melkesystemer. Lite variasjon i de subjektive vurderingene viser viktigheten av å ta i bruk informasjonen melkeroboten bidrar med. Robotdata har stor variasjon og er objektive registreringer. Dette kan gi bedre mål på utmelkingshastighet og lynne. For lekkasje blir den subjektive registreringen stadig vanskeligere da flere går over til løsdrift. Det er vanskelig å finne ut hvilke kyr som lekker i løsdrift, en årsak kan være at signifikant flere kyr observeres med lekkasje liggende enn oppreist [\(Persson Waller et al. 2003\)](#page-56-7). Roboten har per i dag ikke mulighet for å registrere lekkasje.

Fordelen med å bruke ett mål på utmelkingshastighet som inkluderer bokstid eller oppholdstid i roboten, er at denne egenskapen er direkte knyttet opp mot robotkapasitet. Det kunne vært sett på den direkte utmelkingshastighet eller melkestrøm, målt som tiden roboten bruker fra påsett til avtak av melkeorganet. Ulempene med å bruke melkestrøm som ett mål på utmelkingshastighet i melkeroboten, er at egenskapen ikke sier noe om hvor rask eller sein kua er generelt i roboten.

En alternativ definisjon av robotegenskapene kunne være å bruke informasjon fra de to til tre første månedene i laktasjon, da dette er mer interessant i forhold til avlsarbeidet. Man får informasjon om egenskapen tidligere, og trenger ikke vente en hel laktasjon før avlsverdiene er klare.

Det kan tenkes at de tre egenskapene kg melk/ minutt bokstid, andelen melkinger med avspark og andelen ufullstendige melkinger kan påvirke andre egenskaper i dagens avlsmål på NRF. Ved å avle for kyr med høy MelkHastBoks avler man indirekte for økt melkeytelse, de kyrne som gir mest melk på kortest tid. Da vil også utmelkingshastigheten øke, og ettersom utmelkingshastighet og lekkasje er genetisk korrelert [\(Luttinen & Juga 1997;](#page-56-6) [Sivertsen 2011\)](#page-57-9), kan det bli økt forekomst av lekkasje. Det er viktig å ha oversikt over utviklingen av lekkasje i avlsarbeidet dersom man selekterer for rask utmelkingshastighet. Lekkasje er ikke vektlagt på NRF i dagens avlsmål, men egenskapen registreres, og det regnes avlsverdier slik at man har oversikt over utviklingen av egenskapen. Over 80 % av kyrne ble registrert uten lekkasje. Det er vanskelig å vite om det er fordi kyrne ikke lekker, eller om årsaken er at man tilfeldigvis ikke observerer lekkasje på enkelte kyr. Ettersom melkingsintervallet for kyr i melkerobot sammenliknet med tradisjonell melking er kortere, vil muligens lekkasje være ett mindre problem.

Videre vil det anbefales å ta i bruk informasjonen fra melkeroboten til å vurdere kyrnes jureksteriør. Dette er allerede gjort på Dansk Holstein [\(Byskov et al. 2012\)](#page-54-2), med gode estimater på arvegrader og korrelasjoner. Man kan dermed selektere for kyr som har god holdbarhet på juret over flere laktasjoner, og som ikke har midtligamenter som løsner slik at speneavstanden blir for stor. Godt jureksteriør er avgjørende for raskt påsett av spenekoppene, og kort oppholdstid i roboten. I tillegg ville det vært interessant om roboten kunne registrere lekkasje hos hver ku når hun kom inn i roboten for melking, ett slikt måleinstrument i melkeroboten ville vært av nytte for avlsarbeidet.

## **8.0 Konklusjon**

Estimert arvegrad var 0,29 for kg melk/minutt bokstid, 0,20 for andelen melkinger med avspark og 0,08 for andelen ufullstendige melkinger målt i DeLaval melkerobot. Estimert arvegrad for lynne, lekkasje og utmelkingshastighet i kvigevurderingen var på henholdsvis 0,10, 0,14 og 0,26.

