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Fütterungs- und nicht fütterungsbedingte Einflüsse auf den Milchharnstoffgehalt von Milchkühen – 3. Mitteilung: Vorschlag für ein dynamisches Modell zur Einschätzung der Rohproteinversorgung an Hand des Milchharnstoffgehaltes

Authors:
  • LKS mbH, Germany, Niederwiesa

Abstract

Title of the paper: The impact of nutrition and non nutrition factors on milk urea concentration. III. A new milk urea model to indicate the dietary crude protein / energy balance in dairy cows The object of this study was to determine the impact of dietary crude protein / energy balance, stage of lactation, parity, milk protein yield, somatic cell count on milk urea concentration under the conditions of routine milk yield recording. From this data a model was created to predict the milk urea concentration for a single dairy cow or a feeding group. The relationship between dietary crude protein/energy balance, milk protein yield, stage of lactation, somatic cell count and milk urea concentration can be described by the following equation: first lactation period y = 156.7 + 42.52 * milk protein yield + 0.34 * day in milk -0.017 * somatic cell count second lactation period y = 186.2 + 43.23 * milk protein yield + 0.04 * day in milk - 0.019 * somatic cell count third lactation period y = 188.3 + 31.17 * milk protein yield + 0.06 * day in milk - 0.015 * somatic cell count The approximate confidence interval for a predicted milk urea content is ± 15 mg/l. If the analyzed milk urea concentration is greater than the predicted milk urea content (interval), this could indicate dietary crude protein excess. If the analyzed milk urea concentration is lower this might be due to a lack of dietary crude protein.
Arch. Tierz., Dummerstorf 45 (2002) 2, 151-157
Institut für Ernährungswissenschaften und Arbeitsgruppe Biometrie und Agrarinformatik der
Martin Luther Universität Halle/Wittenberg
WOLFRAM RICHARDT, HEINZ JEROCH und JOACHIM SPILKE
Fütterungs- und nicht fütterungsbedingte Einflüsse auf den Milch-
harnstoffgehalt von Milchkühen
3. Mitteilung: Vorschlag für ein dynamisches Modell zur Einschät-
zung der Rohproteinversorgung an Hand des Milchharnstoffgehal-
tes
Summary
Title of the paper: The impact of nutrition and non nutrition factors on milk urea concentration. III. A new
milk urea model to indicate the dietary crude protein / energy balance in dairy cows
The object of this study was to determine the impact of dietary crude protein / energy balance, stage of lactation,
parity, milk protein yield, somatic cell count on milk urea concentration under the conditions of routine milk
yield recording. From this data a model was created to predict the milk urea concentration for a single dairy cow
or a feeding group. The relationship between dietary crude protein/energy balance, milk protein yield, stage of
lactation, somatic cell count and milk urea concentration can be described by the following equation :
first lactation period y = 156.7 + 42.52 * milk protein yield + 0.34 * day in milk -0.017 * somatic cell count
second lactation period y = 186.2 + 43.23 * milk protein yield + 0.04 * day in milk - 0.019 * somatic cell count
third lactation period y = 188.3 + 31.17 * milk protein yield + 0.06 * day in milk - 0.015 * somatic cell count
The approximate confidence interval for a predicted milk urea content is ± 15 mg/l. If the analyzed milk urea
concentration is greater than the predicted milk urea content (interval), this could indicate dietary crude protein
excess. If the analyzed milk urea concentration is lower this might be due to a lack of dietary crude protein.
