4,41LBF_Vol. 61 4_U4 LBF_Vol. 61 4_U1

LandbauforschungvTI Agriculture andForestry Research

Vol.61 No. 4 12.2011

Preis /Price 8 €

ISSN 0458-6859

LandbauforschungvTI Agriculture andForestry Research

Vol.61 No. 4 12.2011

4,41LBF_Vol. 61 4_U2 LBF_Vol. 61 4_U3

Gutachtergremium Editorial Board

PD Dr. Martin Banse, Institut für Marktanalyse und Agrarhandelspolitik, vTIDr. Jürgen Bender, Institut für Biodiversität, vTIDr. Jutta Berk, Institut für Tierschutz und Tierhaltung, FLIDr. Herwart Böhm, Institut für Ökologischen Landbau, vTIProf. Dr. Andreas Bolte, Institut für Waldökologie und Waldinventuren, vTIDr. Ulrich Dämmgen, Institut für Agrarrelevante Klimaforschung, vTIPD Dr. Sven Dänicke, Institut für Tierernährung, FLIDr. habil. Bernd Degen, Institut für Forstgenetik, vTIPD Dr. Matthias Dieter, Institut für Ökonomie der Forst­ und Holzwirtschaft, vTIPD Dr. habil. Bettina Eichler­Löbermann, Universität RostockDr. Peter Elsasser, Institut für Ökonomie der Forst­ und Holzwirtschaft, vTIProf. Dr. Andreas Fangmeier, Universität HohenheimPD Dr. Matthias Fladung, Institut für Forstgenetik, vTIProf. Dr. Heinz Flessa, Institut für Agrarrelevante Klimaforschung, vTIProf. Dr. Ulrike Grabski­Kieron, Universität MünsterProf. Dr. Jörg­Michael Greef, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, JKIProf. Dr. Konrad Hagedorn, Humboldt­Universität BerlinPD Dr. Ingrid Halle, Institut für Tierernährung, FLIDr. Silvia Haneklaus, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, JKIProf. Dr. Eberhard Hartung, Universität KielProf. Dr. Roland Herrmann, Universität GießenProf. Dr. habil. Pierre Ibisch, Hochschule für nachhaltige Entwicklung, HNEEDipl. Ing.­Agr. Robert Kaufmann, Forschungsanstalt Agroscope Reckenholz­Tänikon ART, SchweizDr. Jörg Kleinschmit, Nordwestdeutsche Forstliche VersuchsanstaltProf. Dr. Luit de Kok, Universität Groningen, NiederlandeProf. Dr. Uwe Latacz­Lohmann, Universität KielDr. Oliver von Ledebur, Institut für Marktanalyse und Agrarhandelspolitik, vTIProf. Dr. Bernd Linke, Institut für Agrartechnik Bornim e.V.Dipl. Met. Franz­Josef Löpmeier, Agrarmeteorologische Forschung des Deutschen WetterdienstesProf. Dr. Udo Mantau, Universität HamburgProf. Dr. Axel Munack, Institut für Agrartechnologie und Biosystemtechnik, vTIDr. Hiltrud Nieberg, Institut für Betriebswirtschaft, vTIDr. Rainer Oppermann, Institut für Ökologischen Landbau, vTIProf. Dr. Herbert Oberbeck, TU BraunschweigDr. Jürgen Puls, Institut für Holztechnologie und Holzbiologie, vTIProf. Dr. Gerold Rahmann, Institut für Ökologischen Landbau, vTIProf. Dr. Detlef Rath, Institut für Nutztiergenetik, FLIDr. Thomas Schneider, Institut für Weltforstwirtschaft, vTIProf. Dr. Dr. habil. Dr. h.c. Ewald Schnug, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, JKIDr. Lars Schrader, Institut für Tierschutz und Tierhaltung, FLIProf. Dr. Andreas Susenbeth, Universität KielProf. Dr. Friedhelm Taube, Universität KielProf. Dr. Klaus­Dieter Vorlop, Institut für Agrartechnologie und Biosystemtechnik, vTIProf. Dr. Dr. habil. Drs. h.c. Gerd Wegener, TU MünchenProf. Dr. Hans­Joachim Weigel, Institut für Biodiversität, vTIProf. Dr. Peter Weingarten, Institut für Ländliche Räume, vTIDr. Nicole Wellbrock, Institut für Waldökologie und Waldinventuren, vTI

Landbauforschung

Landbauforschung (vTI Agriculture and Forestry  Research) ist ein wissenschaftliches Publikations­ organ des Johann Heinrich von Thünen­Instituts (vTI),  Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald  und Fischerei. Die Zeitschrift wird vom vTI heraus­ gegeben und erscheint vierteljährlich. Die Sprache der  Beiträge ist deutsch und englisch. Sonderhefte  erscheinen nach Bedarf.

In der Zeitschrift werden Forschungsergebnisse  aus der Ressortforschung des BMELV mit Bezug  zur Land­ und Forstwirtschaft und den ländlichen  Räumen veröffentlicht, einschließlich Forschungs­  ergebnissen aus Kooperationsprojekten, an denen  das vTI beteiligt ist.

Die Landbauforschung ist eine multidisziplinär  ausgerichtete Zeitschrift, die die verschiedenen  Facetten der Agrar­ und Forstwissenschaften ein­schließt und besonderes Augenmerk auf deren  interdisziplinäre Verknüpfung legt.

Englischsprachige Beiträge sind erwünscht, damit  die Forschungsergebnisse einem möglichst breiten  wissenschaftlichen Diskurs zugeführt werden können.

Für den Inhalt der Beiträge sind die Autoren ver­  antwortlich. Eine Haftungsübernahme durch die  Redaktion erfolgt nicht.

Mit der Einsendung von Manuskripten geben die  Verfasser ihre Einwilligung zur Veröffentlichung.  Die von den Autoren zu beachtenden Richtlinien zur  Einreichung der Beiträge sind unter  www.vti.bund.de  oder bei der Geschäftsführung erhältlich.  Das exklusive Urheber­ und Verwertungsrecht für  angenommene Manuskripte liegt beim vTI. Es darf  kein Teil des Inhalts ohne schriftliche Genehmigung  der Geschäftsführung in irgendeiner Form vervielfältigt  oder verbreitet werden.

Indexiert in: CAB International, Science Citation Index Expanded,  Current Contents ­ Agriculture, Biology & Environmen­tal Sciences

Herausgeber 

Johann Heinrich von Thünen­Institut (vTI) 

Gutachtergremium 

Siehe 3. Umschlagseite 

Schriftleitung 

Prof. Dr. Folkhard Isermeyer 

Geschäftsführung 

Dr. Matthias Rütze Tel. 040 .  739 62 ­ 247 Leuschnerstraße 91 21031 Hamburg, Germany landbauforschung@vti.bund.de www.vti.bund.de  

ISSN 0458­6859 

Alle Rechte vorbehalten. 

vTI Agriculture and Forestry Research

Landbauforschung (vTI Agriculture and Forestry  Research) is a scientific journal of the Johann Heinrich  von Thünen Institute (vTI), Federal Research Institute  for Rural Areas, Forestry and Fisheries. The journal is  published quarterly by the vTI. The articles appear in  either German or English. Special issues are published as  required. 

The journal publishes research results under the  auspices of the German Ministry of Food, Agriculture  and Consumer Protection (BMELV). Articles bear  relevance to agriculture and forestry, as well as to  rural areas, and include research results from cooperative  projects involving the vTI.

vTI Agriculture and Forestry Research is a multidis­  ciplinary journal, encompassing the various facets  of this field of research and placing a particular  emphasis on interdisciplinary linkages.

English language contributions are desired so that  the research results can achieve as broad a scientific  discourse as possible. 

The authors are responsible for the content of their  papers. The publishers cannot assume responsibility  for the accuracy of articles published. 

With the submission of a manuscript, the author  grants his or her permission for publication. Authors  are requested to follow the guidelines for submission  found at  www.vti.bund.de  or available from the  management.  The vTI retains exclusive copy and usage rights for  accepted manuscripts. No portion of the content may  be duplicated or distributed in any form without the  written permission of the publisher.

Indexed in: CAB International, Science Citation Index Expanded,  Current Contents ­ Agriculture, Biology & Environmen­

tal Sciences

Publisher Johann Heinrich von Thünen Institute (vTI)

Editorial Board Directors of vTI­Institutes

Editor in Chief Prof. Dr. Folkhard Isermeyer

Managing Editor Dr. Matthias Rütze Phone + 49 ­ 40 . 739 62 ­ 247 Leuschnerstraße 91 21031 Hamburg, Germany landbauforschung@vti.bund.de www.vti.bund.de  

ISSN 0458 – 6859 

All rights reserved. 

iLandbauforschungvTI Agriculture and Forestry ResearchVol. 61 No. 4 12.2011

JochenSchmitzandOlivervonLedebur

Volatility transmission on international futures markets during the 2007/08 price surgeVolatilitätsübertragungaufinternationalenTerminmärktenwährenddes2007/08Preisschubs

273

AnjaSchwalmundHeikoGeorg

Elektronische Tierkennzeichnung – ISO-Standards und aktuelle Situation in DeutschlandElectronicanimalidentification–ISO-standardsandcurrentsituationinGermany

283

GraciaUde,HeikoGeorg,SophiaBenderundAnjaSchwalm

Eignung von Thermo-Injektaten zur elektronischen Tierkennzeichnung und Körpertemperaturerfassung bei ZiegenResearchingoatswithbio-thermo-transpondersforelectronicidentificationandbodycoretemperaturelogging

289

IngridHalle,MartinaHenning,andPeterKöhler

Influence of vitamin B12 and Cobalt on growth of broiler chickens and Pekin ducksEinflussvonVitaminB12undKobaltaufdasWachstumvonBroilerundPekingente

299

KerstinBarth,KarenAulrich,HelgeChristianeHaufe,UteMüller,DagmarSchaub,andFranzSchulz

Metabolic status in early lactating dairy cows of two breeds kept under conditions of organic farming – a case study StoffwechselstatusvonzweiRasseninderFrühlaktationunterBedingungendesökologischenLandbaus–eineFallstudie

307

ChristineBrandt,ChristianeBalko,andBettinaEichler-Löbermann

Interactive effects of soil water content and phytin supply on phosphorus nutrition of different crops species WechselseitigerEinflussvonWassergehaltdesBodensundPhytin-ZufuhraufdiePhosphor-ErnährungverschiedenerFruchtarten

317

UlrichDämmgen,WilfriedBrade,JoachimSchulz,HeinrichKleineKlausing,NicholasJ.Hutchings,Hans-DieterHaenel,

andClausRösemann

The effect of feed composition and feeding strategies on excretion rates in German pig productionDerEinflussvonFutterzusammensetzungundFütterungsstrategienaufdieAusscheidungsrateninderdeutschenSchweineproduktion

327

JörgBurgstaler,DennyWiedow,FraukeGodlinskiundNorbertKanswohl

Einsatz von Natriumhydrogencarbonat in landwirtschaftlichen BiogasanlagenApplicationofsodiumbicarbonateinagriculturalbiogasplants

343

GeerdA.Smidt,AndreaKoschinsky,LeandroMacchadodeCarvalho,JoséMonserrat,andEwaldSchnug

Heavy metal concentrations in soils in the vicinity of a fertilizer factory in Southern BrazilSchwermetallgehalteinBödenimUmfeldeinerDüngerfabrikinSüdbrasilien

353

JoachimSpilke

Information zum „Leitfaden zur Einordnung, Planung, Durchführung und Auswertung von Versuchen unter Produktionsbedingungen (On-Farm-Experimente)“

365

J. Schmitz and O. v. Ledebur / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)273-282 273

Volatility transmission on international futures markets during the 2007/08 price surge

JochenSchmitz*andOlivervonLedebur*1

*1 JohannHeinrichvonThünen-Institut(vTI),InstituteforMarketAnalysisandAgriculturalTradePolicy,Bundesallee50,38116Braunschweig,GermanyE-mail:oliver.ledebur@vti.bund.de

Abstract

Thestudyisacontributiontothedebateonthecom-moditypricespike in2007to2008andtherelationshipamong commodity futuresmarkets. The transmissionofprice volatilitybetween futuresmarkets is analysed. Thebackgroundquestioniswhether,andtowhatextent,thevolatilityofagriculturalfuturesatdifferentmarketplaceswastransferredduringthepricechangesof2008.Thevol-atilityofmaizefuturesatdifferentexchangesismodelledasamultivariateGARCH-process.Bydoingso,interactionsbetweenmarketsindifferentvenuesareincorporated.Es-timationresultsarediscussedagainstthebackgroundofthedevelopmentsinagriculturalandbiofuelpolicy.

Keywords: commodity futures, corn, time series, price volatility transmission, multivariate GARCH.

Zusammenfassung

Volatilitätsübertragung auf internationalen Termin-märkten während des 2007/08 Preisschubs

Diese Studie liefert ein Beitrag zur Debatte über denPreisanstieg auf den Rohstoffmärkten in 2007 bis 2008sowiedemVerständnisderBeziehungenzwischenWaren-terminmärkten.DieÜbertragungvonPreisschwankungenzwischenWarenterminmärktenwirdanalysiert.DieKern-frage ist,obund inwelchemUmfang,dieVolatilitätderAgrar-Futures auf verschiedenen Marktplätzen währendderPreisänderungendesJahres2008übertragenwurde.DieVolatilitätdesMais-FuturesanverschiedenenBörsenwirdalseinmultivariaterGARCH-Prozessmodelliert.Da-durch sind die Wechselwirkungen zwischen den Märk-ten an verschiedenen Börsenplätzen aufgenommen. DieErgebnisse der Schätzungwerden vor dem HintergrundderEntwicklungenderAgrarpolitikundderBiokraftstoff-Politikdiskutiert.

Keywords: Warenterminkontrakte, Mais, Zeitreihenana-lyse, Volatilitätsübertragung, multivariates GARCH

274

1 Introduction

Inthepastcoupleofyearsmajorchangescouldbeob-servedontheagriculturalmarkets.Withinashortperiodof time, theprice levelofagricultural rawmaterials rosewithseriousconsequencesfortheentireagriculturalsec-tor.TheFAO,theEUCommission, IFPRI,theWorldBankandotherorganisationspointpricedynamicsontheagri-culturalmarketsasthedrivingcauseofincreasesofboththepricelevelandpricevolatility,(EC,2008a;EC,2008b:6ff;FoodandOrganisation,2008:55to57;Roblesetal.,2009;CaveroandGalian,2008;Rabobank,2008:8ff).

0

2000

M1

2005

M1

2001

M1

2006

M1

2002

M1

2007

M1

2003

M1

2008

M1

2004

M1

2009

M1

2000

M7

2005

M7

2001

M7

2006

M7

2002

M7

2007

M7

2003

M7

2008

M7

2004

M7

2009

M7

2005 Index

= 1

00

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

Commodity food price index

Crude oil price index

Fertilizers index

Source: Own calculations based on IMF (2009) and World Bank (2009).

Figure1:

Monthly price index for fertilizer, crude oil and food (Index2005=100,2000to2008)

50

100

150

200

250

300Corn

Soy beans

Wheat

Food price index

Beef

Pork

2005 Index

= 1

00

2000

M1

2005

M1

2001

M1

2006

M1

2002

M1

2007

M1

2003

M1

2008

M1

2004

M1

2009

M1

2000

M7

2005

M7

2001

M7

2006

M7

2002

M7

2007

M7

2003

M7

2008

M7

2004

M7

2009

M7

Source: Own calculations based on IMF (2009) and World Bank (2009).

Figure2:

Monthlypriceindexforfoodagriculturalproducts(Index2005=100,2000to2008)

Thepricechangesontheagriculturalmarketstookplaceinthecourseofageneralincreaseinrawmaterialsprices(seeFigure1andFigure2).A series of factors had an impact on the agricultural

marketsduringtheperiodofpriceincrease.Amongthese,structural changes in global demand and repeated sup-plyshortages in importantproducingregionsduringthefirstdecadeofthecentury.Thisledtocontinuousglobalstock reductionswhich supported the observed positivepricedevelopment.Otherfactorswerementionedwhichinfluenced the agricultural market volatility in the pastyears.Amongthesewerechangesinthemarketandtradepolicyinmanycountries.Thereductionofexportablesur-plusesintheEUoccurredatessentiallythesamepointintimeastheworld’smarketsupplysituationonthecerealsmarketwasmostconstrained.Throughthe implementa-tionofmeasuresthatburdenexportsatthistime,severaltraditionalgrainexportingcountriespreventedarelaxingoftheworldmarketsituation.Withthesemeasurestheyevenincreasedtheexistingscarcity,andconsequentlythesupplyinsecurity,andultimatelythemarketvolatility.Also“new”market interventions, such as the additional de-mandofagriculturalrawmaterialsforfueluseasaconse-quenceofthepromotionofbioenergyleadtoanincreaseofinsecurityrelatedtomarketsupply.Finally,theincreaseof uninformed and speculative investors on the futuresmarketsmust also bementioned.Manymarket observ-ers argued they influenced the price level and volatilityonthefuturesmarketsaswellasthephysicalmarkets.Inthelivelydebateonthistopic,neitheraconsensusontheleveloftheinfluenceofpolicyinstrumentsintheareasofrenewableenergyprovidersontheprice levelofagricul-turalmarkets,noranclearcausalinteractionbetweentheincreasedactivitiesofspeculativeinvestorsonthefuturesmarkets, have yet been found (FAO, 2007: 48; Gilbert,2009; Rabobank, 2008: 9; Tangermann, 2011; USDA,2008:20).Thispaperanalyzestheinterrelationshipoffuturesmar-

ketsofagriculturalrawmaterials. Inparticularthetrans-mission of price volatility betweenmarketswill be con-sidered.Thecornmarketwaschosenas thekeymarketfor thisanalysis.Thisproductplaysacentral roleworld-wideforthe livestockproductionbutalso intheareaofsubstitutionoffossil fuelswithbio-fuelsfromrenewableresources.Theemphasisof theapproachof substitutingfossil fuelswith renewable agricultural rawmaterials asimplementedintheUnitedStatesisbasedontheuseofethanolfromcornstarch.TheChicagofuturesmarkettakesanexposedposition

in world trade with agricultural raw materials. A largepart ofworldwide futures tradewith corn is realized attheChicagoBoardof Trade (CBOT) since theUSA is byfarthelargestcornproducerandexporteratgloballevel.

J. Schmitz and O. v. Ledebur / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)273-282 275

ContractpricesachievedattheCBOTinthecourseofthefutures tradinghaveawide reachingsignal function forglobal cornmarkets. Inaddition to this exchange, therearetwootherexchangesofinterest.ThesearetheFuturesExchangeinSãoPaulo(BolsaMercantiledeFuturos,BMF,here denominated BRAZ) in Brazil and the Paris-basedExchange, theMarche a Terme d’Instruments Financiers(MATIF).TheBrazilianagriculturalmarketsarecharacter-izedbynotable largeexport surplusgrowth rates.SincetheBrazilianmacroeconomic stabilization succeeded the1990’s,tradeattheBMFhasincreased,andcurrentlytheexchangeassumes the roleof regional referencemarketfor some commodities. The French exchange takes therole of leading market with regard to cereals marketswithintheEuropeanUnion.Inthecontextofgloballyincreasinglyinterrelatedagri-

cultural and financial markets, the question emergeswhether and towhat extent futures price volatilitywascarriedoverbetweeninternationaltradingcentresduringthedrasticpricechangesof2008.Thisquestionhasonlybeendealtwithapproximately intheagriculturalecono-mic scientific literature (Baffes, 2007; EC, 2008a; EC,2008b;GarciaandLeuthold,2004).Untilnow,studiesonthevolatilityofagriculturalmar-

ket prices have mainly concentrated methodically on aunivariate approach.At theheartof thepast analysis isamodellingofvolatilityasaGARCH(GeneralizedAuto-regressiveConditionalHeteroscedasticity) Process,whichwas supplementedwith exogenous factors. Factors thathavebeenidentifiedaregovernmentprogramsfortheUSfuturesandcashwheatmarkets(CrainandLee,1996)orinventoriesandtradingvolumefortheUScornandwheatfuturesmarkets (Goodwin and Schnepf, 2000). Regard-ingthevariabilityinfuturesmarkets,abetterunderstand-ingofthefactorsthataffectpricechangesandvolatilityisneeded(GoodwinandSchnepf,2000;Boudoukhetal.,2003).Against this methodological background, interactions

betweenfuturesmarketsatdifferenttradingcentreswereexcluded. In lightof the jointprice increaseacrosscom-moditymarkets,thequestionemergesofhowadequateanisolatedconsiderationofasinglemarketis.Forthisrea-sonwetakeadifferentapproachinthisstudy.Itappearsto be necessary to illustrate the relevantmarkets simul-taneouslyandtodocumenttheirinterdependencies.Inor-dertoachievethisfortheglobalcornmarket,weillustratethe markets in a multivariate heteroscedasticity model.ThemodellingapproachofaBEKKModel1

1 BEKKmodelsarenamedafterBaba,Engle,KraftundKroner.

isusefulforthispurpose. A positive definite covariancematrix Ht (EngleandKroner,1995)duetothemodelset-upletthismodel

appeartobesuitedforthisanalysis.Thisarticleisdividedinto the following areas. The next section introduces indetailthemethodsoftheBEKKmodel.Section3presentsthedatausedandtheestimatedresults.Adiscussionontheresultsclosesthissection.Thefinalsectionconcludeswithadiscussionofpossiblefutureresearch.

2 Model

GARCHmodelsserveasthebackboneofvolatilitymo-delling.Throughtheapproachby(Engle,1982),itispos-sibletomodelthe(unobserved)secondmoment.There-sultingvarianceisdependentontheamountofcurrentlyavailable information. ThewholeGARCHmodel can becharacterizedby4equations.Thefirstpartdescribesthemean equation and illustrates the first moment of theprocess(Equation(1)).Inthisspecificationonlyalongtermtrend component μ is assumed. Daily percentage pricechanges(Pricereturns)areusedforestimation.Thosere-turnsarebestcharacterizedbyalongtermtrendcompo-nent.Thesecondpartdescribesthevarianceequation.Itserves

asthesecondmomentoftheprocess(Equation(4)).Theknowninformationset isgeneratedfromthereturnsuptothetimepointt-1.FurthermodelcharacterizationsareneededtofullydescribetheGARCHmodel.Equation(2)servesasalinkbetweenEquation(1)andEquation(4).Itstates that the secondmoment is driven by conditionalheteroscedasticity.Equation(3)declaresthedistributionoftheinnovationoftheprocessasanormaldistribution.Thereturnsarecalculatedasrt=log(Ft/Ft−1).Thefutures

priceatthatpointintimeiscalledFt,andrtdescribestheillustratedreturnsattimepointt:

rt P �H t (1)

ttt H (2) tt �H (3)

Theresultingvarianceofrtyieldsthegeneralizationofthemodel by (Bollerslev, 1986). It permits the inclusionofpastvariancesinadditiontotheconsiderationofpastinnovations.This leads to thegeneralunivariateGARCH(p,q)model:

ttttt ��� ������ EEHDHDD � (4)

Thepastinnovations D H t� � �D H�

t� arecalledtheARCH-termswhilethepastvariances E t� � � E t� � arecalledtheGARCH-terms.ThetransferintoamultivariateGARCHmodeltakesplace

withageneralizationoftheresultingvariancematrixHt.

� �

276

¸¸¸

¹

·

¨¨¨

©

§ t (5)

EachelementofHtdependsonpdelayedvaluesofthesquared H , the cross product oft H andonq delayedtvalues of the elements from Ht. We did not make useof thepossibility todrawexogenous factors into the re-sultingvarianceequation.Ingeneral,amultivariateGARCH(1,1)modelwithoutexogenousfactorscanbepresentedasfollowsasaBEKKmodel(EngleandKroner,1995).Forreasonsofclarity time indicatorsarenot included in thepresentation.Amodelwiththetimedelayofonlyonelag(t-1)wasmodelled.

¸¸¸

¹

·

¨¨¨

©

§

¸¸¸

¹

·

¨¨¨

©

§

¸¸¸

¹

·

¨¨¨

©

§

�¸¸¸

¹

·

¨¨¨

©

§

¸¸¸

¹

·

¨¨¨

©

§

¸¸¸

¹

·

¨¨¨

©

§�

t

HHHHHHHHHHHHHHH

(6)

Throughthemodelconstructionviathequadraticformitispossibletopositivelydefinetheresultingvariance-co-variancematrixHt.Thisensuresthatallvariancesandco-variancesarealwayspositive.Incompactform,theaboveequationcanalsobewritteninthismanner:

tttt ��� �� HH (7)

Thematrices , 0and possessthedimension(n×n).

0 is a (lower) triangularmatrix. In themodel assumedhere,we are dealingwith thematrices and on di-agonalmatrices.Ageneralizationofthemodelispossible.Further interactionscouldbeimplemented,butthenthematrices and arenotdiagonalanymoreandresultsinamuchmorecomplexmatrixHt.Apartfromtheachievementofapositivedefinitematrix

Ht,thereisanotheradvantageoftheBEKKspecification.DuetothediagonalBEKKmodelassumedhere,acheckingofthestationarynatureoftheprocessisdeterminedsolelythroughthediagonalelementsofmatrices and .Thedi-agonalBEKKmodelisstationaryif ¦

� � �(EngleandKroner,1995,p.133). Inaccordancewiththequestionsstatedintheintroduction,threetradingcentres(exchanges)werestudied(n=3).Theaccordingvarianceandcovarianceequationsareasfollows:

�� H (8)

�� HH (9)

�� HH

(10)

�� H

�� H

(11)

�� HH (12)

(13)

TheindexesusedrecedetothenotationusedinEqua-tions(5)and(6).ThematrixHtcontainsredundantexpres-sions.Forthesakeofaclearandcomprehensibleanalysis,

nodistinctionismadebetween 21/ 12, 31/ 13

or 32/ 23.Sothe influencefromCommodityMarket1(inourlatermodelimplementationCBOT)onCommodityMarket2(inourlateranalysisMATIF)isthesameandviceversa.Thesameholdsforallotherpossiblemarketinter-actions. This analysis should revealwhetherthere is any relationship between marketsatthatperiodoftime. Itshouldnotanswerwhichmarket influences the othermarkets

most. The empirically estimated BEKK-GARCH model isthusbasedonamultivariateversionofEquation (1)andEquations(8)to(13)(derivedfromEquation(6)).

3 Data and results

Theinteractionsofvolatilitiesbetweenthetradedpricequotations on the commodity exchanges in the USA(CBOT), Brazil (BRAZ) and Europe/France (MATIF) werestudied.Thetopicofthisanalysisisrelatedtopricequota-tionswhichranoutinMarch2008,andwasdealtwithonallthreeexchangeswiththesamerunningtime.Exchangequotationsfrom27.March2007to5.March2008wereavailable.TheCentralMarketandPriceReportingAgency(ZentraleMarkt- und Preisberichtsstelle – ZMP) providedthedataasacourtesy.Pricequotationsaregiven inUS-Dollars.Eachfuturescontractisbasedonadifferentcornquantity. In Europe one contract stands for 50 tons ofcorn.InBrazil,450unitsof60kilogrambagsaretradedby one contract. This is equivalent to 27 tonnes. In theUnitedStates,theunitpercontractis5000bushels.Thisisequivalentto127tonnes(1bushelofcornisequalto25.4kilogram).Thisdifferentunitofmeasurementexplainstheobservedpricelevelsperunitofweightonthesemarkets.Duetoholidays,etc.,onsomedays,pricenotationswerenotavailableforallthreemarkets.Thusallexchangequo-tationsweredeletedfor thesedays.Overallat thestart,245 exchange quotationswere available. After the vali-

J. Schmitz and O. v. Ledebur / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)273-282 277

dation, 226 observations remained for the estimates. IntheframeworkofaGARCHestimate,this is justasmallsample.AttheMATIFandBRAZtradingcentres,theap-propriatefutureswerenotplacedandtradedearlier.Thus,only thementioned 245 daily notations were available.This isduetothedifferentdefinitionofthecontractsatthefutureexchanges.Thetimedevelopmentofpricesperunitofweightfor

cornbetween27.March2007and5.March2008ispre-sentedinthefollowingFigure3.Thevalueofonefuturescontractconsistsofthepriceperunitofweightmultipliedwiththecorrespondingunitoftrading.OnecanrecognizeacontinualpriceincreaseontheChicagoexchange.ThisincreasebeganinOctober2007.Acomparablystrongandpermanentpriceincreasecannotbeobservedfortheother

exchanges. Consequently, this price development alsoaffectsthereturns,thelogarithmicdifferenceofthepricelevel,oftheprocess.AccordingtoFigure3,theprocessesshowaveryclear

non-stationarybehaviour.Stationarityoftimeseriesdatacan be tested by Unit-Root tests. The validation of sta-tionarity will be conducted by the Augmented-Dickey-Fuller-Test (ADF-test). For this test the null hypothesis isnon-stationarity.Resultsaregiven inTable1.Theresultsclearlyendorsethenon-stationarybehaviouroftheseries.Sincetheestimationofthemodelusingpricelevelsisnotindicated,stationaryvariablesaretobeused.The correspondent returns are significantly stationary at

the1percentlevelandaresuitedformodelling(seeFigure4).

200

250

300

350

400

MATIF

27.03

.07

27.04.0

7

27.05

.07

27.06.0

7

27.07

.07

27.08

.07

27.09.0

7

27.10

.07

27.11.0

7

27.12

.07

27.01.0

8

27.03

.07

27.04.0

7

27.05

.07

27.06.0

7

27.07

.07

27.08

.07

27.09.0

7

27.10

.07

27.11.0

7

27.12

.07

27.01.0

8

27.03

.07

27.04.0

7

27.05

.07

27.06.0

7

27.07

.07

27.08

.07

27.09.0

7

27.10

.07

27.11.0

7

27.12

.07

27.01.0

8

BRAZ CBOT

8

10

12

14

16

18

3

US

$ p

er

bush

el

4

5

6

Source: ZMP (2009).

US

$ p

er

60 k

g

US

$ p

er

ton

Figure3:

CornpricespertoninFrance(MATIF),per60kginBrazil(BolsaMercantiledeFuturos,BRAZ)andperbushelintheUSA(CBOT)

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

MATIF

27.03

.07

27.04.0

7

27.05

.07

27.06.0

7

27.07

.07

27.08

.07

27.09.0

7

27.10

.07

27.11.0

7

27.12

.07

27.01.0

8

27.03

.07

27.04.0

7

27.05

.07

27.06.0

7

27.07

.07

27.08

.07

27.09.0

7

27.10

.07

27.11.0

7

27.12

.07

27.01.0

8

27.03

.07

27.04.0

7

27.05

.07

27.06.0

7

27.07

.07

27.08

.07

27.09.0

7

27.10

.07

27.11.0

7

27.12

.07

27.01.0

8

BRAZ CBOT

-0.08

-0.10

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

Source: Own calculations based on ZMP (2009).

Figure4:

CornpricesreturnsinFrance(MATIF),inBrazil(BolsaMercantiledeFuturos,BRAZ)andintheUSA(CBOT)

278

Table1:

Unit-roottestsforpricelevelandreturns

MATIF BRAZ CBOT

Future Return Future Return Future Return

Observations 224 223 224 223 224 223

ADF-Test 1.200 -12.9035 1.2520 -13.0326 1.400 -14.3167

(0.9411) (0.0000) (0.9464) (0.0000) (0.9594) (0.0000)

Prob.Valueinparenthesis(Prob.value)

Source:Owncalculations.

Table2containsasummaryofthedataforthereturnsofthecornprices.MostclearlyevidentaretheresultsoftheJarque-BerastatisticsinTable2.Accordingtothesevaluestheassumptionofnormaldistributiononthebasisof5%levelcannotbe rejectedfor theCBOTdata.Thisfindingisincontrasttothestylizedfactsoffinancemarketdata.Thismarketdatareactioncanbeinterpretedasaninflu-enceofthepoliticalinstitutionalframeworkatthatperiodoftime. Inanormalmarketsituationoneshouldexpectonepriceforoneproductondifferentmarkets(inabsenceoftransportcost,etc.).Theclassiceconomic“Lawofoneprice”principlewasnotvalidinthistimeperiod.

Table2:

Summaryofreturnsfortheselectedexchanges(27.March2007to5.March2008)

MATIF BRAZ CBOT

Mean 0.0020 0.0020 0.0014

Median 0.0026 0.0022 0.0012

Max 0.0645 0.0701 0.0457

Min -0.0657 -0.0788 -0.0537

Std.deviation 0.0167 0.0182 0.0185

Skewness -0.2844 -0.0094 -0.2595

Kurtosis 5.0355 5.4022 3.2843

Jarque-Bera 41.6920 53.8667 3.2682

Prob.value 0.0000 0.0000 0.1952

Source:Owncalculations.

Thereasonsforsuchsurprisingresultscouldhavetheirorigininthepoliticalinstitutionalframeworkconditions.Herechangesinframeworkconditionsapplyforthecornmarket,particularlyintheUSA,wherethecornethanolindustryexpansionishighlysubsidized.Themassivelyextendedproductionofethanolonthebasisofcornstarch,inducedbytheUSethanolpolicy,re-quiresaccordingamountsofrawmaterials. IntheUSA,cornandsoyproductioncompeteforland.Alreadyinthepreviousperiod(October2006toMay2007),onecouldobserveasi-multaneous price increase for both products on the futuresexchangesandalsoonthephysicalmarkets,whichwasinter-

pretedasanexpressionofdemandpressureevidentthroughthecompetitionforlandduringthesowingperiod(Theis,2007:48to49).Thetimeperiodconsideredherecomeswithafurtherincreaseinthepriceofcrudeoil,whichdrovetheethanolboomfurther.Againstthebackgroundofthispricedevelopment,thepricecompetitivenessofthebiogenicfuelasasubstituteforfos-silfuelincreased(seeFigure5).Inlightoftheexpectedfurtherdemand,increasinglyhigherpriceswereofferedforcorncon-tractsontheChicagoexchangeinordertosecurethesupplyofcornforprocessingandfeeding.

22 140

12020

100

‘00

0 b

arr

els

18

8016

60

14 US

$ b

arr

el

40

12 20

10 0J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D

07070707 0707070707070707 08080808080808080808 0808

US ethanol production

Crude oil price (US$/barrel)

Source: Renewable Fuel Association (2009) and IMF (2009).

Figure5:

US ethanol production and crude oil price development, January2007toDecember2008.

The increase of corn price at the CBOT during the timeperiodOctober2007toMarch2008coincidesalsowithade-valuationoftheUSDollaragainsttheBrazilianReal(Figure6).Thisexchangeratedevelopmentleadstoarelativepriceadvan-tageoftheUSpricedproduct,whichfinallymayhaveledtoanincreaseinforeigndemandforUScorn.Thisappliesparticularlyagainstthebackgroundofthetensesupplysituationoffeed-ingstuffin2007/08.IntheEuropeanUnionwheathasbeensubstitutedbycornandcornhasbeenincreasinglyimported.Due togeneticallymodifiedcorn,ArgentineancorndidnotobtainaccesstotheEuropeanmarketsatthistime.ThisledtoanincreaseddemandforBraziliancorn.Accordingtoextreme-lyhighworldmarketprices,Braziliancorncouldbetransported

J. Schmitz and O. v. Ledebur / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)273-282 279

totheEUmarketwithoutanytariffburden2

2 ThecalculationoftariffratesforcornbytheEUCommissionisbasedonFOBpricesoftheUSgoodsattheGulfofMexico,transportcoststoRotterdamandtheadministratedinterventionprice(CAPMonitor,2009).This linktotheUScornmarkethasbeenliftedundertheprevalentmarketconditions

.Thesefactorsto-getherleadtoasignificantpriceincrease,seeFigure3.

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.2

2.4

2.6

J

07

F

07

M

07

A

07

M

07

J

07

J

07

A

07

S

07

O

07

N

07

D

07

J

08

F

08

M

08

A

08

M

08

J

08

J

08

A

08

S

08

O

08

N

08

D

08

BRR per US$

Source: (MAPA – Ministério da Agricultura; Pecuaria e Abastecimento, 2009).

Figure6:

ExchangeratedevelopmentBrazilianRealtoUSDollar,January2007toDecember2008.

An impact of an increasing European demand on UScornprices canbe excludedbecause corn imports fromtheUSAhavenottakenplacesincetheendofthe1990s

due to consumer preferences and existing regulationsin the area of consumer protection. The EU Frameworkregulationsongeneticallymodifiedorganisms(GMOs)arecontinuallybeingexpandedandupdated.Aseriesoflegalregulation existwith the clear goal of protecting publichealthandtheenvironment.AnimportantbranchoftheEU laws on GMOs deal with the release of geneticallymodified organisms into the environment. In 2002, anauthorizationprocedurewasintroduceddealingwiththereleaseofGMOsoranytypeofproductmadefromGMOs.Theprohibition,orrather,thenon-authorizationofsomeso-calledBtCornvarietiesledtoanactualendoftheUSexportsintotheEU(Wirtschaftswoche,2005),ascanbeseeninFigure7.

0

Mio

. t

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

198

1

198

2

1983

198

4

1985

198

6

198

7

1988

198

9

199

0

1991

199

2

199

3

1994

199

5

1996

199

7

199

8

1999

200

0

200

1

2002

200

3

2004

2005

200

6

Other extra-EU imports

USA

Canada

So. African Cust. Union

Serbia

Ukraine

Brazil

Argentina

EU -12

EU -10

EU -15

EU -25

Source: Own calculations based on COMTRADE (2009).

Figure7:

DevelopmentofCornImportsfromNonEC/EUMemberStatesintonnes,1981to2006

ThepoliticallyinducedmarketdevelopmentintheUSAledtoasolidifyingofexpectationsforincreasingcornpric-es,whichended,amongotherthings,infewerpricede-viations.ThismayhaveledtothefactthatforthefuturespriceattheChicagoExchange,theassumptionofnormaldistributionofreturnscouldnotberejected.Additionally, the prevailing corn price level in the ob-

servedperiodwassohighthatthevariabletariffsystem

280

oftheEUforcornwasdefactoinactive.ThissystembasesuponaseriesofpricesthatendwiththeentrypriceforimportedcornattheportofRotterdamandallowstheEu-ropeanCommissiontosetandpublishtheimporttariffintheOfficialJournaloftheEuropeanUnioninatwo-weekrhythm. Figure 8 illustrates how, due to a highmarketpricelevel,theresultingimporttariffresultsinzero.

0

€/t

50

100

150

200

250

300

01.1

0.05

01.12

.05

01.02

.06

01.0

4.06

01.0

6.06

01.08

.06

01.10

.06

01.1

2.06

01.0

2.07

01.04

.07

01.06

.07

01.0

8.07

01.10

.07

01.1

2.07

01.0

2.08

01.0

4.08

01.0

6.08

01.0

8.08

01.1

0.08

01.12

.08

01.02

.09

01.0

4.09

01.0

6.09

01.08

.09

01.10

.09

01.1

2.09

Corn Chicago

Corn - fob Gulf

Corn - cif Rotterdam

1,55*EU-intervention price

Tariff rate for corn

Source: Own calculations based on EU Commission Regulations (several issues).

Figure8:

Development of EUCorn Imports Tariff,October 2005 toOctober2009

Regarding the variance and covariance equations de-scribedinSection2,theinterdependenceofthemarketscannowbechecked.Particularlythecovarianceequationsprovideinsightintotheinteractionsofthemarkets.Fromtheestimatedparametersgiven inTable3 the followingcanbeseen:Inorder tobetter comprehend the resultsweaddress

theEquations(8), (11)and(13).Equation(8) isthevari-ance Equation for CBOT, Equation (11) for MATIF andEquation(13)forBRAZ.Parameters 11,andc01fortheCBOTMarketareallnot

statisticallysignificantatthefivepercentlevel.Thismeansthat the according variance equation is partially valid(Equation(8)).ThereturnsattheChicagoFuturesMarketwerenotmarkedbyconditionalheteroscedasticityinthetimeperiodconsidered.TheconditionalvarianceofCBOTpricesischaracterisedonlybyitsownlaggedvariance.Asparameter 11isinsignificant,informationshocksarenotaccountedfor.Thisfindingagainhighlightsthepeculiarityofthisexchangeatthistime.ThisisanimportantresultsinceEquations(9)and(10)

illustrate thespill-overeffectsof theChicagoMarketonMATIFandBrazil and theARCH-termsof this equations

describedbyparameters( 11 22)and( 11 33)arenull.Thusin the time period considered, no spill-over of price orinformation shocks fromChicago (e.g., updatedharvestforecast in theUSA) took place on the development ofprices at marketplaces MATIF and Brazil. NeverthelessCBOTisofsuchimportancethattheothermarketsconsid-eredareinfluencedviathecovarianceastheGARCH-termisdescribedbytheparameters(b11b22)and(b11b33)whicharedifferentfromzero.TheseresultsmeanthatonlythelaggedconditionalvarianceofCBOTinfluencesthecovari-ance.Thepolitically inducedmarketdevelopment in theUSAcausedapartialdecouplingof theUSmarket fromtheothermarketsanalysedhere.Duetothesignificanceof the Futuresexchange inChicago (it is theglobal keymarket),anoticeableinfluenceoftheothermarketplacescameonlyviathecovariance.

Table3:

EstimatedparametersoftheBEKKmodel

Coefficient Prob.value

µ1 0.0012 0.2850

µ2 0.0024 0.0475

µ3 0.0026 0.0210

c01 0.0026 0.6539

c02 0.0018 0.5760

c03 0.0037 0.5903

c04 0.0047 0.0093

c05 -0.0005 0.9102

c06 0.0000 1.0000

11 -0.0700 0.4179

22 0.2332 0.0002

33 0.4709 0.0000

b11 0.9855 0.0000

b22 0.9216 0.0000

b33 0.8745 0.0000

Source:owncalculations.

IncontrasttothecommodityexchangeinChicago,es-timationresultsshowthatclearinteractionsexistbetweenMATIFandBrazil.Thiscanbeseenduetothesignificantparameter values 22, 33, b22 and b33, which appear inEquation(12).Thusatleastanindirect(viathecovariance)influencecouldbeidentifiedforbothmarkets.Herebothcomponentsof thecovarianceequationare relevant. In-formation shocks that occur on one of the twomarketplaces impact the volatilityof theother. The laggedde-velopmentofthevarianceoftheothermarketalonedoesnotdetermineitsfuturedevelopment.Eachvarianceequationshowsalsothespecialsituation

during the time period studied.AGARCH (1,1) process

J. Schmitz and O. v. Ledebur / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)273-282 281

couldbeidentifiedforeachofthetradingcentresinEu-ropeandBrazil,.This isnot thecase for theUSmarket.Major cornmarkets prices arenot always tied together,northereforevolatility.Transmissionsofvolatilityimpulsesaredisruptedwith relation toCBOT.This revisionof thevolatilitymarketcharacteristicswasone intentionof thisstudy.ItwasshownthattheUScornmarketwasdecou-pledfromothercornmarkets. Internationalcorntradersthereforecannotrelyonapermanentlystablerelationshipbetweenthesemarkets.Sotheremightbetradingoppor-tunities.Also(international)hedgingofcornpositionsgetscomplicatedinsuchtimeperiods.This resultmust be seen in the context of the above-

described political framework conditions. The de factoimport ban on genetic corn into Europe, aswell as thesimultaneousethanolboom,ledtostronglychangedpricedevelopmentoffuturesattheChicagoFuturesExchange.ThisresultedinadecouplingofthepricedevelopmentandvolatilitytransmissionatthecommodityexchangesinEu-ropeandBrazil.Thisdecouplingwasultimatelymeasuredandconfirmedbythemodel.Thedrivingfactorsbehindthiscannotbeanalysedwiththismethodologyapproach.NoclearidentificationbetweentheGMObanandtheUSbiofuelpoliticscanbesetas themain factor.Themajorobstacleinresolvingthisliesinthedifferenttimefrequen-cyofavailabledata.Thisstudywascarriedoutwithdailydata.DecisionsregardingGMObanorbiofuelpoliticsaremadeonayearlyorlessfrequentbasis.Adding(daily)ex-planatorydata,basedonlowfrequentdecisions,inmod-elsfordailyvolatilityisanunresolvedtask.

4 Perspectives

Themultivariate analysis framework used here contrib-utestoabetterunderstandingofpricevolatilityonthefu-turesexchangesasaninteractionofmanymutuallyaffectedtradingcentres.Itcouldsuccessfullybeshownthatthevola-tilityoffuturespricesatdifferentmarketplacesdoimpacteachother.Inparticulartheanalysisresultsshowthatinter-actionsexistedamongfuturesmarketsfortheconsideredtimeperiod.Price formation (price levelandvolatility)areinterrelatedatdifferentcommodityexchanges.Thisspecificanalysisshowedthatthelinkageamongexchangesatdif-ferentmarketplacesmightbeaffectedbypoliciesasinthecaseofthesupportforcornethanolintheUSAduringtheobservedperiod.Henceanadditionalbuildingblockintheexplanationofthevolatilitycouldbeidentified.Theinter-marketrelationshipsshouldnotbedisregard-

ed.Thosevolatilityspill-overeffectsplayasignificantroleinexplainingvolatilitypatternsondifferentmarkets.ThisworkextendedtheexistingresearchofCrainand

Lee,1996;GoodwinandSchnepf,2000;Boudoukhetal.,2003,throughamultivariateanalysis.

Nevertheless, not all aspects of the determinants ofpricevolatilityareclearandfullyidentified.Futureresearchshouldalsoanalysewhetherornottheinteractionsidenti-fiedherearetimeindependent,andifnot,whichfactorsof influenceplay a role. Thisholds inparticular true fortheanalysisofthemarketsduringandaftertheturnsinthecrudeproductsmarketsasaconsequenceofglobalfi-nancemarketcrises.Anothertopicistheexpansionofthecurrent analytical framework to identify interactions be-tweenpriceformationofagriculturalandnon-agriculturalrawproducts.

References

BaffesJ(2007)Oilspillsonothercommodities.ResourPolicy32(3):91-148BollerslevT(1986)Generalizedautoregressiveconditionalheteroscedasticity.J

Econometrics31:307-327BoudoukhJ,RichardsonM,ShenY,WhitelawRF(2003)Doassetpricesreflect

fundamentals?FreshlysqueezedevidencefromtheOJmarket.NBERWor-kingPaper9515

CAPMonitor(2009)Cereals.TunbridgeWells:AgraInformaCaveroT,GalianC(2008)Double-edgedprices: lessonsfromthefoodprice

crisis;10actionsdevelopingcountriesshouldtake.Oxford:OxfamIntera-tional,46p,OxfamBriefingPaper

Crain SJ, Lee JH (1996) Volatility inwheat spot and futuresmarkets, 1950-1993: government farm programs, seasonality, and causality. J Finance51:325-343

EngleR(1982)AutoregressiveconditionalheteroscedasticitywithestimatesofthevarianceofUKinflation.Econometrica50:987-1008

EngleR,KronerK(1995)MultivariatesimultaneousgeneralizedARCH.EconomTheory11:122-150

EC (several issues)Commission regulationfixing the importduties in thece-reals sector [online]. To be found at <http://eur-lex.europa.eu/JOIndex.do?ihmlang=en>[quoted14.11.2011]

EC(2008a)Highpricesonagriculturalcommoditymarkets:situationandpro-spects;areviewofcausesofhighpricesandoutlookforworldagriculturalmarkets[online].Tobefoundat<http://ec.europa.eu/agriculture/analysis/tradepol/worldmarkets/high_prices_en.pdf>[quoted11.11.2011]

EC(2008b)NovemberupdateonrecentagriculturalcommodityandfoodpricedevelopmentsintheEU[online].Tobefoundat<http://ec.europa.eu/agri-culture/analysis/markets/food11_2008_en.pdf>[quoted23.11.2011]

FAO (2008) Food outlook : global market analysis ; may issue [online]. Tobe found at <http://www.fao.org/giews/english/fo/index.htm> [quoted10.11.2011]

FAO (2008b) Crop prospects and food situation ; july issue [online]. To befound at <http://www.fao.org/giews/english/cpfs/index.htm> [quoted10.11.2011]

FAO (2007) Foodoutlook :november issue [online]. Tobe foundat<http://www.fao.org/giews/english/fo/index.htm>[quoted10.11.2011]

GarciaP,LeutholdRM(2004)Aselectedreviewofagriculturalcommodityfu-turesandoptionsmarkets.EurRevAgricEcon31(3):235-272

GilbertCL (2010)Speculative influencesoncommodity futuresprices2006–2008.Geneva:UNCTAD,33p,UNCTADdiscusspap197

GoodwinBK,SchnepfR(2000)Determinantsofendogenouspriceriskincornandwheatfuturesmarkets.JFuturesMarkets20:753-774

IMF(2009)Primarycommodityprices[online].Tobefoundat<http://www.imf.org/external/np/res/commod/index.aspx>[quoted11.11.2011]

MinistériodaAgricultura,PecuariaeAbastecimento(2009)Estatisticas[online].Tobefoundat<http://www.agricultura.gov.br/portal/page/portal/Internet-MAPA/pagina-inicial/vegetal/estatisticas>[quoted23.11.2011]

282

RABOBANK (2008) Down to earth : finding new balances in agriculturalcommodity markets [online]. To be found at <http://overons.rabobank.com/content/images/Visieop2009-THEMA_tcm64-79411.pdf> [quoted11.11.2011]

RenewableFuelsAssociation(2009)MonthlyU.S.fuelethanolproduction/de-mand[online].Tobefoundat<http://www.ethanolrfa.org/pages/statistics>[quoted11.11.2011]

RoblesM,ToreroM,vonBraunJ(2009)Whenspeculationmatters.Washing-ton:IFPRI,IFPRIIssueBriefs57

TangermannS(2011)Policysolutionstoagriculturalmarketvolatility:asyn-thesis[online].Tobefoundat<http://ictsd.org/downloads/2011/06/tanger-mann-price-volatility-and-policy-options.pdf>[quoted14.11.2011]

TheisR(2007)StehteineneueKursrallyebevor?DLG-Mitteilungen11:48-49USDA (2008) Global agricultural supply and demand : factors contributing

totherecent increase in foodcommodityprices [online].Tobefoundat<http://www.ers.usda.gov/Publications/WRS0801/>[quoted14.11.2011]

WorldBank(2009)Commoditymarketsreview.Tobefoundat<http://econ.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/EXTDEC/EXTDECPROSPECTS/0,,contentMDK:21574907~menuPK:7859231~pagePK:64165401~piPK:64165026~theSitePK:476883,00.htm>[quoted14.11.2011]

Wirtschaftswoche (2005) EU-Auflagen stoppen Import von US-Futtermitteln[online].Tobefoundat<http://www.wiwo.de/politik/eu-auflagen-stoppen-import-von-us-futtermitteln-97822/>[quoted14.11.2011]

A. Schwalm und H. Georg / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)283-288 283

Elektronische Tierkennzeichnung – ISO-Standards und aktuelle Situation in Deutschland

AnjaSchwalm*undHeikoGeorg*

* JohannHeinrichvonThünen-Institut(vTI), InstitutfürÖkologischenLand-bau,Trenthorst32,23847Westerau,E-mail:anja.schwalm@vti.bund.de

Zusammenfassung

DieelektronischeTierkennzeichnunghatindenletztenJahrenweiterdeutlichanBedeutunggewonnen.SiewirdinzwischenweltweitbeivielenverschiedenenTierartenso-wohlimNutztieralsauchimHeim-undHobbytierbereicheingesetzt.AuchwerdeninimmermehrLändernweltweitobligate

elektronische Tierkennzeichnungen bei einzelnen Tierar-teneingeführt,umdieVorteiledieserArtderKennzeich-nungnutzenzukönnen.BeiRindernsinddiesz.B.Kana-da,Australien,Uruguay,BotswanaundDänemark.Schafe,ZiegenundEquidenmüssenz.B. inderEUelektronischgekennzeichnetsein.AuchimHeimtiersektorsindteilwei-seelektronischeKennzeichnungenPflicht.Hundemüssenab2012z.B.beiGrenzübertritteninderEUelektronischgekennzeichnet sein. In Österreich, der Schweiz und ineinigendeutschenBundesländernbestehteinegenerelleChippflichtfürHunde.Um im Rahmen des globalen Handels eine optimale

NutzungdieserArtderKennzeichnunggewährleistenzukönnen,istesessentiell,internationaleStandardsdiesbe-züglichzuentwickeln.Die InternationalOrganizationforStandardization (ISO) ist die Internationale OrganisationfürNormung.Sieentwickeltundveröffentlichtinternatio-naleStandardsauchimZusammenhangmitelektronischerTierkennzeichnung.DieserArtikelgibteineÜbersichtüberISO-StandardsimZusammenhangmitderelektronischenKennzeichnung von Tieren, gegliedert in die AbschnitteNormung zur Tiererkennung, Standards zu AdvancedTranspondernundNormungimZusammenhangmitTest-verfahren für die elektronsiche Tierkennzeichnung. Zu-gleichwirdeinÜberblicküberdie aktuelle SituationderISO-konformenTierkennzeichnunginDeutschlanddarge-stellt.

Schlüsselwörter: Elektronische Tierkennzeichnung, ISO-Standards, Deutschland

Abstract

Electronic animal identification – ISO-standards and current situation in Germany

Theelectronicidentificationofanimals(eID)hasgainedinimportanceoverthelastyears.Itisusedworldwideinawiderangeofspeciesincludingproductivelifestock,pets,zooanimals,endangeredspeciesandwildlife.Itisbecom-ingincreasinglyimportantasanobligatoryofficialanimalidentificationinmoreandmorecountriesbecauseoftheassociatedbenefitsresultingofthisformofanimalidenti-fication.IncattleeIDisobligatoryforexampleinCanada,Australia,Uruguay,BotswanaandDenmark.Sheep,goatsandequinehavetobeelectronicallyidentifiedindieEU.There are obligatory eIDs also in the pet sector. For ex-amplepetshavetobechippedwhentheytravelintheEU(starting2012). InAustria,Switzerlandandinsomefed-eralstatesofGermanychippingisobligatoryforalldogs.In the light of global trade it is necessary to optimize

theuseofeIDworldwide;therefore,itisessentialtohaveinternationalstandardsconcerningeIDofanimals.ISO(In-ternational Organization for Standardization) is a globalnetwork thatdevelopsandpublishes International Stan-dards.Thisarticlegivesa summaryof the statusquo in ISO-

standards concerning electronic animal identification(standardsforanimalRFID,standardsforadvancedanimalRFID,testproceduresforanimalRFID).RFIDisanacronymforradiofrequencyidentification.AdditionallyanoverviewofthecurrentsituationofelectronicanimalidentificationinGermanyisprovided.

Keywords: electronic animal identification, ISO-standards, Germany

284

Einleitung

Nachdem im IDEA-Projekt (IDEA-Studie, 2001) dieDurchführbarkeit der elektronischenKennzeichnung vonWiederkäuernbestätigtwurde, istdieelektronischeTier-kennzeichnung(eTK)indenletztenJahrenzueineminte-gralenBestandteilderKennzeichnungvonTierengewor-den.SiefindetsowohlimNutztiersektor(insbesonderebeiPferd,Schaf,ZiegeundRind)alsauch imHeimtiersektor(Hund,Katze,Frettchen)Anwendung.Immermehr Länder weltweit führen obligate elektro-

nische Tierkennzeichnungen für einzelne Tierarten ein,um die Vorteile der elektronischen Form der Tierkenn-zeichnungnutzenzukönnen.InvielenweiterenLändernistzumindesteinefreiwilligeelektronischeTierkennzeich-nungmöglich.Eine obligate elektronische Kennzeichnung nach ISO

11784und ISO11785vonRinderngibteszurzeitunteranderem inKanada,Australien,Uruguay,BotswanaundDänemark.SehrvieleLänderunterstützenzumindesteinefreiwillige eTK bei Rindern u.a. Argentinien, EU, Japan,Südkorea, Brasilien, Mexiko, Neuseeland, USA (Greene,2010;CanadianCattleIdentificationAgency,2011;FCEC,2009,EuropäischenUnion,2011;Hansen,2010).DieEuropäischenKommissionprüftzurZeitdieEinfüh-

rung einer offiziellen elektronischenKennzeichnung vonRinderninEuropa(EuropäischenUnion,2011).InderEUistdieeTKvonSchaf,ZiegeundPferdPflicht

(VO(EG)21/2004;VO(EG)504/2008)undauchHunde,Katzen und Frettchenmüssen ab 2011 elektronisch ge-kennzeichnet sein, wenn sie innerhalb der EU verreisen(VO(EG)998/2003). InsbesonderefürHundefordernin-zwischenvieleLänderweltweiteineelektronischeKenn-zeichnungbeiderEinreise(z.B.Japan,Australien,Singa-pur,Neuseeland,etc.)(Agri-Food&VeterinaryAuthorityofSingapore,2011;AnimalQuarantineServiceJapan,2011;Australian Government – Australian Quarantine and In-spectionService,2011;ENZ,2011).

