Mineralstoffgehalte der wichtigsten Futtermittel auf dem Milchviehbetrieb

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Friederike Seidel
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Eidgenössisches Departement für Wirtschaft, Bildung und Forschung WBF Agroscope Mineralstoffgehalte der wichtigsten Futtermittel auf dem Milchviehbetrieb Patrick Schlegel Zürich, 24.11.

1 Eidgenössisches Departement für Wirtschaft, Bildung und Forschung WBF Agroscope Mineralstoffgehalte der wichtigsten Futtermittel auf dem Milchviehbetrieb Patrick Schlegel Zürich, Wieviel ist in der Milchviehration? o 1. Ermittlung der Mineralstoffgehalte der Futtermittel: Grundfutterkomponenten Ergänzungsfutter (Einzelfuttermittel, Kraftfutter, Mineralfutter, Viehsalz, Bolus, ) Thema des Vortrages o 2. Ermittlung der Futtermittelanteile und deren TS Gehalte in der Ration o 3. Ermittlung der TS Aufnahme der mit der Ration verfütterten Tiere o 4. Ermittlung der Mineralstoffversorgung Eventuelle Änderungsvorschläge zur Mineralstoffergänzung 2

2 Taux de couverture des apports recommandés Wiesenfutter: wichtigste Mineralstoffquelle o Weidegras von Agroscope in Posieux und Sorens 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% Na Se Zn Mg Cu Ca P S Milchkuh mit 650 kg LG, 35 kg Milch / Tag und 20 kg TS Verzehr Bei Vollweide, Zufütterung von Mg, Na, Zn und Se notwendig. Im Frühling zusätzlich Ca und Co notwendig. Gräser Anteil: 64% Wachstumsstadium: 1.6 ± 0.6 Wiederbelegung: 25 ± 9 Tage Taux de couverture des apports recommandés 1200% 1100% 1000% 900% 800% 700% 600% 500% 400% 300% 200% 100% 0% Co Mn Cl K Fe 3 Gehalte im Wiesenfutter o Streuung der Mineralstoffgehalte von verschiedensten Wiesenfutter [g/kg TS oder mg/kg TS] Proben aus Versuchsbetrieb Agroscope in Posieux CE 0 1'000 2'000 3'000 4'000 FE CA P MG Erklärende Einflussfaktoren? ZN 4

3 Gehalte im Wiesenfutter o In der CH benutzte Einflussfaktoren Entwicklungsstadium Pflanzenbestand Aufwuchs: 1. oder weitere Konservierung: Grün, Dürr und Silage 5 Entwicklungsstadium 120% Amplitude [coeff. / intercept*100] 100% 80% 60% 40% 20% 0% Ca P Mg K S Stade de développement Je älter desto tiefer (Ausnahme: Ca, Co, Se) Amplitude [coeff. / intercept*100] 100% 80% 60% 40% 20% 0% Cu Fe Mn Zn Mineralstoffgehalte Futtermittel für Milchkühe Stade de développement 6

4 Pflanzenbestand Je mehr höher der Gräseranteil, desto tiefer die Gehalte (Ausnahme: Fe, Co, Se) 7 Aufwuchs Höhere Gehalte ab dem 2. Aufwuchs. 8

5 Konservierung o Belüftungsheu -Emd P < 0.01 Ernte: Verluste an Ca, Mg, Cu et Zn Ernte: Anreicherung an: Fe, Co P < 0.10 P < 0.05 Lagerung: keine Aenderungen 9 Konservierung o Grassilage P < 0.01 P < 0.01 Ernte : Keine Aenderung (Ausnahme: Fe et Co) Lagerung: Anreicherung 10

6 Gehalte im Wiesenfutter o Modell Phosphor Nicht konserviert Heu / Emd: 100% des nicht Konservierten Silage: 100% des nicht Konservierten 11 Gehalte im Wiesenfutter o Modell Kupfer Nicht konserviert E, Cycle 1 G + Gr + Er, Cycle 1 D, Cycle 1 E Cycles suivants G + Gr +Er, Cycles suivants Cu [mg/kg MS] 8 6 D, Cycles suivants Stade de développement Heu / Emd: 90% des nicht Konservierten Silage: 100% des nicht Konservierten 12

Gehalte im Wiesenfutter o Referenzwerte von P und Cu bei nicht konserviertem Wiesenfutter P [g/kg MS] Stade Bota 1er Cycle Cycles suiv. Bota 1er Cycle Cycles suiv. 1 3.8 4.3 3.8 4.3 2 3.6 4.1 3.6 4.1 3 3.

7 Gehalte im Wiesenfutter o Referenzwerte von P und Cu bei nicht konserviertem Wiesenfutter P [g/kg MS] Stade Bota 1er Cycle Cycles suiv. Bota 1er Cycle Cycles suiv GR G ER E DF Vorteile: Nachteil: Cu [mg/kg MS] Stade Bota 1 er cycle Cycles suiv. Bota 1 er cycle Cycles suiv G R G E R E D F Gehalte nach üblichem Klassifikationsverfahren der anderen Nährstoffen und Nährwerten. Wichtige Einflussfaktoren Quantifiziert; Datengrundlage aus kontrollierten Versuchsbedingungen. Fixe Werte; weitere Einflussfaktoren nicht inbegriffen. 13 Gehalte im Wiesenfutter o Lösung 1: Tabellenwerte (aktualisiert für Mineralstoffe: geplant 01/2016) (früher Tabellen aus «grüne Buch») Referenzwerte ermittelt über Forschungsprojekte von Agroscope. Übernommen durch andere Werke wie Agridea, Lehrmittel, Wirzkalender, 14

Weitere Einflussgrössen o Beispiel: Kontamination von Erde: Co et Fe 4000 Iron Regression Fe Cobalt Regression Co 3500 3000 2.00 1.75 1.50 Iron (mg/kg DM) 2500 2000 1500 1000 1.25 1.00 0.75 0.

