Südtiroler Landwirt, Produktion | 09.12.2021

Tierwohl durch Sensoren?

Die Präzisionslandwirtschaft in der Nutztierhaltung bietet viele Chancen, ist aber gleichzeitig in manchen Bereichen nicht ganz ausgereift. Wo die Grenzen der Überwachung des Tierwohls mittels Sensoren und Kameras liegen und ob Südtiroler Viehbetriebe davon profitieren können. von Matthias Gauly, Freie Universität Bozen

Sensoren im Kuhstall sollen Bäuerinnen und Bauern dabei unterstützen, Krankheiten, Brunst oder anderes frühzeitig zu erkennen. Foto: Agrarfoto.com

Sensoren im Kuhstall sollen Bäuerinnen und Bauern dabei unterstützen, Krankheiten, Brunst oder anderes frühzeitig zu erkennen. Foto: Agrarfoto.com

Tierhaltende Landwirtinnen und Landwirte müssen in ihrem Bestand ein hohes Maß an Tierwohl gewährleisten, Krankheiten vorbeugen und wo nötig behandeln. Dabei kommt dem vorbeugenden Gesundheitsmanagement eine wichtige Rolle zu. Es gilt, mögliche Probleme so früh wie möglich zu erkennen. Um das Wohlergehen und den Gesundheitszustand von Einzeltieren oder Tiergruppen kontinuierlich überwachen zu können, ist die direkte (durch den Landwirt) oder indirekte (mittels Sensoren) Beobachtung von Auffälligkeiten wie Verhaltensänderungen erforderlich. Allerdings wird die direkte Tierbeobachtung mit zunehmender Gruppen- und Herdengröße immer schwieriger. Aber auch im kleineren Nebenerwerbsbetrieb stellt sie aus zeitlichen Gründen eine große Herausforderung dar. Präzisionslandwirtschaft in der Nutztierhaltung, auch „Precision livestock farming“ (PLF) genannt, kann Landwirte dabei unterstützen, detaillierte Daten von einzelnen Tieren und/oder einer Herde zu erfassen, zu verarbeiten und darauf aufbauend Entscheidungen zu treffen. Hierbei erfassen Sensoren automatisch in Echtzeit bestimmte Merkmale (z. B. Bewegungsaktivität, Körpertemperatur), und Computer verarbeiten die Daten. Anschließend werden wichtige Informationen in Form einer „Warnmeldung“ dem Landwirt übermittelt. Er kann dann die betroffenen Tiere im Stall in Augenschein nehmen und bei Bedarf entsprechende Handlungen wie eine Besamung oder Behandlung durchführen.

Vom Sensor zur Entscheidung

Je nach zu erfassendem Merkmal sind die Sensoren an verschiedenen Stellen am Tier (Bein, Ohr, Hals, Vormagen, Scheide, Schwanz), im Stall (z. B. Kameras zur Messung der ­Aktivitäten, des Verhaltens sowie Futter­­messsysteme), im Melkstand oder am Schlachthof (Kameras) angebracht. Zum Beispiel kann eine gesteigerte Bewegungsaktivität über am Fußgelenk der Kuh angebrachte Pedometer oder Sensoren am Schwanz (vermehrtes Schwanzschlagen als Indiz einer Brunst) erfasst werden. Überschreiten die Werte eine vom System festgelegte Grenze, erfolgt eine Meldung an den Landwirt. 

Gewisse Systemelemente (z. B. Antennen, Computer, Software) sind unabhängig von der Herdengröße immer notwendig, d. h., dass die anfallenden Investitionskosten mit steigender Tierzahl pro Tier abfallen. Vor allem in kleinen Betrieben sind die Systeme deshalb häufig unrentabel. Die meisten Systeme sind bisher nur für Milchkühe und Laufställe verfügbar. Gegenwärtig werden z. B. etwa 20 Systeme für die Futteraufnahmeerfassung, 26 für die Messung der Tieraktivität und mehr als 30 für die Milchanalyse von verschiedenen Herstellern auf dem Markt angeboten. 