Normung

Der Welthandel mit Tieren und tierischen Produktenspielt eine immer größere Rolle in der Weltwirtschaft.AuchderHandelmitlebendenTierenisthierbeinichtzuvernachlässigen.ImJahr2010wurdenzumBeispielaus33Ländern lebende TierenachDeutschland importiert undin59Länderexportiert(StatistischesBundesamtDeutsch-land–Destatis,2011).EineNormungderelektronischenTierkennzeichnung ist somit international zwingend er-forderlich, um ein sicheres Auslesen der Daten an allenBedarfsstellenzugewährleisten,insbesondereimHinblickaufeineRückverfolgbarkeit imSinnederTierseuchenbe-kämpfungundderöffentlichenGesundheit.

EinefehlendeNormungkannauchbeiHeimtierenun-ter Umständen zu schwerwiegenden Folgen führen, dadieErkennungder tierindividuellenNummernicht sichergegeben ist. IndenUSAwurdez.B.einHund ineinemTierheim eingeschläfert, da der implantierte Mikrochip(ISOkonform)mitdenverwendetenLesegerätendesTier-heimesnichtablesbarwar(Nolen,2004).DieISO(InternationalOrganizationforStandardization)

istdieInternationaleOrganisationfürNormung.Sieent-wickeltundveröffentlichtinternationaleStandardsundisteinNetzwerknationalerStandardorganisationenaus161LändernmiteinerZentraleinGenf.JedesMitgliedvertrittein Land,wobeidasDeutsche Institut fürNormunge.V.(DIN)fürDeutschlandMitgliedderISOist.DieISOistkeineRegierungsorganisation. Eine ISO-Norm ist grundsätzlichfreiwilligundkeinGesetz,kannaber vonder jeweiligenRegierungzueinemerklärtwerden(ISO,2011).

ISO – Standards im Zusammenhang mit Tierkenn-zeichnung

Es gibt mittlerweile einige ISO-Standards, die im Zu-sammenhangmit der elektronischen Tierkennzeichnungzu nennen sind. Ein Überblick der Standards ist in Ta-belle 1dargestellt. Bei einigender Standardswurden inden letzten JahrenÄnderungen eingefügt, bzw. kameszurEntwicklungneuerStandards. Einigewurdenwiederverworfenundanderewiederumbefinden sichnoch imEntwurf-Stadium (Tabelle 1). Daraus lässt sich ableiten,dass die elektronische Tierkennzeichnung auch auf ISO-Standard-EbeneeinensehraktuellenPlatzeinnimmtundauchhierdieaktuellenEntwicklungen/Veränderungen/Be-dürfnissemiteinbezogenwerden.DieISO-StandardszurTieridentifikation(ISO11784,ISO

11785, ISO14223-1..3)erlaubeneinenweltweitenHan-delmitTierenundermöglichendenAustauschvonInfor-mationenimSinnederTierkennzeichnung.Die Standards gelten für alle Tierarten, nicht nur für

Nutztiere sondern auch für Heimtiere, Zootiere, gefähr-deteSpezies,WildtiereundFische(FECE,2009).

A. Schwalm und H. Georg / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)283-288 285

Tabelle1:

Übersicht der ISO-Standards im Zusammenhangmit elektronischerTierkennzeichnung(www.iso.org)

ISO–Standard/Amendment Ausgabe-datum

ISO 11784:1996 1996-08

Radiofrequencyidentificationofanimals–Codestructure

ISO11784:1996AMD1:2004 2004-11

ISO11784:1996AMD2:2010 2010-06

ISO 3166-1 2006-11

Codesfortherepresentationofnamesofcountriesandtheirsubdivisions–Part1:Countrycodes

ISO3166-1:2006/Cor1:2007 2007-07

ISO 11785 1996-10

Radiofrequencyidentificationofanimals–Technicalconcept

ISO11785:1996TechnicalCorrigendum1 2008-12

ISO/IEC 14223-1 2011-03

Radiofrequencyidentificationofanimals–Advancedtrans-pondersPart1:Airinterface

ISO/IEC 14223-2 2010-08

Radiofrequencyidentificationofanimals–Advancedtrans-pondersPart2:Codeandcommandstructure

ISO/IEC 14223-3 Deleted2011-03

Radiofrequencyidentificationofanimals–Advancedtrans-pondersPart3:Applications

Norm ISO 24631-1 2009-09

Radiofrequencyidentificationofanimals–Teil1:BeurteilungderÜbereinstimmungderRFID-TranspondermitISO11784undISO11785(einschließlichderGewährungundAnwendungeinesHersteller-Codes).

Norm ISO 24631-2 2009-09

Radiofrequencyidentificationofanimals–Teil2:Beurtei-lungderÜbereinstimmungderRFID-Sender/EmpfängermitISO11784undISO11785.

Norm ISO 24631-3 2009-09

Radiofrequencyidentificationofanimals–Teil3:Beurtei-lungderLeistungderRFID-TranspondernachISO11784undISO11785

Norm ISO 24631-4 2009-09

Radiofrequencyidentificationofanimals–Teil4:Beurtei-lungderLeistungderRFID-Sender/EmpfängernachISO11784undISO11785.

ISO/WD 24631-5(underdevelopment) --

Radiofrequencyidentificationofanimals–RFIDtrans-ceivers–Part5:ProcedurefortestingthecapabilityofreadingISO11784andISO11785transponders

Norm-EntwurfISO/DIS 24631-6 2010-04

Radiofrequencyidentificationofanimals–Part6:Represen-tationofanimalidentificationinformation(visualdisplay/datatransfer)

Standards zur RFID von Tieren

DieStrukturdesRFID-DatenwortesfürTierewirdimISO-Standard17784spezifiziert(sieheTabelle2).Durch den hier erwähnten ISO-Standard 3166-1 wird

jedem Land unter anderem ein dreistelliger Zifferncodezugeteilt(000-899).FürDeutschlandistdasz.B.dieZah-lenkombination276.Die Vergabe der Transpondernummern mit Länder-

codenach ISO3166unddieGewährleistungvonderenEinzigartigkeit liegen in nationaler Verantwortung. Gibtes in einem Land keine nationale zentrale Vergabe derNummern,solltestattdesseneinHerstellercode(900-998)verwendet werden (ICAR, 2011a). Diese Herstellercodeswerden nach ISO 24631-1 von der ICAR (InternationalCommittee for Animal Recording) vergeben. Eine Listeder aktuell vergebenen Herstellercodes ist auf ICAR.orgeinsehbar(ICAR,2011b).DieHerstellerunterzeichnenei-nenCodeofconduct,indemsiesichverpflichtengewisseVorgabenzurNutzungeinesHerstellercodeseinzuhalten(ICAR,2011a).

Tabelle2:

RFID-DatenwortfürTierenachISO11784

Bit-Nr. AnzahlZiffern

Information Beschreibung

1 1Flaganimal/nonanimalapplication

„1“fürTiere

2-4 1 RetaggingcounterNachkennzeichnung„0-7“

5-9 2 UserInformationfieldz.B.„04“SchafundZiege

10-14 2 reservedleerfürzukünftigeVerwendung

15 1Flagindicatingadvancedtrans-ponder

„1“advancedtrans-ponder

16 1 Flagindicatingdatablock „1“Datensatz

17-26 4ISO3166-1numericcountrycode

„0+Ländercode“

27-64 12 NationalerIdentifikationscode

DerISO-Standard11785spezifiziertdieAktivierungunddenDatentransferderÜbertragung.ErdefiniertdieÜber-tragungsverfahren für die Transponderdaten (HDX, FDX)undbeschreibtdieAnforderungenanLesegerätezurAkti-vierungdesTransponders(z.B.Arbeitsfrequenz(134±1,8kHz), Aktivierungsfeld, Verfahren zur SynchronisationmehrererLesegeräteetc.).

286

Standards zu Advanced Transpondern

DerISO-Standard14223isteinedirekteErweiterungzudenISO-Standards11784und11785.WährendTranspon-dernach ISO11785 lediglicheinenfestprogrammiertenIdentifikationscodeausgeben,bestehtbeidenAdvancedTranspondern dieMöglichkeit, einen größeren Speicher-bereich zu verwalten.Dieser kanngelesen,geschrieben,gegen erneutes Überschreiben geschützt ((lockmemoryblock)oderdurcheinPasswortgeblocktwerden(Finken-zeller,2008;FCEC,2009)DerAdvancedTransponder istvollabwärtskompatibelzu ISO11784/85.Diesbedeutet,dass sowohl die Identifikationsnummer eines jeden Ad-vancedTranspondersvoneinemeinfachenISO11785Le-segerätausgelesenwerdenkann,alsauch,dassISO11785Transponder von jedem Advanced Lesegerät akzeptiertwerden(Finkenzeller,2008).BeimAdvancedTransponderistbit15des ISO11784Datenrahmensauf„1“gesetzt(sieheauchTab.2)umihnalsAdvancedTransponderzukennzeichnen. Bit 16 des Datenrahmens (ISO 1175) istebenso auf „1“ gesetzt und zeigt an, dass zusätzlicheDatenvorhandensind (sieheauchTab.2).BefindensichmehrereAdvancedTransponder imAnsprechbereichdesReaderswirdeineAntikollisionsprozedurgestartet.DieserAntikollisionsmechanismus benötigt Zeit, so dass dieseMethodebeidynamischenLeseprozessen(z.B.eineGrup-pesichschnellbewegenderkleinerTiere)eventuellnichtsoeinsatzfähigist(FCEC,2009).Zurzeit ist der Advanced Transponder kommerziell für

dieTierkennzeichnungnochnichterhältlich.EinemöglicheVerwendungdesDatenspeicherswärez.B.dieSpeiche-rungvonBehandlungsdaten.Dies ist insbesonderebeimPferd interessant, da hier z. B. eine Verwendung als le-bensmittellieferndesTierausgeschlossenwerdenkönnte.

Standards zu Testverfahren von RFID

EssindverschiedeneRFIDProdukteaufdemMarkt.FürdenNutzeristesschwierigherauszufindenwelchesRFIDseinen Bedürfnissen am Besten entspricht. Aus diesemGrundwurdenStandardsentwickelt,mitdenenRFIDge-testetwerdenkönnen(ISO24631-1…4,sieheTabelle1).Zwei verschiedene Gruppen von Testprozeduren sind

verfügbar:- TestszurÜbereinstimmungmitISO11784und11785vonTranspondernundLesegeräten,inklusivederVer-gabederHerstellercodes(sieheoben).

- Tests zur Leistungder zu ISO11784und ISO11785konformenProdukte

DieRFID-DatenkönneninverschiedenenFormatendar-gestelltwerden.Dies kannunterUmständen zu Fehlernbei der InterpretationderNummern führen.Daherwird

zurzeiteinISO-StandardfürdieDarstellungderTieridenti-fikationsinformationentwickelt(ISO24631-6,sieheTabel-le1)(FECE,2009).ISO entwickelt internationale Standards, führt jedoch

selbst keine Tests zur Übereinstimmung mit den ISO-Standards durch. Um eine effektive Nutzung der Stan-dardszugewährleistenbestimmtdieISOeinekompetenteStelle,diebeiBedarfdieseAufgabenübernimmt.ImFallder Standards, die die Tierkennzeichnung betreffen, istdies das International Committee on Animal Recording(ICAR).Die ICAR istunteranderemdafür verantwortlichTestergebnisseaufihrerWebsitezuveröffentlichen(ICAR,2011c;FECE,2009).

ISO-konforme Tierkennzeichnung in Deutschland

Für die „offizielle“ elektronische Kennzeichnung (VO(EG) Nr. 504/2008; VO (EG) Nr. 933/2008; VO (EG) Nr.21/2004)stehenjenachTierartalsTransponderartendieelektronische Ohrmarke mit integriertem Transponder,derBolus,derimVormagenvonWiederkäuernverbleibt,das Injektat, das subkutan oder intramuskulär injiziertwird, und ein elektronisches Fesselband zur Verfügung(Schwalmetal.,2009).

Schaf/Ziege

Die EG-Verordnungen (EG) Nr. 21/2004, VO (EG) Nr.759/2009undVO(EU)Nr.506/2010wurdenmitderVieh-verkehrsverordnung (ViehVerkV) vom 03. März 2010 innationalesRechtumgesetzt.DanachsindSchafeundZie-geninderEUundsomitauchinDeutschlandelektronischzukennzeichnen.EsbesteheneinigeAusnahmenvonderelektronischenKennzeichnungspflichtz.B.beidensoge-nanntenSchlachtlämmern.InDeutschlandliegtdieDurch-führungderVerordnungunddieVergabederNummernbeidenjeweiligenBundesländern.Darausergibtsichauchdie Situation, dass je nach Bundesland unterschiedlicheOhrmarkenvariantenzuerhaltensindund innureinigenBundesländern auch ein Bolus zur elektronischen Kenn-zeichnungvonSchafenundZiegen zurVerfügung steht(Schwalmetal.,2010a).

Rind

InDeutschland istnachderVVVOdieKennzeichnungmit zwei Sicht-Ohrmarken verpflichtend (Grundlage: VO(EG) Nr. 1760/2000). Nach der Viehverkehrsverordnungvom03.März2010kanneinedieserOhrmarkenelektro-nischausgeführtsein(mitGenehmigung),d.h.esbestehteinezunächstfreiwilligeEinführungdereTK.DieEinfüh-rungdereTKobliegtauchhierdeneinzelnenBundeslän-dern.

A. Schwalm und H. Georg / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)283-288 287

EineobligateelektronischeKennzeichnungvonRindernistineinigenLändernbereitsimEinsatz(z.B.Kanada,Aus-tralien,Uruguay,Dänemarks.o.).AuchinderEUwirddieEinführung einer elektronischenKennzeichnungbei Rin-derngeprüft(EuropäischenUnion,2011a–Tieridentifika-tion–bovine).

Hund/Katze

EinelektronischesKennzeichen(Transponder)istalsKenn-zeichnungbeiHeimtieren(Hund,Katze,Frettchen)zugelas-senundwirdab2012obligatorischbeiReiseninnerhalbderEUgefordert(VO(EG)Nr.998/2003).EsgibtinDeutschlandkeine generelle Pflicht zur elektronischen KennzeichnungvonHunden.Esgibt jedoch in jedemBundeslandgeson-derte„Hundeverordnungen“,dadieGefahrenabwehrbeiden Ländern liegt.Dabei ergeben sichmitunter sehr ver-schiedeneVorschriftenundRegelungenauchimBezugaufdie Kennzeichnungspflicht bei Hunden (Schwalm et al.,2010b).SosindineinigenBundesländernalleHundeelek-tronischzukennzeichnen(z.B.Sachsen-Anhalt),ineinigennurbestimmteHunde(z.B.Schleswig-Holstein)undineini-genisteineelektronischeKennzeichnungnurauffreiwilli-gerBasiseingeführt(z.B.Bayern)(Schwalmetal.,2010b).

Equiden

DieEG-VerordnungVO(EG)Nr.504/2008wurdemitderViehverkehrsverordnungvom03.März2010innationalesRechtüberführt.Danachsindab09.Juni2009geboreneEinhufermittelsMikrochipelektronischzukennzeichnen.

Schlussbetrachtung

Eineweltweite Normung der elektronischen Tierkenn-zeichnungistwichtigundsinnvoll,damitdieVorteilederelektronischenTierkennzeichnunganallenBedarfsstellengenutzt werden können. Auch können Synergieeffektez. B. bei der Verwendung der elektronischen Tierkenn-zeichnunginderVerfahrenstechnikoderdereinzeltierspe-zifischenÜberwachungnurgenutztwerden,wenndieseaucherkanntwerdenkönnen.An erster Stelle muss jedoch die Gewährleistung der

Einzigartigkeit der Tiernummer stehen. Dies kann nurüberDatenbankenerfolgen,indenendieausgegebenenNummerncodesgespeichertwerden.ImFalleeinerKenn-zeichnungmitLändercodenachISO3166obliegtdieVer-waltungdieserDatenbankunddieVergabederjeweiligenNummerndemjeweiligenLand. Istdiesnichtgewährlei-stetsollteeineKennzeichnungnurmitHerstellercodeer-folgen. IndiesemFalle liegtdieVerantwortungüberdieVergabeundAufzeichnungderNummernbeidemjewei-ligenHersteller(ICAR,2011a).

Mindestens ebensowichtigwie die einheitlicheKenn-zeichnung ist die Einrichtung zentralerDatenbanken fürTiere,indenenHalterinformationen,Tierbewegungenetcerfasstwerden.Nur so kann die Rückverfolgbarkeit vonTierenundFleisch,wievonderEUgefordert,gewährleis-tetwerden.

Literatur

Agri-Food&VeterinaryAuthorityofSingapore(2009)Veterinaryconditionsfortheimportationofdogs/cats[online].Zufindenin<http://www.ava.gov.sg/NR/rdonlyres/A6301E5F-8CE5-4ED4-A447-A2C3EF6216D6/12300/DOG-CAT311w_feeattd4.doc>[zitiertam10.10.2011]

AnimalQuarantineServiceJapan(2011)Guidetoimportingdogs,catandoth-eranimalssubjecttoanimalquarantinefromdesignatedregionsintoJapan[online].Zufinden in<http://www.maff.go.jp/aqs/english/animal/dog/pdf/guidefree-e20110430.pdf>[zitiertam10.10.2011]

AustralianGovernment/AustralianQuarantineandInspectionService(2011)Bringingcatsanddogs(andotherpets)toAustralia[online].Zufindenin<http://www.daff.gov.au/aqis/cat-dogs>[zitiertam10.10.2011]

CanadianCattle IdentificationAgency (2011)TheCanadiancattle Identifica-tionProgram[online].Zufinden in<http://www.canadaid.com/about_us/about_us.htm>[zitiertam10.10.2011]

ENZ(2011)MovingpetstoNewZealand[online].Zufindenin<http://www.emigratenz.org/moving-pets-to-new-zealand.html>[zitiertam10.10.2011]

EuropäischeUnion (2007)Verordnung (EG)Nr.1760/2000desEuropäischenParlamentsunddesRatesvom17.Juli2000zurEinführungeinesSystemszurKennzeichnungundRegistrierungvonRindernundüberdieEtikettie-rungvonRindfleischundRindfleischerzeugnissensowiezurAufhebungderVerordnung(EG)Nr.820/97desRates[online].Zufindenin<http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CONSLEG:2000R1760:20070101:DE:PDF>[zitiertam10.10.2011]

Europäische Union (2008) Verordnung (EG) Nr. 504/2008 der Kommissionvom6.Juni2008zurUmsetzungderRichtlinien90/426/EWGund90/427/EWGdes Rates in Bezug aufMethoden zur Identifizierung von Equiden[online]. Zu finden in <http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CELEX:32008R0504:EN:NOT>[zitiertam10.10.2011]

EuropäischeUnion(2008)Verordnung(EG)Nr.933/2008derKommissionvom23.September2008zurÄnderungdesAnhangsderVerordnung(EG)Nr.21/2004desRatesinBezugaufdieKennzeichnungderTiereunddenIn-haltderBegleitdokumente[online].Zufindenin<http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2008:256:0005:0011:DE:PDF> [zitiertam10.10.2011]

EuropäischeUnion(2008)Verordung(EG)Nr.998/2003desEuropäischenPar-lamentsunddesRatesvom26.Mai2003überdieVeterinärbedingungenfürdieVerbringungvonHeimtierenzuanderenalsHandelszweckenundzurÄnderung der Richtlinie 92/65/EWGdes Rates [online]. Zu finden in<http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CONSLEG:2003R0998:20081122:DE:PDF>[zitiertam10.10.2011]

Europäische Union (2009) Verordnung (EG) Nr. 759/2009 der Kommissionvom19.August2009zurÄnderungdesAnhangsderVerordnung(EG)Nr.21/2004desRateszurEinführungeinesSystemszurKennzeichnungundRegistrierungvonSchafenundZiegen[online].Zufindenin<http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2009:215:0003:0004:DE:PDF>[zitiertam10.10.2011]

EuropäischeUnion(2009)Verordung(EG)Nr.21/2004desRatesvom17.De-zember2003zurEinführungeinesSystemszurKennzeichnungundRegis-trierungvonSchafenundZiegenundzurÄnderungderVerordnung(EG)Nr.1782/2003 sowiederRichtlinien92/102/EWGund64/432/EWG [on-line].Zufindenin<http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CONSLEG:2004R0021:20090909:DE:PDF>[zitiertam10.10.2011]

EuropäischeUnion(2010)Verordnung(EU)Nr.506/2010derKommissionvom14.Juni2010zurÄnderungdesAnhangsderVerordnung(EG)Nr.21/2004desRateshinsichtlichinZoosgehaltenerSchafeundZiegen[online].Zufin-

288

denin<http://eur-lex.europa.eu/Notice.do?checktexts=checkbox&val=517642%3Acs&pos=1&page=1&lang=en&pgs=10&nbl=1&list=517642%3Acs&hwords=506%252F2010%257E&action=GO&visu=%23texte> [zitiertam10.10.2011]

EuropäischeUnion(2011)Electronicidentificationofbovineanimals.[online].Zu finden in <http://ec.europa.eu/food/animal/identification/bovine/elec_id_bovine_en.htm>[zitiertam10.10.2011]

FoodChainEvaluationConsortium(FCEC)(2009)Studyontheintroductionofelectronicidentification(EID)asofficialmethodtoidentifybovineanimalswithin the European Union. [online]. Zu finden in <http://ec.europa.eu/food/animal/identification/bovine/docs/EID_Bovine_Final_Report_en.pdf>[zitiertam10.10.2011]

Finkenzeller K (2008) RFID-Handbuch : Grundlagen und praktische Anwen-dungenvonTranspondern,kontaktlosenChipkartenundNFC.München:Hanser,528p

GreeneJL(2010)Animalidentificationandtraceability:overviewandissues.[online]. Zu finden in <www.nationalaglawcenter.org/assets/crs/R40832.pdf>[zitiertam10.10.2011]

HansenOK(2010) Introductionofmandatoryelectronic identificationofcat-tle in Denmark [online]. Zu finden in <http://www.icar.org/Documents/Riga_2010/index.htm>[zitiertam10.10.2011]

ICAR (2011a) Code of conduct [online]. Zu finden in <http://www.icar.org/pages/manifacturer_code_of_conduct.htm>[zitiertam10.10.2011]

ICAR(2011b)Manufacturercodes[online].Zufindenin<http://www.service-icar.com/manufacturer_codes/Manufacturers_DB/manufacturer_codes_main.asp>[zitiertam10.10.2011]

ICAR (2011c) Duties [online]. Zu finden in <http://www.icar.org/pages/Sub_Committees/sc_animal_identification.htm>[zitiertam10.10.2011]

IDEA-Project [online]. Zu finden in <http://idea.jrc.it/pages%20idea/final%20report.htm>[zitiertam10.10.2011]

ISO(2011)ISOaboutISO[online].Zufindenin<http://www.iso.org/iso/about.htm>[zitiertam10.10.2011]

ISO(2011)ISOinbrief.[online].Zufindenin<http://www.iso.org/iso/pressre-lease.htm?refid=Ref1425>[zitiertam10.10.2011]

NolenRS(2004)Pet`sdeathrekindleselectronicIDdebate[online].Zufindenin <http://www.avma.org/onlnews/javma/jul04/040701a.asp> [zitiert am10.10.2011]

SchwalmA,GeorgH,UdeG (2009)ElektronischeTierkennzeichnung.Land-bauforsch54(4):279-286

SchwalmA,GeorgH,UdeG(2010a)ElektronischeTierkennzeichnung:StatusquoinDeutschlandseitJanuar2010.Schafzucht10:1-3

SchwalmA,GeorgH,UdeG(2010b)GesetzlicheRegelungenzurKennzeich-nungvonHundeninDeutschland.Kleintiermed13(9/10):262-266

StatistischesBundesamtDeutschland–Destatis(2011)AltlasderAussenhan-delsstatistik[online].Zufindenin<http://ims.destatis.de/aussenhandel/Def-ault.aspx>[zitiertam10.10.2011]

ViehVerkV (2010) BekanntmachungderNeufassungderViehverkehrsverord-nungvom03.März2010[online].Zufindenin<http://www2.bgbl.de/Xa-ver/start.xav?startbk=Bundesanzeiger_BGB>[zitiertam10.10.2011]

G. Ude, H. Georg, S. Bender, A. Schwalm / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)289-298 289

Eignung von Thermo-Injektaten zur elektronischen Tierkennzeichnung und Körpertemperaturerfassung bei Ziegen

GraciaUde*,HeikoGeorg*,SophiaBender*undAnjaSchwalm*

* JohannHeinrichvonThünen-Institut(vTI), InstitutfürÖkologischenLand-bau,Trenthorst32,23847Westerau,E-mail:gracia.ude@vti.bund.de

Zusammenfassung

Die Erfassung der Körpertemperatur eignet sich zurFrüherkennungvonKrankheiten,diemiteinerÄnderungderKörpertemperatureinhergehen.BislangwirddieKör-pertemperaturzumeistrektalerfasst,wobeiderBedarfanautomatischen und kontinuierlich messenden SystemenalsManagementhilfeimmergrößerwird.ZieldieserStudiewardieÜberprüfung,obsichbeiZiegenzweiunterschied-licheApplikationsorte(OhrgrundundSchwanzfalte)alsIn-jektionsortundfüreinesubkutaneKörpertemperaturmes-sungeignen.Die subkutanenTemperaturenwurdenmitzwei unterschiedlichen Systemen erfasst. Parallel wurdedie Körpertemperatur rektal gemessen. In AbhängigkeitvonderAußentemperaturwarendieDifferenzenzwischenrektaler und subkutaner Temperatur unterschiedlich.DieAblagetiefederTransponderwarzuniedrig.DasOhreig-netsichnichtalsApplikationsortbeiZiegen.

Schlüsselwörter: Ziegen, Rektaltemperatur, subkutane Körpertemperatur, Injektat, Ökologischer Landbau, Preci-sion organic dairy farming, elektronische Tierkennzeich-nung

Summary

Research in goats with bio-thermo-transponders for electronic identification and body core temperature logging

Themeasurementofbodycoretemperatureisahelpfultoolfortheearlyrecognitionofdiseases ingoats.Uptonow,temperaturemeasurementisalmostdonemanuallymeasuringrectaltemperature.Nevertheless,thereisanin-creasingdemandonautomaticandcontinuouslymeasur-ingdevices.Theobjectiveofourstudywastheevaluationofinject-

able transponders with temperature sensing option ingoats.Inthestudyinjectabletransponderswithtempera-turesensorweretestedintengoatsattheskinfoldoftailandatasecondapplicationpointatthebaseoftheleftear.Thetemperaturesofthetransponderswererecordedusingtwodifferentmeasurementsystems.Therectaltem-peraturewasmeasuredsimultaneously.Independenceofseasons thedifferencesbetween rectal temperatureandsubcutaneous temperaturewere different. The depth oftheinjectabletransponderwastoolow.Theearisnotsuit-ableastransponderlocationforgoats.

Keywords: goat, rectal temperature, subcutaneous tem-perature, injectable transponder organic farming, preci-sion organic dairy farming, electronic identification

290

1 Einleitung

Die elektronische Einzeltierkennzeichnung bestimmterTierarteninnerhalbderEUundauchinanderenLänderngewährleisteteineschnelleRückverfolgbarkeitundleistetdamiteinenBeitragzurLebensmittelsicherheit (Georgetal.,2008).InDeutschlandwurdedieelektronischeEinzeltierkenn-

zeichnunginderViehVerkV,dieseitdem9.März2010inKraftgetreten ist, fürSchafeundZiegenumgesetzt.AlselektronischeKennzeichen fürSchafeundZiegengeltenOhrmarkenmitintegriertemTransponder,Bolus-Transpon-derundFußfesseltransponder(nurbeiTieren,dienichtfürdeninnergemeinschaftlichenHandelbestimmtsind).Injektatewerdenseit2009nachEU-RechtbeiderPfer-

dekennzeichnung eingesetzt, ansonsten werden sie beilebensmittelliefernden Tieren aufgrund der ProblematikbeiderRückgewinnungaufdemSchlachthofsehrkritischbewertet(Schwalmetal.,2010;Klindtworth,2007).Die kritischeMeinung zurNutzung von Injektaten zur

elektronischenKennzeichnungkönntedurch verbesserteMaßnahmenbeiderRückgewinnungunddurchdieVer-wendungintegrierterSensoren(z.B.Temperaturmessung),dieeinenZusatznutzenbedeutenwürden,gesteigertwer-den(Klindtworth,2007).

2 Literatur

ErsteProjektezurelektronischenTierkennzeichnungmitInjektaten begannen 1993/94 im Mittelmeerraum (Spa-nien, Portugal und Italien)mit insgesamt5000Schafen,3000Rindernund2000Ziegen,denenanverschiedenenInjektionsorten 32mm x 3,8mmgroße Injektate appli-ziertwurden.DazugehörtedasFEOGAProjekt(Cajaetal.,1994).ImRahmendesFEOGAProjektsinjiziertenFonsecaetal.(1994a)bei90Ziegen32mmx3,8mmgroßeInjek-tateamOhrgrund,derAchselhöhle,derLeistenbeugeso-wiedemSchwanz.DieLesbarkeitlagnachdreiMonatenbei93%amOhrgrund,100%anderAchselhöhle,98%inderLeistenbeugeund89%amSchwanz.DieVerlusteunddiebeschädigtenInjektatewarenimOhrgrund(2In-jektatebzw.6%)undimSchwanz(4Injektatebzw.7%)amhöchsten.Bei1362ausgewachsenenZiegenmitdem-selben Injektat, das in dieAchselhöhle appliziertwurde,warennachca.einemJahrnoch98%derInjektatelesbar(Fonseca,1994b).EsgabnurgeringeDifferenzeninBe-zugaufeinengeübtenoderungeübtenApplikator(Cajaetal.,1997).In Deutschland wurden spezielle Untersuchungen zur

elektronischenTierkennzeichnungbeiSchafenundZiegenaußerhalbdesIDEA-Projektsu.a.andersächsischenLehr-undVersuchsanstalt inKöllitschdurchgeführt(Wehlitzetal.,2006).EswurdendabeiInjektatederGröße23mmx

4mmverwendet.50InjektatewurdenimAltervon2bis5MonatenindieAfter-Schwanzfalteappliziert.DieVerlustebetrugen2%.AusderselbenApplikationbeiSchafläm-mern,dieindenerstenLebenstagenerfolgte,resultiertenVerlustevon24,1%.IneinemTestvonSimon(2006)mit120Ziegenaufzwei

Betrieben wurden die laktierenden Ziegen in der After-Schwanzfalte mit Injektaten gekennzeichnet. Die After-schwanzfalteistaucheinegutePositionbeiderMilchleis-tungsprüfungimMelkstand.DieVerlustratewarmitdreivon120Injektatengering.Bisher sindnurwenigeProjektemitBio-Thermo-Injek-

taten,dienebendertierindividuellenelektronischenKenn-zeichnung auch die Körpertemperatur erfassen können,durchgeführtworden.Goodwin(1998)hatbei30Ziegen,18Pferdenund35

SchafendieKörpertemperaturmiteinemInfrarotthermo-meterimOhr,subkutanüberMikrochip,appliziert indieAchselhöhle, und rektal mit digitalem Thermometer er-fasst.BeidenZiegenwarendierektalenundsubkutanenTemperaturen signifikanthöher alsdie Infrarot-Tempera-turen,wobeidierektalenundsubkutanenTemperaturensichmit einerDifferenz von0,2 °Cnicht signifikantun-terschieden.Die subkutaneKörpertemperatur zeigte diehöherenWerte.BeidenPferdenundSchafenwarendierektalenTempe-

raturensignifikanthöheralsdiesubkutaneKörpertempe-ratur.BeidenPferdenbetrugdieDifferenzdurchschnittlich1,6°C,beidenSchafen3,5°C.EineUntersuchungvonKamannetal. (1999)beschäf-

tigtesichmit15Kälbern.DieInjektatewurdenunterdemSkutulum,d.h.subkutanunterdemDreiecksknorpelamOhransatz, injiziert. Die Korrelation zwischen rektal undSkutulumbetrugr=0,82.AbderzweitenbiszurzehntenVersuchswochewardiesubkutaneTemperaturumdurch-schnittlich1,0 °Cniedriger als die rektaleKörpertempe-ratur.IneinerUntersuchungvonUdeetal.(2010)mitzwölf

Bullenkälbern lagen97,0%dersubkutanenKörpertem-peraturendesHalses,79,3%desOhrgrundsund96,0%derOhrbasisunterhalbderRektaltemperatur.DiemittlerenDifferenzenzwischenrektalerundsubkutanerKörpertem-peraturdesDreiecksknorpelslagenmit0,49°CunterdenDifferenzenderanderenbeidenInjektionsortemitWertenvon0,96und1,27°C.

3 Ziel der Untersuchung

ZieldieserStudiewardieÜberprüfung,obsichbeiZie-genzweiunterschiedlicheApplikationsorte,derOhrgrundunddieSchwanzfalte,alsInjektionsortsowiefüreinesub-kutaneKörpertemperaturmessungeignen.DamitkönntedieelektronischeTierkennzeichnungzurTieridentifikation

G. Ude, H. Georg, S. Bender, A. Schwalm / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)289-298 291

undzurKrankheitsfrüherkennungundsomitfürdieTier-gesundheit genutzt werden. Hierzu wurden mehrereMessperiodenunterunterschiedlichenklimatischenBedin-gungendurchgeführt.

4 Material und Methode

DerVersuchwurdeamInstitutfürÖkologischenLand-bau in Trenthorst (vTI) von Februar 2009 bis Mai 2011durchgeführt.

Tiere

Am18.02.2009wurde10ZiegenderRasseBunteDeut-sche Edelziege, die zu diesem Zeitpunkt ca. ein Jahr altwaren,voneinerTierärztinjezweiInjektatemitTempera-tursensor („Bio-Thermo“)subkutanappliziert:AmlinkenOhr in denOhrgrund sowie in die Schwanzfalte.Da imMärz2009undimOktober2009jeeineZiegegeschlach-tetwurde,wurdeimSeptember2009zweiweiterenZie-genjeeinInjektatindieSchwanzfalteinjiziert,umweiter-hineineGruppevonzehnTierenbegutachtenzukönnen(Tabelle1).AllerdingswurdebeidenzweiTierenaufdieApplikationimOhrverzichtet,weilderOhrgrundzudie-semZeitpunktbereitsalsungeeigneteingestuftwurde.

Tabelle1:

Grunddaten

Datum VorgangAnzahlZiegen

Applikationsort

Schwanzfalte Ohrgrund

02/09 ApplikationInjektate 10 10 10

03/09 Schlachtung 1

09/09 ApplikationInjektate 2 2 0

10/09 Schlachtung 1

Injektate

DieInjektate„Bio-Thermo“,vonderFirmaDestronFea-ringfürVersuchszweckezurVerfügunggestellt,habeneineGrößevonca.14,5mmx2,1mmundkönnensubkutanoderintramuskulärinjiziertwerden;dieElektronikistvonei-nerGlashülleumschlossen.Der„Bio-Thermo“-Chipermög-licht eine individuelle Identifikation des Tieres über einen15-stelligenCodeundistmiteinemTemperatursensorzurMessungdersubkutanenKörpertemperaturausgestattet.

Lesegeräte

Ein Systembesteht aus einerKennungundeinemLe-ser.DieKennungenthälteinenpassivenTransponder(ein

MikrochipohneEnergiequelle),derdiegespeichertenIn-formationenüberträgt,wennder Leser (einSende-Emp-fänger)ihnaufeinerbestimmtenFrequenzaktiviert.DurchISO-NormenwerdensowohldieStrukturderTiernummer(ISO11784)alsauchdieFunktionsweisedesTransponders(ISO11785)geregelt,sodassdurchdieKombinationvonLändercode (ISO 3166) und der nationalen TiernummerjedemTiereineweltweiteinmaligeNummerzugeordnetwerdenkönnte.AlsDatenlesegerätezurErfassungdersubkutanenKör-

pertemperaturwurdenzweiunterschiedlicheReaderein-gesetzt:Bei dem Destron Universal Pocket-Reader EX®, der

ebenfalls zurVerfügunggestelltwurde,handeltees sichumeinenHandleser,derbeimAktivierendesGerätsdurchKnopfdruckdieChip-NummerunddieKörpertemperaturimDisplayangegebenhat.Als zweites Lesegerät kam ein vom Institut für Agrar-

technologie und Biosystemtechnik des vTI entwickeltesGerätzumEinsatz.DiesesSystembestandauseinerRing-antenne, die über ein ca. 1,5m langes Kabel an einenDatenloggerangeschlossenwar,derinfreiwählbarenIn-tervallendieKörpertemperaturabspeichernkann.DiesesSystemwurde für einen früherenVersuch zur ErfassungderKörpertemperaturvonMilchkühenamOhrgrundent-wickelt.

Fieberthermometer

FürdierektalenMessungenwurdeeindigitalesFieber-thermometer(VT1831derFirmamicrolife®)ausdemVe-terinärbereicheingesetzt,das füreineMessung lediglich10Sekundenbenötigt.

Datenerfassung

EineFunktionsüberprüfunginBezugaufdieLesbarkeitderInjektatewurdevonFebruar2009bisMai2011durch-geführt. ImJahr2009erfolgtediesesallezweiWochen,in2010und2011wurdejeeinmalproJahreinePrüfungdurchgeführt.DieErfassungderKörpertemperatur(subkutanundrek-

tal) erfolgte in vierMessperioden von Februar 2009 bisMai2010.WährenddererstenMessperiodeimFrühjahr2009wur-

dendie subkutanenKörpertemperaturendesOhrgrundsundderSchwanzfaltemitdemPocket-Readerder FirmaDestron Fearing und dem Datenlogger des vTI als Ver-gleichsmessung erfasst. In dieserMessperiodewurde zujedemMesszeitpunktjederWertinsiebenfacherWieder-holungaufgenommen.DaesderFirmaDestronFearingnichtmöglichwar,die

UmrechnungderDatendarzulegen,wurdendieDatenin

292

der zweiten und dritten Messperiode ausschließlich mitdemDatenloggerdesvTIerfasst.ImSommer(Juli)2009wurdenbeineunZiegendiesub-

kutane Körpertemperatur in der Schwanzfalte und dieRektaltemperatur inder Sonneund imSchatten erfasst.Die subkutanen Körpertemperaturen wurden in sechs-facher, die rektalen aufgrund niedriger Standardabwei-chungindreifacherWiederholungerfasst.DieZiegenwur-denzunächstfüreineStundeindieSonnegesperrtbevordieMessungdurchgeführtwurde.NacheinerStundeimSchattenwurdeerneutdieKörpertemperaturerfasst.AusTierschutzgründenwurdendieZiegennichtlängeralseineStundederSonneausgesetzt.ImWinter (Dezember2009undJanuar2010)wurden

beisechsZiegendiesubkutaneKörpertemperatur inderSchwanzfaltesowiedieRektaltemperaturerfasst.Diesub-kutanenDatenwurdeninsechsfacher,dierektalenWertein dreifacher Wiederholung aufgenommen. Die Körper-temperaturwurdezunächstimStallerfasst.Anschließendwurden die Ziegen in denAuslauf gesperrt und alle 10MinutenübereineDauervoneinerStundeinfestgelegterReihenfolgegemessen.15MonatenachApplikationwurdeimMai2010noch

einmal eine Vergleichsmessung zwischen dem Readerund dem Datenlogger durchgeführt. In dieser Messpe-riodewurde zu jedemMesszeitpunkt jederWertwiederin siebenfacherWiederholung aufgenommen. Für dieseweitereVergleichsmessungwurdederPocket-ReadereinweiteresMaleingesetzt.

Statistische Auswertung

DadieKörpertemperatur tierindividuell unddieAppli-kationder Injektatenicht standardisiert ist,erfolgteeineEinzeltierbetrachtung der Messwerte. So wurden derKorrelationskoeffizient und die Standardabweichungentierindividuell innerhalb jederVariante jeMessortund jeMesszeitpunkt ausgewertetunddieMittelwerte jeMes-sort berechnet.Die statistischeAuswertung erfolgtemitSAS9.1.

5 Ergebnisse

Verluste

Bereits zwei Wochen nach Applikation der Injektatekonnte ein Injektat des Ohrgrunds nicht mehr ausge-lesenwerden. Nachweiteren zweiWochenwaren zweivonneunInjektatendesOhrgrunds(eineZiegewurdege-schlachtet)defekt.DreiMonatenachApplikationfieleinweiteresInjektataus,wiedereines,dasamOhrgrundap-pliziertwurde.BisMai2010warenkeineweiterenVerlustezuverzeichnen.D.h.von8InjektatenimOhrgrundwaren

5lesbarundbiszudiesemZeitpunktwarenalleInjektateder Schwanzfalte intakt. Die Funktionsmessung im Mai2011zeigte,dasseinweiteresInjektatdesOhrgrundsundzweiInjektatederSchwanzfaltenichtmehrlesbarwaren(Tabelle2).

Tabelle2:

ErgebnissederFunktionsmessungen

Anzahl AnzahllesbarerInjektate

Datum Ziegen[n] Ohrgrund[n] Schwanzfalte[n]

18.02.09 10 10 10

02.03.09 10 9 10

14.03.09 9 7 9

14.05.09 9 6 9

12.10.09 9 6 9

02.12.09 10 5/8* 10

02.05.10 10 5/8* 10

06.05.11 10 4/8* 8

*:DenbeidennachgechipptenZiegenwurdekeinInjektatindenOhrgrundappliziert.

Messperiode im Frühjahr 2009

DieDatenerfassungimFrühjahrerfolgtebeieinerUm-gebungstemperaturvondurchschnittlich14°C.BeiachtvonneunZiegenwarderKorrelationskoeffizi-

ent zwischender Rektaltemperatur undder subkutanendesOhrgrundshöheralszwischenderRektaltemperaturunddersubkutanenderSchwanzfalte(Tabelle3),d.h.dieKorrelationzwischenderRektaltemperaturundder sub-kutanendesOhrgrundszeigteeinengrößerenZusammen-hangalszurSchwanzfalte.DerhöchsteKorrelationskoeffizientlagbeiderZiege268

amOhrgrundbeir=0,93undderniedrigstebeiderZie-ge337mitr=0,09.InsgesamtzeigtendieKorrelationenje Tier sehr unterschiedlicheWerte (Tabelle 3), es tratenauchnegativeKorrelationenauf,dieeinengegenläufigenZusammenhang zeigen. Dieses trat bei denMessungenim Frühjahr nur vereinzelt auf, bei den Kältemessungenhäufiger(Tabelle3undTabelle6).Dieniedrigenp-Werte(<0,05)verdeutlichendensignifikantenZusammenhangzwischen der rektalen und der jeweiligen subkutanenTemperatur.DieniedrigstenStandardabweichungenzeigtedieRek-

taltemperatur bei allen zehn Ziegen mit Abweichungen<0,1°C.DieStandardabweichungendesDatenloggerslagenzwi-

schen0,05°Cund0,40°C,derReaderhattemitWertenzwischen0,11°Cund0,53°CdiegrößtenAbweichungenzuverzeichnen.JeTierzeigtensichtierindividuelleUnter-schiede(Tabelle4).

G. Ude, H. Georg, S. Bender, A. Schwalm / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)289-298 293

Tabelle3:

Korrelationrektal-subkutantierindividuell,MessperiodeFrühjahr2009

Ohrmarke ReaderOhrgrund ReaderSchwanzfalte LoggerOhrgrund LoggerSchwanzfalte

r p r p r p r p

268 0,90 <0,0001 0,64 <0,0001 0,93 <0,0001 0,70 <0,0001

274 0,72 <0,0001 0,22 0,1323 0,81 <0,0001 0,43 0,0030

275 0,72 <0,0001 0,54 <0,0001 0,83 <0,0001 0,55 <0,0001

283 0,55 <0,0001 0,25 0,0831 0,63 <0,0001 0,39 0,0050

285 0,37 0,0093 0,71 <0,0001 0,64 0,0003 0,77 <0,0001

309 0,78 <0,0001 0,37 0,0093 0,71 <0,0001 0,50 0,0002

311 -0,08 0,6025 0,39 0,0061

314 0,27 0,0646 0,57 <0,0001 0,45 0,0014 0,32 0,0348

337 0,64 <0,0001 -0,29 0,0462 0,61 <0,0001 0,09 0,5610

801 0,72 <0,0001 0,59 <0,0001 0,72 <0,0001 0,38 0,0070

Tabelle4:

Standardabweichungentierindividuell,MessperiodeFrühjahr2009

Ohrmarke rektal Reader Logger

stdev[°C] Ohrgrundstdev[°C] Schwanzfaltestdev[°C] Ohrgrundstdev[°C] Schwanzfaltestdev[°C]

268 0,026 0,121 0,237 0,090 0,064

274 0,026 0,526 0,199 0,084 0,181

275 0,051 0,116 0,142 0,064 0,404

283 0,075 0,287 0,243 0,072 0,219

285 0,035 0,136 0,214 0,051 0,064

309 0,060 0,168 0,234 0,084 0,130

311 0,040 0,239 0,088

314 0,033 0,141 0,199 0,099 0,171

337 0,040 0,105 0,207 0,122 0,227

801 0,032 0,135 0,126 0,068 0,381

Messperiode im Sommer 2009

DieDatenerfassungimSommererfolgtebeieinerUm-gebungstemperaturinderSonnezwischen23und43°C.DieKorrelationenbeiderDatenerfassunginderSonne

und im Schatten zeigten einen hohen Zusammenhangmit r = 0,73 bis r = 0,94 und einemp-Wert < 0,0001.Die Standardabweichungen lagen im ähnlichen BereichwiebeidenMessungenimFrühjahrmitWertenzwischen0,068bis0,272(Tabelle5).

Tabelle5:

Korrelationenrektal-subkutanundStandardabweichungtierindividu-ellbeiderSommermessperiode

LoggerSchwanzfalte Logger

Ohrmarke r p SchwanzfalteSonnestdev

[°C]

SchwanzfalteSchattenstdev

[°C]

268 0,88 <0,0001 0,092 0,068

274 0,89 <0,0001 0,084 0,106

275 0,73 <0,0001 0,272 0,218

283 0,85 <0,0001 0,161 0,193

285 0,93 <0,0001 0,113 0,200

311 0,95 <0,0001 0,078 0,175

314 0,85 <0,0001 0,111 0,179

337 0,85 <0,0001 0,168 0,161

801 0,89 <0,0001 0,165 0,258

294

Messperiode im Winter 2009

Die Korrelationen zwischen der SubkutantemperaturundderRektaltemperatursindbisaufwenigeAusnahmensehrniedrig.Ab50min inderKältezeigenvierbisfünfvon sechs ZiegennegativeKorrelationen,weil dieDiffe-renz zwischen der Rektal- und Subkutantemperatur zu-nimmt(Tabelle6).

Tabelle6:

Korrelationrektal-subkutantierindividuell,MessperiodeWinter

OhrmarkeimStall

imAuslaufnach

10min 20min 30min 40min 50min 60min

r p r p r p r p r p r p r p

275 0,81 <0,0001 0,37 0,106 0,40 0,062 0,06 0,797 0,26 0,249 -0,29 0,250 0,17 0,473

283 0,39 0,078 -0,34 0,134 -0,49 0,025 -0,42 0,056 -0,82 <0,0001 -0,90 <0,0001 -0,14 0,573

285 0,44 0,045 0,51 0,018 0,28 0,219 0,47 0,030 0,45 0,042 -0,47 0,049 -0,34 0,172

311 0,28 0,218 0,66 0,001 0,54 0,012 0,21 0,356 -0,66 0,003 -0,37 0,136 0,00 0,990

314 0,37 0,099 0,35 0,123 -0,09 0,736 -0,10 0,696 0,05 0,851 0,18 0,472 0,09 0,748

337 -0,37 0,129 -0,23 0,316 -0,17 0,591 -0,09 0,064 0,06 0,808 -0,24 0,510 -0,41 0,187

DieRektaltemperatur imWinter,hiernichtdargestellt,variierte innerhalb der 70Minutenmaximal um0,5 °C.DieStandardabweichungenzeigenimWintermitWertenzwischen1,4°Cund3,9°CdeutlichhöhereWertealsimSommer(Tabelle7).

Tabelle7:

Standardabweichungsubkutan,tierindividuell,MessperiodeWinter

Ohr-marke

stdev[°C]

imStall

imAuslaufnach

10min 20min 30min 40min 50min 60min

275 2,053 2,115 2,680 2,694 2,315 2,991 2,993

283 1,872 1,380 3,080 3,126 2,500 2,207 2,349

285 1,567 1,983 1,364 2,421 2,728 1,655 2,321

311 2,250 1,993 2,862 3,706 2,881 2,985 3,941

314 2,347 2,503 2,039 1,777 1,973 2,124 2,999

337 2,243 3,401 3,140 2,544 2,495 2,965 2,701

DiesubkutaneKörpertemperaturderSchwanzfaltefielbeiextremerWitterungsoweitab,dassdasLesegerätbeifünfvonsechsTierenkeineMesswertemehraufzeichnenkonnte,datechnischbedingtnurWerteab25,0°Cerfasstwerdenkönnen.DaherfehlenbeiderZiege283und311dieWerteimfünftenMesszyklusab40Minuten,beiderZiege285beimfünftenMesszyklusab50MinutenundbeiderZiege314ab30Minuten.DiewenigstenDatenkonn-tenbeiZiege337erfasstwerden.Hier fehlendieDatenabdem5.Messzyklusundjeweilsab20bis30Minuten.

Messperiode im Mai 2010

EineweitereVergleichsmessungimMai2010zwischendemReader vonDestron Fearing und demDatenloggervomvTIzeigenbeiderRektaltemperaturunddemReadereinengleichbleibendenZusammenhanggegenüberdenWertenaus2009.DerLoggerermittelthingegenauchne-gativeKorrelationen(Tabelle8).DieUmgebungstempera-turbetrugdurchschnittlich19°C.

Tabelle8:

KorrelationReaderundLogger,MessperiodeMai2010

Ohr-marke

ReaderSchwanzfalte LoggerSchwanzfalte

r p r p

266 0,37 0,008 0,40 0,005

274 0,20 0,159 -0,07 0,621

275 -0,28 0,055 -0,28 0,053

283 0,32 0,025 -0,23 0,109

285 0,36 0,012 0,14 0,349

311 0,52 0,000 0,71 <0,0001

314 0,78 <0,0001 0,82 <0,0001

337 0,57 <0,0001 -0,05 0,719

783 0,81 <0,0001 0,84 <0,0001

801 0,14 0,352

G. Ude, H. Georg, S. Bender, A. Schwalm / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)289-298 295

Darstellung der Mittelwerte der rektalen und subkutanen Körpertemperaturen im Sommer und Winter

Die Abbildung 1 und Abbildung 2 verdeutlichen dieKorrelationen.BeidenMessungenimSommerverläuftdierektale und subkutane Körpertemperatur relativ parallelunddamitzeigtsicheinepositiveKorrelation.ImWinteristdieDifferenzzwischenRektaltemperaturundsubkuta-nerTemperaturbereitsbeiderMessungimStalldeutlichgrößerundvergrößertsichnochinnerhalbdereinenStun-deimAuslauf.

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

268 274 275 283 285 311 314 337 801

Ohrmarke Ziege

Körp

ert

em

pera

tur

[°C

]

Körpertemperatur rektal

Körpertemperatur subkutan

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

268 274 275 283 285 311 314 337 801

Ohrmarke Ziege

Körp

ert

em

pera

tur

[°C

]

Körpertemperatur rektal

Körpertemperatur subkutan

Abbildung1:

MittlereKörpertemperaturenjeTiernacheinerStundeinderSonne(links)undeinerStundeimSchatten(rechts)

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

Körp

ert

em

pera

tur

[°C

]

Körpertemperatur rektal

Körpertemperatur subkutan

275 283 285 311 314 337

Ohrmarke Ziege

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

Körp

ert

em

pera

tur

[°C

]

Körpertemperatur rektal

Körpertemperatur subkutan

275 283 285 311 314 337

Ohrmarke Ziege

Abbildung2:

MittlereKörpertemperaturenjeTierimWinterimStall(links)undnacheinerStundeimAuslauf(rechts)

6 Diskussion

Verlustraten der Injektate

DieVerlustraten von Injektaten, die in anderenVersu-chenbeiZiegenappliziertwurden,warenniedrigeralsimeigenenVersuch.

BeiFonseca(1994b)betrugdieLesbarkeitbei90Zie-gennachdreiMonaten100%anderAchselhöhle,98%inderLeistenbeuge,93%amOhrgrundund89%amSchwanz. Bei 1362 ausgewachsenen Ziegen mit dem-selben Injektat, das in dieAchselhöhle appliziertwurde,warennachca.1Jahrnoch98%derInjektatelesbar(Fon-seca,1994b).BeiWehlitz et al. (2006)mit 50 Ziegenlämmernwur-

denbei50ZiegenlämmernInjektateimAltervon2bis5MonatenindieAfter-Schwanzfalteappliziert.DieVerlustebetrugen2%.AusderselbenApplikationbeiSchafläm-

mern,dieindenerstenLebenstagenerfolgte,resultiertenVerlustevon24,1%.DieAutorinvermutetalsUrsachedienichtgenügendtiefeEinkapselungimGewebeamInjekti-onsort.DieHautseinochsehrdünnundInjektatekönntendurch die Schwanzbewegungen die Haut durchstochenhabenundherausgefallensein.

296

BeiSimonundAdams(2006)betrugdieVerlustratebei120ZiegenaufzweiBetrieben2,5%beiApplikation indieSchwanzfalte.SimonundAdams(2006)kommenzudemSchluss,dassdieInjektatefürdieTiereverträglichundrelativstressarmzuapplizierensind.DieAfterschwanzfalteistaucheinegutePositionbeiderMilchleistungsprüfungimMelkstand.IndereigenenUntersuchungsinddieVerlustederLes-

barkeithöherausgefallen:SchonnachdreiMonatenwa-rennurnochsechsvonneunInjektatenamOhrlesbar.DerersteVerlustinderSchwanzfalteistnach1,5Jahren

aufgetreten.DieInjektatesindnichtverlorengegangen,d.h.siewarennochertastbar,abersiekonntennichtmehrausgelesenwerden.DasOhristbeiRangkämpfenoderbeimHängenbleiben

imGitterzuexponiertunddamitzuanfällig.Möglicher-weisewarenauchdieInjektateinderSchwanzfaltezuex-poniert, indemsienicht tiefgenug indieSchwanzfalteappliziertwurden,sodassauchbeidiesemApplikations-ortbeiRangkämpfendieElektroniknichtausreichendge-schütztwerdenkonnte.Grundsätzlich ist der Applikationsort in der Schwanz-

faltezurTiererkennung,insbesondereimMelkstandsehrinteressant.EssollteübereineOptimierungderEinkapse-lungdesInjektatsnachgedachtwerden,damitdasInjektatbzw.dieElektronikwenigergefährdetwäre.

