des betrieblichen

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Abschätzung von Nährstoffen wirtschaftseigener Dünger auf der Basis des betrieblichen Stoffkreislaufes

Martin Graff

Ackerbau und Informatik im Pflanzenbau, TU München-Weihenstephan

1.0 Zusammenfassung

Der Gülleüberschuß in der Landwirtschaft, begleitet von einer Reihe von Ausbrin- gungsfehlern, hat zu einer zunehmenden Belastung der Umwelt geführt. Die Fehlein- schätzung des Düngewertes der Gülle hat oftmals einen NährstofFüberschuß zur Folge. Die Schätzung des Gehalts an Güllenährstoffen mit Hilfe der multiplen Regres- sion soll bisherige Verfahren zur Beurteilung des Nährstoffgehalts verbessern und ersetzen.

Auf der Grundlage der einzelbetrieblichen Anlage -, Fütterungs- und Produktions- daten von Betrieben in Baden-Württemberg wurden insgesamt 30 Schätzgleichungen für die Betriebsarten Milchvieh-, Emmentaler-, Rindergemischt-, Bullenmast- und Schweinemastbetrieb erstellt. Ein Vergleich der Schätzung mit den praxisüblichen Methoden Faustzahl und Laboranalyse spricht für die Tauglichkeit der Schätzglei- chungen.

Die Verwendung exakter Gehaltswerte wird aber erst dann sinnvoll, wenn bei der Wirtschaftsdüngerverwertung auch äußere Faktoren (Ammoniakverluste, Nährstoff- ausnutzung, Umweltverträglichkeit usw.) in die Planung einbezogen werden. Die Verwirklichung eines solchen Konzeptes bleibt einem noch zu schaffenden Güllemana- gementsystem vorbehalten.

2.0 Einleitung

Die Intensivierung der Viehhaltung und die Umstrukturierung vieler landwirt- schaftlicher Betriebe aus betriebswirtschaftlichen Erwägungen führte in den letzten zwanzig Jahren vermehrt zu einer Umstellung auf Flüssigmistsysteme. Der daraus resultierende Gülleüberschuß und die Entsorgung der Gülle als Abfallprodukt führten zu einer nicht unerheblichen Belastung der Umwelt (Abb. 1).

Die Fehleinschätzung des Gehalts der Gülleinhaltsstoffe stellt einen Teilaspekt dieser Problematik dar. Der Düngewert der Gülle kann nicht voll ausgenutzt werden und überhöhte Güllegaben führen zu einem Nährstoffüberschuß auf dem Acker.

Graff, M. Abschätzung von Güllenährstoffen 117

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Erhöhung Viehbesatz

je ha LF Feh leinschätzu ng

der Gülleinhaltsstoffi Umstellung auf Fldsslgmlstsysteme

begrenzte La g er Kapazitäten

Ausbrlngungs—

fehler

Ausbringung als Entsorgung

Ausbringungs—

verböte

Nährstoffaberschuß

t

Umweltbelastung

— Nitrat im Grundwasser

— Ammoniakemisslonen

— Gewässereutrophierung

Abb. 1: Problematik der Gülle Wirtschaft

Für einen ökologisch sinnvollen und wirtschaftlich optimalen Einsatz der Gülle ist daher eine genaue Beurteilung des Nährstoffgehalts des Flüssigmists Voraussetzung.

Die Schätzung des Gehalts an Gülleinhaltsstoffen anhand von einzelbetrieblichen Fütterungs- und Leistungsdaten, sowie von Anlage- und Produktionsdaten soll eine Verbesserung bisheriger Verfahren (Analyse, Faustzahlen) ermöglichen, denn es werden:

die arbeitsintensive Probenahme für die Laboranalyse unnötig, die relativ hohen Kosten für die Laboranalyse eingespart, Fehler bei der Ermittlung der Güllenährstoffe vermindert,

die Nährstoffgehalte zur Beurteilung des Düngewertes zum Zeitpunkt der Aus- bringung zur Verfügung gestellt und

durch den Einsatz der Gülle als vollwertigen Mehrnährstoffdünger eine Ko- stensenkung durch Einsparung an Mineraldünger erzielt.

