Milchinhaltsstoffe aus der Milchleistungsprüfung (MLP)…

2 LITERATUR

2.5 Milchinhaltsstoffe aus der Milchleistungsprüfung (MLP)…

Über die Milchleistungsprüfung (MLP) werden u.a. Milchmenge, Fett-, Eiweiß- sowie der Harnstoffgehalt der Milch gemessen. Anhand dieser Inhaltsstoffe kann die vorgelegte Ration auf Wiederkäuer- und Leistungsgerechtheit beurteilt werden (SPIEKERS et al. 2009;

HAYTON et al. 2012; DE KRUIF et al. 2014). Der Eiweißgehalt der Milch spiegelt die energetische Versorgung der Tiere wider. Der Eiweißgehalt hängt vom Niveau der mikrobiellen Proteinsynthese, dem Angebot des Durchflussproteins (UDP) und der leicht verfügbaren Kohlenhydrate ab (GRUBER et al. 2015; BRADE 2016). Aus einer unzureichenden Energieversorgung ergibt sich ein Eiweißgehalt < 3,2 %, dieser wird begründet mit einer Energieunterversorgung bei gleichzeitigem Proteinmangel oder Energiemangel bei Proteinüberschuss (BUSCH et al. 2004). Mit Hilfe des Fettgehaltes kann die Strukturversorgung beurteilt werden (GLATZ-HOPPE et al. 2019b). Ein niedriger Fettgehalt der Milch wird begründet durch eine Verschiebung der gebildeten flüchtigen Fettsäuren im Pansen zugunsten von Propionsäure und zum Nachteil von Essigsäure (ZEBELLI et al. 2008;

DLG 2012). Dieser Fall tritt ein, wenn ein hoher Stärkeanteil in der Ration vorhanden ist (NOCEK 1997). Der hohe Milchfettgehalt zu Beginn der Laktation sinkt mit dem Anstieg der Milchleistung, der Tiefpunkt wird zum Laktationsgipfel erreicht (BRADE 2016). In der Phase des Energiemangels zu Beginn der Laktation wird ein Teil der Milchbildung aus Körperreserven (Depotfett) gebildet (GLATZ-HOPPE et al. 2019a). Dieser Prozess ist zu einem gewissen Grad physiologisch. Diese Lipomobilisation kann zu einem erhöhten Fettgehalt in der

LITERATUR

Milch führen (GRIEVE et al. 1986; SPOHR u. WIESNER 1991; DRACKLEY 1999; HEUER et al. 1999, 2000; GROSS et al. 2011; TONI et al. 2011). Da sowohl die Eiweißgehalte als auch die Fettgehalte in der Milch mit steigender Milchleistung fallen, sind diese Werte allein zur Beurteilung der Energie- und Strukturversorgung nicht gut geeignet (GLATZ-HOPPE et al.

2019b). Aus der Berechnung des Quotienten zwischen Fett und Eiweiß lassen sich Rückschlüsse ziehen, ob die vorgelegte Ration sowohl leistungs- als auch wiederkäuergerecht ist. Der Fett-Eiweiß-Quotient ist unabhängig von der Milchleistung ein besserer Indikator zur Einschätzung der Futterenergieversorgung (GLATZ-HOPPE et al. 2019b). Wenn der Fett-Eiweiß-Quotient > 1,5 ist, befindet sich die Kuh in einer Fettmobilisation, was keine leistungsgerechte Versorgung bedeutet. Es besteht das Risiko einer Ketose (SPIEKERS et al.

2009; HAYTON et al. 2012). Wenn der Fett-Eiweiß-Quotient hingegen < 1,0 ist, deutet dies auf eine strukturarme und kohlenhydratreiche Ration hin (ROSSOW 2003; STAUFENBIEL 2014; BRADE 2016). Durch eine Erniedrigung des pH-Werts im Pansen kann sich dadurch eine latente Pansenazidose entwickeln (SPIEKERS et al. 2009; HAYTON et al. 2012). Somit ist das Verhältnis von Fett zu Eiweiß ein sensibler Indikator für Veränderungen von Fütterungsparametern (GRIEVE et al. 1986).

