Effiziente Ressourcennutzung – Futterbausysteme für die ...€¦ · Effiziente Ressourcennutzung...
Transcript of Effiziente Ressourcennutzung – Futterbausysteme für die ...€¦ · Effiziente Ressourcennutzung...
-
Effiziente Ressourcennutzung – Futterbausysteme für die
Milcherzeugung
Hülsenberger Gespräche 2010, Lübeck 04.06.2010
Friedhelm Taube
- Grünland und Futterbau/Ökologischer Landbau -
Institut für Pflanzenbau und Pflanzenzüchtung
Christian-Albrechts-Universität Kiel
-
• Problemstellung
• N-Projekt Karkendamm: Stoff- und Energieflüsse in futterbaulichenProduktionssystemen
• Forschungsbedarf
• Fazit
Inhalt
-
1. Problemstellung:
• Landwirtschaft in D verursacht 13% der Emissionen Klima relevanter Gase (Ziel: Reduktion um 20% bis 2030)
• EU-Wasserrahmenrichtlinie fordert „guten ökologischenZustand der Gewässer“ bis 2015 > Nitratrichtlinie > DVO
• „Sicherung der Welternährung“ bedeutet: Steigerung derProduktivität unter Optimierung der Ressourceneffizienz
• Konfliktpotential „Biodiversitätsfunktion“
Hülsenberger Gespräche 2010, Lübeck 04.06.2010
-
Verwertung des N aus Mineraldünger
(Institut für Pflanzenbau & Pflanzenzüchtung)
N-Verwertung durch das Tier auf der Weide(Institut für Tierernährung & Stoffwechselphysiologie)
Verwertung des N aus Exkrementen und Gülle
(Institut für Pflanzenbau & Pflanzenzüchtung)
N-Verwertung durch das Tier im Stall(Institut für Tierzucht & Tierhaltung)Ökonomische Effekte
einer differenzierten Bewirtschaftungsintensität
(Institut für Agrarökonomie)
N-Dynamik im Boden(Institut für Bodenkunde)
Nitratkontamination des oberflächennahen
Grundwassers(Institut für Wasserwirtschaft
und Landschaftsökologie)
Mikrobielle Zusammensetzung des oberflächennahen
Grundwassers(Institut für Mikrobiologie)
Nitratfrachten und -konzentrationenim Sickerwasser
(Institut für Pflanzenbau & Pflanzenzüchtung)
Modellierung der N-Flüsse(Institut für Pflanzenbau &
Pflanzenzüchtung/USDA; USA)
Organisation der Arbeitsgruppen im NOrganisation der Arbeitsgruppen im N--Projekt KarkendammProjekt Karkendamm
Taube u. Wachendorf, 1998
N2 O - Emissionen(Institut für Pflanzenbau & Pflanzenzüchtung)
Energie- und CO2 -Bilanzen(Institut für Pflanzenbau & Pflanzenzüchtung)
2. Systemanalyse Milchvieh-Futterbaubetrieb
-
Einleitung und Problemstellung N-Projekt Karkendamm
N-Projekt KarkendammN- und Energieflüsse in Dauergrünland,
Mais und Futterbau-Fruchtfolgen
Standort: Geest-Mittelrücken in Schleswig-HolsteinDurchschnittstemp.: 8.4 °C, Jahresniederschlag: 823.6 mmBodenart: humoser Sand, 18-25 Bodenpunkte
-
Nges-Düngung (kg ha-1)
[Mineralisch+Organisch]
0 100 200 300 400
GJ
NEL
ha-
1
0102030405060708090
100110
Weide Mähweide I Mähweide IISchnittMais ohne UntersaatMais mit Untersaat