8 Weitere Einflussgrössen o Beispiel: Kontamination von Erde: Co et Fe 4000 Iron Regression Fe Cobalt Regression Co Iron (mg/kg DM) Cobalt (mg/kg DM) Ash (g/kg DM) 15 Weitere Einflussgrössen o Beispiel: Extreme Trockenperioden P < 0.05 Meisser et al., 2013 Das Element muss sich in einer löslichen (verfügbaren) Form im Boden damit die Pflanze es aufnehmen kann. 16

Weitere Einflussgrössen o Beispiel Region (Romandie und Tessin) 8 7 Ca P P < 0.01 g / kg MS 6 5 4 3 2 Mg P < 0.01 56 Proben: 1.

9 Weitere Einflussgrössen o Beispiel Region (Romandie und Tessin) 8 7 Ca P P < 0.01 g / kg MS Mg P < Proben: 1. Schnitt Ausgewogen; Stadium Jura Plateau Alpes N Tessin Schlegel et al., nicht publiziert 17 Gehalte im Wiesenfutter o Lösung 2: Datenbank Datenbank aus Futterproben welche durch Betriebsleiter / Berater gezogen wurden. Anonymisierte Daten an Agroscope geliefert durch Labors (z.b. UFAG, Eurofins, ). Futter: Heu/Emd; Maissilage ( ) 18

Gehalte im Wiesenfutter o Lösung 2: Datenbank www.feedbase.ch www.feedbase.ch (02.11.2015) Vorteile: Nachteile: Beschreibt die Gehalte nach Region und Zeiträumen.

10 Gehalte im Wiesenfutter o Lösung 2: Datenbank ( ) Vorteile: Nachteile: Beschreibt die Gehalte nach Region und Zeiträumen. Keine Charakterisierung (Botanik, Stadium, ); Risiko an Verzerrung. 19 Gehalte in Wiesenfutter o Lösung 3: Beproben und Gehaltsanalyse Empfohlen für die wichtigsten Mineralstoffbeitragenden Grundfuttermittel. - Weide - Konservierte Wiesenfutter - Ev. Ganzpflanzenmaissilage - Falls Mischration, könnte diese Anstelle der einzelnen Futtermittel beprobt werden. Vorteile: Nachteile: Wahre Gehalte der betrieblichen Futter => Erlaubt eine Best Adaptierte Mineralstoffergänzung mit minimalen Sicherheitsmargen => Bestes Potential für eine effizienten Mineralstofffütterung. Diese Gehaltsanalysen «Füttern» die Datenbank von (Lösung 2) Repräsentative Beprobung; Investition in Analytik. 20

11 Gehalte in Wiesenfutter o Lösung 3: Beproben und Gehaltsanalyse Agroscope Merkblatt ALP-Actuel n 30 «Probenahme in Futtermitteln auf dem Landwirtschaftlichen Betrieb» Eine repräsentative Probenahme ist entscheidend für die Aussagekraft der Laborresultate. 21 Gehalte in weiteren Futtermittel o Einige Grundfutter und direkt verfütterte Nebenprodukte: Ca P Mg K Na Cu Zn [g/kg TS] [g/kg TS] [g/kg TS] [g/kg TS] [g/kg TS] [mg/kg TS] [mg/kg TS] Heustock (Heu E3 à 42%, Emd E3 à 58%) Maisganzpflanze, Teigreife, Kolbenanteil 55 %, norm Futterrübe {Gehaltsrübe} (lat. Beta vulgaris ssp crass Futterrübe mit Blättern {Gehaltsrübe} (lat. Beta vulg Stoppelrübe ohne Blätter Zuckerrübenschnitzel siliert {Pressschnitzelsilage} Kartoffel, Knolle frisch (lat. Solanum tuberosum) Biertreber frisch {Malztreber} Gerstenstroh (lat. Hordeum vulgare) Brotabfälle Biskuitabfälle Schokoladenebenprodukte {Schokoladeabfälle} ( ) 22

12 Gehalte in weiteren Futtermittel o Ca und P in Kraftfutter und Mineralfutter: P (g/kg) Minéral riche en P Minéral équilibré Minéral riche en Ca Ca (g/kg) Aus Futtermitelliste Agridea Schlussfolgerungen o Drei Informationsquellen zu Mineralstoffgehalte in Raufutter und Einzelfuttermittel : 1) Referenzwerte 2) Datenbank: 3) Analyseresultate von Proben des Betriebes o Modelle mit den klassischen Einteilungskriterien der Wiesenfutter erklären bei den meisten Mineralstoffen der wesentlichen Teil der Gehaltsvariation. => Referenzwerte werden aktualisiert o Das Wiesenfutter ist die wichtigste Mineralstoffquelle beim Schweizer Milchvieh o Probenahme und Analyse: Beste Datengrundlage. Regeln beim Vorgehen der Probenahme. Falls Rohnährstoffe analysiert werden => Mineralstoffe ebenfalls o Mineralstoffgehalte der eingesetzten Kraftfutter miteinrechnen 24

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