Der Harnstoffgehalt lässt Rückschlüsse ziehen über die Protein- und Energieversorgung (SPIEKERS et al. 2009; HAYTON et al. 2012; DE KRUIF et al. 2014).

Die Balance zwischen der Energieversorgung der Kuh auf der einen Seite und der physiologischen Pansenfunktion auf der anderen Seite wird zunehmend kritischer, sobald die Milchleistungen immer weiter steigen.

MATERIAL & METHODEN

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3.1 Studiendesign

Im Rahmen des Verbundprojektes „Tiergesundheit, Hygiene und Biosicherheit in deutschen Milchkuhbetrieben – eine Prävalenzstudie (PraeRi)“ wurden 765 Milchkuhbetriebe deutschlandweit zum Status Quo der Haltung, Hygiene, Fütterung, Tiergesundheit und Management in einem Zeitraum von drei Jahren einmalig besucht. Die genannten Untersuchungen fanden in drei milchkuhintensiven Gebieten Deutschlands (Region Nord, Region Ost und Region Süd) statt. Niedersachsen und Schleswig-Holstein wurden von der Tierärztlichen Hochschule Hannover besucht; die Bundesländer Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg, Sachsen-Anhalt und Thüringen wurden von der Freien Universität Berlin betreut.

Die Ludwig-Maximilian-Universität hatte den Freistaat Bayern als Region inne. In diesen sieben Bundesländern werden ca. drei Mio. milchliefernde Kühe gehalten, davon ungefähr 2,6 Mio., die der Milchleistungsprüfung (MLP) angegliedert sind. Die drei Studienregionen präsentieren 71,1 % aller MLP-Betriebe und 71,1 % der Kühe, die der MLP angeschlossen sind (ADR 2014). In der Tabelle 1 werden die absoluten und prozentualen Zahlen der Betriebe in den drei Studienregionen aufgelistet.

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Tabelle 1: Anzahl Milchkuhbetriebe und Milchkühe in den drei Studienregionen (Stand ADR 2014).

Anhand dieser Bundesländer werden die unterschiedlichen Strukturen der deutschen Milchkuhhaltung repräsentativ in Anlehnung an der Anzahl an milchliefernden Kühen berücksichtigt (MERLE et al. 2012). In den Regionen Nord, Ost und Süd werden unterschiedliche Betriebsgrößen berücksichtigt, sodass überall kleine, mittlere sowie große Betriebe vorhanden sind (Abb. 2). Die Betriebsgrößenklassen in den jeweiligen Regionen sind in Tabelle 2 dargestellt.

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Abbildung 2: Übersicht über die Anzahl der besuchten Betriebe anhand der Betriebsgröße in den drei Studienregionen. Die Betriebe wurden in klein, mittel und groß kategorisiert.

Tabelle 2: Cut-offs für die Betriebsgröße berechnet anhand der LKV-Daten in Bezug auf die Anzahl der Kühe (Stand Sept. 2016).

Cut-off

Region Kleine Betriebe Mittlere Betriebe Große Betriebe

Nord 1-64 65-113 114 und mehr

Ost 1-160 161-373 374 und mehr

Süd 1-29 30-52 53 und mehr

Das Ziel der PraeRi-Studie war es festzustellen, welche Gesundheitsschäden bei Milchkühen und deren weiblichen Nachzucht hauptsächlich vorkommen und mit welchen Indikatoren sie erfasst werden können. Weiterhin sollten Faktoren aus den Bereichen Haltung, Hygiene, Fütterung, Management und Biosicherheit ermittelt werden, die möglicherweise in ursächlichen Zusammenhang mit Gesundheitsstörungen stehen. Aus der Analyse der Daten sollten dann Handlungsoptionen für die verschiedenen Berufsgruppen, die sich mit Milchkühen

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beschäftigen, erstellt werden. In der vorliegenden Dissertation wurden schwerpunktmäßig die Rationskennzahlen sowie Aspekte des Fütterungsmanagements von Kühen in der Frühlaktation mit Auswirkung auf ausgewählte Milchinhaltsstoffe aus der MLP betrachtet und ausgewertet.