118 Graff, M. Abschätzung von Güllenährstoffen

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3.0 Material und Methoden

Für das Forschungsvorhaben im Rahmen des Projekts Wasser-Abfall-Boden (PWAB) des Kernforschungszentrum Karlsruhe wurde Baden-Württemberg ausgewählt und aufgrund unterschiedlicher Betriebsstrukturen in die Regionen Oberland, Unterland, Rheinebene, Hohenlohe, Schwäbische Alb, Hochschwarzwald und Allgäu eingeteilt.

Eine weitere Unterteilung erfolgte nach den Betriebsarten Milchviehbetriebe mit Nachzucht (MV),

Emmentalerbetriebe (EB),

Gemischtbetriebe mit Milchvieh und Bullenmast (GM), Bullenmastbetriebe (BM) und

Schweinemastbetriebe (SM).

Die Verteilung der Betriebsarten auf die einzelnen Regionen ist Tabelle l zu entneh- men.

Tab. 1: Verteilung der Betriebsgruppen auf die Regionen Region

Rheinebene Unterland Hohenlohe Oberland Schwäbische Alb Allgäu

Schwarzwald

Betriebsart GM

2 2 2 2 2 - - 10

BM 4 2 2 2 2 - - 12

SM 4 4 2 2 2 - - 14

EB . ._ - . 5 - 5

MV 4 2 2 2 2 - 2 14

Summe 14 10 8 8 8 5 2 55

Auf den ausgewählten Betrieben wurden im Untersuchungszeitraum (Wirtschafts- jahre 1988/89 und 1989/90) 5 bzw. 6 Probenahmen durchgeführt. Die Vorgehensweise bei der Beprobung entspricht dem von Wimmer, 1984 beschriebenem Verfahren. Bei jeder Beprobung erfolgte vor Ort die Erhebung der betriebsspezifischen Daten mittels

eines Fragebogens (Tab. 2).

Um möglichst viele potentielle Einflußfaktoren auf die Güllezusammensetzung zu erfassen, wurden bis zu 407 Einzelvariablen aufgenommen. Bei der Auswertung konnte diese Zahl durch Zusammenfassung wesentlich verringert werden.

Notwendige Witterungsdaten (tägliche Niederschlagsmenge, Lufttemperatur usw.)

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Tab. 2: Aufbau des Fragebogens Datengruppe Allgemeine Angaben (Anschrift, Region, Betriebsart ...) Tierproduktion

(Art, Rasse, Stall ...) Leistung

(Milchleistung, Mastleistung ...) Güllezuflüsse und -behandlung (Art, Menge, Häufigkeit ...)

Güllelagerung Lagerraum, Zeitraum ...) Gülleausbringung (Datum, Menge ...)

Homogenisierung u. Probenahme (Rührqualität, Güllebeschaffenheit ...) Futteraufnahme

(Futtermittel, Menge ...)

Anzahl der j Variablen

18 120 55 61 | 22 14 17 100 407

stammen von 26 Wetterstationen des Deutschen Wetterdienstes, die den Betriebs- standorten zugeordnet sind.

Eine Einteilung der Grundfuttermittel in homogene Gruppen anhand ihrer Mineral- stofFzusammensetzung hat bereits Wimmer, 1991 durchgeführt. 271 Futtermittel wurden mit Hilfe der Clusteranalyse in 17 Gruppen unterteilt. Die Tren- nungskriterien sind dabei die Gehalte an

Rohprotein, Phosphor, Kalium,

Magnesium und Calzium.

Die Auswertung der Daten wurde mit dem Statistikprogrammpaket SAS durch- geführt. Die Erstellung der Schätzgleichungen für die Gülleinhaltsstoffe erfolgte mit Hilfe der multiplen Regression. Dieses Verfahren ermöglicht es, die Vielzahl an

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Einzeleinflüssen auf die Güllezusammensetzung zu berücksichtigen und eine gezielte Auswahl an Einflußfaktoren für die Schätzung vorzunehmen.

4.0 Ergebnisse

Die Darstellung von Mittel-, Maximal- und Minimalwerten der Analysenwerte in Abb. 2 verdeutlicht deren Schwankungen in den vorhandenen Daten. Lediglich die organische Substanz weist einen relativen engen und ausgeglichenen Schwankungsbe- reich auf.

30 T

NH4-N Cd

Inhaltsstoff

Abb. 2: Mittel-, Maximal- und Minimalwerte der Gülleinhaltsstoffe (Gesamtstich- probe)

Diese Inhomogenität der Daten deutet bereits darauf hin, daß akzeptable Schätz- ergebnisse nur durch sinnvolle Aufteilung der Beobachtungen in Teilstichproben zu erreichen sind. Die Einteilung nach Betriebsarten bietet sich hierfür an, da ein- heitliche Betriebsstrukturen die Variabilität der Gülleinhaltsstoffe vermindern.

