Die Schätzung der Futteraufnahme weidender Milchkühe unter Zuhilfenahme von Verhaltenselementen

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1 Federal Department of Economic Affairs, Education and Research EAER Agroscope Die Schätzung der Futteraufnahme weidender Milchkühe unter Zuhilfenahme von Verhaltenselementen Markus Rombach 1,2, Andreas Münger 1, Karl-Heinz Südekum 2, Joel Niederhauser 3, Fredy Schori 1 1 Agroscope, Tioleyre 4, 1725 Posieux, Schweiz 2 Universität Bonn, Institut für Tierwissenschaften, Endenicher Allee 15, Bonn, Deutschaland 3 InnoClever GmbH, Tiergartenstrasse 7, 4410 Liestal, Schweiz markus.rombach@agroscope.admin.ch

2 Hintergrund Die Weide stellt ein attraktives Fütterungssystem dar - hohe Verbraucherakzeptanz - Tierwohl - Produktqualität - ökonomische sowie ökologische Vorteile Unsicherheit über die Versorgungslage weidender Milchkühe - Angepasste Zufütterung im Stall schwierig - Über- und Unterversorgung 2

3 Hintergrund und Ziel Futteraufnahmeschätzung eine Herausforderung Schätzung der Futteraufnahme möglich (n-alkane, ) Schätzung der Futteraufnahme weidender Wiederkäuer schwierig und teuer Schätzung über Verhaltensmerkmale einfacher? - Futteraufnahme = Bissgröße Anzahl an Eff. Fressbissen RumiWatch System zur Aufzeichnung der Verhaltensmerkmale Individuelle Schätzung der Grünfutteraufnahme weidender Milchkühe unter Zuhilfenahme des RumiWatch Systems 3

4 Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 Versuch 3 Validierung 2 Entwicklung und Validierung der Modelle zur Futteraufnahmeschätzung Versuch 4 4

5 Versuche Versuch 1 Validierung 1 5

6 Versuch 1: Hintergrund und Ziel RumiWatch System auf der Weide validiert - Validierung des vorhandenen Systems - Anpassung des vorhandenen Systems - Differenzierung von Eff. Fress- und Kaubissen Datenset für eine Futteraufnahmeschätzung vorhanden - Verschiedene Bedingungen - Ausreichende Grösse des Datensets Auswirkung von Einflussfaktoren auf Verzehr untersucht Validierung des RumiWatch Systems mit eventueller Anpassung der Auswertungssoftware. Gleichzeitige Messung der Futteraufnahme und des Verhaltens zur Generierung eines Datensets für die Futteraufnahmeschätzung. 6

7 1 Periode Fütterungsbehandlung Material und Methoden 3 Fütterungsvarianten 3 Perioden 18 Holstein Kühe 3.3 ± 2.2 Laktationen 22.9 ± 4.5 kg Milch / d 161 ± 48 Laktationstage 624 ± 51 kg Lebendgewicht Weide (NS) Weide + 10 kg TS Maissilage (M) Weide kg TS Maissilage kg TS Protein (MP) Adaptation Validierung n-alkane Futteraufnahme d1 d 7 d 14 d 21 7

8 Aufbau RumiWatch RumiWatch - Halfter (Version 3.0 / 6.0) - Manager / Viewer - Converter ( (C2) / (C11) / (C31)) Drucksensor (1) & Beschleunigungsmesser (2) Tagesprofil einer weidenden Milchkuh (orange = wiederkauen / grün = fressen) im RumiWatch Viewer 8

9 N-Alkan Doppelmarker Methode - 2 täglich: Gabe von 0.5 g Dotriacontane (C 32 H 66 ) - 6 Tage vor der Messwoche bis zum vorletzten Tag - 1 täglich während der Messwoche - 2 täglich Grasproben während der Messwoche zur Bestimmung von C 32 H 66 und Tritriacontane, (C 33 H 68 ) Bestimmung der Gehalte an (C 32 H 66 ) und(c 33 H 68 ) 9

10 Validierung des RumiWatch Systems Grasen Fressen Trinken Wiederkauen Kraftfutteraufnahme Mineralstoffaufnahme Zungenspiel Belecken Muhen Flehmen Besaugen Gesamtfressbisse Kaubisse Kopf unten Kaubisse Kopf oben Eff. Fressbisse Wiederkaubisse Boli Bisse je Bolus Trinken Sonstige Bisse (R.J.Kilgor, 2012) 10

