Determination of subclinical metabolic disorders in transition dairy cows

Das Gesundheitsmanagement von Milchkühen hat in den vergangenen Jahren auf den landwirtschaftlichen Betrieben an Bedeutung gewonnen. Neben Präventionsmaßnahmen zur Gesunderhaltung der Tiere ist die frühzeitige und systematische Erkennung von Erkrankungen hierbei der Hauptbestandteil. Es zeigt sich vermehrt, dass vor allem Transitkühe verstärkt an Stoffwechselerkrankungen in sowohl klinischer als auch subklinischer Form erkranken. Letztere stellen ein hohes Risiko dar, zum einen weil subklinische Erkrankungen oftmals nur schwer oder gar nicht erkannt werden und zum anderen, weil sie in vielen Fällen die Grundlage für meist schwerwiegendere Folgeerkrankungen sind. In der vorliegenden Studie wird das Thema der Früherkennung von subklinischen Ketosen und der subakuten Pansenazidose behandelt. Verschiedene Methoden wurden unter praktischen Versuchsbedingungen auf ihre Tauglichkeit zur Krankheitserkennung hin geprüft. In einer ersten Studie wurde auf einem konventionellen Milchviehbetrieb ein Ketose-Monitoring bei frischlaktierenden Kühen ab Tag 3 postpartum durchgeführt. Insgesamt 15 Tiere waren an einer subklinischen Ketose erkrankt, was eine Aufkommensrate von 26% in den untersuchten Tieren bedeutete. Die Blutproben von insgesamt 24 Tieren wurden auf ihren IL-6-Gehalt untersucht. Von den untersuchten Tieren waren 14 Tiere erkrankt, 10 Tiere bildeten die gesunde Kontrollgruppe. Interleukin-6 wurde bestimmt, da dem Zytokin IL-6 in anderen Studien in Bezug auf Ketosen eine Rolle zugesprochen wurde. Die erwartete Erhöhung von IL-6 bei erkrankten Tieren konnte nicht festgestellt werden; die erkrankten Kühe zeigten vielmehr die niedrigsten IL-6 Werte der Studiengruppe. Insgesamt waren die IL-6 Konzentrationen auf einem niedrigen Niveau mit 27.2 pg/m l± 10.2. Es zeigte sich, dass die IL-6 Bestimmung im Blut hinsichtlich der Erkennung von subklinischen Ketosen nur eingeschränkt nutzbar ist. Es konnte ausschließlich eine schwache negative Korrelation zwischen Beta- Hydroxybutyrat (BHBA, Goldstandard für den Nachweis einer Ketose) und IL-6 detektiert werden. Zusätzlich zu den Blutanalysen wurde ebenfalls die tägliche Wiederkauaktivität mit dem „DairyCheck“ System bestimmt, welches kontinuierlich die charakteristischen Kaumuskelkontraktionen aufzeichnet und somit die Dauer des Wiederkäuens bestimmt werden kann. Es wurde geprüft, ob sich ketotische Tiere von nicht ketotischen Tieren hinsichtlich der täglichen Wiederkäuzeit unterscheiden. Milchkühe mit einer Ketose kauten im Schnitt 475 min/d ± 56 wieder, nach Genesung 497 min/d ± 48. Sie befanden sich somit im Durchschnitt immer unterhalb der gesunden Kontrollgruppe, welche 521 min/d ± 76 wiederkaute. Eine Korrelation zwischen der Wiederkauzeit und dem BHBA- Gehalt im Blut war nur sehr schwach ausgeprägt, nicht zuletzt da die Tiere generell eine hohe Variabilität in der Wiederkauaktivität zeigten. Bei einer weiteren Studie, ebenfalls auf einem Praxisbetrieb durchgeführt, wurde auf