Key Words: cows, milk urea
Zusammenfassung
Auf der Grundlage der in den ersten zwei Mitteilungen beschriebenen Zusammenhänge erfolgt die Ableitung
eines neuen Modells zur Einschätzung der Rohproteinversorgung von Milchkühen. Zur Kalkulation des Harn-
stoffgehaltes bei Tieren mit ausgeglichener Energie- und Rohproteinversorgung wird folgendes Modell vorge-
schlagen:
Modell 3
1. Laktationsdrittel y = 156,7 + 42,52*Eiweißmenge + 0,34*Laktationstag – 0,017*Gehalt somatische Zellen
2. Laktationsdrittel y = 186,2 + 43,23*Eiweißmenge + 0,04*Laktationstag – 0,019*Gehalt somatische Zellen
3. Laktationsdrittel y = 188,3 + 31,17*Eiweißmenge + 0,06*Laktationstag – 0,015*Gehalt somatische Zellen
Aus den ermittelten Schätzfehlern kann näherungsweise für das approximative Konfidenzintervall ein Bereich
von ± 15 mg/l angenommen werden. Der analytisch bestimmte Harnstoffgehalt wird mit dem geschätzten Harn-
stoffgehalt (in Abhängigkeit von Eiweißmenge, Laktationstag und Gehalt an somatischen Zellen) verglichen.
Liegt der analytisch bestimmte Harnstoffgehalt unterhalb des geschätzten Intervalls, erhebt sich der Verdacht auf
einen relativen Rohproteinmangel in der Ration. Ist der analytisch bestimmte Harnstoffgehalt jedoch höher als
das geschätzte Intervall, muss ein relativer Rohproteinüberschuss in Erwägung gezogen werden. Von einer aus-
geglichenen Energie- und Rohproteinversorgung kann ausgegangen werden, wenn der gemessene Harnstoffge-
halt im geschätzten Bereich liegt.
Schlüsselwörter : Milchkühe, Milchharnstoff
RICHARDT u.a.: Fütterungs- und nicht fütterungsbedingte Einflüsse bei Milchkühen
152
Einleitung
Auf Basis verschiedener Veröffentlichungen und eigener Versuche fassten
KIRCHGEßNER et al. (1986) die Beziehungen zwischen Energie- und Rohproteinver-
sorgung und Eiweiß- bzw. Harnstoffgehalt der Milch in einem einheitlichen Modell
zusammen. Darauf aufbauend stellte NAGEL (1994) ein Programm vor, welches
große Mengen an Einzeltierwerten aus der Milchleistungsprüfung auswerten kann. Zur
Einschätzung der Energie- und Rohproteinversorgung werden die Merkmale Eiweiß-
und Harnstoffgehalt herangezogen. Für den Harnstoffgehalt gelten 150 mg/l als untere
und 300 mg/l als obere Grenze. Werden diese Werte unter- oder überschritten, liegt ein
Verdacht auf Rohproteinmangel oder –überschuss vor.
Der Nachteil dieses Modells ist, dass andere Einflussfaktoren wie Leistung, Alter,
Laktationsstadium oder Eutergesundheit nicht berücksichtigt werden, obwohl ver-
schiedene Autoren einen bedeutsamen Einfluss auf den Milchharnstoffgehalt nachwei-
sen konnten (KIRCHGEßNER und KREUZER, 1985; CARLSSON et. al., 1995;
BARTON et al., 1996; GUTJAHR et al., 1997). So ermittelten KIRCHGEßNER und
KREUZER (1985) eine Zunahme des Milchharnstoffgehaltes von 3,6 mg/l je kg Milch
bzw. 10,7 mg/l je 0,1 kg Milcheiweiß und leiteten für verschieden Leistungsgruppen
unterschiedliche Grenzwerte ab.
Material und Methoden
Im Rahmen einer einjährigen Untersuchung wurden aus dem Prüfgebiet des Sächsi-
schen Landeskontrollverbandes e. V. 28 Betriebe ausgewählt. Die Auswahl erfolgte
zufällig aus der Gruppe der Betriebe mit einer Laktationsleistung über 6500 kg Milch
und wenn die Tiere ausschließlich der Rasse Holstein-Schwarzbunt angehörten. In die
Untersuchung wurden Daten aus der Milchleistungsprüfung und Daten der Fütterung
einbezogen. Die mathematisch-statistische Beschreibung erfolgte mittels eines ge-
mischten linearen Modells. Die ausführliche Beschreibung von Tier- und Probenmate-
rial, Labormethoden und mathematisch-statistischen Verfahren erfolgte in der ersten
Mitteilung (RICHARDT et al., 2001a).