Nettoenergieertrag in Abhängigkeit von Nutzungssystem und N-Input
Quelle: Trott et al., 2004
Büchter et al., 2003
R²=0.92*** R²=0.92*** R²=0.92*** R²=0.92*** R²=0.84*** R²=0.94***
Grenzertrag Grünld: 0.08 GJ NEL/kg Nges
Hohe TM-Erträgeohne N-Düngung durch Weißklee
Geringe Ertragssteigerungdurch Trockenstress undzunehmende Queckenanteile
Hohe N-Verwertungseffizienz bis ~ 150 kg N/ha bei Mais
2. Ressourceneffizienz I: Flächenverbrauch>Produktivität je ha > Flächennutzungseffizienz
Fruchtfolge: Kleegras –Mais – Triticalebei opt. Intensität: - 12 % zu Mais-Mono
-
Mineralische N-Stufen (kg ha-1)
System 0 100 200 300
Weide CV (%) 45.78 36.48 19.36 21.37
(Min – Max) (31.37-80.66) (45.23-96.17) (49.35-75.97) (52.90-89.58)
Mähweide 1 CV (%) 35.48 19.77 23.78 22.52
(Min – Max) (30.24-69.09) (42.66-69.31) (53.49-89.96) (57.58-97.26)
Mähweide 2 CV (%) 30.95 32.57 20.00 18.71
(Min – Max) (40.70-78.06) (36.71-84.32) (49.96-79.42) (59.56-90.06)
Schnitt CV (%) 26.38 23.80 14.98 12.01
(Min – Max) (33.07-58.62) (38.92-70.61) (43.73-66.65) (56.27-73.66)
Sim. Weide CV (%) 34.91 31.64 24.58 21.82
(Min – Max) (41.68-87.75) (40.64-92.80) (54.54-93.55) (56.64-96.55)
Variation der Energieerträge in den 5 Versuchsjahren
Ergebnisse N-Projekt Karkendamm2. Ressourceneffizienz I: Flächenverbrauch
> Ertragssicherheit
(4 Schnitte)
(5-6 Schnitte)
Trott et al., 2004Mais N 0,50,100,150 CV (%) 20,2 12,8 13,4 6,4
-
NN--Problematik Problematik –– Aktuelle Futterproduktion Aktuelle Futterproduktion
NONO33 -- N Auswaschung N Auswaschung –– NN--Bilanz/haBilanz/ha
N-Saldo (kg ha-1)-100 0 100 200 300 4000
20
40
60
80
100
120
EU Trinkwasser-Grenzwert (50 mg NO3 l-1)
r² 0.77***S.E. 10.4
Büchter et al. (2003)Wachendorf et al. (2004)
UmtriebsweideMähweide IISchnitt
NO
3-A
usw
asch
ung
(kg
N h
a-1 )
N-Saldo (kg ha-1)-50 0 50 100
0
10
20
30
40
50
60
40 m3 Gülle ha-1
20 m3 Gülle ha-1
0 m3 Gülle ha-1
GrGrüünland nland Mais in Monokultur Mais in Monokultur
Grenzwert (50 mg NO3 l-1)
___ ohne Untersaat___ mit Untersaat
NoNo
2. Ressourceneffizienz II: N – Verluste Sickerwasser > Wasserschutz
-
Problem Bezugsgröße Umweltressourcen:„Funktionelle Einheit“ Fläche oder Produkt
• Lokal ist die funktionelle Einheit Fläche (ha) zu berücksichtigen
• Global muss die funktionelle Einheit Produkt (GJ NEL)zur Beurteilung der relativen Vorzüglichkeit von Futter-(Milch) Produktionssystemen heran gezogen werden
-
0 100 200 300 400 500
NO
3-A
usw
asch
ung
(kg
N G
J N
EL-
1 )
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5 UmtriebsweideMähweide IMähweide IISchnittSim. Weide
Silomaismonokultur -US
r2 S.E.0.43*0.43* 0.280.280.32*0.32* 0.140.140.070.07 0.100.100.060.06 0.120.120.82*0.82* 0.070.07
N-Input (kg ha-1)[Min.+Gülle+Fix.+Dep.]