Pro Region wurde ein Stichprobenumfang von 250 Betrieben festgelegt. Die Auswahl der Betriebe erfolgte nach Betriebsgrößen, die für jede Region spezifisch festgelegt wurde. Eine zufällige Stichprobe wurde in Region Nord und Ost aus dem Herkunftssicherungs- und Informationssystem für Tiere (HI-Tier) gezogen, wobei die Auswahl geschichtet nach Bundesländern bzw. Regionen und Betriebsgrößen erfolgte.

HI-Tier hat die Ziehung geschichtet nach Region und Betriebsgröße vorgenommen. In Region Süd wurde die Stichprobenziehung durch den Milchprüfring Bayern e.V. vorgenommen. Hier sind ca. 90 % der in Bayern ansässigen Milchkuhbetriebe eingetragen.In Region Ost wurde die als Strichprobe erzeugte Adressliste von HI-Tier im Gegensatz zum ursprünglich geplanten Procedere zwecks Wahrung der Anonymität an die obersten LandesvertreterInnen der Veterinärbehörden geschickt, die diese an die regionalen Landeskontrollverbände zur Milchprüfung weitergegeben haben. Hier wurden die Adressdaten im Projekt verwaltet und von dort aus wurden auch die Betriebe angeschrieben und um Teilnahme gebeten. In Schleswig-Holstein erfolgte dies durch das Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume (MELUR) und nur in Niedersachsen geschah dies durch die PraeRi-Projektsekretärin der Klinik für Rinder. In Bayern erfolgte die Erstellung der Adresslisten durch den Milchprüfring Bayern e.V.

Die Betriebe erhielten eine ausführliche Analyse des Betriebes inkl. Benchmarking. Für die Erhebung aller Daten wurde eine gemeinsame SQL-Datenbank auf einem Server der Tierärztlichen Hochschule Hannover eingerichtet.

Aus den oben genannten Zahlen wurden für diese Arbeit nur Betriebe aus dem Projekt ausgewertet, die der Milchleistungsprüfung (MLP) angeschlossen waren. Hierfür wurde allerdings nur die letzte MLP genommen, um einen zeitlichen Zusammenhang zwischen der aktuell kalkulierten Ration und dem aktuellen Fütterungsmanagement zur MLP herzustellen.

Anhand der Tierbeurteilung während des Betriebsbesuches konnte jeder Kuh ein Abteil zugeordnet werden. So war bekannt, in welchem Abteil sich ein bestimmtes Tier befand, welche Ration dort zugeteilt wurde und welches Fütterungsmanagement praktiziert wurde. Da

MATERIAL & METHODEN

bei der Tierbeurteilung der Kühe die Ohrmarken erfasst wurden, konnte für diese Kühe das Ergebnis der letzten MLP exakt zugeordnet werden.

Somit umfasst die Statistik aus allen drei Regionen 14.095 Datensätze, darunter 4.068 Kühe aus Region Nord (154 Betriebe), 8.971 Kühe aus Region Ost (181 Betriebe) sowie 1.056 Kühe aus Region Süd (73 Betriebe) in den ersten 100 Tagen der Laktation. Für jeden Betrieb wurde anhand der Milchmenge aus der MLP eines jeden Tieres ein Gesamtergebnis pro Tag errechnet.

So wurde für jeden Betrieb eine durchschnittliche Milchmenge von Kühen in den ersten 100 Tagen der Laktation pro Tag errechnet.

