Material und Methode

Es wurden daher orientierende Versuche mit der KPZ in der Stallluft eines Broiler-stalles und eines EntenBroiler-stalles durchgeführt. Dabei wurde die Gesamtkeimzahl (GKZ) mit den Befunden der Partikelzählung korreliert.

Wegen der relativen Neuartigkeit des Verfahrens und wegen der Komplexität der einzelnen Verfahrensschritte, wird an dieser Stelle das Prinzip und Vorgehen bei der KPZ etwas ausführlicher erläutert.

4.3.3.1 Erläuterungen zur korrelierten Partikelzählung

Die Grundlagen für die korrelierte Partikelzählung wurden im Rahmen von Untersu-chungen zur Beziehung zwischen dem Pilzgehalt der Luft und den Staubpartikelzah-len in Biokompostierungswerken zur Beurteilung der Belastung am Arbeitsplatz erar-beitet und beschrieben (MISSEL 1999). Das Verfahren wurde zwischenzeitlich pa-tentiert. Ein Anwendungsbeispiel ist in Abbildung 22 in einem Kompostwerk gege-ben. Die Korrelationskoeffizienten (R²) zwischen Keimgehalt und Staubpartikeln lie-gen zwischen 0,835 für mesophile Pilze und 0,869 für thermotolerante Pilze. Aus diesen statistischen Zusammenhängen lässt sich anhand der kontinuierlichen Parti-kelmessungen die Verlaufskurve der Schimmelpilzkonzentration in der Luft rechne-risch rekonstruieren. Ein solches Beispiel wird in Abbildung 23 gezeigt. Somit lässt sich allein aus dem kontinuierlich gemessenen Konzentrationsverlauf einer bestimm-ten Größenfraktion des Luftstaubes der Verlauf der Pilzkonzentrationen, in diesem Falle über einen Teil des Arbeitstages, prognostizieren.

Notwendig ist, dass die Staubpartikel in der Luft an dem zu beurteilenden Platz kon-tinuierlich mit einem Partikelzähler gemessen und klassiert werden. Parallel werden im Tagesverlauf während unterschiedlich hohen Aktivitäts- und Belastungszeiten am gleichen Ort Luftkeimproben gezogen und auf z.B. Gesamtbakterien, Pilze und ggf.

weitere Mikroorganismenspezies untersucht. Die Keimbefunde (KBE/m³ Luft) werden rechnerisch mit allen erfassten Partikelgrößenklassen verglichen und der Klasse mit der höchsten Korrelation zugeordnet. Auf diese Weise ist gewährleistet, dass der errechnete Keimkonzentrationsverlauf sich möglichst dicht an dem Verlauf dieser als relevant erkannten Partikelfraktion orientiert.

Missel (1999)

0 500.000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 2.500.000

10:45 10:56 11:07 11:18 11:29 11:40 11:51 12:02 12:13 12:24 12:35 12:46 12:57 13:08 13:19 13:30

Uhrzeit

KBE/m³

uG Schimmelpilz uG

Abb. 23: Aus Partikelmessungen errechneter Verlauf der Schimmelpilzkonzent-ration (Prognose) mit Angabe der unteren und oberen Grenze des Vertrauens-intervalls aus kontinuierlichen Messungen über drei Stunden in einer Biokom-postierungsanlage

4.3.3.2 Staubpartikelzählung und Keimprobenahme

Die Staubpartikelzahlen wurden im Rahmen dieser Arbeit mit Hilfe eines quasi-kontinuierlich arbeitenden, tragbaren laser-optischen Partikelzählgerätes mit Parti-kelgrößenklassifizierung (Gerätetyp 1.108, Fa. Grimm, Ainring) bestimmt. Diese Staubmessgeräte messen die Partikelzahl in einminütigen Intervallen nach dem Streulichtprinzip in 14 unterschiedlichen Partikelfraktionen zwischen 0,3 µm und 20 µm und in einer Fraktion größer als 20 µm Teilchendurchmesser.