Zusammenfassend können kommerzielle PLF-Systeme in die folgenden Gruppen unterteilt werden:

  • Systeme, die Daten aus dem Bereich der Produkte (Milch und Fleisch) und der Konfirmation (wie Körperkondition bzw. Körpergewichte) erfassen;
  • Systeme, die physiologische Parameter messen, und
  • Systeme, die Verhaltensparameter (Futter- und Wasseraufnahme, Liegen, Wiederkäuen) messen.

In der Praxis verfügbare, d. h. nützliche Technologien müssen folgende Grundanforderungen erfüllen: Den erfassten Daten muss ein biologischer Prozess zugrunde liegen. Aus den leicht verfügbaren Informationen kann eine sinnvolle Handlung abgeleitet werden. Die Systeme sind kosteneffizient, einfach und lösungsorientiert, d. h., Nutzen und Kosten stehen in Relation und die Systeme, vor allem die Sensoren, sind flexibel, robust und zuverlässig. 

Diese Punkte seien kurz an einem einfachen Beispiel erklärt. Körpertemperaturen können an verschiedenen Körperstellen (z. B. am Ohransatz oder mit einem Bolus im Pansen) mittels verschiedener Sensoren gemessen werden, die fast alle der genannten Kriterien erfüllen. Änderungen können physiologisch erklärt und daraus sinnvolle Handlungen abgeleitet werden. Steigende Körpertem­peraturen können z. B. eine Erkrankung anzeigen, entsprechend ist unter Umständen eine Behandlung notwendig. Allerdings unterliegen Körpertemperaturen erheblichen Schwankungen (Tageszeit, Futter- oder Wasseraufnahme). Das heißt, Meldungen von Temperaturveränderungen an den Landwirt führen nicht immer zu notwendigen Handlungen. Häufig stellt sich heraus, dass es dafür „normale Ursachen“ gibt. Mit jeder Meldung und der damit verbundenen Tierkontrolle kommt es aber zur „Ermüdung“ des Landwirtes, verbunden mit dem steigenden Risiko, dass er irgendwann nicht mehr hinschaut! Das ist nach wie vor ein grundlegendes ­Problem des PLF. Es kommt sehr häufig zu falschen bzw. unnötigen Rückmeldungen an den Landwirt. Verschiedene Studien belegen, dass viele Systeme insgesamt zu niedrige Genauigkeiten der gemessenen Informationen zeigen. Dies trägt wesentlich zu den Grenzen des Nutzens der Systeme bei und stellt Nut­zer und Hersteller vor erhebliche Herausforderungen. 

Herausforderungen der PLF-Systeme

Neben den falschen bzw. unnötigen Meldungen sind vor allem folgende Herausforderungen gegeben: die grundsätzliche Frage des Umgangs mit Warnmeldungen (es braucht dafür klare Protokolle: Ab welcher Bewegungsaktivität greift man z. B. mit welcher Maßnahme ein?), die Verarbeitung der sehr großen Datenmengen (BigData), die Datensicherheit und ihre Nutzungsrechte, die natürliche Reaktion von Tieren (z. B. natürliche Schwankungen von Körpertemperaturen), das Ausfallen und der Verlust von Daten und die Validierung sowie die Wartung des Systems.

Welches PLF-System?

Bei der großen Fülle an verfügbaren Systemen stehen für den Landwirt folgende Fragen im Vordergrund: Was ist für meinen Betrieb geeignet (Was sind meine Schwächen im Betrieb? Können Sensoren bei der Lösung meiner betrieblichen Probleme helfen?)? Lohnt sich das System aus wirtschaftlichen Gründen (stimmt Kosten-Nutzen-Verhältnis?), d. h., liegen die durch mögliche Verbesserungen erreichten Mehreinnahmen über den Abschreibungskosten für die Investition?

Zur Frage der Wirtschaftlichkeit gibt es verschiedene Veröffentlichungen. Viele Autoren berücksichtigen dabei nicht die verursachten Effekte durch häufige Falschmeldungen bzw. Meldungen, die nicht zu einer Handlung führen. Ein Autor verfolgte z. B. in den USA eine Milchviehherde mit 1000 Kühen über ein Jahr. In dieser Zeit wurden dem Landwirt insgesamt 26.000 Alarmmeldungen für seine Herde gegeben, was mehr als 70 Meldungen pro Tag bedeutet. Die meisten davon waren nicht notwendig. Die Konsequenz ist, dass die Systeme nicht mehr korrekt genutzt werden und sich in der Folge eher eine Verschlechterung der Betriebssituation ergibt. 