Genetisk korrelasjon på 0,54 mellom lynne vurdert subjektivt og andelen melkinger med avspark registrert i melkerobot, bekrefter at registrerte melkinger med avspark kan bidra med informasjon om kyrnes lynne i avlsarbeidet. Mellom utmelkingshastighet og kg melk/minutt bokstid ble den genetiske korrelasjonen funnet å være sterk (-0,88), og kg melk/minutt bokstid vil bidra med informasjon på dagens utmelkingshastighet målt i kvigevurderingen. Det ble funnet variasjoner i avlsverdier for kg melk/minutt bokstid, og for andelen melkinger med avspark i melkeroboten. Det er derfor mulig å selektere for kyr som gir mest melk på lavest tidsforbruk, og lite avspark i melkeroboten.

## **9.0 Referanser**

- André, G., Berentsen, P. B. M., Engel, B., de Koning, C. J. A. M. & Oude Lansink, A. G. J.
- M. (2010). Increasing the revenues from automatic milking by using individual variation in milking characteristics. Journal of dairy science, 93 (3): 942-953. Bergman, K. (2013). Varför välja mjölkrobot? – en analys av ett investeringsbeslut. AgriFood-Policy Brief 5. Bergman, K. & Rabinowicz, E. (2013). Adoption of the Automatic Milking System by Swedish Milk Producers. AgriFood-Working Paper 7. Bijl, R., Kooistra, S. R. & Hogeveen, H. (2007). The Profitability of Automatic Milking on Dutch Dairy Farms. Journal of Dairy Science, 90 (1): 239-248. Bobić, T., Mijić, P., Knežević, I., Šperanda, M., Antunović, B., Baban, M., Sakač, M., Frizon,
- E. & Koturić, T. (2011). The impact of environmental factors on the milk ejection and stress of dairy cows. Biotechnology in Animal Husbandry, 27 (3): 919-927. Bugten, H. K. (2013). Bruk av utmelkingsdata fra mjølkerobot i avlsarbeidet: Masteroppgave ved Universitetet for Miljø og Biovitenskap, IHA. 50 s. Byskov, K., Buch, L. H. & Aamand, G. P. (2012). Possibilities of Implementing Measures from Automatic Milking Systems in Routine Evaluations of Udder Conformation and Milking Speed. Interbull bulletin, 46: 1-5. Carlström, C., Pettersson, G., Johansson, K., Strandberg, E., Stålhammar, H. & Philipsson, J. (2013). Feasibility of using automatic milking system data from commercial herds for genetic analysis of milkability. Journal of Dairy Science, 96 (8): 5324-5332. Carlström, C., Strandberg, E., Johansson, K., Pettersson, G., Stålhammar, H. & Philipsson, J. (2014). Genetic evaluation of in-line recorded milkability from milking parlors and automatic milking systems. Journal of dairy science, 97 (1): 497-506. Castro, A., Pereira, J. M., Amiama, C. & Bueno, J. (2012). Estimating efficiency in automatic milking systems. Journal of Dairy Science, 95 (2): 929-936. Geno. (2009). Avlsmålet for NRF. [www.geno.no.](http://www.geno.no/) Tilgjengelig fra: <http://www.geno.no/no/Forsiden/NRF/Avlsmal/Avlsmalet-for-NRF/> (lest 08.01.2014). Geno. (2010). NRF og avl. [www.geno.no.](http://www.geno.no/) Tilgjengelig fra: <http://www.geno.no/Forsiden/NRF/> (lest 07.01.2014). Geno. (2012a). Fra ungokse til eliteokse. [www.geno.no:](http://www.geno.no/) Geno,. Tilgjengelig fra: <http://www.geno.no/no/Forsiden/NRF-okser/Store-Ree-seminstasjon/> (lest 08.01.2014). Geno. (2012b). International trials with Norwegian Red. [www.genoglobal.no:](http://www.genoglobal.no/) Geno. Tilgjengelig fra:<http://www.genoglobal.no/Home/International-trials/> (lest 14.11.2013). Geno. (2012c). Utvikling av avlsmålet for NRF-kua. [www.geno.no.](http://www.geno.no/) Tilgjengelig fra: <http://www.geno.no/no/Forsiden/NRF/Avlsmal/Historikk/> (lest 08.01.2014). Geno. (2013). Kvigemåling. [www.geno.no.](http://www.geno.no/) Tilgjengelig fra: <http://www.geno.no/Forsiden/For-radgiver/Kvigemaling/> (lest 10.01.2014). Geno. (2014a). Avlsmålet for NRF. Tilgjengelig fra: <http://www.geno.no/Start/Avl/Avlsmal/Avlsmalet-for-nrf/> (lest 18.02.2014).