Wachendorf et al. (2002)Büchter et al. (2002)
2. Ressourceneffizienz II: N-Auswaschung je produzierte Einheit Futterenergie
-
NN22 OO--NN--Emission MEmission Määhweide IIhweide II April 2001 bis MApril 2001 bis Määrz 2002rz 2002
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
C S M MS SM
N 2O
-N E
mis
sion
en (k
g ha
-1 a
-1)
nsSE=1.35
115 134 233 262
Gesamt-N-Zufuhr (kg N ha-1 a-1) 89
Gülle 100N 15N Gülle +100N
15N 100N +Gülle
Kontrolle
Lampe et al. (2006)
2. Ressourceneffizienz III: Emissionen Klima relevanter Gase: N2 O
0
20
40
60
80
100
120
140
C S M MS SM
Mitt
lere
N 2O
-N E
mis
sion
en (µ
g m
-2 h
-1) Reihe2
Reihe1
22%
49%
11%
28%
Dunnett Pr>tS vs. C 0.210M vs. C 0.006MS vs. C 0.002SM vs. C 0.001
T-TestS vs. M 0.038SM vs. MS 0.513
T-Test (15N2O)S vs. M 0.042SM vs. MS 0.279S vs. SM 0.411M vs. MS 0.705
15N2O N2O
-
20
30
40
50
60
70
80
90
100
50 150 250 350
Gesamt-N-Zufuhr (kg N ha-1 a-1)
N 2O
Em
issi
onen
pro
pro
duzi
erte
Fut
tere
inhe
it(g
N2O
-N G
J-1 N
EL)
r²=0.24ns
Jährliche N2 O Emissionen je produzierte Einheit Futter (g N2 O-N GJ-1 NEL) in Abhängigkeit von der N-Intensität
Ressourceneffizienz III: Emissionen Klima relevanter Gase: N2 O je GJ NEL
Lampe et al., 2004
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
C M S
N2- u
nd N
2O- E
mis
sion
srat
en (µ
g N
m-2
h-1
)
N2ON2
0.02
1.12
0.07
N2 N2O
Dunnett Pr>t Pr>tM vs. C 0.826 0.004 S vs. C 0.474 0.012
T-TestM vs. S 0.394 0.029
N2O
N2
Unter 0 N Kleegras (C) bzw.Gülledüngung (S) macht N2 Oweniger als 10% der gas-förmigen N-Emissionenaus (Rest: N2 )
-
Projekt Biogas-ExpertKarkendamm
Sandboden
N2O
-N [k
g N
ha-
1 ]N
2O-N
[kg
N h
a-1 ]
0
2
4
6GrasMais
0
2
4
6März 2008-März 2009
März 2007-März 2008
1 2 3 4 5 6
N1 N3
Kont. Min- N
R.- gülle
Min- N
R.- Gülle
Mono Biogas GR
Kumulative Lachgas- Emissionen
2007 und 2008
… aber
je GJ Energieertrag keine Unterschiedezwischen Mais und Grasbzw. Mais überlegen
Senbayram et al., 2009
Ressourceneffizienz III: Emissionen Klima relevanter Gase: N2 O Mais/Gras
-
Nutzung
von Modellen
zur
Abschätzung
des
“ökologischen
Rucksacks”
der
produzierten
Milcheinheit
(kg N/t FCM)
0 4 8 12 16 20
LeachedDenitrifiedVolatilized
All grass farmsAll grass farmsNo grazing
20% grazing50% grazing
Grass and maize farmsGrass and maize farms80% maize, indoor fed
grazed50% maize, indoor fed
grazed20% maize, indoor fed
grazed
N losses (kg t milk-1)
Rotz et al., 2005
Consequences of forage production systems on the farm scale Consequences of forage production systems on the farm scale -- SystemsimulationSystemsimulation with the IFSM with the IFSM -- modelmodel
[http://[http://pswmru.arsup.psu.edupswmru.arsup.psu.edu]]
