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Forschen für Tierwohl und Umwelt
Konzepte der Nutztierhaltung sollen die drei Säulen der Nachhaltigkeit - Umwelt, Soziales und Ökonomie - integrieren. Während in der Gesellschaft der Wunsch nach mehr Tierwohl und mehr Umweltschutz wächst, müssen gleichzeitig die ökonomischen Überlebensnotwendigkeiten der Landwirte berücksichtigt werden. Dazu müssen innovative Verfahren Eingang in die Praxis finden.
Wir richten deshalb unsere anwendungsorientierte Grundlagenforschung in der Tierhaltung im Sinne des One Health-Ansatzes auf die Verbesserung von Tierwohl, Haltungsumwelt, Tier- und Umweltschutz sowie auf die Wettbewerbsfähigkeit der Landwirtschaft aus. Unsere Ziele sind: objektive Tierwohlstandards, flexible und regional angepasste Konzepte zur Lösung von Umweltkonflikten, transparente Tierhaltung, Akzeptanz beim Verbraucher und regionale Wertschöpfung.
Unsere Forschung in diesem Programmbereich befasst sich insbesondere mit digitalen Verfahren des Monitorings von Tierwohl, Stallklima und Emissionen sowie mit der Bewertung von Tierhaltungssystemen, insbesondere in frei belüfteten und neuen Haltungssystemen. Wir erarbeiten Grundlagen zur Entstehung und Ausbreitung von gasförmigen Emissionen und erregerbelasteten Partikeln sowie zur Risikominimierung der Ausbreitung von multiresistenten Erregern.
Der ATB-Grenzschicht-Windkanal bietet umfängliche Möglichkeiten zur Untersuchung von Umströmungs- und Ausbreitungsvorgängen an landwirtschaftlichen Gebäuden sowie von Durchströmungs- und Lüftungsvorgängen innerhalb der Gebäude. Das detaillierte Verständnis auf Prozessebene fließt ein in Modellierungsansätze mit dem Ziel, Emissionen neuer Haltungssysteme abzuschätzen und Möglichkeiten für geringe Emissionen in tierfreundlichen Stallungen zu finden.
Wir verstehen Tierhaltung als Bestandteil kreislauforientierter Agrarsysteme und integrieren unsere Forschung in das holistische, bioökonomische Konzept des Leibniz-Innovationshofs, der aktuell am Standort Groß Kreutz etabliert wird.
Digitales Monitoring des Tierwohls
Wir entwickeln und erproben den Einsatz nicht-invasiver Sensoren zur tierindividuellen Erfassung von Stress und Gesundheit. In diesem Kontext analysieren wir bei verschiedenen Tierarten und Haltungssystemen tierindividuelle Indikatoren wie Aktivität, Atmungsrate, Körpertemperatur und Leistung zusammen mit stallklimatischen Parametern, zunehmend mit Hilfe von Data Science, künstlicher Intelligenz und Sensorfusion. Ziel ist die Entwicklung von automatischen Entscheidungsunterstützungs- und Steuerungseinheiten auf der Basis von tierbezogenen Indikatoren. Frühwarnsysteme sollen Landwirte dabei unterstützen, Tiergesundheit und Tierwohl nachhaltig zu verbessern.
Stallklima und Emissionen
Wir forschen an der Entwicklung von Algorithmen zur effizienten Messung, Charakterisierung und Modellierung der Dynamik von umwelt- und klimaschädlichen und/oder gesundheitsrelevanten Schadstoffen sowie zur Eindämmung von Infektionen und antimikrobiellen Resistenzen (AMR). Im Rahmen unseres Drei-Säulen-Modells verbinden wir Messungen in verschiedenen realen Haltungssystemen mit physikalischer und mathematischer Modellierung zu einem Gesamtsystem. Die hier erarbeiteten Lösungen sollen die Resilienz landwirtschaftlicher Betriebe stärken und zur Energieeffizienz, der Abkehr von fossilen Rohstoffen und zur Emissionsminderung beitragen.