Nach Entfernung von unvollständigen und nicht nachvollziehbaren Beobachtungen verbleiben 355 Datensätze zur Berechnung von Schätzgleichungen. Der zu geringe Stichprobenumfang bei Emmentaler- und Rindergemischtbetrieben zwingt zu einer Zusammenlegung mit den Milchviehbetrieben zur Betriebsgruppe 1. Die Bullenmast- betriebe bilden die Betriebsgruppe 2, die Schweinemastbetriebe die Betriebsgruppe 3.

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4.1 Ergebnisse der multiplen Regression

Mehrere Rechendurchläufe zeigen, daß Trockensubstanz- und Ammoniumgehalt der Gülle als Einflußvariablen die Schätzbarkeit der restlichen InhaltsstofFe erheblich verbessern. Da diese Werte relativ schnell und billig zu bestimmen sind (Schnellbe- stimmungsmethoden), bzw. die Schätzergebnisse der beiden InhaltsstofFe verwendet werden können, gehen beide Werte als Einflußvariablen in die Schätzung der anderen InhaltsstofFe ein. In Tabelle 3 sind das Bestimmtheitsmaß und der Variationskoeffi- zient der 30 berechneten Gleichungen aufgelistet.

Die Gleichung zur Schätzung des Phosphatgehalts in Bullengülle soll als Beispiel für eine Schätzgleichung dienen:

Phosphatgehalt in % der Trockensubstanz=

+ 1,12

+ 0,17 * Ammoniumgehalt der Gülle + 0,15 * Biertrebersilage (kg/Tag)

- 0,024 * Futtermittelcluster 14, Stroh (kg/Tag) + 0,011 * Kraftfutter (kg/Tag)

+ 8,28 * Schweineanteil

+ 0,80 * Hauptaufstallung Laufstall + 0,30 * Hauptentmistung Treibmist + 0,35 * Sommergülle

Bei den letzten 3 Variablen handelt es sich um qualitative Merkmale, die als Dummy- Variablen aufgenommen werden. Sie gehen mit dem jeweiligen Variablenfaktor als konstantem Wert in die Schätzgleichung ein.

4.2 Test der Schätzgleichungen

Die Güte der Schätzung läßt sich nur durch einen Testlauf der Gleichungen mit unabhängigen Stichproben überprüfen. Da solche zusätzlichen Beobachtungen nicht zur Verfügung standen, wurden durch ein statistisches Verfahren die vorhandenen Daten in zusätzliche Einzelstichproben unterteilt.

Die Ursprungsstichprobe jeder Gleichung wird mit Hilfe eines Zufallsgenerators in 2 Stichproben im Verhältnis von ca. 9:1 unterteilt. Mit den vorgegebenen Einflußva- riablen aus der Originalgleichung wird mit der 90%-Stichprobe eine neue Schätzglei- chung erstellt. Die restlichen 10% der Ausgangsdaten stehen für einen Testlauf mit dieser neuen Gleichung zur Verfügung. Die zehnmalige Durchführung dieses Vor- gangs sorgt für einen ausreichenden Umfang der Teststichprobe.

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Tab. 3: Kennzahlen der Schätzgleichungen

Trockensubstanz a Trockensubstanz b Ammonium a Ammonium b Gesamtstickstoff Org. Substanz Calzium Kalium Magnesium Phosphat

Betriebsgruppe 1 R2

0,75 0,67 0,72 0,59 0,95 0,58 0,58 0,76 0,61 0,76

VK 14,9 17,1 19,0 22,8 4,9 4,6 17,5 16,4 14,5 8,0

Betriebsgruppe 2 R2

0,80 0,79 0,64 0,57 0,81 0,76 0,64 0,52 0,68 0,77

VK 12,8 13,4 15,2 16,9 8,3 2,5 19,9 22,1 14,9

11,0

Betriebsgruppe 3 R2

0,73 0,54 0,80 0,67 0,97 0,67 0,49 0,86 0,65 0,63

VK 22,7 29,3 20,4 26,1 5,9 5,1 21,4 13,8 21,2 10,6 R2 = Bestimmtheitsmaß

VK = Variationskoeffizient

Trockensubstanz a bzw. b: mit bzw» ohne Ammonium als Einflußvariable Ammonium a bzw. b: mit bzw. ohne Trockensubstanz als Einflußvariable