3.2 Betriebsbesuche

3.2.1 Erfassung des Fütterungsmanagements mithilfe eines Interviews mit den BetriebsleiterInnen

Während der Betriebsbesuche führten die StudientierärztInnen ein Interview mit den BetriebsleiterInnen, in dem ein Fragebogen ausgefüllt wurde. Die Fragen wurden vorab gemeinsam durch das Studienteam abgestimmt.

In einem ersten Schritt wurde das Fütterungsmanagement auf Betriebsebene erfragt:

- Grobfuttermittelanalyse auf Nährstoff- und Energiegehalte - Rationsberechnungen

- Fütterung der Kühe nach Laktationsstadium

In einem zweiten Schritt wurde das Fütterungsmanagement in allen Stallabteilungen besprochen:

- Anzahl der Futtervorlage

- Anzahl des Futter-Heranschiebens - Menge an auffindbaren Futterresten

- Art und Weise des Bemessens der Futtermittel

- Fütterung mit Mischwagen oder Einzelkomponentenfütterung - TMR oder AMR

- Zugang der Kühe zu individuellem Kraftfutter - Ständiger Zugang der Kühe zum Grundfutter

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Zusätzlich wurden alle Rationen mit Inhalten und Mengenangaben pro Tier und Tag erfragt.

Bei Betrieben mit einer AMR-Fütterung wurde für Frühlaktierende die Ration mit zusätzlicher max. Kraftfuttermenge erhoben. Auf Grundlage dessen sowie der Grundfutteranalysen wurden die Rationen berechnet

Zur Übersicht der Leistung und der Stoffwechselsituation des Betriebes wurden die letzten bzw.

aktuellen MLP-Daten vor jedem Betriebsbesuch vom jeweiligen Landeskontrollverband heruntergeladen und ausgewertet. Um eine mögliche Aussage zur Stoffwechselgesundheit dieser Kühe treffen zu können, wurden folgende MLP-Parameter benutzt: Anteil Kühe mit Eiweißgehalt < 3,2 %, Anteil Kühe mit Eiweiß-Quotient < 1,0 und Anteil Kühe mit Fett-Eiweiß-Quotient > 1,5.

3.2.2 Bestandsuntersuchungen

Die laktierenden Kühe der Herde wurden beim Betriebsrundgang in einer Tierbeurteilung mit Ohrmarke aufgelistet und notiert. Des Weiteren wurden in jedem Abteil mit laktierenden Kühen die Fressplatzbreite gemessen und notiert. Hierzu wurden alle für Kühe zugänglichen Fressgitter gezählt oder die Länge des Futtertisches ohne Begrenzung mit verfügbarem Futter gemessen. In einigen Abteilungen fanden die Studientierärzte eine Kombination aus Fressgitter und Futtertisch ohne Begrenzung vor. Laut den „Tierschutzleitlinien für die Milchkuhhaltung“

vom Niedersächsischen Landesamt für Lebensmittelsicherheit und Verbraucherschutz (LAVES 2007) beträgt die Mindestanforderung der Fressplatzbreite pro Tier 0,75 m.

3.3 Rationsberechnungen

Im Nachgang des Betriebsbesuches wurden die Rationen des jeweiligen Betriebes gerechnet.

Die Berechnung erfolgte mit dem Programm Futter R (Version 5.5, dsp-Agrosoft, Ketzin). Wie vorab aus dem Interview mit den BetriebsleiterInnen erfragt, wurden die verwendeten Rationskomponenten mit Mengenangaben in das Programm eingepflegt. Von den am Tag des Betriebsbesuches offenen und an die Milchkühe verfütterten Silagen wurden Proben gezogen und an die LUFA Nord-West geschickt. Dort erfolgte eine Analyse auf Inhaltsstoffe. Diese Werte wurden in das Programm eingefügt (Abb. 3), sodass eine exakte Rationsberechnung für Frühlaktierende erfolgen konnte.

