La meccanizzazione della mungitura è un’innovazione preziosa per ridurre i costi dell’allevamento da latte, migliorando sia la qualità del latte sia l’efficienza delle operazioni (Cogato et al., 2021). Il monitoraggio della routine di mungitura e dei parametri operativi degli impianti sono fattori cruciali per garantire una resa di latte ottimale (MY), una maggiore efficienza del lavoro e la salute della mammella delle lattifere (Odorÿciÿ et al., 2019).

La diversa morfologia della mammella e dei capezzoli negli animali da latte, però, richiede uno studio specie-specifico sulla mungibilità, dato che procedure e parametri di mungitura non idonei, potrebbero compromettere seriamente la salute della ghiandola mammaria (Nørstebø et al.,2019). Diversi studi hanno analizzato i parametri di mungitura nelle vacche da latte (Stauffer et al. 2020), pecore (Romero et al. 2020) e capre (Fernandez et al. 2020), mentre sono disponibili poche informazioni per la bufala (Caria et al. 2011).

Per questa ragione, alcuni ricercatori dell’Università di Napoli, in collaborazione con i ricercatori dell’Associazione Italiana Allevatori (AIA) e dell’Università di Pisa, hanno effettuato uno studio su larga scala per verificare i parametri di mungitura più idonei da applicare alla Bufala Mediterranea Italiana.

Sulla base dei dati raccolti, gli obiettivi della ricerca erano i seguenti:

  • Fornire una panoramica delle normali condizioni di mungitura in un’ampia popolazione di bufale di razza Mediterranea Italiana;
  • Studiare l’influenza dei diversi parametri di mungitura sulle caratteristiche qualitative del latte;
  • Definire i parametri di mungitura più adeguati nella Bufala Mediterranea Italiana.

I dati di configurazione e settaggio degli impianti di mungitura sono stati raccolti nell’ambito dell’attività ufficiale del Servizio Controllo Mungitura (SCM) dell’Associazione Italiana Allevatori (AIA) e dell’Associazione Allevatori Campania e Molise. I dati, raccolti ed elaborati secondo le norme ISO 5707:2007 e 6690:2007, provenivano da 213 allevamenti di bufale di razza Mediterranea Italiana presenti in regione Campania e comprendevano un totale di 558 Controlli statici degli impianti (MDT). Gli MDT sono stati effettuati su 6 diversi tipi di impianti di mungitura: secchio (n=11), vasi di mungitura bassi (n=194), vasi di mungitura alti (n=58), lattodotti bassi (n=277), lattodotti alti (n=10) e AMS (n=3). Per ulteriori analisi sono stati considerati anche l’altezza del lattodotto (MSH) e il rapporto tra diametro e lunghezza dei lattodotti di mungitura (DL). Durante ogni MDT sono stati registrati i seguenti parametri di mungitura: livello di vuoto di lavoro (VL), rapporto di pulsazione (PR), stacco automatico (AC) e riserva utile effettiva di vuoto (EVR). L’EVR sufficiente è stata calcolata considerando i seguenti fattori: numero di unità, presenza di valvole di chiusura automatiche e tipologia di sistema di mungitura. Un impianto di mungitura dovrebbe avere una portata d’aria sufficiente per soddisfare i normali requisiti operativi della mungitrice e, in più, compensare l’eventuale immissione involontaria di aria che può verificarsi durante le operazioni (Reinemann et al. 2021). Se il volume di aria immessa è maggiore della riserva utile effettiva si osserverà una diminuzione del vuoto nell’impianto con conseguenti ripercussioni a livello dell’efficienza generale e della salute della mammella (Brazil and Britten, 2001).

Oltre al controllo del sistema di mungitura, per ogni mandria sono stati considerati i dati di produzione individuale, provenienti dal sistema ufficiale di controllo funzionale dell’AIA. Sono stati utilizzati un totale di 267.305 campioni TD (test-day) provenienti da 46.605 bufale. Ogni TD comprendeva dati su: MY, percentuale di grasso (FP), percentuale di proteine (PP), percentuale di lattosio (LP) e conta delle cellule somatiche (SCC-cellule/mL). Nello specifico, ai fini dell’analisi il valore di SCC è stato trasformato in logaritmo per calcolare il punteggio lineare (LS).
I dati di ciascun TD sono stati analizzati utilizzando un modello lineare misto per valutare l’effetto dei parametri di mungitura sui caratteri quali-quantitativi del latte e un modello di regressione logistica per valutare la relazione tra i livelli di vuoto (<41, 41-43, 44-45, >45) ed EVR.