Ein anderer Forscher macht für einen deutschen Milchviehbetrieb (Laufstall, 100 Kühe, 9000 Kilogramm Milch pro Kuh und Jahr) beispielhaft folgende Rechnung auf: Die Anschaffung eines bestimmten Sensorsystems verursacht Kosten in Höhe von 16.000 Euro. Dadurch ergeben sich bei einer Abschreibung über acht Jahre Kosten von 36 Euro pro Tier und Jahr oder Kosten von 0,4 Cent pro Kilogramm Milch. Bei Unterstellung verschiedener Kosten, die z. B. eine Euterentzündung verursacht, würde sich die genannte Investition tragen, wenn infolge des Einbaus folgende Verbesserungen eintreten: die Reduktion von Euterentzündungen um 6,5 % oder die Reduktion von Gebärmutterentzündungen um 9,8 % oder die Reduzierung der Remontierungsrate um 3,5 % oder eine gesteigerte Milchleistung von 190 kg pro Kuh und Jahr. Bei kleineren Beständen müssten die eintretenden Verbesserungen aufgrund der pro Kuhplatz höheren Kosten natürlich deutlich höher liegen, was kaum realistisch erscheint. Die intensive Direktbeobachtung durch den Landwirt verspricht in solchen Fällen größere Erfolge. 

Bedeutet das, dass PLF-Systeme für die Berglandwirtschaft grundsätzlich ungeeignet sind? Nein. In Abhängigkeit der Betriebsgröße sind einige Sensorsysteme auch für Betriebe in Südtirol geeignet und werden zum Teil auch bereits genutzt. Dazu gehören z. B. die mit der Melkanlage gekoppelten Milchanalysesysteme. Sie können Informationen wie Temperatur, Farbe, Fett-, Eiweiß-, Laktosewerte, Progesteron-, BHB-, LDH-, Harnstoffwerte, Leitfähigkeit oder Zellzahlen liefern, die hilfreiche Informationen geben können. Auch Stallsensoren können für kleinere Bestände hilfreich sein. Zum Beispiel können Temperatursensoren im Stall dazu genutzt werden automatisch Lüftungssysteme zu steuern. 

Chancen und Grenzen für Südtirol

Die neuen Entwicklungen werden noch mehr zur Erkennung spezifischer Krankheiten bzw. Störungen beitragen, genauere Futtereffizienzen messen und der objektiveren Messung von Merkmalen des Wohlbefindens sowie des Sozialverhaltens dienen. Dabei werden die automatisch gemessenen Parameter auch für die Maßnahmen der genomischen Selektion nützlich sein. Die wesentlichen Technologietreiber der Zukunft sind die Verbesserungen im Bereich der Sensoren, die Weiterentwicklung effizienter Algorithmen, die Bereitstellung erweiterter Kommunikationsprotokolle sowie Cloud-basierter Daten-Apps.

Die auf dem Markt verfügbaren Möglichkeiten sind gegenwärtig für den Milchviehbereich scheinbar endlos. Auch für große Laufstallbetriebe ist es noch schwer zu sagen, in welches PLF-System ein Betrieb investieren soll. Dies hängt sehr stark vom Einzelfall ab und sollte gemeinsam mit Beratern und dem Tierarzt besprochen werden. Die Annahme, dass mehr (und evtl. präzisere) Informationen aus dem Einsatz der PLF-Technologien auch zu einem wirtschaftlichen Mehrgewinn der Betriebe führen, ist im Allgemeinen nicht bewiesen. Grundsätzlich gilt: Precision Livestock Farming kann helfen, Probleme zu erkennen, aber beheben kann es sie nicht! Wer 60 Prozent lahme Kühe im Stall hat, sollte eigentlich keine Sensoren benötigen, um das zu erkennen. Sie werden das Problem nicht lösen. Hier braucht es wie in vielen anderen Bereichen einen anderen Ansatz!

Die Literatur liegt beim Verfasser.