Korrelationen und Differenzen

Die Korrelation in der Untersuchung von Goodwin(1998)betrug r=0,74beieinerUmgebungstemperaturvon20,6 °C.DieDifferenzenbetrugen0,2 °C zwischender rektalen und subkutanen Körpertemperatur, wobeidie subkutaneKörpertemperatur die höherenWerte lie-ferte.Werdendie Injektate indieAchselhöhleappliziert,kann der Einfluss der Außentemperatur ausgeschlossenwerden;dahereignetsichdieserOrtfürdieErfassungderKörpertemperatur.Allerdings ist dieRückgewinnungderInjektateaufdemSchlachthoferschwert.BeiKamannetal.(1999)betrugdieKorrelationbeiKäl-

bernzwischenrektalundSkutulumr=0,82.Diesubku-taneKörpertemperaturwardabeiumca.1,0°CniedrigeralsdierektaleKörpertemperatur.An einem Kälberohr befindet sichmehr Gewebe und

damit sinddie Injektatenicht soanfällig fürdieAußen-temperatur.IneinerUntersuchungvonUdeetal.(2010)mitBullen-

kälbernzeigtesich,dassnur90,8%dersubkutanenInjek-tatwerteunterhalbderrektalenWertelagen.ImEinzelnenwarenes97,0%derInjektateimHals,79,3%deslinkenOhresund96,0%desrechtenOhres.DerInjektionsortun-terdemSkutulumwarbeiKamann(1999)undUdeetal.(2010)dergleiche.HierzeigtensichbeiUdeetal.(2010)

geringereDifferenzenzurrektalenTemperaturmitWertenzwischen0,43bis0,68°C.DasInjektatwarbeiUdeetal.(2010)deutlichkleineralsdasimVersuchvonKamannetal.(1999)miteinerGrößevon3,85mmx32mmundwarvielleichtwenigeranfälligerfüreinAuskühlen.DieKorrelationeninderhierdargestelltenUntersuchung

zeigteneinerseitstierindividuelleUnterschiedemitWerteninnerhalbeinerMessperiodezwischenr=0,45bisr=0,93undandererseitsdenEinflussderAußentemperatur.Wäh-renddieKorrelationenbeidenMessungenimSommermitWertenzwischenr=0,73undr=0,95sehrhochwaren,zeigten die Daten derWintermessung niedrigereWerteoderauchnegativeKorrelationen.Für vergleichbareKörpertemperaturenwäre eine stan-

dardisierteAblagetiefeerforderlich.Diesesistjedochsehrschwierig,dadasInjektatmitderSchwanzfalteineinGe-webeappliziertwurde,vondemnichtvielvorhandenist,oderaberessichumFettgewebehandelt.Gerade die vergleichenden Untersuchungen zu un-

terschiedlichen Außentemperaturen zeigen den Einflussder Umgebungstemperatur auf das Injektat, das mögli-cherweisenichttiefgenugabgelegtwurdeoderwerdenkonnte.DurchdieVergleichsmessung,diein2010durch-geführtwurde,zeigtsichzudemderEinflussdurchdieEin-kapselunginsGewebeinsichändernden,zumeistabneh-mendenKorrelationen.

Schlussfolgerung

InjektatebietendieMöglichkeit,TieretierindividuellzukennzeichnenundsubkutaneKörpertemperaturenzuer-fassen.AlsApplikationsortistdasOhrzuanfällig,daeszuexponiertistunddieInjektatefunktionsloswerden.DerApplikationsortSchwanzfalteistgeradefürdieTier-

kennzeichnungsehrinteressantundbedeutetkeinenzu-sätzlichenAufwandwährenddesSchlachtvorganges.HiersollteübereineOptimierungderKapselnachgedachtwer-den,dieeseinerseitsermöglicht,Temperaturenzuerfas-sen,andererseitsdieElektronikbesserschützt.EineLang-zeituntersuchung zum Einfluss der Einkapselung auf diegemessenesubkutaneTemperaturwäreempfehlenswert.

Literatur

CajaG,RibóO,NehringR(1994)Electronicidentificationoffarmanimalsusingimplantabletransponders:finalreport,volIandII,FEOGA(VI-G4),Euro-peanCommission,Brussels.In:CajaG,BarilletF,NehringR,MarieC,ConillC,RicardE,RiboO,LagriffoulG,PerisS,AurelMR,SolanesD,JacquinM(1997)Stateofartonelectronicidentificationofsheepandgoatusingpas-sivetransponders.OptionsMediterraneennes33:43–58

CajaG,RibóO,NehringR,ConillC,PerisS,SolanesD,MontarditJL,VilasecaJF,Alvarez JM,DiezA,AguilarO (1997)ContractAIR3PL932304 : cou-plingactiveandpassivetelemetricdatacollectionformonitoring,controlandmanagementofanimalproductionfarmandsectoriallevel;EuropeanCommission(DGVI)supportedresearchproject2ndAnnualReport,pp77.

G. Ude, H. Georg, S. Bender, A. Schwalm / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)289-298 297

Zitiertaus:CajaG,BarilletF,NehringR,MarieC,ConillC,RicardE,RiboO,LagriffoulG,PerisS,AurelMR,SolanesD,JacquinM(1997):Stateofartonelectronicidentificationofsheepandgoatusingpassivetransponders.OptionsMediterraneennes33:43–58

FonsecaPD,RoqueteCR,CastroJL,CondeçoAG,FernandesJV(1994a)Evalu-ationofbodyreactionofelectronicidentificationtranspondersimplantedinfourdifferentsitesinadultgoats.In:Electronicidentificationoffarmani-malsusingimplantabletransponders:finalreport,vol.II,FEOGA(VI-G4),EuropeanCommission,Brussels,ExperienceUE-03/2.1.Zitiertaus:CajaG,BarilletF,NehringR,MarieC,ConillC,RicardE,RiboO,LagriffoulG,PerisS,AurelMR,SolanesD,JacquinM(1997)Stateofartonelectroniciden-tificationofsheepandgoatusingpassivetransponders.OptionsMediter-raneennes33:43–58

FonsecaPD,RoqueteCR,CastroJL,PaisJM,FernandesJV(1994b)Efficiencyevaluationofautomaticelectronicidentificationinextensivegoatproduc-tionsystems.In:Electronicidentificationoffarmanimalsusingimplantabletransponders:finalreport,vol.II,FEOGA(VI-G4),EuropeanCommission,Brussels, ExperienceUE-03/4.1. Zitiert aus: CajaG, Barillet F, Nehring R,MarieC,ConillC,RicardE,RiboO,LagriffoulG,PerisS,AurelMR,SolanesD,JacquinM(1997):Stateofartonelectronicidentificationofsheepandgoatusingpassivetransponders.OptionsMediterraneennes33:43–58

GeorgH,UdeG,SchwalmA(2008)NeueAspektezurelektronischenTierkenn-zeichnung-Teil1.Landtechn63(3):174-175

Goodwin S (1998)Comparison of body temperatures of goats, horses, andsheepmeasured with a tympanic infrared thermometer, an implantablemicrochiptransponder,andarectalthermometer.ContempTopLabAnimSci37(3):51-55

KamannB,KlindtworthK,WendlG,KraetzlW-D,SchönH,HartungJ(1999)AutomatischeGesundheitsüberwachungmitHilfevoninjizierbarenTempe-raturtransponderninderKälberaufzucht.In:InstitutfürLandtechnik,Wei-henstephan(eds)TagungBau,TechnikundUmwelt1999inderlandwirt-schaftlichenNutztierhaltung.Freising:InstitutfürLandtechnik,pp249-254

Klindtworth K (2007) Elektronische Tierkennzeichnung: Anwendungen undPerspektiven.KTBL-Schrift457:89-98

SchwalmA,GeorgH,UdeG(2010)ElektronischeTierkennzeichnung:StatusQuoinDeutschlandseitJanuar2010.Schafzucht(10):1-3

SimonI(2006)KennzeichnungvonZiegenuntertierschutzrelevantenAspekten[online]. Zu finden in <http://www.landwirtschaftskammer.de/landwirt-schaft/tiergesundheit/pdf/2006-11-08-simon.pdf>[zitiertam08.09.2011]

SimonI,AdamsW(2006)Testmit injizierbarenTranspondernan120ZiegenaufzweiBetrieben inZusammenarbeitmitZiegengesundheitsdienstLWKNRW im Jahre 2003/2004 [online]. Zu finden in <http://www.landwirt-schaftskammer.de/landwirtschaft/tiergesundheit/pdf/2006-11-08-simon.pdf>[zitiertam08.09.2011]

UdeG,GeorgH,SchwalmA(2010)ElektronischeTierkennzeichnungbeiBul-lenkälbernmitInjektatenundTemperatursensoren.Landtechn65(1):31-33

ViehVerkV (2010) Verordnung zum Schutz gegen die Verschleppung vonTierseuchen im Viehverkehr (Viehverkehrsordnung – ViehVerkV) vomMärz2010 (BGBl. I S.230) zuletztgeändertdurchdieErsteVerordnungzurÄnderungderViehverkehrsverordnungvom3.März2010(BGBl. IS.198) [online]. Zu finden in <http://www.loerrach-landkreis.de/servlet/PB/show/1570557/ViehVerkV.pdf>[zitiertam12.09.2011]

WehlitzR,WaltherR,BergfeldU,GolzeM(2006)Schaf-undZiegenhaltung:MöglichkeitenderelektronischenKennzeichnung.DtTierärztebl5:560-562

298

I. Halle, M. Henning, P. Köhler / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)299-306 299

Influence of vitamin B12 and Cobalt on growth of broiler chickens and Pekin ducks

IngridHalle*,MartinaHenning**,andPeterKöhler**

* Friedrich-Loeffler-Institut,FederalResearchInstituteforAnimalHealth,In-stituteofAnimalNutrition,Bundesallee50,Braunschweig,Germany

** Friedrich-Loeffler-Institut,FederalResearchInstituteforAnimalHealth,In-stituteofFarmAnimalGenetics,Höltystr.10,Neustadt,Germany

Correspondingauthor:PDDr.IngridHalle,E.mail:ingrid.halle@fli.bund.de

Summary

TheeffectsofdietaryvitaminB12andcobaltsupplemen-tationonfeedintake,growthperformance,feed-to-gainratio,carcasscomposition,andnutrientcontentofbreastmeat of ducks were investigated in broilers and Pekinducks.768male chickensand384maleduckswereal-locatedto8dietarytreatmentgroups(0/10/20/40μgvi-taminB12,0.65mgCo,0.65mgCo+10μgB12,0.65mgCo+20μgB12,0.65mgCo+40μgB12)andfedfor35or49days.Thedailyfeedintakeincreasedsignificantlyfrom76.3to81.3g,thedailyweightgainfrom52.3to56.1g,thefinalbodyweightfrom1874to2007gperbroilerbyraising theB12concentration from0 to40μg/kg. In thesamewaythesupplementationof0.65mgCoimprovedthefeedintakeandthusthedevelopmentofbroilers.Thefeed-to-gainratiowasonlyaffectedinthefirsttwoweeksunderhigherB12andB12xCoconcentrationinthefeed.The statistical evaluationof the single effectsof vitaminB12andCoandthecombinedeffectofvitaminB12+Coonperformanceofduckscouldnotdemonstrateondailyfeedintake,bodyweightgain,andfinalbodyweight.Thefeedconversionwasnegativelyaffectedbysupplementa-tionofCo.An increasedsupply for theanimalswithvi-taminB12orCoinducedahigheryieldofbreastmeatbysupplementationof20μgB12andahigherpercentageofbreastmeatandlegswhenaddingon0.65mgCo.Inthefreshbreastmatterofduckswassignificantlyhigherwa-tercontentanddecreasedproteincontentofthe0.65mg

Co-Groupcomparedto0.65mgCo+40μgB12-Group.Theresultsallowtheconclusion,that20μgofvitaminB12perkg feedmeet the requirementsofgrowingchickensand ducks for fattening.An additional supplementationof Co to feed does not have additional advantages forthebirds.

Keywords: vitamin B12, Cobalt, growth performance, broil-er, Pekin duck

Zusammenfassung

Einfluss von Vitamin B12 und Kobalt auf das Wachs-tum von Broiler und Pekingente

Der Einfluss der Supplementierung von Vitamin B12und Kobalt auf Futteraufnahme, Wachstum, Futterauf-wand, Schlachtkörperzusammensetzung und Gehalt anNährstoffen im Entenbrustmuskel wurde untersucht. IndenzweiVersuchenüber35bzw.49Tagenwurden768männlicheBroilerkükenund384männlichePekingentenin 8 Versuchsgruppen (0/10/20/40 μg B12, 0.65mgCo,0.65mgCo+10μgB12,0.65mgCo+20μgB12,0.65mgCo+40μgB12)eingeteilt.DieErhöhungdesVitaminB12Gehaltes imBroilerfuttererhöhtestatistischgesichertdietäglicheFutteraufnahmevon76,3auf81,3g,dietäglicheLebendmassezunahmevon52,3auf56,1unddieMasten-dmassevon1874gauf2007.DieSupplementierungvon0,65mgCoverbessertedieFutteraufnahmeundEntwick-lungderBroiler.DiebessereEntwicklungderBroilermitVitaminB12 imFutter führtezueinemhöherenBrustflei-schertragundAbdominalfettgehaltimSchlachtkörper.DieSupplementierungvonB12oderCobzw.B12+CozumEn-tenmastfutterhattekeinenstatistischgesichertenEinflussaufFutteraufnahme,täglicheLebendmassezunahmeundMastendmasse.DerFutteraufwandwargesichertschlech-ternachCoSupplementierunginsFutter.DieSupplemen-tierungvon20μgB12oder0,65mgCoerhöhtegesichertdenBrustfleischertragbeidenEnten.DieAnalysedesfri-schenEntenbrustfleischesergabeinengesicherthöherenGehaltanWasserundniedrigerenProteingehaltimFleischderGruppemit 0,65mgCo im Futter imVergleich zurGruppemit40μgB12+0,65mgCo.DieErgebnisselassendie Schlussfolgerung zu, dass 20 μgVitamin B12 pro kgFutterdenBedarfvonBroilerundPekingentedeckenundeine zusätzliche Co Supplementierung keinen additivenEinflusshat.

Schlüsselworte: Vitamin B12, Kobalt, Wachstum, Broiler, Pekingente

300

VitaminB12isthemostrecentlydiscoveredvitamin(West,1948)withthe lowestconcentrationofvitaminsneededtomeettherequirementofanimals.Thisvitaminbelongsto a specific group of Cobalt (Co)-containing corrinoidswithbiologicalactivity inhumansandanimals.ThetermvitaminB12isrestrictedtotherecommendedbiochemicalnomenclaturefortheformofcobalamin.Cobalamindoesnotoccur inplants, it issynthesized innaturebycertainbacteria,fungiandalgae(Green,2005).Microbesintherumenofruminants incorporateCo intoacorrinringtoformvitaminB12.VitaminB12isanessentialcomponentofseveralenzymesystems thatcarryoutanumberofverybasicmetabolicfunctionsintheanimal’sbody(McDowell,1989).Thisvitaminplaysacentralroleinnormalfunctionsofthebrainandthenervoussystem,inthehomocysteinmetabolism, in the blood function, energy metabolism,celldivisionand functionsof the immunesystem (EFSA,2009a;2010).10μgperkgfeedareindicatedbytheNRC(1994),and9μgB12perkgbytheGfE(1999)asthere-quirementforbroilerchickensandPekinducks.Thereisnoevidencethatmonogastricanimals(pigsand

poultry) requireCobalt (Co) other than through vitaminB12. Consequently, there is no need for any Co supple-mentation to the feed for these animals (EFSA, 2009b).AlthoughCoisnotnecessaryfornutritionofbroilerchick-ens, it is often added into the vitamin-mineral premix.PoultryobtaintheirB12eitherpreformed in feedor indi-rectlybyingestingfaeces.Theobjectiveofthisstudywastodeterminetheeffect

ofaVitaminB12-freedietsupplementedwithVitaminB12or/andCobaltonbroilerandPekinduckperformance.

Material and methods

InTrial1atotalnumberof768one-dayoldmalechick-ensforfattening(Ross308)wasrandomlydistributedintreatmentswith12chickensperpenand8penspergroup(Table 1). The duration of the trial was 35 days. Bodyweightwasrecordedforeachbroiler individuallyatdays14,21and35ofage.Feedwasweighedbackonapen-basis weekly. One bird per pen, representing themeanbodyweightofbroilersofthispen,wasslaughteredattheendofthetrial(8broilerspergroup)todeterminecarcasscomposition.Weightsoftotalbreastmeat(withoutskin),completerightleg,liver,heart,gizzard,spleenandsumofabdominalandviscerafatwereindividuallyrecorded.Allpartswereexpressedaspercentageofbodyweight.InTrial2a totalnumberof384maleone-dayoldPe-

kinduckswasrandomlydistributedintreatmentswith6ducksperpenand8penspergroup(Table1).Thedura-tionofthetrialwas49days.Bodyweightwasrecordedforeachduckindividuallyatdays21and49ofage.Feedwasweighedbackon apen-basisweekly.Onebirdper

pen,representingthemeanbodyweightofducksofthispen,wasslaughteredattheendofthetrial(8duckspergroup)todeterminecarcasscomposition.Weightsoftotalbreastmeat(withoutskin),completerightleg,liver,heart,gizzard,spleenandsumofabdominalandviscerafatwereindividuallyrecorded.BreastmeatofslaughteredducksofGroups1,4,5and8wasanalyzedformoistureand in-tramuscular fat contentwith Near Infrared TransmissionSpectroscopy (NIT) according to percentages of proteinwerecalculated(Köhleretal.,1995).

Table1:

Trialdesign

Group B12,μg/kg Co,mg/kg

1 0 0

2 10 0

3 20 0

4 40 0

5 0 0.65

6 10 0.65

7 20 0.65

8 40 0.65

Pelletedfeed(Table2)wasprovidedforadlibitumcon-sumption as a one phase feed for broilers and second-phasefeed(starterfeed:day1to21,fatteningfeed:day22to49)forPekinducks.Thebasaldietwasnotsupple-mentedwithvitaminB12andcontainedCoonlyfromnat-uralsources(wheat,corn,soyabeanmeal).Themicrobio-logicalanalyses(LUFASpeyer,LUFASP22013)ofthedietyieldedavalueof4μgB12perkg.Thisvalueresultedfrommicrobiologicalcontaminationofthefeedstuffs.Thebasaldiet was supplementedwith 0/10/20/40 μg B12 per kg,0.65mgCo,0.65mgCo+10μgB12,0.65mgCo+20μgB12and0.65mgCo+40μgB12perkg(Table1).Data from the two trialswereanalyzedbya two-way

ANOVA:yijk=μ+Vi+Cj+VCij+eijk,withyijk=ob-servation,μ=generalmean,Vi=vitaminB12 (0,10,20and40μg),Cj=Cobalt(0and0.65mg),interactionVCijandeijk=error term(random).MultiplecomparisonsofmeanswerecarriedoutusingtheStudent-Newman-KeulsTest(P 0.05).ThestatisticalanalyseswereperformedbytheSASsoftwarepackage(Version9.1).

I. Halle, M. Henning, P. Köhler / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)299-306 301

Table2:

Ingredientcomposition,analysedandcalculatednutrientsofthediets(g/kg)

IngredientAgeofdays

Broiler

1-35 1-

Pekin

21

duck

22-49

Wheat

Corn

Soyabeanmeal

Soyaoil

Di-calcium-phosphate

Calciumcarbonate

Sodiumchloride

DL-Methionine

L-Lysine-HCl

L-Threonine

Premix1)

2)VitaminB ,μg/kg12

Co2),mg/kg

Drymatter3)

Crudeprotein3)

ME,MJ/kg4)

Lysine5)

Methionine+Cystine5)

Cobalt,μg/kg6)

7)VitaminB ,μg/kg12

150.0

378.7

386.4

49.8

10.0

10.5

3.2

2.8

1.7

-

10.0

0/10/20/40

0/0.65

887

202

13.16

12.5

9.6

51

4.0

150.0

480.7

299.8

24.9

19.6

7.8

3.4

2.0

1.6

0.2

10.0

0/10/20/40

0/0.65

878

199

12.37

11.5

8.5

48

4.0

400.0

316.3

212.8

29.4

17.6

6.7

3.5

2.1

1.6

-

10.0

0/10/20/40

0/0.65

882

172

12.62

9.5

8.0

39

4.01)Vitamin–mineralpremixprovidedperkgofdiet:vitaminA,12000IE;vitaminD3

3500IE;tocopherol,40mg;menadion,4.5mg;thiamine,2.5mg;riboflavin,8mg;

pyridoxine,6mg;nicotinicacid,45mg;pantothenicacid,15mg;folicacid,1.2mg;

biotin,50μg;cholinechloride,550mg;Fe,32mg;Cu,12mg;Zn,80mg;Mn,100

mg;Se,0.4mg;I,1.6mg2)Cyanocobalaminsupplements–0.1%vitaminB12;Cobaltcarbonat–5%Co3)Analyzedvalues4)Calculatedvalues(WPSA,1985)5)Calculatedvalues6)Calculatedvalues(Soucietal.,2008)

7)Analyzedvalues–LUFASP22013

Table3:

Performanceofbroilers–Feedintake,bodyweightgain(Mean,SD,P-value)

Treatments Feedintake,g/broiler/day,ageofdays Bodyweightgain,g/broiler/day,ageofdays

B ,μg/kg12 Co,mg/kg 1–14 15–21 22–35 1–35 1–14 15–21 22–35 1–35

0 0 24.7±1.4 58.7±3.1 122.0±7.7 70.3±4.2 18.1±0.8 42.0±3.9 80.5±5.4 47.8±2.5

10 0 26.1±2.0 67.5±4.6 131.9±7.6 76.7±4.3 20.6±1.2 46.9±2.9 88.0±4.3 52.8±2.5

20 0 28.0±1.5 70.2±5.7 138.4±8.7 80.4±4.8 21.6±1.4 49.8±4.0 92.0±5.2 55.4±3.1

40 0 28.0±1.0 71.5±2.8 138.8±4.3 81.0±2.3 21.4±0.7 50.9±1.8 93.4±3.0 56.0±1.5

0 0.65 29.0±1.3 73.1±4.6 140.5±6.0 82.2±3.7 21.9±1.3 52.0±4.4 94.0±5.0 56.8±3.1

10 0.65 27.6±0.9 69.3±3.3 134.8±7.9 78.8±4.0 20.8±0.9 47.3±2.8 89.6±4.4 53.6±2.4

20 0.65 27.1±1.5 69.6±3.6 136.4±5.1 79.2±3.2 20.7±1.1 48.1±1.9 91.2±3.4 54.4±1.9

40 0.65 27.6±1.3 71.7±4.3 140.4±7.0 81.5±3.9 21.2±1.1 51.2±3.5 93.6±4.3 56.2±2.3

ANOVA,P-value

B12 0.125 0.002 0.005 0.003 0.006 0.006 0.003 0.003

Co <0.004 0.001 0.004 0.001 0.009 0.009 0.008 0.008

B xCo12 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001

Results

Trial 1 – Broiler chicken

ThestatisticalevaluationofthesingleeffectofvitaminB12andCoandthecombinedeffectofvitaminB12+Coonperformanceofbroilersdemonstratedahighdepend-ence (P<0.05)of thevitaminB12or/andCoconcentra-tioninthebroilerfeedonthedailyfeedintake,thebodyweightgain,andfinalbodyweight.Thedailyfeedintakeincreased significantly from 76.3 g to 81.3 g, the dailyweightgainfrom52.3gto56.1g,thefinalbodyweightfrom1874gto2007gperbroilerwithraisingtheB12con-centrationfrom0to40μgperkgfeed(Table3,4,5).Inthesamewaythesupplementationof0.65mgCoperkgdietimproved(P<0.05)thefeedintakeandthusthede-velopmentofbroilerchickens(Table6).Thefeed-to-gainratiowasonlyaffectedinthefirsttwoweeksoftheraisedB12andB12xCoconcentrations inthefeed(Table4).Animproved supply of vitamin B12 for the animals led to ahigheryieldofbreastmeat(P<0.05),butalsoahighermassofviscerafatinbroilers(Table7).

Trial 2 – Pekin ducks

ThestatisticalevaluationofthesingleeffectsofvitaminB12andCoandthecombinedeffectofvitaminB12+Coonperformanceofduckscouldnotdemonstratedependence(P>0.05)ofvitaminB12or/andCoconcentration inthefeedonthedailyfeedintake,thebodyweightgain,andfinalbodyweight(Table8,9,10).Thefeed-to-gainratiowasnegativelyaffected(P 0.05)bysupplementationofCointhefeed(Table9,11).Anincreasedsupplywithvi-taminB12orCoresultedinahigheryieldofbreastmeat

302

Table4:

Performanceofbroilers–Feed-to-gain-ratio,bodyweight(Mean,SD,P-value)

Treatments Feed-to-gainratio,kg/kg,ageofdays Bodyweight,g/broiler,ageofdays

B12,μg/kg Co,mg/kg 1–14 15–21 22–35 1–35 1 14 21 35

0 0 1.37±0.06 1.40±0.11 1.52±0.05 1.47±0.02 44±1 297±10 591±31 1718±88

10 0 1.27±0.06 1.44±0.04 1.50±0.03 1.45±0.02 44±1 332±17 661±35 1893±87

20 0 1.29±0.04 1.41±0.04 1.50±0.42 1.45±0.03 44±1 347±19 696±44 1983±109

40 0 1.31±0.03 1.41±0.04 1.49±0.04 1.44±0.02 44±1 343±11 699±21 2006±53

0 0.65 1.32±0.03 1.41±0.06 1.50±0.04 1.45±0.03 44±1 351±18 715±47 2031±108

10 0.65 1.33±0.04 1.46±0.04 1.50±0.03 1.47±0.02 44±1 335±12 666±30 1921±84

20 0.65 1.31±0.06 1.45±0.03 1.50±0.03 1.46±0.04 43±1 334±15 670±26 1947±68

40 0.65 1.30±0.02 1.40±0.05 1.50±0.03 1.45±0.02 43±1 340±17 698±35 2008±81

ANOVA,P-value

B12 0.018 0.088 0.845 0.508 - 0.007 0.002 <0.001

Co 0.822 0.261 0.768 0.731 - 0.100 <0.004 <0.001

B12xCo 0.018 0.718 0.595 0.205 - <0.001 <0.001 <0.001

(P 0.05)bysupplementationof20μgB12andahigheryieldofbreastmeatandpercentageofbreastmeatandlegsof0.65mgCoperkgdiet(Table11,12).Analysisofthenutrientsinthefreshbreastmatter(Ta-

ble 13) caused a significantly higherwater content anddecreasedproteincontentinbreastmeatofthe0.65mgCo-Groupcomparedto0.65mgCo+40μgB12-Group.

Table5:

InfluenceofvitaminB12onperformanceofbroilers(Mean,day1to35)

VitaminB12,μg/kg 0 10 20 40

Feedintake,g/broiler/day

76.3c 77.8bc 79.8ab 81.3a

Bodyweightgain,g/broiler/day

52.3c 53.2bc 54.9ab 56.1a

Finalbodyweight,g

1874.0c 1907.0bc 1965.0ab 2007.0a

a;b;c;–Meanswithdifferentlettersdiffersignificantlywithinrows

Table6:

InfluenceofCoonperformanceofbroilers(Mean,day1to35)

Co,mg/kg 0 0.65

Feedintake,g/broiler/day

77.1b 80.4a

Bodyweightgain,g/broiler/day

53.0b 55.2a

Finalbodyweight,g

1900.0b 1977.0a

a;b;–Meanswithdifferentlettersdiffersignificantlywithinrows

Discussion

The effect of Vitamin B12 and Cobalt on growth andbodycompositionwasstudiedinbroilerchickensandPe-kinducks.DataontherequirementofVitaminB12inchick-ensforfatteningandducksarelimited.Inthepresentstudiesthemainimpactofprolongedvita-

minB12deficiencyinchickensforfatteningwasareduceddailyfeedintake.Asaresultthefeedintakeofthesebroil-ers (supplementationof0μgB12perkg feed)was6%andfinal bodyweightwas 7% less compared to birdswith40μgB12perkgdiet.InthetrialwithPekinducksnodifferencesinthefeedintakeandbodyweightgainwereestablishedbetweenthevitaminB12-deficientgroupandthevitaminB12-supplementedgroups.ButthedepletionofvitaminB12decreasedthebreastmeatyieldinducks.Thebreastmeatyieldwas12%lessinthecontrolgroup(0μgB12perkgfeed)comparedtoduckswith20μgB12perkgdietattheageof49days.ThedietaryneedsforvitaminB12forpoultryspeciesare

lowand theNRC (1984) recommended todecrease thevitamin B12 supplementation from 9 to 3 μg B12per kgfeed (drymatter) as Leghornchicksprogressbetween0to6and6to12weeksofage.Butthereisnoevidencetojustifythisscalingtobodyweightorage.Pair-feedingbroiler studies of Looi andRenner (1974) demonstratedthatvitaminB12stimulatedgrowthofchickensfedeithercarbohydrate-containing or carbohydrate-free diets bystimulatingfeedintakeandnotbyincreasingutilizationofeitherproteinorenergy.Theseresultsshowedthatthead-ditionof20μgB12perkgdietcausedasignificantincreaseinthegrowthofchicks(Table5)andnofurthersignificantincreasewasobservedwiththeadditionofhigher levels

I. Halle, M. Henning, P. Köhler / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)299-306 303

Table7:

Carcass(%ofbodyweight),carcasscomposition(%ofcarcassweight)andmuscleandorganweight(g)ofbroilers(n=8)(Mean,SD,P-value)

B12,μg/kg

Co,mg/kg

Bodyweight,g

Carcase,%

Breastskin,%

Breastmeat,g

Breastmeat,%

Legs,g

Legs,%

Liver,g

Heart,g

Gizzard,g

Spleen,g

Fat,g

Fat,%

0 0 1831±71

64.5±1.0

1.3±0.3

214±18

11.6±0.5

362±17

19.8±1.0

40.6±2.7

12.4±1.6

39.9±3.5

1.8±0.4

20.1±3.4

1.1±0.2

10 0 1958±56

64.6±1.6

1.2±0.2

255±21

13.0±1.0

373±25

19.0±1.1

42.8±5.9

12.2±1.1

33.1±6.6

1.7±0.4

29.0±6.3

1.5±0.3

20 0 1958±20

64.0±1.5

1.2±0.2

221±28

11.3±1.4

380±22

19.4±1.0

43.2±3.2

12.8±1.2

33.6±1.9

2.1±0.5

28.0±6.3

1.4±0.3

40 0 1979±96

64.7±0.9

1.1±0.2

244±21

12.3±0.9

386±20

19.5±0.9

43.3±2.3

12.6±1.2

33.1±7.1

2.4±0.6

29.5±2.4

1.5±0.1

0 0.65 1981±36

64.7±3.6

1.1±0.1

259±31

13.1±1.5

384±26

19.4±1.3

41.4±3.4

11.8±2.0

28.8±4.6

2.0±0.6

20.2±5.9

1.0±0.3

10 0.65 1958±85

64.6±2.4

1.1±0.2

244±21

12.5±0.8

383±30

19.5±1.2

42.9±2.5

12.5±0.9

36.2±9.1

2.1±0.3

25.6±7.5

1.3±0.4

20 0.65 1944±51

63.9±1.9

1.3±0.2

229±34

11.8±1.6

384±16

19.8±0.9

43.8±4.8

12.9±2.0

33.1±5.6

2.0±0.5

23.7±4.8

1.2±0.2

40 0.65 1949±62

65.1±1.4

1.1±0.1

246±23

12.6±1.2

395±24

20.2±1.0

41.7±2.6

13.0±0.6

30.6±6.2

1.6±0.7

23.7±5.3

1.2±0.3

ANOVA,P-value

B12 0.055 0.574 0.199 0.043 0.004 0.177 0.495 0.270 0.380 0.391 0.734 0.002 0.004

Co 0.110 0.695 0.233 0.081 0.168 0.060 0.279 1.000 0.993 0.413 0.427 0.018 0.010

B12xCo <0.001 0.985 0.025 0.018 0.151 0.729 0.495 0.774 0.718 0.272 0.011 0.490 0.799

Table8:

Performanceofducks–Feedintake,dailyweightgain(Mean,SD,P-value)

Treatments Feedintake,g/duck/day,ageofdays Dailyweightgain,g/duck/day,ageofdays

B12μg/kg Co,mg/kg 1–21 22–49 1–49 1–21 22–49 1–49

0 0 116.0±4.1 256.1±8.0 193.0±4.1 69.2±1.7 92.0±2.4 81.8±1.3

10 0 116.4±5.6 248.8±12.9 189.2±9.3 69.7±3.3 89.9±5.3 80.9±4.0

20 0 116.2±8.8 246.1±23.8 187.7±17.2 69.7±3.6 90.8±4.9 81.4±3.8

40 0 113.7±5.4 250.4±12.1 188.6±8.9 69.5±2.0 90.1±6.0 80.9±3.6

0 65 115.4±5.3 257.4±12.5 194.0±8.2 69.3±2.6 89.6±4.4 80.5±3.0

10 65 117.5±4.3 251.5±19.2 191.6±11.3 70.5±2.8 87.7±7.0 80.1±4.6

20 65 114.7±5.5 253.6±14.2 191.0±9.2 70.3±2.4 88.8±3.2 80.5±2.3

40 65 117.0±3.8 250.6±12.9 190.7±8.3 71.1±2.3 87.1±5.3 80.0±3.6

ANOVA,P-value

B12 0.817 0.523 0.647 0.724 0.584 0.896

Co 0.708 0.446 0.396 0.265 0.062 0.252

B12xCo 0.602 0.906 0.990 0.880 0.994 0.998

ofvitaminB12.PatelandMcGinnis(1980)foundthatvita-minB12isimportantintheenergymetabolism.InastudywithWhiteLeghornchicks thegrowthandefficiencyoffeedutilizationweredepresseduponadditionof10and20%fatunlessthedietcontainedadequatevitaminB12.Isoenergeticsubstitutionofglucoseinsteadoffatalsode-

pressedgrowthunlessB12wasadded.Higherproteincon-tentinthedietincreasestheneedforvitaminB12.

Leeson and Summers (2001) summarized that a defi-ciencyofB12ingrowingchickensresultsinreducedweightgainandfeedintake,alongwithpoorfeatheringandner-vousdisorders.Whileadeficiencymayleadtoperosis,this

304

isprobablyasecondaryeffectduetoadietarydeficiencyofmethionine,cholineorbetaineassourcesofmethylgroups.Furtherclinicalsignsreportedinpoultryareanemia,gizzarderosion,andfattyinfiltrationofheart,liverandkidneys.VitaminB12isretainedintheliverforalongtimeafterthe

feedingofVitaminB12-deficientdietshasbegun.Forexam-ple,twotofivemonthsmaybeneededtodepletehensof

vitaminB12storestosuchanextentthatprogenywillhatchwith lowvitaminB12reserves (Scottetal.,1982).OnthequestionofvitaminB12storageintheeggRobel(1983)es-tablishedthatchangesinvitaminlevels(alsoinvitaminB12)depositedintheeggarerelatedtotheagingprocessoftheturkeybreederhen.SquiresandNaber (1992)concludedfrom the results of a studyof vitaminprofiles of eggs –whichconcentrationsofvitaminB12between1.3and2.9μg/100geggyolksare found,andfor this reason,8μgvitaminB12perkgdietappearedtobeneededtosupportmaximumhatchabilityandeggweight.Inthepresentstud-ieschickensandducksoriginatedfromparentflockswithfeedingaccordingnutrient requirementsofbreederhensandducks.ThereforeitcanbeassumedthatthestorageofvitaminB12intotheeggyolkwasstabilizedandthefreshlyhatchedchickensandduckshadanoptimumB12depotintheliverandinlastpartoftheyolksac.

Table9:

Performanceofducks–Feed-to-gain-ratio,bodyweight(Mean,SD,P-value)

Treatments Feed-to-gainratio,kg/kg,ageofdays Bodyweight,g/duck,ageofdays

B12,μg/kg Co,mg/kg 1–21 22–49 1–49 1 21 49

0 0 1.68±0.04 2.78±0.09 2.36±0.04 56±3 1510±32 3902±60

10 0 1.67±0.02 2.77±0.15 2.34±0.10 56±2 1519±68 3856±186

20 0 1.66±0.06 2.71±0.20 2.30±0.14 57±2 1522±78 3884±181

40 0 1.64±0.05 2.78±0.11 2.33±0.08 56±2 1515±42 3858±171

0 65 1.67±0.04 2.88±0.18 2.41±0.12 56±1 1512±55 3841±142

10 65 1.67±0.03 2.88±0.27 2.40±0.16 55±1 1536±58 3816±215

20 65 1.63±0.05 2.86±0.16 2.37±0.11 58±2 1532±51 3842±108

40 65 1.65±0.04 2.88±0.14 2.39±0.10 54±2 1547±48 3812±173

ANOVA,P-value

B12 0.122 0.819 0.688 - 0.744 0.886

Co 0.368 0.013 0.042 - 0.288 0.247

B12xCo 0.465 0.965 0.996 - 0.897 0.998

Table10:

InfluenceofvitaminB12onperformanceofducks(Mean,day1to49)

B12,μg/kg 0 10 20 40

Feedintake,g/duck/day 193.5 190.4 189.6 189.4

Bodyweightgain,g/duck/day 90.8 88.8 89.8 88.6

Feedtogainratio,kg/kg 2.38 2.37 2.34 2.36

Finalbodyweight,g 3872 3836 3863 3835

Breastmeat,g 201.8b 211.8ab 228.8a 224.3ab

a;b;–Meanswithdifferentlettersdiffersignificantlywithinrows

Table11:

InfluenceofCoonperformanceofducks(Mean,day1to49)

Co,mg/kg 0 0.65

Feedintake,g/duck/day 189.6 191.8

Bodyweightgain,g/duck/day 81.2 80.3

Feedtogainratio,kg/kg 2.33b 2.39a

Finalbodyweight,g 3875 3828

Breastmeat,g 209.5b 224.2a

Breastmeat,% 10.8b 11.7a

Legs,% 12.6b 13.0a

a;b;–Meanswithdifferentlettersdiffersignificantlywithinrows

Surprisinginthepresentstudieswasthatsupplementa-tionofCoonly(withoutsupplementationofvitaminB12inthediets)didnotsignificantlydecreasefeedintake,andsothefinalbodyweightandthebreastmeatyieldingrowing

I. Halle, M. Henning, P. Köhler / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)299-306 305

chickensandducksforfatteningwasidenticaltogroupssupplementedwithvitaminB12 (10/20/40μgvitaminB12perkgdiet).Instudieswithpigsitwasobservedthatvita-minB12–deficiencysymptoms,includinganaccumulationofserumhomocysteine,canbeattenuatedbyNickelandCo,althoughthemodeofactionseemstodiffer(Stangletal.,2000).PreviousstudiesfoundoutthatCoionsinduceaseriesofmetabolicchangesinexperimentalanimals.Cosupplementation only improved homocysteine accretioninserum,whereas thevitaminB12status remainedcom-pletely unchanged (Goncharevskaia et al., 1985;Rosen-

bergandKappas,1989; Zhangetal.,1998).InthisduckstudythebreastmeatyieldoftheCogroupwassimilartogroupssupplementedwithvitaminB12,howeverthepro-tein contentofbreastmeatwasdecreased.ThisfindingindicatedthatthereisnotanimprovementofthevitaminB12statusandproteinsynthesesofthemeataftersupple-mentationofCo.

Table12:

Carcass(%ofbodyweight),carcasscomposition(%ofcarcassweight)andmuscleandorganweight(g)ofducks(n=8)(Mean,SD,P-value)

B12,μg/kg

Co,mg/kg

Bodyweight,g

Carcase,%

Breastskin,%

Breastmeat,g

Breastmeat,%

Legs,g

Legs,%

Liver,g

Heart,g

Gizzard,g

Spleen,g

Fat,g

Fat%

0 0 3882±121

67.5±0.4

3.6±0.6

377±24

9.7±0.5

497±32

12.9±1.0

93.0±15.4

20.5±1.6

124.6±13.9

2.4±0.4

35.1±5.6

0.9±0.2

10 0 3801±262

66.9±0.8

3.9±1.2

402±45

10.6±1.0

482±56

12.6±0.9

84.2±12.8

19.3±2.3

116.4±14.1

2.3±0.4

37.0±14.9

1.0±0.3

20 0 3960±173

67.3±0.9

4.1±0.6

460±51

11.6±1.3

496±19

12.5±0.6

87.2±12.3

20.0±1.6

126.0±9.3

2.4±0.6

35.9±8.8

0.9±0.2

40 0 3934±150

68.0±1.3

4.2±1.0

432±19

11.0±0.5

484±27

12.3±0.9

85.7±12.0

20.3±1.8

122.2±17.2

1.8±0.6

34.5±8.0

0.9±0.2

0 0.65 3754±217

67.4±1.2

3.9±0.5

428±76

11.4±1.5

480±22

12.8±0.6

84.7±9.7

19.9±2.7

114.8±12.0

2.0±0.6

28.4±7.6

0.8±0.2

10 0.65 3815±311

68.2±1.4

4.4±0.9

445±62

11.7±1.3

516±49

13.5±0.9

75.2±12.0

19.7±1.4

125.6±19.5

1.7±0.6

37.8±14.9

1.0±0.4

20 0.65 3861±100

68.0±1.5

4.2±0.8

455±68

11.8±1.8

516±49

12.7±0.5

78.9±15.2

19.8±1.3

121.1±8.6

2.2±0.5

36.0±14.3

0.9±0.4

40 0.65 3845±155

68.5±1.3

4.2±0.9

465±48

12.1±1.0

497±32

12.9±0.6

87.0±11.8

20.9±2.1

119.6±12.3

2.0±0.6

35.6±11.6

0.9±0.3

ANOVA,P-value

B12 0.342 0.280 0.677 0.021 0.045 0.862 0.275 0.336 0.452 0.791 0.264 0.624 0.614

Co 0.162 0.052 0.385 0.025 0.002 0.484 0.052 0.104 0.903 0.675 0.051 0.636 0.825

B12xCo 0.805 0.370 0.782 0.450 0.406 0.208 0.320 0.626 0.849 0.349 0.153 0.693 0.659

Table13:

Contentofwater,proteinandfat inthefreshmatterofthebreastmeatofPekinducks(%)(n=8)(Mean,SD)

Group 1Control

440μgB12

50.65mgCo

80.65mgCo+40μgB12

Water 76.6ab±0.4

76.4ab±0.3

76.8a±0.5

75.9b±0.6

Crudefat 1.2±0.2

1.2±0.1

1.2±0.2

1.2±0.1

Crudeprotein 22.2ab±0.4

22.4ab±0.3

22.0b±0.8

22.8a±0.5

a;b;–Meanswithdifferentlettersdiffersignificantlywithinrows

Furthermore it cannot be excluded that broilers, andnotablyducks, in thepresent studiesobtainedapartoftheirvitaminB12requirementmoreindirectlybyingestingfaeces in the litterorwith litter in thepens. The faecesbacterialfloraisanimportantsourceofvitaminsforcopro-phagicanimals.ThesupplementationofCotothebroilerandduckdietssupportedthevitaminB12synthesisofbac-teriainthedigestivetract.Itcanbeconcludedfromtheseobservationsthatasup-

plementationof20μgvitaminB12perkgbroilerfeedwassufficient tocompensate thedeficiencieson feed intakeandgrowingperformance.AnexclusivesupplementationofCo to the broiler feed improved the growing perfor-mance inasmall scale.ThesupplementationofB12plusCodidnothaveanyadditiveeffectontheperformanceofbroilers.ThegradedsupplementationofvitaminB12tothediet

ofPekinduckshadnosignificanteffectongrowingper-formance,however, increasedthebreastmeatyieldpar-

306

ticularlyat20μgB12perkgoffeed.SupplementationofonlyCoorCo+B12 into the feeddidnot change feedintakeandgrowingperformanceamongtheduckseither.Althoughthesupplementationof0.65mgofCo/kg im-provedthebreastmeatyield,itleadstoanunfavourableriseofthefeed-to-gainratio,however.Insummarytheresultsallowtheconclusion,that20μg

vitaminB12perkgfeedmeettherequirementsofgrowingchickens and ducks for fattening. An additional supple-mentationofCotofeeddoesnothaveadditionaladvan-tagesforthebirds.

Acknowledgement

Theauthorsthankthemembersoftheexperimentalre-searchstationCelleoftheInstituteofAnimalWelfareandAnimalHusbandry(FLI)fortheexecutionofthetwotrialsaswellasthelaboratoryoftheInstituteofAnimalNutri-tion(FLI)forthedifferentchemicalfeedanalysesandtheLUFA-SpeyerforvitaminB12analyses inthedietsandDr.U.Baulain(InstituteofFarmAnimalGenetics,FLI)forthesupportwiththestatisticalevaluationoftheresults.

References

EFSA(2009a)ScientificopiniononthesubstantiationofhealthclaimsrelatedtovitaminB12and redbloodcell formation (ID92,101),celldivision (ID93),energy-yieldingmetabolism(ID99,190)andfunctionoftheimmunesystem(ID107)pursuanttoArticle13(1)ofRegulation(EC)No1924/2006.EFSAJ7(9):1223

EFSA(2009b)Scientificopinionontheuseofcobaltcompoundsasadditivesinanimalnutrition.EFSAJ7(12):1383

EFSA(2010)ScientificopiniononthesubstantiationofhealthclaimsrelatedtovitaminB12andcontributiontonormalneurologicalandpsychologicalfunc-tions(ID95,97,98,100,102,109),contributiontonormalhomocysteinemetabolism(ID96,103,106),maintenanceofnormalbone(ID104),main-tenanceofnormal teeth (ID104),maintenanceofnormalhair (ID104),maintenanceofnormalskin(ID104),maintenanceofnormalnails(ID104),reductionoftirednessandfatigue(ID108),andcelldivision(ID212)pursu-anttoArticle13(1)ofRegulation(EC)No1924/2006.EFSAJ8(10):1756

GfE(1999)EmpfehlungenzurEnergie-undNährstoffversorgungderLegehen-nenundMasthühner (Broiler).FrankfurtaM:DLG-Verl,185p,Energie-undNährstoffbedarflandwirtschaftlicherNutztiere7

GoncharevskalaOA,MoninI,NatochinI(1985)Regulationoftherateofproxi-malanddistalreabsorptionafterintratubularinjectionofcobaltions.FiziolZhSSSRimIMSechenova71:1287-1292

GreenR(2005)Cobalamins.In:In:CaballerCaballerooB,B,AllenAllenL,L,PrPrenticeenticeAA(eds)(eds)Encyclope-Encyclope-diaofhumannutrition.Amsterdam:Elsevier,pp401-407

KöhlerP,WiederholdS,KallweitE(1995)Nearinfraredtransmissionspectros-copy : a rapidmethod for evaluation of intramuscular fat andmoisturecontentinpekingducks.In:World‘sPoultryScienceAssociation(ed)Pro-ceedings:10thEuropeanSymposiumonWaterfowl;March26-31,1995,Halle(Saale),Germany.Halle/Saale:WPSA,pp368-372

LeesonS,SummersJD(2001)Nutritionofthechicken.Guelph:UnivBooks,pp298-303

LooiSH,RennerR(1974)Effectoffeeding“carbohydrate-free”dietsonthechick’srequirementforVitaminB12.JNutr104:394-399

McDowellLR(1989)Vitaminsinanimalnutrition:comparativeaspectstohu-mannutrition.SanDiego:AcademicPress,pp323-346

NRC(1984)Nutrientrequirementsofpoultry.WashingtonDC,71p

NRC(1994)Nutrientrequirementsofpoultry.WashingtonDC:NationalAcadPr,155p

PatelMB,McGinnisJ(1980)TheeffectofvitaminB12onthetoleranceofchicksforhighlevelsofdietaryfatandcarbohydrate.PoultSci59:2279-2286

RobelEJ(1983)Theeffectofageofbreederhenonthelevelsofvitaminsandmineralsinturkeyeggs.PoultSci62:1751-1756

RosenbergDW,KappasA (1989)Tracemetal interactions invivo : inorganiccobaltenhancesurinarycopperexcretionwithoutproducinganassociatedzincuresisinrats.JNutr119:1259-1268

SASInstitute,2002-2003,Cary,NC,USA,SAS9.1ScottML, NesheimMC, Young RJ (1982) Nutrition of the chicken. Ithaca :

CornellUniv,pp237-243SouciSW,FachmannW,KrautH(2008)DieZusammensetzungderLebensmit-

tel,Nährwert-Tabellen.Stuttgart:Medpharm,1364pSquiresMW,NaberEC(1992)Vitaminprofilesofeggsasindicatorsofnutri-

tionalstatusinthelayinghen:vitaminB12study.PoultSci71:2075-2082StanglGI,Roth-MaierDA,KirchgessnerM(2000)VitaminB12deficiencyand

hyperhomocysteinemiaarepartlyamelioratedbycobaltandnickelsupple-mentationinpigs.JNutr130:3038-3044

WestR(1948)ActivityofvitaminB12inAddisonianPerniciousAnaemia.Science107:397-398

ZhangYB,MagyarCE,Holstein-RathlouNN,McDonoughAA(1998)Thecyto-chromeP-450inhibitorcobaltchloridepreventsinhibitionofrenaleNa,K-ATPaseandredistributionofapicalNHE-3duringacutehypertension.JAmSocNephrol9:531-537

VogtH(1986)WPSA-Energieschätzungsgleichung.World’sPoultSciJ42:189-190

K. Barth, K. Aulrich, H. C. Haufe, U. Müller, D. Schaub, F. Schulz / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)307-316

307

Metabolic status in early lactating dairy cows of two breeds kept under conditions of organic farming – a case study

KerstinBarth*,KarenAulrich*,HelgeChristianeHaufe*,UteMüller**,DagmarSchaub*,andFranzSchulz***

* JohannHeinrich vonThünen-Institut (vTI), Federal Research Institute forRuralAreas,ForestryandFisheries,InstituteofOrganicFarming,Trenthorst32,23847Westerau,Germany

** University Bonn, Institute of Animal Science, Physiology and HygieneGroup,Katzenburgweg7–9,53115Bonn,Germany

***Justus Liebig University Giessen, Experimental Station Gladbacherhof,65606Villmar,Germany

Correspondingauthor:Dr.KerstinBarth,E-mail:kerstin.barth@vti.bund.de

Abstract

Thetransitionperiodisthekeyforthehealthandperfor-manceofthelactatingdairycow:Anincreasingdemandofenergyduetothefoetalgrowth,lactogenesisandthebeginning lactation is accompanied by a restricted feedintake and leads to a negative energy balance.Organicfarmingaimstoproduceforagebasedmilk–agoalwhichmightincreasetheriskofmetabolicdisordersduringthattime.Aimof this studywas to compare adual-purpose(GermanRedPied–GRP)andadairybreed(GermanHol-stein–GH)keptunderthesamemanagementconditionsand a comparison of two herds consisting of the samedairybreed(GH)butmanageddifferentlytotesttheeffectofthebreedorthemanagementonthemetabolicstatusofcowsduringthefirstfiveweeksof lactation.Recordsof179cows(84GHatFarm1,and46GHand49GRPatFarm2)were included in the study. Energy requirements(EB%)werebetterfulfilledatFarm1thanatFarm2.Weekof sampling and farmhad an effect on the ratio of fattoprotein(FPR)and -hydroxybutyricacid(BHBA)inmilk,nonesterified fatty acids (NEFA) andglutamatedehydro-genase(GLDH)inblood,respectively.BreedaffectedFPR,BHBAandGLDHsignificantlybutnotNEFA,andtheEB%showedasignificanteffectonFPR,BHBAandNEFA.Sea-sonaffectedFPRandGLDHwiththetendencyofhigherreadingsinwinter.Ourstudyconfirmedthatbreedswithahighergeneticmeritformilkyieldsufferahighermeta-bolicloadwhenthefeedingmanagementintheperipar-turientperiod is suboptimalbutunder conditionsbetter

fulfilling their demands, these differences could not beobserved.Thus, there isnoneed topreferdual-purposebreeds inorganicdairy farmingas longas themanage-mentisappropriateforhighyieldingcows.

Keywords: organic farming, metabolism, ketosis, German Red Pied, German Holstein

Zusammenfassung

Stoffwechselstatus von zwei Rassen in der Frühlak-tation unter Bedingungen des ökologischen Land-baus – eine Fallstudie

Die Transition Periode ist entscheidend für die laktier-ende Kuh: Eine reduzierte Futteraufnahme steht demsteigenden Energiebedarf für das Wachstum des Fö-tus sowieder LaktogenesegegenüberundbedingteinenegativeEnergiebilanz.DasZielderBio-Milchviehhaltung,Milchraufutterbasiertzuerzeugen,erhöhtdasRisikofürStoffwechselstörungenindieserZeitundesstelltsichdieFrage, obwenigermilchbetonte Rinderrassen besser fürdiese Haltungsform geeignet sind. Um den Effekt derRassebzw.desManagementsaufdenStoffwechselstatusder Kühewährend der ersten Laktationswochen zu tes-ten,wurdenzumeineneineDoppelnutzungs-(DeutscheRotbunte–DRB)undeinemilchbetonteRasse(DeutscheHolstein–DH)unterdengleichenBedingungenundzumanderenzweiunterschiedlichgemanagteHerdengleicherRasse(DH),verglichen.179Kühe(Herde1:84DH,Herde2:46DHund49DRB)konntenausgewertetwerden.DerEnergiebedarf (EB%) der Tierewurde inHerde 1 bessergedecktalsinHerde2.DieProbenwochesowiedieHerdehatteneinenEffektaufdenFett-Eiweiß-Quotienten(FEQ)und den -Hydroxy-Buttersäure-Gehalt (BHBA) in derMilch, die nichtveresterten freien Fettsäuren (NEFA) unddieGlutamadehydrogenase-Aktivität (GLDH) imBlut.DieRassebeeinflussteFEQ,BHBAundGLDHundEB%zeigteeinenEffektaufFEQ,sowieBHBAundNEFA.Esbestandein saisonaler Effekt bei FEQ sowie GLDH mit höherenMesswertenimWinter.Esbestätigtesichdiestärkereme-tabolischeBelastungvonTierendermilchbetontenRasseinderFrühlaktationaufgrundsuboptimalerBedingungenwährendderTransitionPeriode.BeieineradäquatenFüt-terungtratdieserUnterschiednichtmehrauf.