- Geno. (2014b). Egenskapene i avlsmålet. [www.geno.no:](http://www.geno.no/) Geno. Tilgjengelig fra: <http://www.geno.no/Start/Avl/Avlsmal/Egenskapene-i-avlsmalet/> (lest 27.03.2014). Geno. (2014c). Historie. [www.geno.no.](http://www.geno.no/) Tilgjengelig fra: [http://www.geno.no/Start/Geno-](http://www.geno.no/Start/Geno-Avler-for-bedre-liv/OM-NRF-KUA1/Historie/#et_feavlsrike)[Avler-for-bedre-liv/OM-NRF-KUA1/Historie/#et\\_feavlsrike](http://www.geno.no/Start/Geno-Avler-for-bedre-liv/OM-NRF-KUA1/Historie/#et_feavlsrike) (lest 17.03.2014). Gergovska, Z., Miteva, T., Angelova, T., Yordanova, D. & Mitev, J. (2012). Relation of Milking Temperament and Milk Yield in Holstein and Brown Swiss Cows. Bulgarian Journal of Agricultural Science, Agricultural Academy, 18 (5): 771-777. Gustafsson, M. (2009). Arbetstid i mjölkproduktionen. JTI-rapport, lantbruk och industri. [www.jti.se:](http://www.jti.se/) Institutet för jordbruks- och miljöteknik. Gygax, L., Neuffer, I., Kaufmann, C., Hauser, R. & Wechsler, B. (2007). Comparison of Functional Aspects in Two Automatic Milking Systems and Auto-Tandem Milking Parlors. Journal of Dairy Science, 90 (9): 4265-4274. Gäde, S., Stamer, E., Junge, W. & Kalm, E. (2006). Estimates of genetic parameters for milkability from automatic milking. Livestock Science, 104 (1–2): 135-146. Heringstad, B. & Bugten, H. K. (2014). Genetic Evaluations of Milkability in Norwegian Red Based on Data from Automatic Milking Systems. 10th World Congress of Genetics Applied to Livestock Production, Vancover, BC, Canada. Hersleth, E. (2010). NRF historien, del 1., 1. Tilgjengelig fra: [http://www.geno.no/Global/Geno.no/02%20Dokumenter/Medlem/NRF](http://www.geno.no/Global/Geno.no/02%20Dokumenter/Medlem/NRF-historien_del_1.pdf)[historien\\_del\\_1.pdf](http://www.geno.no/Global/Geno.no/02%20Dokumenter/Medlem/NRF-historien_del_1.pdf) (lest 07.01.2014). Hogeveen, H., Heemskerk, K. & Mathijs, E. (2004, 24-26 mars,2004). Motivations of Dutch farmers to invest in automatic milking system or a conventional milking parlour. International Symposium on Automatic Milking, Wageningen, s. 56-61: Wageningen Academic Publishers. Ilahi, H. & Kadarmideen, H. N. (2004). Bayesian segregation analysis of milk flow in Swiss dairy cattle using Gibbs sampling. Genetics, selection, evolution : GSE, 36 (5): 563-
- 576. Jacobs, J. A. & Siegford, J. M. (2012). Invited review: The impact of automatic milking systems on dairy cow management, behavior, health, and welfare. Journal of dairy science, 95 (5): 2227-2247. Juga, J. (1996). Evaluation methods of subjectively scored functional traits in Finland. Interbull bulletin, 14. Kaihilahti, J., Suokannas, A. & Raussi, S. (2007). Observation of Cow Behaviour in an Automatic Milking System using Web-based Video Recording Technology. Biosystems Engineering, 96 (1): 91-97. Kramer, M., Erbe, M., Bapst, B., Bieber, A. & Simianer, H. (2013). Estimation of genetic parameters for novel functional traits in Brown Swiss cattle. Journal of Dairy Science, 96 (9): 5954-5964. Lassen, J. & Mark, T. (2008). Short Communication: Genotype by Housing Interaction for Conformation and Workability Traits in Danish Holsteins. Journal of Dairy Science, 91 (11): 4424-4428. Lawstuen, D. A., Hansen, L. B., Steuernagel, G. R. & Johnson, L. P. (1988). Management Traits Scored Linearly by Dairy Producers. Journal of Dairy Science, 71 (3): 788-799.