die Erkennung der subakuten Pansensazidose (SARA) fokussiert. Hierbei kam ein drahtloses, kommerziell verfügbares Bolussystem zum Einsatz, welches den pH Wert kontinuierlich im Retikulorumen misst. Es macht die Erkennung einer SARA auch unter Praxisbedingungen ohne invasive Methoden wie der Punktion möglich. Das Bolussystem wurde 24 Milchkühen kurz vor der Abkalbung oral eingegeben, um den pH-Wert während der gesamten Transitphase messen und überwachen zu können. Während in der Trockenstehphase nur vereinzelte SARA Fälle auftraten, erlitt ein Großteil der untersuchten Tiere in der Frühlaktation eine SARA. Auf Grundlage von pH-Werten von laktierenden Milchkühen, wurde zusätzlich eine Sensitivitätsanalyse von verschieden, bereits eingesetzten Nachweismethoden durchgeführt, um die Tauglichkeit für die SARA-Diagnostik zu untersuchen. Es handelte sich hierbei zum einen um einen SARA-Nachweis unter Heranziehung von Einzelwerten, Fress- und Wiederkäuzeiten, sowie ausgewählten Milchinhaltsstoffen und der Milchmenge. Die Analyse ergab, dass nahezu alle Nachweismethoden im Vergleich zur Langzeitmessung nur eingeschränkt zur SARA-Diagnostik nutzbar sind. In einem weiteren Teil der Studie wurde eine Kotfraktionierung bei den gleichen Tieren durchgeführt, um damit SARA-Tiere auch mittels der Kotanalyse erkennen kann. Es konnte gezeigt werden, dass zum einen die Ration einen Einfluss auf die Kotzusammensetzung hat (Trockensteherration versus Ration für Laktierende) zum anderen aber auch, dass eine SARA die Zusammensetzung des Kotes verändert. Hierfür wurden Kotproben ausschließlich von laktierenden Kühen untersucht, sodass der Einfluss der Ration ausgeschlossen werden konnte. Erhöhte Faseranteile im Kot von SARA - Kühen gaben Hinweis auf eine verminderte Verdaulichkeit. Dabei erwies sich vor allem die Hemizellulose als guter Parameter, um auf eine SARA schließen zu können. Die Versuchsbedingungen ließen es ebenfalls zu, die pH-Verläufe der Tiere in der Frühlaktation zu untersuchen. Eine Clusteranalyse von pH-Werten der ersten 12 Tage postpartum zeigte, dass die untersuchten Tiere trotz gleicher Haltungs- und Fütterungsbedingungen unterschiedliche pH-Wert Verläufe entwickelten. So gab es eine Gruppe von Milchkühen, die den pH-Wert stabil halten konnte, während die restlichen pH-Abfälle in verschiedenen Verläufen und Intensitäten aufzeigten. Es konnte ebenfalls aufgezeigt werden, dass Tiere innerhalb der Testherde unterschiedliche Schweregrade der SARA entwickelten. Auch in dieser Studie wurde deutlich, dass Tiere scheinbar unterschiedliche Möglichkeiten haben, auf ihre Umwelt zu reagieren, bzw. suboptimalen Bedingungen entgegenwirken zu können. Zusammengefasst wurden verschiedene Methoden zur Ketose- und SARA- Erkennung geprüft, von denen nur einzelne für die Praxis zu empfehlen sind. Die Variabilität der Tiere, sowohl bei der Ausprägung der Erkrankungen als auch bei den gemessenen Parametern verdeutlicht die Notwendigkeit, diese im Herden- und Gesundheitsmanagement in Zukunft stärker zu berücksichtigen.