11 Validierung des RumiWatch Systems 11

12 Ausgezählt / RumiWatch C2 Gesamtfressbisse manuell ausgezählt vs. RumiWatch C n=17 y = x R² = y = x R² = Ausgezählt Visuelle Observation RumiWatch C2 Die Estimation Schätzung of der individual Futteraufnahme intake of weidender grazing Milchkühe dairy cows unter with Zuhilfenahme RumiWatch des / 3RumiWatch th DairyCare Systems/ Conference Kolloquium / M.Rombach 12

13 RumiWatch C11 RumiWatch C2 Wiederkaubisse Weide y = x R² = y = x R² = Visuelle Beobachtung n=104 n=79 Geringe Abweichung von RumiWatch gegenüber visueller Observation Grosse Abweichung von RumiWatch gegenüber visueller Observation Die Estimation Schätzung of der individual Futteraufnahme intake of weidender grazing Milchkühe dairy cows unter with Zuhilfenahme RumiWatch des / 3RumiWatch th DairyCare Systems/ Conference Kolloquium / M.Rombach 13

14 RumiWatch C11 RumiWatch C2 Gesamtfressbisse Weide y = x R² = n= y = x R² = n= Visuelle Beobachtung Geringe Abweichung von RumiWatch gegenüber visueller Observation Grosse Abweichung von RumiWatch gegenüber visueller Observation Die Estimation Schätzung of der individual Futteraufnahme intake of weidender grazing Milchkühe dairy cows unter with Zuhilfenahme RumiWatch des / 3RumiWatch th DairyCare Systems/ Conference Kolloquium / M.Rombach 14

15 Mittlere absolute prozentuale Abweichung Genauigkeit des RumiWatch Systems * * * * * Converter Converter *p< unabhängige Beobachtungssequenzen gemessen bei weidenden Milchkühen (je 10 min) 15

16 Ergebnisse Verfahren 1 NS M MP SE P-Wert Verzehrsverhalten Gesamtfressbisse (n/d) a b b Gesamtfresszeit (min/d) 663 a 577 b 570 b 14.3 < Wiederkaubisse (n/d) b a a 1020 < Wiederkauzeit (min/d) 402 b 476 a 470 a Futteraufnahme Gesamtfutteraufnahme (kg TS/d) 13.3 b 16.7 a 16.6 a 0.49 < Grünfutteraufnahme (kg TS/d) 13.3 a 9.90 b 9.62 b 0.48 < Bissgrösse (g TS/Biss) NS: nicht supplementiert M: supplementiert mit Mais MP: supplementiert mit Mais und Protein 2 Auf der Weide 16

17 Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 17

18 Versuch 2: Hintergrund und Ziel RumiWatch System auf der Weide validiert - Validierung des vorhandenen Systems - Anpassung des vorhandenen Systems - Differenzierung von Eff. Fress- und Kaubissen Datenset für eine Futteraufnahmeschätzung vorhanden - Verschiedene Bedingungen - Ausreichende Grösse des Datensets Auswirkung von Einflussfaktoren auf Verzehr untersucht Gleichzeitige Messung der Futteraufnahme und des Verhaltens zur Generierung eines Datensets für die Futteraufnahmeschätzung unter veränderten Management- und Umgebungsbedingungen. 18

19 1 Periode Fütterungsbehandlung Material und Methoden Biobetrieb Sorens 2 Fütterungsbehandlungen 1 Periode 28 Holstein Kühe Schweizer und neuseeländische Genetik 1.7 ± 1.2 Laktationen 22.4 ± 3.9 kg Milch / d 104 ± 34 Laktationstage 559 ± 59 kg Lebendgewicht Weide (NS) Weide + Ø 3 kg TS Kraftfutter (K) Adaptation n-alkane Futteraufnahme d1 d 14 d 21 19

20 Ergebnisse Supplementation 1 NS K SE P-Wert Verzehrsverhalten Gesamtfressbisse (n/d) Gesamtfresszeit (min/d) Wiederkaubisse (n/d) Wiederkauzeit (min/d) Futteraufnahme Gesamtfutteraufnahme (kg TS/d) Grünfutteraufnahme (kg TS/d) Bissgrösse (g TS/Biss) NS: nicht supplementiert K: supplementiert mit Kraftfutter 2 Auf der Weide 20

21 Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 Versuch 3 Validierung 2 21

