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Luftgeschwindigkeit und Hitzebelastung im Milchviehstall - Auswirkungen auf das Tierwohl
Das Stallklima hat einen wesentlichen Einfluss auf das Wohlbefinden und die Leistungsfähigkeit von Milchkühen. In der vorliegenden Untersuchung wurden Stallklimamessungen innerhalb und außerhalb eines frei gelüfteten Milchviehstalls, mit dem Fokus auf der Luftgeschwindigkeit im Fress- und Liegebereich, durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten, dass die untersuchten Stallbereiche aufgrund der heterogen auftretenden Luftgeschwindigkeiten unterschiedlich belüftet wurden. Des Weiteren wurden die Stallklimamessungen mit physiologischen Tierparametern korreliert, um sie in Bezug auf das thermische Wohlbefinden der Tiere interpretieren zu können. An heißen Tagen wichen die analysierten Parameter deutlich von den übrigen Tagen ab.
Windkanaluntersuchungen an einem frei gelüfteten Milchviehstall
Die Luftdurchströmung von frei gelüfteten Ställen und der sich daraus ergebende Luftwechsel bestimmen das Stallklima und die Emissionsraten von Schadstoffen. In der Praxis sind diese Kenngrößen aufgrund der zeitlichen wie räumlichen Variabilität der vorherrschenden Prozesse nur schwer zu erfassen. Laborexperimente im Windkanal können unter kontrollierten Bedingungen statistisch repräsentative Daten erzeugen und damit Praxismessungen sinnvoll ergänzen. Windkanalmessungen der horizontalen Windgeschwindigkeitskomponenten wurden an einem Modell eines frei gelüfteten Milchviehstalles durchgeführt. Die Messungen erfolgten unter einer turbulenzarmen Anströmung, um den Einfluss der Einbauten im Stallmodell auf die Luftströmung erfassen zu können. Die Ergebnisse zeigen, dass die Einbauten und der Futtertisch die gemessenen Strömungsgrößen beeinflussen.
Non-linear temperature dependency of ammonia and methane emissions from a naturally ventilated dairy barn
Ammonia (NH3) and methane (CH4) emissions from naturally ventilated dairy barns affect the environment and the wellbeing of humans and animals. Our study improves the understanding of the dependency of emission rates on climatic conditions with a particular focus on temperature. Previous investigations of the relation between gas emission and temperature mainly rely on linear regression or correlation analysis. We take up a preceding study presenting a multilinear regressionmodel based onNH3 and CH4 concentration and temperaturemeasurements between 2010 and 2012 in a dairy barn for 360 cows inNorthern Germany.We study scatter plots and non-linear regressionmodels for a subset of these data and show that the linear approximation comes to its limits when large temperature ranges are considered. The functional dependency of the emission rates on temperature differs among the gases. For NH3, the exponential dependency assumed in previous studies was proven. For methane, a parabolic relation was found. The emissions show large daily and annual variations and environmental impact factors like wind and humidity superimpose the temperature dependency but the functional shape in general persists. Complementary to the former insight that high temperature increases emissions, we found that in the case of CH4, also temperatures below 10 C lead to an increase in emissions from ruminal fermentation which is likely to be due to a change in animal activity. The improved prediction of emissions by the novel non-linear model may support more accurate economic and ecological assessments of smart barn concepts.