 Мосолова Н.И, Федотова А.М, Горлов И.Ф. Суркова С.А, Натыров А.К.
https://doi.org/10.31208/2618-7353-2022-17-30-40
АННОТАЦИЯ / ABSTRACT
Цель
Оценить особенности производства молока и молочного скотоводства в южных регионах России в условиях новых глобальных внешних вызовов.
Материалы и методы
Основным научным методом исследования выступает горизонтальный и вертикальный анализ открытой статистической отчетности, размещенной на открытом сайте Федеральной службы государственной статистики, аналитические материалы Молочного союза России. Для расчетов и построения прогнозов были использованы математические инструменты экстраполяции программы Excel. Для формулировки выводов были применены методы логического анализа, сравнения и обобщения данных, представленных в расчетных материалах и пресс-релизах.
Результаты
Проведена оценка динамики производства сырого молока во всех категориях молочных хозяйств в России на протяжении последних 10 лет. Установлено, что объемы производства молока благодаря технологиям интенсивного доения и содержания животных выросли, что позволило выйти самообеспеченности молоком на уровень до 80%. Модернизация молочных комплексов наиболее передовым роботизированным оборудованием позволила фермам не только увеличить надои молока с одной коровы, но и значительно повысить качество доения и получаемого продукта. Примеры лучшей практики по производству молока в условиях Юга России продемонстрировали предприятия Краснодарского края и Волгоградской области. Тревожным фактором выступает сокращение молочного поголовья животных. Тем не менее производство молока происходит интенсивно на фоне сокращения поголовья молочного скота, но данный фактор необходимо учитывать в будущем и нивелировать его влияние посредством положительной тенденции роста численности животных.
Заключение
На основе проведенного исследования сформулированы выводы о необходимости дальнейшего расширения мер государственной поддержки отрасли и поиска вариантов внедрения в производство животных российской селекции для сокращения импортозависимости от иностранного генетического материала и технологий. Наметившийся положительный тренд производства сырого молока необходимо поддержать в будущем не только модернизацией производства, но и укреплением производственной и ресурсной базы.
Aim
Assess the features of milk production and dairy cattle breeding in the southern regions of Russia in the face of new global external challenges.
Materials and Methods
The main scientific method of research is the horizontal and vertical analysis of open statistical reporting posted on the open website of the Federal State Statistics Service, analytical materials of the Dairy Union of Russia. Mathematical extrapolation tools of the Excel program were used for calculations and making forecasts. To formulate the conclusions, the methods of logical analysis, comparison and generalization of the data presented in the calculation materials and press releases were applied.
Results
An assessment was made of the dynamics of raw milk production by all categories of dairy farms in Russia over the past 10 years. It has been established that milk production volumes have increased due to intensive milking and animal husbandry technologies, which made it possible to achieve self-sufficiency in milk up to 80%. Modernization of the dairy complex with the most advanced robotic equipment has allowed farms not only to increase milk yield per cow, but also to significantly improve the quality of milking and the quality of the resulting product. Examples of best practice in terms of milk productivity in the conditions of the South of Russia were demonstrated by enterprises of the Krasnodar Territory and the Volgograd Region. An alarming factor is the reduction in the dairy population of animals. Nevertheless, milk production is intensive against the backdrop of a reduction in the number of dairy cattle, but this factor must be taken into account in the future and its impact should be neutralized through a positive trend in the growth of the number of livestock.
Conclusion
On the basis of the study, conclusions were drawn about the need for further expansion of state support measures for the industry and the search for options for introducing Russian-selected animals into production in order to reduce import dependence on foreign genetic material and technologies. The emerging positive trend in the production of raw milk must be supported in the future not only by modernizing production, but also by strengthening the production and resource base.