22 Versuch 3: Hintergrund und Ziel RumiWatch System auf der Weide validiert - Validierung des vorhandenen Systems - Anpassung des vorhandenen Systems - Differenzierung von Eff. Fress- und Kaubissen Datenset für eine Futteraufnahmeschätzung vorhanden - Verschiedene Bedingungen - Ausreichende Grösse des Datensets Auswirkung von Einflussfaktoren auf Verzehr untersucht Anpassung von C11 zur Differenzierung von Fress- und Kaubissen und deren Validierung. Einfluss verschiedener Grasmassen bei gleichem Grasangebot auf die Bissgrösse, das Fressverhalten und die Futteraufnahme. Gleichzeitige Messung der Futteraufnahme und des Verhaltens zur Generierung eines Datensets für die Futteraufnahmeschätzung. 22

23 1 Periode Fütterungsbehandlung Material und Methoden 2 Fütterungsbehandlungen 1 Periode 24 Holstein Kühe 2.5 ± 1.8 Laktationen 24.1 ± 5.0 kg Milch / d 202 ± 55 Laktationstage 616 ± 46 kg Lebendgewicht Grasmasse vor Beweidung 2288 kg TS/ha (HGM) Grasmasse vor Beweidung 589 kg TS/ha (NGM) Adaptation n-alkane Futteraufnahme / d1 d 14 Validierung d 21 23

24 Weidestruktur 24

25 Differenzierung der Verhaltensmerkmale 25

26 Differenzierung der Verhaltensmerkmale 26

27 Mittlere absolute prozentuale Abweichung Genauigkeit des RumiWatch Systems * Converter Converter Converter * p< unabhängige Beobachtungssequenzen gemessen bei weidenden Milchkühen (je 10 min) 27

28 Ergebnisse Grasangebot 1 NGM HGM SE P-Wert Verzehrsverhalten Gesamtfressbisse (n/d) Gesamtfresszeit (min/d) Eff. Fressbisse (n/d) Wiederkaubisse (n/d) Wiederkauzeit (min/d) <0.001 Futteraufnahme Grünfutteraufnahme (kg TS/d) Eff. Fressbissgrösse (g TS/Biss) NGM: Grasmasse vor der Beweidung 589 kg TS/ha HGM: Grasmasse vor der Beweidung 2288 kg TS/ha 2 Auf der Weide 28

29 Beziehung zwischen täglicher Futteraufnahme auf der Weide und Gesamt- bzw. Eff. Fressbissen 18 y x R y x R Futteraufnahme kg TS/d y x R Futteraufnahme kg TS/d y x R Gesamtfressbisse n/d Eff. Fressbisse n/d NGM Linear (NGM) HGM Linear (HGM) NGM Linear (NGM) HGM Linear (HGM) 29

30 Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 Versuch 3 Validierung 2 Versuch 4 30

31 Versuch 4: Hintergrund und Ziel RumiWatch System auf der Weide validiert - Validierung des vorhandenen Systems - Anpassung des vorhandenen Systems - Differenzierung von Eff. Fress- und Kaubissen Datenset für eine Futteraufnahmeschätzung vorhanden - Verschiedene Bedingungen - Ausreichende Grösse des Datensets Auswirkung von Einflussfaktoren auf Verzehr untersucht Gleichzeitige Messung der Futteraufnahme und des Verhaltens zur Generierung eines Datensets für die Futteraufnahmeschätzung 31

32 1 Periode Fütterungsbehandlung Material und Methoden 2 Fütterungsbehandlungen x 1 Periode 24 Holstein Kühe 2.6 ± 1.6 Laktationen 25.1 ± 4.7 kg Milch / d 190 ± 59 Laktationstage 633 ± 50 kg Lebendgewicht Weide (NS) Weide + 4 kg TS Maissilage (M) Adaptation n-alkane Futteraufnahme d1 d 14 d 21 32

33 Ergebnisse Supplementation 1 NS M SE P-Wert Verzehrsverhalten Gesamtfressbisse (n/d) Gesamtfresszeit (min/d) Eff. Fressbisse (n/d) Wiederkaubisse (n/d) Wiederkauzeit (min/d) Futteraufnahme Gesamtfutteraufnahme (kg TS/d) <0.001 Grünfutteraufnahme (kg TS/d) Eff. Fressbissgrösse (g TS/Biss) NS: nicht supplementiert M: supplementiert mit Mais 2 Auf der Weide 33

34 Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 Versuch 3 Validierung 2 Entwicklung und Validierung der Modelle zur Futteraufnahmeschätzung Versuch 4 34