Eindämmen von Infektionen und Antibiotikaresistenzen
Unsere Arbeiten folgen dem One Health-Ansatz und zielen auf Präventions- und Kontrollmaßnahmen gegen die Ausbreitung von Zoonosen, Infektionskrankheiten und Antibiotikaresistenzen im Tierhaltungssektor. Wir untersuchen beispielsweise den Einfluss von Futtermittelzusätzen und verbesserten Hygienemaßnahmen in der Schweinehaltung, die Wirksamkeit verschiedener Wirtschaftsdüngerbehandlungen und Parametervariationen auf die Reduzierung von AMR-Bakterien in der Geflügelhaltung und entwickeln ein Frühwarnmodell für Mastitis in der Milchviehhaltung.
Bewertung von Tierhaltungssystemen
Unser Ziel ist es, für eine nachhaltige Tierproduktion Stoffkreisläufe zu schließen, die Stickstoffeffizienz zu verbessern, THG-Emissionen zu reduzieren sowie individuelle, regionale und flexible Konzepte für zirkuläre Agrar- und Ernährungssysteme zu entwickeln. Hierfür nutzen wir Methoden der Modellierung, Systemanalyse und multikriteriellen Bewertung einschließlich der Quantifizierung von Trade-offs und Synergien. Die Ergebnisse fließen sowohl ein in betriebliche Entscheidungshilfesysteme und Vorschläge zur Bestandsverbesserung als auch in Emissionsmodelle für die Analyse länderspezifischer Szenarien und Inventare. Ebenfalls arbeiten wir in diesem Bereich eng mit internationalen Gremien bei IPCC, UNECE und FAO zusammen.
Zu allen Mitarbeiter*innen des Programmbereichs
Aktuelles
Forschungsprojekte
-
Das Ziel des Projekts ist es, ein Entscheidungshilfemodell auf Basis der Risikobewertung von Krankheitserregern bei Rindern, Zoonosen und antimikrobiellen Resistenzen im One-Health-Ansatz bereitzustellen. Das ATB wird ei…
Beginn:
Ende:
01.10.2023
30.09.2026
Förderung:
Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) / Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE)
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Im Rahmen dieser Pilotstudie werden Daten aus erster Hand über den Antibiotikaeinsatz in der Rinderzucht und die Prävalenz von Antibiotikaresistenzen in tierischen Lebensmitteln (ASF), Menschen und der Umwelt in der Prov…
Beginn:
Ende:
01.09.2023
31.08.2024
Förderung:
Leibniz-Gemeinschaft
-
Im Verbundprojekt EmiMod werden Methoden zur Bestimmung der Emissionen von diffusen Flächenquellen (z. B. frei gelüftete Schweine- und Rinderställe mit Ausläufen/Laufhöfen und weitere externe Emissionsquellen wie Güllebe…
Beginn:
Ende:
01.07.2023
30.09.2028
Förderung:
Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL)
-
Dieses Projekt, das Teil eines dreiphasigen Förderprogramms der DFG ist, zielt darauf ab, die Zusammenarbeit zwischen deutschen Forschern und Institutionen in Ghana und der Demokratischen Republik Kongo (DRC) zu fördern.…
Beginn:
Ende:
01.07.2023
01.07.2024
Förderung:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
-
Ziel des Projekts ist es, ein bestehendes, relativ kostengünstiges System zur Überwachung des Stallklimas und der Emissionen (beispielhaft für Milchvieh) zu erweitern und zu validieren. Über eine App bzw. eine Webseite s…
Beginn:
Ende:
01.05.2023
30.04.2026
Förderung:
Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL)
Alle Projekte aus dem Programmbereich
Publikationen aus dem Programmbereich
- Thomas, C.; Ilder, C.; Ammon, C.; Amon, T. (2024): Applied Research Note: Survival of Escherichia coli and temperature development during composting of chicken manure with a typically low carbon/nitrogen ratio and moisture content. Journal of Applied Poultry Research. : p. 0. Online: https://doi.org/10.1016/j.japr.2024.100402 1.0