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Abbildung 3: Ausschnitt A aus dem Rationsberechnungsprogramm „Futter R“ am Beispiel einer Grassilage 1. Schnitt 2020.

Die Analysewerte der beprobten Silagen werden anhand ihrer Energie- und Nährstoffangaben eingepflegt (FUTTER R; VERSION 5.5, DSP-AGROSOFT).

In Abbildung 4 wird der schematische Ablauf der Rationsgestaltung für eine TMR und AMR mit max. Kraftfuttergabe von Frühlaktierenden erläutert. Im ersten Schritt wird eine Ration zusammengestellt, die nur aus Grobfuttermitteln besteht. In den meisten Fällen besteht diese aus einer Grassilage, Maissilage, Stroh und Heu. Darauffolgend wurde eine Ration für Frühlaktierende berechnet (Abb. 5 und Abb. 6). Die Menge an Kraftfutter wurde aus dem Interview mit dem Betriebsleiter erfragt und entnommen.

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Abbildung 4: Schema der Rationsgestaltung mit dem Programm „Futter R“.

Rfa: Rohfaser/kg TS; Grobfutter/kg TS; Grobfutteranteil in Prozent/kg TS; ADF: acid detergent fiber/kg TS; NDF: neutral detergent fiber/kg TS; str. Rfa: strukturierte Rohfaser/kg TS; Milch-nRP: errechnete Milchmenge aus nRp; Milch-NEL: errechnete Milchmenge aus NEL; Rp:

Rohprotein/kg TS; Energie NEL: Nettoenergie für Laktation/kg TS; nRp: nutzbares Rohprotein/kg TS; RNB: ruminale Stickstoffbilanz/kg TS; Zucker + unbest. Stärke: Zucker und unbeständige Stärke/kg TS; TS: Trockensubstanz (kg); TMR: Totale Mischration; AMR:

Aufgewertete Mischration.

(FUTTER R; VERSION 5.5, DSP-AGROSOFT).

Für die Rationen von Frühlaktierenden wurden folgende Rationskennzahlen berechnet:

Trockensubstanz (kg), Rohfaser (g/kg TS), Grobfutter (kg TS), Grobfutteranteil (%), ADF (g/kg TS), NDF (g/kg TS), strukturierte Rohfaser (%), Milchbildung aus NEL (kg), Milchbildung aus nRp (kg), Nettoenergie für Laktation (MJ NEL/kg TS), Rohprotein (g/kg TS), nutzbares Rohprotein (g/kg TS), ruminale Stickstoffbilanz (g) und die Menge an Zucker und unbeständiger Stärke (g/kg TS).

Ration für Kühe in den ersten 100 Tagen der

Laktation

TMR-Betriebe

Rationskennzahlen

- Rp - Rfa - Energie NEL - ADF

- NDF - nRp - Zucker + unbest. Stärke - NDF

- TS - RNB - str. Rfa - Milch-nRp

- Grobfutter - Grobfutteranteil - Milch-NEL

-

AMR-Betriebe (mit maximaler

KF-Gabe)

MATERIAL & METHODEN

Abbildung 5: Ausschnitt B aus dem Rationsberechnungsprogramm „Futter R“

Die Berechnung der Gesamtration anhand der Einzelkomponenten (FUTTER R; VERSION 5.5, DSP-AGROSOFT) (https://www.herde-net.de/wp-content/uploads/prospekt_futter_r.pdf).

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Abbildung 6: Beispiel aus dem Rationsberechnungsprogramm „Futter R“

Die Berechnung der Gesamtration anhand der Einzelkomponenten eines AMR-Betriebes mit max. Kraftfutter-Zuteilung (FUTTER R; VERSION 5.5, DSP-AGROSOFT).

