Современные технологии зоотехнической и ветеринарной науки в практике северного оленеводства

В данной статье представлен всесторонний анализ потенциала передовых технологий для сохранения и устойчивого развития северного оленеводства в Арктической зоне Российской Федерации. Представлено, как инновационные цифровые, автоматизированные и биотехнологические решения в области зоотехнии и ветеринарии способны не только существенно повысить хозяйственную продуктивность отрасли, но и кардинально улучшить племенную ценность оленей, устойчивость к болезням различной этиологии и др., обеспечивая жизнеспособность северного оленеводства в экстремальных арктических условиях. Особое внимание уделено выявлению и систематизации существующих проблем и барьеров, которые на сегодняшний день препятствуют эффективной интеграции новых технологий в традиционные практики оленеводства.
Анализируется, как внедрение инноваций может способствовать увеличению прироста поголовья, повышению качества продукции, оптимизации использования пастбищных территорий и, как следствие, росту экономической эффективности. Подчеркивается важность разработки и внедрения гибких стратегий, которые будут учитывать региональные, социально-экономические и традиционные особенности коренных народов Севера, Статья призвана стать основой для принятия обоснованных, стратегических решений по модернизации и устойчивому развитию отрасли северного оленеводства.

1. Klokov K.B. Diversity of regional trends in traditional reindeer husbandry in the Russian Arctic В сборнике: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 5th International Conference "Arctic: History and Modernity" 18-19 March 2020, Saint-Petersburg, Russia. Saint-Petersburg, 2020;539(1):012180. DOI:10.1088/1755-1315/539/1/012180

2. Андронов С.В., Богданова Е.Н., Вороненко А.Г., Гриценко В.Н., Деттер Г.Ф., Кобелькова И.В., Кочкин Р.А., Лобанов А.А., Лобанова Л.П., Попов А.И., Федоров Р.Ю., Филант К.Г., Филант П.Н., Южаков А.А. Продовольственная безопасность коренных народов Арктической зоны Западной Сибири в условиях глобализации и изменения климата. Архангельск. 2020: 373 с.

3. Деттер Г.Ф., Филант К.Г. Ключевые вызовы, узлы и тренды развития коренных малочисленных народов севера в наступающее десятилетие Научный вестник Ямало-Ненецкого автономного округа. 2020;2 (107):36-46.

4. Иванов В.А. Оленеводство в арктическом субрегионе европейского севера России: состояние и перспективы развития. Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2023;3(3):309-317.

5. Елсаков В.В. Дистанционные исследования растительного покрова арктической зоны как индикатора климатических изменений В книге: Материалы 22-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва. 2024:5.

6. Елсаков В.В. Анализ сходимости временных серий спутниковых съёмок различного пространственного разрешения для региона Большеземельской тундры Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025;22(1): 148-161. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-1-148-161

7. Елсаков В.В. Информационные технологии в развитии пастбищного оленеводства Европейского севера. Вестник АГАТУ. 2023;4 (12):51-59.

8. Соболевский В.А., Лайшев К.А. Система автоматизированного мониторинга фенотипических характеристик северных оленей (Rangifer tarandus, L.) на основе технологий AUTOML. Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2025;30(3):480-485. DOI:10.31242/2618-9712-2025-30-3-480-485

9. Семина М.Т., Курбаков К.А., Лайшев К.А., Коноров Е.А., Столповский Ю.А. Генетические маркеры мясной продуктивности и адаптивности северного оленя (Rangifer tarandus, L.): перспективы использования в селекционных программах. В сборнике: Мясное животноводство: интеграция науки и производства. Материалы международной научно-практической конференции, посвящённой 95-летию основания Всероссийского НИИ мясного скотоводства. Оренбург. 2025: 45-48.

10. Lindeberg H., Nikitkina E., Musidray A., Shiryaev G., Nagy S., Kumpula J., Holand Ø. Potential applications of assisted reproductive technologies (art) in reindeer (Rangifer tarandus, L.). Animal Reproduction Science. 2021;235:106890.

11. García R., Aguilar J., Toro M., Pinto A., Rodríguez P. A systematic literature review on the use of machine learning in precision livestock farming. Computers and Electronics in Agriculture. 2020;179: 105826. DOI: 10.1016/j.compag.2020.105826

12. Morota G., Ventura R.V., Silva F.F., Koyama M., Fernando S.C. Big data analytics and precision animal agriculture symposium: Machine learning and data mining advance predictive big data analysis in precision animal agriculture. Journal of Animal Science. 2018;96(4): 1540–1550. DOI: 10.1093/jas/sky014

13. Busin V., Wells B., Kersaudy-Kerhoas M., Shu W., Burgess S.T.G. Opportunities and challenges for the application of microfluidic technologies in point-of-care veterinary diagnostics. Molecular and Cellular Probes. 2016;30(5): 331–341. DOI: 10.1016/j.mcp.2016.07.004

14. Кузьмин В.А., Орехов Д.А., Айдиев А.Б., Цыганов А.В. Принципы математического моделирования инфекционных болезней в зоне взаимодействия дикой природы и животноводства. Нормативноправовое регулирование в ветеринарии. 2025;3: 42-47. DOI: 10.52419/issn2782-6252.2025.3.42