Farm data:Farm data: 100 ha; milk yield 8000/9000 l cow100 ha; milk yield 8000/9000 l cow--11 yearyear--11 for all grass options/maize included; for all grass options/maize included; 200 kg N ha200 kg N ha--11 on grassland and 50 kg N haon grassland and 50 kg N ha--11 on maize; soil and climate data from on maize; soil and climate data from KarkendammKarkendamm; 20 weather years; 20 weather years
-
CO2-Emissionen in der GrundfutterproduktionDauergrünland und Silomais
Gesamt-N-Input (Gülle + mineral. N) [kg ha-1]
0 100 200 300 400
CO
2-Em
issi
onen
[103
kg
ha-1
]
WeideMähweide 1Mähweide 2SchnittSilomais
2.0
1.5
1.0
0.5
0
Kelm et al., 2005
Ressourceneffizienz III: Emissionen Klima relevanter GaseCO2 -Emissionen Futterproduktion
Kelm et al., 2005
Betriebsbedingte
-
Spezifische CO2-Emissionen je MJ NEL
Gesamt-N-Input (Gülle + mineral. N) [kg ha-1]
0 100 200 300 400
Spez
ifisc
he C
O2-
Emis
sion
en[k
g C
O2 M
J-1 N
EL]
0
5
10
15
20
25
30
35
WeideMähweide 1Mähweide 2SchnittSilomais
Kelm et al., 2005
Ressourceneffizienz III: Emissionen Klima relevanter GaseCO2 -Emissionen Futterproduktion
Kelm et al., 2005
-
Problem:
Inverse Beziehungen zwischen UmweltbelastungenBeziehung CO2 Emission – N-Auswaschung
bezogen auf die produzierte Einheit Futterenergie
NO3-N load (kg GJ NEL-1)
0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0
CO
2 em
issi
on (k
g G
J N
EL-
1 )
0
5
10
15
20
25
30
35
GrazingMixed IMixed IICuttingMaize +USMaize -US
y=38.4295-42.3580x+20.0356x2, r2=0.47, s.e.=4.5
Wachendorf et al., 2005
-
• Integration der Daten zur Ressourceneffizienz derFutterproduktion, der Futterkonservierung und derTierhaltung mittels dynamischer Modelle. Ziel: „carbon footprint Futterproduktion“ als Vorstufe zu
> „carbon footprint Milch“> „ökologischer Fußabdruck Milch“
.. unter Berücksichtigung/Optimierung folgender Punkte:• C – Speicherung Grünlandböden; Grünlandalter
• Futterqualität (sekundäre Inhaltsstoffe Leguminosen) >Reduktion CH4 /N–Emissionen; Min. N-Düngereinsatz
• low-input Vollweidesysteme
3. Forschungsbedarf
-
Standort Versuchsbetrieb Hohenschulen ( Ackerzahl: ~50 )Nutzung 3 Schnittnutzung Gr Grasbestand, 360 kg N ha-1 über Mineraldünger (KaS) KlGr Klee-/Luzernegrasbestand, ohne N-Düngung
Schmeer et al., 2009
Aktuelle Arbeiten zum PCF Futterproduktion:
Product carbon footprint (PCF) Gras gedüngt versus Leguminosen-Gras
unter Berücksichtigung von Bodenverdichtung (Hohenschulen (2006 – 2008)
Literatur: CO2 -eqPCF/kg FCM ~ 800 g
Gras: 300g/kg FCM
Klee-G: 95 g/kg FCM
-
Quellen: Abel (1997), Refsgaard et al. (1998), Berg & Scholz (2000), Dalgaard et al. (2002), Kelm et al., (2003)
Verteilung des Energieverbrauchs im konventionellen Milchvieh- Futterbaubetrieb
Treibstoffe 13,7 %
Maschinen 3,7 %
N-Dünger 9,9 %
sonstige Düngemittel 3,9 %Pflanzenschutzmittel 0,5 %
Saatgut 0,2 %
Kraftfutter 42,9 %
Bestandesergänzung 7,2 %
Gebäude und Ausrüstung 8,8 %Anlagenbetrieb (Ställe, Milchgewinnung)9,1 %
Direkte Energie 22,8 %
Indirekte Energie 77,2 %
Futterbereitstellung74,9 %
?
