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Simulationsumgebung: Standard

Milchviehbetrieb Simulator

UAB
die SNIBA Team sammelt mehr als 40 hochqualifizierte Forscher mit internationaler Anerkennung und umfangreiche Forschungserfahrung auf Tierernährung, Verwaltung und Welfare. (8 professors, 9 Ph.D. researchers, 23 Ph.D students, support research and laboratory technicians)

Wissenschaftliche Publikation

Der Simulator basiert auf dem wissenschaftlichen Artikel: A stochastic dynamic model of a dairy farm to evaluate the technical and economic performance under different scenarios, veröffentlicht in Journal of Dairy Science (2018). Publikation ansehen →

Zusammenfassung

Milchviehbetriebe müssen ihre Wettbewerbsfähigkeit durch Entscheidungen verbessern, deren Bewertung oft schwierig ist, da sie stark von zahlreichen wirtschaftlichen und technischen Faktoren abhängen. Ziel dieses Projekts war die Entwicklung eines stochastischen und dynamischen mathematischen Modells zur Simulation der Funktionsweise eines Milchviehbetriebs, um die Auswirkungen von Änderungen technischer oder wirtschaftlicher Faktoren auf Leistung und Rentabilität zu bewerten. Es wurden Submodelle für Reproduktion, Fütterung, Krankheiten, Jungrinder, Umweltfaktoren, Anlagen, Management und Wirtschaftlichkeit entwickelt. Alle Submodelle wurden tier- und tageweise simuliert. Standardwerte für alle Variablen sind vorhanden, können aber vom Benutzer angepasst werden. Das Ergebnis liefert eine Liste technischer und wirtschaftlicher Indikatoren, die für den Entscheidungsprozess unerlässlich sind. Die Leistungsfähigkeit des Programms wurde durch die Bewertung der Auswirkungen und Sensitivitätsanalyse verschiedener Szenarien in 20 verschiedenen Milchviehbetrieben überprüft. Als Beispiel diente eine Fallstudie eines Milchviehbetriebs mit 300 Kühen, einer Milchleistung von 40 l/Tag und einer Trächtigkeitsrate von 12 %. Die Auswirkungen eines Protokolls für zeitlich festgelegte künstliche Besamung (TFAI) bei der Erstbesamung am 77. Laktationstag wurden untersucht. Dabei wurden Konzeptionsraten von 45 % für Kühe in der ersten Laktation und 40 % für ältere Kühe sowie Kosten von 13 € berücksichtigt. Während der fünfjährigen Simulation erhöhte die TFAI die Trächtigkeitsrate (von 12 auf 17 %) und die Milchleistung pro Milchkuh (von 39,8 auf 41,2 l/Tag) und verkürzte die Zeit bis zur ersten Besamung (von 93 auf 74 Tage), die Zwischenkalbezeit (von 143 auf 116 Tage) und den Anteil problematischer Kühe (von 24,3 auf 15,9 %). Bei der TFAI wurden die Kühe 30 Tage früher trockengestellt, was zu mehr trockenstehenden Kühen und einem geringeren Unterschied in der Milchleistung der verbleibenden Kühe führte (35,5 l/Tag in der Kontrollgruppe und 36,0 l/Tag in der TFAI-Gruppe). Eine längere Nutzungsdauer (2,56 vs. 2,79 Jahre) bei kürzeren Laktationszeiten in der TFIA-Gruppe führte zu weniger Kühen in der ersten Laktation (42 vs. 36 %), 32 zusätzlichen Kalbungen pro Jahr und somit zu mehr Fällen von postpartalen Erkrankungen. Die Gesamtabgangsrate (32,5 % auf 29,9 %) und die Abgangsrate aufgrund von Reproduktionsproblemen (10,5 % vs. 6,8 %) sanken in der TFIA-Gruppe. Insgesamt betrug der Nettogewinn 245 € bzw. 309 € pro Kuh und Jahr in der Kontrollgruppe bzw. der TFIA-Gruppe. Der Nettogewinn durch den Einsatz von TFAI sank mit steigender Reproduktionsrate des Betriebs, wobei der Nutzen von TFAI bei einer Reproduktionsrate von 30 % begrenzt war. Das Modell bietet ein leistungsstarkes webbasiertes Werkzeug zur Untersuchung der kurz- und mittelfristigen Folgen technischer und wirtschaftlicher Entscheidungen für die wirtschaftliche Nachhaltigkeit von Milchviehbetrieben.

Lorena Castillejos Velázquez

Biographie

Meine Forschungstätigkeit begann während meiner Promotion im Bereich Wiederkäuerproduktion und Pansenfermentation (2001–2005). Anschließend war ich an Projekten zur Erforschung der Wirkungsweise von Hefen bei Wiederkäuern und Monogastriern beteiligt (2005–2008). Seit 2008 arbeite ich im Bereich Tierernährung und Tierschutz. Aktuell forsche ich zu Futterzusätzen zur Verbesserung der Darmgesundheit und Produktivität von Rindern, Schweinen und Haustieren; zur Bewertung von Nebenprodukten zur Verbesserung der Futterverwertung bei Schweinen, Masthähnchen und Mastrindern; zu Komposteinstreusystemen zur Verbesserung des Wohlbefindens von Milchkühen; sowie zu computergestützten Simulationen für Milchvieh- und Schweinebetriebe. Derzeit interessiere ich mich außerdem besonders für intelligente Landwirtschaftskonzepte, die Tierernährung, Management und Tierschutz integrieren.

Lorena Castillejos Velázquez