Entwicklung eines Windleistungprognosemodells zur Verbesserung der Kraftwerkseinsatzplanung

Die Maßnahmen zur Förderung der Windenergie in Deutschland haben wichtige Anstöße zur technologischen Weiterentwicklung geliefert und die Grundlagen für den enormen Anlagenzubau geschaffen. Die installierte Windleistung hat heute eine beachtliche Größenordnung erreicht und ein weiteres Wachstum in ähnlichen Dimensionen ist auch für die nächsten Jahre zu erwarten. Die aus Wind erzeugte elektrische Leistung deckt bereits heute in einigen Netzbereichen die Netzlast zu Schwachlastzeiten. Dies zeigt, dass die Windenergie ein nicht mehr zu vernachlässigender Faktor in der elektrischen Energieversorgung geworden ist. Im Rahmen der Kraftwerkseinsatzplanung sind Betrag und Verlauf der Windleistung des folgenden Tages mittlerweile zu wichtigen und zugleich schwierig zu bestimmenden Variablen geworden. Starke Schwankungen und falsche Prognosen der Windstromeinspeisung verursachen zusätzlichen Bedarf an Regel- und Ausgleichsleistung durch die Systemführung. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Prognosemodell liefert die zu erwartenden Windleistungen an 16 repräsentativen Windparks bzw. Gruppen von Windparks für bis zu 48 Stunden im Voraus. Aufgrund von prognostizierten Wetterdaten des deutschen Wetterdienstes (DWD) werden die Leistungen der einzelnen Windparks mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) berechnet. Diese Methode hat gegenüber physikalischen Verfahren den Vorteil, dass der komplexe Zusammenhang zwischen Wettergeschehen und Windparkleistung nicht aufwendig analysiert und detailliert mathematisch beschrieben werden muss, sondern anhand von Daten aus der Vergangenheit von den KNN gelernt wird. Das Prognosemodell besteht aus zwei Modulen. Mit dem ersten wird, basierend auf den meteorologischen Vorhersagen des DWD, eine Prognose für den Folgetag erstellt. Das zweite Modul bezieht die online gemessenen Leistungsdaten der repräsentativen Windparks mit ein, um die ursprüngliche Folgetagsprognose zu verbessern und eine sehr genaue Kurzzeitprognose für die nächsten drei bis sechs Stunden zu berechnen. Mit den Ergebnissen der Prognosemodule für die repräsentativen Standorte wird dann über ein Transformationsmodell, dem so genannten Online-Modell, die Gesamteinspeisung in einem größeren Gebiet berechnet. Das Prognoseverfahren hat seine besonderen Vorzüge in der Genauigkeit, den geringen Rechenzeiten und den niedrigen Betriebskosten, da durch die Verwendung des bereits implementierten Online-Modells nur eine geringe Anzahl von Vorhersage- und Messstandorten benötigt wird. Das hier vorgestellte Prognosemodell wurde ursprünglich für die E.ON-Netz GmbH entwickelt und optimiert und ist dort seit Juli 2001 im Einsatz. Es lässt sich jedoch auch leicht an andere Gebiete anpassen. Benötigt werden dazu nur die Messdaten der Leistung ausgewählter repräsentativer Windparks sowie die dazu gehörenden Wettervorhersagen, um die KNN entsprechend zu trainieren.

Rechenmodelle und Informationssysteme zur Integration großer Windleistungen in die elektrische Energieversorgung

In dieser Arbeit werden verschiedene Computermodelle, Rechenverfahren und Methoden zur Unterstützung bei der Integration großer Windleistungen in die elektrische Energieversorgung entwickelt. Das Rechenmodell zur Simulation der zeitgleich eingespeisten Windenergie erzeugt Summenganglinien von beliebig zusammengestellten Gruppen von Windenergieanlagen, basierend auf gemessenen Wind- und Leistungsdaten der nahen Vergangenheit. Dieses Modell liefert wichtige Basisdaten für die Analyse der Windenergieeinspeisung auch für zukünftige Szenarien. Für die Untersuchung der Auswirkungen von Windenergieeinspeisungen großräumiger Anlagenverbünde im Gigawattbereich werden verschiedene statistische Analysen und anschauliche Darstellungen erarbeitet. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Modell zur Berechnung der aktuell eingespeisten Windenergie aus online gemessenen Leistungsdaten repräsentativer Windparks liefert wertvolle Informationen für die Leistungs- und Frequenzregelung der Netzbetreiber. Die zugehörigen Verfahren zur Ermittlung der repräsentativen Standorte und zur Überprüfung der Repräsentativität bilden die Grundlage für eine genaue Abbildung der Windenergieeinspeisung für größere Versorgungsgebiete, basierend auf nur wenigen Leistungsmessungen an Windparks. Ein weiteres wertvolles Werkzeug für die optimale Einbindung der Windenergie in die elektrische Energieversorgung bilden die Prognosemodelle, die die kurz- bis mittelfristig zu erwartende Windenergieeinspeisung ermitteln. In dieser Arbeit werden, aufbauend auf vorangegangenen Forschungsarbeiten, zwei, auf Künstlich Neuronalen Netzen basierende Modelle vorgestellt, die den zeitlichen Verlauf der zu erwarten Windenergie für Netzregionen und Regelzonen mit Hilfe von gemessenen Leistungsdaten oder prognostizierten meteorologischen Parametern zur Verfügung stellen. Die softwaretechnische Zusammenfassung des Modells zur Berechnung der aktuell eingespeisten Windenergie und der Modelle für die Kurzzeit- und Folgetagsprognose bietet eine attraktive Komplettlösung für die Einbindung der Windenergie in die Leitwarten der Netzbetreiber. Die dabei entwickelten Schnittstellen und die modulare Struktur des Programms ermöglichen eine einfache und schnelle Implementierung in beliebige Systemumgebungen. Basierend auf der Leistungsfähigkeit der Online- und Prognosemodelle werden Betriebsführungsstrategien für zu Clustern im Gigawattbereich zusammengefasste Windparks behandelt, die eine nach ökologischen und betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten sowie nach Aspekten der Versorgungssicherheit optimale Einbindung der geplanten Offshore-Windparks ermöglichen sollen.

