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Abbaubarkeit und futterbewertung
Das Dokument analysiert den Einfluss von Abbaukennzahlen auf die Futterbewertung von Silagen, insbesondere den Zusammenhang zwischen Lagergungsdauer, chemischer Zusammensetzung und Futterwert. Es werden auch neue Ansätze zur Energiebewertung, wie das e-dairy Modell, sowie verschiedene chemische Analyseverfahren thematisiert. Der Fokus liegt auf der Verbesserung der Futterbewertung durch gezielte Forschungsprojekte und das Verständnis der Fermentierbarkeit von Futtermitteln.
Abbaubarkeit und futterbewertung
- 1. Einfluss von Abbaukennzahlenauf die Futterbewertung von Silagen Dr.ir. Wilfried M. van Straalen
- 2. Inhalt – Info SchothorstFeed Research – Futterbewertung anhand von Abbaukennzahlen – Entwicklungen beim Futterwert von Grundfuttern • NIRS Bestimmung von Abbaukennzahlen • Einfluss Lagergungsdauer auf Grassilagen • Neue Energiebewertung: E-dairy – Schlussfolgerungen ©2004-2014 Schothorst Feed Research. All rights reserved 2
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- 5. 5 Schothorst Feed ResearchB.V. – Wissens- und Forschungseinrichtung für die Futtermittelindustrie – Kunden: • Futtermittelindustrie • NL: Genossenschaften und Industrie • Europäische und asiatische Futtermittelkonzerne • Erzeuger/Händler von Einzelkomponenten • Zulieferer der Futtermittelindustrie • Fleisch- und Molkereigewerbe • Ministerien (NL, EU) E-dairy®
- 6. 6 Kundenangebot – Ausführliches PaketFutter (Basispakket) • NL und internationale Futtermühlen • Futtertabellen und Nährstoffbedarf • Beratung • Empfang von Newslettern und aktuelle Erfahrungsberichten • Forschungsprogramm – Gebündelte Forschung (Wiederkäuer, Schweine, Hühner) • Gruppen von Futtermühlen – Individuelle Forschung • Individuelle Firmen – Trainingen / Kurse • zusätzlicher Service für Futtermittelberater von Futtermühlen • Tierärzte
- 7. 7 SFR Ausführliches PaketFutter – 64 Unternehmen – 20 Länder – Marktanteil • 80% vom NL Markt • 7% vom Weltmarkt (57 / 900 Mio t) E-dairy®
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- 10. 10 SFR Wiederkäuer Futterbewertung E-dairy® FermentierbaresRp Fermentierbare KH
- 11. 11 Fermentierbare organische Substanz –Was? – Wie schnell? – Wieviel? – Abbaukennzahlen (%S, %W, %U, kd) – Passagekennzahlen (kp)
- 12. 12 Nylon bag Technik –5 g Futter in Nylonsäckchen – Inkubation von 0 h bis 14 Tage im Pansen – Analyse von Rückständen Rp, Stärke, NDF … – Berechnung Abbauparameter: • Fermentierbares Rp • Fermentierbare Kohlenhydrate 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50
- 13. ©2004-2014 Schothorst Feed Research.All rights reserved 13 Tatsächlich fermentierbare org. Substanz (TFOM) – Was? • OS = Rp + Stärke + Zucker + NDF + Fett + Rest – Wie schnell? • schnell (0-1 St): SF • mittel (1-12 St): MF • langsam (>12 St): LF • Wirklich / tatsächlich (0 - ∞): WF – Wieviel: wirklich fermentierbare OS (WFOS)? • WFRP = SFRP + MFRP + LFRP • WFKH = SFKH + MFKH + LFKH
- 14. 14 Anwendung SFR Software house Futtermühle Labor Milchviehhalter Ration Errechnung Futtermitteln MischfutterRohfutter LCprogram E-dairy® Bestmix Format Libra Brill ROVECOM Agrovision Bestmix Koerhuis HYBRIMIN BlggAgroXpertus
- 15. Futterwert Grundfutter ©2004-2014 SchothorstFeed Research. All rights reserved 15 Chemische Analyse: NIR Regressionsvergleiche Abbaukennzahlen Futterwertparameter
- 16. Futterwert Grundfutter ©2004-2014 SchothorstFeed Research. All rights reserved 16 Chemische Analyse: NIR Regressionsvergleiche Abbaukennzahlen Futterwertparameter
- 17. ©2004-2014 Schothorst FeedResearch. All rights reserved 17 Forschung CVB - ASG - BLGG – Inkubation von 100 Grassilagen und 100 Maissilagen (ASG) – NIRS-Messung von Abbaukennzahlen von Rp, NDF und Stärke (BLGG AgroXpertus) – Integration in E-dairy Model SFR • Validierung mit bestehenden Proben • Auswirkung der Veränderungen auf Futterwertparameter • neue Vorhersagen / Formeln für Abbaukennzahlen bei nicht Vorhandensein eines BLGG-Untersuchungsberichtes
