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Erfassung von Futtermitteldaten Annelies Bracher

Erfassung von Futtermitteldaten Annelies Bracher. 1. TAMEUS Workshop, UZH, Inst. für Informatik, TBTG, Oerlikon, 20.1. 2012. Futtermitteldaten = Schnittstelle zwischen Pflanzenbau, Tierernährung, Umweltschutz, Analytik, Informatik. Futterprobe. Meta-Daten. Tierart. Futterkategorien.

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Erfassung von Futtermitteldaten Annelies Bracher

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Presentation Transcript


  1. Erfassung von Futtermitteldaten Annelies Bracher 1. TAMEUS Workshop, UZH, Inst. für Informatik, TBTG, Oerlikon, 20.1. 2012

  2. Futtermitteldaten = Schnittstelle zwischen Pflanzenbau, Tierernährung, Umweltschutz, Analytik, Informatik Futterprobe Meta-Daten Tierart Futterkategorien Nährstoffe Nährwerte Zeit biologisch-technische Kriterien chemische Kriterien Raum physiologische Kriterien Erfassung von Futtermitteldaten

  3. Futtermitteldaten: Nährstoffe • Rohnährstoffe: RA, RP, RL, RF, NfE • Bausteine: Mineralstoffe, Amino-, Fettsäuren, Zellulose, Stärke, .. • Infoquellen • Versuche Agroscope, externe Proben • neue Partner: DürrfutterenquêteAgridea, Unionfutter • Publikationen, andere Datenbanken • Datenformate • LIMS-Daten  Rohdaten • xls aufbereitete Daten • print bereinigte, aggregierte Daten XXX£302165-3£2.1.3-01 £ £GT-GE £FK 086 Orgeaplati2.2 £TYPO-4a, veaux, pour 1er mél. £BETRIEB £ 4-DEC-2007£ 5-DEC-2007£BR-TI10 • Knackpunkte • Import unterschiedlicher Datenformate und Aufbereitungsstufen • Charakterisierung, Beschreibung Futterprobe • Labormethoden: Weiterentwicklung, Qualität, Vergleichbarkeit  Nährstoffdefinition • Standardisierung, Aufbereitung Rohdaten, Plausibilitätskontrolle • Klassierung  Datenmanagement Tools • Aggregierung Erfassung von Futtermitteldaten

  4. Futtermitteldaten: Nährwerte • Verdaulichkeit, Abbaubarkeit, Wirkungsgrade, Energiestufen • Verdaulichkeitsversuche, N-Bilanzen, Respirationsversuche • Infoquellen • Versuchsberichte Agroscope • Dissertationen ETH, Vetsuisse • Publikationen, andere Datenbanken • Datenformate • in-vivo Daten: aufbereitet in xls • modellierte Daten  Formeln • print bereinigte, aggregierte Daten • Knackpunkte • wenig in-vivo Daten, Versuchstechnik • Ersatz durch in-vitro Methoden • Nährwertschätzung: mehrstufige Regressionen • Übertragbarkeit, Allgemeingültigkeit • Expertenwissen in Futterbewertung Erfassung von Futtermitteldaten

  5. Formeln: • basieren meist auf Rohnährstoffen • verschachtelt • abhängig vom Futtertyp und Tierart • 45 #NEL [MJ_kg TS] = 0.9752 * (0.463 + 0.24 * q) * UE [MJ_kg TS] • 40 #q = UE [MJ_kg TS] / BE [MJ_kg TS] • 35 #UE_Kraftfutter [MJ_kg TS] = (0.0159 * RP [g_kg TS] * vRP [%] / 100) + (0.0377 * RL [g_kg TS] * vRL [%] / 100) + (0.0138 * RF [g_kg TS] * vRF [%] / 100) + (0.0147 * NfE [g_kg TS] * vNfE [%] / 100) • 35 #UE_Maisgpfl [MJ_kg TS] = 0.0155 * VOS [g_kg TS] • #UE_Raufutter[MJ_kg TS] = 0.0151 * VOS [g_kg TS] oder 0.0142 * VOS [g_kg TS] + (0.0059 * RP [g_kg TS] * vRP [%] / 100) • 30 #BE_Kraftfutter [MJ_kg TS] = 0.0242 * RP [g_kg TS] + 0.0366 * RL [g_kg TS] + 0.0209 * RF [g_kg TS] + 0.0170 * NfE [g_kg TS] • 30 #BE_Raufutter [MJ_kg TS] = 0.0188 * OS [g_kg TS] + 0.0078 * RP [g_kg TS] • 30 #BE_Maisganzpfl [MJ_kg TS] = 0.0196 * OS [g_kg TS] • 25 #VOS [g_kg TS] = vOS [%] * OS [g_kg TS] • #vOS [%] = Fixwerte oder REG = f(RP, RF, ADF) • #vRP [%] = Fixwerte oder REG als f(RP)

  6. Futtermitteldaten: Futterkategorien • Futtergruppen • definierte Einzelfutter • Infoquellen • Futtermittelbuchverordnung • Literatur in Futtermittelkunde • andere Datenbanken • Datenformat • Text • Knackpunkte • Klassierungskriterien • Definition Einzelfutter, sinnvolle und systematische Bezeichnung • Erfassung der Haupteinflussfaktoren auf den Futterwert  Einteilungskriterien • Einbau von Meta-Daten • Expertenwissen in Futtermittelkunde Erfassung von Futtermitteldaten

  7. Futtermitteldaten: Meta-Daten • Biologie: Botanik, Nutzungsstadium, Aufwuchs, Reifegrad, .. • Technik: Produktionssystem, Konservierung, Behandlung, .. • Geo: Anbauort • Infoquellen • Probenbeschrieb • Ernte- und Lagerprotokolle • Bewirtschaftungsprotokolle • Begleitformulare • Versuchsberichte • Datenformat • print • xls • Knackpunkte • Erfassungsdisziplin • heterogene Bezeichnungen • fehlende Angaben • verstreute Daten  Zeitaufwand Erfassung von Futtermitteldaten

  8. Futtermitteldaten: Verknüpfung Nährstoffcode ´ADF´ Projektcode ´2.1.3-01´ Futtercode LIMS ´RF-GF´ Zeitcode ´Probenjahr´ Futterprobennummer, LIMS N° selten direkt • Futterschlüssel DB • GR Gräserreicher Mischbestand, hauptsächlich Raigräser, Stadium 4, grün • Sonnenblumenkerne > 24 % RF, nicht entschält • Meta-Daten • Etikette, Beschrieb • Schlag N° • Futterkarten FK • Erntekarten EK • Lagerkarten LK • Nutzungspläne • bot. Analysen • Versuchsberichte Zeitcode Erntezeitpunkt Tiercode ´VK, aRP, VES, NEL´ Geocode Postleitzahl Tierart Formelcode Erfassung von Futtermitteldaten

  9. Knackpunkte: • Repräsentativität • Aktualität • Variabilität • neu: Aggregierungsstufen Erfassung von Futtermitteldaten

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