Infine, i seguenti parametri sono stati coinvolti nell’analisi discriminante canonica (CDA): PR, VL, DL, EVR, differenza di riserva di vuoto, LS, lattosio, PP, FP e MY. Questa tecnica è stata utilizzata per discriminare le diverse tipologie di sistemi di mungitura: a giostra con lattodotto basso (CMLP), parallela con lattodotto bassa (PMLP), a spina di pesce con vasi alti (HMH), a spina di pesce con vasi alti (HML), a spina di pesce con lattodotti alti (HMHP), a spina di pesce con lattodotti bassi (HMLP), tandem con vasi alti (TMH), tandem con vasi bassi (TML), tandem con lattodotti alti (TMHP) e tandem con lattodotti bassi (TMLP).

I dati a disposizione sono stati sottoposti a editing al seguito del quale sono stati considerati un totale di 217.967 TD provenienti da 43.593 bufale in 198 allevamenti. Un’insufficiente EVR è stata riscontrata in 160 MDT (28,6%). L’analisi di MY e qualità del latte per questi casi (63.917 TD – 29,4% del totale) ha rivelato che un EVR inadeguato era responsabile di un LS più elevato e di un MY inferiore, insieme a una maggiore concentrazione di grassi e proteine rispetto a quelli con EVR adeguato (Tabella 1).

EVR: riserva effettiva del vuoto, SEM: errore standard della media, PP: percentuale di proteine, FP: percentuale di grasso, LP: percentuale di lattosio, LS: linear score della conta delle cellule somatiche. I valori all’interno di una riga con apici diversi differiscono in modo significativo con p < 0,001.

Pertanto, questi dati sono stati esclusi da ulteriori analisi, ad eccezione della CDA, e sono stati ulteriormente considerati solo i casi MDT con EVR sufficiente, ottenendo un totale di 154.050 TD da 30.810 bufale.

Dall’analisi dei risultati (Tabella 2), si è evidenziato come MSH ha influenzato significativamente (p < 0,001) LS e MY. MSH ha influenzato anche significativamente (p < 0,001) LP con una differenza significativa tra impianti alti o bassi. Al contrario, le diverse classi di vuoto hanno influenzato in modo significativo (p < 0,001) tutte le caratteristiche del latte. Un PR più alto (70:30) è stato responsabile di un LS significativamente più basso (p < 0,001) e di un FP più alto rispetto a un PR di 60:40. Allo stesso modo, la presenza di AC ha mostrato un effetto significativo (p < 0,001) su FP e MY e una leggera riduzione (p < 0,05) su LS. Infine, un DL superiore a 2,5 m è stato associato ad una riduzione del LS (p < 0,001).

SEM: errore standard della media, PP: percentuale di proteine, FP: percentuale di grasso, LP: percentuale di lattosio, LS: linear score della conta delle cellule somatiche, MSH: altezza del sistema di mungitura, VL: livelli di vuoto, PR: rapporto di pulsazione, AC: rimozione automatica del gruppo prendi capezzoli. I valori all’interno di una riga con apici diversi differiscono in modo significativo con p < 0,001.

L’analisi CDA ha estratto due funzioni canoniche (CAN) (che descrivono l’87% della varianza osservata) che hanno discriminato gli 11 gruppi di impianti di mungitura (Figura 1). La prima canonica ha separato i sistemi di mungitura con dotti bassi (CMLP, PMLP e HMLP) dagli altri con valore positivo. Per il resto, la seconda CAN ha discriminato CMLP e TMH (punteggi positivi) dagli altri sistemi di mungitura.

Figura 1. Grafico delle funzioni canoniche (CAN) per le discriminazioni dei sistemi di mungitura. CMLP: giostra con lattodotti bassi, PMLP parallela con lattodotti bassi, HMH: spina di pesce con vasi alti, HML: spina di pesce con vasi alti, HMHP: spina di pesce con lattodotti alti, HMLP: spina di pesce con lattodotti bassi, TMH: tandem a vasi alti, TML: tandem a vasi bassi, TMHP: tandem con lattodotti alti e TMLP: tandem con lattodotti bassi.

Sulla base di questa discriminazione, le variabili principalmente associate alla prima CAN sono state l’EVR e la differenza della riserva di Vuoto con un punteggio rispettivamente positivo e negativo. Il secondo diametro del tubo a vuoto associato al CAN e la differenza della riserva di vuoto con un punteggio positivo e il diametro dei dotti con un punteggio negativo.