Experimentelle und numerische Untersuchungen zur Dispersion von Dichteströmungen in einem stochastischen Modellaquifer

Es ist bekannt, dass die Dichte eines gelösten Stoffes die Richtung und die Stärke seiner Bewegung im Untergrund entscheidend bestimmen kann. Eine Vielzahl von Untersuchungen hat gezeigt, dass die Verteilung der Durchlässigkeiten eines porösen Mediums diese Dichteffekte verstärken oder abmindern kann. Wie sich dieser gekoppelte Effekt auf die Vermischung zweier Fluide auswirkt, wurde in dieser Arbeit untersucht und dabei das experimentelle sowohl mit dem numerischen als auch mit dem analytischen Modell gekoppelt. Die auf der Störungstheorie basierende stochastische Theorie der macrodispersion wurde in dieser Arbeit für den Fall der transversalen Makodispersion. Für den Fall einer stabilen Schichtung wurde in einem Modelltank (10m x 1.2m x 0.1m) der Universität Kassel eine Serie sorgfältig kontrollierter zweidimensionaler Experimente an einem stochastisch heterogenen Modellaquifer durchgeführt. Es wurden Versuchsreihen mit variierenden Konzentrationsdifferenzen (250 ppm bis 100 000 ppm) und Strömungsgeschwindigkeiten (u = 1 m/ d bis 8 m/d) an drei verschieden anisotrop gepackten porösen Medien mit variierender Varianzen und Korrelationen der lognormal verteilten Permeabilitäten durchgeführt. Die stationäre räumliche Konzentrationsausbreitung der sich ausbreitenden Salzwasserfahne wurde anhand der Leitfähigkeit gemessen und aus der Höhendifferenz des 84- und 16-prozentigen relativen Konzentrationsdurchgang die Dispersion berechnet. Parallel dazu wurde ein numerisches Modell mit dem dichteabhängigen Finite-Elemente-Strömungs- und Transport-Programm SUTRA aufgestellt. Mit dem kalibrierten numerischen Modell wurden Prognosen für mögliche Transportszenarien, Sensitivitätsanalysen und stochastische Simulationen nach der Monte-Carlo-Methode durchgeführt. Die Einstellung der Strömungsgeschwindigkeit erfolgte - sowohl im experimentellen als auch im numerischen Modell - über konstante Druckränder an den Ein- und Auslauftanks. Dabei zeigte sich eine starke Sensitivität der räumlichen Konzentrationsausbreitung hinsichtlich lokaler Druckvariationen. Die Untersuchungen ergaben, dass sich die Konzentrationsfahne mit steigendem Abstand von der Einströmkante wellenförmig einem effektiven Wert annähert, aus dem die Makrodispersivität ermittelt werden kann. Dabei zeigten sich sichtbare nichtergodische Effekte, d.h. starke Abweichungen in den zweiten räumlichen Momenten der Konzentrationsverteilung der deterministischen Experimente von den Erwartungswerten aus der stochastischen Theorie. Die transversale Makrodispersivität stieg proportional zur Varianz und Korrelation der lognormalen Permeabilitätsverteilung und umgekehrt proportional zur Strömungsgeschwindigkeit und Dichtedifferenz zweier Fluide. Aus dem von Welty et al. [2003] mittels Störungstheorie entwickelten dichteabhängigen Makrodispersionstensor konnte in dieser Arbeit die stochastische Formel für die transversale Makrodispersion weiter entwickelt und - sowohl experimentell als auch numerisch - verifiziert werden.