- Llach, I., Bosch, A., Ayadi, M., Caja, G., Xifra, M. & Carrè, X. (red.). (2004). Effects of milking frequency and lactation stage on milk yield and milk composition of test day records in robotic milking. Automatic milking-a better understanding. Wageningen, Nederland: Wageningen Academic Publishers. 515 s. Luttinen, A. & Juga, J. (1997). Genetic relationships between milk yield, somatic cell count, mastitis, milkability and leakage in finnish dairy cattle population. Interbull bulletin, , 15: 78-83. Løvendahl, P. & Chagunda, M. G. G. (2011). Covariance among milking frequency, milk yield, and milk composition from automatically milked cows. Journal of Dairy Science, 94 (11): 5381-5392. Madsen, P. & Jensen, J. (2012). DMU, a package for analysing multivariate mixed models, Version 6, release 5.1. Tjele, Denmark: University of Aarhus, Faculty Agricultural Sciences (DJF), Dept of Genetics and Biotechnology. Meyer, K. & Burnside, E. B. (1987). Scope for a Subjective Assessment of Milking Speed. Journal of dairy science, 70 (5): 1061-1068. Neijenhuis, F., Hillerton, J. E., Bos, K., Sampimon, O., Poelarends, J., Fossing, C. & Dearing,
- J. (red.). (2004). Effects of milking interval on teat condition and milking performance with whole-udder take off. Automatic milking-a better understanding. Wageningen, Nederland: Wageningen Academic Publishers. 177-178 s. Nixon, M., Bohmanova, J., Jamrozik, J., Schaeffer, L. R., Hand, K. & Miglior, F. (2009). Genetic parameters of milking frequency and milk production traits in Canadian Holsteins milked by an automated milking system. Journal of Dairy Science, 92 (7): 3422-3430. Nodeland, R. H. (2013). Melkeroboter gir bønder økt trivsel. Tilgjengelig fra: <http://www.forskning.no/artikler/2013/august/365725> (lest 13.02.2014). Nævdal, I. (2010). Med den perfekte kua i sikte. Buskap, 7: 52-53. Persson Waller, K., Westermark, T., Ekman, T. & Svennersten-Sjaunja, K. (2003). Milk Leakage—An Increased Risk in Automatic Milking Systems. Journal of Dairy Science, 86 (11): 3488-3497. Pettersson, G., Svennersten-Sjaunja, K. & Knight, C. H. (2011). Relationships between milking frequency, lactation persistency and milk yield in Swedish Red heifers and cows milked in a voluntary attendance automatic milking system. Journal of Dairy Research, 78 (03): 379-384. Rensing, S. & Ruten, W. (2005). Genetic Evaluation for Milking Speed in German Holstein Population Using Different Traits in a Multiple Trait Repeatability Model. Interbull bulletin, 33: 163-166. Rinell, E. (2013). A genetic analysis of traits recorded by automatic milking systems-the posibility for a new method to evaluate temperament of dairy cows. Brage.no: Univesristetet for miljø og biovitenskap, Insttutt for husdyr og akvakultur. 24 s. Rupp, R. & Boichard, D. (1999). Genetic Parameters for Clinical Mastitis, Somatic Cell Score, Production, Udder Type Traits, and Milking Ease in First Lactation Holsteins. Journal of Dairy Science, 82 (10): 2198-2204. SAS. (2002-2010). NC, USA: SAS Institute Inc.