АВТОРЫ / AUTHORS
Н. И. Мосолова
Поволжский научно-исследовательский институт производства и переработки мясомолочной продукции 400066, Россия, Волгоград, ул. Рокоссовского, д. 6
Мосолова Наталья Ивановна, доктор биологических наук, главный научный сотрудник комплексной аналитической лаборатории
E-mail: natali.niimmp@yandex.ru; тел.: 8 (8442) 39-10-48
А. М. Федотова
Волгоградский государственный медицинский университет 400066, Россия, Волгоград, пл. Павших борцов, д. 1
Федотова Аюна Мингияновна
i_fedotova03@bk.ru
И. Ф. Горлов
Поволжский научно-исследовательский институт производства и переработки мясомолочной продукции 400066, Россия, Волгоград, ул. Рокоссовского, д. 6
Горлов Иван Федорович
E-mail: niimmp@mail.ru
С. А. Суркова
1 Поволжский научно-исследовательский институт производства и переработки мясомолочной продукции 400066, Россия, Волгоград, ул. Рокоссовского, д. 6
2 Калмыцкий государственный университет имени Б.Б. Городовикова 358011, Россия, Республика Калмыкия, Элиста, 5 микрорайон, комплекс КГУ, строение 3, учебный корпус № 4
Суркова Светлана Анатольевна
E-mail: api.niimmp@mail.ru
А. К. Натыров
Калмыцкий государственный университет имени Б.Б. Городовикова 358011, Россия, Республика Калмыкия, Элиста, 5 микрорайон, комплекс КГУ, строение 3, учебный корпус № 4
Натыров Аркадий Канурович
E-mail: natyrov_ak@mail.ru
About the Authors
N. I. Mosolova
Volga Region Research Institute of Manufacture and Processing of Meat-and-Milk Production 6, Rokossovsky st., Volgograd, 400066, Russian Federation
Natalia I. Mosolova, Dr Biological Sci. and Chief Researcher of the Complex Analytical Laboratory
E-mail: natali.niimmp@yandex.ru; tel.: +7 (8442) 39-10-48
A. M. Fedotova
Volgograd State Medical University 1, Pavshikh Bortsov Sq., Volgograd, 400066, Russian Federation
Ayuna M. Fedotova
E-mail: i_fedotova03@bk.ru
I. F. Gorlov
Volga Region Research Institute of Manufacture and Processing of Meat-and-Milk Production 6, Rokossovsky st., Volgograd, 400066, Russian Federation
Ivan F. Gorlov
E-mail: niimmp@mail.ru
S. A. Surkova
1 Volga Region Research Institute of Manufacture and Processing of Meat-and-Milk Production 6, Rokossovsky st., Volgograd, 400066, Russian Federation
2 Kalmyk scientific research agriculture, forestry and reclamation station – branch of center of agricultural ecology of the Russian academy of sciences Elista, Republic of Kalmykia, Russian Federation
Svetlana A. Surkova
E-mail: api.niimmp@mail.ru
A. K. Natyrov
Kalmyk State University named after B.B.Gorodovikov Educational building No. 4, building 3, KSU complex, microdistrict 5, Elista, Republic of Kalmykia, 358011, Russian Federation
Arkady K. Natyrov
E-mail: natyrov_ak@mail.ru
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ / REFERENCES
1. Keceli A.S., Catal C., Kaya A. and Tekinerdogan B. Development of a recurrent neural networks-based calving prediction model using activity and behavioral data // Computers and Electronics in Agriculture. 2020. Vol. 170. Article number: 105285. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105285.
2. Gorlov I.F., Slozhenkina M.I., Mosolova N.I., Mishina O.Yu., Serkova A.E., Karpenko E.V. Comparative evaluation of the milk composition of dairy cows in the Volgograd region // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 677. Article number: 022066. https://doi: 10.1088/1755-1315/677/2/022066.
3. Федотова Г.В., Федотова Э.М. Agriculture 4.0 в рамках пандемии COVID-2019 // Сборник трудов III междунар. науч.-практ. конф. «Последствия и вызовы пандемии коронавируса для технологического и социально-экономического развития общества», Ярославль, 10 декабря 2020. C. 117-123.
4. Серкова А.Е., Горлов И.Ф. Экологическая безопасность и качество молока, полученного от коров с разной технологией содержания в условиях Волгоградской области // Сборник трудов междунар. науч.-практ. конф. «Инновационное развитие аграрно-пищевых технологий», Волгоград, 17-18 июня 2021. C. 178-182.
5. Федотова А.М., Мосолова Е.А. Оценка качества реализуемого молока химическими методами анализа // Конкурс научно-исследовательских работ студентов Волгоградского государственного технического университета, Волгоград, 26-30 апреля 2021. C. 312-313.
6. Goyal S., Sharma A.K. and Sharma R.K. Development of efficient artificial neural network and statistical models for forecasting shelf life of cow milk khoa – A comparative study // Communications in Computer and Information Science. 2011. Vol. 169. P. 145-149. https://doi.org/10.1007 / 978-3-642-22577-2_20.
7. Ruhil A.P., Singh R.R.B., Jain D.K., Patel A.A. and Patil G.R. Development of an artificial neural network based model for shelf-life prediction of Basundi mix-an Indian dairy product // Proceedings of the 3rd Indian International Conference on Artificial Intelligence. IICAI 2007. P. 1517-1524.
