Einflussfaktoren auf die Variabilität der Klimaeffizienz von Milchproduktionssystemen

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Klemens Schneider
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1 Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft Bavarian State Research Center for Agriculture Einflussfaktoren auf die Variabilität der Klimaeffizienz von Milchproduktionssystemen Monika Zehetmeier Institut für Betriebswirtschaft und Agrarstruktur Zollikofen, 13. April 2016

2 Warum Variabilität untersuchen? Vor-/Nachteile unterschiedlicher Systeme Verbesserungen innerhalb von Systemen Standort angepasste Systeme

3 Übersicht Einordnung Variabilität Vergleich unterschiedlicher Produktionssysteme Variabilität innerhalb von Produktionssystemen Fazit 3

4 Übersicht Einordnung Variabilität Vergleich unterschiedlicher Produktionssysteme Variabilität innerhalb von Produktionssystemen Fazit 4

5 Einordnung Variabilität Bilanzierung von THG-Emissionen Quelle Modell Inputs Produktionstechnische Kennzahlen ZKZ/Remontierung/ Milchleistung THG-Emissionen Epistemic Uncertainty Modell Parameter Auswahl Variability Uncertainty Zeitlich/ Räumlich Zwischen/ Innerhalb von Systemen x N-Eintrag in den Boden x x x x CH 4 -Enterische Fermentation x x Bewertung von Veränderungen x x x Zehetmeier et al., 2014; Huijbregts, 1998; Walker,

6 Übersicht Einordnung Variabilität Vergleich unterschiedlicher Produktionssysteme Variabilität innerhalb von Produktionssystemen Fazit 6

7 CH 4 -Emissionen/ kg Milch Bsp 1. Variabilität zwischen Systemen Intensitätssteigerung der Milchproduktion Erhaltungsbedarf übliche Leistung kg Milch nach Reynolds et al.,

Zweinutzung versus Milchspezialrasse: Systemerweiterung 6 000 kg Milch 10 000

8 Zweinutzung versus Milchspezialrasse: Systemerweiterung kg Milch kg Milch 322 kg Rindfleisch 218 kg Rindfleisch Zehetmeier et al., 2012,

9 THG-Emissionen [kg CO 2eq ] THG-Emissionen unterschiedlicher Produktionseinheiten I kg CO 2eq kg CO 2eq kg CO 2eq Mutterkuh Bullen-, Färsen-, Kälbermast 8000 Milchkuh inkl. Nachzucht kg kg CO CO 2eq / 2eq / kg kg milk milk kg kg CO 2eq CO / 2eq / kg milk kg milk kg kg CO 2eq CO / 2eq / kg milk kg milk 0 PE kg PE kg und PE Mutterkuh PE kg und PE Mutterkuh Zehetmeier et al.,

10 THG-Emissionen [kg CO 2eq ] THG-Emissionen unterschiedlicher Produktionseinheiten II Mutterkuh Bullen-, Färsen-, Kälbermast Milchkuh inkl. Nachzucht kg CO 2eq / kg milk 1.09 kg CO 2eq / kg milk 0.96 kg CO 2eq / kg milk 0 PE kg PE kg und PE Mutterkuh PE kg und PE Mutterkuh Zehetmeier et al.,

11 THG-Emissionen [kg CO 2eq ] THG-Emissionen unterschiedlicher Produktionseinheiten III kg CO 2eq /kg SG 9.54 kg CO 2eq /kg SG kg CO 2eq /kg SG Mutterkuh Bullen-, Färsen-, Kälbermast Milchkuh inkl. Nachzucht kg CO 2eq / kg milk 1.09 kg CO 2eq / kg milk 0.96 kg CO 2eq / kg milk 0 PE kg PE kg und PE Mutterkuh PE kg und PE Mutterkuh Zehetmeier et al.,

12 Hebel Konsum Konsum (kg/kopf/jahr) Milch zu RF Produktionssystem Zweinutzung 6,000 Zweinutzung 8,000 Holstein- Friesian 10,000 Milch RF THG-Emissionen (kg CO 2 -eq/kopf) Deutschland Variation Konsum d f h RF= Rindfleisch