Questi risultati hanno evidenziato, come previsto, che le bufale hanno esigenze specifiche per il settaggio dei parametri di mungitura e che, come già riconosciuto nei bovini da latte, un’errata impostazione della mungitura è responsabile sia di un aumento di LS che di una riduzione di lattosio. Nella mungitura delle bufale da latte, il VL influenza anche il MY e la qualità del latte, nonché le cellule somatiche e il lattosio, che sono indicatori rappresentativi della salute della mammella. Poiché sono stati rilevati MY più alti con VL più alti, sarebbe consigliabile utilizzare VL più bassi per evitare danni alla mammella e episodi di mastite. I risultati mostrano che a livelli di vuoto più bassi, corrisponde un abbassamento delle cellule somatiche senza alterare altri parametri di qualità del latte. Allo stesso modo, un’estensione del PR dalle 60:40 alle 70:30 e l’uso di lattodotti bassi potrebbe essere considerata una buona opportunità per ridurre i tempi e i costi di mungitura senza incidere la LS.

Concludendo, questo studio evidenzia che è suggeribile un settaggio relativamente più basso di VL e un ampliamento del rapporto di pulsazione al fine di una migliore salvaguardia del benessere della mammella da fattori mastitogeni e una migliore efficienza delle fasi di mungitura. In ogni caso, sono necessari ulteriori studi per indagare l’effetto delle varie combinazioni dei parametri di mungitura sulle caratteristiche qualitative e quantitative del latte, nonché per verificarne l’effetto sul flusso del latte e sui tempi di mungitura.

Bibliografia

• Brazil LH, Britten AM. 2001. Vacuum Airflow Measurements from Milking Clusters with 5/8, 3/4, and 7/8 Inch ID outlet to simulate loads produced from unit attachment or unit fall off. 40th National Mastitis Council Annual Meeting; February 11–14, 2001; Reno (NV) incorporated National Mastitis Council, Vol. 40, p. 195–196.
• Caria M, Murgia L, Pazzona A. 2011. Effects of the working vacuum level on mechanical milking of buffalo. J Dairy Sci. 94(4):1755–1761. doi: 10.3168/jds.2010-3134.
• Cogato A, Brščić M, Guo H, Marinello F, Pezzuolo A. 2021. Challenges and tendencies of Automatic Milking Systems (AMS): a 20-years systematic review of literature and patents. Animals (Basel). 11(2):356. doi: 10.3390/ani11020356.
• Fernández N, Martí JV, Rodríguez M, Peris C, Balasch S. 2020. Machine milking parameters for Murciano-Granadina breed goats. J Dairy Sci. 103(1):507–513. doi: 10.3168/jds.2019-16446.
• Nørstebø H, Rachah A, Dalen G, Østerås O, Whist AC, Nødtvedt A, Reksen O. 2019. Large-scale cross-sectional study of relationships between somatic cell count and milking-time test results in different milking systems. Prev Vet Med. 165:44–51. doi: 10.1016/j.prevetmed.2019.02.007.
• Odorčić M, Rasmussen MD, Paulrud CO, Bruckmaier RM. 2019. Review: milking machine settings, teat condition and milking efficiency in dairy cows. Animal. 13(S1):s94–s99. doi: 10.1017/S1751731119000417.
• Reinemann DJ, Van Den Borne BHP, Hogeveen H, Wiedemann M, Paulrud CO. 2021. Effects of flow-controlled vacuum on milking performance and teat condition in a rotary milking parlor. J Dairy Sci. 104(6):6820–6831. doi: 10.3168/jds.2020-19418.
• Romero G, Peris C, Fthenakis GC, Diaz JR. 2020. Effects of machine milking on udder health in dairy ewes. Small Rumin Res. 188:106096. doi: 10.1016/j.smallrumres.2020.106096.
• Stauffer C, Feierabend M, Bruckmaier RM. 2020. Different vacuum levels, vacuum reduction during low milk flow, and different cluster detachment levels affect milking performance and teat condition in dairy cows. J Dairy Sci. 103(10):9250–9260. doi: 10.3168/jds.2020-18677.

La presente sinossi è stata redatta da Roberta Matera (a) e Lorenzo Pascarella (b,c)

a) Dipartimento di Medicina Veterinaria e Produzioni Animali (DMVPA)- Università degli Studi di Napoli Federico II.
b) Associazione Italiana Allevatori (A.I.A.), Roma, Italia.
c) Dipartimento di Scienze animali, della nutrizione e degli alimenti – Università Cattolica del Sacro Cuore, Piacenza, Italia.

ed è liberamente tratta dall’articolo “Milk characteristics and milking efficiency in Italian Mediterranean buffalo” di:  R. Matera, L. Pascarella, A. Cotticelli, G. Conte, A. Tondo, G. Campanile & G. Neglia (2023), pubblicato su Italian Journal of Animal Science, 22:1, 1110-1119, DOI: 10.1080/1828051X.2023.2271951