Neues aus Fulda 2016 Forum für angewandte Forschung in der Rinder- und Schweinefütterung
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- Stefan Kohler
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1 Neues aus Fulda 2016 Forum für angewandte Forschung in der Rinder- und Schweinefütterung Dr.
2 Übersicht Controlling 1. Nutzung am Tier messbarer Parameter in Untersuchungen zur Ernährung von Milchkühen (U. Meyer u.a.) 2. Verwendung des FEQ der Milch im Fütterungscontrolling (T. Engelhardt) 3. Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand u.a.) 4. Evaluierung von Modellen zur Vorhersage der Futteraufnahme von Milchkühen (L. Gruber) 2
3 1.) Nutzung am Tier messbarer Parameter in Untersuchungen zur Ernährung von Milchkühen (U. Meyer, K. Mahlkow-Nerge, D. von Soosten) Lebendmasse Aufwand Schätzung über Brustund Bauchumfang bei Jungrindern möglich Ernährungszustand/ Körperkondition Tierindividuelle Kennzahlen zur Produktionskontrolle Über BCS: ± 1 Einheit = ± 50 kg LM Über RFD: ± 1 mm = ± 5 kg LM Lahmheitsscore Indikator für Klauenerkrankungen 25 manuelle, 15 automatische Systeme Bewertung der Bewegungsabläufe nur begrenzte Aussagekraft zur Erkennung von Klauenläsionen/erkrankungen Körpertemperatur Gesundheitsüberwachung Zusammenhänge mit häufigerem Auftreten hoher Umgebungstemperaturen (Klimawandel?) Wiederkauaktivität Beschreibung der Pansenfermentation Systeme zur automatischen Erfassung Acidoseerkennung begrenzt Kontinuierliche Pansen-pH-Messung Subakute Pansenazidose? ph-boli noch große Unsicherheiten bei den Messergebnissen 3
4 2.) Verwendung des Fett-Eiweiß-Quotienten (FEQ) im Fütterungscontrolling zur Beurteilung der Fütterung und Stoffwechselstabilität (T. Engelhardt) FEQ Milch: Anwendung im Fütterungscontrolling, Zielbereich 1,0 1,5 (LKV) Hohe FEQ 1,5, v.a. in der Frühlaktation von Kühen, sollen auf überhöhten Körperfettabbau, erhöhtes Risiko oder Auftreten von subklinischen Ketosen hindeuten. Untersuchung von Zusammenhängen zwischen den FEQ und den Gehalten an Ketonkörpern (ß-Hydroxybutyrat, BHB) im Blut Auswertung von Daten von 660 Kühen mit hohem Leistungspotenzial (z.t. > kg) aus 10 ausgewählten Einzeltierfütterungsversuchen des ZTT Iden (2008 bis 2015) Zuordnung von Ergebnissen wöchentlicher Messungen der relevanten Milchinhaltstoffe sowie zeitnah untersuchter Gehalte an BHB im Blut Ermittlung der mittleren Messwerte für BHB im Blut und anderer Parameter in den FEQ-Klassen 1,5 und < 1,5. 4
5 2.) Verwendung des Fett-Eiweiß-Quotienten (FEQ) im Fütterungscontrolling zur Beurteilung der Fütterung und Stoffwechselstabilität (T. Engelhardt) Korrelationen: Kühe mit FEQ 1,5 wiesen im Mittel sign. BHB-Gehalte im Blut, Futteraufnahmen und stärker ausgeprägte NEB auf. Überprüfung der Übereinstimmung des FEQ mit BHB bei Einzeltieren: Die Sensitivitäten des FEQ (gleichzeitig erhöhte FEQ 1,5 und BHB 1,0 mmol) war nicht stark ausgeprägt und abnehmend im Verlauf der Frühlaktation ( %) Die Spezifitäten (FEQ < 1,5 und BHB < 1,0 mmol, physiologisch) waren höher (ca. 80 % 90 %). FEQ (Milch) und BHB (Blut) signifikant positiv, aber nicht stark ausgeprägt FEQ im stärksten Zusammenhang mit kalkulierter Energiebilanz, weniger bei BHB Kein Zusammenhang zwischen FEQ/BHB und Milchmengenleistung 5
6 2.) Verwendung des Fett-Eiweiß-Quotienten (FEQ) im Fütterungscontrolling zur Beurteilung der Fütterung und Stoffwechselstabilität (T. Engelhardt) FEQ als Parameter des Fütterungscontrollings zur Feststellung subklinischer Ketosen? Wichtiger Parameter im Gruppenmaßstab, allein verwendet aber nur von begrenzter Aussagekraft FEQ 1,5 deuten auf Ketoserisiko und/oder Auftreten subklin. Ketosen hin FEQ < 1,5 sicher ein geringeres Ketoserisiko, schließen aber gleichzeitig Ketonkörper im Blut nicht komplett aus Erkennen von Einzeltieren mit ketogener Stoffwechsellage ausschließlich anhand von FEQ schwierig FEQ zur Erkennung subklinischer Ketosen in einer Herde im Controlling einbeziehen, aber immer im Komplex mit anderen aussagefähigen Mess/Beobachtungswerten (v.a. Verläufe) anwenden! (Körperkondition/RFD, FAN, Milchleistung, Pansenfüllung, Ketoseschnelltest u.a.) 6
7 3.) Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand, S. Hartwig, S. Heinz, A. Römer) % Milcheiweiß 4,4 Ziel: 3,8 3,2 2,6 Eiweißmangel + 7 Energieüberschuss Energieüberschuss Eiweißmangel + leichter4 Energieüberschuss Eiweißmangel + Energiemangel Eiweiß Eiweißüberschuss + ausgeglichen 5 + leichter6 Energie Energiemangel 2 Energiemangel Eiweißüberschuss Energieüberschuss Eiweißüberschuss + Energiemangel 3 < >300 mg Milchharnstoff/Liter Seit ca. 25 Jahren systematische Nutzung der Milchinhaltsstoffe zur Bewertung der Versorgungslage im Herdenmanagement (Ökonomie, Tierwohl) Einfaches System, logische Interpretation aber mit Leistung zunehmend Probleme