Ergebnisse und Diskussion
Bei den bisher in der Praxis angewendeten Modellen wird jedoch die Milch- oder Ei-
weißmenge je Tier und Tag nicht berücksichtigt. Im Rahmen eigener Untersuchungen
wurde neben fütterungsbedingten auch eine Reihe nicht fütterungsbedingter Faktoren,
welche den Milchharnstoffgehalt beeinflussen, geprüft. Eine Beschreibung der Ergeb-
nisse erfolgte in den ersten beiden Mitteilungen (RICHARDT et al., 2001a, 2001b).
Aus den Ergebnissen ergibt sich der Schluss, dass die Berücksichtigung von Eiweiß-
menge, Laktationstag, Laktationsdrittel und dem Gehalt an somatischen Zellen not-
wendig ist. Es konnte nachgewiesen werden, dass sich in Abhängigkeit vom Laktati-
onsstadium der Harnstoffgehalt je kg Milch um 1,3 – 1,9 mg/l bzw. um 4 - 6 mg/l je
0,1 kg Milcheiweiß erhöht. Für den Laktationstag ergab sich ein statistisch gesicherter
nach Laktationsdritteln differenzierter positiver Einfluss auf den Harnstoffgehalt. Im
ersten Laktationsdrittel steigt demnach der Harnstoffgehalt innerhalb von 30 Tagen um
ca. 10 mg/l. Ab zweitem Laktationsdrittel ist der Einfluss des Laktationsstadiums nicht
mehr so hoch und der Harnstoffgehalt erhöht sich in 30 Tagen nur noch um 3 - 4 mg/l.
Der Einfluss des Laktationsstadiums wurde aber auch über die Laktationsdrittel als
Arch. Tierz. 45 (2002) 2 153
fester Effekt im Modell berücksichtigt. So konnte für das erste Laktationsdrittel im
Vergleich zum zweiten und dritten Drittel ein stark negativer Effekt nachgewiesen
werden. Außerdem ergab sich für den Gehalt an somatischen Zellen ein signifikant
negativer Effekt. Die Regressionskoeffizienten liegen zwischen –0,014 und –0,02, d.
h., wenn sich der Gehalt an somatischen Zellen in der Milch um 100 Tsd./ml erhöht,
verringert sich der Milchharnstoffgehalt um 1,4 - 2 mg/l. Die Berücksichtigung im
Modell führte zu einer weiteren Reduzierung der Restvarianz.
Aus der Diskussion der in den ersten zwei Mitteilungen dargestellten Untersuchungs-
ergebnisse lässt sich schlussfolgern, dass der Harnstoffgehalt der Milch nicht nur
durch die Rohproteinversorgung (Energie-Rohprotein-Verhältnis) beeinflusst wird,
sondern auch durch verschiedene tierindividuelle Merkmale (Eiweißmenge, Laktati-
onsstadium, Gehalt an somatischen Zellen). Das bedeutet, dass ein absoluter Bereich
mit festen Grenzwerten für einen optimalen Milchharnstoffgehalt (z. B. 150 – 300
mg/l) entweder zu allgemein oder zu restriktiv ist. Die konkrete Situation des Tieres
wird damit nicht erfasst und die Beurteilung des Versorgungsniveaus von Einzeltieren
und/oder Fütterungsgruppen verliert an Aussagekraft. Ziel der Untersuchungen war es,
bedeutsame tierindividuelle Einflüsse zu charakterisieren und zu quantifizieren. Aus
den gefundenen Zusammenhängen (siehe Mitteilungen 1 und 2 (RICHARDT et al.,
2001a, 2001b)) wurde nachfolgendes Modell abgeleiten. Als Grundlage dienen dabei
das Laktationsstadium, der Gehalt an somatischen Zellen und die Eiweißmenge bei
normaler Rohproteinversorgung (Normen der GfE, 1997).