8. Горлов И.Ф., Федотова Г.В., Мосолова Н.И., Сергеев В.Н., Глущенко А.В. и Воронцова Е.С. Оценка современного состояния молочного производства России // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2019. № 2 (54). С. 189-197.
References
1. Keceli A.S., Catal C., Kaya A. and Tekinerdogan B. Development of a recurrent neural networks-based calving prediction model using activity and behavioral data. Computers and Electronics in Agriculture. 2020;(170):105285. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105285.
2. Gorlov I.F., Slozhenkina M.I., Mosolova N.I., Mishina O.Yu., Serkova A.E., Karpenko E.V. Comparative evaluation of the milk composition of dairy cows in the Volgograd region. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021;(677):022066. https://doi.org/10.1088/1755-1315/677/2/022066.
3. Fedotova G.V., Fedotova E.M. Agriculture 4.0 v ramkah pandemii COVID-2019 [Agriculture 4.0 in the framework of the COVID-2019 pandemic]. Sbornik trudov III mezhdunar. nauch.-prakt. konf. «Posledstviya i vyzovy pandemii koronavirusa dlya tekhnologicheskogo i social'no-ekonomicheskogo razvitiya obshchestva», Yaroslavl', 10 dekabrya 2020 [Collection of articles of III int. scientific-practical conf. «Consequences and challenges of the coronavirus pandemic for the technological and socio-economic development of society», Yaroslavl, 10 December 2020]. Yaroslavl, 2020:117-123. (In Russ.).
4. Serkova A.E., Gorlov I.F. Jekologicheskaja bezopasnost' i kachestvo moloka, poluchennogo ot korov s raznoj tehnologiej soderzhanija v uslovijah Volgogradskoj oblasti [Ecological safety and quality of milk obtained from cows with different keeping technology in the conditions of the Volgograd region]. Sbornik trudov III mezhdunar. nauch.-prakt. konf. «Posledstvija i vyzovy pandemii koronavirusa dlja tehnologicheskogo i social'no-jekonomicheskogo razvitija obshhestva», Volgograd, 17-18 iyunya 2021 [Proceedings of the International. scientific-practical. conf. "Innovative development of agro-food technologies", Volgograd, June 17-18, 2021]. Volgograd, 2021:178-182. (In Russ.).
5. Fedotova A.M., Mosolova E.A. Ocenka kachestva realizuemogo moloka himicheskimi metodami analiza. [Assessment of the quality of milk sold by chemical methods of analysis]. Konkurs nauchno-issledovatel'skih rabot studentov Volgogradskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta, g. Volgograd, 26-30 aprelja 2021 [Competition of research papers for students of the Volgograd State Technical University, Volgograd, April 26-30, 2021]. Volgograd, 2021:312-313. (In Russ.).
6. Goyal S., Sharma A.K. and Sharma R.K. Development of efficient artificial neural network and statistical models for forecasting shelf life of cow milk khoa – A comparative study. Communications in Computer and Information Science. 2011;(169):145-149. https://doi.org/10.1007 / 978-3-642-22577-2_20.
7. Ruhil A.P., Singh R.R.B., Jain D.K., Patel A.A. and Patil G.R. Development of an artificial neural network based model for shelf-life prediction of Basundi mix-an Indian dairy product. Proceedings of the 3rd Indian International Conference on Artificial Intelligence. IICAI. 2007:1517-1524.
8. Gorlov I.F., Fedotova G.V., Mosolova N.I., Sergeev V.N., Glushchenko A.V. and Vorontsova E.S. Assessment of the current state of dairy production in Russia. Izvestia of the Lower Volga Agro-University Complex. 2019;54(2):189-197. (In Russ.).
Ключевые слова:
производство молока, молочное скотоводство, государственная поддержка, цифровая ферма, сырое молоко
Key words:
milk production, dairy cattle breeding, government support, digital farm, raw milk
Для цитирования:
Мосолова Н.И., Федотова А.М., Горлов И.Ф., Суркова С.А., Натыров А.К. Про-изводство молока и численность молочного поголовья КРС в регионах ЮФО // Аграрно-пищевые инновации. 2022. Т. 17, № 1. С. 30-40. https://doi.org/10.31208/2618-7353-2022-17-30-40
For citation:
Mosolova N.I., Fedotova A.M., Gorlov I.F., Surkova S.A., Natyrov A.K. Milk produc-tion and number of dairy cattle stock in the Southern Federal District. Agrarian-and-food innovations. 2022;17(1):30-40. (In Russ.). https://doi.org/10.31208/2618-7353-2022-17-30-40
| 