Schlüsselwörter: Ökologischer Landbau, Stoffwechsel, Ke-tose, Deutsche Rotbunte, Deutsche Holstein

308

Introduction

Organicdairyfarmingaimsto“feednofood”andthus,reducetheamountofconcentratesfedtocowsandpro-duceforage-basedmilk.ThereforetheEuropeanCommis-sionCouncilRegulationonOrganicProduction(EC,2007)requiresatleast60%roughageindairycowrations.Tofulfiltheenergyrequirementsoftheearly lactatingcow,thislimitmightbereducedto50%atthebeginningoflactation.Itiswellknownthatthetransitionperiod,start-ingwith the thirdweekprior to calvingand lastingun-til thethirdweekpost partum, is thekeyperiodfor thehealthandperformanceofthelactatingdairycow(Drack-ley,1999).Duringthattime,anincreasingdemandofen-ergyduetothefoetalgrowth,lactogenesisandthebegin-ninglactationisaccompaniedbyarestrictedfeedintakeandleadstoanegativeenergybalance(e.g.,Bell,1995;Grummer,1993;Goff&Horst,1997).Duetohomeorheticregulation thenutrientsarepartitioned tosupportpreg-nancyandlactation,andespeciallytheonsetoflactationisassociatedwithmetabolicchangesinbodytissues(Bau-man&Currie,1980).Toovercomethedeficitofenergy,bodyfatismobilizedresultinginanincreaseofnonesteri-fied fatty acids (NEFA) concentration inblood.NEFAareusedtoprovideenergybycompleteoxidisationtocarbondioxideandpartialoxidisationtoketonebodies;theyareincorporated into lipoproteins or stored as triglyceridesin the hepatic tissue. Increasing NEFA concentrations inbloodarefollowedbyanincreasingNEFAuptakerateoftheliverresultinginahigherproductionofketonebodiesandanaccumulationoftriglyceridesinthehepatictissue,whichmightcausefattyliversyndromeintheanimal(Goff&Horst,1997).Asaconsequenceoffattyliversyndrome,liver cellswill bedamaged and release the enzymeglu-tamatedehydrogenase (GLDH) (Wemheuer,1987;West,1990), primarily located in mitochondria of liver cellsand required for the urea synthesis. Of all ketone bod-ies, -hydroxybutyricacid(BHBA)isseenaspredominant(Duffield et al., 2009) and can be found in blood,milkandurine(Nielsen&Ingvartsen,2004).ElevatedNEFAandBHBAconcentrationsareconsideredtohaveadepressingeffectonthebovineimmunesystemandthus,toincreasetheriskofdiseases(Hoebenetal.,2000;Hachenbergetal.,2007).Althoughmastitisasoneofthemostimportantdiseasesofdairycowshastobeseenascausedbyvariousfactors,Leslieetal. (2000)foundthat increasedratesofmastitisalsowereassociatedwithsubclinicalketosis.Besides the sustainability of food production organic

farmingtargetsthemaintenanceofanimalhealthbyen-couragingthenaturalimmunologicaldefenceoftheani-mal, aswell as the selection of appropriate breeds andhusbandry practices. As a consequence, the EU regula-tionsbantheprophylacticuseof“chemicallysynthesised

allopathicveterinarymedicinalproducts includingantibi-otics”(EC,2008),andaccordingtothestandardsoftheAmericanNationalOrganic Program, the treated animalitselfaswellasitsproductsarenotallowedtobelabelledorganic.Amongotherthings,diseasepreventionshallbebasedonbreedselection,husbandrymanagementprac-ticesandmeetingtheanimal’snutritionalrequirementsatthevariousstagesofitsdevelopmentbyprovidingorganicfeedofhighquality(EC,2008).Althoughonemightexpectahigherketosis incidence

duetothe limitationsofconcentratefeed,HardengandEdge(2001),evaluatingtreatmentrecordsfoundamuchlowerriskofketosisincowskeptunderorganicfarmingconditionsinNorway,wherethemaximumlimitforcon-centratesis30%oftheration.ThisisincontrasttoHar-darson(2001)whoexpectedcowswithhighgeneticmeritformilk yield tobeatgreater risk todevelopmetabolicdisordersinorganicfarming.Hardeng& Edge (2001) explained their resultswith a

tastier while diversified diet and consequently a higherfeedintake.However,analysesofveterinarytreatmentre-cordsarealwaysbiasedbythefactthatonlytreatedcaseswerereported,whichmeansthattherecordsarelimitedtoclinicalcases.Nevertheless, organic cows produced 22% less milk

thantheconventionalcowsin305days(Hardeng&Edge,2001),andthiscannotbeexplainedbytheuseofloweryielding breeds, because high performance breeds likeHolsteins are dominant in organic aswell as in conven-tionaldairyfarming(Rahmann&Nieberg,2005).Accord-ingtothecalculationsmadebyKnausetal.(2001),cowskeptundertherulesoforganicfarmingwouldbeabletoproduceupto7,000kgmilkwithoutexceedingthetoler-ablerestrictionsforsuboptimalenergysupplyifthequal-ityoftheforagewerehighenoughandthemanagementwereoptimal.However, the currentgeneticpotential ofdairybreeds ismuchhigherand the lowerperformanceoforganiccowssuggeststhatthefarmsfacedifficultiesinfulfillingthenutrientrequirementsoftheircows.EUlegislationsoforganicfarmingdemandthechoiceof

breedsbebasedontheircapacitytoadapttolocalcondi-tions,theirvitalityandtheirresistancetohealthproblems(EC,2008).Crossbreeds are seen as advantageous under subop-

timalmanagement conditions (Freyer et al., 2008), andorganicdairyfarmingmightbenefitfromusingsuchani-malsinsteadofpurebredhighyieldingcows.Anotherap-proachwouldbetheuseofdual-purposebreeds.Distletal.(1989)foundlowerincidencesofmetabolicdisordersinthedual-purposeGermanSimmentalthanintheGermanBrownSwiss,butinthestudybyFalletal.(2008)compar-ingearly lactatingcowsunderorganicandconventionalfarmingconditions,thedualpurposeSwedishRedbreed

K. Barth, K. Aulrich, H. C. Haufe, U. Müller, D. Schaub, F. Schulz / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)307-316

309

hadsignificantlyhigherNEFAreadingsthantheSwedishHolsteinbreed.However, thenumberof studiescomparing themeta-

bolicstatusofdual-purposeanddairybreedcowsatthebeginningoflactationisstill limited,andespeciallycom-parisonscarriedoutunderconditionsoforganicfarmingarelacking.Thus,ourstudyaimedforcomparingofadual-purpose

andadairybreedkeptunderthesamemanagementcon-ditionsandacomparisonoftwoherdsconsistingofthesamedairybreedbutmanageddifferentlytotesttheef-fectof thebreedor themanagementon themetabolicstatusofthecowsduringthefirstfiveweeksoflactation.NEFAandGLDHinblood,BHBAinmilk,andtheratiooffattoprotein(FPR)wereusedasindicatorsofthemeta-bolicstatus.

Material and Methods

Animals, housing and feeding

ThestudywascarriedoutfromOctober2007toJanu-ary2009ontworesearchfarmsworkingaccordingtotherulesoforganicfarming.Theexperimentalstation“Glad-bacherhof” of the University Giessen, Germany (Farm1)hasbeen following the rulesof theGermanBiolandor-ganizationformorethan20yearsandkeeps90GermanHolsteinblackandwhitecows(Farm1-GH)atafreestallbarn.Since2004,theInstituteofOrganicFarmingoftheJo-

hannHeinrich von Thünen-Institut, Trenthorst, Germany(Farm2),keepstwoherdsoftwodifferentbreedsallowing

breedcomparisonsunder the samemanagement condi-tions.Therefore,the50GermanHolsteinblackandwhite(Farm2-GH) and the 50 dual purposeGerman Red Pied(Farm2-GRP) cows are kept separately in two identicallydesignedcompartmentsofafreestallbarn.Cowsweremilkedtwicedailywithmilkingintervalsof

11:13and10:14hoursatFarm1andFarm2,respectively.Milkyieldwasautomaticallyrecordedduringeachmilking(Metatron®, GEA, Bönen, Germany). During withdrawalperiods(colostralperiod,medicaltreatment)themilkwascollectedinabucketandmanuallyweighedaftermilking.Basedonthedailyrecordspersamplingweekthemeanmilkyieldpercowanddaywascalculated.AtFarm2theherdwasdividedintotwofeedinggroups:

agroupconsistingofhighyieldingandcowsinearlylacta-tionandagroupincludingdrycowsandcowsinlatelacta-tion.AtFarm1drycowsformedanadditionalthirdgroup.Atbothfarmsthecowswerefedamixedrationad libi-tum and received additional concentrate feed accordingtotheyieldandstageoflactationatanautomaticfeedingstation.Themixedrationvariedthroughouttheyearandconsistedofgrasssilage,clovergrasssilageandcornsilageinbothfarmsbutwassupplementedwithpotatoes,legumesand grain in various parts (Farm1) and 2 kg cow-1day-1of the concentratemixture (Farm2). The compositionofthe used ingredients was analysed by commercial labo-ratories(“HessischesLandeslabor”,Kassel,Germanyand“LUFANRW”,Köln-Auweiler,Germany). Theamountofadditionalconcentratefeedwaslimitedto8.0and6.5kgcow-1 day-1 at Farm1 and Farm2, respectively. Feedstuffprovidedbythefarmsdifferedinenergy,proteinandfibrecontent(Table1).

Table1:

Meannutrientcontentsofthemixedrationsandtheconcentratesfedduringtheexperimentalperiod

Farm1 Farm2

Mean SD Mean SD

Mixed ration

Drymatter [%] 41.1 4.0 43.2 3.9

Energy [MJNELkg-1] 6.5 0.2 6.2 0.2

Crudeprotein [gkg-1] 151 11 143 27

Utilisablecrudeprotein [gkg-1] 141 3 136 4

Ruminal-Nitrogen-Balance 1.5 1.6 1.1 4.2

Crudefibre [gkg-1] 209 12 231 14

Concentrate feed

Energy [MJNELkg-1] 8.4 0.1 7.9 0.1

Crudeprotein [gkg-1] 150 23 173 1

Utilisablecrudeprotein [gkg-1] 171 3 167 3

Ruminal-Nitrogen-Balance -2.8 3.3 0.9 1.8

Crudefibre [gkg-1] 40 16 61 23

310

Threeweeksbeforetheexpecteddateofcalving,cowsatFarm1receivedthedrycows’rationsupplementedby10kgmaizesilagepercowandday.Heiferswereintegrat-edatthesametime.Farm2didnotseparatethedrycowsfromthe late lactatingonesbutmovedthecows in latepregnancy into thegroupof early lactating cows. Thus,threeweeksantepartumthesecows,aswellasthenewintegratedheifershadaccesstotherationofearlylactat-ing and high yielding cows. BetweenMay andOctoberallcowsofFarm1werepasturedabout3hoursperday.AnimalsatFarm2didnothaveaccesstopasturebuthadoutdooraccessoverthewholetimeperiod.The daily consumption of concentrate feed per cow

was recordedonboth farms.Themean feed intakepergroupanddaywascalculatedasdifferencebetweentheamountsofmixedrationprovided(recordeddaily)andtheremains (recordedonceperweek).Daily feed intakepercowwasthenroughlyestimatedbydividingthefeedin-takepergroupbythenumberofcowsbelongingtothatgroupintheregardedweek.Togetanimpressionaboutthenutrientsupplydespite

lackingrecordsoftheindividualfeedintakepercow,thefulfilment of the energy needs was estimated by com-paring the individual demandof energy and the energyprovided by the ration. At Farm1 maintenance require-mentswere35.5MJNELand39.9MJNELforprimiparous(estimated body weight: 650 kg) and pluriparous (esti-matedbodyweight:750kg)cows,respectively.AtFarm2individualbodyweightofeachcowwas recorded twiceperdaybyanautomaticwalk-throughweightscale(GEA,Bönen,Germany).Basedon the readingsperweek, themeanbodyweightateachlactationweekwascalculated.Themedianforprimiparouscowswas582kg(from448to803kg)andforpluriparouscows684kg(from496to866kg).Iflessthanfivereadingsperweekwereavailable,datawererejectedduetounreliabilityandabodyweightof650kgand700kgwasassumedforprimiparousandpluriparous cows, respectively. The daily requirementformilkproductionwascalculated (Spiekers&Potthast,2004):

MJNEL=milkyield [kgday-1]x (0.38fatcontent [%]+0.21proteincontent[%]+1.05)

The total requirement of energy formaintenance andmilkproductionwasrelatedtotheenergyprovidedbytherationandtheconcentratefeed,andtheindividualcover-ageoftheenergyneeds(EB%)wascalculated.Bodyconditionofthestudiedanimalswasscoredweek-

ly by trained technicians according to Edmonson et al.(1989)using0.25incrementsona1to5scale.BCSloss(BCSDiff)duringtheexperimentalperiodwascalculatedasdifferencebetweenBCSonDay5andDay1.

Usuallycowsatbothfarmsweredriedoff6to8weeksbeforetheexpectedcalving.Basedoncyto-bacteriologicalanalyses, Farm1 used different antibiotics togetherwithaninternalteatsealer(Orbeseal®,Pfizer,NewYork,USA)whereasFarm2treatedwhennecessarytheanimalswithOrbenin®(Pfizer,NewYork,USA).Duetoanincreasedin-cidenceofparturientparesisallcowsatFarm2receivedaCa-andP-boluspostcalving(Bovikalc,Boehringer Ingel-heimVetmedicaGmbH,Ingelheim,Germany).Farm1ap-pliedsuchaprophylactictreatmentonlyonsixoldercows.

Sampling and analyses

Duringthefirstfiveweekspostcalvingcowsweresam-pledonceperweekonafixedday.Duetothevariouscalv-ingdates,cowsdifferedintheDIMatthesamplingday.Onaveragethefirstsamplewastakenatday5(range:1to8)andthelastatday35(range:27to37)ofthelacta-tion.Duplicatedcompositemilksampleswereautomatically

gained at morning milking. One sample was stored at-20°Cuntil analysisof the fatandproteincontentwascarriedoutatthe laboratoryofthe“HessischerVerbandfürLeistungs-undQualitätsprüfungeninderTierzuchte.V.”(Alsfeld,Germany,samplesofFarm1)andatthelabo-ratory of the “Landeskontrollverband Schleswig-Holsteine.V.”(Kiel,Germany,samplesofFarm2).TheFPRwascal-culatedbasedontheseanalyses.Trichloroaceticacid(TCA,50%)wasaddedtothesec-

ondcompositemilksample(ratio:1mlTCAto10mlmilk).Samples were cooled and centrifuged. The supernatantwasstoredat-20°Cuntil itsanalysisfortheBHBAcon-tentatthelaboratoryoftheUniversityofAppliedScienceandArtsHanover(Germany).BHBAwasmeasuredusingan AutoAnalyzer (Traacs 2000 System®, SEAL AnalyticalGmbH, Norderstedt, Germany). The analysis based ontheoxidationofBHBAtoacetoacetatewhiletheenzymeBHBA-dehydrogenaseandthecoenzymeNAD+arepres-ent.ThegeneratedNADHwasmeasuredphotometrically( =340nm).Followingthemorningmilking,trainedtechnicianstook

blood samples from the jugular vein (Farm1)andby tailvenipuncture (Farm2). Serum sampleswere prepared bycentrifugation(15min,3000xg,4°C)andaliquotedforanalysesofNEFAandGLDH.Serum aliquots for analyses of NEFA were stored at

-20°CuntilanalysedatthelaboratoryoftheInstituteofAnimalScience(UniversityofBonn,Germany).NEFAweremeasured using an enzymatic test kit (kit nr. 1383175,Roche Diagnostics, Mannheim, Germany), which wasadaptedforuseonmicrotitreplates(Oliveretal.,1995).Intraassay and interassay coefficients were 6.3 % and5.6%plus8.3%and8.2%,respectively.Thetestwas

K. Barth, K. Aulrich, H. C. Haufe, U. Müller, D. Schaub, F. Schulz / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)307-316

311

based on the enzymatically catalysed reaction of NEFAtoAcetyl-CoAresultinginhydrogenperoxidewhichwasmeasuredphotometrically( =490nm).Thesecondserumaliquotwascooledandtransported

toacommercial laboratory (synlab.vet,Geesthacht,Ger-many) for analysisofGLDHon the samplingday.GLDHwasmeasuredphotometrically ( =340nm,AU2700®,Olympus,Hamburg,Germany).Statistical analyses were done using the program

PASW®Statistics18.0 (IBM,2009).TheprocedureLinear-MixedModelswasusedtoanalysetheeffectsofthefixedexplanatory variables farm (Farm1or Farm2),breed (GHorGRP),status(primiparousorpluriparous),season(sum-mer =May to October orwinter = November to April)andEB%(continous)andBCSDiff(continous),theeffectoftherepeatedsampling(weekofsampling1to5)andtheirinteractionsonFPR,BHBA,NEFAandGLDH.Thecowwasincludedasarandomeffect.LevelofsignificancewasdeterminedatP <0.05.Variableswithoutasignificantef-fectwereexcludedfromthemodelfollowingastep-wisebackward method. If necessary, the response variableswerelog-transformedtomeetstatisticalassumptionscon-cerning the distribution of the residuals. These assump-tionswerecheckedagaingraphically.Duetodifferentnumbersofcowspergroup,andthus

different sample sizes Hochberg’s GT2 procedure (Field,2009)wasusedtotestthedifferencesbetweenthethreegroups (Farm1-GH, Farm2-GH and Farm2-GRP) in eachweekofsampling.

Results

185 animals were sampled and records of 179 cowscould be included in the analyses. 21 primiparous and63pluriparousGHcowsbelongedtoFarm1.FromFarm246GH(19primiparous/27pluriparous)and49GRP(18primiparous/ 31 pluriparous) cows were included. TheaveragenumberoflactationsdidnotdifferbetweenthebreedsatFarm2:2.7(range:1to6)and2.6(range:1to5)forGHandGRP,respectively,butwasmuchlowerthanonFarm1(3.8,range:1to12).Meanmilkyield(givenasECM)wasequalinthethree

groups at the beginning of lactation but started to dif-fersignificantlybetweentheFarm2-GHandFarm2-GRPatthesecondweek,andinWeek5bothGHherdsproducedsignificant(P <0.05)moremilkthantheGRP(Figure1).Asexpected,GRPhadhigherBCSthanGHbutalsotheGHatFarm1andFarm2differedsignificantly(P <0.001)overtheexperimentalperiod(Figure2).BCSDiffwashighestinFarm2-GH(Mean:-0.3,SD:0.32)andsignificantlydiffer-ent(P <0.01)fromFarm1-GH(Mean:-0.22,SD:0.31)butnotfromFarm2-GRP(Mean:-0.24,SD:0.30).

Calculation of EB% revealed that the energy require-mentsofthetestedanimalsweresignificantlybetterful-filledatFarm1thanatFarm2(Figure3).

Week of sampling

54321

EC

M [kg

]

40

35

30

25

20

15

10

5

0

Farm2-GRPFarm2-GHFarm1-GH

Group

* * ***

*

Figure1:

Mean,SDandsignificantdifferencesofthedailymilkyieldgivenasenergycorrectedmilk(ECM)ofthethreestudiedgroupsduringthefive samplingweeks (GH =GermanHolstein, GRP =German RedPied,signedbarsdifferedat*P<0.05,**P<0.01)

Week of sampling

54321

BC

S

Farm2-GRPFarm2-GHFarm1-GH

Group

5

4

3

2

1

0

Figure2:

Mean and SDof the body condition score (BCS) of the three stu-diedgroupsduringthefivesamplingweeks(GH=GermanHolstein,GRP=GermanRedPied,allgroupssignificantlydifferedatP<0.001)

312

Week of sampling

54321

EB

[%

]

Farm2-GRPFarm2-GHFarm1-GH

Group

175

150

125

100

75

50

25

0

* * * ****

Figure3:

Mean and SD of the energy needs coverage (EB%) of the threestudiedgroupsduringthefivesamplingweeks(GH=GermanHol-stein,GRP=GermanRedPied, signedbarsdifferedat*P<0.05,***P <0.001)

EffectsofthetestedvariablesontheoutcomevariablesFPR,BHBA,NEFAandGLDHdifferedinthemodels.Farmand theweekof samplingaffectedall studiedvariables,whilebreedaffectedonlyFPR,BHBAandGLDH(Table2).An increasing EB% predicted lower readings for FPR(b= -0.012, t= -14.34,P <0.001),BHBA (b= -0.003,t = -3.33, P < 0.01) and NEFA (b = -0.004, t = -4.66,P <0.001)butnoeffectonGLDHwasfound.

Table2:

Effectsoftheexplanatoryfixedvariablesontheinvestigatedindicatorsofmetabolicdisordersgainedinmilk(Fat-Protein-Ratio-FPR), -hydroxybutyricacid-BHBA)andinblood(nonesterifiedfattyacids–NEFA,glutamatedehydrogenase–GLDH)

FPR lnBHBA lnNEFA lnGLDH

F P F P F P F P

Farm 18.28 <0.001 33.66 <0.001 7.27 <0.01 21.34 <0.001

Breed 7.57 <0.01 11.54 <0.01 n.s. 14.29 <0.001

Paritystatus 18.95 <0.001 n.s. n.s. n.s.

Season 15.48 <0.001 n.s. n.s. 4.73 <0.05

Weekofsampling 18.81 <0.001 7.23 <0.001 43.46 <0.001 20.49 <0.001

EB%a 205.57 <0.001 11.07 <0.01 21.69 <0.001 n.s.

BCSDiffb n.s. n.s. 11.76 <0.01 n.s.

aEB%=coverageoftheenergyneeds,bBCSDiff=bodyconditionscorelossfromsamplingweek1tosamplingweek5

Milk samples

ThefinalmodelshowedthatFPRwassignificantlyloweratFarm1(1.09±0.04)thanFarm2(1.27±0.02,t=-4.28,P <0.001),andGRP(1.11±0.04)hadsignificantlylowerreadingsthanGH(1.24±0.02,t=-2.75,P <0.01).Dur-ingthesummer(1.11±0.03)FPRwassignificantlylowerthaninwinter(1.25±0.03,t=-3.93,P <0.001)andfirstlactatingheifers(1.26±0.04)hadhigherFPRthanoldercows (1.09±0.02, t = 4.35,P <0.001). FPRwas low-estat thebeginningof lactation. Inallstatisticalmodelsthe farm effectwasmore dominant than the breed ef-fectwhichwasconfirmedbymultiplecomparisonsofthethreegroupsofcowscarriedoutondataofeachsamplingweek.FPRofmilkfromFarm1-GHwasalwayssignificantlylowerthanfromFarm2-GHandFarm2-GRP, respectively.Thelatterdifferedonlyatthelastsamplingday(Figure4).If an FPR threshold of 1.4was applied (Dirksen, 1994),22.6%(19outof84),76.1%(35outof46)and59.2%(29outof49)ofthesampledFarm1-GH,Farm2-GHandFarm2-GRP, respectively, overstepped this threshold atleastonceduringthesamplingperiod.BHBAincreasedfromweektoweek,too.Farm1(13.33±

1.06μmoll-1)hadsignificantlylowerBHBAcontentsthanFarm2(19.88±1.04μmoll-1,t=-5.80,P <0.001)andGH(18.54±1.03μmoll-1)significantlyhigherBHBAreadingsthanthedual-purposebreedGRP(14.30±1.06μmoll-1,t=-3.40,P <0.01).Primiparousandpluriparouscowsdidnotdiffer,andalsotheseasondidnotsignificantlyaffectBHBA.Farm2-GHshowedalwaysthehighestBHBAcon-tentsinmilkandalwaysdifferedsignificantlyfromtheGHkeptonFarm1(Figure5).GRPatFarm2hadalsohigherBHBAreadings thanFarm1-GHbut thedifferenceswerenotsignificantuntilthethirdweekofsampling.Inweek4and5alsotheBHBAofGHandGRPatFarm2differed

K. Barth, K. Aulrich, H. C. Haufe, U. Müller, D. Schaub, F. Schulz / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)307-316

313

significantly.NumberofcowswhichshowedBHBAread-ingshigherthan70μmoll-1(accordingtoEnjalbertetal.,2001)reflectedthesefindings:1,9and3cowssampledingroupFarm1-GH,Farm2-GHandFarm2-GRP indicatedasubclinicalketosisbyBHBAcontentsinmilk.

*****

***

*** ***

*

Week of sampling

54321

FP

R

Farm2-GRPFarm2-GHFarm1-GH

Group

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0

Figure4:

Mean and SD of the Fat-Protein-Ratio (FPR) of the three studiedgroupsduringthefivesamplingweeks(GH=GermanHolstein,GRP=German Red Pied, signed bars differed at *P <0.05, **P <0.01,***P <0.001)

*

* *

*** *** ******

Week of sampling

54321

InB

HB

A

Farm2-GRPFarm2-GHFarm1-GH

Group

5

4

3

2

1

0

Figure5:

Mean and SD of the -hydroxybutyric acid concentration in milk(BHBA)ofthethreestudiedgroupsduringthefivesamplingweeks(GH=GermanHolstein,GRP=GermanRedPied,signedbarsdifferedat*P<0.05,**P<0.01,***P <0.001)

Blood samples

NEFAcontentsinbloodwerehighestatthebeginningoflactationanddecreasedovertheweeks.AnimalsofFarm1(185±1.05μmoll-1)hadsignificantlylowerNEFAreadingsthananimalsofFarm2(215±1.04μmoll-1,t=-2.70,P <0.01).AnegativeBCSDiffpredictedhigherNEFAconcentra-tions inblood(b=-0.35,t=-3.43,P <0.01).Farm1-GHhadalwayslowerNEFAcontentsinbloodbutonlyatWeek2and5werethedifferencestocowsatFarm2significant.NEFAdidnotdifferbetweenthebreedskeptatFarm2(Fig-ure6).Atotalof9,8and8animalsofFarm1-GH,Farm2-GHandFarm2-GRP,respectively,hadNEFAcontentshigherthan500μmol l-1according to the threshold recommendedbyHachenbergetal.(2007)forthefirstweekoflactation.GLDH activity increasedoverthesamplingperiodandwas

significantlyhigherincowsfromFarm2(11.12±1.06Ul-1)thanfromFarm1(7.09±1.08Ul-1,t=-4.62,P <0.001).TheGLDHofGRPcows(7.24±1.09Ul-1)wassignificantlylowerthanthatofGHcows(10.89±1.05Ul-1,t=-3.78,P <0.001). Therewasa slightbut significantdifferencebetweenGLDHactivityinsummer(8.11±1.07Ul-1)andwinter(9.73±1.06Ul-1,t=-2.18,P <0.05).InFarm2-GH,activityofGLDHwasalwayshighestandalwaysdifferedsignificantlyfromGHonFarm1(Figure7).Farm2-GRPandFarm1-GHnevershowedsignificantdifferencesofGLDHactivity. GLDH readings higher than 40 U l-1 indicatingdamagesofthehepatictissue(Fürll,2005)showedatleastonceduring the samplingperiod9, 9 and2 animals ofFarm1-GH,Farm2-GHandFarm2-GRP,respectively.

**

***

Week of sampling

54321

InN

EFA

Farm2-GRPFarm2-GHFarm1-GH

Group

7

6

5

4

3

2

1

0

Figure6:

MeanandSDofthebloodconcentrationofnonesterifiedfattyacids(NEFA)ofthethreestudiedgroupsduringthefivesamplingweeks(GH=GermanHolstein,GRP=GermanRedPied,signedbarsdifferedat*P<0.05,**P<0.01,***P<0.001)

314

**

****** ***

Week of sampling

54321

InG

LD

H

Farm2-GRPFarm2-GHFarm1-GH

Group

4

3

2

1

0

Figure7:

Mean and SD of the glutamate dehydrogenase activity (GLDH) inbloodof the three studiedgroupsduring thefive samplingweeks(GH=GermanHolstein,GRP=GermanRedPied,signedbarsdifferedat*P<0.05,**P<0.01,***P<0.001)

Discussion

Asexpected,milkyieldofGHwashigherthanofGRP,andthemilkyieldoftheGHatthetwofarmsdifferedonlyonce significantly in the secondweek of sampling. TheaveragemilkyieldofFarm2-GHwashighestinthisweekandindicatesthattheaccelerationinmilkyieldfromWeek1toWeek2wasgreaterthaninFarm1-GH.Milkyieldac-celerationreflectstrendsforhigherstressinhighyieldingcows(Hansenetal.,2006),andthedecreaseofECMinFarm2-GHafterthesecondweekmightbeexplainedbynon-fulfillmentoftheenergyrequirementsofthecowsatFarm2leadingtoadepressioninmilkyieldalthoughthepartitioningofnutrientsindairybreedsprefersthemam-marytissue(Veerkampetal.,2003).Besidesthelowerenergydensityofthefeedprovidedat

Farm2,thedrycowmanagementhasperhapsinfluencedtheperformanceofthecowsaftercalving,too.TheBCSsupportthisassumption.BCSrangingfrom2.6to3.0areseen as optimal for Holstein breeds (Bernabucci et al.,2005).Duetothedifferenttypeofnutrientaccretion,du-al-purposebreedsshowhigherscores,butalimitof3.5isrecommendedtoavoidketosis(Gillundetal.,2001).Com-paredtothesethresholdsthecowsatFarm2wereclearlyoverfedduringthedryperiod.ThoughBCS issubjecttoindividualeffectsoftheassessors(Edmonsonetal.,1989),inthiscasethisdoesnotexplainthesignificantdifferencesbetweentheGHatthefarms.AlltechnicianswhogainedBCSweretrainedatthebeginningofthestudyandagaininthemiddleofthewholesamplingperiod.Thus,theob-

serveddifferenceshavetobearesultofthedifferencesinthedrycowmanagementonthetwofarms.Adipose tissue of cows overfed during the dry period

shows lower basal lipolytic rates and the livers of thesecowsseemtobe lessadaptedfor themetabolizationoffattyacidsaroundparturition(Rukkwamsuketal.,1998).Thus,ahighermetabolicloadwastobeexpectedinani-malsat Farm2.NEFAconcentration inbloodwashigherfor Farm2 indicating a higher body fat mobilization ofcows kept there. This was confirmed by a significantlyhigherBCS lossof thesecows.However, theNEFAcon-centrationonlydifferedsignificantlyinsamplingWeeks2and5,andtherewasnodifferenceatallbetweenGHandGRPat Farm2.This is in contrast toKronschnabl (2010)who found higherNEFA readings (+ 100...200 μmol l-1)inGHcomparedtothedual-purposebreedGermanSim-mental. According to Hachenberg et al. (2007), NEFAreadingst500μmoll-1duringthefirstweekoflactationsignalalimitedadaptiveperformanceindairycows.Whenthisthresholdwasapplied,thefrequencyofcowsshowingthislimitationwastwiceasmuchatFarm2thanatFarm1–againwithoutadifferencebetweenGHandGRPatFarm2.ThefulfilmentoftheenergyrequirementsatFarm2aswellastheBCSlossdidnotsignificantlydifferbetweenthesetwo breeds. Thus, either of themhad tomobilize bodyfattocopewiththeacceleratingmilkproduction.There-vealedsignificanteffectofEB%onNEFAconcentrationssupportsthesefindingswhichareinaccordancewithReistetal.,(2002)whofoundahighlysignificantandrelevantcorrelationbetweenNEFAconcentrationinbloodandEB(r= -0.685,P <0.001).Energybalanceprofiles throughlactationaregeneticallydriven(Friggensetal.,2007)butdifferencesobservedbetweenbreedsdonotpointinthesamedirection:inthestudybyFriggensetal.(2007)Hol-steindairycowsmobilizedsignificantlymorebodyenergyatthebeginningoflactationthanthedual-purposeDanishRedandJerseybreedskeptunderthesamedietarytreat-ment.ThisisincontrasttoFalletal.(2008)whofoundop-positeresultsforSwedishRedandSwedishHolsteincowskeptunderorganicfarmingconditions.UnlikeNEFAinblood,BHBAconcentrationinmilkwas

clearly affectedby themanagement conditions onbothfarmsaswell asby thebreed. SourcesofBHBA inmilkare the hepaticmetabolism resulting from fatmobiliza-tion (Nielsen et al., 2003), feedstuff (Ingvartsen, 2006)and the rumen epithelial cells (Nielsen et al., 2003).Al-thoughNielsenetal.(2003)founditdifficulttodetermineanabsolutethresholdofBHBAinmilkasanindicatorofketosis,theyrecommendedusingthiscriterioninsteadoffatorcitrateduetothefactthatBHBArespondedwithahigherincreasetofeedrestrictionsinearlylactatingcows.Previously, Enjalbert et al. (2001) defined a threshold of70μmoll-1forBHBAasasignofanincreasedriskofketo-

K. Barth, K. Aulrich, H. C. Haufe, U. Müller, D. Schaub, F. Schulz / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)307-316

315

sis.Applyingthisvaluetoourreadings,9out45ofFarm2-GHwere at a higher risk compared to 1 out of 84GHcowsatFarm1and3outof46Farm2-GRPcows.BHBAinmilkissignificantlyhighlycorrelatedtoBHBAinserumindependentofthemetabolicstatus(Nielsenetal.,2003).Thus, results gainedon serumBHBA concentrationmaybeextrapolated–butwithcare–toBHBAinmilk.Ruk-kwamsuketal.(1998)foundnosignificantdifferencesofBHBAconcentrationsinserumofcowseitheroverfedorfedrestrictedamountsbeforeandafterparturition.There-fore,thedifferencebetweenGRPandGHatFarm2mightnotbecausedby theoverfeedingduring thedryperiodbutbythehigherbodyfatmobilizationoftheGHcowstotransfermoreenergytotheudder.Thegradeofnutrientpartitioningtowardsthemammaryglandisgeneticallyde-termined(Veerkampetal.,2003).ThiswasconfirmedforserumBHBAconcentrationbyHammonetal.(2010)whostudiedCharolais xHolstein F2 familiesand revealed sexchromosomaleffectscausinghigherBHBAlevelsincowsdescendingfromCharolaisgrandfatherswithahigherge-neticmeritformilkyield.Cowswith serumBHBA concentrations> 1mM show

higherfatandlowerproteincontentsinmilk,resultinginahigherFPR(Kesseletal.,2008).FPRisasensitiveindicatorof changes in nutritional variables, and a useful predic-toroftheenergystatusofthecow(Grieveetal.,1986;Heuer,2004).Inourmodel,EB%showedthestrongestin-fluenceonFPRofallstudiedvariablesandthecomparisonwiththeFPRthreshold(Dirksen,1994)revealedanenergydeficit inthreequartersofallGHcowsatFarm2incon-trasttoFarm1whereonly20%oftheGHsufferedfromdeprivation. First lactating cows had significantly higherFPRthanpluriparouscows,whichconfirmstheresultsofMeikleetal.(2004)thatprimiparouscowsshowamoreunbalancedmetabolicprofilethanpluriparouscows.Theseasonaleffectmightindicateabetterfulfilmentofenergyrequirementsduringsummer.However, fromapractitio-ner’spointofviewtheeasytogainandfastreactingFPRcanbeseenasausefultooltoidentifyshortcomingsindrycowmanagementaswellas in feedingofcows inearlylactation.Thehighermetabolic loadalsocausedelevatedGLDH

readingsinGHcowsatFarm2.Althoughthedirectcom-parisonbetweenthethreegroupsatthesamplingdaysdidnotrevealsignificantdifferencesbetweentheFarm2-GRPandtheFarm1-GH,moreFarm1-GHcowsshowedGLDHreadingshigherthan40Ul-1atleastonce,confirmingthesignificanteffectofbreedinourmodel.AsinthestudybyHachenbergetal. (2007),meanGLDHactivity increasedover theweeksbut the significantdifference in thefirstsamplingweekbetweentheGHatthetwofarmsmightbeexplainedbyacompromisedliverfunctionprepartum(Burkeetal.,2010)maybecausedbyoverfeedingduring

thedryperiod (Rukkwamsuketal.,1998).The seasonaleffectonGLDHshowedthesametendencyasonFPRandisinaccordancewithDistletal.(1989)whofoundhigherincidencesofketosisduringthewintertimecomparedtothesummer.

Conclusion

The direct comparison of a dairy and a dual purposebreedkeptunderthesameconditionsconfirmedthefind-ingthatbreedswithahighergeneticmeritformilkyieldsufferahighermetabolicloadwhenthefeedingmanage-ment in the periparturient period is suboptimal. Underconditionsbetterfulfillingthedemandsofthedairybreed,thesedifferencescouldnotbeobserved.Thus,thereisnoneedtopreferdual-purposebreedsinorganicdairyfarm-ing as long as themanagement is appropriate for highyieldingcows.

Acknowledgements

The authors wish to thank the staff of the researchfarmsGladbacherhofandTrenthorstandthelaboratoryofthe InstituteofAnimalScience,UniversityBonnfortheirsupport.TheprojectwasfundedbytheGermanFederalOrganicFarmingProgram(FöKZ07OE012...22).

References

BaumanDE,CurrieWB(1980)Partitioningofnutrientsduringpregnancyandlactation:areviewofmechanismsinvolvinghomeostasisandhomeorhesis.JDairySci63:1514-1529

Bell AW (1995) Regulation of organic nutrientmetabolismduring transitionfromlatepregnancytoearlylactation.JAnimSci73:2804-2819

BernabucciU,RonchiB,LaceteraN,NardoneA(2005)Influenceofbodycon-ditionscoreonrelationshipsbetweenmetabolicstatusandoxidativestressinperiparturientdairycows.JDairySci88:2017-2026

BurkeCR,MeierS,McDougallS,ComptonC,MitchellM,RocheJR(2010)Re-lationshipsbetweenendometritisandmetabolicstateduringthetransitionperiodinpasture-grazeddairycows.JDairySci93:5363-5373

Dirksen G (1994) Kontrolle von Stoffwechselstörungen bei Milchkühen anHand vonMilchparametern. In: Proceedings : XVIIIWorld BuiatricsCon-In: Proceedings : XVIIIWorld BuiatricsCon-gress,XXVICongressof the ItalianAssociationofBuiatrics,August29–September2,1994,Bologna,Italy.Bologna,pp35-45

DistlO,WurmA,GliboticA,BremG,KräußlichH(1989)Analysisofrelation-shipsbetweenveterinaryrecordedproductiondiseasesandmilkproductionindairycows.LivestProdSci23:67-78

DrackleyJK(1999)ADSAFoundationScholarAwardBiologyofdairycowsdur-ingthetransitionperiod:thefinalfrontier?JDairySci82:2259-2273

DuffieldTF,LissemoreKD,McBrideBW,LeslieKE(2009)Impactofhyperketo-nemia inearly lactationdairycowsonhealthandproduction. JDairySci92:571-580

EC (2007)Council Regulation (EC)No834/2007of 28 June2007onorga-nicproductionandlabellingoforganicproductsandrepealingRegulation(EEC)No2092/91 (online]. Tobe foundat<http://europa.eu/legislation_summaries/agriculture/food/f86000_en.htm>[quoted08.11.2011]

EC(2008)CommissionRegulation(EC)No889/2008of5September2008la-yingdowndetailedrulesfortheimplementationofCouncilRegulation(EC)No834/2007onorganicproductionandlabellingoforganicproductswith

316

regardtoorganicproduction,labellingandcontrol[online].Tobefoundat<http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2008:250:0001:0084:EN:PDF>[quoted08.11.2011]

EdmonsonAJ,LeanIJ,WeaverLD,FarverT,WebsterG(1989)AbodyconditionscoringchartforHolsteindairycows.JDairySci72:68-78

EnjalbertF,NicotMC,BayourtheC,MoncoulonR(2001)Ketonebodiesinmilkandbloodofdairycows:relationshipbetweenconcentrationsandutiliza-tionfordetectionofsubclinicalketosis.JDairySci84:583-589

Fall N, Gröhn YT, Forslund K, Essen-Gustafsson B, Niskanen R, EmanuelsonU (2008) An observational study on early-lactationmetabolic profiles inSwedish organically and conventionallymanaged dairy cows. J Dairy Sci91:3983-3992

FieldA(2009)DiscoveringstatisticsusingSPSS.LosAngeles:SagePubl,821pFreyerG, König S, Fischer B, BergfeldU,Cassell BG (2008) Invited review :

crossbreeding indairy cattle fromaGermanperspectiveof thepastandtoday.JDairySci91:3725-3743

FriggensNC, Berg P, Theilgaard P,Korsgaard IR, IngvartsenKL, Lovendahl P,JensenJ(2007)Breedandparityeffectsonenergybalanceprofilesthroughlactation:evidenceofgeneticallydrivenbodyenergychange.JDairySci90:5291-5305

FürllM(2005)SpezielleUntersuchungenbeimWiederkäuer.In:KraftW,DürrUM(eds)KlinischeLabordiagnostikinderTiermedizin.Stuttgart:Schattau-er,pp30

GillundP,ReksenO,GröhnYT,KarlbergK (2001)Bodycondition related toketosisandreproductiveperformanceinNorwegiandairycows.JDairySci84:1390-1396

GoffJP,HorstRL(1997)Physiologicalchangesatparturitionandtheirrelation-shiptometabolicdisorders.JDairySci80:1260-1268

GrieveDG,Korver S,RijpkemaYS,HofG (1986)Relationshipbetweenmilkcompositionandsomenutritionalparametersinearlylactation.LivestProdSci14:239-254

GrummerRR(1993)Etiologyoflipid-relatedmetabolicdisordersinperiparturi-entdairycows.JDairySci76:3882-3896

HachenbergS,WeinkaufC,HissS,SauerweinH(2007)Evaluationofclassifica-tionmodespotentiallysuitabletoidentifymetabolicstressinhealthydairycowsduringtheperipartalperiod.JAnimSci85:1923-1932

HammonHM,MetgesCC,SchulzA,JunghansP,SteinhoffJ,SchneiderF,PfuhlR,BruckmaierRM,WeikardR,KühnC(2010)Differencesinmilkproduc-tion,glucosemetabolism,andcarcasscompositionof2Charolais×Hol-steinF2 familiesderived fromreciprocalpaternalandmaternalgrandsirecrosses.JDairySci93:3007-3018

HansenJV,FriggensNC,HojsgaardS(2006)Theinfluenceofbreedandparityonmilkyield,andmilkyieldaccelerationcurves.LivestSci104:53-62

HardarsonGH(2001)Isthemodernhighpotentialdairycowsuitablefororga-nicfarmingconditions?ActaVetScanSuppl95:63-67

HardengF,EdgeVL(2001)Mastitis,ketosis,andmilkfeverin31organicand93conventionalNorwegiandairyherds.JDairySci84:2673-2679

HeuerC(2004)Theuseoftestdayinformationtopredictenergyintakeofdairycowsinearlylactation.JDairySci87:593-601

HoebenD,MonfardiniE,OpsomerG,BurvenichC,DosogneH,DeKruifA,BeckersJF(2000)Chemiluminescenceofbovinepolymorphonuclearleuco-cytesduringtheperiparturientperiodandrelationwithmetabolicmarkersandbovinepregnancy-associatedglycoprotein.JDairyRes67:249-259

IngvartsenKL(2006)Feeding-andmanagement-relateddiseasesinthetransi-tioncow :physiologicaladaptationsaroundcalvingandstrategies to re-ducefeeding-relateddiseases.AnimFeedSciTech126:175-213

KesselS,StroehlM,MeyerHHD,HissS,SauerweinH,SchwarzFJ,Bruckmai-erRM(2008)Individualvariabilityinphysiologicaladaptationtometabolicstressduringearly lactation indairycowskeptunderequalconditions. JAnimSci86:2903-2912

KnausWF,SteinwidderA,ZollitschW(2001)Energyandproteinbalanceinor-ganicdairycownutrition:modelcalculationsbasedonEUregulations.In:HoviM,BaarsT(eds)Breedingandfeedingforanimalhealthandwelfareinorganiclivestocksystems:proceedingsofthefourthNAHWOAWorkshop,Wageningen,24-27March2001.Reading:Univ,pp141-154

KronschnablC(2010)ErmittlungvonlaktationsspezifischenPrognosebereichenzurBeurteilungderKonzentrationvonBlutparameternbeprobterMilchkü-he.München:Ludwig-Maximilians-Univ,229p

LeslieKE,DuffieldTF,SchukkenYH,LeBlancSJ(2000)Theinfluenceofnega-tiveenergybalanceonudderhealth[online].Tobefoundat<http://www.nmconline.org/articles/ketosis.pdf>[quoted08.11.2011]

MeikleA,KulcsarM,ChilliardY,FebelH,DelavaudC,CavestanyD,ChilibrosteP(2004)Effectsofparityandbodyconditionatparturitiononendocrineandreproductiveparametersofthecow.Reprod127:727-737

NielsenNI,IngvartsenKL(2004)Propyleneglycolfordairycows:areviewofthemetabolismofpropyleneglycolanditseffectsonphysiologicalparam-eters,feedintake,milkproductionandriskofketosis.AnimFeedSciTech115:191-213

NielsenNI, IngvartsenKL,LarsenT(2003)DiurnalvariationandtheeffectoffeedrestrictiononplasmaandmilkmetabolitesinTMR-feddairycows.JVetMed50:88-97

OliverMH,HardingJE,BreierBH,EvansPC,GallagherBW,GluckmanPD(1995)Theeffectsofovineplacental-lactogeninfusiononmetabolites,insulin–likegrowth-factorsandbinding-proteinsinthefetalsheep.JEndocrin144:333-338

RahmannG,NiebergH (2005)New insights intoorganic farming inGerma-ny:empiricalresultsofasurveyin218farms.LandbauforschVölkenrode55(3):193-202

ReistM,ErdinD,vonEuwD,TschuemperlinK,LeuenbergerH,ChilliardY,Ham-monHM,MorelC,PhiliponaC,ZbindenY,KuenziN,BlumJW(2002)Esti-mationofenergybalanceattheindividualandherdlevelusingbloodandmilktraitsinhigh-yieldingdairycows.JDairySci85:3314-3327

RukkwamsukT,WensingT,GeelenMJH(1998)Effectofoverfeedingduringthedryperiodonregulationofadiposetissuemetabolismindairycowsduringtheperiparturientperiod.JDairySci81:2904-2911

SpiekersH,PotthastV(2004)ErfolgreicheMilchviehfütterung.FrankfurtaM:DLG-Verl,448p

VeerkampRF,BeerdaB,vanderLendeT(2003)Effectsofgeneticselectionformilkyieldonenergybalance,levelsofhormones,andmetabolitesinlacta-tingcattle,andpossiblelinkstoreducedfertility’s.LivestProdSci83:257-275

WemheuerW (1987) Evaluation of blood values in dairy herdswith fertilitydisorders.TierärztlPrax15:353-360

WestHJ(1990)Effectonliver-functionofacetonaemiaandthefatcowsyn-dromeincattle.ResVetSci48:221-227

C. Brandt, C. Balko, B. Eichler-Löbermann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)317-326 317

Interactive effects of soil water content and phytin supply on phosphorus nutrition of different crops species

ChristineBrandt*,ChristianeBalko**,andBettinaEichler-Löbermann****

* UniversityofRostock,FacultyofAgricultureandEnvironmentalSciences,Agriculture by Tillage and Crop Husbandry, Justus-von-Liebig-Weg 6,18051Rostock,Germany,

** JuliusKühn-Institut,FederalResearchCentreforCultivatedPlants,InstituteforResistanceResearchandStressTolerance,Rudolf-Schick-Platz3,18190GroßLüsewitz,Germany

Correspondingauthor:PDDr.habil.BettinaEichler-Löbermann,E-mail:bettina.eichler@uni-rostock.de

Abstract

An eight week pot experiment was conducted undersemicontrolledconditionstoinvestigatetheinteractiveef-fectsoforganicPnutritionanddroughtstressonPutilisa-tionoffourdifferentcropspecies.Two P treatments were established: organic P supply

withphytin(0.40gPperpot)andacontrolwithoutanyadditionalPsupply.Thetwowatertreatmentswereirrigat-edaccordingto60%(wellwatered)and30%(droughtstress)waterholdingcapacityofthesoil.ThePuptake,shootbiomassandprolinecontentofsor-

ghum(Sorghum bicolor x Sorghum sudanense),amaranth(Amaranthus cruentus),oilseedrape(Brassica napus)andrye(Secale cereale)werestudied.Furthermore,inthesoilwemeasuredthepHvalue,soilPpools(solubleinwater,double-lactateandoxalate)aswellasthePsorptionca-pacity,degreeofPsaturationandtheactivitiesofacidandalkalinephosphatases.Drought stress reduced the P uptakeof sorghumand

rye, while P uptake of amaranth and oilseed rape wasnotaffectedbywatersupply.TheapplicationoforganicPincreasedtheplantPuptakeandbiomassproductioninbothwatertreatmentsabout30%butdidnotmitigatetheeffectsofwaterstress.Droughtresultedinhigherpro-linecontents inplant tissue;significantlyelevatedvaluesweremeasuredinoilseedrapeandrye.TheactivityofacidphosphataseinsoilwasincreasedinthetreatmentswithdroughtstressaswellasafterorganicPsupply.SoilPpoolswereaffectedbythebalanceofPsupplyandplantPup-take,butobviouslynotbythewatertreatments.The results suggest crop specific reactions on water

shortage and P deficiency, which should be taken intoconsiderationforPfertilizationrecommendations.

Keywords: phosphorus, drought stress, organic fertilizer, phosphatase activity

Zusammenfassung

Wechselseitiger Einfluss von Wassergehalt des Bo-dens und Phytin-Zufuhr auf die Phosphor-Ernährung verschiedener Fruchtarten

IneinemachtwöchigenGefäßversuchwurdendiewech-selseitigenEffektevonorganischerP-ZufuhrundTrocken-stressaufdieP-VersorgungvierverschiedenerFruchtartenuntersucht. Dabei wurde Phytin als organische P-Quelle(0.40g PproGefäß) genutzt. ZurKontrollewurde eineVarianteohneP-Zufuhrangelegt.ZweiWasserstufenwur-denentsprechend60%(optimaleVersorgung)und30%(Trockenstressvariante)dermaximalenWasserhaltekapazi-tätdesBodenseingestellt.DieP-Aufnahme,derBiomasseertragsowiederProlin-

GehaltderFruchtartenSorghum(Sorghum bicolor x Sor-ghum sudanense),Amarant(Amaranthus cruentus),Raps(Brassica napus)andRoggen(Secale cereale)wurdenun-tersucht. Im Boden wurden der pH Wert, ausgewählteP-Fraktionen, sowiederGradder P-Sättigungermittelt.Zudem wurde die Aktivität der sauren und alkalischenPhosphatasebestimmt.TrockenstressreduziertedieP-AufnahmevonSorghum

und Roggen,währendAmarant und Raps keinen Rück-gang in der P-Aufnahme zeigten. Die Zufuhr von orga-nischem P erhöhte die P-Aufnahme sowie die BiomasseallerFruchtarteninbeidenWasserstufenumetwa30%.DieWirkungdesTrockenstressimVergleichzuroptimalenWasserversorgungwurde allerdings durch eine P-Zufuhrnichtabgeschwächt.UnterTrockenstresswurdenstarker-höhteProlin-GehaltebeiRapsundRoggengemessen.DieAktivitätder saurenPhosphatasen imBodenstiegeben-falls unter Trockenstress sowie durch die Zufuhr von or-ganischemPan.DieP-PoolsimBodenwurdendurchdieBilanzvonP-ZufuhrundP-AufnahmederPflanzenbeein-flusst, offensichtlich jedoch nicht durch die unterschied-licheWasserversorgung.

Schlüsselwörter: Phosphor, Trockenstress, organische Dün-gung, Phosphatase-Aktivität

318

Introduction

Droughtstress isoneof themajorabiotic factors thatconstrainscropproductivity.Climateperiodswithdroughtwilloccurmorefrequentlyinthenearfuture(Jacobetal.,2008).Thegrowthandthephysiologicalresponsesofcropplantsandtherewiththeplantyieldarehighlysensitivetoareductionofwateravailabilityinsoils(BartelsandSunk-ar,2005).Plantsdevelopdifferentmechanismtoadapttodrought

stress.Drought tolerancemay increase by stomatal reg-ulation (Sing andSing, 1995),maintainedwater uptakethrough changes in root characteristics like root length,thickness and rootingdepth (Aschet al., 2005) andac-cumulation of osmolytes like soluble sugars, alcohols orproline(Stoddardetal.,2006).Thepositiveeffectofpro-lineasamajorosmoregulatorysoluteunderdroughtstresswasshownindifferentstudies(Delauneyetal.,1993;So-maletal.,1998;KuznetsovandShevyakova,1999;Diazetal.,2005).Drought affects nutrient availability in soil. Generally,

adecrease insoilmoisturecontent limitsthecapacityofmassflowandnutrientdiffusion.Especiallythelessmobilenutrients insoil, suchasP,areaffectedbywaterdeficit.DroughtleadstoformationofstabilePcompoundsinsoil(HuandSchmidhalter,2005)andcanresultinadecreasedPabsorptionbyplants(Samarahetal.,2004).Ontheotherhand,severalstudiesreportedthattheap-

plicationofPcanimprovegrowthandPuptakeofplantsunderdroughtconditionsandthereforeamelioratenega-tiveeffectsofwaterstress.ForinstancePfertilizationcanincrease drought tolerance by advanced root growth.Therewithalargervolumeofsoilcanbeexploredleadingtoahigherwaterandnutrientuptakeandhigherbiomassproduction (Rodriguez and Oyarzabal, 1996; Gutièrrez-BoemandThomas,1999).Furthermore,Psupplycanen-hancechlorophyllcontentandtherewithrateofphotosyn-thesis(Gargetal.,2004).IncreasedPfertilizationhasalsoabeneficialinfluenceontheleafmetabolism,therelativewatercontent(Shubhraetal.,2004)aswellasthewateruseefficiency(Heetal.,2002).Ingeneral,Pefficiencyofcropsvarieswidely.Welladapt-

edplantspeciesdevelopstrategiestoenhancetheacquisi-tionofPfromsoil.E.g.theyexploreagreatervolumeofsoiltroughmodifiedrootmorphologylikeincreasedroothairdensityandrootslength(BatesandLynch,2001;Maetal.,2001;Abeletal.,2002,)andtheyincreasetheroottoshootratio(Ramaekersetal.,2010).Furthermore,theavailabilityofPcompoundscanbeimprovedbycropspe-ciesthroughrhizospheremodificationlikeshiftingpHandexcretionofprotons (WittenmayerandMerbach,2005),organicacids(Römer,2006;Carvalhais,2011)andphos-phatases(Wangetal.,2008).Therefore,thecultivationof

differentcropscanresultinverydifferentcontentsofhighsolubleP in soil (Schiemenz&Eichler-Löbermann,2010;Eichler-Löbermannetal.,2008).OrganicPcompoundsareimportantsourcesforplantP

supply.The largestfractionoforganicPappears informofphytinanditsderivates(Dalal,1978;Schilling,2000).Primarily the activity of phosphatases in soils plays an

importantroleinPcyclingtransformingorganicPinplantavailableforms(Nuruzzamanetal.,2006).Alkaline(AlP)andacidphosphatase(AcP)canbeexcretedbycropsandmicroorganisms,whereashighercropsavoidexcretionofAlP(Dicketal.,2000).Theactivityofphosphatasesisinfluencedbycropspe-

cies and even varieties. Investigations of Li et al. (2004)showed that chickpea rootswere able to secret greateramountsofAcPthanmaizeandtherewithincreasedhy-drolyseofphytates.Ciereszkoetal. (2011) founddiffer-encesintwowheatvarietiesrelatedtotheirabilitytoin-ducesoilphosphataseactivity.Theactivityofphosphatasesusuallyincreaseswhenthe

Pnutritionstatusinsoildecreases(TarafdarandClaassen,2005;Kreyetal.,2011).Therefore, theactivityofphos-phatasemayplayakeyroletoenhanceavailabilityofor-ganicPunderdryconditions.InthepastmainlytheeffectsofmineralPwereinvesti-

gatedinthecontextofdroughtstress.However,informa-tionabout theutilisationoforganicPunderwaterdefi-ciency is rarely available. Therefore, in apot experimentwecultivated4differentcropsonasoildifferinginwaterandphytinsupply.Theobjectiveofthisworkwasto(I)evaluatetheability

ofdifferentcropspeciestoutilizePunderdroughtcondi-tions, (II)exploretheeffectoforganicPsupplyonplantandsoilparametersinrelationtothewatersupply.

Material and methods

Soil

ThesoilusedforthepotexperimentwascollectedfromtheA-horizonofalong-termfieldexperimentoftheUni-versityofRostockinNorthernGermany.Thesoilwasclas-sifiedas loamysand. Initialplant-availablesoilPcontentof40.6mgkg -1(Pdl) indicatedasuboptimalPstatusoftheusedsoil(Table1).Thesoilreactionwasmediumacid(pH(H2O)=5.3,pH(CaCl2)=4.9).

Treatments and experimental design

An outdoor pot experiment was established in May,2009consistingof4plantspecies,2levelsofirrigation,2fertilizationtreatmentsand4replicates.