Modell 3
1. Laktationsdrittel
y = 156,7 + 42,52*Eiweißmenge + 0,34*Laktationstag - 0,017*GSZ
2. Laktationsdrittel
y = 186,2 + 43,23*Eiweißmenge + 0,04*Laktationstag – 0,019*GSZ
3. Laktationsdrittel
y = 188,3 + 31,17*Eiweißmenge + 0,06*Laktationstag – 0,015*GSZ
Jede Schätzung bedingt einen Schätzfehler, jedoch existiert für Gleichungssysteme mit
ungleicher Klassenbesetzung kein konstanter Wert. Deshalb wurde über die
„Estimate“-Anweisung im Programmpaket SAS® (Version 6.12) die Größe der Stan-
dardabweichungen geschätzt. Die Standardabweichungen für die geschätzten Harn-
stoffgehalte liegen zwischen 3,4 und 3,8 mg/l. Näherungsweise kann also für die Er-
mittlung des approximativen Konfidenzintervalls (P = 0,95) eine Standardabweichung
von 4 mg/l angenommen werden, woraus sich ein Intervall von ± 8 mg/l ergibt. Nun
basiert jedoch die hier vorliegende Auswertung auf ca. 100.000 Einzeltierwerten, was
in der praktischen Anwendung nicht der Fall sein dürfte. Aus diesem Grund wird für
praktische Anwendungen ein Intervall von ± 15 mg/l vorgeschlagen. Aus der Anwen-
dung der o. g. Regressionsgleichung ergeben sich die in Tabelle 1 wiedergegebenen
Milchharnstoffgehalte. Für die Eiweißmenge wurde ein Bereich von 0,4 – 1,2 kg/Tier
und Tag und für den Laktationstag der 10. - 100. Tag gewählt. Die angegebenen Inter-
valle stellen jeweils den Bereich dar, in dem sich der analytisch bestimmte Harnstoff-
gehalt bei normgerechter Rohproteinversorgung befinden muss.
RICHARDT u.a.: Fütterungs- und nicht fütterungsbedingte Einflüsse bei Milchkühen
154
Tabelle 1
Schätzwerte und deren approximatives Konfidenzintervall für den Milchharnstoffgehalt [mg/l] in Abhängigkeit
von Laktationstag, Eiweißmenge und einem GSZ von 200 Tsd./ ml im ersten Laktationsdrittel (Milk urea
content and approximate confidence interval in relation to day in milk, milk protein yield and somatic cell count
(200 IE3/ml) in the first lactation third)
Laktationstag Eiweißmenge [kg/Tier und Tag]
[d] 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4
10 174 182 191 199 208 216
[159 ; 189] [167 ; 197] [176 ; 206] [184 ; 214] [193 ; 223] [201 ; 231]
20 177 186 194 203 211 220
[162 ; 192] [171 ; 201] [179 ; 209] [188 ; 218] [196 ; 226] [205 ; 235]
40 184 192 201 209 218 226
[169 ; 199] [177 ; 207] [186 ; 216] [194 ; 224] [203 ; 233] [211 ; 241]
60 191 199 208 216 225 233
[176 ; 206] [184 ; 214] [193 ; 223] [201 ; 231] [210 ; 240] [218 ; 248]
80 198 206 215 223 232 240
[183 ; 213] [191 ; 221] [200 ; 230] [208 ; 238] [217 ; 247] [225 ; 255]
100 204 213 221 230 238 247
[189 ; 219] [198 ; 228] [206 ; 236] [215 ; 245] [223 ; 253] [232 ; 262]
Tabelle 1 verdeutlicht, dass bei Leistungsunterschieden von 0,4 bis 0,6 kg Eiweiß-
menge je Tier und Tag (bei gleichem Laktationsstadium) die Differenz im Milchharn-
stoffgehalt zwischen 20 und 30 mg/l beträgt. Weiterhin zeigt sich, dass bei niedrigen
Milcheiweißleistungen (0,4 – 0,5 kg) am Beginn der Laktation Harnstoffgehalte unter
200 mg/l zu erwarten sind. Demgegenüber kann man bei Milcheiweißleistungen grö-
ßer 1,0 kg je Tier und Tag generell mit Harnstoffgehalten über 200 mg/l rechnen. Im
ersten Laktationsdrittel ergeben sich erst bei Leistungen über 1,4 kg Eiweiß/Tier und
Tag Harnstoffgehalte über 250 mg/l. Im zweiten und dritten Laktationsdrittel werden
dagegen die Harnstoffgehalte wesentlich stärker durch die Eiweißmenge als durch den
Laktationstag beeinflusst. Es treten bei Leistungen von über 0,4 kg Eiweiß je Tier und
Tag im Verlauf des zweiten und dritten Laktationsdrittels keine Harnstoffgehalte unter
200 mg/l mehr auf. Mit steigender Eiweißmenge je Tier und Tag erhöht sich der Harn-
stoffgehalt, erreicht aber erst bei Leistungen von 1,2 kg Eiweiß auch Werte von über
250 mg/l, was auf Grund des fortgeschrittenen Laktationsstadiums eher einen theoreti-
schen Charakter hat.
