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, 53115 Bonn, Deutschaland 3 InnoClever GmbH, Tiergartenstrasse 7, 4410 Liestal, Schweiz markus.rombach@agroscope.admin.ch
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
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
Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 Versuch 3 Validierung 2 Entwicklung und Validierung der Modelle zur Futteraufnahmeschätzung Versuch 4 4
Versuche Versuch 1 Validierung 1 5
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
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 + 8.2 kg TS Maissilage + 1.8 kg TS Protein (MP) Adaptation Validierung n-alkane Futteraufnahme d1 d 7 d 14 d 21 7
Aufbau RumiWatch 2 2 1 1 RumiWatch - Halfter (Version 3.0 / 6.0) - Manager / Viewer - Converter (0.7.3.2 (C2) / 0.7.3.11 (C11) / 0.7.3.31 (C31)) Drucksensor (1) & Beschleunigungsmesser (2) Tagesprofil einer weidenden Milchkuh (orange = wiederkauen / grün = fressen) im RumiWatch Viewer 8
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
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
Validierung des RumiWatch Systems 11
Ausgezählt / RumiWatch C2 Gesamtfressbisse manuell ausgezählt vs. RumiWatch C2 1200 1000 800 600 400 n=17 y = 0.9805x + 32.836 R² = 0.9715 200 0 y = 0.4574x - 97.654 R² = 0.3313 0 200 400 600 800 1000 1200 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 2015 24.05.2017 / M.Rombach 12
RumiWatch C11 RumiWatch C2 Wiederkaubisse Weide 800 700 600 500 400 300 200 100 0 800 700 600 500 400 300 200 100 0 y = 0.9638x + 27.483 R² = 0.7992 0 100 200 300 400 500 600 700 800 y = 1.0088x - 0.5247 R² = 0.9899 0 100 200 300 400 500 600 700 800 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 2015 24.05.2017 / M.Rombach 13
RumiWatch C11 RumiWatch C2 Gesamtfressbisse Weide 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 y = 0.8623x + 12.358 R² = 0.8752 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 n=329 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 y = 0.9024x + 13.192 R² = 0.9687 n=332 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 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 2015 24.05.2017 / M.Rombach 14
Mittlere absolute prozentuale Abweichung Genauigkeit des RumiWatch Systems 40 35 30 25 20 15 10 5 0 * * * * * Converter 0.7.3.2 Converter 0.7.3.11 *p< 0.05-540 unabhängige Beobachtungssequenzen gemessen bei weidenden Milchkühen (je 10 min) 15
Ergebnisse Verfahren 1 NS M MP SE P-Wert Verzehrsverhalten Gesamtfressbisse (n/d) 48244 a 42016 b 41251 b 1249 0.002 Gesamtfresszeit (min/d) 663 a 577 b 570 b 14.3 < 0.001 Wiederkaubisse (n/d) 24119 b 29843 a 28910 a 1020 < 0.001 Wiederkauzeit (min/d) 402 b 476 a 470 a 13.9 0.001 Futteraufnahme Gesamtfutteraufnahme (kg TS/d) 13.3 b 16.7 a 16.6 a 0.49 < 0.001 Grünfutteraufnahme (kg TS/d) 13.3 a 9.90 b 9.62 b 0.48 < 0.001 Bissgrösse (g TS/Biss) 2 0.29 0.27 0.28 0.018 0.794 1 NS: nicht supplementiert M: supplementiert mit Mais MP: supplementiert mit Mais und Protein 2 Auf der Weide 16
Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 17
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