C. Brandt, C. Balko, B. Eichler-Löbermann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)317-326 319

Table1:

Soilpropertiesatthebeginningofthepotexperiment

pH Pw Pdl Pox DPS PSC Kdl Mgdl

(CaCl2) (mgkg-1) (mgkg-1) (mmolkg-1) (%) (mmolkg-1) (mgkg-1) (mgkg-1)

4.91 6.15 40.6 16.9 49.3 26.2 64.9 140.0

Pw=watersolubleP;Pdl,Kdl,Mgdl=doublelactateP,K,Mg;Pox=oxalatesolubleP;DPS=degreeofPsaturation;PSC=Psorptioncapacity

Mitscherlich pots were filled with 6 kg air dried and2mmsievedsoil.Beforesowing,plantnutrientshadbeenmixed thoroughlywith the soil (per pot: 1.4 gNH4NO3,1.4 g MgSO4+7H2O, 1.9 g KCl). Organic P supply (P1)was establishedwith0.4g Pper pot by supply of phy-tin(C6H16CaO24P6).AtreatmentwithoutPsupply(P0)wasusedascontrol.The following crops (species and varieties) were culti-

vated:sorghum(Sorghum bicolor x Sorghum sudanense, Inka), amaranth (Amaranthus cruentus, Bärnkrafft), oil-seedrape(Brassica napus, Palma)andrye(Secale cereal, Arantes).UntilBBCH13irrigationwasdoneaccordingtocropde-

mandwithdistilledwaterforallpots.Afterwardstwolevelsofirrigationwereestablished.Thedroughttreatmentwasirrigatedaccordingto30%ofthewaterholdingcapacity(WHC)ofthesoil.Thewellwateredcontroltreatmentwasirrigatedaccordingto60%WHC.Thepotswereweighedeveryseconddayandtheconsumedamountofwaterwasreplacedaccordinglytothetreatments.Potswereplacedundernaturalweatherconditions;ashelterexcludedrain-falltoavoiduncontrolledirrigationofthepotexperiment.Allplantswereharvestedaftereightweeksofgrowth.

Leavesamplesweretaken,groundinliquidnitrogenandstoredat-21°Cuntilchemicalanalyseswereperformed.Theremainingplantmaterialwasoven-driedat60°Cuntilconstancyofweight.Sixsoilcores(3cmdiameter)weretakenperpot,mixed

anddivided into two sub-samples. Soil samples for bio-chemicalanalyseswerestoredfrozen.Theothersampleswereair-driedandpassed througha2mmsievebeforedeterminingchemicalsoilparameters.

Plant and soil analyses

TheshootPconcentrationwasmeasuredafterdryash-inganddigestion in20%HCl.ForPdeterminationthevanadate-molybdate method by Page et al. (1982) wasused.ThePuptakewascalculatedfromdrymatteryieldandPcontent.Prolineanalyseswereperformedfromtheplantsamples

asdescribedpreviouslybyBatesetal.(1973).Absorbancewasmeasuredat520nmusingaspectrophotometer.

Content of double lactate soluble P (Pdl) as well assoilpH (CaCl2)weremeasuredaccording toBlumeetal.(2000).Water-extractableP(Pw)insoilwasdeterminedasdescribedbyVanderPaauwetal.(1971).ThePconcen-tration was measured with the phosphomolybdate bluemethod via flow-injection analysis. The oxalate solublecontentofP,aluminium(Al),andiron(Fe)insoil(Pox,Alox,Feox)wereanalysedbyshaking2gofsoilinacidoxalatesolution(100ml)for1hinthedarkinaccordancetoSchw-ertmann (1964).With thesedata thePsorptioncapacity(PSC=[Alox+Feox)/2(mmolkg-1])andthedegreeofPsaturation(DPS[%]=Pox/PSCx100)werecalculatedac-cordingtoLookmanetal.(1995)andSchoumans(2000).Concentration in the filtrate of the elementswas deter-minedbyinductivelycoupledplasma(ICP)spectrometry.Acid and alkaline phosphatase (AcP andAlP) activities

weredeterminedusingthemethodofTabatabaiandBrem-ner (1969).Theenzymeactivitywasmeasuredinμmolp-nitrophenol released from p-nitrophenylphosphate solu-tionin1gsoilwithin1hour(μmolp-nitrophenolg-1h-1).

Statistics

Soilandplantdataof4replicatesweresubjectedtoananalysisofvariance(Generallinearmodel,GLM).To compare means of soil and plant parameters the

Duncanmultiple range test was used. Significance wasdeterminedatp<0.05,andsignificantlydifferentmeanswereindicatedusingdifferentletters.

Results

Effects of water and P supply on plant biomass, P uptake and proline accumulation in leaves

Onaverage,shoot biomassincreasedsignificantlywithorganicPandhigherwatersupply.TheeffectoforganicPsupplyonshootbiomassinthisstudywasfoundtobehigher than the effect of drought stress (Eta2 0.822 vs.0.587).Psupplyresultedin30%biomassincrease(aver-ageofallcrops),whereashigherwatersupplyresultedinabout10%higherbiomassweights.Shootbiomassofryeandoilseedrapewerehighest inbothwater levels.Lowshootbiomasswasfoundforsorghum.

320

The impact of drought stress, aswell as the effect oforganicPsupplyonshootbiomasswasfoundtobedif-ferentinrelationtothecultivatedcropspecies.Inourex-perimentsorghumandrye,butnotamaranthandoilseedrapeshowedasignificantreductionofshootbiomassun-derdrought stresscompared towellwateredconditions(Table2).ThepositiveeffectsofPsupplyonshootbiomasswas

comparable in the 60%WHC and 30%WHC treat-mentsforamaranth(30.7%to33.3%)andoilseedrape(16.8%to16.6%).Forsorghum(73.1%to38.7%)andrye(40.7%to19.5%)theeffectofPsupplywashigherinwellwateredtreatmentcomparedtodroughttreatment.Ingeneral,theP uptakedifferedbetweencropspecies

andwasinfluencedbythePsupply.AlowPuptakewasfoundforsorghum,whichwasrelatedtothelowbiomassofsorghum.The P uptake for amaranth and oilseed rapewas not

decreased under drought stress,whereas drought stressreducedthePuptakeofsorghumandryeincomparisontowellwateredconditions(Table2).ComparedtotreatmentswithoutPsupplytheorganic

PapplicationsignificantlyincreasedthePuptakeforama-ranth,oilseedrapeandryeandintendencyforsorghuminbothwatertreatments.

Table2:

Shootbiomass,Puptakeandprolineaccumulationasaffectedbywatertreatment,Psupplyandcropspecies

Psupply WHC% Sorghum Amaranth Oilseedrape Rye

Shootbiomass(gpot-1)

PO 60 6.70ab 12.7a 17.3ab 23.6b

30 6.20a 12.9a 15.7a 20.0a

P1 60 11.6c 16.6b 20.2c 33.2c

30 8.60b 17.2b 18.3bc 23.9b

Mean 8.30 A 14.9 B 17.9 C 25.2 D

P-uptakeoftheshoots(mgpot-1)

PO 60 18.6bc 35.9a 38.1a 37.7b

30 12.1a 43.6b 42.0a 32.7a

P1 60 20.3c 56.4c 47.9b 53.9d

30 14.1ab 61.5c 52.6b 42.0c

Mean 16.3 A 49.4 D 45.2 C 41.6 B

Prolinecontent(μmol/gTM)

PO 60 1.61b 2.11a 3.80a 0.84a

30 1.51b 2.24a 78.4b 4.75a

P1 60 0.90a 1.50a 18.6a 0.68a

30 1.13a 1.93a 75.2b 23.2b

Mean 1.30 A 1.97 A 46.7 B 7.38 A

differentlettersindicatesignificantdifferentmeansatpd0.05betweenthewaterandthefertilizertreatments,

differentcapitallettersindicatesignificantdifferencesatpd0.05betweencropspecies

The proline contentisacommonmetabolicresponseofhigherplantstoosmoticstresseslikewaterdeficits.Hugedifferencesoftheprolineconcentrationswerefoundbe-tweencrops.HighestvaluesofprolineweremeasuredinC3plantsoilseedrape(46.7μmolg-1TM)followedbyrye(7.38μmolg-1TM),whereasmuch lowercontentsweredeterminedintheC4plantssorghum(1.30μmolg-1TM)andamaranth(1.97μmolg-1TM)(Table2).In our experiment oilseed rape and rye had a consid-

erablyhigherprolineconcentrationunderdroughtcondi-tionsthaninthetreatmentwith60%WHC.Incontrast,sorghumandamaranthdidnot showanydifferences inprolineconcentrationindependencyofwatersupply.Psupplyleadtoasignificantdecreaseofprolinecontent

insorghumleavesunderbothirrigationregimes.Thesametendencywasshownforamaranth.Incontrast,theprolinevaluesofryewereabout4timeshigherafterPsupplyincombinationwithdroughtstress.

Effects of water and P supply on chemical soil characteris-tics in relation to crop species

Generally,theorganicPsupplyaswellasthecropspe-ciesbutnotthewatersupplyhadsignificanteffectsonpHvalueandonsoilPpools.

C. Brandt, C. Balko, B. Eichler-Löbermann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)317-326 321

Table3:

Chemicalpropertiesinsoil(pH,Pw,Pdl,Pox,DPSandPSC)asaffectedbywatertreatment,Psupplyandcropspecies

Psupply WHC% Sorghum Amaranth Oilseedrape Rye

pH(CaCl2)

PO 60 4.62a 4.35a 4.76a 4.73a

30 4.66a 4.43a 4.69a 4.79a

P1 60 4.69a 4.44a 4.76a 4.84a

30 4.68a 4.41a 4.81a 4.88a

Mean 4.66 B 4.41 A 4.75 C 4.80 D

Pw(mgkg-1)

PO 60 4.99a 5.37a 5.38a 4.72a

30 4.53a 5.68b 4.85a 5.23a

P1 60 6.50b 6.53bc 5.77a 6.24b

30 6.99b 6.88c 5.40a 6.30b

Mean 5.75 B 6.14 C 5.38 A 5.62 AB

Pdl(mgkg-1)

PO 60 35.8a 32.0a 31.5a 29.9ab

30 37.2a 30.4a 31.0a 29.1a

P1 60 39.9b 31.7a 32.9a 31.3bc

30 42.7c 31.5a 31.2a 32.9c

Mean 38.9 B 31.4 A 31.7 A 30.8 A

Pox(mmolkg-1)

PO 60 14.3a 11.0a 13.0a 12.5a

30 13.8a 9.78a 13.5a 12.1a

P1 60 16.5b 13.0b 16.3b 14.4a

30 16.7b 13.8b 16.8b 14.4a

Mean 15.3 C 11.9 A 14.9 C 13.3 B

DPS(%)

PO 60 46.4a 36.6a 45.7a 42.8a

30 46.0a 33.8a 44.9a 42.1a

P1 60 53.4b 43.8b 54.9b 48.8a

30 54.2b 44.2b 55.2b 50.3a

Mean 50.0 C 39.6 A 50.18 C 46.0 B

PSC(mmol/kg-1)

PO 60 30.8a 30.1a 28.6a 29.2a

30 30.1a 28.8a 30.0a 28.7a

P1 60 30.9a 29.7a 29.8a 29.4a

30 31.0a 31.3a 30.5a 28.6a

Mean 30.7 A 30.0 A 29.7 A 29.0 A

differentlettersindicatesignificantdifferentmeansatpd0.05betweenthewaterandthefertilizertreatments,

differentcapitallettersindicatesignificantdifferencesatpd0.05betweencropspecies

In our experiment, the pH values weremainly influ-encedbythecultivationofdifferentcropspecies,whichallresultedinafurtherdecreaseoftheinitiallylowvalues.MainlyafteramaranthcultivationextremelylowvaluesofpH4.41werefound(Table3),

TheorganicPsupplyhadapositiveeffectonplantavail-ablePpoolsinsoil,inbothwatertreatments.InparticularthePwvaluesincreasedwithorganicPapplication.DespitethehighPuptakeofamaranth,highestPwconcentrationinsoilwerefoundaftercultivationofthiscrop(Table3).

322

P supply also increased thePdl values in combinationwith sorghumand rye significantly compared to controlwithoutPaddition.PwandPdlvaluestendedtobehigherunderwaterdeficiency,whichcanbeexplainedbylowerplant P uptake rates (Table 3). Negative correlation be-tweenPuptakeandPw(r=-0.714**)andPuptakeandPdl(r=-0.711**)werefound.The supply of organic P increased Pox and DPS sig-

nificantlyforsorghum,amaranthandoilseedrapeandintendencyforryeinbothwatertreatments.Incontrasttothe Pw content lowest Pox valuesweremeasured afteramaranthcultivation(11.9mmolkg-1)(Table3).Neitherwater and P supply, nor crop species affected

thePSCinthisexperiment(Table3).

Effects of water and P supply on enzyme activity of diffe-rent crops

Theactivityofphosphataseswasstronglyinfluencedbywateravailability,Psupplyandcropspecies.ThehighestAcPvaluesweremeasuredforoilseedrapeandryewith210and223μgp-nitrophenol/g/h.WatershortageyieldedahigheractivityofAcPinsoilin

comparisontosufficientlywateredtreatments.Significant-lyhighervaluesduetodroughtstresswerefoundforoil-seedrape(42.9%),amaranth(25.1%)andrye(9.54%)intreatmentswithoutPsupply,andforsorghum(15.4%),amaranth(13.3%)andrye(10.6%) intreatmentswithPapplication.Generally,theactivityofAcPwasfoundtoincreaseafterorganicPsupply(Table4).

Table4:

Enzymeactivitiesinsoil(AcPandAlP)asaffectedbywatertreatment,Psupplyandcropspecies

Psupply WHC% Sorghum Amaranth Oilseedrape Rye

AcP(μgp-nitrophenol/gTS/h)

PO 60 178.0a 148.7a 160.8a 206.6a

30 180.7a 185.9b 229.9b 226.3b

P1 60 190.2a 195.6c 221.2b 218.8b

30 219.4b 221.6d 231.3b 242.0c

Mean 192.1 A 188.0 A 210.8 B 223.4 C

AlP(μgp-nitrophenol/gTS/h)

PO 60 12.4b 9.42b 11.6a 12.4a

30 8.12a 7.80a 11.5a 12.3a

P1 60 13.3b 10.8c 11.3a 12.6a

30 17.3c 14.7d 11.4a 13.5b

Mean 12.8 C 10.7 A 11.4 B 12.7 C

differentlettersindicatesignificantdifferentmeansatpd0.05betweenthewaterandthefertilizertreatments,

differentcapitallettersindicatesignificantdifferencesatpd0.05betweencropspecies

TheactivityofAlPwasabout10%oftheAcPactivity.HighestAlPvaluesweremeasuredaftersorghumandryecultivation.TheeffectsofdroughtstressonAlPdependedonthePsupply. IntreatmentswithoutPsupplydroughtstresssignificantlydecreasedAlPactivityforsorghumandamaranth. In contrast, in thephytin treatmentsdroughtstress increased the activity of AlP in combination withamaranth,sorghumandryecultivation(Table4).

Discussion

Effect of water supply on P uptake of different crop species

Shoot biomass and P uptake of crop species are usu-allyreducedunderdrysoilconditions(e.g.PinkertonandSimpson,1986).TheresultsofourexperimentshowedareducedbiomassandPuptakeonlyforsorghumandrye,whilethePuptakeofamaranthandoilseedrapewasnotaffectedbydroughtstress.

Oilseed rape is described tohaveahighPefficiencywhen cultivatedonPpoor soil,which canbeexplainedbyrootexudatesmodifyingthebiochemicalconditionsintherhizosphere(Zhangetal.,1997;Bertrandetal.,1999).This crop is also adapted to P starvation by developinganextensiverootsystemtoexploreahighersoilvolume(Hendriksetal.,1981;Wangetal.,2007).Advancedrootgrowthmayalsoenhancetheuptakeofwaterandothernutrientsunderdroughtconditionsandtherewithelevateplantgrowth.Inaddition,inourexperimentoilseedrapeshowedbyfarthehighestprolinecontentsinleaveswhich

C. Brandt, C. Balko, B. Eichler-Löbermann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)317-326 323

were further increasedunderdrought stress. This seemsto indicate anadaptationmechanismofoilseed rape todroughtstress.Mülleretal.(2010)foundthatoilseedrapeplantsreacttodroughtstresswithosmoticadjustmenttokeep up tissue metabolic activity and enable re-growthuponre-wetting.Maintenanceofphysiologicalplantpa-rametersmayalsosustainthePuptakeoftherootsunderwaterdeficiency.Besidesoilseedrapeamaranthwasfoundtomaintain

Puptakealsounderdroughtconditions.Thefurtherde-creaseofpHvaluesinsoilafteramaranthcultivationmighthaveaffectedthePavailability,althoughanimprovedavail-abilityduetoafurtherdecreaseofsoilpHcanbehardlyexpectedwhenconsideringthelowinitialpHvaluesofthesoil.IncontrasttoitshighPuptakeamaranthcultivationalsoresultedinhighestvaluesofplantavailablePwinsoil.Ourresultsconfirmedfindingsinotherstudies,showing

theoverallhighnutrientuptakeofamaranth(Escuderoetal.,1999),thehighPuptakeefficiency(Ojoetal.,2010)aswellasa relativelygoodadaptationtodroughtstress(Huraetal.,2007).Theseauthorsdemonstratedthatam-aranthmaintained the leafwater potential underwaterdeficiencywhichresultedinlesswaterstressespeciallyatanearlystageofgrowth.LiuandStützel(2004)foundadecreasedleafareaperrootdrymassforamaranthunderdroughtaffectingthebalancebetweenwater-losingandwater-gainingorgans.In our experiment the shoot biomass and the water

use efficiency (data not shown) of rye were highest ofallcropsinbothwatertreatments.However,droughtre-sultedinadecreaseofshootbiomassandPuptake.Waterdeficiencywasalsofoundtoreducethesecharacteristicsforsorghum.Generally,ryeandsorghumareconsideredtobeadaptedtomarginallandandtobeefficientinwa-ter and nutrient uptake (Baon et al., 1994; Berenji andDahlberg,2004).Itmightbespeculatedthatthedroughteffectsonsorghumhadbeenlowerunderfieldconditionsduetothefastgrowingrootsystemofsorghumthatcanexplorelargesoilvolumes.Otherrelevantaspectsaretheintensityofdroughtandthegrowthstage(Al-Karakietal.,1995;Khalilietal.,2008).Schittenhelm(2010)foundthatsorghumachieved itsmaximumbiomassyieldalreadyatmediumwatersupplywith40to50%ofplantavailablesoilwater,butreducedbiomassconsiderablywhenwatersupplywaslower.Forrye,negativeeffectofdroughtstressonplantgrowthwasalsoshownbyHlavinkaetal.(2009).Thegeneral lowshootbiomass formationof sorghum

inourinvestigationwasmostprobablycausedbythelowtemperatures at the beginning of our outdoor pot ex-periment.Sorghumisknownforitscoldstresssensitivity(Andaetal.,1994).AcidsoilreactionwasalsoshowntoreducethegrowthofvarietiesofSorghum bicolor(Dun-can,1991).

Effect of P supply on P uptake of different crop species

In the present study the organic P supply was foundtohaveagreater impactonplantgrowth than thewa-ter supply. P addition increased the Puptake and shootbiomassofthecrops inbothwatertreatments.Though,theincreasingeffectofPsupplywasusuallyhigherinwellwatered treatments,which point to the growth limitingeffectofwater.Fromtheotherpointofview,thereductionofshootbio-

massforsorghumandryeduetodroughtwasmorepro-nouncedintreatmentswithPthanintreatmentswithoutPsupply.ThiscanbeexplainedbyincreasedplantgrowthafterP supply,which resulted inhigherwaterconsump-tionandthefollowingnegativeeffectthroughincreasingdroughtstress,asalsodescribedbyHuandSchmidthalter(2005).Ryereactedwithasignificantincreasedprolineac-cumulationinleaveswhenPwassupplied,whichwasalsoanindicatorforhigherwaterstressinthefertilizedtreat-ment.Ingeneral,theresultsshowedapositiveeffectoforgan-

icPsupplyonplantparameters.However,thefindingsdidnotindicateanincreaseddroughttoleranceofthetestedcropspeciesasaconsequenceoftheorganicPsupply.

Effect of water and P supply on chemical soil characteristics

ThesoilPpoolsinourstudywereaffectedbycropspe-ciesandPsupply.GenerallyplantavailablePpoolsinsoilincreasedwhenphytinwasapplied,even thewater sol-ublePcontent.Thus itmaybeassumedthatorganicallyboundPwasmineralizedrapidlyintohighlysolublemin-eralPforms,irrespectiveofthewatersupply.DroughtstressdidnotlowertheplantavailablePpools

in soil in the presented pot experiment. In contrast, in-creasedvalueswerefoundwhichwere inaccordancetolower rates of P uptake. Probably, permanent droughtstressunderfieldconditionscouldreduceplantavailableP by formingmore insoluble compounds in soil, aswasshowninotherstudies,e.g.byGarciaetal.(2008).Thecultivationofthedifferentcropspeciesstronglyin-

fluencedPdlcontentinsoil.Anegative,significantcorrela-tionbetweenPuptakeandPdlwasfound(r=0,711**).Therewith Pdl content decreased with increasing P de-mand.

Effect of water and P supply on enzyme activity

ThesupplyoforganicPasphytinincreasedtheactivitiesofAcPandAlPcomparedtotreatmentswithoutP.Usually,theactivityofphosphatasesinsoilincreaseswithorganicPapplication,catalyzingthetransformationoforganicPlikephytin into plant-available P forms (Yadav and Tarafdar,

324

2001).Incontrast,inorganicPsourcesdidnotcauseanin-creaseofphosphataseactivityinsoil(YadavandTarafdar,2001;Wangetal.,2008).The results of the present research also demonstrate

that AcP activity increased under water deficiency. ThismaycontributetoPsupplyofplantsfromorganicsourcesunderdroughtconditions.

Conclusions

TheresultsofthisstudyindicatethatanapplicationoforganicPasphytin can improve thePavailability in soilandincreaseshootbiomassandPuptakeunderdroughtconditions.Ontheotherhand,increasedplantgrowthbyPsupplycausesahigherwaterdemandandmayenforcenegativeeffectsofdroughtstress.Asaconsequence,wesuggestmoderatePfertilizerratesondeficientsoilsinre-lationtothewateravailabilityofthesite.FurtherstudiesunderfieldconditionsneedtobecarriedouttoquantifytheinteractiveroleofdroughtstressandorganicPformsinrelationtocropspeciesonplantproductivity.

References

AbelS,TicconiCA,DelatorreCA(2002)Phosphatesensing inhigherplants.PhysiolPlant115:1-8

Al-KarakiGN,ClarkRB,SullivanCY(1995)Effectsofphosphorusandwaterstresslevelsongrowthandphosphorusuptakeofbeanandsorghumculti-vars.JPlantNutr18:563-578

AndaA,PinterL(1994)Sorghumgerminationanddevelopmentasinfluencedbysoiltemperatureandwatercontent.AgronJ86(4):621-624

Asch F, DingkuhnM, SowA, Audebert A (2005) Drought-induced changesinrootingpatternsandassimilatepartitioningbetweenrootandshootinuplandrice.FieldCropsRes93:223-236

BaoJB,SmithSE,AlstonAM(1994)Growthresponseandphosphorusuptakeof ryewith longand shorthairs : interactionwithmycorrhizal infection.PlantSoil167:247-254

BartelsD,SunkarR(2005)Droughtandsalttoleranceinplants.CritRevPlantSci24:23-58

BatesLS,WaldrenRP,TeareJD(1973)Rapiddeterminationoffreeprolineforwaterstressstudies.PlantSoil39:205-207

BatesTR,LynchJP(2001)Roothairsconferacompetitiveadvantageunderlowphosphorusavailability.PlantSoil236:243-250

BlumeHP,DellerB,LeschberR,PaetzA,SchmidtS,WilkeBM(2000)HandbuchderBodenuntersuchung:Terminologie,VerfahrensvorschriftenundDaten-blätter ; physikalische, chemische, biologische Untersuchungsverfahren ;gesetzlicheRegelwerke.Berlin:Beuth

Berenji J,Dahlberg J (2004)Perspectivesof sorghum inEurope. JAgronomyCropSci190:332-338

BertrandI,HinsingerP,JaillardB,ArvieuJC(1999)Dynamicsofphosphorusintherhizosphereofmaizeandrapegrownonsynthetic,phosphatedcalciteandgoethite.PlantSoil211:111-119

CarvalhaisLC,DennisPG,FedoseyenkoD,HajirezaeiMR,BorrissR,WirènN(2011)Rootexudationofsugars,aminoacids,andorganicacidsbymaizeasaffectedbynitrogen,phosphorus,potassium,andirondeficiency.JPlantNutrSoilSci174:3-11

Ciereszko I, Szczygla A, Zebrowska E (2011) Phosphate deficiency affectsacidphosphataseactivityandgrowthoftwowheatvarieties.JPlantNutr34:815-829

DalalRC(1978)Organicphosphorus.AdvAgron29:83-117

Delauney AJ, Verma DPS (1993) Proline biosynthesis and osmoregulation inplants.PlantJ4(2):215-223

Diaz P, Borsani O,Màrquez A,Monza J (2005) Osmotically induced prolineaccumulationinLotus corniculatus leves isaffectedbylightandnitrogensource.PlantGrowthRegul46:223-232

DickWA,ChengL,WangP(2000)SoilacidandalkalinephosphatesactivityaspHadjustmentindicators.SoilBiolBiochem32:1915-1919

DuncanRR(1991)TheinfluenceofsoilpHonsorghumgrainyields.Commun.SoilSci.PlantAnal.22(15&16):1605-1611

Eichler-LöbermannB,SchiemenzK,MakadiM,VagoI,KöppenD(2008)Nutri-entcyclingbyusingresiduesofbioenergyproduction:II.Effectsofbiomassashesonplantandsoilparameters.CerealResComm36:1259-1262

EscuderoNL,AlbarracinG,FernàndezS,deArellanoLM,MucciarelliS(1999)Nutrient and antinutrient composition of Amaranthus muricatus. PlantFoodsHumanNutr54:327-336

GarciaI,MendozaR,PomarMC(2008)DeficitandexcessofsoilwaterimpactonplantgrowthofLotus tenuisbyaffectingnutrientuptakeandarbuscularmycorrhizalsymbiosis.PlantSoil304:117-131

GargBK,BurmanU,KathjuS(2004)Theinfluenceofphosphorusnutritiononthephysiologicalresponseofmothbeangenotypestodrought.JPlantNutrSoilSci167:503-508

Gutièrrez-BoemFH,ThomasGW(1999)Phosphorusnutritionandwaterdefi-citsinfield-grownsoybeans.PlantSoil207:87-96

HeYQ,ZhuYG,SmithSE,SmithFA(2002)Interactionbetweensoilmoisturecontentandphosphorussupply inspringwheatplantsgrowninpotcul-ture.JPlantNutr25(4):913-925

HendriksL,ClaassenN,JungkA(1981)PhosphatverarmungdeswurzelnahenBodensundPhosphataufnahmevonMaisundRaps.ZPflanzenernaehrBo-denkd144:486-499

HlavinkaP,TrnkaM,SemeràdovàD,DubrovskyM,ZaludZ,MoznyM(2009)EffectofdroughtonyieldvariabilityofkeycropsinCzechRepublic.AgricForMeteorol149:431-442

HuY,SchmidhalterU(2005)Droughtandsalinity:acomparisonoftheireffectsonmineralnutritionofplants.JPlantNutrSoilSci168:541-549

HuraT,HuraK,GrzesiakM,RzepkaA(2007)Effectoflong-termdroughtstressonleafgasexchangeandfluorescenceparametersinC3andC4plants.ActaPhysiolPlant29:103-113

JacobD,GöttelH,KotlarskS,LorenzP,SieckK(2008)KlimaauswirkungenundAnpassungeninDeutschland:Phase1:ErstellungregionalerKlimaszenari-enfürDeutschland[online].Tobefoundat<http://www.umweltdaten.de/publikationen/fpdf-l/3513.pdf>[quoted06.10.2011]

KhaliliA,AkbariN,ChaichiMR(2008)Limitedirrigationandphosphorusfer-tilizereffectsonyieldandyieldcomponentsofgrainsorghum(Sorghum bicolor L. var. Kima).Am-EurasianJAgricEnvironSci3(5):697-702

KreyT,CausM,BaumC,RuppelS,Eichler-LöbermannB(2011)Interactiveef-fectsofplantgrowth-promotingrhizobacteriaandorganicfertilizationonPnutritionofZea maysL.andBrassica napusL..JPlantNutrSoilSci174:1-12

KuznetsovVlV,ShevyakovaNI(1999)Prolineunderstress:biologicalrole,me-tabolism,andregulation.RussJPlantPhysiol46(2):305-320

LiSM,LiL,ZhangFS,TangC(2004)Acidphosphataseroleinchickpea/maizeintercropping.AnnBot94(2):297-303

LiuF,StützelH(2004)Biomasspartitioning,specificleafarea,andwateruseefficiencyofvegetableamaranth(Amaranthusspp.)inresponsetodroughtstress.SciHortic102:15-27

LookmannR,VanderweertN,MerckxR,VlassakK(1995)Geostatisticalassess-mentof the regionaldistributionofphosphate sorption capacityparam-eters(FeoxandAlox)innorthernBelgium.Geoderma66:285-296

MaZ,BielenbergDG,BrownKM,LynchJP(2001)Regulationofroothairden-sity by phosphorus availability inArabidopsis thaliana. PlantCell Environ24:459-467

MüllerT,LüttschwagerD,LentzschP(2010)Recoveryfromdroughtstressattheshootingstageinoilseedrape(Brassica napus).JAgronCropSci196:81-89

NuruzzamanM,LambersH,BollandMDA,VeneklaasEJ(2006)Distributionofcarboxylatesandacidphosphataseanddepletionofdifferentphosphorusfractionsintherhizosphereofacerealandthreegrainlegumes.PlantSoil281:109-120

C. Brandt, C. Balko, B. Eichler-Löbermann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)317-326 325

OjoOD, Akinrinde EA, AkorodaMO (2010) Residual effects of phosphorussourcesingrainamaranthproduction.JPlantNutr33:770-783

PageAL,MillerRH,KeeneyDR(1982)Methodsofsoilanalysis:Part2:chemicalandmicrobiologicalproperties.MadisonWis:AmSocAgron,Agronomy9,2

PinkertonA,SimpsonJR(1986)Interactionsofsurfacedryingandsubsurfacenutrientsaffectingplant-growthonacidsoilprofilesfromanoldpasture.AustJExpAgric26:681-689

RamaekersL,RemansR,RaoIM,BlairMW,VanderleydenJ(2010)Strategiesforimprovingphosphorusacquisitionefficiencyofcropplants.FieldCropsRes117:169-176

RodriguezD,GoudriaanJ,OyarzabalM,PomarMC(1996)Phosphorusnutriti-onandwaterstresstoleranceinwheatplants.JPlantNutr19:29-39

RömerW(2006)NeuereErkenntnissezurPhosphataufnahmevonPflanzen–Literaturbefunde.ArchAgronSoilSci52(1):1-17

SamarahN,MullenR,CianzioS(2004)Sizedistributionandmineralnutrientsofsoybeanseedsinresponsetodroughtstress.JPlantNutr27:815-835

SchiemenzK,Eichler-LöbermannB(2010)Biomassashesandtheirphosphorusfertilizingeffectondifferentcrops.NutrCyclAgroecosyst87:471-482

SchillingG,KerschbergerM,KummerKF,PeschkeH(2000)PflanzenernährungundDüngung.Stuttgart:Ulmer,464p

SchittenhelmS(2010)Effectofdroughtstressonyieldandqualityofmaize/sunflowerandmaize/sorghumintercropsforbiogasproduction.JAgrono-JAgrono-myCropSci196:253-261

SchoumansOF(2000)Determinationofthedegreeofphosphatesaturationinnon-calcaroussoils.SouthernCooperativeSeriesBulletin396:31-34

SchwertmannU(1964)DifferenzierungderEisenoxidedesBodensdurchEx-durchEx-traktionmitAmmoniumoxalatlösung.ZPflanzenernährBodenkd105:194-202

Shubhra,DayalJ,GoswamiCL,MunjalR(2004)Influenceofphosphorusap-plicationonwaterrelations,biochemicalparametersandgumcontent inclusterbeanunderwaterdeficit.BiolPlant48(3):445-448

SingBR,SingDP (1995)Agronomicandphysiological responseof sorghum,maizeandpearlmillettoirrigation.FieldCropsRes42:57-67

SomalTLC,YapaPAJ(1998)Accumulationofprolineincowpeaundernutrient,drought,andsalinestresses.JPlantNutr21(11):2465-2473

StoddardFL,BalkoC,ErskineW,KhanHR,LinkW,SarkerA(2006)Screeningtechniquesandsourcesofresistancetoabioticstressesincool-seasonfoodlegumes.Euphytica147:167-184

TabatabaiMA,BremnerJM(1969)Useofp-nitrophenylphosphateforassayofsoilphosphataseactivity.SoilBiolBiochem1:301-307

TarafdarJC,ClaassenN(2005)Preferentialutilisationoforganicandinorganicsourcesofphosphorusbywheatplant.PlantSoil275:285-293

VanderPaauwF(1971)Aneffectivewaterextractionmethodforthedetermi-nationofplant-availablesoilphosphorus.PlantSoil34:467-481

WangL,deKroonH,SmitsAJM(2007)Combinedeffectsofpartialrootdryingandpatchyfertilizerplacementonnutrientacquisitionandgrowthofoil-seedrape.PlantSoil295:207-216

WangX, TangC,GuppyCN, Sale PWG (2008) Phosphorus acquisition cha-racteristics of cotton (Gossypium hirsutum L.), wheat (Triticum aestivum L.)andwhitelupin(Lupinus albusL.)underPdeficitconditions.PlantSoil312:117-128

WittenmayerL,MerbachW(2005)Plantresponsestodroughtandphospho-rusdeficiency:contributionofphytohormonesinroot-relatedprocesses.JPlantNutrSoilSci168:531-540

YadavRS,Tarafdar JC (2001) Influenceoforganicand inorganicphosphorussupplyonthemaximumsecretionofacidphosphatasebyplants.BiolFertilSoils34:140-143

ZhangFS,MaJ,CaoYP(1997)Phosphorusdeficiencyenhancesrootexudationoflow-molecularweightorganicacidandutilizationofsparinglysolublein-organicphosphatesbyradish(Raghanus satiuvsL.)andrape(Brassica napus L.)plants.PlantSoil196:261-264

326

U. Dämmgen, W. Brade, J. Schulz, H. Kleine Klausing, N. J. Hutchings, H.-D. Haenel, C. Rösemann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)327-342

327

The effect of feed composition and feeding strategies on excretion rates in German pig production

UlrichDämmgen*,1WilfriedBrade**,2JoachimSchulz***,3HeinrichKleineKlausing****,4NicholasJ.Hutchings*****,5

Hans-DieterHaenel*,andClausRösemann*

*1 JohannHeinrichvonThünenInstitute,InstituteofAgriculturalClimate Research,Bundesallee50,38116Braunschweig,Germany

**2 University of Veterinary Medicine Hannover, Institute for Animal BreedingandGenetics,Buenteweg17p,30559Hannover,Germany

***3 Landwirtschaftskammer Niedersachsen, Außenstelle Lingen, Am Hundesand12,49809Lingen,Germany

****4 Deuka-DeutscheTiernahrungCremerGmbH&Co.KG,Weizenmüh- lenstraße20,40221Düsseldorf,Germany

*****5University of Aarhus, Dept. of Agroecology, Faculty of Agricultural Sciences,POBox50,ResearchCentreFoulum,8830Tjele,Denmark

Abstract

Inorderto improvethemethodsandupdatethedatafor theGermanagricultural emission inventory, a surveywasmadeamongpignutritionexpertstoobtainrepresen-tativedietcompositionsandfeedingstrategies.Theanaly-sis shows that the introductionof phase feeding resultsin reduced excretion rates of volatile solids.Contrary toexpectations,thedirecteffectonallotherexcretionratesis comparatively small. However, phase feedingwith itstypicalall-in-all-outmanagementresultsinextendedpro-duction cycles as fattening of new animal groups com-mencesaftercleansinganddisinfection,andthesedonotcommencebeforethelastanimallefttherespectivecom-partment.Thisleadstoareductionofemissionsperplace.Theeffectofdietsadjustedtocrudeproteindemands isobvious.Improvementofstandarddietisaclearoptiontoreduceemissions.As the emissions of methane from manure manage-

ment,aswellasthoseofallnitrogenspecies,aredirectlyrelated to the respective amounts excreted, the calcula-tionsusingdetailedinformationonfeedcompositionwillresultinreducedemissionratesfrompigproduction.

Keywords: pigs, feed, phase feeding, production cycles, excretion, methane, volatile solids, nitrogen, TAN

Zusammenfassung

Der Einfluss von Futterzusammensetzung und Fütte-rungsstrategien auf die Ausscheidungsraten in der deutschen Schweineproduktion

Zur methodischen Verbesserung und Aktualisierungder deutschen landwirtschaftlichen Emissionsinventarefür Schweine wurden repräsentative Futterzusammen-setzungenundDaten zu Fütterungsstrategienbei Fütte-rungsexpertenerfragt.DieAuswertungzeigt,dassmitderEinführungderPhasenfütterungdieAusscheidungenvonumsetzbaremKohlenstoff (volatile solids) verringertwer-den.DerdirekteEinflussaufalleanderenAusscheidungenist wider Erwarten gering. Bedingt durch das Mastma-nagement der Rein-Raus-Methode verlängern sich dieProduktionszyklen.EineneueTiergruppekannersteinge-stalltwerden,wenndasletzteTierdasStallabteilgeräumthatunddieReinigungundDesinfektionerfolgt ist.Diesverringert die Emissionenpro Platz erheblich.Der EffektvonN-angepassterFütterungistklarzuerkennen,ebensodasPotential,dasbeiverbesserterStandardfütterungnochausgeschöpftwerdenkann.Da die Mengen der Ausscheidungen linear die Men-

ge der Emissionen von Methan aus dem Lager sowiesämtlicher Stickstoff-Spezies beeinflusst, werden die Be-rechnungen unter Verwendung detaillierter Futterzu-sammensetzungen zu niedrigeren Emissionen aus derSchweine-Produktionführen.

Schlüsselwörter: Schweine, Futter, Phasenfütterung, Pro-duktionszyklen, Ausscheidung, Methan, „volatile solids“, Stickstoff, TAN

328

1 Introduction

Pigproduction isan important sector inGermanagri-culture.Itisalsoakeysourceofgreenhousegasandam-moniaemissions.Duringthepastdecades,methodsinpigproductionhavechanged.Thishasbeenduetochangesingenetics,feeding,housing,andmanuremanagement.AccordingtoGoodPracticeRules,emissionreportinghastoreflectthesechangesasfaraspossible.Changesingeneticshavebeenreflectedintheperfor-

mancedatausedtodescribeenergyintake(Haeneletal.,2011).Housingandmanuremanagementaswellastheroleofairscrubbershavebeendealtwithinrecentpub-lications (Dämmgenetal.,2010;2011a,b).Changes infeedingpracticeshavenotbeentakenintoaccountyet.Thepurposeofthisworkisthecompilationofregional

dataonfeedcompositionandfeedingregimes inawaythatallowstheirincorporationintoemissioninventories.In order to illustrate the effects of changing feeding

practices,thefeedintakeratesandexcretionratesarecal-culatedforstandardanimals(seebelow).

2 Modelling procedures and data requirements

Thefirststepinthecalculationofemissionsfromanimalhusbandryistheassessmentofenergyrequirementsandfeedintakerates.Bothguidancedocuments(IPCC,1996;2006;EEA,2009)presupposethatanimalsarefedaccord-ingtoenergyrequirements.Thesecondstepisthecalcula-tionofrelevantexcretionrates.Methane(CH4)isdirectlyreleasedasaconsequenceofentericfermentationinthedigestivetract.Excretionsofvolatilesolids(VS)leadtotheemissionsofCH4fromthestorageofanimalfaeces.Excre-tionoftotalnitrogen(N)andtotalammoniacalnitrogen(TAN)govern the releaseofammonia (NH3),nitrousandnitricoxides(N2O,NO),anddi-nitrogen(N2)intheanimalhouse,duringmanurestorageandduringandafteritsap-plication.Here,theguidancedocumentsoutlinethepro-cedure;theyalsosupposetheuseofnationalapproachesanddataasfaraspossible.

2.1 Energy intake rates

Energyrequirementsaretheentitiesgoverningfeedin-takerates.TheGermansystemmakesuseofthemetabo-lizable energy (ME) requirements that are calculated ac-cordingtoFlachowskyetal.(2006)asdescribedinHaeneletal.(2011).Themethodologydistinguishesbetweenthe following

subcategoriesoflivestock:Sows and suckling pigsaretreatedtogether.Energy

requirementsarecalculatedfortwogravidityphases,forthelactatingperiodandtheperiodbetweenweaningand

mating. Thenumberofpiglets raised, their finalweightandthemeanweightofthesowaretakenintoaccount.Thestandard sowusedinthisworkhasameanweight

of200kganimal-1.Noweightgainisconsidered.23pig-letsareraisedandweanedataweightof8.5kganimal-1.

Weaners, fattening pigs and boars(maturemalesforreproduction)aretreatedinasimilarmanner.Theirweightandweightgainsareconsideredasdriversforenergyre-quirements.FordetailsseeHaeneletal.(2011).Thestandard weanershaveameanweightgainof410

ganimal-1d-1andafinalweightof28.5kganimal-1.Thenumberofproductioncyclesperyeartakesaserviceanddisinfectionperiodof8dround-1intoaccount.

Standard fattenersareassumedtohaveameanweightgainof750ganimal-1d-1andafinalweightof110kganimal-1.Serviceanddisinfectionperiodsarevariable.

Standard boarshaveameanweightof180kganimal-1.Aweightgainisnottakenintoaccount.

2.2 Feed intake rates and feed properties

Inadditiontothedifferentiationofsubcategories,feed-ing-phases1,

1 A feeding-phase is defined as a period duringwhich the composition ofadietiskeptunchanged.Bothbeginningandendofafeeding-phasearedefinedbyanimalweights.

andadministrative region (e.g. federal stateor–withinNiedersachsen(LowerSaxony)–ruraldistricts)aretakenintoaccount.Unlessstatedotherwise,variablesshould be subscripted accordingly; a given variable would therefore relate to livestock subcategory i in thefeedingphasejandfortheregionk.Anyelementofanequationthatisconstantacrosslivestockcategory,feedingphaseandregionisindicatedasconstant.

Calculation of weighted means. The livestockdietscommonlyconsistofamixtureofconstituents.Thechar-acteristicsofthecompletediet(specificMEcontentetc.)are calculatedusingaweightedaverage, so for agivencharacteristic in a diet containing constituents, thevalueforthecompletedietis:

� �¦

� (1)

where weightedmeanofagivencharacteristicZ

valueofthecharacteristicforthenthconstituent

proportion that thenth constituent contributes tothemassofthecompletediet(inkgkg-1)

and

¦

¦

(1a)

U. Dämmgen, W. Brade, J. Schulz, H. Kleine Klausing, N. J. Hutchings, H.-D. Haenel, C. Rösemann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)327-342

329

Feed intake rates(drymatter,DM)arededucedfromenergyintakeratesaccordingtoEquation(2):

K (2)

where

feedintakerate(DM)forananimalsub- categoryiinafeedingphasejandare- gionk(inkganimal-1d-1DM)

ME requirements of an animal sub- categoryiinafeedingphasejandare- gionk(inMJanimal-1d-1)

specificMEcontentoffeedforanani- mal subcategory i in a feedingphase j andaregionk(inMJkg-1)

Nitrogen intake ratesareobtainedbycombiningfeedintakerateswithNcontentsofthefeedconstituents:

K

K� (3)

where

rateofNintake(drymatter)foranani- mal subcategory i in a feedingphase j andaregionk(inkganimal-1d-1DM)

metabolizable energy requirements for an animal subcategory i in a feeding phasejandaregionk(inMJanimal-1d-1)

specificMEcontentoffeedforanani- mal subcategory i in a feedingphase j andaregionk(inMJkg-1)

mean N content of feed of an animal subcategoryiinafeedingphasejanda regionk(inkg-1kg-1)

ThemeanNcontentsareweightedmeansobtainedinanalogytoEquations(1)and(1a).

Mean feed properties(suchasmeangrossenergycon-tents ,meanashcontents arealsoweightedmeans calculated from the respective feed constituents’propertiesasinEquation(1).Withfewexceptions,standardspecificME,GE,N,and

ashcontentsanddigestibilitiesareobtainedfromJentschet al. (2004), crude protein (XP) contents from the listsprovidedbyLfL(2009)andDLG(2011).Therelevantpropertiesofthedietconstituentsconsid-

eredarelistedinTable1.Regional feed compositions were supplied by experts

(seeChapter3).

2.3 Methane excretion from enteric fermentation

IPCC (1996) relates the amount ofCH4 released fromentericfermentationtothegrossenergy(GE)intake.Withdata available for German pig production this relationreads:

DK

KK

��� (4)

where

rateofCH4excretion(emission)fromentericfer- mentation(inkgplace-1a-1CH4) intakerateofmetabolizableenergy(inMJplace-1d-1) MEcontentoffeed(inMJkg-1) GEcontentoffeed(inMJkg-1) methaneconversionrate( =0.006MJMJ-1) energycontentofmethane( =55.65MJ(kgCH4)

-1) timeunitsconversionfactor( =365da-1)

2.4 Volatile solids excretion rates

VSexcretionratesarederivedfromtheintakeratesofmetabolizableenergy,theenergy,andtheashcontentsoffeedandthedigestibilityoforganicmatter,asexpressedinEquation(5)2.

2 ThisapproachdiffersfromthemethodologypreviouslyusedinGermanin-ThisapproachdiffersfromthemethodologypreviouslyusedinGermanin-ventories(Rösemannetal.,2011).FordetailsseeDämmgenetal.(2011a).

� � � � ���� K

(5)

where volatile solids excretion rate with faeces (in kg

place-1a-1) intakerateofmetabolizableenergy(inMJplace-1a-1) MEcontentoffeed(inMJkg-1)

ashcontentoffeed(inkgkg-1) apparentdigestibilityoforganicmatter(inkgkg-1)

2.5 Nitrogen excretion rates

ThegeneralNbalanceisusedtoassesstheratesofover-allNexcreted:

���� K

K (6)

where rateofNexcreted(kgplace-1a-1N) MEintakeratewithfeed(kgplace-1a-1N)

-1 MEcontentoffeed(inMJkg ) Ncontentoffeed(inkgkg-1),derivedfromXP

content

330

rateofNexcretedwithmilk(kgplace-1 -1a N) rateofNretainedintheanimal(kgplace-1a-1N) rateofNinoffspringproduced(kgplace-1a-1N)

and

KK (6a)

where Ncontentoffeed(inkgkg-1) crudeproteincontentoffeed(inkgkg-1) Ncontentofcrudeproteininfeed( =1/6.25kgkg-1)

Forsowswithsuckling-pigsml is ignoredintheinven-toryas theNbalancecovers theunitofasowwithherlitter. Also, for sows,meanweight gains are not takenintoaccount.Hence, iszeroforsows.TheNcontentofgrowingpigsis0.0256kgkg-1.

2.6 Total ammoniacal nitrogen excretion rates

It is assumed that TAN is excreted with urine only,whereasallorganicNiscontainedinfaeces3.

3 ThemethodusedinRösemannetal.(2011)wasslightlymodifiedbyreplac-ThemethodusedinRösemannetal.(2011)wasslightlymodifiedbyreplac-ingthedigestibilityofenergybythatofN.

4 RAM:Rohprotein-angepassteMischung:mixtureadjustedtocrudeproteindemands

����� KK

(7)

where rateofNexcretedwithurine(kgplace-1a-1N) MEintakeratewithfeed(kgplace-1a-1N) MEcontentoffeed(inMJkg-1) Ncontentoffeed(inkgkg-1) apparentdigestibilityofN(inkgkg-1) rateofNexcretedwithmilk(kgplace-1a-1N) rateofNretainedintheanimal(kgplace-1a-1N) rateofNinoffspringproduced(kgplace-1a-1N)

3 Data base

Asurveywasmadein2010toprovideinformationonfeedsforsowswithpiglets,weaners,fatteners,andboars(forreproduction).Thissurveyprovidedinformationabouttypical animal feed compositions among regions aswellas on the frequency distribution of feeding phases, theshareofdietswithreducedNcontents(RAMfeed4),andthenumberofanimal roundsperyearforeachGermanfederalstateandeachyearfrom1990to2009.

3.1 Feed composition

3.1.1 Results of the survey

Asurveywasmadetoassesstypicalfeedcompositionsforallregionalfeedtypes.Asarule,thelocalagriculturaladvisorsprovidedvariousdietsforeachpigsubcategory.So,inall,288dietsweredescribed,ofwhich86werefedtosows,66toweanersand122tofatteningpigs.Boarswerenormallyfedonsowfeed.ThespatialresolutionwastoreflectthevariabilityinGermanpigproductionthatisobviouslygovernedbysoilpropertiesandmarketsaswellastradition.ForNiedersachsen,thefederalstatewiththehighestpigdensity,11regionswereidentifiedwherethefeedcompositionwaslikelytovary.Allotherfederalstateswereassumedtobehomogeneouswithrespecttotheirpigfeedcompositionandfeedingstrategy.Someadvisorsconsideredtheirinformationconfidential.

Hence,resultswillbeanonymized.

3.1.2 Gap filling

One federal state did not provide data. Here, thosedatafromtheneighbouringfederalstateswereusedthatwouldresultinthemostunfavourableexcretionrates.Thiswastoavoidunderestimationofemissions.For thecity statesofHamburg,Bremen (withBremer-

haven), and Berlin data for Schleswig-Holstein, Nieder-sachsen, and Brandenburgwere used, respectively. Saa-rlandwasdescribedinthesamewayasRheinland-Pfalz.

3.1.3 Temporal representativeness

Thecompositionoffeedsisassumedtohavechangedonlytoalesserextent.From1996onwards,theuseofgraininthefeedmanu-

facturingindustryhassteadilyincreasedfrom35percentinaverageoverallkindoffeedvarietiesto44percent(DVT,2011).Grainreplacedstarch-richby-productslikemanioc,importedfromthirdcountries,aswellasby-productsfromthe grain-milling industry likemaize gluten feed. InDe-cember2000 theuseofby-products fromanimaloriginwhichwasusedasproteinandenergysourceinsomefeedforpigsandpoultrywasbannedbecauseoftheBSEcrisis.Thesefeedstuffswerereplacedbyanincreaseduseof,forinstance,soyabeanmeal.Figure 1 illustrates that the main properties have

changedlittleoverthelasttwodecades.

U. Dämmgen, W. Brade, J. Schulz, H. Kleine Klausing, N. J. Hutchings, H.-D. Haenel, C. Rösemann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)327-342

331

10

11

12

13

14

15

1990 1995 2000 2005 2010Year

ME

conte

nt [M

J kg

]-1

mean min max

1990 1995 2000 20102005Year

1990 1995 2000 20102005Year

1990 1995 2000 20102005Year

12

14

16

18

20

XP

conte

nt [g

kg

]-1

mean min max

mean min max mean min max

ME

conte

nt [M

J kg

]-1

XP

conte

nt [g

kg

]-1

8

9

10

11

12

13

14

10

12

14

16

18

Figure1

Temporal variationofMEandXP contentsof various feeds.Above: fatteningpig feeds;below: farrowing sow feeds.Data courtesyofK.-H.Grünewald,contentsbefore2000fromalimitednumberofsamples,dataafter2000fromabout300to250and140to200samplesperyearforfatteningpigsandsows,respectively.

3.2 Feed properties

3.2.1 Properties of feed constituents

BasedontheequationsprovidedinChapter2,thecal-culationofexcretionratesforCH4,VS,N,andTANpresup-posesknowledgeofthefollowingfeedproperties• metabolizableenergycontent, ,forallanimals(feedintakerates)

• gross energy content, (assessment of emissionsfromentericfermentation)

• digestibilityfororganicmatter, ,(assessmentofVSexcretionrates)

• crudeproteincontent, (Nintakerate)• digestibility of N, (assessment of TAN excretionrates)

InEurope,propertiesandcompositionofcommoditieshavetobedeclaredtosomeextent(EC,2002).Thiscov-ersthepercentagesofpigfeedconstituentsaswellasthemeanME,XP,andashcontentsofthemix.Propertiesoffeedconstituentscanbeobtainedfromvariousdatacol-lations:

• DLG(2005)isconsideredtobetheofficialexpertjud-gementforGermanyandnationalconsent (Spiekers,headofthegroupofauthors,pers.comm.).Table3ainDLG(2005)isconfinedtothemostimportantfeedandcontainsDM,ME,andcrudeprotein(XP)contents.

• LfL(2009)isanalmostcomprehensivedatabase.TheinformationusedforthisworkcomprisestheDM,ME,andXPcontents.

• KTBL(unpublished)usesacollationoffeedpropertiesthatcontainsthedigestibilities and inadditiontoDM,ME,andXPcontents.

• Jentschetal.(2004)isacomprehensiveandveryde-taileddatabase.ApartfromGE,DE,ME,andashcon-tentsitprovidesinformationonthedigestibilities ,

and .

3.2.2 Harmonization and data gap closing for feed con-stituents

Thebackboneof Table1 is thedataprovidedby Jen-tschetal.(2004).Inordertomeetthe“official”informa-tioninDLG(2005),weightedmeanshadtobeproducedfromJentschetal.(2004)data,suchasamixtureofvari-

332

ouswheatqualities(wheat,fullgrains,55%;wheat,fullgrains,proteinrich,25%;wheat,flatgrains,20%).Thisappliestogreenmeal,barley,wheatandoat,wheatandryebrans,rapeseedexpeller,andfishmeal.For some feed constituents (soya and rape seed oils)

somepropertiescouldbeextractedfromDLGFuttermit-telnet(DLG,2011).Propertiesofcornsteepcouldbededucedfrom infor-

mationprovidedbythemanufacturer(Beuker,undated).

Table1:

Nutritionalpropertiesoffeedconstituentsinpigproduction.

DLG/LfL Jentschetal.

Feedconstituent

English German MJkg-1 % kgkg-1 MJkg-1 kgkg-1 MJkg-1 kgkg-1 MJMJ-1 kgkg-1 kgkg-1

greenmeal Grünmehl 7.72 18.71 0.026 7.76 18.24 0.097 0.54 0.57 0.48

wheat Weizen 15.45 13.75 0.022 15.45 18.51 0.027 0.85 0.88 0.83

triticale Triticale 12.73 12.05 0.019 15.59 18.26 0.021 0.87 0.90 0.82

rye Roggen 15.34 10.23 0.016 15.19 18.29 0.021 0.85 0.88 0.76

barley Gerste 14.43 12.39 0.020 14.57 18.46 0.025 0.81 0.84 0.83

oat Hafer 12.73 12.05 0.019 12.72 19.09 0.037 0.68 0.70 0.79

CCM CCM 14.89 10.00 0.016 14.61 18.91 0.020 0.80 0.82 0.76

maize Mais 16.02 10.57 0.017 16.00 18.88 0.017 0.86 0.89 0.79

maizeflakes Maisflocken 16.02 10.57 0.017 16.00 18.88 0.017 0.86 0.89 0.79

millet Hirse 14.67 12.95 0.021 15.80 18.68 0.019 0.86 0.90 0.75

linseed Leinsamen 18.33 24.84 0.040 20.00 26.75 0.050 0.81 0.79 0.86

potatopeel Kartoffelschalen 13.97 15.45 0.025 11.16 17.06 0.075 0.71 0.76 0.20

potatochips Kartoffelchips 15.50 0.014 15.61 0.045 0.90 0.94 0.65

sugarbeetpulp Trockenschnitzel 9.04 10.04 0.016 8.98 18.02 0.055 0.74 0.79 0.38

sugarbeetpulpwithmolasses Melasseschnitzel 9.77 0.017 17.49 0.050 0.77 0.82 0.42

bakerywaste Backabfälle 16.65 12.09 0.019 14.38 19.26 0.030 0.80 0.83 0.80

wheatbran Weizenkleie 9.43 16.02 0.026 9.46 18.91 0.064 0.59 0.60 0.70

ryebran Roggenkleie 10.09 16.36 0.026 10.06 13.13 0.068 0.63 0.66 0.72

oatflakes Haferflocken 16.56 12.86 0.021 16.32 19.04 0.025 0.89 0.91 0.90

oatbran Haferschälkleie 6.20 7.49 0.012 6.76 18.76 0.055 0.39 0.40 0.55

wheatglutenfeed Weizenkleber 10.87 0.023 20.26 0.030 0.66 0.68 0.70

maizeglutenfeed Maiskleberfutter 12.15 26.16 0.042 11.72 19.11 0.045 0.68 0.70 0.65

distillersdriedgrainswithsolubles Weizenschlempe 11.33 36.93 0.059 11.06 20.05 0.065 0.70 0.71 0.76

maizestarch Maisstärke 16.81 0.001 17.30 0.010 0.95 0.98 0.00

maizegerms Malzkeime 8.68 29.57 0.047 11.08 18.65 0.066 0.69 0.71 0.72

applepomace Apfeltrester 6.06 0.009 19.23 0.030 0.43 0.43 0.00

molasses Melasse 13.28 12.84 0.021 12.79 15.23 0.110 0.90 0.93 0.30

peanutoil Erdnussöl 36.65 0.006 39.80 0.000 0.97 0.98 0.00

soyaoil Sojaöl 37.36 0.00 0.000

rapeseedoil Rapsöl 36.62 0.00 0.000

sunfloweroil Sonnenblumenöl 36.62 0.00 0.000

sugar Zucker 15.16 1.45 0.002 14.75 16.00 0.000 0.95 0.96 0.00

peas Erbsen 15.68 25.11 0.040 15.63 18.75 0.038 0.85 0.89 0.88

Some less frequently used feed constituentswere leftwithout any or an inconsistent data set. They were re-placedbysimilarconstituents:• maizeflakesbymaize(allproperties)• rapeseedandsunfloweroilsbysoyaoil(digestibilitiesonly)

• soyaproteinbysoyabeans(allproperties)• soyapulpbylegumeseedhulls(allproperties)• fishoilbyfishjuice(allproperties)• lignocellulosebygrainstraw(allproperties)• riceglutenfeedbywheatglutenfeed(allproperties)• palmbutterbypeanutoil(allproperties)

U. Dämmgen, W. Brade, J. Schulz, H. Kleine Klausing, N. J. Hutchings, H.-D. Haenel, C. Rösemann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)327-342

333

DLG/LfL Jentschetal.