In der landwirtschaftlichen Beratung und den Herdenmanagementprogrammen hat sich
die Auswertung nach Tiergruppen und speziell nach Laktationsdritteln durchgesetzt (z.
B. NAGEL, 1994). Da die Aufstallung und leistungsgerechte Fütterung in der Regel in
Gruppen (nach Laktationsstadium und/oder Leistung) erfolgt, entspricht diese Art der
Auswertung am ehesten den praktischen Bedingungen. Aus diesem Grunde sollte für
die betriebliche Beratung und Auswertung nicht nur der sehr große Bereich für Harn-
stoffgehalte von Einzeltieren, sondern vor allem ein optimaler Bereich für Tiergruppen
angegeben werden.
Es wird deshalb vorgeschlagen, die Auswertung nach dem mittleren Laktationstag [d],
der Eiweißmenge [kg] und dem Gehalt an somatischen Zellen einer Tiergruppe durch-
zuführen. In Tabelle 2 sind die Schätzwerte für den mittleren Harnstoffgehalt der
Milch und dessen approximatives Konfidenzintervall für die drei Laktationsdrittel dar-
Arch. Tierz. 45 (2002) 2 155
gestellt. Für das erste bis dritte Laktationsdrittel wurden der 60., 160. und 280. Lakta-
tionstag, für die Eiweißmenge eine Leistung von 0,4 – 1,4 kg und für den Gehalt an
somatischen Zellen 200 Tsd./ml zugrunde gelegt.
Tabelle 2
Schätzwerte für den Milchharnstoffgehalt [mg/l] und das approximative Konfidenzintervall in Abhängigkeit von
Laktationsdrittel, Eiweißmenge und einem GSZ von 200 Tsd./ml (Milk urea content and approximate confidence
interval in relation to lactation third, milk protein yield and somatic cell count (200 IE3/ml))
Laktationsstadium Eiweißmenge [kg/Tier und Tag]
0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4
1. Laktationsdrittel 191 199 208 216 225 233
[176 ; 206] [184 ; 214] [193 ; 223] [201 ; 231] [210 ; 240] [218 ; 248]
2. Laktationsdrittel 206 215 223 232 241 249
[191 ; 221] [200 ; 230] [208 ; 238] [217 ; 247] [226 ; 256] [234 ; 264]
3. Laktationsdrittel 215 221 227 233 240 246
[200 ; 230] [206 ; 236] [212 ; 242] [218 ; 248] [225 ; 255] [231 ; 261]
Aus dem vorgestellten Modell folgt, dass im ersten Laktationsdrittel mittlere Harn-
stoffgehalte zwischen 180 und 250 mg/l zu erwarten sind (Tab. 2). Im zweiten und
dritten Laktationsdrittel kann man dagegen in Abhängigkeit von der Eiweißmenge mit
mittleren Harnstoffgehalten zwischen 200 und 260 mg/l rechnen.
