Objetivou-se avaliar as correlações entre contagem de células somáticas (CCS) e os constituintes do leite e verificar as associações das condições ambientais com a CCS. Os dados utilizados foram de 1.541 unidades produtoras de leite referentes a 15 municípios da bacia leiteira do Vale do Taquari, Rio Grande do Sul. Foram tabulados os dados de CCS, contagem bacteriana total (CBT) e composição centesimal do leite, referentes ao período de junho de 2008 a dezembro de 2011, totalizando 44.089 amostras analisadas. A temperatura ambiente apresentou correlação positiva e significativa com a CCS, enquanto a precipitação pluviométrica e a umidade relativa do ar, ausência de correlação. Os teores de gordura, proteína, minerais e sólidos totais foram diretamente correlacionados com a CCS, enquanto que os sólidos não gordurosos e a lactose apresentaram comportamento inverso. Através da análise de componentes principais (ACP), auxiliada pelo método hierárquico aglomerativo de agrupamento, os sete tratamentos presentes no estudo foram reduzidos a cinco grupos de acordo com a similaridade, permitindo constatar que amostras com CCS superiores a 400.000 até 750.000 céls mL-1, apresentam a mesma qualidade, não justificando a estratificação de intervalos nesta amplitude de variação.

The study aimed to evaluate the correlations between somatic cell count (SCC) and milk components, and verify the associations of environmental conditions with SCC. Data were obtained from 1,541 dairy farms located in 15 municipalities in the dairy region of Vale do Taquari, Rio Grande do Sul. The data from SCC, total bacterial count (TBC) and milk composition, from June 2008 to December 2011, were tabulated, totaling 44,089 samples. The environment temperature showed positive and significant correlation with the somatic cell score, while rainfall and air relative humidity showed no correlation. The fat, protein, minerals and total solids were directly correlated with the SCC, while non-fat-solids and lactose showed an opposite behavior. By the principal component analysis (PCA) followed by the agglomerative hierarchical clustering method, the seven treatments in the present study were reduced to five groups according to the similarity, showing that milk with SCC above 400,000 to 750,000 cels mL-1 present the same quality, not justifying the interval stratification within this range of variation.