Untersuchungen zum Gesundheitsstatus und zu betrieblichen Maßnahmen der Gesundheitsvorsorge in der ökologischen Schweinehaltung

Im Rahmen dieser Arbeit wurde mittels einer umfassenden und von einer Projektgruppe begleiteten Literaturanalyse sowie anhand von Praxiserhebungen der Frage nachgegangen, wie es um die Tiergesundheit in der ökologischen Schweinehaltung bestellt ist. Ferner wurde untersucht, ob die ökologischen Rahmenrichtlinien (EWG-VO 2092/91) ein Hemmnis für die Sicherstellung eines hohen Gesundheitsstatus der Nutztiere darstellen. Die Literaturauswertung ergab, dass die Erkrankungsraten sowohl auf ökologisch wie auf konventionell geführten Betrieben ein hohes Niveau aufwiesen. Die Ursachen wurden vorrangig in einem unzureichenden betrieblichen Management gesehen, während den EG-Rahmenrichtlinien in der Regel keine maßgebliche Bedeutung für den Gesundheitsstatus beigemessen wurde. In Praxiserhebungen wurde die Status-quo-Situation zur Tiergesundheit auf sechs ökologisch wirt- schaftenden Schweinemastbetrieben erfasst. Ferner wurde untersucht, inwieweit eine Verbesserung des Gesundheitsstatus auf den Betrieben mit einem Mehraufwand an Arbeitszeit und Investitionen verbunden ist. Hierzu wurden die Bereiche Haltung, Fütterung und Hygienemanagement mittels einer Schwachstellenanalyse (Hazard Analysis Critical Control Points-Konzept) beurteilt. Der Zeit- bedarf für Maßnahmen zur Gesundheitsvorsorge wurde durch Arbeitszeitaufzeichnungen erfasst. Die Untersuchungen zeigten, dass auf den Betrieben zum Teil erhebliche Mängel im Hygiene- management bestanden. Anhand von Schlachtkörperbefunden wurde eine hohe Rate pathologischer Leberveränderungen, verursacht durch Larven des Schweinespulwurms Ascaris suum, diagnosti- ziert. Insgesamt wiesen die Schlachtkörper der Tiere von den sechs Betrieben mit durchschnittlich 48,8 % sowie die Schlachtkörper von ökologischen Vergleichsbetrieben mit 63,9 % signifikant höhere Befundraten auf als die Schlachtkörper konventioneller Vergleichsbetriebe (17,4 %). Der Arbeitszeitbedarf für die Mastschweinehaltung auf den sechs Betrieben variierte zwischen 2,0 und 3,7 Arbeitskraftstunden pro Mastplatz und Jahr und lag damit deutlich höher als vergleichbare Literaturdaten. Zwischen den Betrieben traten hohe Unterschiede hinsichtlich der zeitlichen Aufwendungen für Hygiene- und Tiergesundheitsmaßnahmen auf. Während der Interventionsphase wurden das Entwurmungs- und das Hygieneregime der sechs Betriebe optimiert. Die Buchten wurden ordnungsgemäß gereinigt und desinfiziert und der erforderliche Arbeitszeitaufwand quantifiziert. Dieser lag zusammen mit den zusätzlichen Kosten um ca. 46 % höher als der betrieblich übliche Arbeitszeitaufwand. Betriebe mit neu konzipierten Ställen und glatten Buchtenböden und -wänden konnten diese mit vergleichsweise geringem Arbeitsaufwand reinigen und desinfizieren. In einigen Altgebäuden hingegen war aufgrund rauer und schadhafter Oberflächen eine ordnungsgemäße Reinigung und Desinfektion nur bedingt durchzuführen. Die Rate der Leberveränderungen am Schlachthof konnte von durchschnittlich 48,9 % auf 32,7 % gesenkt werden. Während sich die Befundraten auf einigen Betrieben signifikant verbesserten, trat bei der Nutzung von unrenovierten Ställen in Altgebäuden keine Besserung ein. Es wird geschlussfolgert, dass die Rahmenbedingungen der EG-Verordnung einem hohen Tiergesundheitsstatus nicht entgegen stehen, in der Regel jedoch mit einem erhöhten Aufwand für Hygienemaßnahmen verbunden sind. Voraussetzung für eine geringe Parasitenbelastung sind ein konsequent umgesetztes Hygiene- und Entwurmungsregime sowie gut zu reinigende Buchten. Letzteres ist allerdings bei der Nutzung von Altgebäuden nicht immer gegeben.