Beispiel
In nächsten Schritt soll nun die Frage geklärt werden, inwieweit die Anwendung des
vorgeschlagenen Modells im Vergleich zum bisherigen die Einschätzung der Versor-
gungslage der Tiere ändert. Dazu wurde aus dem Datenpool ein Betrieb ausgewählt,
dessen Daten der Milchleistungsprüfung nach beiden Modellen bewertet wurden. Der
Betrieb strebte eine im Milcherzeugungswert nach Energie und Rohprotein ausgegli-
chene Ration an. In Tabelle 3 sind die Ergebnisse der Milchleistungsprüfung wieder-
gegeben.
Tabelle 3
Ergebnisse der Milchleistungsprüfung eines Betriebes mit ausgeglichenen Rationen nach dem Milcherzeu-
gungswert aus Energie und Rohprotein (Milk recording results (with a balanced ration))
Laktationsstadium Anzahl Prozent Milch-
menge [kg] Fettgehalt
[%]
Eiweiß-
gehalt [%] Eiweiß-
menge [kg] Harnstoff-
gehalt [mg/l]
1. Laktationsdrittel 317 36.3 28.0 4.32 3.27 0.91 198
2. Laktationsdrittel 319 36.5 22.2 4.52 3.52 0.78 212
3. Laktationsdrittel 237 27.2 15.2 4.89 3.76 0.56 191
Herde gesamt 873 100 22.4 4.55 3.49 0.77 201
In Tabelle 4 sind die Tiere nach dem Modell von NAGEL (1994) in drei Gruppen ein-
geteilt. Die Gruppe I entspricht den Versorgungsgruppen 1, 4 und 7 (Rohproteinman-
gel), die Gruppe II den Versorgungsgruppen 2, 5 und 8 (normale Rohproteinversor-
gung) und die Gruppe III den Versorgungsgruppen 3, 6 und 9 (Rohproteinüberschuss).
Dieser Auflistung ist die Einschätzung der Rohproteinversorgung nach dem aus der
vorliegenden Untersuchung abgeleiteten neuen Modell gegenübergestellt. Die Eintei-
lung erfolgt hierbei ebenfalls in die Gruppen I, II und III. Für jedes Tier wird jedoch in
RICHARDT u.a.: Fütterungs- und nicht fütterungsbedingte Einflüsse bei Milchkühen
156
Abhängigkeit von Eiweißmenge, Laktationstag und Gehalt an somatischen Zellen ein
optimaler Bereich für den Harnstoffgehalt geschätzt. Dieser wird mit dem im Labor
gemessenen Wert verglichen. Liegt der analytisch bestimmte Harnstoffgehalt unter-
halb des geschätzten Intervalls, besteht der Verdacht auf Rohproteinmangel in der Ra-
tion. Ist der analytisch bestimmte Harnstoffgehalt jedoch höher als das geschätzte In-
tervall, liegt ein Verdacht auf Rohproteinüberschuss vor. Von einer ausgeglichenen
Rohproteinversorgung kann ausgegangen werden, wenn der gemessene Harnstoffge-
halt im geschätzten Bereich liegt.
Tabelle 4
Einteilung der Tiere aus dem Beispielbetrieb in Rohproteinversorgungsklassen nach dem Modell nach NAGEL
(1994) und dem neuen Modell (Comparison between the prediction of dietary crude protein/energy balance with
the new model versus standard model
Laktationsstadium Anzahl Modell nach NAGEL (1994) Modell (neu)
Gruppe I Gruppe II Gruppe III Gruppe I Gruppe II Gruppe III
1. Laktationsdrittel 317 12,3 86,4 1,3 48,3 23,3 28,4
2. Laktationsdrittel 319 9,1 89,0 1,9 42,9 27,6 29,5
3. Laktationsdrittel 237 16,0 83,1 0,8 58,6 20,7 20,7
Gruppe I : Verdacht auf Rohproteinmangel, Gruppe II : ausgeglichene Rohproteinversorgung, Gruppe III : Verdacht auf Rohproteinüber-
schuss
group I : lack of dietary crude protein, group II : balanced ration, group III : crude protein excess
Nach dem Modell von NAGEL (1994) würde die Rohproteinversorgung anhand der
Harnstoffgehalte für alle drei Laktationsdrittel als ausgeglichen eingeschätzt werden
(über 80% der Tiere in Gruppe II). Nach dem neuen Modell jedoch liegt bei 50 - 60 %
der Tiere der analytisch bestimmte Harnstoffgehalt unterhalb des geschätzten Inter-
valls und sie müssen damit in Gruppe I (Verdacht auf Rohproteinmangel) eingeordnet
werden. Die Schlussfolgerungen für die Rationsgestaltung würden somit anders aus-
fallen.
