Auf Basis von Daten der HBLFA Raumberg-Gumpenstein wurde ein praxistauglicher Ansatz gesucht, um den Energiehaushalt zuverlässig und kostengünstig zu bestimmen. Die erfolgversprechenden Ergebnisse der Forschungskooperation wurden jetzt im hochrangigen wissenschaftlichen Journal „Animal“ publiziert.

So wurde geforscht

Das Forschungsteam nutzte die Milch-MIR-Spektroskopie (mid-infrared), eine Methode, die im Rahmen der routinemäßigen Milchkontrolle ohnehin eingesetzt wird, etwa zur Analyse von Fett, Eiweiß oder Laktosegehalt der Milch. Über mehrere Jahre hinweg wurden an der HBLFA Raumberg-Gumpenstein wertvolle Daten von Fleckvieh- und Holstein-Friesian-Kühen gesammelt. Dazu gehörten über 65.000 tägliche Datensätze mit Futteraufnahme, Körpergewicht, Milchmenge und Milchzusammensetzung. Anhand dieser umfangreichen Datenbasis entwickelte die Forschungsgruppe Vorhersagemodelle für Trockenmasseaufnahme, Energieaufnahme und Energiebedarfsdeckung. Verschiedene statistische Ansätze, darunter Partial Least Squares Regression, Support Vector Machine und neuronale Netze, wurden verglichen. Die besten Ergebnisse lieferte in dieser Arbeit die Kombination aus 212 ausgewählten Spektralbereichen mit Testtagsdaten wie Milchleistung und Laktationsnummer.

Ergebnisse und Empfehlungen für die Praxis

Die Modelle sagten den Energiehaushalt mit moderater, aber stabiler Genauigkeit voraus: Die Korrelation zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Werten lag meist zwischen 0,6 und 0,75. Besonders zuverlässig funktionierte die Vorhersage, wenn MIR-Spektren, Milchmenge und Laktationsnummer im Vorhersage-Modell berücksichtigt wurden. Unterschiede zeigten sich zwischen den Rassen: Für Holstein-Kühe gelang die Vorhersage etwas genauer als für Fleckvieh. Auch das Kraftfutter-Niveau hatte Einfluss, allerdings ohne klare Tendenz.

Die Ergebnisse verdeutlichen:

• Exakte und umfangreiche Daten von Forschungsstationen sind entscheidend, um mit modernen Auswertungsmethoden wie KI, PLS etc. vielversprechende und breit anwendbare Tools für die Praxis zu entwickeln.
• Die Ergebnisse zeigen, dass mit routinemäßigen Milchproben Energieaufnahme und die Energieversorgung von Kühen mit moderater, aber stabiler Genauigkeit abgeschätzt werden können.
• Für Landwirtinnen und Landwirte eröffnet dies verbesserte Möglichkeiten im Fütterungsmanagement: Kühe mit hohem Risiko für ein Energiedefizit können frühzeitiger erkannt und gezielt unterstützt werden.
• Auch die Zucht profitiert: Die gewonnenen Merkmale können als neue Kenngrößen in Zuchtwertschätzungen einfließen – ein wichtiger Schritt hin zu gesünderen und effizienteren Kühen.

Damit steht ein praxisnaher und kostengünstiger Ansatz bereit, der landwirtschaftliche Betriebe bei Gesundheit, Effizienz und Wirtschaftlichkeit ihrer Herden zukünftig unterstützen wird können.

Zitat und Kooperationspartner:

S. Gruber^a, G. Terler^b, A. Steinwidder^b, T. Guggenberger^b, A. Köck^c, C. Egger-Danner^c, M. Mayerhofer^c, S.-J. Burn^a, W. Zollitsch^a, B. Fuerst-Waltl ^a und J. Sölkner^a, 2025: Application of milk mid-infrared spectroscopy for prediction of energy balance and associated traits in Fleckvieh and Holstein Friesian dairy cows, Animal (2025), doi: https://doi.org/10.1016/j.animal.2025.101645

^a Institut für Nutztierwissenschaften, Universität für Bodenkultur, 1180 Wien, Österreich
^b HBLFA Raumberg-Gumpenstein, 8952 Irdning-Donnersbachtal, Österreich
^c ZuchtData EDV-Dienstleistungen GmbH, 1200 Wien, Österreich

Publikation ScienceDirect: www.sciencedirect.com

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