-
Institut für Pflanzenbauund Pflanzenzüchtung
Institut für Agrarökonomie
EU-Projekt: Product carbon footprint Milch
2010 - 2013:
Fragestellung: Ist ein low-input Weidesystem mit ca. 6000 kg FCM Grundfutterleistung und geringem Konzentratfuttereinsatz konkurrenzfähig gegenüber hoch intensiven Systemen mit ganzjähriger Stallhaltung?Forschungsprojekt:
“Steigerung der Ressourceneffizienzin der Milchproduktion”
in enger Zusammenarbeit mit dänischen Kollegen, LK S-H
-
• Grundsätzlich sind die geprüften intensiven Futterproduktionssysteme in Bezug auf die Ressourceneffizienz semi-intensivenSystemen nicht unterlegen. Priorität Zielfunktionen?
• Silomais auf sandigen Böden hoch effizient, aber Problem Monokultur >Humushaushalt; Pathogene!Grünlandumbruchverbot gerechtfertigt?
• Am Bsp. S-H: Plädoyer für ein Seggregationsmodell:„Absolute Grünlandstandorte“: Absolutes Umbruchverbot, Biodiversitätsfunktion sichern, Jungviehaufzucht„Fakultative Grünlandstandorte“: Grünlandumbruch + Futterbaufruchtfolgen zulassen, (Milch-)Produktionsfunktion sichern
4. Fazit
-
• an die beteiligten wissenschaftlichen Mitarbeiter der Gruppe Grünland und Futterbau / Ökologischer Landbau
Michael Wachendorf, Ralf Loges, Antje Herrmann, MartinGierus, Bernhard Ingwersen, Nina Jovanovic, Manfred Büchter, Karen Volkers, Julia Baade, Michael Kelm,Janina Bobe, Carola Lampe, Hagen Trott, David Nannen,Maja Karrasch, Maria Schmeer und vieleandere…
Dank!
Literatur zum Thema unter www.grassland-organicfarming.uni-kiel.de
-
Ressourceneffizienz III: Emissionen Klima relevanter Gase: CO2- /Energiebilanz
Ergebnisse: Energieeffizienz (GJ NEL je GJ Energieinput)
Grünland (20 m³ Gülle ha-1)
SysN G Sys * N Sys * G N * G Sys * G * N
** ** ** ** ns*ns
Pr > F 0,0001 < 0,0001 0,0012 < 0,0001 0,65890,02250,4921
Mineral. N-Düngung [kg ha-1]
0 50 100 150 200 250 300
Ener
giee
ffizi
enz
[GJ
NEL
GJ-
1 ]
0
2
4
6
8
10
12WeideMähweide IMähweide IISchnittSilomais
US N G US * N US * G N * G US * N * G
Pr > F < 0,0001 < 0,0001 0,0050 < 0,0001 < 0,0001 < 0,00010,0034
** ** ** ** ** ****
Silomais (ohne Untersaat, 20 m³ Gülle ha-1)
-
Langzeiteffekte Maismonokultur nach Grünland auforganische Bodensubstanz (Vertes, 2007)
Veränderung der org. Bodensubstanz über
28 Jahre (!)in Abhängigkeit vom
Gras- Mais Verhältnis in der Fruchtfolge:
Maismonokultur (rot) jährlich 50 – 70 m³
Gülle/haBodenart: sL
Bretagne, Frankreich
• enge Beziehung zwischen dem Maisanteil in der FF und der Abnahme der organischen
Bodensubstanz(maize = Monokultur Mais nach GrünlandumbruchPermanent Lp = Dauergrünland Deutsches WeidelgrasMaize-LM 6 = Maismono mit Zwischenfrucht Welsches Weidelgras 6 Monate usw.)
