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Entwicklung eines praxistauglichen, indirekten Markers für die Methanemission von Milchkühen anhand des Fettsäuremusters in der Milch (2019)

Art

Hochschulschrift

Autor

Engelke, Stefanie Wanda (WE 4)

Quelle

Berlin: Mensch & Buch Verlag Berlin, 2019 — XII, 108 Seiten

Verweise

URL (Volltext): https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/26789

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Abstract / Zusammenfassung

Methan (CH4) zählt zu den bedeutendsten Treibhausgasen in der Atmosphäre und trägt zur Klimaerwärmung bei. Emissionen, die auf den Menschen zurückzuführen sind, müssen aus Gründen des Umweltschutzes reduziert werden. Die Milchwirtschaft als Hauptemittent in der Landwirtschaft muss daher ressourcenschonend und nachhaltig produzieren. Eine akkurate individuelle Quantifizierung der CH4-Emission von Milchkühen und Betrieben zur Kontrolle der CH4-Emission und zur Umsetzung von CH4-Minderungsstrategien ist derzeit technisch nicht möglich. In dieser Arbeit wurde ein indirekter Marker zur Schätzung der tierindividuellen CH4-Emission anhand der Konzentration von Milchfettsäuren (MFA) sowie der Milchleistung entwickelt, der für eine große Anzahl von Tieren eingesetzt werden kann. Zu diesem Zweck erhielten 20 Milchkühe der Rasse Deutsch Holstein in einer Cross-over-Studie vier verschiedene Futterrationen (n = 10/Ration), die bekanntermaßen die CH4-Produktion nach unten oder oben beeinflussen. Dabei handelte es sich um totale Mischrationen, die überwiegend aus Gras- oder Maissilage bestanden und denen extrudierter Leinsamen beigemischt wurde oder nicht. Die Quantifizierung der CH4-Emission wurde in Respirationskammern vorgenommen und zum selben Zeitpunkt wurden Milchproben der Tiere gewonnen. Die Milch-Fettsäuremuster (MFA) wurden mit zwei verschiedenen Methoden, der Gaschromatografie (GC) und der Infrarotspektroskopie im mittleren Wellenlängenbereich (MIRS), untersucht. Mit Hilfe der GC-Methode wurden 43 individuelle MFA quantifiziert. Mit der verwendeten MIRS-Methode konnte nur eine geringere Anzahl von MFA (7 MFA-Gruppen und 2 individuelle MFA) quantifiziert werden. Aufgrund bekannter metabolischer Zusammenhänge zwischen der CH4-Emission und den MFA sowie auf Basis der in der Studie erhaltenen Daten und berechneter signifikanter Korrelationen wurden rationsbezogene und über mehrere Rationen gepoolte CH4-Vorhersagegleichungen (L/d) anhand der gemessenen MFA abgeleitet. Mit der MIRS-Methode konnte nur eine geringere Variablenanzahl von MFA-Konzentrationen im Datensatz verwendet werden. Um die Regressionsgleichungen dennoch vergleichen zu können, wurden die 43 MFA aus der GC-Analyse in der Weise gruppiert, dass ein zusätzlicher zweiter GC-Datensatz äquivalent zu dem Datensatz mit den MIRS-analysierten MFA entstand. Ergänzend wurden Gleichungen erstellt, die zusätzlich zu den MFA die Variablen Trockensubstanzaufnahme (DMI) oder Energie-korrigierte Milchleistung (ECM) im Datensatz enthielten. Alle entwickelten Gleichungen wurden einer internen Kreuzvalidierung unterzogen. Die beste Vorhersagegüte wurde für die Gleichungen erreicht, die aus den 43 GC analysierten MFA erstellt wurden. Die Vorhersagegüte der Gleichungen aus dem MIRS- und dem äquivalenten GC-Datensatz waren vergleichbar. Die zusätzlichen Variablen DMI oder ECM konnten die Vorhersagegüte in den meisten Fällen verbessern. Es konnte in den verschiedenen Vorhersagegleichungen keine einzelne, wiederkehrende MFA mit überragendem Vorhersagepotential identifiziert werden. Unabhängig von der verwendeten Methode zur Bestimmung der MFA-Konzentrationen wurde eine schlechtere Vorhersagegüte für die Leinsamen-supplementierten Rationen erhalten. Universelle CH4-Vorhersagegleichungen, basierend auf gepoolten Daten aller Rationsgruppen, konnten mit moderater bis hoher Präzision (R2CV von 0,48 bis 0,85) abgeleitet werden. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass CH4-Vorhersagegleichungen ausschließlich basierend auf Variablen aus MFA-Konzentrationen möglich sind. Universelle Gleichungen können zur Bestimmung der individuellen CH4-Emission von Kühen eingesetzt werden. Darüber hinaus kann die Methode MIRS zur Bestimmung von MFA verwendet werden, um daraus CH4-Vorhersagegleichungen abzuleiten. Die Variablen DMI und ECM verbessern die Güte von CH4-Vorhersagegleichungen. Für milchproduzierende Betriebe ist der Einsatz von CH4-Vorhersagegleichungen basierend auf MIRS-analysierten MFA und der zusätzlichen Variable ECM der tauglichste indirekte Marker, da die dafür notwendigen Parameter aus der Milchprüfung bereits zur Verfügung stehen oder leicht integriert werden können.