4.2.1 Betriebsgruppe l (Milchvieh-, Emmentaler- und Rindergemischt- betriebe)

Entscheidend für die Tauglichkeit des Schätzmodells ist der Vergleich mit den derzeit praxisüblichen Methoden. In Abbildung 3 wird die Schätzung daher einer Bewertung mit Faustzahlen und der Laboranalyse gegenübergestellt. Ist die Differenz zwischen Faustzahl und Meßwert kleiner als die zwischen Schätz- und Meßwert ist die Schät- zung schlechter als die Faustzahl (linke Säule). Eine Ausnahme bilden die Fälle bei denen die Differenz zwischen Schätz- und Meßwert aber noch innerhalb der Fehler- varianz der Laboranalyse liegt. Sie werden mit den restlichen Fällen der mittleren Säule zugesprochen, d.h. die Schätzung ist der Faustzahl überlegen. Die rechte Säule ist eine Teilmenge der mittleren und gibt den Anteil der Schätzung an, der die Genauigkeit der Analyse erreicht (innerhalb der Fehlervarianz der Analyse).

Für Trockensubstanz und Ammonium sind nur die Gleichungen ohne Analysenwerte der Schnellbestimmungsmethoden als Einflußvariablen aufgeführt. Aber es wird deutlich, daß auch dann die Schätzung der Faustzahl in den meisten Fällen überlegen ist und rund die Hälfte der Schätzungen auf Analysenniveau liegt. Die Relationen

l

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ü Schätzung schlechter als die Faustzahl H Schätzung besser als dl« Faustzahl ES Schätzung entspricht der Analyse

TS-B NH4-B OS

Inhaltsstoff

Abb. 3: Vergleich der Schätzung mit der Laboranalyse und der Faustzahl, Betriebs- gruppe l (Milchvieh-, Emmentaler- und Rindergemischtbetriebe)

sind bei den restlichen Inhaltsstoffen nochmals erheblich verbessert. Vor allem Gesamtstickstoff, Phosphat und organische Substanz können mit der Schätzung hervorragend erfaßt werden. Die Qualität der Schätzung erreicht zu einem Großteil die Genauigkeit der Analyse (87,7% bei Phosphat).

4.2.2 Betriebsgruppe 2 (Bullenmastbetriebe)

In Abbildung 4 ist wiederum die Überlegenheit der Schätzung gegenüber der Faust- zahl erkennbar. Der Gesamtstickstoff, Phosphat und die organische Substanz erreichen das gleiche hohe Niveau wie in Betriebsgruppe 1.

4.2.3 Betriebsgruppe 3 (Schweinemastbetriebe)

Probleme mit der Homogenität von Schweinegülle (schnelles Entmischungsverhalten), sowie die relativ hohen Varianzen der Inhaltsstoffe lassen für die Schweinemastbe- triebe weniger gute Schätzergebnisse erwarten. Der Vergleich der Schätzung mit Faustzahl und Analyse in Abbildung 5 macht aber deutlich, daß auch bei Schweine-

124 ^{GrafF, M.} Abschätzung von Güllenährstoffen

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H Schätzung schlechter als die Fäustzahl Q Schätzung besser als die Faustzahl ES Schätzung entspricht der Analyse

100

80

"5 60

| l

20- •

77,3

\

TS-B NH4-B GN Ca OS

Inhaltsstoff

Abb. 4: Vergleich der Schätzung mit der Laboranalyse und der Faustzahl, Be- triebsgruppe 2 (Bullenmastbetriebe)

gülle die Inhaltsstoffe zufriedenstellend geschätzt werden können. Dieser Wider- spruch ist mit der weitgehenden Standardisierung der Fütterung und Aufstauung in der Schweinemast zu erklären. Die Gleichungen müssen dadurch nicht ein so weites Spektrum der Haltungsformen wie bei der Rinderhaltung abdecken.

5.0 Verwendung der Schätzgleichungen

Die Ergebnisse der Testdurchläufe zeigen, daß die Schätzgleichungen zu einem beliebigen Zeitpunkt hinreichend genaue Gehaltswerte liefern. Im Vergleich zur Faustzahl ist eine deutliche Verbesserung erzielt worden und ein großer Teil der Schätzergebnisse ist der Analyse gleichzusetzen.