Für die Bestimmung der sogenannten Gesamtkeimzahl (GKZ) in der Stallluft wurden IOM Sammelköpfe (Institute for Occupational Health, Edinburg, UK) mit Polycarbo-nat-Filtern benutzt. Die Quantifizierung der Keime auf den Filtern erfolgte mit der In-direkten Filtrationsmethode nach der BIA Arbeitsmappe 9420 (siehe dazu Abschnitt 3.3.4)

Die Probenahme erfolgte ortsfest an Stativen in etwa 1,60 m Höhe über dem Stall-fußboden. Um die Keimzahl- und Partikelmessung möglichst vergleichbar zu gestal-ten, wurden die Sammelköpfe des Partikelzählgerätes und des Keimsammlers in gleicher Höhe (1,60 m) in etwa 10 cm Entfernung nebeneinander positioniert. Die Messzeit der einzelnen Keimmessungen betrug 30 Minuten. 7 bis 8 Keimmessungen wurden parallel zu der Partikelmessung an jedem Messtag durchgeführt. Der Mess-zeitraum erstreckte sich über einen Zeitraum von etwa 4 bis 6 Stunden in der Zeit von 9.00 Uhr bis etwa 16.00 Uhr an den Messtagen. Die Datenspeicherung und die Berechnung der Partikelverläufe erfolgten mit Hilfe des Datenverarbeitungspro-gramms Excel (Fa. Microsoft).

Die erhaltenen GKZ und Staubpartikelkonzentrationen wurden in Beziehung gesetzt und lineare Regressionskoeffizienten berechnet. Mit Hilfe dieser Koeffizienten wird anhand der quasi- kontinuierlich erhobenen Partikelzahlen ein dynamischer Konzent-rationsverlauf für die GKZ berechnet. Dieser Verlauf kann dann graphisch dargestellt werden. Die fehlenden Daten auf der Kurve zwischen den 8 einzelnen Keimmessun-gen werden rechnerisch ergänzt. Die Verlässlichkeit einer solchen Kurve kann je-doch nur so hoch sein wie die Höhe des jeweiligen Bestimmtheitsmaße (R²), der zwi-schen Partikel- und Keimbefunden existiert.

Diese Untersuchungen wurden exemplarisch in einem Broilerstall und einem Mo-schusentenstall durchgeführt. In Tabelle 20 sind die Messzeitpunkte genannt. Im Broilerstall wurden Messungen jeweils am letzten Tag jeder Mastwoche vorgenom-men, insgesamt an fünf Messtagen. Im Entenstall wurde am Ende der 2., 4., 6., 8.

und 10. Woche gemessen. Die Messungen im Entenstall wurden in einem zweiten Mastdurchgang wiederholt, die Messungen im Broilerstall konnten nur einmal durch-geführt werden.

Tab. 20: Messplan zur KPZ in zwei Mastgeflügelställen

Alter Tierart

Erster Messtag Zweiter Messtag

Dritter Messtag Vierter Messtag

Fünfter Messtag Broiler 1.Woche 2. Woche 3. Woche 4. Woche 5. Woche

Moschusenten 2. Woche 4. Woche 6. Woche 8. Woche 10. Woche

4.3.3.3 Lineare Regression und Residuenplot

Die statistische Aufarbeitung der später hier vorgestellten Daten erfolgte nach dem Modell von MISSEL (1999). Für jede gemessene Keimkonzentration mit der Filtrati-onsmethode nach BIA- Arbeitsmappe 9430 (1997) wurde die entsprechende Kon-zentration aller fünfzehn in einem Minuten-Intervall aufgenommenen Partikelfraktio-nen durch Mittelwertbildung errechnet. Die KeimkonzentratioPartikelfraktio-nen wurden im An-schluss mit den zugehörigen gemittelten Partikelkonzentrationen in einem Streudia-gramm verbunden und ein lineares Regressionsmodell angepasst. Die Beziehung- zwischen Staubpartikel, x, und Keimkonzentrationen y, wird durch die Steigungsglei-chung einer Regressionsgeraden der Form y = a + bx ausgedrückt. Geschätzt wird die Güte der Anpassung der Regressionsgeraden an die beobachteten Werte durch das Bestimmtheitsmaß R². Es kann als der Anteil der Varianz der Keimkonzentratio-nen in Prozent interpretiert werden, der durch die Variation der Staubpartikel linear erklärt wird. Anhand eines Residuenplots wurde im Anschluss überprüft, ob das line-are Modell angemessen ist oder ob eine Systematik möglicherweise zu einer Fehl-spezifikation führte. Hierfür wurde die Partikelfraktion, bei der das höchste Bestimmt-heitsmaß bei der linearen Regression gefunden wurde, verwendet. Ein Residuenplot ist zudem eine geeignete Modelldiagnostik zur Visualisierung von Auffälligkeiten wie z.B. von Scheinkorrelationen oder groben Ausreißern. Im ersten Schritt werden die

absoluten Residuen (R) zwischen den Werten (Keimkonzentrationen) und den an-hand der Gleichung der Regressionsgeraden nach aus den Partikelkonzentrationen geschätzten Werten für alle Wertepaare errechnet. Im Anschluss werden, unter An-nahme einer Normalverteilung der absoluten Residuen, über deren Standardabwei-chung die standardisierten Residuen bestimmt. Diese werden mit den zugehörigen Partikelkonzentrationen in einem XY Punktdiagramm aufgetragen. Bei der Überprü-fung für einen Ausreißer bei der Linearen Regression wird eine Irrtumswahrschein-lichkeit von α=0,05 vorausgesetzt.