- 18. Übersicht Dataset Grassilagen2009-2013 ©2004-2014 Schothorst Feed Research. All rights reserved 18 Mittel Minimum Maximum TS 458 146 846 Ra 116 52 329 Rp 172 75 291 Rfett 38 17 65 Rfaser 251 154 332 NDF 488 274 681 ADF 274 165 363 ADL 23 10 52 Zucker 76 10 219 VC-OS 75.5 59.1 83.7 VC-NDF 70.1 43.1 82.2 Tag 114 21 240
- 19. Abbaukennzahlen Grassilagen 2009-2013 ©2004-2014Schothorst Feed Research. All rights reserved 19 Mittel Minimum Maximum %WRE 44.1 1.0 85.7 %URE 2.0 0.1 4.4 kdRE (%/h) 5.0 0.2 11.6 %BCP 28.5 5.4 82.6 %UNDF 20.2 3.4 37.9 kdNDF (%/h) 4.5 2.2 6.9 %BNDF 47.1 31.4 61.9
- 20. Futterwertparameter Grassilagen ©2004-2014 SchothorstFeed Research. All rights reserved 20 Mittel Minimum Maximum WDVE 74 12 155 FEB 38 -70 153 SUSAZ 38 3 148 SFKH 110 15 247 WFKH 422 226 589 SFRP 81 1 166 WFRP 125 15 231 GN 60 35 91
- 21. Einfluss Lagerungsdauer aufSilagen – Wie stabiel ist die Silage im Zeitverlauf: • Entwicklung Säuregrad, Stabilität • chemische Zusammensrtzung und Futterwert • Einfluss von Siliermitteln – Forschung: • Maissilage: • 0, 2, 4 und 6 Wochen • 3, 7 und 9 Monate • Grassilage: • 3, 8 Monate • mit oder ohne Siliermittel (Lactobacillus Buchnerii) ©2004-2014 Schothorst Feed Research. All rights reserved 21
- 22. ©2012 Schothorst FeedResearch. All rights reserved 22 Lagerungsdauer und beständige Stärke bei Maissilagen 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 0 2 4 6 8 10 months after harvest W(%) 0,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 16,0 kd(%/h) WST BST kdST
- 23. ©2004-2014 Schothorst FeedResearch. All rights reserved 23 0 20 40 60 80 100 120 0 1 2 3 4 5 6 0 50 100 150 200 250 300 g/kgDS pH Dagen CON-A Con-B Plus-A Plus-B pH Milchsaure + Essigsaure Zucker Fermentations- eigenschaften
- 24. 24 Nährstoffe orientierte Futterbewertung –Glukogene Nährstoffe GN • Propionsäure: Pansen und Dickdarm GN-Pr • verdauliche betändige Stärke GN-BZET • glukogene Aminosäuren GN-Az – Aminogene Nährstoffe WDVE • beständige Aminosäuren WDVBE • mikrobielle Aminosäuren WDVME – Lipogene Nährstoffe LN • Essigsäure & Buttersäure LN-VVZ • mittellange Fettsäureketten LN-MKVZ • langkettige, gesättigte Fettsäuren LN-LKVVZ • Linolensäure LN-Lz • langkettige, ungesättigte Fettsäuren LN-LKOVZ ©2004-2014 Schothorst Feed Research. All rights reserved
- 25. 25 E-dairy – Glukogene NährstoffeGN • Propionsäure: Pansen und Dickdarm GN-Pr x Energie • verdauliche betändige Stärke GN-BZET x Energie • glukogene Aminosäuren GN-Az x Energie – Aminogene Nährstoffe WDVE • beständige Aminosäuren WDVBE x Energie • mikrobielle Aminosäuren WDVME x Energie – Lipogene Nährstoffe LN • Essigsäure & Buttersäure LN-VVZ x Energie • mittellange Fettsäureketten LN-MKVZ x Energie • langkettige, gesättigte Fettsäuren LN-LKVVZ x Energie • Linolensäure LN-Lz x Energie • langkettige, ungesättigte Fettsäuren LN-LKOVZ x Energie E-dairy® ©2004-2014 Schothorst Feed Research. All rights reserved
- 26. VEM vs. E-dairyKraftfutter / Grundstoffe ©2004-2014 Schothorst Feed Research. All rights reserved 26 0 500 1000 1500 2000 0 500 1000 1500 2000 E-Dairy VEM
- 27. VEM vs. E-dairyGrassilage ©2004-2014 Schothorst Feed Research. All rights reserved 27 400 500 600 700 800 900 1000 1100 400 500 600 700 800 900 1000 1100 E-dairy(/kgDS) VEM (/kg DS)
- 28. Fazit – Optimierung Pansenfermentation: •Fermentierbares Rp • Fermentierbare KH – Futterwert von Rohfutter • Direkte Analyse Abbaubarkeitsparameter • Werte nicht Konstant: Veränderung während Saison – Neue Energiebewertung: E-dairy ©2004-2014 Schothorst Feed Research. All rights reserved 28