8 3.) Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand, S. Hartwig, S. Heinz, A. Römer) Zunehmend falsch positiver Energiemangel, weil Milchprotein abhängig von Leistung Grenzwert von 3,2 % Milch-Eiweiß für Energiemangel willkürlich festgelegt (nach Wiesner und Spohr 1991), seit längerem in Diskussion Tendenz zur Überversorgung bei Milchharnstoff > 250 mg/l 8
9 3.) Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand, S. Hartwig, S. Heinz, A. Römer) Verifizierung des MLP-Harnstoffberichtes: Auswertung MLP-Daten in MV April 2015 (Deutsche Holsteins, deutsches Schwarzbuntes Niederungsrind) MLP April 2015 Auswertbare Betriebe 549 Auswertbare Kühe Vormonat Mittlerer Melktag Mittlere Milchleistung (kg/tag) 29,4 30,7 % Milcheiweiß 3,49 3,45 % Milchfett 4,08 4,10 Milchharnstoff (mg/l) Fett/Eiweiß-Quotient 1,17 1,19 9
10 3.) Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand, S. Hartwig, S. Heinz, A. Römer) Milcheiweißgehalt zu Milchmenge Normalbereich = Funktionswert +/- 1s R *100%/Mittelwert Datenpool * 3,2 % nach Spohr und Wiesner, 1991 Zu niedrig = Energiemangel?! 10
11 3.) Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand, S. Hartwig, S. Heinz, A. Römer) Relativ geringer Zusammenhang Fett/Eiweiß-Quotient zu Milchmenge 11
12 3.) Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand, S. Hartwig, S. Heinz, A. Römer) Tagesgemelk der Kühe, die nach unterschiedlichen Kriterien als energetisch unterversorgt eingestuft sind Kg Milch/Tag gesamt E%<3,2 FEQ>1,4 %E<Gl-1s;FEQ>1,4 > 1,4 und EW% < Gleichung - 1 s >10 Laktationsmonat 12
13 3.) Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand, S. Hartwig, S. Heinz, A. Römer) Vorschlag für neues Bewertungsschema zur Energie- und Proteinversorgung anhand der der MLP-Daten FEQ 1,4 Energie optimal Ziel: FEQ > 1,4 Energiemangel <150mg Harnstoff Proteinmangel (225) mg Protein bedarfsdeckend >250 (225) mg Harnstoff Protein > Bedarf
14 3.) Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand, S. Hartwig, S. Heinz, A. Römer) Vergleich des Versorgungsstatus 9-Felder-Tafel : Neuvorschlag Gesamter Bestand n= Anteil in % 9-Felder-Tafel Vorschlag Energie Futterprotein überversorgt 19,8 (14,0) optimal 60,1 91,7 unterversorgt 20,1 8,3 überversorgt 15,5 37,6 optimal 74,5 52,4 unterversorgt 10,0 10,0 14
15 3.) Nutzung der MLP-Ergebnisse zur Charakterisierung der Versorgungslage und des Tierwohls von Milchkühen (B. Losand, S. Hartwig, S. Heinz, A. Römer) Zur Zeit über die DLG Nachprüfung im gesamten deutschsprachigem Raum Nachvollziehen mit sehr umfangreichem Datenpool (MLP-Daten aus 1 Kalenderjahr) 15
16 5.) Evaluierung von Modellen zur Vorhersage der Futteraufnahme von Milchkühen (L. Gruber) Eine möglichst genaue Abschätzung der FAN = Voraussetzung für eine physiologisch und ökonomisch optimierte Rationsgestaltung. FAN-Modelle sind heute die Grundlage für EDV-gestützte Programme zur Rationsoptimierung und der abgeleiteten Kraftfutterzuteilung. Ziel: hohe Milchleistungen, Pansenfunktion, niedrige Futterkosten, geringe Umweltbelastung Tier- und fütterungsbedingte Faktoren Energiebedarf und Futterqualität Vielzahl von Futteraufnahme-Modellen in den letzten Jahren entwickelt M. Pries 16
17 5.) Evaluierung von Modellen zur Vorhersage der Futteraufnahme von Milchkühen (Gruber) Ableitung von Regressionskoeffizienten für wesentliche Parameter (LM, ECM, NEL GF, ) Z.B. DLG-Formel für TMR (Gesamtfutteraufnahme IT, kg TM/d) Intercept (a) 2,274 Effekt Land x Rasse (HF (D + A) -0,898 Effekt Laktationszahl (z.b. 2-3) 0,236 Effekt Laktationstag Faktoren für a,b,c Ableitung der FAN Regressionskoeffizienten für LM Faktoren a, b 2, c 2 Regressionskoeffizienten für Milchleistung Faktoren a, b 2, c 2 Regressionskoeffizienten für Kraftfuttermenge Faktoren a, b 2, c 2 Regressionskoeffizient für MJ NEL GF /kg 0,609 Internationale, unabhängige Evaluierung von 5 aktuellen Modellen für TMR hinsichtlich der Vorsagegenauigkeit der FAN (Jensen, 2015) FAN-Modell DLG (2006) = genau, robust, d.h. abgeleitete Rationskalkulationen verlässlich! 23
18 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 18
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