4.3.3.4 Bestimmung der Partikelgrößenverteilung im Staub

Die Partikelgrößenverteilung sollte in den Staubproben vergleichbar sein, um die Er-gebnisse aufeinander folgender Staub- und Keimmessungen vergleichen zu können.

Die Partikelverteilung wurde wie folgt geprüft: Es wurde der prozentuale Anteil von jeder der fünfzehn Partikelfraktionen an der gemessenen Gesamtpartikelzahl, die sich aus der Summe der Partikelzahlen in den fünfzehn Fraktionen ergibt, bestimmt.

MISSEL (1999) postuliert, dass eine Aussage darüber, ob ein bestimmter Partikel im untersuchten Staub ein Keim ist, nur erfolgen kann, wenn die Partikelverteilung im gesamten beprobten Zeitintervall einer Normalverteilung folgt. Als zuverlässige „Leit-fraktion", sowohl zur Beurteilung der Vergleichbarkeit von Staubzusammensetzun-gen, als auch zum Aufspüren von Ausreißern, erwies sich hierbei die Prüfung, ob der prozentuale Anteil der Partikel mit der Größe zwischen 0,3 und 0,4 µm an der Ge-samtpartikelzahl über das gesamte Beprobungsintervall normal verteilt war. In Bio-kompostierungsanlagen hatte MISSEL (1999) die Partikelfraktion (0,7 – 1 µm) be-nutzt. Dazu hatte er zunächst die Häufigkeit aller prozentualen Anteile dieser Frakti-on während des Messzeitraums, die Spannweite der Befunde, sowie deren Stan-dardabweichung bestimmt. Anschließend wurde abgeschätzt, ob normalverteilte Werte vorlagen. Hier wurde in gleicher Weise verfahren, nur mit dem Unterschied, daß die Partikelfraktion 0,3 – 0,4 µm als Leitfraktion benutzt wurde.

4.3.3.5 Erstellung der Keimkonzentrationsverläufe

War eine vergleichbare Partikelverteilung im Feinstaub bei aufeinander folgenden Messungen gegeben, wurden anhand der Steigungsgleichung der Regressionsgera-den als Umrechnungsfaktor die Keimkonzentrationen aus Regressionsgera-den einminütig gemesse-nen Partikelkonzentratiogemesse-nen errechnet und in eine Verlaufsform gebracht. Für die

Umrechnung wurde diejenige Partikelfraktion verwendet, deren Trendlinie bei der linearen Regression das höchste Bestimmtheitsmaß aufwies. Auf diese Weise lässt sich eine Abschätzung der Keimkonzentrationen aus den Partikelkonzentrationen vornehmen. Die erhaltenen Werte werden als Prognosewerte bezeichnet.

Die erhaltenen Prognosewerte der Keimkonzentrationen werden in kontinuierlichen Verläufen über die Zeit graphisch dargestellt. In den Verlaufsdiagrammen werden die Prognosewerte der Keimkonzentrationen als durchgezogene Linien und die dazuge-hörenden Prognoseintervalle, als die die Prognosewerte umgebenden Bereiche dar-gestellt.

4.3.3.6 Bestimmung von Lufttemperatur und Luftfeuchtigkeit

Die relative Luftfeuchtigkeit spielt bei der Partikelzählung eine Rolle und kann, be-sonders bei sehr hohen relativen Luftfeuchten über 90 % die Genauigkeit des Parti-kelzählgerätes durch Tropfenbildung beeinträchtigen, da diese von dem Gerät als Partikel mitgezählt werden können. Daher wurden Temperatur und realtive Feuchte der Luft stets an allen Messpunkten ebenfalls erfasst und aufgezeichnet. Die Mes-sungen erfolgten mit Geräten des Typs Agent HTI (Rotronic, Bassersdorf, Schweiz).

Die Messwerte wurden in 3 Minuten-Intervallen abgespeichert und später in einen Rechner ausgelesen.