Beispiel zur Berechnung der Ration für Frühlaktierende bei einem AMR-Betrieb (Abb. 6):

- AMR-Fütterung mit einer individuellen Zuteilung über eine Kraftfutter-Station im Laufstall

- In dem Interview hat der Landwirt angegeben, für Frühlaktierende zusätzlich zu der Ration max. 8 kg Kraftfutter zu füttern

- Die kalkulierte TS-Aufnahme bei dieser Ration beträgt 26,4 kg, der errechnete Rohfasergehalt liegt bei 183 g/kg TS.

- Der kalkulierte Gehalt an strukturierter Rohfaser liegt bei 60 %.

Des Weiteren wurden die kalkulierten Milchmengen aus NEL und nRP (kg) mit den tatsächlichen durchschnittlichen Milchmengen (kg) pro Betrieb verglichen und die Differenzen ausgerechnet. So wurde für jeden Betrieb (getrennt nach AMR und TMR) errechnet, wie hoch die Differenz zwischen der errechneten Leistung aus NEL und nRP (kg) und der tatsächlichen Leistung aus der letzten MLP war.

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3.4 Statistische Auswertungen und Datenmanagement

Um einen vergleichbaren Datensatz für alle drei Regionen von Kühen in den ersten 100 Tagen der Laktation zu erhalten, wurden für diese Arbeit nur Betriebe ausgewählt, die Anschluss an eine Milchleistungsprüfung (MLP) hatten und deren Ration und Fütterungsmanagement bestimmt werden konnte. Um den Einfluss der aktuellen Ration sowie das tägliche Fütterungsmanagement auf die Milchinhaltsstoffe beurteilen zu können, wurde nur die letzte MLP zum Besuch ausgewertet. Während des Betriebsbesuches führten die StudientierärzteInnen routinemäßig eine Tierbeurteilung der Laktierenden durch. In dieser Beurteilung wurden die Ohrmarke sowie das entsprechende Abteil notiert. So war bekannt, in welchem Abteil sich ein bestimmtes Tier befand, welche Ration dort zugeteilt wurde und welches Fütterungsmanagement praktiziert wurde. Da bei der Tierbeurteilung der Kühe die Ohrmarken erfasst wurden, konnte für diese Kühe das Ergebnis der letzten MLP exakt zugeordnet werden. Folglich enthielt jede Region Betriebe mit Kühen in den ersten 100 Tagen der Laktation aus der letzten MLP, deren Rationskennzahlen sowie Fakten zum Fütterungsmanagement für das jeweilige Abteil vorlagen.

Die Auswertung der erhobenen Daten erfolgte mit dem Statistikprogramm SAS 9.4 (SAS Institute Inc. Cary, USA).

Für die deskriptive Statistik der quantitativen Zielgrößen (Milcheiweißgehalt in %, Milchfettgehalt in %, FEQ, durchschnittliche Milchmenge in kg in den ersten 100 Tagen post partum, Differenz zwischen der errechneten Leistung aus NEL und der tatsächlichen Leistung bei AMR-Betrieben, Differenz zwischen der errechneten Leistung aus nRp und der tatsächlichen Leistung bei AMR-Betrieben, Differenz zwischen der errechneten Leistung aus NEL und der tatsächlichen Leistung bei TMR-Betrieben und die Differenz zwischen der errechneten Leistung aus nRp und der tatsächlichen Leistung bei TMR-Betrieben) wurden Minimum, Median und Maximum berechnet und tabellarisch dargestellt.

Für die qualitativen Zielgrößen (Anteil Kühe mit Milcheiweiß < 3,2 %, Anteil Kühe mit FEQ

< 1,0, Anteil Kühe FEQ > 1,5) wurden die Häufigkeitsverteilungen der einzelnen Ausprägungen absolut und prozentual berechnet.