Feedconstituent

English German MJkg-1 % kgkg-1 MJkg-1 kgkg-1 MJkg-1 kgkg-1 MJkg-1 kgkg-1 kgkg-1

fababean Ackerbohne 14.77 29.77 0.048 14.84 18.95 0.040 0.83 0.85 0.85

soyabean Sojabohne 17.57 40.43 0.065 18.45 23.96 0.050 0.83 0.86 0.89

soyaprotein Sojaeiweißkon-zentrat

17.57 40.43 0.065 18.45 23.96 0.050 0.83 0.86 0.89

linseedexpeller Leinexpeller 12.08 37.49 0.060 13.51 20.69 0.065 0.75 0.76 0.82

rapeseedexpeller Rapsexpeller 14.13 36.37 0.058 13.19 20.28 0.080 0.75 0.75 0.81

soypulp Sojaschalen 7.52 12.78 0.020

rapeseedextractionmeal Rapsextraktions-schrot

11.24 39.89 0.064 12.08 19.24 0.085 0.73 0.73 0.81

sunflowerextractionmeal Sonnenblumen-extraktionsschrot

11.99 45.49 0.073 10.79 19.55 0.070 0.63 0.63 0.79

soyabeanextractionmeal48%XP

Sojaextraktions-schrot48%,getoastet

16.18 54.83 0.088 15.77 20.05 0.065 0.90 0.91 0.92

soyabeanextractionmeal44%XP

Sojaextraktions-schrot44%,getoastet

14.66 50.23 0.080 14.82 19.96 0.065 0.88 0.89 0.89

potatoprotein Kartoffeleiweiß 18.45 83.50 0.134 18.63 22.46 0.024 0.91 0.90 0.92

sweetwhey Molke,Süß-,frisch

14.06 13.64 0.022 14.72 16.07 0.088 0.93 0.96 0.90

acidwhey Molke,Sauer-,frisch

13.33 15.00 0.024 14.31 15.91 0.115 0.90 0.95 0.90

wheyprotein Molkeneiweiß,frisch

16.00 0.114 19.56 0.160 0.92 0.91 0.91

skimmedmilkpowder Milchprodukte(Magermilch-pulver)

15.47 0.060 17.72 0.081 0.93 0.94 0.91

wheyconcentrate Molke,Süß-,getrocknet

13.92 0.021 15.71 0.095 0.92 0.94 0.87

fishmeal64%XP Fischmehl64%RP

15.00 67.78 0.108 11.98 18.84 0.205 0.72 0.71 0.72

yeast Bierhefe,Wein-hefe(Vinasse)

13.86 52.11 0.083 14.23 20.05 0.085 0.69 0.68 0.75

cornsteep Maisquellwasser Beu-ker

13.40 43.00 0.069 0.019

fishoil Fischöl 0.000 0.000

lignocellulose Lignocellulose 0.001 0.030

riceglutenfeed Reiskleber

palmbutter Pflanzenfett

formicacid Ameisensäure 5.54 0.000 5.54 0.000 1.00 1.00 0.00

propionicacid Propionsäure 21.81 0.000 21.81 0.000 1.00 1.00 0.00

calciumphosphate Calciumphosphat 0.00 0.000 0.00 1.000 0.00 0.00 0.00

lime(calciumcarbonate) KohlensaurerKalk 0.00 0.000 0.00 1.000 0.00 0.00 0.00

sodiumbicarbonate Natriumhydro-gencarbonat

0.00 0.000 0.00 1.000 0.00 0.00 0.00

salt Viehsalz 0.00 0.000 0.00 1.000 0.00 0.00 0.00

Darkgraycellsindicatedatagaps.

334

3.2.3 Gap closure for a missing diet digestibility of organic matter

Onefederalstatedidnotreportfeedcompositiondatabutoverallfeedproperties.Thesedidnotcoverdigestibil-ityofOM.ThedietdigestibilityofOMcannotbederivedfrom the digestibility for energy by a simple regressionanalysis (seeFigure2).Hence,thereporteddigestibilitiesforenergywereusedasasubstitute.

0.75

0.80

0.85

0.90

0.95

0.75 0.80 0.85 0.90 0.95Digestibility [MJ MJ ]X

-1

Dig

est

ibili

ty[k

g k

g]

XD

om

-1

Figure2:DE

Comparisonbetweenthedietdigestibilitiesforenergy andorga-nicmatter .DatapairscalculatedforthevariousexemplarGer-mandistricts.

3.2.4 Exemplary feed composition and properties

Theexpertscommunicatedfeedcompositionsandprop-ertiesaslistedwiththeadvicenotes.Theweightedmeanwasformedifmorethanonefeedcompositionwasavail-able.Table2showsanexample.

Table2:

Compositionoffatteningpigfeedsinadistrict.FeedsforfatteningpigsinSchleswig-Holstein,weights45to85kganimal-1.Feedpropertiesrelatedtofreshmatter(FM)(DMcontentofFM0.88kgkg-1).

feedconstituent feed1 feed2 feed3 feed4 feed5 mean unit

barley 25 25.2 26.4 20 28 24.9 %

triticale 0 0 0 5 5 2.0 %

wheat 40 54.2 43.8 49 42 45.8 %

wheatbran 2.4 0 4.3 1 0 1.5 %

maize 3.5 0 0 0 0 0.7 %

millet 5.1 0 0 0 0 1.0 %

rapeseedextractionmeal 2 2 4.3 0 0 1.7 %

rapeseedexpeller 6 6 2.5 8 8 6.1 %

soyabeanextractionmeal48%XP 11 10 14 13.4 13.1 12.3 %

molasses 0.5 0.4 1.7 0 0 0.5 %

palmbutter 1.4 0.5 2.1 0.5 0.9 1.1 %

lime(calciumcarbonate) 1.17 1.1 1.1 1.13 1.12 1.1 %

calciumphosphate 0.12 0.3 0.1 0.13 0.16 0.2 %

salt 0.39 0.4 0.4 0.41 0.45 0.4 %

weightingfactor 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2

MEcontent 13.4 13.4 13.4 13.4 13.4 13.4 MJkg-1

XPcontent 0.170 0.175 0.17 0.17 0.171 kgkg-1

ashcontent 0.047 0.047 0.047 0.047 0.047 0.047 kgkg-1

U. Dämmgen, W. Brade, J. Schulz, H. Kleine Klausing, N. J. Hutchings, H.-D. Haenel, C. Rösemann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)327-342

335

3.3 Feeding strategies

Forsowsandweaners,singleandtwo-phasefeedingsareconsidered. Fatteningpigsareassumed tobe fed inone, twoor threephases; bigmodernenterprises feed-ingcontinuouslyvaryingfeedsareincludedinthree-phasefeeding. InNiedersachsen, special diets are fedwith re-duced N contents. An example result of the inquiry isshowninTable3.

Table3:

Fatteningpigs–feedingstrategies(%ofanimalplaces).ExampleresultsobtainedforEmslandruraldistrict.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

1phase 30 25 20 15 10 5 5 5 5 5

2phases 65 66 67 68 69 70 70 70 70 70

ofwhichNreduced 0 0 5 7.5 10 12.5 15 20 25 25

3phases 5 9 13 17 21 25 25 25 25 25

ofwhichNreduced 0 0 5 7.5 10 12.5 15 20 25 25

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

1phase 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

2phases 70 65 60 55 50 45 45 45 45 45

ofwhichNreduced 30 40 50 60 70 70 75 80 85 85

3phases 27 32 37 42 47 52 52 52 52 52

ofwhichNreduced 30 40 50 60 70 70 75 80 85 85

3.4 Animal rounds

Adistinctionismadebetweentheassessmentsofani-mal rounds for single and multi-phase feeding. Expertsagreeonthefactthat,insinglephasefeeding,ithadbeenGermanpracticetoreplaceanimalswithoutthethoroughcleansingprocedurethathasbecomestandardfor“all-in-all-out”productionintwo-andthree-phasefeeding.Theyalsoagreethatinsinglephasefeedingthemeandurationoftheperiodduringwhichtheplaceisempty,isabout5dround-1(seealsoKTBL,2006,pg,503).Thisisassumedtobeconstantoverthewholeperiodconsidered.Incontrastmulti-phase feeding is typically related to“all-in-all-out”production.Here,service,cleansing,anddisinfectionvarywithtime.

3.4.1 Expert judgement

Germanexpertswereaskedtocontributethetimeseriesofanimalroundsfortheirrespectiveregion.ResultsfromalmostallGermanfederalstatescouldbeobtained.Somedatawasextractedfromreportsofbreeders’institutions,

otherwasderivedfromweightandweightgaindataandlocaltimesforservice,cleansing,anddisinfection.Assomeofthedatawerecommunicatedconfidentially,theresultsshowninTable4havetobepresentedanonymously.

3.4.2 Data gap closure

Numbersofanimalroundsarerequiredforeachsinglefederal stateascomplete timeseries.However, someofthetimeserieswereincomplete.Theanalysisofthedata

providedbytheexpertsrevealedthattheassumptionofalinearreductionofthetimespanduringwhichplaceswereemptyforanyreasonfrom22dround-1in1990and15dround-1resultedinthesmallestscatter.Hence,thesetimespans incombinationwith reportedweightsandweightgainswereusedtoassessthenumberofanimalrounds.Onefederalstatedidnotsupplydata.Thelowestnum-

ber of animal rounds obtained for its direct neighbourswasusedinstead.Informationaboutanimalperformance isnonexistent

or rare for the smaller states. Again, it is assumed thatHamburgcanbe treated in thesamewayasSchleswig-Holstein, Bremen as Niedersachsen, Berlin as Branden-burg,andSaarlandasRheinland-Pfalz.Theresultsforthevariousfederalstatesarecollatedin

Table4.

336

Table4:

Fatteningpigs,numberofanimalroundsintwo-andthree-phasefeeding.Reporteddataupright,dataachievedfromgapfillinginitalics.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

1 2.49 2.55 2.45 2.40 2.49 2.42 2.53 2.54 2.44 2.49

2 2.18 2.55 2.45 2.40 2.49 2.44 2.52 2.51 2.53 2.50

3 2.47 2.49 2.45 2.40 2.49 2.42 2.47 2.44 2.44 2.49

4 2.33 2.34 2.25 2.27 2.37 2.39 2.46 2.49 2.52 2.56

5 2.33 2.34 2.25 2.27 2.37 2.39 2.46 2.49 2.52 2.56

6 2.47 2.49 2.48 2.46 2.55 2.46 2.47 2.44 2.44 2.52

7 2.60 2.70 2.70 2.60 2.70 2.70 2.70 2.60 2.70 2.50

8 2.47 2.49 2.48 2.46 2.55 2.46 2.47 2.44 2.44 2.52

9 2.18 2.55 2.45 2.40 2.49 2.42 2.52 2.47 2.57 2.56

10 2.33 2.34 2.25 2.27 2.37 2.39 2.46 2.49 2.63 2.56

11 2.67 2.67 2.67 2.67 2.67 2.67 2.67 2.67 2.67 2.67

12 2.40 2.40 2.41 2.41 2.35 2.31 2.35 2.36 2.38 2.44

13 2.35 2.31 2.33 2.34 2.37 2.35 2.35 2.41 2.46 2.53

mean 2.39 2.44 2.42 2.41 2.43 2.40 2.43 2.44 2.48 2.50

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

1 2.60 2.82 2.56 2.55 2.80 2.57 2.49 2.57 2.65

2 2.55 2.42 2.77 2.43 2.48 2.55 2.76 2.76 2.94

3 2.60 2.66 2.50 2.55 2.56 2.57 2.49 2.57 2.65

4 2.56 2.58 2.60 2.56 2.50 2.46 2.41 2.55 2.58

5 2.56 2.58 2.60 2.56 2.50 2.46 2.41 2.55 2.58

6 2.63 2.66 2.50 2.58 2.56 2.63 2.54 2.62 2.66

7 2.60 2.70 2.70 2.60 2.70 2.70 2.70 2.70 2.70

8 2.63 2.66 2.50 2.58 2.56 2.63 2.54 2.62 2.66

9 2.59 2.56 2.56 2.58 2.61 2.65 2.68 2.73 2.78

10 2.59 2.61 2.60 2.69 2.35 2.34 2.41 2.55 2.71

11 2.67 2.69 2.69 2.69 2.69 2.69 2.69 2.68 2.68

12 2.56 2.48 2.49 2.50 2.54 2.57 2.61 2.61 2.62

13 2.51 2.54 2.50 2.46 2.51 2.53 2.57 2.57 2.55

mean 2.56 2.57 2.55 2.52 2.55 2.56 2.58 2.61 2.62

4 Results

Examples of excretion rates for standard animals arecalculatedfortheyears1994,2001,and2007.Theyarecomparedwith the results obtainedwith the previouslyused feeding strategies anddiet compositions.Hitherto,noregionaldifferentiationwasmade.Allsows,weaners,andfatteningpigshadbeentreatedasbeingfedwithtwophases.Reduced-NfeedhadbeentakenintoaccountforsomedistrictsinNiedersachsen.FordetailsseeRösemannetal.(2011).SimilarcalculationshadbeenperformedforNiedersach-

senandfatteningpigs(Dämmgenetal.,2011c)partlyus-ingthesamedatasourceasthiswork.Aftercompletionofthesecalculations,thecalculationproceduresforVSandN

excretionratesusedhithertowerecheckedandmodified(Dämmgenetal.,2011a).Hence,theresultsobtainedintheworkathandmaydifferfromthosepublishedearlier.

4.1 Methane excretion rates (enteric fermentation)

EmissionsfromentericfermentationdependontheGEintakeandonthemethaneconversionfactor.Thelatterisassumedtobeconstantforallpigs(IPCC,1996,TableA-4providesamethaneconversionfactorof0.006MJMJ-1fordevelopedcountries,which isused intheGermanemis-sion inventory).As theGE contents of feeds are almostconstantforthemajorfeedconstituents(Table5),hardlyanychangesareexpectedasaresultofchangedfeedingpractices(Table6).

U. Dämmgen, W. Brade, J. Schulz, H. Kleine Klausing, N. J. Hutchings, H.-D. Haenel, C. Rösemann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)327-342

337

Table5:

GEcontentsoffeed,annualnationalmeans

1994 2001 2007 previouscalculations1) unit

sows(includingsucklingpiglets) 18.32 18.28 18.31 18.45 MJkg-1GE

weaners 18.76 18.77 18.78 18.45 MJkg-1GE

fatteningpigs 18.71 18.67 18.65 18.45 MJkg-1GE

boars 18.32 18.33 18.34 18.45 MJkg-1GE

1)usingthemethodologydescribedinRösemannetal.(2011)

Table6:

Methaneexcretionrates(entericfermentation),annualnationalmeans

1994 2001 2007 previouscalculations1) unit

sows(includingsucklingpiglets) 2.07 2.07 2.08 2.13 kgplace-1a-1CH4

weaners 0.42 0.42 0.42 0.43 kgplace-1a-1CH4

fatteningpigs 1.21 1.18 1.17 1.32 kgplace-1a-1CH4

boars 1.75 1.74 1.75 1.73 kgplace-1a-1CH41)usingthemethodologydescribedinRösemannetal.(2011)

Table7:

Digestibilitiesoforganicmatter,annualnationalmeans

1994 2001 2007 previouscalculations1) unit

sows(includingsucklingpiglets) 0.84 0.84 0.84 0.81 kgkg-1

weaners 0.86 0.85 0.87 0.85 kgkg-1

fatteningpigs 0,86 0.86 0.86 0.82 kgkg-1

boars 0.83 0.84 0.83 0.83 kgkg-1

1)digestibilitiesofenergyinMJMJ-1,usingthemethodologydescribedinRösemannetal.(2011)

Table8:

Ashcontentsoffeed,annualnationalmeans

1994 2001 2007 previouscalculations1) unit

sows(includingsucklingpiglets) 0.062 0.059 0.059 0.02 kgkg-1

weaners 0.058 0.058 0.058 0.02 kgkg-1

fatteningpigs 0.056 0.056 0.056 0.02 kgkg-1

boars 0.057 0.056 0.057 0.02 kgkg-1

1)usingthemethodologydescribedinRösemannetal.(2011)

Table9:

Volatilesolidsexcretionrates,annualnationalmeans

1994 2001 2007 previouscalculations1) unit

sows(includingsucklingpiglets) 155 161 163 205 kgplace-1a-1VS

weaners 26.0 26.2 26.5 31.6 kgplace-1a-1VS

fatteningpigs 80.5 79.3 79.4 117 kgplace-1a-1VS

boars 128 129 128 145 kgplace-1a-1VS

1)usingthemethodologydescribedinRösemannetal.(2011)

338

Table10:

Nitrogenexcretionrates,annualnationalmeans

1994 2001 2007 previouscalculations1) unit

sows(includingsucklingpiglets) 25.7 25.3 25.2 26.3 kgplace-1a-1N

weaners 3.5 3.4 3.4 3.0 kgplace-1a-1N

fatteningpigs 11.9 11.5 11.3 13.9 kgplace-1a-1N

boars 27.0 27.1 27.0 27.5 kgplace-1a-1N

1)usingthemethodologydescribedinRösemannetal.(2011)

Table11:

Totalammoniacalnitrogenexcretionrates,annualnationalmeans

1994 2001 2007 previouscalculations1) unit

sows(includingsucklingpiglets) 19.4 19.1 19.0 20.1 kgplace-1a-1TAN

weaners 2.3 2.3 2.3 2.1 kgplace-1a-1TAN

fatteningpigs 8.6 8.2 8.0 10.2 kgplace-1a-1TAN

boars 21.4 21.4 21.3 22.2 kgplace-1a-1TAN

1)usingthemethodologydescribedinRösemannetal.(2011)

4.2 Volatile solids excretion rates

Major changes can be observed for VS (Table 9). Thesmalldifferencesindigestibilities(Table7)havealargeef-fect onVS excretion rates,which is farmore importantthanthetreblingoftheashcontents(Table8).

4.3 Nitrogen and TAN excretion rates

TheeffectofreducedNinputandthereductionofpro-ductioncyclesleadtoasignificantreductioninNexcretionratesforfatteningpigs,comparedtothepreviousmeth-od.ThechangesinNexcretionratesfortheothersubcat-egoriesaresmaller.Asignificant increase isobservedforweaners(Table10).ThisappliesalsotoTANexcretionrates(Table11).Theuseofthedigestibilityofcrudeprotein(XP)NinsteadofthedigestibilityofenergyreducesTANexcre-tionrates.

5 Discussion

For sows,nutrition requirements (energy,protein) varysignificantlyamongthedifferentstagesofthepigletpro-duction cycle. For growing pigs (weaners and fatteners)theratioofcrudeproteintoenergydecreasescontinuallywithage.Hence,ithasbecomegeneralpracticetoreflectthisinthedietsbyphasefeedingasthisisalsoeconomi-callybeneficial.

InNiedersachsen,specialmeasureshavebeentakentoreducetheNandphosphorus loadsontheenvironmentby introducing special dietswith reduced XP and phos-phoruscontents.Anexampledetailedanalysisoftheinfluenceofthevari-

ousinputparametersismadeforNiedersachsen,asherefeeding practices are more differentiated than in otherfederalstates.Fivefeedingtypesweredistinguished:• 1 singlephasefeeding• 2S two-phasefeeding,standardXPcontents• 2Rtwo-phasefeeding,reducedXPcontents• 3S three-phasefeeding,standardXPcontents• 3Rthree-phasefeeding,reducedXPcontents

The comparison is performed for sowswith litter andfattening pigs, as the contribution to emissions fromweanersandboarsisofminorimportance.The2007datasetisused.Changesarenegativeforreductionsandpositiveforin-

creases.

5.1 Sows with litter

Duetothefactthatthefeedintakeisgovernedbyen-ergy requirements, the energy intake is not affected byphase feeding.AsCH4emissions fromenteric fermenta-tionarederivedfromenergyintake,theyarealsonotaf-fectedbyphasefeeding(Table12).

U. Dämmgen, W. Brade, J. Schulz, H. Kleine Klausing, N. J. Hutchings, H.-D. Haenel, C. Rösemann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)327-342

339

Table12:

Sowspluslitter.CH4excretionrates(emissions)peranimalplaceasafunctionoffeedingstrategy.

Feedtype 1 2S 2R unit

CH4excretionrate 2.1 2.1 2.1 kgplace-1a-1CH4

changescomparedto“1”duetoadjustedXPcontent

+0.0 kgplace-1a-1CH4

introductionofphasefeeding +0.0 +0.0 kgplace-1a-1CH4

Theenergycontentoffeedsisadjustedtotherequire-mentsoflactatingandnon-lactatingsows.Thisresultsinaconsiderable reduction inVSexcretions.The reductionoftheXPcontenthasasmallnegativeeffect(Table13).

Table13:

Sowspluslitter.VSexcretionratesperanimalplaceasafunctionoffeedingstrategy.

Feedtype 1 2S 2R unit

VSexcretionrate 165 142 147 kgplace-1a-1VS

changescomparedto“1”duetoadjustedXPcontent

0 +5 kgplace-1a-1VS

introductionofphasefeeding -23 -23 kgplace-1a-1VS

AminoreffectonNexcretionratescanbeobservedasaresultofphasefeeding.However,thereductionoffeedXPcontentsisclearlyvisible(Table14).

Table14:

Sowspluslitter.Nexcretionratesperanimalplaceasafunctionoffeedingstrategy.

Feedtype 1 2S 2R unit

Nexcretionrate 26.5 26.2 24.3 kgplace-1a-1N

changescomparedto“1”duetoadjustedXPcontent

-1.9 kgplace-1a-1N

introductionofphasefeeding -0.3 -0.3 kgplace-1a-1N

IncontrasttoNexcretionrates,TANexcretionratesarere-ducedbyphasefeeding.Forthedietscompared,theeffectofthereducedXPcontentsisadverse,albeitsmall(Table15).

Table15:

Sowspluslitter.TANexcretionratesperanimalplaceasafunctionoffeedingstrategy.

Feedtype 1 2S 2R unit

TANexcretionrate 19.1 17.3 18.5 kgplace-1a-1N

changescomparedto“1”duetoadjustedXPcontent

+1.2 kgplace-1a-1N

introductionofphasefeeding -1.8 -1.8 kgplace-1a-1N

5.2 Fattening pigs

Phase feeding results in a reduced number of animalrounds.Thiscausesalinearreductioninallemissions.ForCH4emissionrates,theeffectsofbothadjusteden-

ergyandXPcontentsofthefeedareofminorimportance(Table16).

Table16:

Fatteningpigs.Methaneexcretionratesperanimalplaceasafunc-tionoffeedingstrategy.

Feedtype 1 2S 2R 3S 3R unit

CH4excretionrate 1.31 1.20 1.18 1.16 1.17 kgplace-1a-1CH4

changescompa-redto“1”duetoadjustedXPcontent

-0.01 +0.01 kgplace-1a-1CH4

introductionofphasefeeding

+0.04 +0.04 -0.00 -0.00 kgplace-1a-1CH4

reducednumberofrounds

-0.15 -0.15 -0.15 -0.15 kgplace-1a-1CH4

With VS excretion rates, changes in both energy andXPcontentshaveanadverseeffect.Thismayevenover-compensate the gains due to reduced animal rounds inthecaseof3Rfeeding(Table17).

Table17:

Fatteningpigs.VSexcretionratesperanimalplaceasafunctionoffeedingstrategy(2007dataset).

Feedtype 1 2S 2R 3S 3R unit

VSexcretionrate 84.8 79.2 80.7 84.0 86.7 kgplace-1a-1VS

reductionscom-paredto“1”duetoadjustedXPcontent

+1.5 +2.8 kgplace-1a-1VS

introductionofphasefeeding

+4.3 +4.3 +9.1 +9.1 kgplace-1a-1VS

reducednumberofrounds

-9.9 -9.9 -9.9 -9.9 kgplace-1a-1VS

N excretion rates benefit from all aspects of feedingchanges.TheintroductionofphasefeedingalonereducesNexcretionratesofabout7%,whichisinlinewithex-perimentalfindings(e.g.Lindermeyeretal.,2010;Anony-mus,2010).HerethereducedN inputs intotheanimalsaffect the excretions significantly. Adjusted feeding as awholehaspositiveeffects.Thereishardlyanydifferencebetween2Sand3Sfeedings.Thecombinedeffectsadduptomorethan5kgplace-1a-1N(Table18).

340

Table18:

Fatteningpigs.Nexcretion ratesperanimalplaceasa functionoffeedingstrategy

Feedtype 1 2S 2R 3S 3R unit

Nexcretionrate 13.2 10.8 9.9 11.1 7.7 kgplace-1a-1N

reductionscom-paredto“1”duetoadjustedXPcontent

-0.9 -3.5 kgplace-1a-1N

introductionofphasefeeding

-0.9 -0.9 -0.5 -0.5kgplace-1a-1N

reducednumberofrounds

-1.5 -1.5 -1.5 -1.5kgplace-1a-1N

Theintroductionofphasefeedingasameasuretoad-justfeedpropertiestoenergyrequirementshasonlyami-noreffectonTANexcretionsrates.However,XPreductionaddsaconsiderableamountofsavings(Table19).

Table19:

Fatteningpigs.TANexcretionratesperanimalplaceasafunctionoffeedingstrategy(2007dataset).

Feedtype 1 2S 2R 3S 3R unit

TANexcretionrate 9.1 7.8 6.6 7.8 5.4 kgplace-1a-1N

reductionscom-paredto“1”duetoadjustedXPcontent

-1.2 -2.4 kgplace-1a-1N

introductionofphasefeeding

-0.3 -0.3 -0.2 -0.2 kgplace-1a-1N

reducednumberofrounds

-1.1 -1.1 -1.1 -1.1 kgplace-1a-1N

BothNandTANexcretionratesvaryregionally.Figure3illustratestheresultsobtainedforthe22Germanregionsinvestigated.

0

3

6

9

12

15

Region

N e

xcre

tion r

ate

[kg

pla

cea

]-1

-1

0

3

6

9

12

15

Region

TA

N e

xcre

tion r

ate

[kg

pla

cea

]-1

-1

Figure3.

Variabilityoftotalnitrogen(N)andurinarynitrogen(TAN)excretionratescalculatedfor22Germanregions

6 Conclusions

TheGermandatasetscollatedforthisworkshowthatphasefeedingaloneresultsinreducedVSexcretionrates.Thereductionisachievedinthestepfromsingletotwo-phasefeeding.Theintroductionofathirdphaseisfarlesseffective.Changed feed compositions do not affect CH4 excre-

tionsfromentericfermentation,nordotheyshowagreateffect on N excretions. This contradicts the statementsfoundintheliteraturewithrespecttoNexcretionrates.In two- and three-phase feeding, the reductions in N

andTANexcretionsareasideeffectofthereducednum-berofanimal rounds thatgoeswith the introductionofphasefeeding.However,Nexcretionratesfortwo-phasefeedingoffat-

teningpigsrangefrom10.1to13.1kgplace-1a-1Nandfrom6.4to9.8kgplace-1a-1TAN,indicatingthatthereisconsiderableroomforreductions.AremarkablereductionintheexcretionratesofNand

TANcanbeachievedbyadjustingtheproteincontentsofthefeedtotherequirements.

Acknowledgements

Thedatausedinthisworkisbasedoncontributionsbyexpertsinpigproductionandpigfeedinginparticular:Dr.Hans-JoachimAlert,Köllitsch;Dr.UweBergfeld,Köllitsch;Hanke Bokelmann, Bremervörde; Johannes Bruns, Os-nabrück;Dr. UweClar, Uelzen;Hartwig Fehrendt,Olden-burg;BerndGrünhaupt,Fritzlar;LuiseHagemann,Teltow;Dr.ArndHeinze,Jena;GerdHermeling,Bersenbrück;KajoHollmichel, Kassel; Petra Klaus, Großenkneten; KlemensKuhlmann, Coesfeld; Dr. Jörg Küster, Northeim; Dr. Her-mannLindermayer,Poing;Dr.WernerLüpping,Blekendorf;DirkLüvolding,Vechta;Prof.Dr.WinfriedMatthes,Dummer-storf;AndreaMeyer,Hannover;HenningPieper,Hameln;Dr.ThomasPriesmann,Bitburg;Dr.ManfredWeber,Iden.

U. Dämmgen, W. Brade, J. Schulz, H. Kleine Klausing, N. J. Hutchings, H.-D. Haenel, C. Rösemann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)327-342

341

Dr.Karl-HermannGrünewald,VFT-Geschäftsstelle,Bonn,suppliedthetimeseriesofdietproperties.Dr.Walter Staudacher, DLG, Frankfurt, supported the

inquirycritically.The authors express their gratitude, as the process of

datacompilationdemandedtimeandpatience.This work was supported by Landwirtschaftskammer

Niedersachsen,Oldenburg.

References

Anonymus(2010)MitPhasenfütterungFutterkostensenken.ÖsterrBauernzeit10.12.2010

Beuker (2010) Cornsteep [online]. To be found at <http://www.beuker.net/nl/rundveehouderij/producten/eiwitrijk/vloeibaar/cornsteep> [quoted14.10.2011]

DämmgenU,AmonB,GyldenkærneS,HutchingsNJ,KleineKlausingH,Ha-enelH-D,RösemannC(2011a)Reassessmentofthecalculationprocedureforthevolatilesolidsexcretionratesofcattle,pigsandpoultryintheAus-trian,DanishandGermanagriculturalemissioninventories.Landbauforsch61(2):115-126

DämmgenU,AmonB,HaenelH-D,HutchingsNJ,RösemannC(2011b)DatasetstoassessmethaneemissionsfromuntreatedcattleandpigslurryandsolidmanurestoragesystemsintheGermanandAustrianemissioninven-tories.Landbauforsch(62)1(submitted)

DämmgenU,BradeW,SchulzJ,HaenelH-D,RösemannC(2011c)EinflussvonFütterungsverfahrenaufdie EmissionenausderMastschweinehaltung inNiedersachsen.Züchtungskunde83(3):191-202

DämmgenU,HahneJ,HaenelH-D,RösemannC(2010)DieModellierungderEmissionenvonStickstoffspezies,NMVOCundStaubausAbluftreinigungs-anlageninderSchweinehaltungimdeutschenlandwirtschaftlichenEmissi-onsinventar.GefahrstoffeReinhaltungLuft70(10):437-443

DLG - Deutsche Landwirtschafts-Gesellschaft (2005) Bilanzierung der Nähr-stoffausscheidungen landwirtschaftlicherNutztiere. Frankfurt aM :DLG-Verl,69p,ArbeitenDLG199

DLG - Deutsche Landwirtschafts-Gesellschaft (2011) Futtermittelnet [on-line].Tobe foundat<http://www.dlg.org/futtermittel_net.html> [quoted14.10.2011]

DTV -DeutscherVerbandTiernahrung (2010)Mischfutter Tabellarium2010.Bonn:DVT

EC-EuropeanCommunity(2002)Directive2002/32/ECoftheEuropeanPar-liamentandof theCouncilof7May2002onundesirablesubstances inanimal feed[online].Tobefoundat<http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CONSLEG:2002L0032:20060224:EN:PDF>[quoted14.10.2011]

EEA-EuropeanEnvironmentAgency(2009)EMEP/EEAairpollutantemissioninventoryguidebook.TechnicalreportNo6/2009.EuropeanEnvironmentAgency (EEA),Copenhagen.Tobe foundat<http://www.eea.europa.eu/publications/emep-eea-emission-inventory-guidebook-2009>[quoted14.10.2011

FlachowskyG,PallaufJ,PfefferE,RodehutscordM,SchenkelH,StaudacherW,SusenbethA(2006)EmpfehlungenzurEnergie-undNährstoffversorgungvonSchweinen2006.FrankfurtaM:DLG-Verl,247p,Energie-undNähr-stoffbedarflandwirtschaftlicherNutztiere10

Lindermeyer H, Preißinger W, Propstmeier G (2010) „Einfache“ Multipha-senfütterung in der Ferkelaufzucht: „Verschneiden“ : VersuchsberichtS 17 (S13/2) [online]. To be found at <http://www.lfl.bayern.de/ite/sch-To be found at <http://www.lfl.bayern.de/ite/sch-wein/40343/linkurl_0_9.pdf>[quoted14.10.2011]

LfL-BayerischeLandesanstaltfürLandwirtschaft(2009)FutterberechnungfürSchweine.Freising-Weihenstephan:LfL,88p

HaenelH-D,DämmgenU,LaubachP,RösemannC(2011)Updateofthecalcu-lationofmetabolizableenergyrequirementsforpigsintheGermanagricu-lturalemissioninventory.Landbauforsch61(3):217-228

IPCC – Intergovernmental Panel on Climate Change (1996) Revised 1996IPCCguidelinesfornationalgreenhousegasinventories:vol3:Referencemanual [online].Tobe foundat<http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/gl/invs6.html>[quoted14.10.2011]

IPCC–IntergovernmentalPanelonClimateChange(2006)2006IPCCguide-linesfornationalgreenhousegas inventories:vol4:Agriculture,forestryandother landuse[online].Tobefoundat<http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/vol4.html>[quoted14.10.2011]

JentschW,ChudyA,BeyerM(eds)(2004)RostockerFutterbewertungssystem:KennzahlendesFutterwertesundFutterbedarfsaufderBasisvonNettoe-nergie.Dummerstorf:FBN,392p

RösemannC,HaenelH-D,PoddeyE,DämmgenU,DöhlerH,Eurich-MendenB,LaubachP,DieterleM,OsterburgB(2011)CalculationsofgaseousandparticulateemissionsfromGermanagriculture1990-2009.Braunschweig:vTI,402p,LandbauforschSH342

342

J. Burgstaler, D. Wiedow, F. Godlinski, N. Kanswohl / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)343-352 343

Einsatz von Natriumhydrogencarbonat in landwirtschaftlichen Biogasanlagen

JörgBurgstaler*,DennyWiedow*,FraukeGodlinski**undNorbertKanswohl*

* UniversitätRostock,Agrar-undUmweltwissenschaftlicheFakultät,Profes-surfürAgrartechnologieundVerfahrenstechnik,Justus-von-Liebig-Weg8,18059 Rostock, joerg.burgstaler@uni-rostock.de; denny.wiedow@uni-rostock.de;norbert.kanswohl@uni-rostock.de

** JuliusKühn-Institut (JKI), Institut für PflanzenbauundBodenkunde,Bun-desallee50,38116Braunschweig,frauke.godlinski@jki.bund.de

Zusammenfassung

Das Betreiben von Biogasanlagen erfordert die Bereit-stellung von Futtersubstrat in ausreichenderMengeundgleichmäßiger Qualität. Durch häufige Substratwechselund eine stark schwankende Futterqualität kann es zueinersinkendenProzessstabilitätmiteinerzunehmendenVersäuerungdesFermenterskommen.ImkontinuierlichenLabormaßstabkonnteerfolgreichderpräventiveundakuteEinsatzvonNatriumhydrogencarbonatzurBehebungvonVersäuerungen nachgewiesenwerden. Die ÜberführungundAnwendungderErkenntnisseausdenLaborversuchenin eine landwirtschaftliche Praxisanlage ist Gegenstanddieser Arbeit. Grundlage sind zwei baugleiche landwirt-schaftlicheBiogasanlagen,wobeieinenachweislichdurchÜberfütterung,d.h.zuhoheMengenanInputsubstraten,inihrerProzessstabilitätbeeinträchtigtwarunddaraufhinmitNatriumhydrogencarbonatbehandeltwurde,währenddiezweiteAnlagestabilliefundalsKontrollediente.BeideAnlagengehörtenzueinemAnlagenkomplexundwurdenvordemVersuchunterschiedlichinArt/Mengeundwäh-rend des Versuchesmitmit identischenidentischen InputsubstratenInputsubstraten verver--sorgt. InInderderüberfüttertenüberfüttertenPraxisanlagePraxisanlagekonntekonnteNatrium-Natrium-hydrogencarbonat sowohl zurAkutapplikationwie auchals Präventionsmittel erfolgreich eingesetzt werden undbestätigtdamitbisherigeErgebnisseausLaborversuchen.ZudemzeigtesichdieleistungsförderndeWirkunginFormeinerhöherenBiogasausbeutebeigleichzeitighohenMe-thanqualitäten. Weiterhin wurde durch den effektivenEinsatzvonNatriumhydrogencarbonateineVerminderungdesnochvorhandenenRestgaspotentialsundsomiteineReduzierung des Ausstoßes klimarelevanter SpurengaseimGärrestbewirkt.NatriumhydrogencarbonatkannsomitalsProzesshilfsstoffinlandwirtschaftlichenBiogasanlagenfüreinkontrolliertesAnhebendespH-WertesundzurSta-bilisierung der Prozessbiologie bei Versäuerungserschei-nungenuneingeschränktangewendetwerden.

Schlüsselworte: Biogas, Prozesshilfsstoff, Versäuerung

Abstract

Application of sodium bicarbonate in agricultural biogas plants

Biogasplants requireconsistentvolumeandqualityoffeedstockinput.Frequentchangesintypeandqualityoffeedstockreducetheprocessstabilitybycausingincreasedacidification in the biogas digester. In laboratory experi-mentstheadditionofsodiumbicarbonatetopreventandreverseacidification inbiogasdigestershasbeenproventobesuccessful.Thispaperfocusesontheapplicationinagriculturalbiogasplants.Twoidenticallydesignedbiogasdigesterswereused. Inoneof thedigesters theprocesshaddestabilizedasaresultofoverfeedingandthereforewastreatedwithsodiumbicarbonate,whiletheotheroneranunderstableconditionsandwasusedasthecontrol.Bothbiogasdigesterswerepartofthesamebiogasplantandweresuppliedwith identical feedstockmaterial.So-diumbicarbonatehasbeenaddedtothebiogasdigestertosuccessfullyreverseacuteacidificationaswellastopre-ventacidification, confirmingearlier results from labora-toryexperiments.Atthesametimetheadditionofsodiumbicarbonatealsoenhancedtheperformanceofthebiogasdigester by increasing the yield ofmethane thereby im-proving thequalityof thebiogas. Inaddition, theeffec-tive input reduces the residual biogas potential and theunwantedemissionofgreenhousegasesfromthedigestresidues.Therefore,sodiumbicarbonatecanunequivocallybeusedinagriculturalbiogasplantsasaprocessadditiveforacontrolledincreaseinpHandtostabilizethebiologi-calprocessintheeventofacidification.

Keywords: biogas, process additive, acidification

344

1 Einleitung

Die Biogasbranche erlebt gegenwärtig ein rasantesWachstum. Die Zahl der Biogasanlagen in Deutschlandwirdheuteaufüber5000AnlagenmiteinerelektrischenLeistungvonca.2000MWelgeschätzt(Schüsseler,2011).Biogas stellt derzeit diewichtigsteundauch vielseitigsteFormder Bioenergie aus der Landwirtschaft dar. Für dieeffizienteBiogaserzeugung ist jedochdieGestaltungop-timaler Prozessbedingungen unabdingbar. Aufgrund vonFütterungs- undManagementfehlern beim Betreiben ei-nerBiogasanlagekanneszuSchwankungeninnerhalbderProzessbiologiedurcheineVersäuerungunddamitzueinerBeeinträchtigungderEffizienzdergesamtenAnlagekom-men.DieVersäuerungführtzueinerVerringerungderBio-gasbeuteundderMethanqualitätbeieinergleichzeitigenAnreicherung von unerwünschten Spurengasen. Ammo-niak (NH3), Lachgas (N2O)undSchwefelwasserstoff (H2S)führenzueinerqualitativenVerschlechterungdesBiogasessowiezuumweltrelevantenGeruchs-undEmissionsproble-menimGärrestlager.NachPestaundMeyer-Pittroff(2002)sowiePestaetal.(2004)führenunerwünschteSpurengasebeiderVerwertungvonRohgasgemischenzuerheblichentechnischenProblemenimVerbrennungsraumundAbgas-systemder Blockheizkraftwerke.Der Brennwert unddasZündverhaltenreduzierensichunddiegesetzlichenAbgas-normenwerdenüberschritten.UmimPraxisbetriebeinerVersäuerungdesFermenter-

inhaltes entgegenzuwirken wäre eine Möglichkeit einabrupterFütterungsstopp,derdannwiederumzuerheb-lichenwirtschaftlichenEinbußen führenkann,oderaberder Einsatz von vermeintlich puffernden Additiven wieBranntkalk und Löschkalk. Diese besitzen jedoch eineVielzahl von negativen Eigenschaften,wie Ablagerungs-und Verhärtungserscheinungen, schlechteWasserlöslich-keit, Spurenelementfixierungen oder Hemmungen desbiologischen Systems durch Calcium (Hoffmann, 2008).DennochwerdenBranntkalkundLöschkalk„unverständ-licherweise“ indergängigenPraxiseingesetzt.AlsFolgewird die Effizienz der gesamten Anlage beeinflusst, esentstehtwenigerBiogas,wodurchsichderErlösdesEner-giewirtesreduziert.EineAlternative,umeineVersäuerungzu vermeidenoder sie beimAuftreten kostengünstig zubehebenunddendamitverbundenProblemenentgegen-zuwirken,stelltdasausderTierernährungbekannteNatri-umhydrogencarbonatdar.DabislangnurkontinuierlichelabortechnischeVersuchezumEinsatzvonNatriumhydro-gencarbonatimBiogasprozessexistieren(Burgstaleretal.,2010;2011), sowiediskontinuierlicheBatchversuchezurVerbesserungderPufferkapazitätundSteigerungderEffi-zienzdurchgeführtwurden(Scherer,2008;Raposoetal.,2006;Kasalietal.,1989;BrovkoundChen,1977;Barber,1978)solldievorliegendeUntersuchungdieinLaborver-

suchen gewonnenenwissenschaftlichen Erkenntnisse aneinerlandwirtschaftlichenBiogasanlageüberprüfen.Dabeisollnachgewiesenwerden,obNatriumhydrogencarbonatim Praxisbetrieb eine akute Versäuerung beheben kann,eineSteigerungderEffizienzundMethanqualitätbewirkt,welchenEinflussverschiedeneApplikationsformenhabenundwie sich der Einsatz von NatriumhydrogencarbonataufdasRestgaspotentialunddamitdiepraktischeWeiter-nutzungdesGärrestesauswirkt.

2 Anlagenbeschreibung und Versuchsplan

VersuchsobjektfürdenPraxisversuchwareinAnlagen-komplex bestehend aus fünf einzelnenModulen die zueinerlandwirtschaftlichenBiogasanlagezusammengefasstsind.ImRahmendesPraxistestswurdendavonzweibau-gleicheBiogasanlagenausgewählt,wobeieinModul(Mo-dul5)durchÜberfütterunginderProzessstabilitätbeein-trächtigtwar,währenddaszweiteModul(Modul1)stabillief und als Kontrolle diente. Beide Anlagenwurden abVersuchsbeginn(15.bis139.Versuchstag)mitidentischemInputsubstrat,bestehendausdurdurchschnittlichchschnittlich5656%%Mais-Mais-silage und 44 % Schweinegülle, versorgt. Zusätzlichwurden sie über den Versuchszeitraum mit annäherndgleichen Raumbelastungen gefahren. Die tägliche Sub-stratzufuhr imMittel beiderAnlagenbetrug:25,23 t·d-1

Maissilage (25,21 bis 25,25 t·d-1) mit durchschnittlich35,35%Trockensubstanz(TS)und20,06t·d-1Schweine-gülle(19,18bis20,94t·d-1)mitimMittel1,81%TS.Natriumhydrogencarbonat wurde als Bicar® Z 0/50

zur Stabilisierung desGärprozesses eingesetzt. Die bau-gleichen Biogasanlagenmodule 1 und 5 weisen eineelektrische Leistungvon je526kWelundein Fermenter-volumenvon2.560m3auf.BeideModule sind ineinenBiogasanlagenkomplex mit insgesamt 2,63 MWel inte-griert.WeiterewichtigeParameterdievondenBetreibernzu denModulen 1 und 5 angegebenwurden sind eineFaulraumbelastungvonca.3,8bis4,5kgoTS·m-3·d-1undeine durchschnittliche jährliche Verweilzeit von ca. 40 dohneRezirkulatbzw.ca.20dmitRezirkulat.

Tabelle1:

Versuchsphasen beim diskontinuierlichen und kontinuierlichen Ein-satzvonNatriumhydrogencarbonatineinerPraxisanlage(Modul5)

Phase Versuchstage

Vorbereitungsphase 0.-15.

1.Versuchsphase:Akutapplikation(einmaligeGabea5,00t) 15.-38.

2.Versuchsphase:Teilapplikation(dreiGabenzuje2,33t) 38.-77.

3.Versuchsphase:kontinuierlicheApplikation(konstanteGabena125kg·d-1)

77.-125.

Rekonvaleszenzphase:ErholungsphaseohnePuffersub-stanz

125.-139.

J. Burgstaler, D. Wiedow, F. Godlinski, N. Kanswohl / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)343-352 345

DerVersucherstrecktesichüber139Tage,unterteiltinzweiPhasenmitdiskontinuierlichemundeinePhasemitkontinuierlichem Einsatz von NatriumhydrogencarbonatimModul5(Tabelle1).Zur Beurteilung der Prozessstabilität der Biogasanlagen

wurdendieProzessparameterzuBeginnsowie indenfol-genden Versuchsphasen am 15., 36., 49., 70., 105. und131.Versuchstagerfasst.DieAuswahlderVersuchstageba-ba-sierteaufErgebnissenvonLaborversuchensowieausprak-tischenGegebenheiten.DieUntersuchungenzurProzesspa-rametererfassungwurden vonder LUFANord-West, LUFARostock,derUniversitätRostockunddemBetreibervorOrtbegleitet.DieUniversitätRostockundderBetreibervorOrtführten an den Versuchstagen eine unabhängige Proben-nahmedurch,wobeidienotwendigenParametermitmin-destensdreifacherWiederholunganalysiertwurden.DieausdenWiederholungendesBetreibersundderUniversitätRos-tockgebildetenMittelwertewurdenaufgrunddergeringenStreuungvond2%zueinemMittelwertzusammengefasst.In den verschiedenen Versuchsphasen wurden jeweils

dieinTabelle2untersuchtenProzessparameterundche-mischeAnalysengrößenbestimmt(Burgstaleretal.,2010,2011).

Tabelle2:

Untersuchte Prozessparameter und chemische Analysengrößen derPraxisanlagen

Parameter Einheit Vorschrift

Biogasausbeute lN·kg-1 VDI-4630

Biogasqualität Vol.%,ppm VDI-4630

Analysegrößen Einheit Vorschrift

pH-Wert(Mittelwert) - DIN38404-C5

Trockensubstanzgehalt(TS) % DIN12880

organischerTrockensub-stanzgehalt(oTS)

g·kg-1FM DIN12879

organischeSäuren(Sr) g·l-1 DIN38414-S19

organischeSubstanz(oS=oTS+Sr)

g·kg-1FM DIN12880/DIN12879/DIN38414-S19

Alkalinität mmol·l-1 DIN38409-7

FOS/TAC-Wert - VTI-Arbeitsanweisung(2007):Nordmann-Methode

FOS/TAC=flüchtigeorganischeSäuren/totalenanorganischenCarbonat

Vorbereitungsphase

In der Vorbereitungsphase, also vor dem eigentlichenVersuchsbeginn,wurdendiezuuntersuchendenProzess-parameterunddiechemischeAnalysengrößenindenMo-dulen1und5erfasst.Die ProzessdatenpH-Wert, orga-nischeSäuregehalt (Sr),AlkalinitätundFOS/TACwurdenzudiesemZeitpunktvomBetreibererhoben.DieBestim-

mungder Parameter erfolgte auchhierwie in Tabelle2beschriebennachDINVorschriften.ZusätzlichwurdendieGehaltederSpurenelementeCo,Mo,Ni,Se,Cr,Mn,FeundZnnachDINEN ISO11885-E22 imGärsubstratvonModul5vonderLUFARostockbestimmt,umeineSpu-renelementunterversorgungalsUrsachederVersäuerunginderweiterenAnwendungauszuschließen.UmdieÜberfütterungdesModuls5vordemVersuchs-

zeitraumgegenüberdemModul1nachzuweisen,erfolgteeineAuswertungdesBetriebstagebuchszudenverfütter-tenInputmaterialienMaissilageundSchweinegülle.Dabeiwurdeersichtlich,dassModul5eineerheblicheVariabilitätin der täglichen Substratzufuhr von 7 bis 32 t·d-1Mais-silage (Mittelwert 22,2 t·d-1)mit schwankender Qualität24bis45%TSund7bis69t·d-1 (Mittelwert32,3t·d-1)Schweingülle mit unterschiedlichen hohen Trockensub-stanzgehaltenvon1bis6%undeineunregelmäßigeZu-von1bis6%undeineunregelmäßigeZu-gabevonGetreideundWasseraufwies.

Versuchsphasen: Akutapplikation, Teilapplikation und kontinuierliche Applikation

Im Vorfeld der Anwendung zur Akutapplikation vonNatriumhydrogencarbonat wurden Gärrestproben derModule1und5hinsichtlichderbenötigtenMengenanNatriumhydrogencarbonat untersucht. Dabei wurde einTAC-Wert von>9.000mgCaCO3·l

-1 und eine Säureka-und eine Säureka-pazität (Alkalinität) von>200mmol·l-1 alsZielgrößede-alsZielgrößede-finiert. In Titrationsversuchenmit Gärresten desModuls5wurden die definierten Zielgrößenmittels ApplikationvonNatriumhydrogencarbonateingestelltunddieMengeanPuffersubstanzbestimmt.AufdieserBasiskonntedieGesamtmengeinTeilmengeninFormvonPulver(Bicar®Z0/50)verabreichtwerden.

Akutapplikation: Zur Akutapplikation wurden demModul5am15.VersuchstagineinerStoßgabe5,00tNa-triumhydrogencarbonat(Bicar®Z0/50)zugegeben.

Teilapplikation: Die zweite Versuchsphase war ge-kennzeichnet durch eine Dosierung von Natriumhydro-gencarbonatindreiTeilgabenzuje2,33tam38.,40.und42.Versuchstag.WeiterhinerfolgteimModul5vom5.biszum20.VersuchstageinekonstanteSubstratzufuhrundvom20.biszum51.VersuchtageinegesteigerteSubstrat-zufuhrmit Silagewechseln. ImModul 1 (Kontrolle)wur-deüberdiegesamteVersuchsphasevom5.biszum51.VersuchtagdagegenkonstantInputsubstratzugeführtmitebenfallswechselndenSilagen.DieSilagewechselwarencharakterisiertdurchschwankendeTS-Gehaltevon33bis37%TS, die eineVeränderungder Fütterungbzw.derRaumbelastungundVerweilzeitennachsichzogen.

kontinuierliche Applikation: InderdrittenVersuchs-phase wurde Natriumhydrogencarbonat in kleinen kon-stantenGabenzuje125kg·d-1vom77.biszum125.Ver-

346

suchstagindasModul5verabreicht.DasVersuchsdesignwurdemitderAkutapplikationzuBeginngewählt,umdasModul5schnellstmöglichaufdasprozessbiologischeNi-veaudesModuls1zubringen,damitderwirtschaftlicheSchadengeringgehaltenwird.Die Zugabe von Natriumhydrogencarbonat erfolgte

durchMischungmitdemFuttersubstratvorZugabeindenFermenter. Die Volldurchmischung im Fermenter wurdedurchautomatischeRührwerkemiteinerRührdauervon15MinutenjeStundegewährleistet.ZurBeurteilungderRestgas-undMethanpotentialewur-

deam87.Versuchstag(35TagenachderletztenTeilappli-kation),GärrestvomModul1und5entnommenundeineRestgaspotentialbestimmungnachdenVorgabenderVDI4630(2006)durchgeführt.

Rekonvaleszenzphase

DasZieldieserPhasewares,dasModul5nachderVer-abreichung vonNatriumhydrogencarbonat, auf das pro-zessbiologischeNiveauderzuuntersuchendenParameterdesModuls1zubringen.Diesisterreicht,wenndieGas-menge und -qualität, die chemischen ProzessparameterunddieRaumbelastungdemvonModul1entsprechen.

3 Ergebnisse und Diskussion

Ausgangssituation vor der Applikation mit Natriumhydro-gencarbonat

Tabelle 3 zeigt die vom Betreiber gemessenen che-mischenAnalysegrößenderModule1und5vorVersuchs-beginn.