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
Ergebnisse Supplementation 1 NS K SE P-Wert Verzehrsverhalten Gesamtfressbisse (n/d) 50403 50009 1414 0.823 Gesamtfresszeit (min/d) 684 682 15.2 0.920 Wiederkaubisse (n/d) 30690 29204 1137 0.335 Wiederkauzeit (min/d) 450 429 13.3 0.287 Futteraufnahme Gesamtfutteraufnahme (kg TS/d) 14.4 15.6 0.60 0.129 Grünfutteraufnahme (kg TS/d) 14.4 12.6 0.63 0.036 Bissgrösse (g TS/Biss) 2 0.32 0.28 0.013 0.023 1 NS: nicht supplementiert K: supplementiert mit Kraftfutter 2 Auf der Weide 20
Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 Versuch 3 Validierung 2 21
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
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
Weidestruktur 24
Differenzierung der Verhaltensmerkmale https://www.youtube.com/watch?v=ttg9geu5u9k 25
Differenzierung der Verhaltensmerkmale https://www.youtube.com/watch?v=ttg9geu5u9k 26
Mittlere absolute prozentuale Abweichung Genauigkeit des RumiWatch Systems 70 60 50 40 30 * 20 10 0 Converter 0.7.3.2 Converter 0.7.3.11 Converter 0.7.3.31 * p< 0.05-72 unabhängige Beobachtungssequenzen gemessen bei weidenden Milchkühen (je 10 min) 27
Ergebnisse Grasangebot 1 NGM HGM SE P-Wert Verzehrsverhalten Gesamtfressbisse (n/d) 44428 44062 923 0.79 Gesamtfresszeit (min/d) 645 592 9.6 0.003 Eff. Fressbisse (n/d) 32743 32662 1404 0.97 Wiederkaubisse (n/d) 23964 29166 857 0.002 Wiederkauzeit (min/d) 389 453 7.7 <0.001 Futteraufnahme Grünfutteraufnahme (kg TS/d) 15.6 15.0 0.43 0.33 Eff. Fressbissgrösse (g TS/Biss) 2 0.49 0.47 0.023 0.55 1 NGM: Grasmasse vor der Beweidung 589 kg TS/ha HGM: Grasmasse vor der Beweidung 2288 kg TS/ha 2 Auf der Weide 28
Beziehung zwischen täglicher Futteraufnahme auf der Weide und Gesamt- bzw. Eff. Fressbissen 18 y 0.0002x 5.1463 R 2 0.2951 18 y 0.0001x 12.195 R 2 0.1597 Futteraufnahme kg TS/d 16 14 12 10 y 0.0001x 20.617 R 2 0.0504 Futteraufnahme kg TS/d 16 14 12 10 y - 0.0002x 22.282 R 2 0.2423 0 0 30000 35000 40000 45000 50000 55000 Gesamtfressbisse n/d 0 0 20000 25000 30000 35000 40000 45000 Eff. Fressbisse n/d NGM Linear (NGM) HGM Linear (HGM) NGM Linear (NGM) HGM Linear (HGM) 29
Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 Versuch 3 Validierung 2 Versuch 4 30
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
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
Ergebnisse Supplementation 1 NS M SE P-Wert Verzehrsverhalten Gesamtfressbisse (n/d) 42621 44753 1343 0.182 Gesamtfresszeit (min/d) 589 611 15.0 0.272 Eff. Fressbisse (n/d) 34904 32355 887 0.020 Wiederkaubisse (n/d) 32547 35197 1291 0.060 Wiederkauzeit (min/d) 499 515 11.9 0.320 Futteraufnahme Gesamtfutteraufnahme (kg TS/d) 13.3 15.8 0.45 <0.001 Grünfutteraufnahme (kg TS/d) 13.3 11.0 0.44 0.001 Eff. Fressbissgrösse (g TS/Biss) 2 0.41 0.37 0.015 0.061 1 NS: nicht supplementiert M: supplementiert mit Mais 2 Auf der Weide 33
Versuche Versuch 1 Validierung 1 Versuch 2 Versuch 3 Validierung 2 Entwicklung und Validierung der Modelle zur Futteraufnahmeschätzung Versuch 4 34
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
Datenset 53 Variablen 130 Messungen (21 Ausfälle) 36