MATERIAL & METHODEN

Für die deskriptive Statistik der quantitativen Einflussgrößen (Rohfaser (g/kg TS), Grobfutter (kg TS), Grobfutteranteil (% TS), ADF (g/kg TS), NDF (g/kg TS), strukturierte Rohfaser (%), Milchmenge aus NEL (kg), Milchmenge aus nRp (kg), Energie NEL (MJ/kg TS), Rohprotein (g/kg TS), nutzbares Rohprotein (g/kg TS), ruminale Stickstoffbilanz (g), Trockensubstanz (kg) sowie Zucker und unbeständige Stärke (g/kg TS), Tier-Fressplatz-Verhältnis, Anzahl der Futtervorlage am Futtertisch, Anzahl des Futter-Heranschiebens am Futtertisch sowie die Menge der auffindbaren Futterreste (%)) wurden Minimum, Median, 25 Quantil, 75 %-Quantil und Maximum berechnet und in einer Tabelle aufgelistet.

Für die deskriptive Statistik der qualitativen Einflussgrößen (Analyse der Grobfuttermittel auf Nährstoff- und Energiegehalt, Rationsberechnungen ja oder nein, Einteilung der Herde in Laktationsgruppen, Abwiegen oder Abschätzen der Futtermittel, Fütterung mit Mischwagen oder als Einzelkomponenten, AMR oder TMR und die Frage, ob die Tiere einen ständigen Zugang zum Grundfutter hatten) wurden die Häufigkeitsverteilungen der einzelnen Ausprägungen absolut und prozentual berechnet.

Die quantitativen Größen (Rationskennzahlen, Erhebungen der StudientierärztInnen und Mengenangaben aus den Interviews mit den Betriebsleitern) und die qualitativen Größen (Informationen aus den Interviews mit den Betriebsleitern) wurden als Einflussvariabeln einbezogen.

Die Zielgrößen Eiweißgehalt < 3,2 % (Indiz für Energieunterversorgung), FEQ < 1,0 (Risiko für Pansenazidose) sowie FEQ > 1,5 (Risiko für Ketose) wurden in einer Tabelle dichotomisiert, sodass die Werte für den Eiweißgehalt und des FEQ (jeweils für FEQ < 1,0 und FEQ > 1,5) zwei Ausprägungen erhalten. Hierfür wurden in einer neuen Spalte die Werte 0 und 1 für jede der drei Zielgrößen gewählt. 0 bedeutet, dass der Eiweißgehalt > 3,2 % war, der FEQ einen berechneten Wert von > 1,0 einnahm sowie der FEQ < 1,5 war. Eine 1 dagegen bedeutet, dass der Eiweißgehalt < 3,2 % war, die Berechnung des FEQ einen Wert < 1,0 ergab oder der FEQ einen Wert von > 1,5 bei der jeweiligen Kuh darstellte.

Für die quantitativen und ordinalskalierte Daten wurde der Korrelationskoeffizient nach Spearman berechnet (PROC CORR), um die Korrelationen der errechneten Einflussgrößen zu ermitteln. Die 9 Einflussgrößen wurden hypothesenbasiert ausgesucht für eine Risikofaktorenanalyse. Für die Zielgrößen Eiweißgehalt < 3,2 %, FEQ < 1,0 und FEQ > 1,5 wurden mit den 9 Einflussgrößen (Anzahl des Heranschiebens des Futters pro Tag, Rohfaser

MATERIAL & METHODEN

(g/kg TS), NDF (g/kg TS), Energie NEL (MJ/kg TS), nutzbares Rohprotein (g/kg TS), Trockensubstanz (kg) sowie Zucker und unbeständige Stärke (g/kg TS), Fütterung der Herde nach Laktationsgruppe, Fütterung einer AMR oder TMR) einfaktorielle Modelle (PROC GLIMMIX) getrennt nach Region gerechnet. Die statistische Auswertung erfolgte auf Tierebene.

Im zweiten Schritt wurden mit diesen 9 Einflussgrößen mehrfaktorielle logistische Regressionen (PROC LOGISTIC) getrennt nach Region gerechnet.