Tabelle3:

Gemessene chemische Analysegrößen des Gärrests der Module 1und5vordemdiskontinuierlichenundkontinuierlichenEinsatzvonNatriumhydrogencarbonat

Parameter Einheit Modul 1 Modul 5

pH-Wert 7,60 7,00

Säuregehalt(Sr) g·kg-1FM <2,00 6,79

Alkalinität mmol·l-1 >200 <150

FOS/TAC-Wert 0,25 1,49

AlleausgewähltenProzessparametervonModul1befin-densichimNormalbereichlandwirtschaftlicherBiogasan-lagen(Gers-Grapperhausetal.,2009).Modul5hingegenhateinenpH-WertaußerhalbdesoptimalenpH-Wertbe-reichs von 7,3 bis 7,8 für Aceto- undMethanbakterien(Mähnert, 2007; Spendlin, 1991).Weiterhin sind nebendemniedrigenpH-Wertvon7,0auchdererhöhteSäure-

gehaltvon6,79g·kg-1FM,ausgelöstdurchdieerhöhteZu-fuhranorganischerSubstanz,einsicheresIndizdafür,dasssichder Biogasprozess aufgrund einesUngleichgewichtszwischen Säureproduzenten und Säurekonsumenten imStresszustandbefindet(OechsnerundLemmer,2007;La-hav undMorgan, 2004; Pullammanappallil et al., 2001;Switzenbaumetal.,1990;Booneetal.,1980;McCarty,1964).AlsRichtwertefüreinenstabilenFermentationspro-zessgeltenSäuregehaltevond4,0gSr·kg-1FM(Effenber-gerundLebuhn,2008) sowieAlkalinitätswerte von250bis 500mmol·l-1 (Kaiser et al., 2007).Anhand des FOS/TAC-Werteskönnenpotentielle Störungen unddasUm-kippenderFermenterbiologiefrühzeitigerkanntwerden.Somit dienen die FOS/TAC-Verhältnisse der BeurteilungdesGärprozesses und sindbeiWerten vonüber 0,8 alsdeutlich instabileinzuschätzen(EffenbergerundLebuhn,2008). Sie kennzeichnendamit imModul 5mitWertenvon 1,5 einen gestörten Vergärungsprozess. AufgrunddieserprozessbiologischenProbleme,hervorgerufendurchManagementfehlerdienachweislichauseinerÜberfütte-rung resultierten,wurdeModul 5 zu Beginn der Unter-suchung für den Einsatz von Natriumhydrogencarbonatausgewählt.Historische Daten, die rückwirkend vom Betreiber zur

Verfügunggestelltwurden,zeigtendieauftretendenpro-zessbiologischen Probleme einer Versäuerung in diesemModul bereits imMonat vor Versuchsbeginn an (Abbil-dung1).DieFOS-Werte,alsMaß fürdenAnteilder imBiogas-

prozessenthaltendenflüchtigenorganischenSäuren (Es-sigsäureäquivalente), liegendabeiaufeinemsehrhohenNiveaumitSpitzenbei7.000mg·l-1Fermenterinhalt.Emp-fohlene Richtwerte sollten sich nach Scherer (2008) ausUmweltgründen (Geruchs- und Emissionsproblemen beieineroffenenLagerungderGärreste)unter3.000mg·l-1

Fermenterinhalt einstellen. Nach Weiland und Rieger(2006) sind auch höhere Werte möglich, dürfen aberFOS-Wertevon>6.000mg·l-1Fermenterinhaltnichtüber-schreiten.DieTAC-Werte,alsMaßderalkalischenPuffer-kapazität in Form des totalen anorganischen Carbonat-anteils, sinken im Verlauf zum Ende des Vormonats bisaufunter5.000mgCaCO3·l

-1abundsindalssehrkritischzuwerten(Scherer,2008;Iza,2007).DieseDatenweiseneindeutigaufeineVersäuerungdesFermentershin.EineSpurenelementunter-bzw.überdosierungkanndurchdieErfassungderMikronährstoffeimVorfeldderApplikationvon Natriumhydrogencarbonat ausgeschlossen werden(SOLVAY, Europäisches Patent: 10162425.2 - 1521). InTabelle4sinddazudieerfasstenSpurenelemente inAn-sinddazudieerfasstenSpurenelemente inAn-teiljeTrockenmassebzw.FrischmasseGärrestdargestellt.DerenBestimmungerfolgtenachDINENISO11885-E22.

J. Burgstaler, D. Wiedow, F. Godlinski, N. Kanswohl / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)343-352 347

FO

S m

g H

ac

· l

TA

C m

g C

aC

O·

l

-1

-1

3

0

FO

S/T

AC

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

11000

12000

13000

14000

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1,1

1,2

1,3

1,4

1,5

1,6

FOS TAC FOS/TAC

TageAbbildung1:

ZeitlicheEntwicklungderProzessparameterFOS,TACundFOS/TACimModul5vorVersuchsbeginn(FOSinmg·l-1Essigsäureäquivalente,TACinmgCaCO3·l

-1)

Tabelle4:

SpurenelementgehaltejeTrockenmassebzw.FrischmasseGärrest

Spurenelemente mg·kg-1 TM mg·kg-1 FM

Kobalt(Co) 1,67 0,09

Molybdän(Mo) 2,00 0,10

Nickel(Ni) 3,29 0,17

Selen(Se) 1,77 0,09

Chrom(Cr) 4,52 0,23

Mangan(Mn) 322,09 16,43

Eisen(Fe) 2322,00 118,42

Zink(Zn) 198,90 10,14

Versuchsphasen mit Akut-, Teil- und kontinuierlicher Ap-plikation und anschließende Rekonvaleszenzphase

In der Tabelle 5 sind dieAnalysenergebnisse und Pro-zessparameterfürModul1und5vom15.bis131.Ver-suchstag dargestellt. Modul 1 erhielt keine Natriumhy-drogencarbonatapplikation, während Modul 5 mit dreiVersuchsphasen,Akut-,Teil-undkontinuierlicherApplika-tionundanschließenderRekonvaleszenzphase,behandeltwurde.

ImModul1liegtderpH-Wertzwischen7,47und7,73,und befindet sich damit durchgängig im optimalen Be-reich für Methanbakterien (Mähnert, 2007; Spendlin,1991).Der niedrigepH-Wert (7,0) vonModul 5 zuVer-suchsbeginnkonntedurchdieAkutapplikationvon5,00tNatriumhydrogencarbonatauf7,43bis7,48zum15.und36.Versuchstagangehobenwerden. InderzweitenVer-suchsphasemit drei Teilapplikationen von jeweils 2,33 tNatriumhydrogencarbonatstiegderpH-Wertbisauf7,62an.InderVersuchsphasemitkontinuierlicherApplikationvontäglich125kgNatriumhydrogencarbonatvom77.bis125.VersuchstagwurdenpH-Wertevon7,50erfasst.DieRekonvaleszenzphase mit einem pH-Wert von 7,77 am131. Versuchstag beendete den Praxisversuch. Der pH-Wertbereich desModuls 5 lag somit nach denApplika-tionen vonNatriumhydrogencarbonat zwischen7,43bis7,77underreichtdamitanallenVersuchstagendasNiveaudesModuls1(sieheTabelle5)wasalsoptimaleinzustufenist(Mähnert,2007;Böhnkeetal.,1993; Spendlin,1991).DieTrockensubstanzgehaltemit5,90bis7,86%TSdes

Moduls1befindensichineinemtypischenBereicheinerNassvergärungmit5bis15%TS(Burgstaler,2007;Böhnkeetal.,1993).ImModul5sinddieTrockensubstanzgehaltemit5,0bis5,6%TSzuBeginnniedrigeralsimModul1.Ursache dafür sind die starke Variabilität der eingesetz-

348

ten Substrate im Vormonat des eigentlichen Versuches.Durch den erhöhten Eintrag der Schweinegülle kam eszueinerVerdünnungdesFermenterinhaltesunddamitzugeringerenTrockensubstanzgehaltengegenüberdemMo-dul1.Danebenwirddeutlich,dasszum131.Versuchstagin der Rekonvaleszenzphase der Trockensubstanzgehalt,gegenüber den anderenVersuchstagen, angestiegen ist.Grund dafür war der hohe Trockensubstanzgehalt derverfüttertenMaissilagezumVersuchsende.BeideModuleerreichendennochüberdiegesamteVersuchsdauernor-male Bereiche einerNassfermentation (Burgstaler, 2007;Böhnkeetal.,1993).

Tabelle5:

AnalysenergebnisseundProzessparameterfürModul1ohneApplikationundModul5mitAkut-,Teil-undkontinuierlicherApplikationvonNatri-

umhydrogencarbonatundanschließenderRekonvaleszenzphase(15.bis131.Versuchstag)

Para-meter

Einheit Modul 1 - Kontrollfermenter Modul 5 - Versuchsfermenter

Versuchs-zeit

d 15 36 49 70 105 131 15 36 49 70 105 131

pH-Wert 7,47 7,66 7,60 7,61 7,55 7,73 7,43 7,48 7,48 7,62 7,50 7,77

TS-Gehalt %TS105 5,90 6,90 6,06 6,80 6,30 7,86 5,00 5,60 5,51 6,52 6,54 7,71

oS g·kg-1FM 52,14 61,36 51,93 58,61 52,97 67,56 44,79 50,29 47,64 57,34 55,77 68,68

Sr g·kg-1FM 2,78 1,83 1,82 1,68 2,05 1,96 2,66 3,03 3,47 2,59 2,58 3,10

FOS/TAC-Wert

0,33 0,23 0,24 0,23 0,26 0,23 0,36 0,40 0,42 0,33 0,28 0,37

TAC-Wert mgCaCO3·l-1 9236 9854 9809 9890 9868 10118 7145 7933 9131 9305 10079 10307

Alkalinität mmol·l-1 225 230 235 230 239 229 177 198 227 228 244 229

Biogas-ausbeute

Nm3·kg-1oS 0,454 0,449 0,479 0,482 0,472 0,507 0,464 0,355 0,427 0,502 0,473 0,556

Raumbe-lastung*

goS·l-1·d-1 5,31 5,26 4,82 5,26

TS-Gehalt=Trockensubstanzgehalt,oS=organischeSubstanz,Sr=organischeSäuren,FOS/TAC=flüchtigeorganischeSäuren/totalenanorganischenCarbonatRaumbelastung*imMittelvom15.biszum36.VersuchstagundimMittelvom36.biszum131.Versuchstag

Die Gehalte an organischer Substanz im Modul 1schwanken zwischen52,14und67,56goS·kg-1 FMmitdemhöchstenWertzumEndedesVersuchs.Abdem36.VersuchstagliegendieWerteimempfohlenenBereichvon>54goTS·kg-1FM(Hölker,2008).DieorganischenSub-stanzgehaltedesModuls5befindensichvom15.biszum49.VersuchstagmitWerten von45bis50goS·kg-1 FMaufeinemniedrigerenNiveaualsModul1undunterhalbeinestypischenBereichs(Hölker,2008).ErwartungsgemäßwirktesichdiestarkangepassteFütterungzum„Hochfah-ren“desModuls5auchaufdieHöhederorganischenSub-stanzgehalteaus.Vom70.biszum131.Versuchstagbe-findensichbeideModuleaufeinemeinheitlichemNiveau.DieSäuregehaltevomModul1erreichen ihrenHöchst-

wertzuBeginnderUntersuchungam15.Versuchstagmit2,78gSr·kg-1FMundpendelnsichdanachzwischen1,68bis 2,05 g Sr·kg-1 FM ein. Nach Hölker (2008) sollte derGehalt3,5gSr·kg-1FMundnach Iza (2007)undScherer

(2007)sogar3,0gSr·kg-1FMnichtübersteigen.DiesehrhohenSäuregehaltedesModuls5vordemEinsatzvonNa-triumhydrogencarbonaterreichteSpitzenbiszu7gSr·kg-1FM.NachderAkutapplikation und stark reduzierten Füt-terung am 15. Versuchstag liegen die Säuregehalte bei2,66 g Sr·kg-1 FMund bestätigen damit dieWirksamkeitvon Natriumhydrogencarbonat für eine Akutapplikation.Sie steigendurchdiebeginnendeWiederbefütterungdesModuls 5 am 36. bis zum 49. Versuchstag von 3,03 bis3,47 g Sr·kg-1 FM wieder geringfügig an und erreichtendamit einenHöchstwert.DiepositivenAuswirkungenderTeilapplikationen und der sich anschließenden kontinuier-lichenApplikationzeigtsichinMesswertenum2,6gSr·kg-1FM.AmEndedesVersuches(131.VT)liegenleichthöhereSäuregehaltevon3,10gSr·kg-1FMvor.DennochwirdmitderApplikationvonNatriumhydrogencarbonatan fastal-lenVersuchstageneinzulässigerBereichfüreinenstabilenGärprozess und eine effektive Biogasproduktion erreicht(EffenbergerundLebuhn,2008).KritischfürdenFermenta-tionsprozesssindhingegenschlagartigeundabrupteSäure-anreicherungeninnerhalbkurzerZeitabstände(Hoffmann,2008).Aufgrunddes langenVersuchszeitraumesunddergeringenSchwankungsbreitederorganischenSäuregehalteinnerhalb der 116Versuchstage kann dies jedoch ausge-schlossenwerden.DieAnreicherungenvom36.biszum49.VersuchstagresultierenausderstarkenWiederbefütterungmittelsMaissilagegegenüberdengeringerwerdendenGül-le-undRezirkulatmengen.FOS/TAC-Werte, als Verhältnis der flüchtigen orga-

nischenFettsäurenzumtotalenanorganischenCarbonat-

J. Burgstaler, D. Wiedow, F. Godlinski, N. Kanswohl / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)343-352 349

gehalt,dienenhauptsächlichderBeurteilungderLangzeit-entwicklunginFermentern.ImModul1deutendieFOS/TAC-Wertemit0,33bis0,23aufein intaktesVerhältnis,wie vonVoßet al. (2009),Kaiser et al. (2007),WeilandundRieger(2006)undWieseundKönig(2006)beschrie-(2006)beschrie-benmit0,15bis0,45,hin.ImModul5sankdurchdieAp-0,15bis0,45,hin.ImModul5sankdurchdieAp-,hin.ImModul5sankdurchdieAp-plikation vonNatriumhydrogencarbonatmit angepassterFütterungder FOS/TAC-Wert von1,00auf0,36ab.DerleichteAnstiegderFOS/TAC-Wertevom36.biszum49.Versuchstag auf 0,40 resultiert aus der schon beschrie-benen Wiederbefütterung mit steigenden MaismengenimModul5.DanachwurdendurchgängigFOS/TAC-Wertevon0,28und0,37 imoptimalenBereicherfasst (Voßetal.,2009).Die definierte Zielgröße, innerhalb der Versuchspha-

se mit einem angestrebten TAC-Wert von > 9.000 mgCaCO3·l

-1, wurde am 131. Versuchstag mit 10.307 mgCaCO3·l

-1erreichtundistalsgünstigfürdieMilieubedin-erreichtundistalsgünstigfürdieMilieubedin-gungeneinzustufen(Hölker,2008).DieAlkalinitätswertedesModuls1schwankenwährend

der 116-tägigen Versuchsdauer zwischen 225 bis 239mmol·l-1. ImModul 5 hingegen konnten die wesentlichniedrigeren Alkalinitätswerte von 177 bis 198 mmol·l-1zu Beginn durch die Applikation von Natriumhydrogen-carbonat auf die Zielgröße von > 200mmol·l-1mit 227bis244mmol·l-1angehobenwerden.Damitbefindensichbeide Fermenter nachMeinung vonKaiser et al. (2007)aufeinemetwaszuniedrigenNiveau,währendKottmair(2010)diesenBereichalsunproblematischundstabil fürdenBiogasprozesseinstuft.Die mittlere Raumbelastung desModuls 1 betrug für

den15.bis36.Versuchstag5,31goS·l-1·d-1,danachwurdeeinemittlereRaumbelastungvon5,26goS·l-1·d-1biszumVersuchsendeimFermentereingestellt.Modul5zeigteeinähnlichesVerhalten,geringereWertemit4,82goS·l-1·d-1

zuBeginnaufgrundderAnfahrphasemitansteigenderBe-fütterungundanschließendeinemittlereRaumbelastungvon5,26goS·l-1·d-1.AufgrundderhohenRaumbelastungzuBeginnundder

damitstärkerenBelastungdesbiologischenMilieus,fallenzunächstauchdieBiogasausbeutendesModuls1vom15.biszum36.Versuchstagmit0,454bis0,449Nm3·kg-1oSniedrigeraus.EinenähnlichenAbfallzeigtauchModul5,derjedochbedingtistdurchdieschnelleVerstoffwechse-lung der vorliegenden angereicherten Säuren, ausgelöstdurch die Überfütterung vor dem 15. Versuchstag. Abdem49.VersuchstagnehmendieBiogasausbeutenjedochin beiden Modulen wieder zu und erreichen Endwertevon0,507bzw.0,556Nm3·kg-1oSderModule1bzw.5.ÄhnlicheWertewerdenauchvonvergleichbarenAnlagendes BiogasMessprogramms (Gemmeke et al., 2009) er-reicht.DieBiogasausbeutendesModuls5liegenabdem70.VersuchstagüberdenendesModuls1undbeweisen

nochmals die schon in den vorangegangenen kontinu-ierlichen Laborversuchen (Burgstaler et al., 2010, 2011)nachgewiesenenpositivenEffektebeioptimalangepassterDosierungvonNatriumhydrogencarbonat(Scherer,2008;Raposoetal.,2006;Kasalietal.,1989;BrovkoundChen,1977;Barber,1978).Die durchschnittliche Verweilzeit im Versuchszeitraum

desModuls1liegtbei58TagenohneRezirkulat,währendsierund55TageohneRezirkulatfürModul5beträgt.DieniedrigeregemittelteVerweilzeitdesModuls5gegenüberdemModul1resultiertausdemvermehrtenEinsatzvonSchweinegülleimAnfahrprozess.In dem Modul 5 wurden insgesamt 18 t Natriumhy-

drogencarbonatwährendderVersuchsphasenmitAkut-,Teil- und kontinuierlicher Applikation verabreicht. Dabeiwurden die in den kontinuierlichen Laborversuchen vonBurgstaleretal.,(2010,2011)gewonnenErkenntnissezurAkutwirksamkeit von Natriumhydrogencarbonat (Akut-applikation)beieinerbestehendenVersäuerungsowiezurLeistungsförderungundEffizienzverbesserungdesBiogas-prozessesbeieinerTeil-undkontinuierlichenApplikationauf einer Praxisanlage nachgewiesen. Erkenntnisse ausanderen Arbeitenwie z. B. von Scherer (2008), Raposoetal.(2006)undKasalietal.(1989)konntennichtheran-gezogenwerden,dasichdiesenuraufdiskontinuierlicheVersuchebezogenundkeineRückschlüsseaufdiezuver-wendenenMengenvonNatriumhydrogencarbonatabge-leitetwerdenkonnten.DieBiogasmengenund-qualitätendesModuls1wäh-

rend der Versuchsphasen vom 15. bis 139. VersuchstagsindinAbbildung2dargestellt.DerVerlaufdernormiertenBiogasausbeute schwankt innerhalb dieses Zeitraumeszwischen5.500bis6.500Nm3jeTag.DieMethangehaltebewegensichvon45bis53Vol.%unddieKohlendioxid-gehalteliegenineinemBereichvon47bis54Vol.%.Abbildung3zeigtebenfallsdieerfasstenBiogasmengen

und-qualitätendesModuls5währendderVersuchspha-senvom15.bis139.Versuchstag.InbeidenModulensinddieMethan- undKohlendioxidgehalte relativ einheitlich.DermittlereMethangehaltwährendderVersuchsphasenlagbei49,8Vol.%fürModul1undbei49,2Vol.%fürModul5,miteinemSchwankungsbereichvon45bis53Vol.% bei beidenModulen. Diemittleren Kohlendioxid-gehalte befanden sich zwischen 49,9 bzw. 50,3 Vol.%fürModul1bzw.5,auchhiermitnurgeringenSchwan-kungenvon47bis54Vol.%.ImGegensatzzubisherigenLaboruntersuchungen (Burgstaler et al., 2010; Kasali etal.,1989;BrovkoundChen,1977)konntenkeinedurch-schnittlichhöherenMethanqualitätenimModul5erfasstwerden.Die normierten Biogasausbeuten der beiden Module

zubeginnderVersuchsphasenweisenUnterschiedeauf.DerVerlaufdernormiertenBiogasausbeutevonModul1

350

30

35

40

45

50

55

60

15

Gasg

ehalt

(Vol.%

)

Gasm

enge (

Nm

)3

22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106 113 120 127 134 141

Versuchsdauer (d)

3000

3500

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

7500

8000

8500

9000

9500

10000

Methan Kohlendioxid Biogasausbeute

Abbildung2:

Biogasmengenund-qualitätendesModuls1währendderVersuchsphasen(15.bis139.Versuchstag)

30

35

40

45

50

55

60

15

Gasg

ehalt

(Vol.%

)

Gasm

enge (

Nm

)3

22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106 113 120 127 134 141

Versuchsdauer (d)

3000

3500

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

7500

8000

8500

9000

9500

10000

Methan Kohlendioxid Biogasausbeute

Abbildung3:

Biogasmengenund-qualitätendesModuls5währendderVersuchsphasen(15.bis139.Versuchstag)

J. Burgstaler, D. Wiedow, F. Godlinski, N. Kanswohl / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)343-352 351

variierte innerhalb des gesamten Versuchszeitraumszwischen5.500bis 6.500Nm3·d-1mit einemMittel von6.404Nm3·d-1.HingegenbefindetsichdienormierteBio-gasausbeutevonModul5vom15.biszum50.Versuchs-tagaufeinemniedrigerenNiveau,erreichtaberausgehendvom51.VersuchstaghöhereBiogasausbeutenalsdasMo-dul 1mit einemdurchschnittlichenMehrertrag von115m3·d-1.DiegeringerennormiertenGasausbeutenbiszum50.VersuchstaglassensichdurchdiegeringereRaumbe-lastunginderAnfahrphasedesModuls5gegenüberdemModul1erklären. ImMittelerreichtModul5sogareinehöhere Biogasausbeutemit 6.519Nm3·d-1. Die erzieltenBiogasausbeutendesModuls5befinden sichauf einemhohen Niveau und im Bereich vergleichbarer Anlagen(Gemmekeetal.,2009).SieerlaubendamiteinepositiveKosten-undNutzenbilanzfürdenlandwirtschaftlichenBe-treiberderBiogasanlage.InderTabelle6sinddiegebildetenRestgas-unddieMe-

thanpotentiale der Fermenter vom 87. Versuchstag dar-gestellt.

Tabelle6:

Restgas-undMethanpotentialevomModul1und5am87.Versuchs-tag

Proben Restgas-potential

Methan-potential

Methan-potential

Methan-anteil

(lN·kg-1·FM) (lN·kg

-1·FM) (lN·kg-1·oS) (Vol.%)

Modul1 10,24 5,87 104,65 57,4

Modul5 5,90 3,49 80,76 59,1

ErwartungsgemäßunterscheidensichdieRestgaspoten-tiale (lN·kg

-1 FM bzw. lN·kg-1 oS) bezogen auf die Frisch-

massebzw.organischeSubstanzdereinzelnenFermenter-inhaltevoneinander.DashöchsteRestgaspotentialbesitztdasModul 1 und das geringsteModul 5. EntsprechenddemRestgaspotentialwurdedashöchsteMethanpotential(5,9lN·kg

-1FM)beidemModul1unddasniedrigstebeimModul5(3,5lN·kg

-1FM)ermittelt.AlleWertebefindensichweit unter denen des BiogasMessprogramms (Gemme-keetal.,2009),dieeindurchschnittlichesMethanpoten-tial von9,5 lN·kg

-1 FMausweisen.DieMethanpotentialedesModuls 1mit 105 lN·kg

-1 oS und desModuls 5mit81 lN·kg

-1oS,sinddamitdeutlichniedrigeralsdieAnga-bendesBiogasMessprogramms(Gemmekeetal.,2009)mitimMittel130lN·kg

-1oTS.DasgeringereRestgas-undMethanpotentialdesModuls5gegenüberdemModul1ist einweiteres Indiz für einenbedarfsgerechten EinsatzvonNatriumhydrogencarbonatundsprichtfüreineneffi-zienterenBiogasprozess.Dennochkannvondenbeschrie-Dennochkannvondenbeschrie-benen praktischen Bedingungen eine Beeinflussung derchemischen Analyse- und Prozessparameter durch den

erhöhten Einsatz von Schweinegülle im Modul 5 nichtausgeschlossen werden. Trotzdem lassen die ErgebnisseeindeutigdiepositivenWirkungenvonNatriumhydrogen-carbonaterkennen.Der Methananteil in Volumenprozent ergibt sich aus

demQuotientenderBiogas-undMethanmenge.DerVer-gleichderbeidenFermenterzeigt,dassdasModul1mit57,4Vol.%diegeringereunddasModul5mit59,1Vol.%diehöhereMethanqualitätbesitzt.BeideMethangehalteliegenengbeieinanderundsindinBezugauftypischeBe-reichefürBiogasanlagenalsnormaleinzustufen(LeschberundLoll,1996;Ederetal.,2007;Weiland,2003).InderabschließendenRekonvaleszenzphasevom125.

bis zum139.Versuchstagwurde imModul 5 ein annä-herndgleichesprozessbiologischesNiveaueingestelltwieim Modul 1. Die gebildeten Gasqualitäten, chemischenProzessparameter und Raumbelastungen des Moduls 5entsprachen dem Modul 1, übertrafen aber die Erwar-tungen desModul 5 im Bezug auf die generierten Bio-gasmengenum1,8%proTaggegenüberdemModul1.Damit konnten in dem mit Natriumhydrogencarbonat

versetztenFermenterhöhereBiogasausbeutennachgewie-senwerden.InnerhalbvonknappeinemMonatwurdederBiogasprozessdesversäuertenFermentersaufdasNiveauder Kontrolle angehoben. Jedoch konnten dabei keinedurchschnittlichhöherenMethanqualitätenerfasstwerden.

4 Schlussfolgerung

EineVersäuerungvonBiogasfermenternausgelöstdurcheineÜberfütterungführtzurerheblichenwirtschaftlichenSchäden. Natriumhydrogencarbonat kann nachweislichdenpH-WertanhebenunddamiteinenversäuertenFer-menterinhalt effizient abpuffern und führt zu einer Sta-bilisierung der Prozessbiologie. Aufgrund der basischenWirkungvonNatriumhydrogencarbonaterfolgteineMili-euverbesserungfürdiemethanogenenBakterien.DieUntersuchungenbeiderAnwendunganeinerPra-

xisanlagehabengezeigt,dassNatriumhydrogencarbonatalsProzesshilfsstoffbeieinerstarkenVersäuerunginFormeiner bedarfsgerechten einmaligen Gabe (Akutappli-kation) eingesetzt werden kann. Daneben konnte beischwankendenSubstratqualitätendeseingesetztenInput-substratessowiebeizeitweisenhohenRaumbelastungen(Stoßbelastungen), bei Substratwechsel, im Anfahr- undHochfahrmodus die positive Wirkung von Natriumhy-drogencarbonat in Form von größeren Teilapplikationennachgewiesenwerden.WeiterhineignetsichNatriumhy-drogencarbonatalsPräventionsmittelundLeistungsförde-rer bei kontinuierlicherApplikation zurOptimierungdesBiogasprozesses.UmeinebedarfsgerechteDosierungvonNatriumhydrogencarbonat zu ermöglichen, muss einesorgfältigeAnalysedesProzessesimHinblickaufdievaria-

352

blenProzessparameterundAnalysedaten(Substratartund-menge,Verweilzeiten,Raumbelastungen,GasmengeundGasqualität) durchgeführtwerden. Parallel dazumüssenimLaborbestimmtemikrobiologisch,chemischrelevanteProzesswerteerfasstundabgeglichenwerden.AufGrund-lage dieser Analysedaten kann eine exakte ApplikationvonNatriumhydrogencarbonaterfolgen.GenerellistdamitderEinsatzvonNatriumhydrogencar-

bonateinepraktikableVarianteumProzessstörungdurchVersäuerungenzuvermeiden.DaNatriumhydrogencarbo-nat relativgünstigverfügbar ist, stellteseinepreiswerteAlternative zum komplettenHerunterfahren von versäu-ertenBiogasanlagendar.Zu berücksichtigen ist zudem, dass der Praxisversuch

beim Einsatz von Natriumhydrogencarbonat im Gärrestzu einem verringerten Restgaspotential und somit zureiner Reduzierung von klimarelevanten Treibhausgasenführt.Dies ist besonders für dieweitereVerwendung inderLandwirtschaftvonVorteil,aufgrundvonreduziertenEmissionenundeinerErhöhungdespH-WertesimBoden.

Literatur

BarberNR (1978) Limeand sodabicarbonate treatment increases sludgedi-gesterefficiency.JEnvironSci21:28-30

BooneDR,ChynowethDP,MahRA,SmithPH,WilkieAC(1980)Terminalreactionsintheanaerobicdigestionofanimalwaste.ApplEnvironMicrobiol43:57-64

BöhnkeB,BischofsbergerW,SeyfriedC-F(eds)(1993)Anaerobtechnik:Hand-buch der anaeroben Behandlung von Abwasser und Schlamm. Berlin :Springer,837p

BrovkoN,ChenKY(1977)Optimizinggasproduction,methanecontent,andbuffercapacityindigesteroperation.WaterSewageWorks124(7):54–57

BurgstalerJ(2007)BeschreibungderVersuchsbiogasanlageundwichtigerPro-zessparameter : Bericht zum agrarökologischen Komplexseminar an derUniversitätRostock2007,25p(unpubl)

BurgstalerJ,BlumenthalJ,WiedowD,GodlinskiF,KanswohlN(2010)Möglich-keit zur pH-Wertregulation versäuerter Biogasfermenter und die Auswir-kungenaufdieBiogasausbeute.Landbauforsch60(4):213-220

Burgstaler J,WiedowD,Godlinski F, Kanswohl N (2011) Verminderung desRestgaspotentialsundgasförmigerEmissionenausGärrestenderBiogas-produktion.Landbauforsch61(2)127-140

EderB,SchulzH,KriegA(2007)Biogas-Praxis:Grundlagen,Planung,Anlagen-bau,Beispiele,Wirtschaftlichkeit,Staufen/Freiburg:ÖkobuchVerl,236p

EffenbergerM,LebhunM(2008)BiologiederMethangärung:dieBelastungs-grenzenerkennen.Maisspecial(2):2-7

GemmekeB,RiegerC,WeilandP,SchröderJ(2009)Biogas-MessprogrammII:61BiogasanlagenimVergleich.Gülzow:FNR,168p

Gers-GrapperhausC,HoffstedeU,MaciejczykM,MitterleitnerH,OechsnerH,Rein-holdG,SchüsselerP,WeilandP,WelschW(2009)SchwachstellenanBiogasan-lagenverstehenundvermeiden.Darmstadt:KTBL,56p,KTBL-Heft84

HoffmannJ(2008)StabilisierungderPufferkapazitätvonlandwirtschaftlichenBiogasanlagendurchKalkzugabe.Bonn:Univ,81p,Diplomarbeit

HölkerU(2008)Gerüchtekücheschließen:Datenauswertungvonüber1000BiogasanlagendurchdieBioreactGmbH.BiogasJournal(4):22-29

IzaJ(2007)Simplelowcostcontroltechniqueforanaerobicreactors.In:Molet-taH(ed)Workshop“Anaerobicdigestioninmountainarea(andinisolatedruralzones)”:June5-72007,Chambery(France)

KaiserF,MetznerT,EffenbergerM,GronauerA(2007)SicherungderProzess-stabilität in landwirtschaftlichenBiogasanlagen.Freising-Weihenstephan :LfL,14p,LfL-Information

KasaliGB,SeniorE,Watson-CraikIA(1989)Sodiumbicarbonateeffectsontheanaerobicdigestionofrefuse.JChemTechnolBiotechnol45(4):279-289

KottmairA(2010)Inline-AnalysederBicarbonatkonzentrationinFaulschlamm:eineinnovativeMethodezurÜberwachungderProzessbiologieinBiogas-anlagen. In:Biogas3. Innovationskongress:17.und18.Juni2010,Zen-trum für Umweltkommunikation der Deutschen Bundesstiftung Umwelt(DBU)Osnabrück;Tagungsband.Hildesheim:ProfairConsult,pp67-72

KTBL(2009)FaustzahlenBiogas.Darmstadt:KTBL,240pLahavO,MorganBE(2004)Titrationmethodologiesformonitoringofanaero-

bicdigestionindevelopingcountries:areview.JChemTechnolBiotechnol79(12):1331-1341

LeschberR,LollU(1996)Klärschlamm.Berlin:Ernst,729pMähnert P (2007) Kinetik der Biogasproduktion aus nachwachsenden Roh-

stoffenundGülle.Berlin:Humboldt-Univ,168pMcCartyPL(1964)Anaerobicwastetreatmentfundamentals:part1-4,chemis-

tryandmicrobiology,environmentalrequirements,toxicmaterialsandtheircontrol,processdesign.Publicworks95(9-12):91-126

OechsnerH, LemmerA (2007)Biogas :VorlesungsunterlagenM41252,SS2007, Agrartechnik / Landesanstalt für Landwirtschaftliches Maschinen-undBauwesen,UniversitätHohenheim

PestaG,Meyer-PittroffR(2002)Kofermentate:sovermeidenSieFütterungs-fehler.In:AmonT(ed)Biogas:StromausGülleundBiomasse.Münster:Landwirtschaftsverl,pp78-80

PestaG,GrepmeierM,Meyer-PittroffR(2004)DieInline/OnlineGasanalyse:einzu-verlässigesInstrumentzurOptimierungdermikrobiologischenEntschwefelungundderProzessführungbeiBiogasanlagen.In:RutschmannC(ed)13.Sym-posium„EnergieausBiomasse :Biogas,Flüssigkraftstoffe,Festbrennstoffe“,25.und26.November2004,KlosterBanz.Regensburg:OTTI,pp183–188

PullammanappallilPC,ChynowethDP,LyberatosG,SvoronosS(2001)Stableperformanceofanaerobicdigestioninthepresenceofahighconcentrationofpropionicacid.BioresTechnol78:165-169

RaposoF,BanksCJ,SiegertI,HeavenS,BorjaR(2006)Influenceofinoculumtosubstrateratioonthebiochemicalmethanepotentialofmaizeinbatchtests.ProcessBiochem41(6):1444-1450

SanderHH(2009)DieBedeutungder„ErneuerbareEnergieninNorddeutschland“[on-line].Zufindenin<http://www.umwelt.niedersachsen.de/live/live.php?navigation_id=2180&article_id=9051&_psmand=10>[zitiertam09.11.2011]

SchererP(2007)Operatinganalyticsofbiogasplantstoimproveefficiencyandtoensureprocessstability.In:FNBB(ed)Progressinbiogas:biogasproductionfromagriculturalbiomassandorganicresidues.Kirchberg/Jagst:FNBB,pp77-84

Scherer P (2008) Bestimmung der Abbauraten von Biogasanlagen [online].Zu finden in <http://eti-brandenburg.de/fileadmin/eti_upload/down-loads2008/06_Scherer.pdf>[zitiertam21.10.2010]

SchüsselerP (2011)Standder Förderarbeitder FNRzumThemaHilfsmittel :offeneFragen.GülzowerFachgespr35:7-15

SpendlinHH(1991)UntersuchungzurfrühzeitigenInitiierungderMethanbildungbeifestenAbfallstoffen.Bonn:Economica,192p,HamburgerBer:Abfallwirtschaft4

SOLVAYSA,UnivRostock(2010)Useofsodiumbicarbonateinbiogas:processforproducingbiogas ;EP10162425.2-1521.München:EuropPatentor-ganisation

SwitzenbaumMS,GomezEG,HickeyRF(1990)Monitoringoftheanaerobicmethanefermentationprocess.EnzymeMicrobTechnol12(10):722-730

VoßE,WeichgrebeD,RosenwinkelHH(2009)FOS/TACHerleitung,Methodik,AnwendungundAussagekraft.In:InternationaleWissenschaftstagungBio-gasScience2009,02.-04.2009inErding.Freising,pp675-682

WeilandP(2003)NotwendigkeitderBiogasaufbereitung,AnsprücheeinzelnerNutzungsroutenundStandderTechnik.GülzowerFachgespr21:7-23

WeilandP,RiegerC(2006)Prozessstörungenfrühzeitigerkennen.Biogas-Jour-nal(4):18-20

Wiese J,KönigR (2006)ProzessbegleitendeFermenterüberwachungaufBiogas-anlagen [online]. Zu finden in <http://www.hach-lange.de/shop/action_q/download%3Bdocument/DOK_ID/14782554/type/pdf/lkz/DE/spkz/de/TOKEN/NmRAQU5PagkuR3DXpNx5YJs9WJ0/M/oN4QtQ>[zitiertam09.11.2011]

G. A. Smidt, A. Koschinsky, L. M. de Carvalho, J. Monserrat, E. Schnug / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)353-364

353

Heavy metal concentrations in soils in the vicinity of a fertilizer factory in Southern Brazil1)

1) Contributionontheworkshops„BetterSoilsforBetterLife“during theGerman-BrazilianYearofScience2010/2011,jointlyorganizedby theGeochemistryWorkgroup-SchoolofEngineeringandScienceat

JacobsUniversityinBremenandtheInstituteforCropandSoilScience at JKI in Braunschweig, Germany. Part one “Protecting our future

through soil conservation” held from December 6-10, 2010 on the campusoftheJacobsUniversityinBremen.

GeerdA.Smidt*,AndreaKoschinsky*,LeandroMacchadodeCarvalho**,JoséMonserrat***,andEwaldSchnug****

* Jacobs University Bremen, Integrated Environmental Studies Program, CampusRing1,D-28759Bremen,Germany,E-mail:g.smidt@jacobs-uni- versity.de

** Federal University of Santa Maria (UFSM), Institute for Analytical Chemistry,CampusUniversitário,CP5051,SantaMaria(RS),Brazil

*** FederalUniversityofRioGrande(FURG),InstituteforBiologicalScience (ICB),Av.Itáliakm8s/n,Centro,RioGrande(RS),Brazil

**** TechnicalUniversityBraunschweig,DepartmentofLifeSciences,Pockels- straße14,38106Braunschweig,Germany,E-mail:e.schnug@tu-bs.de

Abstract

ApeninsulainRioGrandedoSul(SouthernBrazil)hasbeenknowntobeinfluencedbytheimmissionsofaphosphorusfertilizerfactorysincefourdecades.Asother industriesareassumedtoaffectthespatialdistributionofmetalsatthissiteaswell,thisstudywasconductedtoidentifyanddifferentiatebetweenpotentialcontaminationsourcesandtheir impacton accumulation of environmentally relevant elements insoilsandgroundwater.Theconcentrationsofmajorelements(Al,Ca,Fe,K,Mg,Na,andP)andheavyandtracemetals(Cu,Co,Ni,Nb,Pb,Sr,Th,U,V,Zn,andrareearthelementsincludingY(REY))weredeterminedintopandsubsoilsandgroundwateralongatransect.Highenrichmentfactorsforalltracemetalsinthetopsoilshowedastrongcontaminationatthesiteofthefactory.ApetroleumrefineryandawoodpreservationfactorywereidentifiedaspotentialsourcesforNi,V,Cu,andAsaccumulationinsoils.PhosphorusfertilizersamplesusedinSouthernBrazilwereanalyzedtoexploreco-herenceswithmetalemissionpatternspotentiallyreleasedbyprocessingoftherockphosphate.Highvariationcoefficientsofallmetalconcentrationsinfertilizersindicatedifferentori-ginsandshowthepotentialcontaminationhazardforsoilsthrough agricultural fertilization. The REY patterns of thefertilizers allowed for the identificationof the sedimentaryor igneousoriginof thephosphate rockused for fertilizerproduction.TheREYpatternsoftopsoilinthevicinityofthefactoryconfirmthatthefertilizerfactoryisamajorsourceofcontaminationinthesurroundingenvironment.

Keywords: Southern Brazil, soil contamination, fertilizer factory, phosphorus fertilizer, heavy metals, rare earth ele-ments, trace elements

Zusammenfassung

Schwermetallgehalte in Böden im Umfeld einer Dün-gerfabrik in Südbrasilien

EineHalbinsel in RioGrandedo Sul (Südbrasilien)wirdseitvierJahrzehntendurchdieImmissioneneinerFabrikzurHerstellung von Phosphordüngemitteln beeinflusst. DieseStudiehatte zumZiel,dieseundandere industrielleKon-taminationsquellen inOber-undUnterbödenundGrund-wasserzuidentifizierenundihrenEinflussaufdieräumlicheVerteilungvonHauptelementen(Al,Ca,Fe,K,Mg,NaundP)undSchwermetallenbzw.Spurenelementen(Cu,Co,Ni,Nb,Pb,Sr,Th,U,V,ZnundSelteneErd-ElementeinklusiveY (REY)) zuuntersuchen.HoheAnreichungsfaktorenallerSpurenelementeinderNähederFabrikbelegeneinestarkeKontamination durch dieDüngemittelproduktion.Weiter-hinwurden eineHolzimprägnierungsfabrik und eine Erd-ölraffineriealsmöglicheEmissionsquellenvonCuundAsbzw.VundNi identifiziert.HoheVariationskoeffizientender Spurenmetall-Konzentrationen in Düngemitteln ausSüdbrasilien kennzeichnen deren unterschiedliche Her-kunft.DurchUntersuchungderREY-MusterderDüngemit-telundBödenkonntediesedimentäreodermagmatischeHerkunft identifiziertwerden. Die Dünger zeigen Zusam-menhängemitEmissionsmusternderElemente,diebeiderRohphosphat-VerarbeitungfreigesetztwurdenundweisendieDüngemittelfabrikalsHauptverursacherderKontamina-tiondernäherenUmgebungaus.EntsprechendkannauchlandwirtschaftlicheDüngungzumEintragvonSchwerme-talleninBödenführen.

Schlüsselworte: Südbrasilien, Bodenkontamination, Dün-gemittelfabrik, Phosphor-Düngemittel, Schwermetalle, Seltene Erden, Spurenelemente

354

1 Introduction

Chemicalproductionsitesareknownaspotentialemit-ters of organic and inorganic contaminants,whichmaypollute the environment. The understanding of the dis-persionandspatialdistributionoftheemittedsubstancesfrom any kind of factory is important to assess the riskofenvironmentalpollution.Fertilizerproductionisamongthesepotentialsourcesofenvironmentalpollution,whichhastobecontrolledandregulatedbytheindustry(FAO,2004). For example, the release of silicon tetrafluoride(SiF4),hydrogenfluoride(HF),andparticulatescomposedoffluorideandphosphatematerialhas tobeminimizedin phosphate processing factories (USEPA, 1995). Stan-dardqualityofemissionforthereleaseoffluorineatthereactionunitof a factory shouldnotbehigher than30mgm-3(FAO,2004).Besidesfluorine,sulfurdioxide,nitro-gendioxide,andthetotalparticlereleasefromphospho-rus(P)fertilizerfactories,aregulationofotherhazardoustrace elements (heavy metals, radionuclides, rare earthelements, andother traceelements)doesnotexist. TheproductionofPfertilizersrequiresrockphosphatesasrawmaterial,which can be found as amixture of fluorapa-titeCa5(PO4)3F,hydroxylapatiteCa5(PO4)3(OH),chlorapatiteCa5(PO4)3Cl,andfrancoliteCa10(PO4)6–x(CO3)x(F,OH)2+x.Therockphosphatehastobegroundandtreatedwithcon-centratedsulfuricorphosphoricacidforthedestructionofthecalciumphosphatemineraltoextractthefinalproductPfertilizerandtheby-productphosphogypsum(PG).Rockphosphates contain traceelements in a rangeof

1to100mgkg-1Cd,70to110mgkg-1Cr,1to1000mgkg-1Cu,<LLD(lowerlimitofdetection)-117mgkg-1Ni,<LLD-45mgkg-1Pb,4to1000mgkg-1Zn,710mgkg-1F,and8to220mgkg-1U(Malavolta,1994;DaConceicaoandBonotto,2006;Kratzetal.,2008).Dependingontheoriginoftherockphosphatesmineralfertilizersshowtraceele-mentconcentrationsinarangeof<LLD-58.8mgkg-1Cd,10.4to72.7mgkg-1Cr,1to183mgkg-1Cu,5to26.9mgkg-1Ni,0.6to30.7mgkg-1Pb,8.8to181mgkg-1Zn,and39.7to206mgkg-1U(Hamamoetal.,1995;Cameloetal.,1997;Abdel-Haleemetal.,2001;McBrideandSpiers,2001,Smidtetal.,2011b).Phosphogypsum (PG) is usually deposited, but is also

usedforlimingoftropicalarablesoilsinBrazil.PGcontainshighconcentrationsofCd(15mgkg-1),Cu(32mgkg-1),Ni(43mgkg-1),Sr(963mgkg-1),Zn(263mgkg-1),U(135mgkg-1),andoftheradionuclides226Ra,40K,andU(Perez-Lopezetal.,2007;Abriletal.,2009).Itsuseforagricul-turalpracticesasasoilamendment isbanned in theUSsince1992unlesstheRaactivityislowerthan370Bqkg-1(USEPA,1999).Theminimization of the total loads of trace elements

byagriculturalfertilizerapplicationtoarablefieldsaredis-

cussed worldwide and many countries developed limitsforcertainheavymetalsinfertilizers(USEPA1999,DÜMV2008).Phosphorusfertilizer-derivedpollutantsmayreachthefoodchainbycroppingandcarry-overintodairyprod-ucts,orleachingintogroundwaterresources.Thediffusepollutionpathwayoftraceelementco-applicationbyfer-tilizersisintensivelydiscussedinthescientificcommunity(Rogasik et al., 2008; Kratz et al. 2008; Tunney et al.,2009;Smidtetal.,2011aand2011b).The cumulative load of gaseous and particulate pollut-

ants fromaP fertilizer factory into theneighboringenvi-ronmentcanbeconsiderablyhigh.Elevatedconcentrationsof toxicelements (Hg,F,Cd,andAs)were found in soilsandwatersaroundaPfertilizerfactoryonapeninsulaclosetothecityofRioGrande(SouthernBrazil) (Mirleanetal.,2003a;2003b;2006,and2007).Thisstudysitehasbeenknowntobestrongly influencedbytheemissionsfromaPfertilizerfactorysince40years.However,sofarnothingisknownabouttheinputofotherrockphosphate-derivedtraceelementsintotheenvironmentatthissite.Inthisstudytheconcentrationsofnumeroustraceelementsinsoilsandgroundwater,potentiallyreleasedfromthePfertilizerfacto-ryinRioGrandehavebeeninvestigated.Additionallyacol-lectionoffertilizerstradedinsouthernBrazilwasanalyzedto identify possible contaminants in the products and tosourcethesedimentaryorigneousoriginoftherawmate-rial.Itwastestedifcoherencesbetweenemissionpatternsreleasedbythefactorythroughparticulateemissionenabletoidentifytheoriginoftheprocessedphosphaterocktype.

2 Materials and methods

2.1 Study area

Thestudysiteislocatedonapeninsula“Superporto”inthePatosLagoonestuaryinthevicinityofthecityofRioGrandeinthefederalstateofRioGrandedoSul(RS)–Bra-zil(Figure1).ThispeninsulaispartofaHolocenebarrier-lagoon system having very fine-grained quartoze beachsands,derivedprobablyfromtheinnercontinentalshelf.TheoverallgeologicalsettingofthestudyareaconsistsofPaleozoic andMezozoic sedimentary and volcanic rocksof the Paraná Basin in the northern part of RS and theigneousandmetamorphicrocksofthePrecambrianshieldin the southern part of RS (Tomazelli et al., 2000). Thesubtropicaloceanic climatewithanaverageannualpre-cipitationof1300mmandprevailingwinddirectionsfromnorth-northeastinsummerandsouth-southwestinwinterformedadunesandvegetationwithdifferentgrassspeciesinthenorthofthepeninsula.Onlysmallareasareusedaspastureforcattlegrazingandeucalyptusplantationscanbefoundrandomly.Thesouthernendofthepeninsulaisdirectlyinfluencedbytheoceanicseasprayandbrackish

G. A. Smidt, A. Koschinsky, L. M. de Carvalho, J. Monserrat, E. Schnug / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)353-364

355

groundwater,whichisshownbythehalophyteplantcom-munityatthissite(MirleanandRoisenberg,2006).The soil is a sandy soil with low organic carbon con-

tent,which is influenced by the groundwater level at 1to2mdepthforminganoxicgleyicsoilconditions,identi-fied through the typical Fe(III)-richoxidizedhorizon (Go)andtheanoxicreducedhorizon(Gr).Atthesouthernpartofthepeninsulathegroundwaterisinfluencedbydiurnaltidalchanges, resulting in temporalwater loggedcondi-tions.Acontainerfreightterminal,ashipyard,awoodfac-toryandaruralsettlementarelocatedatthesouthernpartandoneruralsettlementatthenorthernpartofthe11.5kmlongpeninsula.

2.2 Sampling

In2008soilsamples(N=21)weretakenatsevensitesalongatransectfromnorthtosouthacrosstheproductionsitefromdifferentdepths(0to10,10to40,and40to100cm;Figure1).CorrespondingtothelocationofthePfer-tilizerfactory(km0)onesoilsamplingpointislocatedinnortherndirection(km-1.1)ofandfivesoilsamplesweretakensouthwards(km1,km1.9,km5.1,km6.3,km9.3).Thenorth-southtransectacrossthefertilizerfactorywaschosentodeterminethedistributionofpollutantspoten-tiallyreleasedbythefactoryeffectedbyseasonalchangesintheprevailingwinddirection.ThespatialdistributionofthesamplingsitesfollowsthetransectstudiedbyMirleanandRoisenberg(2006and2007).Inthisstudytheselec-tionofthesevensamplingsiteswasbasedontheresultsofthenamedauthors,whoshowedincreasedCdandAsconcentrationintopsoils(N=19)atthefactorysitewithdecreasingconcentrationstowardskm5.1andincreasingconcentrationofAsatthesouthernendofthepeninsula.Inourstudythesoilhorizonswereopenedwithashoveltoasamplingdepthof100cmtostudytheverticaldistribu-tionoftraceelementsinsoils.Thetimeconsumingsam-plingproceduredidnotallowopeningmore thansevenhorizonsatoneday.Samplesweretakenwithastainlesssteelknifeoutofthedifferenthorizonsandstoredinpoly-ethylene (PE)bags.Thegroundwater leveldepthsvariedalongthetransectandsamplescouldonlybecollectedatthesamplingpointskm-1.1,km0.9,km6.1,andkm9.3.AftertheopeningofthesoilhorizonthepitwascleanedandthegroundwaterwassampledwithPEbottlesaftersedimentationofdispersedsoilparticles.Phosphorusfertilizersamples(N=39)tradedinSouth-

ernBrazilin2007and2008werecollectedtodeterminetypicaltraceelementconcentrationsoflocalproducts.Outofthe39samples29aremulticomponentfertilizers(13NPK,11NP,and5PK)and10straightPfertilizers(4singlesuperphosphate and6 triple superphosphate). Phospho-ruscontentsvarybetween14to52%.

Figure1:

SamplingsiteonthepeninsulasouthofRioGrande(SouthernBrazil)showing the spatial distribution of seven sampling points and thelocationofaPfertilizerfactory(1),awoodfactory(2),acontainerfreightterminal(3),ashipyard(4),andapetroleumrefinery(5)(mapmodifiedafterMirleanandRoisenberg,2006).

2.3 Sample preparation and chemical analysis

Thecollectedsoilsampleswereair-driedandstored inplasticbags.Thesamplesweresieved(2mm)andgroundinanagateballmilltoaparticlesizeof<20μmanddriedovernight at 105 °C before further chemical treatment.ForthedeterminationofthetotalelementalcontenttheprocedurefortraceelementanalysesdescribedbyDulski(1994and2001)andAlexander(2008)wasused.100mgofeachsamplewasdigestedwith3mlofHCl,1mlHNO3

356

and1mlHF(allacidsusedareconcentratedandsupra-puregrade)for16hoursat>180°Cinaclosedacidpres-suredigestionsystem(Picotrace).Priortotheanalysestheacidswereevaporatedintheopenteflonvesselatatem-peratureof 120 °C. The evaporation stepwas repeatedtwotimeswith5mlHClforthecompleteevaporationoffluoride complexes,which affect the rare earth elementanalysis.Thefinalsamplesolutionwastakenupin50mlof0.5MHCl.Thegroundwatersampleswerefilteredwith0.2μmcelluloseacetatefiltersimmediatelyafterthesam-pling.Thegroundwatersampleswereacidifiedwithcon-centratedsuprapureHNO3topH2.Thefertilizersamples(N=39)werehand-groundwitha

mortarandpestleandtogetherwithtwocertifiedProckstandard reference material (NIST 120b and NIST 694)driedovernight at105 °C, and thendigestedbymicro-wave(MLSStart1500).Thesamples(0.05g)wereextract-edwithaquaregia(3.6mlconcentratedHCland1.2mlconcentratedHNO3) at constant temperature of 210 °Cfor 60minutes. Filtered sampleswere diluted to 100 gwithde-ionizedwater.

2.4 Analytical procedures

Traceelementconcentrationsinsoilandfertilizersam-plesweredeterminedina0.5MHNO3matrixwithaPer-kin-Elmer/SciexElanModel5000inductivelycoupledplas-mamassspectrometer(ICP-MS)followingtheproceduresofDulski(2001).BesidethetraceelementsCd,Co,Ni,Nb,Pb,Sr,Th,U,andZr,therareearthelementsLa,Ce,Pr,Nd,Pm,Sm,Eu,Gd,Tb,Dy,Ho,Er,Tm,Yb,Lu,andY(REY)wereanalysedviaICP-MS.ThemajorelementsAl,K,Fe,Ca,Na,Mg,andPandthetraceelementsZnandVcon-tentsweredeterminedusinganinductivelycoupleplasmaopticalemissionspectrometer(SpectroCirosVision–ICP-OES).TheCuconcentrationsinthesoilsampleswerede-terminedusingcathodicstrippingvoltammetry(Metrohm757VAComputrace).Theaccuracyofthemeasurementswas tested using certified reference material (BHVO-2,NIST120b,andNIST694).ThepHvalueofthesoilswasmeasuredin0.01MCaCl2witha1:5soiltosolutionratioaccordingtoISO10390.Majorandtraceelementconcen-trationsingroundwatersampleswereanalyzedviaICP-MSandICP-OES.AdditionallythepHwasmeasuredandtheanionconcentrations(F-,Cl-,NO3

-,andSO42-)weredeter-

minedusingionchromatography(MetrohmIC462).

2.5 Statistical analysis and calculation of enrichment fac-tors for trace elements (EFTE)

The statistical description of the dataset, includingmean,minimum,maximum values, and standard devia-tionwascarriedoutwithSPSS12.

The evaluation of the enrichment of the investigatedtraceelementsinthetopsoilsalongthetransectcannotbe donewith simple calculation of the top soil/sub soilquotients. The different geochemical behavior and themultiple sources of the trace elements require differentcalculationofthetraceelementenrichmentfactors(EFTE).ThereforeamodifiedcalculationmodelbasedonmethodsbyZolleretal.(1974)andReimannandCaritat(2000)wasused.TheconcentrationofthetraceelementatthesiteXisdevidedbytheconcentrationofthetraceelementatthecontrolsite(ctrl).Inaddition,thesevaluesarenormalizedtoa“conservative”element(Zr),whichisnotanthropo-genicallyenrichedintopsoilsalongthetransect.

EFTE=(conc(TE)X/conc(Zr)X)/(conc(TE)ctrl/conc(Zr)ctrl)

withEFTE =enrichmentfactorforacertaintrace elementconc(TE)x =concentrationoftraceelementintopsoil atsamplingpointxconc(TE)ctrl =concentrationoftraceelementintopsoil atsamplingpointkm5.1conc(Zr)X =concentrationofzirkoniumintopsoilat samplingpointxconc(Zr)ctrl =concentrationofzirkoniumintopsoilat samplingpointkm5.1

3 Results and discussion

3.1 Major and trace elements in P fertilizers traded in Brazil

AllBrazilianPfertilizersanalyzedinthisstudyshowtypi-calrangesofmajorandtraceelementconcentrations.Themean,median,minimum,andmaximumconcentrationofP2O5,K2O,Ca,Fe,Al,Mg,andNaaregiveninTable1.Highvariationcoefficients(RSD)between41to210%indicatethebroadconcentrationrange inthestudiedPfertilizers.TheresultsinTable1and2areseparatedintotwoclasses,whichrepresentasedimentary(s)(N=34)andigneous(i)(N=5)originoftherawphosphatematerial.Theidentifica-tionofdifferentgeologicaloriginoftherawphosphatesisbasedonthedifferentgeochemicalcompositionoftherareearthelementsinthetwosources(seesection3.5).Themean,median,minimum, andmaximumconcen-

trationsoftraceelements(Sr,Zn,V,Ce,U,La,Ni,Zr,Cd,Pb, Nb, and Th) are listed in Table 2.While highmeanconcentrations of the potentially environmental harmfulheavymetalsZn(306mgkg-1),U(78mgkg-1),Ni(33mgkg-1),Cd(16mgkg-1),andPb(6.9mgkg-1)werefoundinfertilizersofsedimentaryorigin,themeanconcentrationsof theseelementsare low in fertilizersof igneousorigin(12mgZnkg-1,2mgUkg-1,7.7mgNikg-1,<LLDmgCdkg-1,and2.9mgPbkg-1).Incontrastothertraceele-

G. A. Smidt, A. Koschinsky, L. M. de Carvalho, J. Monserrat, E. Schnug / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)353-364

357

mentsweredeterminedinhighermeanconcentrationsinPfertilizersofigneousorigin(1588mgSrkg-1,566mgCekg-1,317mgLakg-1,and18mgNbkg-1)incomparisontofertilizersofsedimentaryorigin(309mgSrkg-1,35mgCekg-1,28mgLakg-1,and1.3mgNbkg-1).Suchvariationin traceelement contentsof fertilizers in relation to thegeogenic origin of thematerial is confirmed by a studyfrom Niedergesäss et al. (1992), who analyzed mineralfertilizersprocessedfromeitherigneousorsedimentaryProcksources.AcomparisonofthevaluesofthisstudywithconcentrationsinPfertilizerproductstradedinGermany(Smidtetal.,2011b)showsthatBrazilianfertilizerscontaindistinctlyhighermeanconcentrationsofP2O5,Cd,andU.Thehighconcentrationsofheavymetals (Zn,U,Ni,Cd,and Pb) in the analyzed fertilizers indicate the potentialcontaminationhazardforarablesoilswhichreceiveregu-larlyapplications.