Der Einsatz der Gleichungen in einem EDV-Düngerplan bietet sich an. Die Ein- bindung der Schätzgleichungen ist relativ problemlos zu bewerkstelligen, der Rechen- vorgang wird automatisiert. Der Anwender wird allerdings mit einer Fülle neu zu erfassender und regelmäßig zu aktualisierender Daten konfrontiert (Niederschlag, Zuflüsse, Rationen usw). Außerdem stellt sich die Frage, ob in einem herkömmlichen

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ü Schätzung schlechter als die Fouatzohl [S Schätzung besser als die Faustzahl Q Schätzung entspricht der Analyse

TS-B NH4--B OS

Inhaltsstoff

Abb. 5: Vergleich der Schätzung mit der Laboranalyse und der Faustzahl, Betriebs- gruppe 3 (Schweinemastbetriebe)

Düngeplan die genaueren Gehaltswerte aus der Schätzung sinnvoll genutzt werden können.

Ein Düngeplan ist ein Planungsinstrument für die kommende Vegetationsperiode und dient vornehmlich einer gezielten Einkaufsplanung für Mineraldünger. Die Ein- beziehung von Wirtschaftsdüngern basiert auf durchschnittlichen Anfallsmengen die bestimmte Mineraldüngermengen ersetzen können. Die Verteilung der Wirtschafls- dünger orientiert sich an Stickstoffobergrenzen, ein Phosphat- und Kaliumüberschuß wird im allgemeinen, auch von staatlicher Seite, toleriert. Faktoren wie Ammoniak- verflüchtigung bei der Ausbringung und Auswaschung von Güllenährstoffen bei ungünstiger Witterung finden keine Berücksichtigung. Die Anzahl von Fehlerquellen bei der Wirtschaftsdüngerverwertung in der Düngeplanung ließe sich ohne weiteres erweitern und kann den möglichen Fehler, der durch die Verwendung von Faust- zahlen verursacht wird, um ein Vielfaches überschreiten. Es ist daher mehr als fraglich, ob durch eine genauere Bestimmung der Gülleinhaltsstoffe eine im ökologi- schen und ökonomischen Sinne bessere Gülleverwertung im Düngeplan in seiner jetzigen Form erreicht werden kann.

126 ^{Graff, M.} Abschätzung von Güllenährstoffen

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Eine Verwendung der Schätzgleichungen in der Online-Planung eines Güllemanage- mentsystems verspricht eine bessere Ausnutzung der Genauigkeit der Schätzung.

Hier werden nicht nur die Gehaltswerte, sondern auch der aktuelle Zustand von Boden und Fruchtart zu einem beliebigen Zeitpunkt verwertet. Der momentane Be- darf der Kulturpflanzen, die Verwertung der Nährstoffe durch die einzelne Fruchtart, Wettereinflüsse und die Umweltverträglichkeit bestimmen Ort und Menge der Gülleausbringung.

Ein solches Vorgehen macht die Verwendung exakter Gehaltswerte der Gülle sinnvoll, denn es erfolgt bei der Planung die Anrechnung von realistischen Werten. Eine Ausweitung des Managementsystems über den Einzelbetrieb hinaus auf eine ganze Region ist ein weiterer Schritt zur Optimierung der Gülleverwertung. Die Gülle kann dort ausgebracht werden wo sie wirklich benötigt und ökologische Belastungen weitgehend vermieden werden. Der überbetriebliche Austausch von Gülle ist durch die Schätzung der Gülleinhaltsstoffe problemlos möglich, da auch eine monetäre Bewertung der Gülle als Düngemittel vorstellbar ist.

6.0 Literatur EDER, G., 1985:

Grundwassergefahrdung durch Gülleanwendung auf Grünland.

Bayerisch-österreichisches Güllekolloquium, Gumpenstein, S.53-68.

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Bonn: Dissertation, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, 1988.

WIMMER, P., 1984:

Fehleranalyse und Verbesserungsvorschläge der Homogenisierung, Probenahme, Laboranalyse und Möglichkeiten einer richtigen Güllenährstofflbewertung.

Weihenstephan: Diplomarbeit, TU München-Weihenstephan, 1984.

WIMMER, P„ 1991:

Streuungsursachen der Zusammensetzung von Rindergüllen auf Praxisbetrieben und Vorschläge für multivariate Schätz verfahren.

Weihenstephan: Dissertation, TU München-Weihenstephan, 1991.