35 Synthese: Hintergrund und Ziel RumiWatch System auf der Weide validiert - Validierung des vorhandenen Systems - Anpassung des vorhandenen Systems - Differenzierung von Eff. Fress- und Kaubissen Datenset für eine Futteraufnahmeschätzung vorhanden - Verschiedene Bedingungen - Ausreichende Grösse des Datensets Auswirkung von Einflussfaktoren auf Verzehr untersucht Modellierung und Validierung der Schätzung der Grünfutteraufnahme weidender Milchkühe für die Forschung sowie die Landwirtschaftliche Praxis 35

36 Datenset 53 Variablen 130 Messungen (21 Ausfälle) 36

37 Franz. System Vergleich der n-alkan Methode mit der INRA Schätzmethode für den Weideverzehr n = y = x R² = n-alkan 37

38 Modellierung und Validierung der Schätzung der Grünfutteraufnahme Datenset Statistische Bedeutung der einzelnen Variablen für die Schätzung der Futteraufnahme auf der Weide (FW) anhand von forward, backward, sequential selection und best subset regression Reduktion des Datensets anhand der statistischen Erkenntnisse sowie der Literatur Erstellung von Modellen zur Schätzung der FW anhand von best subset regression Validierung der Modelle mit <13 Variablen anhand von bootstrap crossvalidation 38

39 Wissenschaftliches Modell (W1) Parameter Einheit Koeff. Std. Koeff. Konstante µ Maissilage-Aufnahme kg TS/d Protein- bzw. Kraftfutteraufnahme kg DM/d Milchmenge kg/d Milchprotein %

40 Wissenschaftliches Modell (W8) Parameter Einheit Koeff. Std. Koeff. Konstante µ Anzahl Tiere je Paddock n Maissilage-Aufnahme kg TS/d Protein- bzw. Kraftfutteraufnahme kg TS/d Körpergewicht kg Milchmenge kg/d Milchprotein % Milchlaktose % Laktationsnummer n Grasmasse vor der Beweidung kg TS/ha Gesamtfresszeit 1 min/d Gesamtfressbisse n/d Auf der Weide 40

41 Genauigkeit der Modelle zur Schätzung der Grünfutteraufnahme unter wissenschaftlichen Bedingungen RMSPE (kg/d) * W1 W2 W3 W4 W5 W6 W Anzahl an Prädiktoren * W9 W8 W10 RMSPE = Root mean squared prediction error 41

42 Modell für Landwirtschaftliche Praxis (P1) Parameter Einheit Koeff. Std. Koeff. Konstante µ Milchlaktose % Gesamtfressbisse n/d Gesamtfresszeit 1 min/d Gesamtfressbisse 1 n/d Auf der Weide 42

43 Modell für Landwirtschaftliche Praxis (P8) Parameter Einheit Koeff. Std. Koeff. Konstante µ Anzahl Tiere je Paddock n Körpergewicht kg Milchmenge kg/d Milchprotein % Milchlaktose % Laktationsnummer n Grasmasse vor der Beweidung kg TS/ha Gesamtfressbisse n/d Gesamtfresszeit 1 min/d Gesamtfressbisse 1 n/d Eff. Fressbisse 1 n/d Auf der Weide 43

44 Genauigkeit der Modelle zur Schätzung der Grünfutteraufnahme unter Praxisbedingungen RMSPE (kg/d) * P P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 * Anzahl an Prädiktoren RMSPE = Root mean squared prediction error 44

45 Schlussfolgerungen Absolute prozentuale Abweichung RumiWatch vs. Beobachtung auf der Weide - Gesamtfressbisserkennung ( ) 11% Abweichungen im Stall grösser - Eff. Fressbisserkennung ( ) 12% Ist eine zuverlässige Schätzung der Grünfutteraufnahme möglich? - unter praktischen Bedingungen mit einer Abweichung von % - unter wissenschaftlichen Bedingungen mit einer Abweichung von % Ist eine Beurteilung des Versorgungsstandes, der Futteraufnahmekapazität und der Umsetzungseffizienz weidender Milchkühe nun möglich? Weiteres Vorgehen: - Modellierung mit grösserem Datensatz (unter variableren Rahmenbedingungen) - Verbesserung der Differenzierung von Eff. Fress- und Kaubissen - Abklärung des Einflusses des RumiWatch Halfters auf den Verzehr 45

46 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit 46

47 Referenzen - Kilgour, R. J In pursuit of normal: A review of the behaviour of cattle at pasture. Applied Animal Behaviour Science 138(1): ( ) 47