-
UmtriebsweideMähweide IMähweide IISchnittSim. Weide
N-Input (kg ha-1)[Min.+Gülle+Fix.+Dep.+Exkr.+W.rest]
0 200 400 600 800-100
0
100
200
300
400
r² 0.92S.E. 30.2
Trott et al. (2003)
N-S
aldo
(kg
ha-1
)
30 kg N ha-1 EU Grenzwert (50 mg NO3 l-1)
Konsequenz Weide: N-Düngung < 100 kg N/ha !Konsequenz Schnitt: Max. N-Düngung ~250 kg/ha!
Zusammensetzung N-Input Weide ohne min. N-Düngung:N-Fixierung Klee: ~ 90 kg N+ N-Exkremente: ~ 82 kg N+ N-Weidereste: ~ 30 kg N+ N-Deposition: ~ 20 kg N---------------------------------------Summe: ~ 222 kg N
2. Ressourceneffizienz II: Tolerierbare N-Inputs Grünland > Wasserschutz
-
Vergleich Silomais in FF zu MaismonokulturVergleich Silomais in FF zu MaismonokulturEnergieEnergie--ErtragErtrag NN--ErtragErtrag
N-Input: Gülle-NMinerald.-NDeposition
N-Output: N-Ertrag
N-Saldo: N-Input - N-Output
S.E.:1.4
S.E.:5.2
S.E.:4.7
S.E.: 1.4
S.E.:14.5
S.E.:12.7
S.E.:13.8
S.E.:14.0
[Mineral.+Gülle+Dep.]
NN--SaldoSaldo
N-Input [kg ha-1]
0 100 200 300
N-S
aldo
[kg
ha-
1 ]
-200
-150
-100
-50
0
50
100
Fruchtfolge (2000-2002)
ohne Untersaatmit Untersaat
Monokultur (1998-2001)
N-Gesamt Düngung [kg ha-1]
0 100 200 300
N-E
rtra
g [k
g ha
-1]
0
50
100
150
200
250
Fruchtfolge
Monokultur o. UntersaatMonokultur m. Untersaat
N-Gesamt Düngung [kg ha-1]
0 100 200 300
NE
L-E
rtra
g [G
J ha
-1]
0
20
40
60
80
100
120
FruchtfolgeMonokultur o. Untersaat
Monokultur m. Untersaat
Volkers, 2004
Höhere Erträge durchMaisanbau in FF!
N-Nachlieferung ausVorfrucht > 100 kg N/ha!
Reduktion desN-Saldos!