Die Effekte der o.a. Einflussgrößen auf die Relation aus Anzahl Tiere (z.B. mit 1) zu allen Tieren innerhalb eines Betriebes (binäres Model) wurden mittels einer selektiven multiplen logistischen Regression anhand ihres AIC-Wertes für die jeweilige Region sortiert bzw.

ausgesucht. Hierfür wurde die Prozedur HPGLMSELCT benutzt. So enthalten die nach Regionen getrennten 9 Modelle jeweils z.T. unterschiedliche Anzahlen an Einflussfaktoren.

Das Signifikanzniveau wurde bei p = 0,05 festgelegt.

MANUSKRIPT I

4 MANUSKRIPT I

- Zur Veröffentlichung vorbereitet –

Fütterung von Milchkühen in den ersten 100 Tagen der Laktation. Eine Querschnittstudie in drei Regionen Deutschlands mit intensiver Milchkuhhaltung.

I. Rationskennzahlen und Fütterungsmanagement.

Feeding dairy cows in the first 100 days of lactation. A cross-sectional study in three regions of Germany with intensive dairy farming.

I. Ration indicators and feeding management.

Björn Steudtner, Phuong Do Duc, Svenja Woudstra, Iris Litjens * Philipp Sebök, Bettina Schneider, Friedemann Adler, Amely Campe # Frederike Reichmann, Moritz Metzner ´

Antoina Hentzsch § Martina Hoedemaker *

* Klinik für Rinder, Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover, Bischofsholer Damm 15, 30173 Hannover

# Institut für Biometrie, Epidemiologie und Informationsverarbeitung, Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover, Bünteweg 2, 30559 Hannover

´ Klinik für Wiederkäuer und Ambulanz und Bestandsbetreuung, Ludwig-Maximilian- Universität München, Sonnenstraße 16, 85764 Oberschleißheim

§ Klinik für Klauentiere, Freie Universität Berlin, Königsweg 65, 14163 Berlin

MANUSKRIPT I

27 Zusammenfassung

Aufgrund des stetigen Anstiegs der Milchleistung in den letzten Jahren, stellt sich die Frage, inwieweit hochleistende Kühe in den ersten 100 Tagen der Laktation leistungs- aber auch wiederkäuergerecht versorgt werden können in Deutschland. Eine nicht ausgeglichene Ration sowie ein mangelhaftes Management sind aus Sicht der Tiergesundheit sowie der Ökonomie nicht tragbar. In einem Zeitraum von drei Jahren wurden in drei Regionen mit sieben Bundesländern (Nord: Niedersachsen, Schleswig-Holstein; Ost: Brandenburg, Sachsen-Anhalt, Mecklenburg-Vorpommern, Thüringen; Süd: Bayern) 765 Milchkuhbetriebe einmalig besucht.

In dieser Arbeit sollen aus dem Verbundprojekt „Tiergesundheit, Hygiene und Biosicherheit in deutschen Milchkuhbetrieben – eine Prävalenzstudie (PraeRi)“ die Rationskennzahlen sowie das Fütterungsmanagement von Kühen in den ersten 100 Tagen der Laktation auf 408 deutschen Milchkuhbetrieben analysiert und verglichen werden.

Auf der Grundlage eines Interviews mit den BetriebsleiterInnen während des Betriebsbesuches wurden Daten zu den Rationen für hochleistende Kühe gesammelt und daraus die Rationen für Kühe in den ersten 100 Tagen der Laktation berechnet. Ebenfalls wurde in den Interviews mit den BetriebsleiternInnen das Fütterungsmanagement für hochleistende Kühe besprochen und dokumentiert. Zusätzliche Informationen wie das Tier-Fressplatz-Verhältnis oder die Fragen

Im Dokument Analyse der Leistungs- und Wiederkäuergerechtheit der Fütterung von hochleistenden Milchkühen in den ersten 100 Tagen der Laktation anhand von Rationskennzahlen und Fütterungsmanagement (Seite 20-0)