Green­Dai­ry

In­te­grier­te Tier-Pflan­ze-Agrar­öko­sys­te­me

Motivation

Tierzucht und Tierhaltung stellen für die deutsche Landwirtschaft wichtige Eckpfeiler dar. Jedoch hat die Industrialisierung und Spezialisierung in der Landwirtschaft zu Strukturen geführt, die von entkoppelten Stoffkreisläufen mit hohen Stickstoffüberschüssen, Treibhausgasemissionen, Flächenkonkurrenz, Bodendegradation und Problemen beim Tierwohl gekennzeichnet sind. Es werden Alternativen wie nachhaltige Milchviehhaltungssysteme in ökologischen Gemischtbetrieben mit den Wertschöpfungsketten Milch, Fleisch und pflanzliche Lebensmittel gefordert.

Ziele und Vorgehen

GreenDairy hat zum Ziel, innovative Tier-Pflanze-Agrarsysteme zu entwickeln, die sowohl ökologisch und ökonomisch nachhaltig sind, als auch ein besonderes Maß an Tierwohl ermöglichen und dadurch eine hohe Akzeptanz in der Gesellschaft erfahren.

Die Milchviehhaltung im Gemischtbetrieb gilt als eine der Lösungsmöglichkeiten, um die entkoppelten Stoffkreisläufe wieder zu schließen. Jedoch fehlt es an Wissen, welche Wirkungen auf Ökologie, Ökonomie und auf das Tierwohl von verschiedenen Intensitätsstufen solcher Produktionssysteme ausgehen. Diese Wissenslücke soll in einem interdisziplinären Forschungsansatz unter Beteiligung von Tier-, Pflanzen-, Boden- und Umweltwissenschaften sowie der Agrar- und Ernährungsökonomie geschlossen werden.

Innovationen und Perspektiven

Das Projekt greift auf die im Jahr 2022 etablierte Forschungsinfrastruktur eines digitalisierten Milchviehhaltungssystems, des ökologisch bewirtschafteten Gladbacherhofs der Justus-Liebig-Universität Gießen, zurück. Dieses System ermöglicht den wissenschaftlichen Vergleich von high- und low-input Milchproduktionssystemen mit digitaler Tiererfassung, Beweidungssteuerung sowie Fütterungs- und Melkrobotik. Low-input Systeme mit Weidegang und vorwiegendem Raufutter aus dem Grünland gelten bislang als der Standard in ökologisch wirtschaftenden Milchviehbetrieben. Alternativ werden im high-input System mit Weidegang die Tiere zudem mit einem hohen Anteil an hofeigener Maissilage und Getreide gefuttert.

Insgesamt fünf Projektbereiche bilden die Basis des Projekts. Projektbereich A (Tier) beschäftigt sich mit den Auswirkungen der Fütterungsintensität auf die Leistung, Tierphysiologie, -gesundheit und das Tierwohl, sowie deren Interaktionen. Projektbereich B (Pflanze) betrachtet ausgewählte Merkmale der systemspezifischen Fruchtfolgen und Kulturarten sowie die unterschiedliche Nährstoffrückführung vom Stall auf die Fläche. Außerdem werden Optimierungsmöglichkeiten insbesondere im Management von Futterleguminosen sowie durch die Einführung trockentoleranter Kulturpflanzen und teilflächenspezifischer Anbausysteme ausgelotet. Die Umweltauswirkungen der beiden Fütterungssysteme werden im Projektbereich C (Umwelt) untersucht. Ziel des Projektbereichs D (Integrierte Systemanalyse) ist die Betrachtung und Bilanzierung ökologischer, ökonomischer und gesellschaftlicher Indikatoren für eine umfassende Nachhaltigkeitsbewertung. Hieraus werden wichtige Kenntnisse und Handlungsempfehlungen für die Beratung und Praxis abgeleitet. Der Projektbereich Z (Koordination und Management) ist verantwortlich für die Organisation und den reibungslosen Ablauf des Forschungsverbunds.

Das Fachgebiet Grünlandwissenschaft und Nachwachsende Rohstoffe ist im Projektbereich B (Pflanze) tätig und untersucht im Teilprojekt B1 die „fernerkundliche Erfassung agronomisch relevanter Eigenschaften von Leguminosen/Gras-Mischungen“. Aufbauend auf vorhandenen fernerkundlichen Modellen soll die raum-zeitliche Variabilität wesentlicher agronomischer Leistungsparameter (Ertrag, Qualität, Bestandszusammensetzung) von Leguminosen-Gras-Mischungen erfasst werden. Diese Parameter sollen zur Schätzung der Stickstofffixierungsleistung der Leguminosen und deren kleinräumiger Variabilität genutzt werden und können damit Wege zur Vermeidung von N-Emissionen und der effizienteren Nutzung des betriebseigenen Düngers Gülle ermöglichen. Die fernerkundliche Erfassung der Leguminosen-Gras-Bestände erfolgt mittels Sensoren an handelsüblichen Drohnen. Verwendet werden möglichst anwendungsnahe Sensorsysteme, die mit geringstmöglichem Aufwand in der Praxis eingesetzt werden können.

Die Hauptaufgaben sind:

  • Modellentwicklung mittels drohnenbasierter spektraler Sensoren zur Schätzung agronomischer Leistungsparameter von Leguminosen-Gras-Mischungen;
  • Erzeugung von Karten, welche die räumliche Variation der Parameter visualisieren und praxisrelevante Informationen liefern;
  • Datenintegration und -analyse zur Identifikation und Quantifizierung bodenbürtiger Ursachen für die räumliche Variation der Leistungsparameter der Leguminosen-Gras-Mischungen und der räumlichen Variation ertragswirksamer Faktoren in der Folgekultur.