SAS. (2002-2010). 9.3 utg. Cary, NC, USA: SAS Institute Inc. Sewalem, A., Miglior, F. & Kistemaker, G. J. (2011). Short communication: Genetic parameters of milking temperament and milking speed in Canadian Holsteins. Journal of Dairy Science, 94 (1): 512-516. Sivertsen, K. S. (2011). Genetiske sammenhenger mellom utmjølkingsegenskaper og mastitt i NRF. Husdyrforsøksmøtet 2011, Lillestrøm. [www.NMBU.no.](http://www.nmbu.no/) Soberon, F., Ryan, C. M., Nydam, D. V., Galton, D. M. & Overton, T. R. (2011). The effects of increased milking frequency during early lactation on milk yield and milk composition on commercial dairy farms. Journal of Dairy Science, 94 (9): 4398-4405. Speroni, M., Pirlo, G. & Lolli, S. (2006). Effect of Automatic Milking Systems on Milk Yield in a Hot Environment. Journal of Dairy Science, 89 (12): 4687-4693. Statens landbruksforvaltning. (2013). Utvikling melkekyr fordelt på fylke. [www.slf.dep.no.](http://www.slf.dep.no/) Statistisk sentralbyrå. (2014). Strukturen i jordbruket. [www.ssb.no:](http://www.ssb.no/) Statistisk sentralbyrå. Tilgjengelig fra: [http://www.ssb.no/jord-skog-jakt-og](http://www.ssb.no/jord-skog-jakt-og-fiskeri/statistikker/stjord/aar/2013-11-27?fane=tabell&sort=nummer&tabell=150633)[fiskeri/statistikker/stjord/aar/2013-11-27?fane=tabell&sort=nummer&tabell=150633](http://www.ssb.no/jord-skog-jakt-og-fiskeri/statistikker/stjord/aar/2013-11-27?fane=tabell&sort=nummer&tabell=150633) (lest 07.01.2014). Steine, T., Sehested, E., Svendsen, M., A- Ranberg, I. M., Larsgard, A. G., Heringstad, B., Karlsen, A. & Rise, O. (2004). Egenskapene i avlsarbeidet. I: Storfeavl, s. 27-42: Gan forlag. Svennersten-Sjaunja, K., Andersson, I. & Wiktorsson, H. (red.). (2004). The effect of milking interval on milk yield and milk composition. Automatic milking-a better understanding. Wageningen, Nederland: Wageningen Academic Publishers. 515 s. Syrstad, O. (2010). Opphavet til NRF. Tilgjengelig fra: [http://www.geno.no/Global/Geno.no/02%20Dokumenter/NRF%20og%20avl/2012/Op](http://www.geno.no/Global/Geno.no/02%20Dokumenter/NRF%20og%20avl/2012/Opphavet%20til%20NRF_Ola%20Syrstad.pdf) [phavet%20til%20NRF\\_Ola%20Syrstad.pdf](http://www.geno.no/Global/Geno.no/02%20Dokumenter/NRF%20og%20avl/2012/Opphavet%20til%20NRF_Ola%20Syrstad.pdf) (lest 07.01.2014). Sæther, N. H. (2002). Husdyravl og husdyrgenetiske ressurser i Norge. Nasjonal rapport til FAOs Statusrapport om verdens husdyrgenetiske ressurser. Husdyravl og husdyrgenetiske ressurser i Norge 2002. Nasjonal rapport til FAOs Statusrapport om verdens husdyrgenetiske ressurser. Genressursutvalget for husdyr. 39+19 s. 1-39 s. Visscher, P. M. & Goddard, M. E. (1995). Genetic Parameters for Milk Yield, Survival, Workability, and Type Traits for Australian Dairy Cattle. Journal of Dairy Science, 78 (1): 205-220. Waage, S., Sviland, S. & Ødegaard, S. A. (1998). Identification of Risk Factors for Clinical Mastitis in Dairy Heifers. Journal of Dairy Science, 81 (5): 1275-1284. Wagner-Storch, A. M. & Palmer, R. W. (2003). Feeding Behavior, Milking Behavior, and Milk Yields of Cows Milked in a Parlor Versus an Automatic Milking System. Journal of Dairy Science, 86 (4): 1494-1502.