- Kurras, F.; Jakob, M. (2024): Smart dairy farming-The potential of the automatic monitoring of dairy cows’ behaviour using a 360-degree camera. animals. (4): p. 640. Online: https://doi.org/10.3390/ani14040640 1.0
- Diaz de Otálora Aguirre, X.; del Prado, A.; Dragoni, F.; Balaine, L.; Pardo, G.; Winniwarter, W.; Sandrucci, A.; Ragaglini, G.; Kabelitz, T.; Kieronczyk, M.; Jorgensen, G.; Estellés, F.; Amon, B. (2024): Modelling the effect of context-specific greenhouse gas and nitrogen emission mitigation options in key European dairy farming systems. Agronomy for Sustainable Development. : p. 0. Online: https://link.springer.com/article/10.1007/s13593-023-00940-6 1.0
- Cantillon, M.; Hennessy, T.; Amon, B.; Dragoni, F.; OBrien, D. (2024): Mitigation of gaseous emissions from dairy livestock: A farm-level method to examine the financial implications. Journal of Environmental Management. (14 February 2024): p. 119904. Online: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.119904 1.0
- Williams, J.; Berg, L.; Clayton, H.; Kirsch, K.; Marlin, D.; Randle, H.; Roepstroff, L.; Sloet van Oldruitenborgh-Oosterbaan, M.; Weishaupt, M.; Munsters (2023): A Delphi Study to Determine International and National Equestrian Expert Opinions on Domains and Sub-domains Essential to Managing Sporthorse Health and Welfare in the Olympic Disciplines. animals. (13): p. 3404. Online: https://doi.org/10.3390/ani13213404 1.0
- Jakob, M.; Lima, J.; Launay, F.; Ferguson, H. (2023): Skin carotenoid levels in lactating dairy cows as measured using multiple spatially resolved reflection spectroscopy. Journal of Dairy Research. : p. 0. Online: https://doi.org/10.1017/S0022029923000493 1.0
- Rey, J.; Diaz de Otálora Aguirre, X.; Atxaerandio, R.; Mandaluniz, N.; García-Rodríguez, A.; González-Recio, O.; López-García, A.; Ruiz, R.; Goiri, I. (2023): Effect of chitosan on ruminal fermentation and microbial communities, methane emissions, and productive performance of dairy cattle. animals. (18): p. 0. Online: https://doi.org/10.3390/ani13182861 1.0
- Giers, J.; Bartel, A.; Kirsch, K.; Müller, S.; Horstmann, S.; Gehlen, H. (2023): Blood-Based Markers for Skeletal and Cardiac Muscle Function in Eventing Horses before and after Cross-Country Rides and How They Are Influenced by Plasma Volume Shift. animals. (13): p. 3110. Online: https://www.mdpi.com/2076-2615/13/19/3110 1.0
- Mylostyvyic, G.; Lacetera, N.; Amadori, M.; Sejian, V.; Souza-Junior, J.; Hoffmann, G. (2023): The autumn low milk yield syndrome in Brown Swiss cows in continental climates: hypotheses and facts. Veterinary Research Communications. : p. 0. Online: https://link.springer.com/epdf/10.1007/s11259-023-10203-0?sharing_token=nU0QsYgFRGVqwGQ4fsYrx_e4RwlQNchNByi7wbcMAY50Vv8A11r96FEfstTVqrwM6r-QcLbGluzJHUHxfQ7u8ZtBCAeRIYhisgF7DtxhHrmUKslhR6zbguwtS0KmovwrtEwLuEvqx14_wyxDQtzMr3bW9TJmfVojDuA7mWnJnJQ= 1.0
- Behrens, W.; Kolte, B.; Junker, V.; Frentrup, M.; Dolsdorf, C.; Börger, M.; Jaleta, M.; Kabelitz, T.; Amon, T.; Werner, D.; Nübel, U. (2023): Bacterial genome sequencing tracks housefly-associated dispersal of fluoroquinolone- and cephalosporin-resistant Escherichia coli from a pig farm. Environmental Microbiology. : p. 0. Online: https://doi.org/10.1111/1462-2920.16352 1.0
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