-
Carbon Footprint Source: Dawn Sedorovich, Al Rotz, IFSM simulations
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0Embodied emissionsEngine emissionsManure handlingNet animal/feed
lb COlb CO22 e / lb milke / lb milk
Beef Footprint14 lb CO2 e / lb live weight
Confined Confined Outdoor dairy with pasture dairy
-
Potential Carbon Sequestration Source: Dawn Sedorovich, Al Rotz, IFSM simulations
0
1000
2000
3000 lb COlb CO22 / acre/ acre
Confined Confined Outdoor Cow calfdairy with pasture dairy beef
Basis Mais/Luzerne Basis Dauergrünland
-
US: Carbon Footprint (incl. C-Sequestraton) Source: Dawn Sedorovich, Al Rotz, IFSM simulations
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0Embodied emissionsEngine emissionsManure handlingNet animal/feed
lb COlb CO22 e / lb milke / lb milk
Beef Footprint5.8 lb CO2 e/ lb live weight
Confined Confined Outdoor dairy with pasture dairy
-
Agrar- und Ernährungswissenschaftliche Fakultät
Polyphenole und Proteinabbau
Tannin- äquivalent
XP Abbaurate in vitro, %/h UDP, %
1)
Luzerne 0,0 23,7 19,2
Weißklee 0,0 26,9 17,5
Rotklee 0,0 15,0 27,2
Hornklee 7,0 18,6 23,0
Esparsette 14,6 5,4 49,5
1) Passage rate von 6%/h
Broderick and Albrecht, 1997
Projekt: Qualität von Futterleguminosen
-
Luzerne Rotklee SE
Futteraufnahme (FA), kg T/d 23.5 a 21.8 b 0.2
XP-Aufnahme, kg/d 4.32 3.62 -
Milchleistung, kg/d 30.4 a 30.4 a 0.3
Milch/TS-Aufnahme 1.30 b 1.40 a 0.01
Milch N/N-Aufnahme 0.204 b 0.249 a 0.003
Milchharnstoff, mg N/100 ml 13.6 a 9.2 b 0.3
Milchharnstoff, % von Milch NPN 41.8 a 35.4 b 0.3
Broderick et al., 2001
N-Nutzungseffizienz nach Fütterung von Luzerne- oder Rotkleesilage bei Milchkühen
-
Netto Erlös
$/Kuh
Milch- leistung kg/Kuh
Soja- schrot
kg/Kuh
Mais- silage
kg/Kuh
Gesamt N Verlust kg/Kuh
Normale Luzerne 1.145 12.330 1.026 2.433 157
Tanninhaltige Luzerne 1.270 12.540 436 3.060 118
Einfluss des Tannins + 125 + 210 -590 + 627 - 39
Modelsimulierung (DAFOSYM) der jährlichen N-Nutzungseffizienz
auf Betriebsebene (Luzerne ca. 45% der Ration)
Annahmen: 2% Tannine; 20% Steigerung des UDP; 30% Steigerung des ADIN; 30% Reduzierung der Mineralisation von Luzerneresten 100 Kühe, 85 Färsen
(Grabber et al., 2004)
Agrar- und Ernährungswissenschaftliche Fakultät
Arbeitsgruppe in Wisconsin (USA)
-
Agrar- und Ernährungswissenschaftliche Fakultät
- Charakterisierung der PPO-Aktivität in Rotklee (nach Sorte, Pflanzenorgan und Entwicklungsstadium)
- Bestimmung der Gehalte an kond. Tannine (Hornklee – nach Entwicklungsstadium (Schnitt/Weide))
- Untersuchungen zu Wechselwirkungen zwischen sek. Pflanzeninhaltsstoffe und Futterqualitätsmerkmale (in vitro Studien)(Verdaulichkeit, Proteinabbau, Gasbildung)
Arbeiten am Institut
Projekt: Qualität von Futterleguminosen
-
Problemstellung•Quellen der N2 O-Produktion
Globale N2 O- Emission
Anthropogene Quellen 44%
Natürliche Quellen 56% Landw. Böden 46%
(ca. 3,3 Mill. t N2 O-N a-1)
Biomasse-Verbrennung 7%
Industrie, Verkehr 18%
IPCC, 1997
Tierhaltung 29%
-
Ergebnisse N-Projekt Karkendamm
*P
-