Franz. System Vergleich der n-alkan Methode mit der INRA Schätzmethode für den Weideverzehr 30 25 20 n = 44 15 10 y = 0.9963x + 1.4499 R² = 0.7841 5 0 0 5 10 15 20 25 30 n-alkan 37
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
Wissenschaftliches Modell (W1) Parameter Einheit Koeff. Std. Koeff. Konstante µ -6.14 0 Maissilage-Aufnahme kg TS/d -0.73-0.728 Protein- bzw. Kraftfutteraufnahme kg DM/d -0.71-0.245 Milchmenge kg/d 0.304 0.472 Milchprotein % 4.07 0.385 39
Wissenschaftliches Modell (W8) Parameter Einheit Koeff. Std. Koeff. Konstante µ -7.31 0 Anzahl Tiere je Paddock n 0.148 0.333 Maissilage-Aufnahme kg TS/d -0.49-0.494 Protein- bzw. Kraftfutteraufnahme kg TS/d -1.05-0.378 Körpergewicht kg 0.01 0.209 Milchmenge kg/d 0.317 0.512 Milchprotein % 3.70 0.358 Milchlaktose % -2.01-0.149 Laktationsnummer n -0.35-0.231 Grasmasse vor der Beweidung kg TS/ha 0.0009 0.175 Gesamtfresszeit 1 min/d 0.0164 0.361 Gesamtfressbisse n/d -0.0001-0.234 1 Auf der Weide 40
Genauigkeit der Modelle zur Schätzung der Grünfutteraufnahme unter wissenschaftlichen Bedingungen RMSPE (kg/d) 1.90 1.85 1.80 1.75 1.70 1.65 1.60 1.55 1.50 1.45 1.40 1.35 1.30 1.25 1.20 0.00 * W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 0 4 6 8 10 12 14 Anzahl an Prädiktoren * W9 W8 W10 RMSPE = Root mean squared prediction error 41
Modell für Landwirtschaftliche Praxis (P1) Parameter Einheit Koeff. Std. Koeff. Konstante µ 24.30 0 Milchlaktose % -4.17-0.309 Gesamtfressbisse n/d -0.0004-0.644 Gesamtfresszeit 1 min/d 0.0374 0.822 Gesamtfressbisse 1 n/d 0.0002 0.425 1 Auf der Weide 42
Modell für Landwirtschaftliche Praxis (P8) Parameter Einheit Koeff. Std. Koeff. Konstante µ -0.79 0 Anzahl Tiere je Paddock n 0.110 0.247 Körpergewicht kg 0.01 0.290 Milchmenge kg/d 0.133 0.215 Milchprotein % 1.70 0.165 Milchlaktose % -2.69-0.200 Laktationsnummer n -0.29-0.190 Grasmasse vor der Beweidung kg TS/ha 0.0012 0.225 Gesamtfressbisse n/d -0.0006-0.902 Gesamtfresszeit 1 min/d 0.0259 0.570 Gesamtfressbisse 1 n/d 0.0004 0.621 Eff. Fressbisse 1 n/d 0.0001 0.232 1 Auf der Weide 43
Genauigkeit der Modelle zur Schätzung der Grünfutteraufnahme unter Praxisbedingungen RMSPE (kg/d) 1.85 1.90 * P1 1.80 1.75 1.70 1.65 1.60 1.55 1.50 1.45 1.40 1.35 1.30 1.25 1.20 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 * 0.00 0 4 6 8 10 12 14 Anzahl an Prädiktoren RMSPE = Root mean squared prediction error 44
Schlussfolgerungen Absolute prozentuale Abweichung RumiWatch vs. Beobachtung auf der Weide - Gesamtfressbisserkennung (0.7.3.31) 11% Abweichungen im Stall grösser - Eff. Fressbisserkennung (0.7.3.31) 12% Ist eine zuverlässige Schätzung der Grünfutteraufnahme möglich? - unter praktischen Bedingungen mit einer Abweichung von 12.9-14.9 % - unter wissenschaftlichen Bedingungen mit einer Abweichung von 11.0-13.1 % 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
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit 46
Referenzen - Kilgour, R. J. 2012. In pursuit of normal: A review of the behaviour of cattle at pasture. Applied Animal Behaviour Science 138(1):1-11. - https://www.youtube.com/watch?v=ttg9geu5u9k (28.04.2017) 47