Ziel des vorgestellten Modells ist die Überprüfung und Bewertung der Fütterung
(Rohproteinversorgung) in Milchviehbetrieben. Alle in die Schätzgleichung eingehen-
den Faktoren werden im Rahmen der Milchleistungsprüfung erfasst und stehen somit
dem Betrieb jeden Monat zur Verfügung. Mittels Computertechnik ist dann eine de-
taillierte Auswertung im Rahmen der betrieblichen Produktionskontrolle oder externer
(Fütterungs)-beratung möglich. So stellt der Eingang des Modells in Herdenmanage-
mentprogramme eine Möglichkeit zur effizienten Nutzung der Ergebnisse dar.
Literatur
BARTON, B. A.; ROSARIO, H.A.; ANDERSON, G.W.; GRINDLE, B.P.; D. J. CARROLL, D.J.:
Effects of Dietary Crude Protein, Breed, Parity, and Health Status on the Fertility of Dairy Cows. J. Dairy
Sci. 79 (1996), 2225 - 2236
CARLSSON, J.; BERGSTRÖM, J.; PEHRSON, B.:
Variations with breed, age, season, yield, stage of lactation and herd in the concentration of urea in bulk
milk and in individual cow’s milk. Acta vet. Scand. 36 (1995), 245 – 254
GfE: Ausschuss für Bedarfsnormen der Gesellschaft für Ernährungsphysiologie. Zum Proteinbedarf von
Milchkühen und Aufzuchtrindern. Proc. Soc. Nutr. Physiol. 6 (1997), 217 - 232
GUTJAHR, S.; SCHULZ, J.; MUNIEM, A.; BECK, K.:
Zur Beeinflussung des Harnstoffgehaltes in Rindermilchproben durch den Gesundheitszustand des Euters.
Prakt. Tierarzt 78 (1997), 573 – 580
Arch. Tierz. 45 (2002) 2 157
KIRCHGEßNER, M.; KREUZER, M.:
Harnstoff und Allantoin in der Milch von Kühen während und nach Verfütterung zu hoher und zu niedriger
Proteinmengen. Tierphys., Tierern., Futterm. 54 (1985), 141 – 151
KIRCHGEßNER, M.; KREUZER, M.; ROTH-MAIER, D.A.:
Milk urea and protein content to diagnose energy and protein malnutrition of dairy cows. Arch. Tierern. 36
(1986), 192 - 197
NAGEL, S.:
Harnstoffbericht: Neues Modell für große Herden. Der Tierzüchter 9 (1994), 28 - 31
RICHARDT, W.; JEROCH, H.; SPILKE, J.:
Fütterungs- und nicht fütterungsbedingte Einflüsse auf den Milchharnstoffgehalt von Milchkühen. 1.
Mitt.: Fütterungsbedingte Einflussfaktoren auf den Milchharnstoffgehalt von Milchkühen. Arch. Tierz.,
Dummerstorf 44 (2001a), 251 - 262
RICHARDT, W.; JEROCH, H.; SPILKE, J.:
Fütterungs- und nicht fütterungsbedingte Einflüsse auf den Milchharnstoffgehalt von Milchkühen. 2.
Mitt.: Nicht fütterungsbedingte Einflussfaktoren auf den Milchharnstoffgehalt von Milchkühen. Arch.