Table1:

Concentrationsofmajorcomponents(P2O5,K2O,Ca,Fe,Al,Mg,andNa)in%infertilizersampleswithsedimentary(s)(N=34)andigneous(i)(N=5)originwithaP2O5-contentof>5%tradedinsouthernBrazilin2007and2008

P2O5 K2O Ca Fe Al Mg Na

s i s i s i s i s i s i s i

Mean 29 35 9.9 3.0 8.9 1.0 0.63 0.26 0.56 0.31 0.51 0.06 0.36 0.26

Median 22 34 2.2 0.14 8.9 0.6 0.54 0.33 0.42 0.35 0.28 0.07 0.32 0.21

RSD(%) 48 45 131 210 83 114 79 60 72 41 99 61 55 64

Minimum 14 18 0.05 0.13 0.16 0.17 0.06 0.03 0.13 0.15 0.09 0.03 0.12 0.06

Maximum 53 51 58 14 22 2.9 1.9 0.40 1.6 0.42 2.58 0.12 1.13 0.51

Table2:

Concentrationsofselectedtraceelements(Sr,Zn,V,Ce,U,La,Ni,Zr,Cd,Pb,Nb,andTh)inmgkg-1infertilizersampleswithsedimentary(s)(N=34)andigneous(i)(N=5)originwithaP2O5-contentof>5%tradedinsouthernBrazilin2007and2008

Sr Zn V Ce U La

s i s i s i s i s i s i

Mean 309 1588 306 12 118 105 35 566 78 2 28 317

Median 237 241 235 12 102 116 15 385 61 2.9 20 165

RSD(%) 93 196 79 34 43 17 119 102 74 64 83 131

Minimum 0.16 72 44 8.0 63 85 0.05 54 0.01 0.25 0.06 24

Maximum 1072 7148 1005 16 229 116 171 1558 200 3.5 93 1048

Ni Zr Cd Pb Nb Th

s i s i s i s i s i s i

Mean 33 7.7 20 22 16 <LLD 6.9 2.9 1.3 18 5.5 11

Median 25 8.4 18 16 9.7 <LLD 4.0 1.3 0.6 19 3.7 16

RSD(%) 58 24 52 63 98 107 114 119 67 98 76

Minimum 0.35 5.1 0.21 7.7 1.3 <LLD 0.32 0.59 0.01 0.25 0.01 0.13

Maximum 82 9.7 57 44 56 <LLD 31 8.5 6.8 30 20 19

LLD=lowerlimitofdetection

3.2 Major and trace elements in top and sub soils

Themean,minimum,maximum, and variation coeffi-cient(RSD)ofmajorelementsinthetopsoilsofthesevensampling sites along the transect are given in Table 3.Thebroadrangesofallmajorelementconcentrationsre-flectthevariationoftopsoilelementcontentsalongthesampledtransect.EspeciallyPandCa,whicharethemaincomponents of apatite rock phosphates, show extrememaximumconcentrationsof5225and15035mgkg-1 incomparisontothemeanconcentrations(1095mgPkg-1and4318mgCakg-1).Themean,minimum,maximum,andvariationcoefficient(RSD)oftraceelements(Sr,Zn,V,Ce,U,La,Ni,Zr,Cu,Pb,Nb,Th,andCo)(Table4)showahighvariationinthetopsoilsalongtheinvestigatedtran-sect,whichisespeciallypronouncedforSr,La,Ce,Zn,Nb,Th,andU.

358

Table3:

Concentrationsofmajorcomponents(P,K,Ca,Fe,Al,Mg,andNa)inseventopsoilsfromSouthernBrazil(mgkg-1)

P K Ca Fe Al Mg Na

Mean 1095 5498 4318 4532 13097 510 3199

Median 398 4977 3180 4072 15658 540 2660

RSD(%) 170 36 112 68 43 72 49

Minimum 80 3245 1200 1726 6109 113 1683

Maximum 5225 8675 15035 10267 19438 1121 5912

Table4:

Concentrationsofselectedtraceelements(Sr,Zn,V,Ce,U,La,Ni,Zr,Cu,Pb,Nb,Th,andCo)inseventopsoilsfromSouthernBrazil(mgkg-1)

Sr Zn V Ce U La Ni Zr Cu Pb Nb Th Co

Mean 62 38 12 15 1.1 7.8 2.3 33 8.6 7.3 4.5 1.7 1.4

Median 41 19 11 10 0.5 5.3 1.6 37 5.9 6.7 2.1 1.1 1.2

RSD(%) 83 132 53 120 131 115 74 18 76 58 136 92 74

Minimum 27 9 5.0 2.9 0.32 2.2 0.79 25 2.0 3.5 1.2 0.47 0.51

Maximum 168 151 23 57 4.3 28 5.0 39 18 15 18 5.0 3.3

ThespatialdistributionofP(Figure2a)alongthesam-pledtransectonthepeninsulashowsthehighestconcen-trationof5225mgkg-1inthetopsoilclosetotheproduc-tionsite(km0).FromheredecreasingconcentrationswithincreasingdistancetothePfertilizerfactorywerefound.Inthedistanceof-1.1and1kmtheconcentrationofPisstillstronglyelevated(1188and496mgkg-1,respectively)whencomparedtothetopsoilinthedistanceof9.3kmat the end of the peninsulawith 148mg kg-1. A slightincreaseintopsoilconcentrationatthesamplingpointatkm6.3isapossibleeffectofPfertilizationofpasturelandusedforcattlegrazing.Calcium concentrations (Figure 2b) along the transect

havealsotheirmaximum(15035mgkg-1)atthefactorysite,whereapatite rocks (CaPO4)areextractedbyH2SO4forPfertilizerproduction.Thelowestconcentration(1200mgkg-1)wasfoundinadistanceof1.9km.TheincreasinginfluenceofbrackishgroundwatercausesanincreasingCaconcentrationintopandsubsoilswithincreasingdistancefromthesamplingpointkm5.1towardsthesouthernendofthepeninsula(km9.3).TheMgconcentration (Figure2c) in the top soil is el-

evatedatthefactorysite(774mgkg-1),butthemaximumconcentration(1121mgkg-1)canbefoundatthenorth-ernmostsamplingpoint (km-1.1).Theelevatedconcen-trationsofMgandFe(Figure2f)atthesamplingkm-1.1areprobablyaneffectofurbandustimmission.Temporalwaterloggedconditionscauseahighergroundwaterlevelat the southern end of the peninsula (km 6.3 and 9.3)whichyieldsanoxicconditionsandFeoxidationalongO2

gradientsatplantrootsandothermacroporesuptothetop soil. The spatial distributionofK andNa (Figure2dand2e)alongthesampledtransectonthepeninsulaalsoshowsenrichmentatthefactorysite(7532mgKkg-1and4095mgNa kg-1, respectively), but has thehighest topsoilconcentrations(8675mgKkg-1and5911mgNakg-1,respectively) at the outermost sampling point (km 9.3)atthesouthernendofthepeninsula,duetothebrakishgroundwaterinfluence.ThehighconcentrationsofPandCa(Figure2aand2b)

inthetopsoil(0to10cm)incomparisontothedeepersoillayersat10to40cmand40to100cmatthefactorysite (km0)demonstrate thehighPandCa input to thesoilsbythePfertilizerproductioncomparedtothenaturalbackgroundconcentration.ThehighloadofPtothetopsoilandtheacidicpHvaluesof4.7enabledslightPleach-ingtodeepersoilhorizonsasindicatedbythesmallPpeakatthefactorysiteinthe10to40cmsoillayer.PotassiumandNa(Figure2cand2d)showadifferentdistributionintopandsubsoilsat the factory sitecompared toP.Thehighermobility of themonovalent cations K and Na incomparisontothebivalentCaandMginthesoilcolumnisreflectedinthemostlyequaldistributionoftheelementsintop(0to10cm)andsubsoil(10to40cmand40to100cm)horizons.However,thesubsoilconcentrationsofallmajorelementsandPareelevatedinthesoillayerbe-tween10to40cmatthefactorysiteiscomparisontothesurroundingsubsoils.Thedislocatedelementsaresorbedtotheiron-richGohorizon,whichisinfluencedbychang-inggroundwaterlevels.

G. A. Smidt, A. Koschinsky, L. M. de Carvalho, J. Monserrat, E. Schnug / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)353-364

359

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

km

mg

/kg

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

a)

P

km

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

b)

Ca

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

mg

/kg

0

km

mg

/kg

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

c)

Mg

km

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

d)

K

0

mg

/kg

0

km

mg

/kg

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

e)

Na

km

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

f)

Fe

0

mg

/kg

1000

1200

800

600

400

2001000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

2000

4000

6000

8000

10000

12000

Figure2:

SpatialdistributionofP(a),Ca(b),Mg(c),K(d),Na(e),andFe(f)intop(0to10cm)–andsub(10to40cmand40to100cm)–soils(mgkg-1)inrelationtothedistancefromafertilizerfactory(0kmcorrespondstothefactoryposition).

ThespatialdistributionofU(Figure3a)alongthesampledtransectonthepeninsulashowsthehighestconcentrationof4.3mgkg-1inthetopsoilclosetotheproductionsite(km0).WithincreasingdistancetothePfertilizerfactorydecreasingconcentrationswerefound.Inthedistanceof1kmtheconcentrationofUisstillelevated(0.9mgkg-1)incomparisontothetopsoilinthedistanceof9.3kmattheendofthepeninsula(0.5mgkg-1).ThelowestUcon-centrationisfoundin5.1kmdistance(0.3mgkg-1).ThespatialdistributionsofNb,La,Zn,andPb(Figure3b,3c,3d,and3e)resemblethatofU.Thecomparisonoftopsoil

andsubsoilconcentrationsoftraceelementsdemonstratetheenrichmentintheuppermosthorizonatthefertilizerfactory.Niobiumasarefractoryelement,whichisconsid-eredextremelyimmobileinsoils(Kurtzetal.,2000),showsthestrongestenrichmentofthetopsoilincomparisontothesubsoilatkm0(Figure3b)ofallanalysedtraceele-ments. In comparison toNb, elevated concentrationsofU,Ni,Zn,Pb,andVarefoundintheiron-richGohorizon(10to40cm)atthefertilizerfactory(km0),whichpointstotheverticaldislocationofthesetraceelementsatthissite.Leadcanbefoundinslightlyhigherconcentrationin

360

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

mg

/kg

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

a)

U 0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

b)

Nb

mg

/kg

km

mg

/kg

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

e)

Pb

km

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

f)

Ni

0.0

mg

/kg

km km

km

mg

/kg

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

c)

La

km-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

d)

Zn

mg

/kg

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

km

mg

/kg

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

g)

V

km

0-10

10-40

40-100

-1.1 0.0 1.0 1.9 5.1 6.3 9.3

h)

Zr

mg

/kg

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

18.0

20.0

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100,0

120.0

140.0

160.00-10

10-40

40-100

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

0-10

10-40

40-100

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

0-10

10-40

40-100

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

Figure3:

SpatialdistributionofU(a),Nb(b),La(c),Zn(d),Pb(e),Ni(f),V(g),andZr(h)intop(0to10cm)-andsub(10to40cmand40to100cm)–soils(mgkg-1)inrelationtothedistancefromafertilizerfactory(0kmcorrespondstothefactoryposition).

G. A. Smidt, A. Koschinsky, L. M. de Carvalho, J. Monserrat, E. Schnug / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)353-364

361

the top soils along thewhole transect in comparison tothesubsoils,whichpossiblyoriginatesfromtheemissionofleadedgasolineexhaustfromcarsuntilthe1990s.Thispollutionsourcemayalsohaveaffectedtheincreasedtopsoil concentrationofPb (Figure3e)at thenorthernend(km-1.1)ofthepeninsulaintheclosevicinitytothecityofRioGrande.Copperwasfoundtobeincreasedintopsoilsattwosamplingpointsalongthetransect.Thepoten-tialsourcesarediscussedinthefollowingsection.DuetoanalyticaluncertaintiesthespatialdistributionofCdisnotshown,butMirleanandRoisenberg(2006)foundelevatedCdconcentrationsintopsoils(9.3mgkg-1)inthevicinityofthePfertilizerfactoryincomparisontothelocalback-ground(0.03mgkg-1).

3.3 Variations of element enrichment factors

Zirkonium(Zr)waschosenastheconservativeelementfornormalizationofthetraceelementenrichmentfactors(EFTE),sincetheconcentrationinthesoiltransectispracti-callyexclusivelyinfluencedbygeogenicsources.ThemeanconcentrationofZris33.1±6.1mgkg-1intopsoilsand27.7 ± 5.5mg kg-1 in sub soils and its spatial distribu-tiondoesnot showany trend (Figure3h).Thesamplingpointat5.1kmdistancefromthePfactoryischosenasthecontrolsite.Thislocationintheintermediatelocationbetweenfactoryandoceanshowedthelowestconcentra-tionformostoftheobservedtraceelements.OnlyCuisnormalizedagainstanothercontrolsite(km1.9),becauseCu isassumed tohaveanotherpollution sourcebesidesthePfertilizerfactory.Awoodpreservativefactory is lo-catedatthesouthernendofthepeninsula.WhileanEFTEvaluearound1indicatesnotraceelement

enrichmentinthetopsoil,valueshigherthan1.5showaclearenrichmentoftraceelementsbyeitheranthropogen-icactivitiesorgeologicalsources.Uranium(9.3),Nb(8.3),Zn(7.3),Ce(5.6),La(5.1),andTh(3.4)showhighEFTEonlyatthefactorysite(Table5),which indicatesthefertilizer

factorytobeaonepointpollutionsourcefor theseele-ments.TheEFTEofPb(2.9),Ni(3.7),Co(1.7),andV(2.0)also reflect an emission by the fertilizer factory, but theEFTEatthesamplingpointkm-1.1(1.9,4.0,3.8,and2.2,respectively) give indications for other emission sourcesfrom thecityofRioGrande.Apetrochemical refinery islocatedin2kmlineardistanceofthesamplingpointkm-1.1(Figure1).NickelandVareknowntobeemittedbyoilrefineriesandarecentstudyconductedinthevicinityofthelocalproductionsiteshowedfourtimeshigherNiandVconcentrationsinthetopsoilsclosetotheemissionsource incomparisontothe localbackground(Garciaetal.,2010).AnothersourceofpollutionofNiandVcouldbethecombustionofheavyresidualfueloilswhichtypi-callycontain1to1000mgkg-1Vand3to345mgkg-1Ni(Russelletal.,2010).HeavyresidualfueloilsalsocontainCo,buttheconcentrationlevelislower(7to3300μgkg-1)incomparisontoNiandV(Russelletal.,2010).Theele-vatedEFTEofCo,Zn,andPbatthenorthernendofthetransectarepossiblyderivedfromotherindustrialsourcesinthecityofRioGrande.ThespatialdistributionofEFTEforCushowstwopointsofenrichmentinthetopsoilonthepeninsula.Oneislocatedatthefertilizerfactory(8.9),thesecondoneislocatedatthesamplingpointkm5.1(11.6)andkm6.3(6.4).Atthissamplingpointawoodfactoryislocatedinapproximately500mdistance(Figure1),pos-sibly using chromated-copper-arsenates (CCA) forwoodpreservation.TheelevatedconcentrationsofAsintopsoilsreportedbyMirleanandRoisenberg(2006)aremostlikelyrelatedtothiscontaminationsource,too.

Table5:

Elementenrichmentfactors(EFTE)oftraceelementsintopsoilsfromSouthernBrazilinrelationtothedistancefromafertilizerfactory(TEconcen-trationnormalizedtobackgroundandZrconcentrationintopsoilsatkm5.3(backgroundforCuatkm1.9))

Distance(km) Sr Zn V Ce U Nb La Ni Cu Pb Th Co

-1.1 0.9 1.9 2.2 1.2 1.9 1.6 1.0 4.0 2.8 1.9 1.2 3.8

0.0 3.9 7.3 2.0 5.6 9.3 8.3 5.1 3.7 8.9 2.9 3.4 1.7

1.0 1.0 1.3 1.4 1.5 3.2 1.4 1.4 1.8 3.5 1.1 0.9 0.9

1.9 0.7 0.5 0.5 0.3 0.8 0.6 0.4 0.7 1.0 0.8 0.3 0.7

5.1 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 11.6 1.0 1.0 1.0

6.3 1.7 1.3 1.5 1.1 1.0 1.7 1.0 2.1 6.4 1.6 1.0 1.7

9.3 1.9 0.7 1.1 1.0 1.0 0.9 0.9 1.3 1.2 1.4 0.9 2.0

3.4 Elemental composition of groundwater

Theanalysesofgroundwaterdidnotshowanysignifi-cantlyelevatedtraceelementconcentrationsatthesam-pling points close to the fertilizer factory (km -1.1 andkm1).However,theresultsofanionanalyzesshowhighnitrate, phosphate, fluoride, and sulfate concentrations

362

(Table6)atthesamplingpointatkm+1.ThehighestNO3-

concentrationwasfoundatthenorthernsamplingpointatkm-1.1,whichisinfluencedbyaruralsettlementnotconnected to the urbanwastewater treatment system.The highNa, Sr, andCl concentrations at the samplingpointsatkm-1.1,6.3,and9.3indicatetheinfluenceofbrackishgroundwateratthesesites.Apreviousstudycon-ductedbyMirleanandRoisenberg(2006)ongroundwa-terofthepeninsulashowedhighconcentrationsoftheseanionsinthevicinityofthefertilizerproductionsite,too.Here,Cdwasfoundincorrelationwithortho-phosphateandnitratewithmaximumconcentrationof 3.06μg L-1(background0.06μgL-1)ingroundwaterinthevicinitytothefactory.

Table6:

Concentrationsofselectedcompounds(F-,NO -3 ,PO

3-4 ;SO

2-4 ,Cl

-,Na,andSr)andpHvaluesinfourgroundwatersamplesalongatransectacrossthePfertilizerfactory(km0)inSouthernBrazil(mgL-1),(Groundwatercouldnotbesampledatsiteskm0,km1.9,km5.1sincethegroundwatertablewaslowerthan100cm).

Distance(km) F- NO3- PO4

3- SO42- Cl- Na Sr pH

-1.1 1.7 32.7 0.69 36 48 22 0.15 6.6

1.0 7.6 11.5 15.8 143 8.1 6.5 0.16 5.0

6.3 0.26 1.5 <LLD 0.36 38 21 0.16 5.9

9.3 0.39 0.06 <LLD 0.61 112 57 0.43 6.5

LLD=lowerlimitofdetection

0.10

1.00

10.00

La Ce Pr Nd PmSmEu Gd Tb Dy Y Ho Er Tm Yb Lu

log

RE

Y/P

AA

S

0-5 cm 5-10 cm 10-20 cm

20-40 cm 40-100 cm

0.01

0.10

1.00

10.00

La Ce Pr Nd PmSm Eu Gd Tb Dy Y Ho Er Tm Yb Lu

log

RE

Y/P

AA

S

km 0 km 1

km 5.1 km 9.3

NP 20_20 NPK 7_15_13

NP 15_52

a) b)

Figure4a:

REYSNpatternsinfourtopsoilsamples(0to5cm)fromtheRioGrandepeninsula(km0,km1,km5.1,andkm9.3)andthreefertilizersamplestradedinSouthernBrazil(NP20_20,NPK7_15_13andNP15_52)

Figure4b:

REYSNpatternsinfivedifferentsoilhorizonsamples(0to5,5to10,10to20,20to40,and40to100cm)fromtheRioGrandepeninsulatakenatthePfertilizerfactory(km0)

3.5 Rare earth elements in soils and fertilizers

Thedeterminationof rare earth elements and yttrium(REY)andthenormalizationof theREYSNconcentrationsagainstPostAchaeanAustralianShale(sub-script‘SN’re-fers toshale (PAAS)normalizedREEconcentrations,Tay-lorandMcLennan,1989)enabledtoidentifythemarinesedimentaryorthe igneousdepositsourceoftheProckusedfortheproductionofthePfertilizersusedinBrazil.Ofour39fertilizersamples,5couldbeidentifiedasigne-ousProckderived,whiletheremaining34wereofma-rinesedimentaryorigin.Thisdistributionratioisconsistentwith the valueof 87%given in literature for amarinesedimentaryoriginofPfertilizers(Kratzetal.,2006).Fig-

G. A. Smidt, A. Koschinsky, L. M. de Carvalho, J. Monserrat, E. Schnug / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)353-364

363

ure2showsshalenormalizedREYpatternsofthreeselect-edfertilizersamplesfromtheanalysedsetof39samples.ThesedimentaryoriginoffertilizersampleNPK7_15_32is indicated through thenegativeCeand thepositiveYanomaly,whicharetypicalseawaterfeatures.ThesamplesNP15_52andNP20_20bothshowthetypicaldistribu-tionpatternsfor igneousProckdeposits, indicatedbyapositiveEuandaslightpositiveYanomaly.TheREYSNpatternofthetopsoilsampleatkm0(Fig-

ure4aand4b)showsenrichmentinREYelements,whichconfirms the resultsof theenrichment factor that thePfertilizerfactory(km0)isobviouslythesourceofhighREYemission.Thisalsoindicatesthatthefactoryhaspredomi-nantly been processing rock phosphates of sedimentaryorigin.Nevertheless,highNbconcentrationfoundatkm0alsogivesindicationforprocessingofrockphosphatesofigneousorigin.IgneousphosphaterockdepositsareusedinBrazilforNbminingproviding85%oftheworldwideNbsupply(Oliveiraetal.,2011).IgneousPfertilizersshowalso significantly higher Nb contents than fertilizers ofsedimentary origin (Table 2). Since the factory has beenprocessingfertilizersfor40years(MirleanandRoisenberg,2006),itcanbeassumedthattherockphosphatesourcesfluctuate.Figure4bshowstheverticalREYSNpatternsofthedifferentsoilhorizonsatthesamplingpointkm0.Thepositiveeuropium(Eu)anomalyfoundinallanalyzedtopandsubsoil samplesalongthetransectoriginatesprob-ablyfromfeldsparmineralcontentinthedunesandwitharkosiccomposition(Tomazellietal.,2000;Martins,2003).

4 Conclusion

Thestudyprovidesevidenceforthereleaseofnumeroustrace elements from a P fertilizer factory in Rio Grande(Southern Brazil) by analyzing soil samples at differentdepthandatdifferentdistancestothefactoryandasetoftypicalfertilizersamplesfromtheregion.AsPfertiliz-erscontainhighconcentrationsofelementswithpotentialtoxicity(U,Cd,Zn,Pb,Ni,Co,andF-)theriskofenviron-mentalcontaminationduetotheuncontrolledparticulatereleaseoftheseelementsishighatsuchproductionsites.Themultitraceelementanalyzesofsoilsconductedinthisstudy identifiedvarious industrialpollutionsourcesemit-tingdifferenttraceelementswhicharespatiallydistributedalonganorth-southtransectofthepeninsula.BesidethePfertilizerfactory,arefinerycouldbeidentifiedtoemitNiandVatthenorthernendofthepeninsula.Furthermore,awoodfactorypossiblyusingchromate-copper-arsenatesisassumedtobethesourceofelevatedCu(andAs)con-centrationintopsoilsatthesouthernendofthepenin-sula.REYSNpatternsoffertilizersincomparisontotopsoilsallowedtodistinguishbetweenmarinesedimentaryorig-neousrocksourcesusedasrawmaterialforthefertilizer

productionandareyetanothermanifestationoffertilizerfactory-derived pollution of top soils at the investigatedsite.

Acknowledgement

WewouldliketothanktheDAAD/CAPESprogramPRO-BRALforthefinancialsupportofthisstudyinRioGrandedoSul(Brazil).Furthermore,weacknowledgethesupportof LauraGeracitano at the sampling sites,Michael Bau,Autun Purser, and the Geochemistry lab team for theirsupportatdifferentstagesofthelabworkandthemanu-script.

References

Abdel-HaleemAS,SroorA,El-BahiSM,ZohnyE(2001)Heavymetalsandrareearthelementsinphosphatefertilizercomponentsusinginstrumentalneu-tronactivationanalysis.ApplRadiatIsot55:569-573

AbrilJM,García-TenorioR,ManjónG(2009)Extensiveradioactivecharacteriza-tionofaphosphogypsumstackinSWSpain:226Ra,238U,210Poconcen-trationsand222Rnexhalationrate.JHazardMater164:790–797

AlexanderBW(2008)Traceelementanalysesingeologicalmaterialsusinglowresolutioninductivelycoupledplasmamassspectrometry(ICPMS).Bremen:JacobsUniv,73p,TechnRep18

CameloLGD,deMiguezSR,MarbanL(1997)Heavymetalsinputwithphos-phatefertilizersusedinArgentina.SciTotalEnviron204:245-250

daConceicaoFT,BonottoDM(2006)Radionuclides,heavymetalsandfluorineincidence at Tapira phosphate rocks, Brazil, and their industrial (by) pro-ducts.EnvironPollut139:232-243

DulskiP(1994)Interferencesofoxide,hydroxideandchlorideanalytespeciesinthedeterminationofrareearthelementsingeologicalsamplesbyinduc-tivelycoupledplasma-massspectrometry.FreseniusJAnalChem350:194-203

DulskiP (2001)Referencematerials forgeochemical studies :newanalyticaldataby ICP-MSandcriticaldiscussionof referencevalues.GeostandardsNewsl25(1):87-125

DüMV–Düngemittelverordnung(2008)VerordnungüberdasInverkehrbringenvonDüngemitteln,Bodenhilfsstoffen,KultursubstratenundPflanzenhilfs-mitteln(Düngemittelverordnung–DüMV)[online].Tobefoundat<http://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/d_mv_2008/gesamt.pdf> [quot-ed18.10.2011

FAO(2004)Thestandardqualityofemissionforactivitiesoffertilizerindustry(Decree of the StateMinister for Environment No. 133/2004 dated Au-gust12,2004)[online].Tobefoundat<http://faolex.fao.org/docs/pdf/ins52107.pdf>[quoted18.10.2011]

GarciaFAP,MirleanN,BaischPR(2010)Marcadorresmetalicoscomoavaliacaodoimpactocronicodeemissoespetroquimicasemzonaurbana.QuimicaNova33(3):716-720

HamamoH, Landsberger S, Harbottle G, Panno S (1995). Studies of radio-activity andheavymetals in phosphate fertilizer. J RadioanalNuclChem194:331-336

Kratz S, Schnug E (2006) Rock phosphates and P fertilizers as sources ofUcontamination in agricultural soils. In:Merkel BJ, Hasche-Berger A (eds)Uranium in theenvironment :mining impactandconsequences.Berlin :Springer,pp57-67

KratzS,KnappeF,RogasikJ,SchnugE(2008)Uraniumbalancesinagroeco-systems.In:deKokLJ,SchnugE(eds)Loadsandfateoffertilizer-deriveduranium.Leiden:Backhuys,pp179-190

KurtzAC,DerryLA,ChadwickOA,AlfanoMJ(2000)Refractoryelementmobil-ityinvolcanicsoils.Geology28(8):683-686

364

MalavoltaE(1994)Fertilizanteseseuimpactoambientalmicronutrienteseme-taispesados:mitos,mistificaçaoefatos.SãoPaulo:ProduQuímica,153p

MartinsLR(2003)Recentsedimentsandgrain-sizeanalysis.Gravel1:90-105McBrideMB, SpearsG (2001) Trace element contentof selected fertilizers and

dairymanuresasdeterminedbyICP-MS.CommSoilSciPlantAnal32:139-156MirleanN,AndrusVE,BaischP(2003a)Mercurypollutionsourcesinsediments

ofPatosLagoonEstuary,SouthernBrazil.MarPollutBull46:331-334MirleanN,AndrusVE,BaischP,GriepG,CasartelliMR(2003b)Arsenicpollution

inPatosLagoonestuarinesediments.BrazilMarPollutBull46:1480-1484MirleanN,RoisenbergA(2006)Theeffectofemissionsoffertilizerproduction

on theenvironment contaminationby cadmiumandarsenic in southernBrazil.EnvironPollut143:335-340

MirleanN,RoisenbergA(2007)Fluoridedistributionintheenvironmentalongthegradientofaphosphate-fertilizerproductionemission(southernBrazil),EnvironGeochemHealth29:179-187

NiedergesässR,SchnierC,PepelnikR(1992)Analysisoffertilizerphosphatesusing reactor neutrons and 14MeV neutrons. J Radioanal Nucl Chem168(2):317-328

OliveiraCordeiroPFde,BrodJA,PalmieriM,GouveiadeOliveiraC,BarbosaESR,SantosRV,GasparJC,AssisLC(2011)TheCatalãoIniobiumdeposit,centralBrazil:resources,geologyandpyrochlorechemistry.OreGeolRev41:112-121

Perez-LopezR,Alvarez-ValeroAM,NietoJM(2007)Changesinmobilityofto-xicelementsduringtheproductionofphosphoricacidinthefertilizer in-dustryofHuelva(SWSpain)andenvironmentalimpactofphosphogypsumwastes.JHazardMater148:745-750

ReimannC,DeCariatP (2000) Intrinsicflawsofelementenrichmentfactors(EFs)inenvironmentalgeochemistry.EnvironSciTechnol34:5084-5091

RogasikJ,KratzS,FunderU,PantenK,BarkuskyD,BaumeckerM,GutserR,LausenP,SchererHW,SchmidtL,SchnugE(2008)UraniuminsoilsofGer-manlong-termfertilizerexperiments.In:deKokLJ,SchnugE(eds)Loadsandfateoffertilizerderiveduranium.Leiden:BackhuysPubl,pp135-146

RussellNA,GrahamJ,ShieldsL,MillerP,MarinA(2010)DeterminationofsulfurandtoxicmetalscontentofdistillatesandresidualoilinthestateofNewYork :final report10/31 [online]. Tobe foundat<http://www.nescaum.org/documents/nyserda-determination_sulfur_toxic_metals-201012-final.pdf/view>[quoted18.10.2011]

SmidtGA,HassounR,BirkeM,ErdingerL,SchäfM,KnolleF,SchnugE(2011a)UraniuminGermantapandgroundwater:occurrenceandorigins.In:Mer-kelB,SchipekM(eds)Thenewuraniumminingboom:challengeandles-sonslearned.Berlin:Springer,pp807-820

SmidtGA,LandesFC,CarvalhoLMde,KoschniskyA,SchnugE(2011b)Cadmi-umanduraniuminGermanandBrazilianphosphorousfertilisers.In:MerkelB,SchipekM(eds)Thenewuraniumminingboom:challengeandlessonslearned.Berlin:Springer,pp167-175

TaylorSR,McLennan SM (1985) The continental crust : its composition andevolution.Oxford:Blackwell,312p

TomazelliLJ,DillenburgSR,VillwockJA(2000)Latequaternarygeologicalhis-toryofRioGrandedoSulCoastalPlain,SouthernBrazil.RevBrasGeociênc30(3):474-476

TunneyH,StojanovicM,PopicJM,McGrathD,ZhangCS(2009)RelationshipofsoilphosphoruswithuraniumingrasslandmineralsoilsinIrelandusingsoilsfromalong-termphosphorusexperimentandanationalsoildatabase.JSoilSciPlantNutr172(2):346-352

USEPA(1995)Compilationofairpollutantemissionfactors:volI:backgroundreportAP-42SECTION8.5:introductiontophosphatefertilizers[online].Tobe found at <http://www.epa.gov/ttn/chief/ap42/toc_kwrd.pdf> [quoted18.10.2011]

USEPA(1999)Backgroundreportonfertilizeruse,contaminantsandregulati-ons[online].Tobefoundat<http://www.epa.gov/oppt/pubs/fertilizer.pdf>[quoted18.10.2011]

ZollerWH,GladneyES,DuceRA(1974)Atmosphericconcentrationsandsour-cesoftracemetalsatthesouthpole.Science183(4121):198-200

J. Spilke / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 4 2011 (61)365-366 365

Information zum „Leitfaden zur Einordnung, Planung, Durchführung und Auswertung von Versuchen unter Produktionsbedingungen (On-Farm-Experimente)“

JoachimSpilke*

* Martin-Luther-UniversitätHalle-Wittenberg, InstitutfürAgrar-undErnäh-rungswissenschaften,ArbeitsgruppeBiometrieundAgrarinformatik,Karl-Freiherr-von-Fritsch-Str. 4, 06120 Halle (Saale), E-mail: joachim.spilke@landw.uni-halle.de

Versuche spielen als Erkenntnismittel in der Agrarfor-schungundderUmsetzungvonForschungsergebnissenindielandwirtschaftlichePraxisseitjehereinezentraleRolle.Soistesnichtverwunderlich,dasseinigefürbiologischeAnwendungenhäufiggenutztenMethodenderBiometrieihren Ursprung im landwirtschaftlichen Versuchswesenhaben.EinmarkantesBeispielistdieVarianzanalyse.Heute verfügt die Kulturpflanzenforschung über ein

System aufeinander abgestimmter Versuchstypen – vomTastversuch,Labor-undKlimakammerversuch,Gewächs-hausversuch, Parzellenversuch bis zum Versuch unterProduktionsbedingungen. Jeder dieser Versuchstypenhat eine spezifische Bedeutung und Rechtfertigung imErkenntnisprozess. Allgemein nimmt in der genanntenFolgederVersuchstypendieMöglichkeitderKontrollederUmweltbedingungenabunddieNähezulandwirtschaft-lichenProduktionsbedingungenzu.UmalsVersuchimbi-ometrischen Sinne zu gelten, gilt aber für alle VersuchegrundsätzlichdieEinhaltungderbiometrischenPrinzipienRandomisation, Wiederholung und Blockbildung. DiesePrinzipiensindsomitdieverbindendeKlammer,gültigfüralleVersuchstypen.Bei der Auswahl des jeweils geeigneten Versuchstyps

geht es stets darum, die Einhaltung der biometrischenPrinzipien zur Durchführung von Versuchen mit einergrößtmöglichenNähezurlandwirtschaftlichenProduktionzuverbinden.GeradeunterdemGesichtspunkteinerkon-trolliertenPräzisionundKonstanthaltungvonStörgrößenhaben Parzellenversuche auf Versuchsstationen eine he-rausragendeBedeutung.DaswirdauchinZukunftsoblei-ben. Daneben sind aber Untersuchungen unter Produk-tionsbedingungen, sog. „On-Farm-Experimente“ (OFE),wegenihrerNähezudenlandwirtschaftlichenProduktions-bedingungenseitjehervonbesonderemInteresse.Wennderzeit dieses Interessenoch zunimmt, ist das vor allemauchtechnischenEntwicklungengeschuldet.SobietetdieMöglichkeitderräumlichenOrtungvonArbeitsmaschinen

mitGPS (Global Positioning System), verbundenmit lei-stungsfähigerProzesstechnikzurflächenspezifischenAus-bringungvonBetriebsmittelnwieDüngemittelnoderSaat-gutsowiederErtragserfassung,technischeMöglichkeiten,die zu einer Anwendung im Versuchswesen geradezuherausfordernundeineabschließendeBewertungvonFor-schungsergebnissenimProduktionsfeldermöglichen.DasisteingroßerVorteilvonOFE.DiedamitverbundenenEr-wartungenwerdensichabernurerfüllen,wennmanOFEalseinenVersuchstypbegreift,fürdendiebiometrischenPrinzipien der Planung undAuswertung vomGrundsatzebenso geltenwie für jeden anderenVersuchstyp auch.DieserSachverhaltwirdoftnichtausreichendbeachtet.DavonabgeleitethatdieArbeitsgruppeLandwirtschaft-

liches Versuchswesen der Deutschen Region der Biome-trischen Gesellschaft federführend in ZusammenarbeitmitderArbeitsgruppeVersuchswesenderGesellschaftfürPflanzenbauwissenschaften, dem Arbeitskreis BiometrieundVersuchsmethodikderDeutschenPhytomedizinischenGesellschaftundderArbeitsgruppeBiometrieundBioin-formatikderGesellschaftfürPflanzenzüchtungeinenLeit-fadenmitdenbiometrischenGrundsätzenfürdiePlanungundAuswertungvonOFEerarbeitet.DieErarbeitunger-folgteinengerAbstimmungmitdemFachausschuss„Ver-suchswesen in der Pflanzenproduktion“ der DeutschenLandwirtschaftsgesellschaft.Der Leitfaden behandelt neben den Prinzipien zur

Durchführung von Versuchen weitere Themenschwer-punktewie Versuchsanlagen fürOFE, biometrischeMo-dellbildung, Auswertung von Versuchen ohne und mitGeoreferenzierung,Datenaufbereitung,AggregationundZusammenführungvonMerkmalsdaten.Der Leitfaden richtet sich vorrangig an den Personen-

kreis, der diese Versuche plant, durchführt und auswer-tet.DiewichtigstenAussagenwurdenin10ThesenzumLeitfaden zusammengefasst. Entsprechend diesesAdres-satenkreiseswurdederSchwerpunktbewusstaufdiebio-

366

metrischeMethodikgelegt.DamitlässtsicheineSpezifikundDarstellungvonDetailsnichtvermeiden,ummitdemLeitfaden diesem Nutzerkreis tatsächlich eine wirksameUnterstützungzuliefern.Natürlich sind die allgemeinen Grundsätze auch für

andereZielgruppenvonInteresse.HiersindzunächstdieFührungskräfte in Bundes- und Länderbehörden, Land-wirtschaftskammernundLandesanstaltenzunennen,dieselbst keine Versuche durchführen, deren Durchführungaber anweisen und kontrollieren. Für diese Zielgruppewurde ebenfalls ein Thesenpapier erarbeitet (Thesen fürEntscheider).AlsweiteresehrbedeutsameZielgruppeer-geben sichdie Landwirte, die anderDurchführung vonOFEinihremBetrieboderanderNutzungvonOFE-Ergeb-nissenfürdieeigeneEntscheidungsunterstützunginteres-siertsind.AuchfürdieseZielgruppesinddieAussageninThesen(ThesenfürLandwirte)zusammengefasst.EinweitererAbschnittumfasstBeispielefürdieAuswer-

tung von OFE. Hiermit wird die Zielstellung verbunden,an praktischen Beispielen die im Leitfaden dargestelltenmethodischenGrundsätzezuuntermauern.Weitersollendie Beispiele die große Breite der fürOFE bedeutsamenFragestellungensowiedamitverbundenenModifikationender Versuchsdurchführung und Auswertung zeigen, dieimLeitfadennichtvollständigabgebildetwerdenkönnen.DerBereichderpraktischenVersuchesollschrittweisezueiner Beispielsbibliothek ausgebaut werden. Der Leitfa-denistaufdenSeitenderArbeitsgruppeLandwirtschaft-liches Versuchswesen der Biometrischen Gesellschaft(www.biometrische-gesellschaft.de) bzw. direkt unterhttp://130.75.68.3/ibs/arbeitsgruppen/ag-lwv/on-farm-experimente/Leitfaden_OFE.pdfverfügbar.

LandbauforschungvTI Agriculture and Forestry Research

Lieferbare Sonderhefte / Special issues available

322 Wilfried Brade, Gerhard Flachowsky, Lars Schrader (Hrsg) (2008)Legehuhnzucht und Eiererzeugung - Empfehlungen für die Praxis

12,00 €

323 Christian Dominik Ebmeyer (2008)Crop portfolio composition under shifting output price relations – Analyzed for selected locations in Canada and Germany –

14,00 €

324 Ulrich Dämmgen (Hrsg.) (2009)Calculations of Emissions from German Agriculture – National Emission Inventory Report (NIR) 2009 for 2007

8,00 €

324A

Berechnungen der Emissionen aus der deutschen Landwirtschaft – Nationaler Emissionsbericht (NIR) 2009 für 2007Tables 8,00 €Tabellen

325 Frank Offermann, Martina Brockmeier, Horst Gömann, Werner Kleinhanß, Peter Kreins, Oliver von Ledebur, 8,00 €Bernhard Osterburg, Janine Pelikan, Petra Salamon (2009)vTI-Baseline 2008

326 Gerold Rahmann (Hrsg.) (2009)Ressortforschung für den Ökologischen Landbau 2008

8,00 €

327 Björn Seintsch, Matthias Dieter (Hrsg.) (2009)Waldstrategie 2020Tagungsband zum Symposium des BMELV, 10.-11. Dez. 2008, Berlin

18,00 €

328 Walter Dirksmeyer, Heinz Sourell (Hrsg.) (2009)Wasser im Gartenbau – Tagungsband zum Statusseminar am 9. und 10. Februar 2009 im Forum des vTI in Braunschweig. Organisiert im Auftrag des BMELV

8,00 €

329 Janine Pelikan, Martina Brockmeier, Werner Kleinhanß, Andreas Tietz, Peter Weingarten (2009) Auswirkungen eines EU-Beitritts der Türkei

8,00 €

330 Walter Dirksmeyer (Hrsg.) (2009)Status quo und Perspektiven des deutschen Produktionsgartenbaus

14,00 €

331 Frieder Jörg Schwarz, Ulrich Meyer (2009)Optimierung des Futterwertes von Mais und Maisprodukten

12,00 €

332 Gerold Rahmann und Ulrich Schumacher (Hrsg.) (2009)Praxis trifft Forschung — Neues aus der Ökologischen Tierhaltung 2009

8,00 €

333 Frank Offermann, Horst Gömann, Werner Kleinhanß, Peter Kreins, Oliver von Ledebur, Bernhard Osterburg, Janine Pelikan, Petra Salamon, Jürn Sanders (2010)vTI-Baseline 2009 – 2019: Agrarökonomische Projektionen für Deutschland

10,00 €

334 Hans-Dieter Haenel (Hrsg.) (2010) 12,00 €Calculations of Emissions from German Agriculture - National Emission Inventory Report (NIR) 2010 for 2008Berechnung der Emissionen aus der deutschen Landwirtschaft - Nationaler Emissionsbericht (NIR) 2010 für 2008

335 Gerold Rahmann (Hrsg.) (2010)Ressortforschung für den Ökologischen Landbau 2009

8,00 €

336 Peter Kreins, Horst Behrendt, Horst Gömann, Claudia Heidecke, Ulrike Hirt, Ralf Kunkel, 22,00 €Kirsten Seidel, Björn Tetzlaff, Frank Wendland (2010)Analyse von Agrar- und Umweltmaßnahmen im Bereich des landwirtschaftlichen Gewässerschutzes vor dem Hintergrund der EG-Wasserrahmenrichtlinie in der Flussgebietseinheit Weser

337 Ulrich Dämmgen, Lotti Thöni, Ralf Lumpp, Kerstin Gilke, Eva Seitler und Marion Bullinger (2010)Feldexperiment zum Methodenvergleich von Ammoniak- und Ammonium-Konzentrationsmes-sungen in der Umgebungsluft, 2005 bis 2008 in Braunschweig

8,00 €

338 Janine Pelikan, Folkhard Isermeyer, Frank Offermann, Jürn Sanders und Yelto Zimmer (2010)Auswirkungen einer Handelsliberalisierung auf die deutsche und europäische Landwirtschaft

10,00 €

339 Gerald Schwarz, Hiltrud Nieberg und Jürn Sanders (2010)Organic Farming Support Payments in the EU

14,00 €

340 Shrini K. Upadhyaya, D. K. Giles, Silvia Haneklaus, and Ewald Schnug (Editors) (2010)Advanced Engineering Systems for Specialty Crops: A Review of Precision Agriculture for Water, Chemical, and Nutrient - Application, and Yield Monitoring

8,00 €

341 Gerold Rahmann und Ulrich Schumacher (Hrsg.) (2010)Praxis trifft Forschung — Neues aus der Ökologischen Tierhaltung 2010

8,00 €

342 Claus Rösemann, Hans-Dieter Haenel, Eike Poddey, Ulrich Dämmgen, Helmut Döhler, Brigitte Eurich-Menden, Petra Laubach, Maria Dieterle, Bernhard Osterburg (2011)Calculation of gaseous and particulate emissions from German agriculture 1990 - 2009Berechnung von gas- und partikelförmigen Emissionen aus der deutschen Landwirtschaft 1990 - 2009

12,00 €

343 Katja Oehmichen, Burkhard Demant, Karsten Dunger, Erik Grüneberg, Petra Hennig, Franz Kroiher, Mirko Neubauer, Heino Polley, Thomas Riedel, Joachim Rock, Frank Schwitzgebel, Wolfgang Stümer, Nicole Wellbrock, Daniel Ziche, Andreas Bolte (2011)Inventurstudie 2008 und Treibhausgasinventar Wald

16,00 €

344 Dierk Kownatzki, Wolf-Ulrich Kriebitzsch, Andreas Bolte, Heike Liesebach, Uwe Schmitt, Peter Elsasser (2011)Zum Douglasienanbau in Deutschland – Ökologische, waldbauliche, genetische und holzbiologischeGesichtspunkte des Douglasienanbaus in Deutschland und den angrenzenden Staaten aus naturwissen-schaftlicher und gesellschaftspolitischer Sicht

10,00 €

345 Daniel Heinrich Brüggemann (2011)Anpassungsmöglichkeiten der deutschen Rindermast an die Liberalisierung der Agrarmärkte

14,00 €

346 Gerold Rahmann (Hrsg.) (2011)Ressortforschung für den Ökologischen Landbau 2010

8,00 €

347 Hiltrud Nieberg, Heike Kuhnert und Jürn Sanders (2011)Förderung des ökologischen Landbaus in Deutschland – Stand, Entwicklung und internationale Perspektive – 2., überarbeitete und aktualisierte Auflage

12,00 €

348 Herwart Böhm (Hrsg.) (2011)Optimierung der ökologischen Kartoffelproduktion

12,00 €

349 Klaus Nehring (2011)Farm level implications of high commodity prices – An assessment of adaptation strategies and potentials in selected regions in Australia and Germany –

18,00 €

350 Josef Frýdl, Petr Novotný, John Fennessy and Georg von Wühlisch (eds.) (2011)COST Action E 52 Genetic resources of beech in Europe – current state

18,00 €

351 Stefan Neumeier, Kim Pollermann, Ruth Jäger (2011)Überprüfung der Nachhaltigkeit des Modellprojektes Einkommenssicherung durch Dorftourismus

12,00 €

352 Bernhard Forstner , Andreas Tietz , Klaus Klare, Werner Kleinhanss, Peter Weingarten (2011)Aktivitäten von nichtlandwirtschaftlichen und überregional ausgerichteten Investoren auf dem landwirtschaftlichen Bodenmarkt in Deutschland

8,00 €

353 Wilfried Brade, Ottmar Distl, Harald Sieme und Annette Zeyner (Hrsg.) (2011)Pferdezucht, -haltung und -fütterung – Empfehlungen für die Praxis

10,00 €

354 Gerold Rahmann und Ulrich Schumacher (Hrsg.) (2011)Praxis trifft Forschung — Neues aus dem Ökologischen Landbau und der Ökologischen Tierhaltung 2011

8,00 €

4,41LBF_Vol. 61 4_U2 LBF_Vol. 61 4_U3

Landbauforschung (vTI Agriculture and Forestry Research) ist ein wissenschaftliches Publikations­ organ des Johann Heinrich von Thünen­Instituts (vTI), Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei. Die Zeitschrift wird vom vTI heraus­ gegeben und erscheint vierteljährlich. Die Sprache der Beiträge ist deutsch und englisch. Sonderhefte erscheinen nach Bedarf.

In der Zeitschrift werden Forschungsergebnisse aus der Ressortforschung des BMELV mit Bezug zur Land­ und Forstwirtschaft und den ländlichen Räumen veröffentlicht, einschließlich Forschungs­ ergebnissen aus Kooperationsprojekten, an denen das vTI beteiligt ist.

Die Landbauforschung ist eine multidisziplinär ausgerichtete Zeitschrift, die die verschiedenen Facetten der Agrar­ und Forstwissenschaften ein­schließt und besonderes Augenmerk auf deren interdisziplinäre Verknüpfung legt.

Englischsprachige Beiträge sind erwünscht, damit die Forschungsergebnisse einem möglichst breiten wissenschaftlichen Diskurs zugeführt werden können.

Für den Inhalt der Beiträge sind die Autoren ver­ antwortlich. Eine Haftungsübernahme durch die Redaktion erfolgt nicht.

Mit der Einsendung von Manuskripten geben die Verfasser ihre Einwilligung zur Veröffentlichung. Die von den Autoren zu beachtenden Richtlinien zur Einreichung der Beiträge sind unter  www.vti.bund.deoder bei der Geschäftsführung erhältlich. Das exklusive Urheber­ und Verwertungsrecht für angenommene Manuskripte liegt beim vTI. Es darf kein Teil des Inhalts ohne schriftliche Genehmigung der Geschäftsführung in irgendeiner Form vervielfältigt oder verbreitet werden.

Indexiert in:CAB International, Science Citation Index Expanded, Current Contents ­ Agriculture, Biology & Environmen­tal Sciences

Herausgeber

Johann Heinrich von Thünen­Institut (vTI)

Gutachtergremium

Siehe 3.Umschlagseite

Schriftleitung

Prof. Dr. Folkhard Isermeyer

Geschäftsführung

Dr. Matthias RützeTel. 040 . 739 62 ­ 247Leuschnerstraße 9121031 Hamburg, Germanylandbauforschung@vti.bund.dewww.vti.bund.de

ISSN 0458­6859

Alle Rechte vorbehalten.

Landbauforschung vTI Agriculture and Forestry Research

Landbauforschung (vTI Agriculture and Forestry 

Research) is a scientific journal of the Johann Heinrich 

von Thünen Institute (vTI), Federal Research Institute 

for Rural Areas, Forestry and Fisheries. The journal is 

published quarterly by the vTI. The articles appear in 

either German or English. Special issues are published as 

required. 

The journal publishes research results under the 

auspices of the German Ministry of Food, Agriculture 

and Consumer Protection (BMELV). Articles bear 

relevance to agriculture and forestry, as well as to 

rural areas, and include research results from cooperative 

projects involving the vTI.

vTI Agriculture and Forestry Research is a multidis­ 

ciplinary journal, encompassing the various facets 

of this field of research and placing a particular 

emphasis on interdisciplinary linkages.

English language contributions are desired so that 

the research results can achieve as broad a scientific 

discourse as possible. 

The authors are responsible for the content of their 

papers. The publishers cannot assume responsibility 

for the accuracy of articles published. 

With the submission of a manuscript, the author 

grants his or her permission for publication. Authors 

are requested to follow the guidelines for submission 

found at  www.vti.bund.de or available from the 

management. 

The vTI retains exclusive copy and usage rights for 

accepted manuscripts. No portion of the content may 

be duplicated or distributed in any form without the 

written permission of the publisher.

Indexed in:

CAB International, Science Citation Index Expanded, 

Current Contents ­ Agriculture, Biology & Environmen­

tal Sciences

Publisher

Johann Heinrich von Thünen Institute (vTI)

Editorial Board

Directors of vTI­Institutes

Editor in Chief

Prof. Dr. Folkhard Isermeyer

Managing Editor

Dr. Matthias Rütze

Phone + 49 ­ 40 .739 62 ­ 247

Leuschnerstraße 91

21031 Hamburg, Germany

landbauforschung@vti.bund.de

www.vti.bund.de

ISSN 0458 – 6859

All rights reserved.

 

 

   

 

 

   

 

   

 

Gutachtergremium Editorial Board

PD Dr. Martin Banse, Institut für Marktanalyse und Agrarhandelspolitik, vTI Dr. Jürgen Bender, Institut für Biodiversität, vTI Dr. Jutta Berk, Institut für Tierschutz und Tierhaltung, FLI Dr. Herwart Böhm, Institut für Ökologischen Landbau, vTI Prof. Dr. Andreas Bolte, Institut für Waldökologie und Waldinventuren, vTI Dr. Ulrich Dämmgen, Institut für Agrarrelevante Klimaforschung, vTI PD Dr. Sven Dänicke, Institut für Tierernährung, FLI Dr. habil. Bernd Degen, Institut für Forstgenetik, vTI PD Dr. Matthias Dieter, Institut für Ökonomie der Forst­ und Holzwirtschaft, vTI PD Dr. habil. Bettina Eichler­Löbermann, Universität Rostock Dr. Peter Elsasser, Institut für Ökonomie der Forst­ und Holzwirtschaft, vTI Prof. Dr. Andreas Fangmeier, Universität Hohenheim PD Dr. Matthias Fladung, Institut für Forstgenetik, vTI Prof. Dr. Heinz Flessa, Institut für Agrarrelevante Klimaforschung, vTI Prof. Dr. Ulrike Grabski­Kieron, Universität Münster Prof. Dr. Jörg­Michael Greef, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, JKI Prof. Dr. Konrad Hagedorn, Humboldt­Universität Berlin PD Dr. Ingrid Halle, Institut für Tierernährung, FLI Dr. Silvia Haneklaus, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, JKI Prof. Dr. Eberhard Hartung, Universität Kiel Prof. Dr. Roland Herrmann, Universität Gießen Prof. Dr. habil. Pierre Ibisch, Hochschule für nachhaltige Entwicklung, HNEE Dipl. Ing.­Agr. Robert Kaufmann, Forschungsanstalt Agroscope Reckenholz­Tänikon ART, Schweiz Dr. Jörg Kleinschmit, Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt Prof. Dr. Luit de Kok, Universität Groningen, Niederlande Prof. Dr. Uwe Latacz­Lohmann, Universität Kiel Dr. Oliver von Ledebur, Institut für Marktanalyse und Agrarhandelspolitik, vTI Prof. Dr. Bernd Linke, Institut für Agrartechnik Bornim e.V. Dipl. Met. Franz­Josef Löpmeier, Agrarmeteorologische Forschung des Deutschen Wetterdienstes Prof. Dr. Udo Mantau, Universität Hamburg Prof. Dr. Axel Munack, Institut für Agrartechnologie und Biosystemtechnik, vTI Dr. Hiltrud Nieberg, Institut für Betriebswirtschaft, vTI Dr. Rainer Oppermann, Institut für Ökologischen Landbau, vTI Prof. Dr. Herbert Oberbeck, TU Braunschweig Dr. Jürgen Puls, Institut für Holztechnologie und Holzbiologie, vTI Prof. Dr. Gerold Rahmann, Institut für Ökologischen Landbau, vTI Prof. Dr. Detlef Rath, Institut für Nutztiergenetik, FLI Dr. Thomas Schneider, Institut für Weltforstwirtschaft, vTI Prof. Dr. Dr. habil. Dr. h.c. Ewald Schnug, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, JKI Dr. Lars Schrader, Institut für Tierschutz und Tierhaltung, FLI Prof. Dr. Andreas Susenbeth, Universität Kiel Prof. Dr. Friedhelm Taube, Universität Kiel Prof. Dr. Klaus­Dieter Vorlop, Institut für Agrartechnologie und Biosystemtechnik, vTI Prof. Dr. Dr. habil. Drs. h.c. Gerd Wegener, TU München Prof. Dr. Hans­Joachim Weigel, Institut für Biodiversität, vTI Prof. Dr. Peter Weingarten, Institut für Ländliche Räume, vTI Dr. Nicole Wellbrock, Institut für Waldökologie und Waldinventuren, vTI 

4,41LBF_Vol. 61 4_U4 LBF_Vol. 61 4_U1

Vol.61 No. 4 12.2011

LandbauforschungvTI Agriculture andForestry Research

Landbauforschung vTI Agriculture andForestry Research

Vol.61 No. 4 12.2011

Preis / Price 8 €

ISSN 0458-6859