Type de document : Revue scientifique publiée dans Biosystems Engineering
Auteurs : Boyu Ji, Thomas Banhazi, Kristen Perano, Afshin Ghahramani, Les Bowtell, Chaoyuan Wang, Baoming Li
Résumé en français (traduction) : Une synthèse sur la mesure, l’évaluation et l’atténuation du stress thermique chez les bovins laitiers
Le stress thermique est un défi important dans les systèmes d’élevage laitier. Les vaches laitières soumises à un stress thermique verront leur bien-être diminuer, ce qui entraînera des pertes de production. Comme la fréquence et l’ampleur des épisodes de stress thermique augmenteront au cours des prochaines décennies, il devient important de se concentrer sur les études de réduction du stress thermique. La modélisation et les expériences dans les exploitations agricoles ont été utilisées pour évaluer les effets du stress thermique sur le bétail au cours des dernières décennies. Des solutions d’atténuation, notamment la structure optimale des bâtiments d’élevage, la ventilation, les régimes alimentaires, la gestion des exploitations et la sélection génétique, ont toutes été étudiées. Cependant, dans différentes conditions d’exploitation, la tolérance à la chaleur et la capacité d’adaptation des vaches laitières peuvent varier considérablement. Jusqu’à présent, les résultats de différents modèles mathématiques ont permis d’établir divers seuils de stress thermique à utiliser dans les exploitations agricoles. Dans la pratique, il est encore coûteux de déterminer un niveau de stress thermique précis afin d’identifier les besoins d’atténuation. Cette revue résume les études précédentes sur les effets du stress thermique sur les vaches laitières élevées de manière intensive et les différentes approches d’atténuation. Nous avons entrepris une analyse comparative des indices thermiques, des réactions des animaux et des approches d’atténuation. Des recommandations sont ensuite données pour développer un cadre permettant d’améliorer la mesure, l’évaluation et l’atténuation du stress thermique. Des systèmes de surveillance robustes, des analyses de données massives et des algorithmes d’intelligence artificielle sont nécessaires pour le développement futur de systèmes dynamiques et auto-calibrants basés sur des modèles, qui pourraient fournir une évaluation en temps réel et une minimisation du stress thermique.
Résumé en anglais (original) : Heat stress is a significant challenge in dairy farming systems. Dairy cows under heat stress will encounter impaired welfare leading to production losses. As the frequency and magnitude of heat stress events increase in the coming decades, a focus on heat stress reduction studies becomes important. Modelling and on-farm experiments have been used to assess the effects of heat stress on livestock over the last few decades. Mitigation solutions including optimal shed structure, ventilation, feeding regimes, farm management and genetic selection have all been explored. However, under different farm conditions, the heat tolerance and coping ability of dairy cows can vary significantly. Until now, the results from different mathematical models have provided a variety of heat stress thresholds for on-farm use. In practice, it is still costly to determine an accurate heat stress level in order to identify the mitigation requirements. This review summarises previous studies on the effects of heat stress on intensively reared dairy cows and different mitigation approaches. We have undertaken a comparative analysis of thermal indices, animal responses, and mitigation approaches. Recommendations are then given for developing a framework to enhance the measurement, assessment and mitigation of heat stress. Robust monitoring systems, big data analyses and artificial intelligence algorithms are needed for the future development of dynamic, self-calibrating model-based systems, which could provide real-time assessment and minimisation of heat stress