13 ha / 6000 kg Milch und 322 kg Rindfleisch Flächenbedarf unterschiedlicher Produktionseinheiten Ackerland Mutterkuh Grünland Mutterkuh Ackerland RF Grünland RF Ackerland Milch Grünland Milch PE kg PE kg PE kg

14 Bsp. 2: Variabilität zwischen Systemen Stallhaltung Deutschland und Saisonal Irland Süddt (FV) Westdt (HF) Irland Ø Ø Ø Anzahl Betriebe Anzahl Milchkühe Milchleistung (kg ECM/Kuh und Jahr) Zwischenkalbezeit (Tage) Erstkalbealter (Monate) ber. Reproduktionsrate (%)

15 THG-Emissionen [kg CO2-eq/kg FPCM] THG-Emissionen pro kg FPCM 1.40 Süd- Fleckvieh West- Holstein- Friesian Saisonal- Irland Milchleistung [kg FPCM/Kuh] 15

16 THG-Emissionen [kg CO2-eq/kg FPCM] Bewertung - Rindfleisch Süd- Fleckvieh West-Holstein- Friesian Saisonal- Irland Milchleistung [kg FPCM/Kuh] 16

17 Übersicht Einordnung Variabilität Vergleich unterschiedlicher Produktionssysteme Variabilität innerhalb von Produktionssystemen Fazit 17

18 Variabilität innerhalb von Produktionssystemen Verknüpfung zum regionalen und betrieblichen Kontext Vorstudie Systementwicklung THG-Emissionen, ; Multi-Skalen-Modell Nachfolgeprojekt THG-Vermeidung -> Identifizieren von Leuchtturmbetrieben : Bewertung von besonders klimafreundlichen und zukunftsfähigen Praxisbetrieben/Maßnahmen/Techniken Vorbildfunktion

19 Produktionstechnische Kennzahlen bilanzierter Betriebe Kennzahl Einheit Mittelwert (Min. - Max.) Auswertungsjahr 2013 Betriebe Anzahl-N 102 Milchkühe (Durchschnitt) Anzahl-N 78 (13-172) Ackerfläche ha/betrieb 56,9 (12,5-206,8) Dauergrünland ha/betrieb 32,7 (4,6-82,5) Milchleistung Bereinigte Remontierungsrate kg ECM/Kuh und Jahr ( ) % 24 (11-45) EKA Monate 28 (24-32) ZKZ Tage 385 ( ) Gewinn Cent/kg ECM 8,22 (0,17-28,84) 19

20 Multi-Skalen-Modell GAS- EM Dunglagerung BZA Daten HI-Tier Weide InVeKoS Tierproduktion Pflanzenbau BZA Daten N 2 O- Modell BZA Daten Futtermittel THG- Datenbank 20

21 THG-Emissionen und Gewinn pro ha

22 THG-Emissionen pro kg ECM 22

23 THG-Emissionen pro kg ECM in Abhängigkeit der Milchleistung Produktionsverfahren Milch nach Modellrechnungen 23

24 THG-Emissionen pro kg ECM in Abhängigkeit der Lebenstagsleistung 24

25 Level of Contribution Identifizierung Wichtiger Variablen Degree of Variability Low Medium High High Medium High GHG mitigation potential Low Low GHG mitigation potential Zehetmeier et al.,

26 Aufklärung der Variabilität der THG-Emissionen pro kg ECM - Dominanzanalyse 26

27 THG-Emissionen pro kg ECM - mit/ohne Bewertung der Rindfleischmenge 27

28 Flächenbedarf pro kg ECM in Abhängigkeit der Milchleistung 28

29 Fazit Variabilität innerhalb des Systems größer als zwischen Systemen Unterschied zwischen Modellrechnung und Praxisbetrieben Methodische Herausforderung Berücksichtigung der Multifunktionalität Verbindung von LCA zu regionalen und betrieblichen Ansätzen 29

30 Ausblick: Landnutzung Lebensmittelproduktion und Ökosystemleistungen Danke! Von Maximierung der Produktivität und Profitabilität zu Optimierung unter Beachtung von Wechselwirkungen (Biodiversität, ländliche Entwicklung,..), nur in Kombination mit regionalen Ansätzen und Konsumaktivitäten möglich Foley et al., 2005; Bos et al.,

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