NN--Projekt Projekt KarkendammKarkendamm::GeprGeprüüfte Systeme unterschiedlicher Intensitfte Systeme unterschiedlicher Intensitäätsstufentsstufen
Silomais
1. Dauergr1. Dauergrüünland/ Monokultur Maisnland/ Monokultur Mais
(Dauer)Grünland
N-Flüsse
Kleegras(Ley)
2. Fruchtfolgen2. Fruchtfolgen
Silomais
Getreide (Triticale)
N-Flüsse
Volkers et al., 2006
N-Projekt Karkendamm:Geprüfte Futterbausysteme unterschiedlicher Intensitätsstufen
N- und C Akkumulationim Boden
Langfristig:C-Abbau Boden
-
Aktuelle SituationAktuelle SituationMMäähweide/Maishweide/Mais--MonokulturMonokultur
70% 70% // 30% 30% Anteil an der Futterfläche
KleegrasKleegras--SilomaisSilomais--TriticaleTriticale33% 33% // 33% 33% // 33%33%
Anteil an der Futterfläche
N-Gesamt Düngung [kg ha-1]0 100 200 300
NEL
-Ert
rag
[GJ
ha-1
]
0
20
40
60
80
100
Mähweide/Mais-Monokultur
Fruchtfolge (Korn+Stroh)Fruchtfolge (GPS)
r²: 0.77r²: 0.80r²: 0.51
EnergieEnergie--ErtrErträägege NN--Saldo/haSaldo/ha NN--Saldo/GJ NELSaldo/GJ NEL--11
r²: 0.63r²: 0.89r²: 0.83
0 100 200 300
N-S
aldo
[kg
GJ
NEL
-1]
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
0 100 200 300N-Sa
ldo
[kg
ha-1
]
-60-40-20
020406080
100120 r²: 0.68
r²: 0.87r²: 0.79
(Volkers, 2004)
Ressourceneffizienz I: Flächenverbrauch/ NUE> Produktivität in Abhängigkeit vom Futterproduktionssystem
-
Treibstoffe 13,7 %
Maschinen 3,7 %
N-Dünger 9,9 %
sonstige Düngemittel 3,9 %
Pflanzenschutzmittel 0,5 %
Saatgut 0,2 %
Kraftfutter 42,9 %
terbereitstellung9 %
Futterbereitstellung74,9 %
Gebäude und Ausrüstung 8,8 %
Bestandesergänzung 7,2 %
Anlagenbetrieb (Ställe, Milchgewinnung)9,1 %
Quellen: eigene Berechnungen nach Abel (1997), Refsgaard et al. (1998), Berg & Scholz (2000), Dalgaard et al. (2002), Betriebswirtschaftliche Mitteilungen der Landwirtschaftskammer S-H (2003)
Futterbereitstellung 74,9 %
Grünland und Futterbau / Ökologischer Landbau
Stand der Forschung – Betriebsebene
-
N2 - und N2 O-Emissionsraten (µg N m-2 h-1) intakter Bodensäulen im September 2002 und N2 O:N2
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
C M S
N 2- u
nd N
2O- E
mis
sion
srat
en (µ
g N
m-2
h-1
)N2ON2
0.02
1.12
0.07
N2 N2O
Dunnett Pr>t Pr>tM vs. C 0.826 0.004 S vs. C 0.474 0.012
T-TestM vs. S 0.394 0.029
N2O
N2
42kg Gülle-N ha-170kg N ha-10N
Ressourceneffizienz III: Emissionen Klima relevanter Gase: N2 O : N2 -Verhältnis
Foliennummer 1Foliennummer 2Foliennummer 3Foliennummer 4Foliennummer 5Foliennummer 6Foliennummer 7Foliennummer 8Foliennummer 9Foliennummer 10Foliennummer 11Foliennummer 12Foliennummer 13Foliennummer 14Foliennummer 15Foliennummer 16Foliennummer 17Foliennummer 18Foliennummer 19Foliennummer 20Foliennummer 21Foliennummer 22Foliennummer 23Foliennummer 24Foliennummer 25Foliennummer 26Foliennummer 27Carbon Footprint�Source: Dawn Sedorovich, Al Rotz, IFSM simulationsPotential Carbon Sequestration�Source: Dawn Sedorovich, Al Rotz, IFSM simulationsUS: Carbon Footprint (incl. C-Sequestraton)�Source: Dawn Sedorovich, Al Rotz, IFSM simulationsFoliennummer 31Foliennummer 32Foliennummer 33Foliennummer 34ProblemstellungFoliennummer 36Foliennummer 37Foliennummer 38Foliennummer 39Foliennummer 40