Foto: Shutterstock
Management rondom het afkalven is belangrijk voor de gezondheid en de overlevingskans van koeien en hun kalveren. Nu gebruiken veehouders met name de verwachte afkalfdatum als leidraad om het moment te bepalen waarop de koe gaat kalven. Deze is ongeveer 280 dagen na de inseminatie, maar kan variëren van 267 tot 295 dagen. Dit betekent dat het voor de veehouder lastig is om te bepalen wanneer hij een koe extra in de gaten moet houden. ‘Zowel voor de veehouder als voor het dier is het belangrijk om het afkalfmoment zo exact mogelijk te voorspellen’, zegt Claudia Kamphuis van Wageningen Livestock Research. ‘Voor de veehouder is het handig omdat deze de koe dan minder vaak hoeft te controleren, dat geeft ook een stukje rust. Voor de koe en haar kalf is het belangrijk omdat er dan tijdig ingegrepen kan worden bij geboorteproblemen.’
Sensorinformatie
Voor het onderzoek, onderdeel van het project Smart Dairy Farming 1.0 met Wageningen Livestock Research als een van de partners, werden 400 koeien op een Nederlands melkveebedrijf over een tijdsbestek van 1 jaar gevolgd. Deze koeien waren uitgerust met een chip die aan het elektronische oormerk werd bevestigd. ‘Boeren gebruiken deze chip nu vaak om te bepalen wanneer een koe tochtig ofwel paringsbereid is’, legt Claudia uit. ‘Wij hebben gekeken of de informatie van deze chip ook gebruikt kan worden om het afkalfmoment exacter te voorspellen.’ De sensor verzamelt informatie over activiteit, vreetgedrag, herkauwen en temperatuur en registreert deze gegevens elk uur. De onderzoekers bekeken in hoeverre deze gegevens bruikbaar waren om het afkalfmoment te bepalen. Hiervoor werden de koeien gefilmd om te zien wanneer het afkalven precies begon.
Betere voorspelling
Vervolgens werden er twee modellen ontwikkeld. Een model dat uitsluitend was gebaseerd op de verwachtte afkalfdatum en een model waarbij ook de sensorinformatie werd meegenomen. Voor beiden modellen werd slecht 1% valse alarmen geaccepteerd. ‘Als een veehouder steeds voor niets zijn bed uit moet heeft zo’n systeem namelijk geen enkele meerwaarde’, zegt Niels Rutten van de Faculteit Diergeneeskunde in Utrecht. Het eerste model bleek slechts bij één op de tien koeien de correcte afkalfdatum te voorspellen. Als de sensorinformatie hieraan werd toegevoegd steeg dit aantal naar één op de drie.
Het is belangrijk om het afkalfmoment zo precies mogelijk te voorspellen zodat tijdig kan worden ingegrepen bij geboorteproblemen.
Vervolgens probeerden de onderzoekers of ze met deze gegevens ook het precieze moment van afkalven konden bepalen. Drie uur voor het daadwerkelijke afkalfmoment werd door het model met sensorinformatie bij iets minder dan de helft van de koeien een attentie afgegeven en een uur voor het afkalven werd ongeveer één op de vijf koeien eruit gepikt . Het was in de meeste gevallen dus niet mogelijk om het precieze uur te bepalen wanneer het afkalven begint. Wel kon met de sensorinformatie de start van het afkalven exacter worden bepaald dan enkel met behulp van de verwachtte afkalfdatum. Ook bleek dat de meeste attenties werden afgegeven in de laatste 12 uur voor afkalven. Claudia: ‘ Als de veehouder gebruik maakt van dit moodel weet hij dus dat hij de koe gedurende die tijd intensiever in de gaten moet houden.’
Het is de vraag of het ontwikkelde model ook commercieel interessant is. Niels: ‘In het kader van dierwelzijn heeft het zeker meerwaarde, maar het moet ook financieel uit kunnen voor een veehouder.’ Daarom hebben de onderzoekers ervoor gekozen om informatie van een bestaande sensor te gebruiken en niet een nieuwe afkalfdetector te ontwikkelen. Voor een kleine extra investering zou een veehouder dan kunnen upgraden om de sensor behalve voor tochtdetectie ook voor afkalfdetectie te gebruiken.