Tierz., Dummerstorf 44 (2001b), 505 - 519
SAS®: SAS User’s Guide:Statistics, 1997 Edition, Cary, NC: SAS Institute Inc., Version 6.12
Eingegangen: 05.06.2000
Akzeptiert: 25.02.2002
Anschriften der Verfasser
Dr. WOLFRAM RICHARDT
Sächsischer Landeskontrollverband e. V.
August-Bebel-Straße 6
D-09577 Lichtenwalde
Prof. Dr. Dr. h. c. HEINZ JEROCH
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Landwirtschaftliche Fakultät
Institut für Ernährungswissenschaften
D-06108 Halle (Saale)
Prof. Dr. JOACHIM SPILKE
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Landwirtschaftliche Fakultät
Arbeitsgruppe Biometrie und Agrarinformatik
Ludwig-Wucherer-Straße 82-85
D-06108 Halle (Saale)
... Es finden sich z.B. auch 3,30% und 4,00% (LKV NRW, 2018) oder 3,00% und 3,75% Eiweiß (LKV SH, 2019) als Grenzwerte. Auch die Harnstoffobergrenze von 300 mg/L (Kirchgessner et al., 1986) ist nach neueren Untersuchungen (Wenninger und Distl, 1994;Rajala-Schultz et al., 2001;Kohn et al., 2002;Richardt et al., 2002;Lebzien et al., 2006) sowie im Hinblick auf Futterkosten und betriebliches Nährstoffmanagement zu hoch. Ziel dieser Schrift ist es, anhand von aktuellen Standard-MLP-Daten neue Auswertungsmöglichkeiten zur Einschätzung der Fütterungssituation auf Betriebsebene von im deutschsprachigen Raum üblichen Milchkühen abzuleiten. ...
... Über den Milchharnstoffgehalt kann die Versorgung mit Futterrohprotein auf Gruppenund Herdenebene eingeschätzt werden. Er ist hauptsächlich von der Rohproteinmenge und -qualität, aber auch der mikrobiellen Rohproteinsynthese und damit der Energieversorgung der Mikroorganismen des Pansens abhängig (Piatkowski et al., 1981;Richardt et al., 2001aRichardt et al., , 2002Seggewiss, 2004;Lebzien et al., 2006;Steinwidder et al., 2009). Zusammenhänge mit anderen Milchinhaltsstoffen der MLP bestehen nicht bzw. ...
Article
In order to revise the widely used assessment tool to characterize supply situation of dairy cows using milk urea and milkprotein, more than 7.3 million milk records from Germany and Luxembourg of 2015 were used. German Anglers and Jerseys were considered separately in terms of fat and protein. As fat and protein contents decrease with higher milk yield, fixed threshold values are unsuitable. Fat:protein ratio is almost independent on milk yield and therefore a better indicator for estimating the feed energy supply. Both energy oversupply and subclinical acidosis cannot be clearly identified on the basis of milk ingredients. Milk urea describes the feed protein supply in relation to demand. Investigations show an increase in milk yield [kg/day] up to the urea class ≥ 200-< 250 mg/L. Lower milk yields were determined in higher urea classes. According to further publications an optimal range for urea of 150 to 250 mg/L is recommended, therefore. With a breed-specific threshold of fat:protein ratio (FEQ Grenz) and a protein minimum value (E min) calculated individually by regression model for the relationship between milk protein and the daily milk yield, a lack of energy and risk of ketosis can be estimated.
... Gleiches gilt für Werte, die zur Identifikation von Kühen mit Verdacht auf Stoffwechselstörungen wie Ketose oder subklinischer Pansenazidose genutzt werden(DLG, 2012). Die Harnstoffobergrenze von 300 mg/L Milch(Kirchgeßner et al., 1986) ist nach neueren Untersuchungen(Rajala-Schultz et al., 2001;Kohn et al., 2002;Richardt et al., 2002;Lebzien et al., 2006) sowie im Hinblick auf Futterkosten und betriebliches Nährstoffmanagement zu hoch. Werden Fütterungserfolg, Tier-und Umweltgerechtheit, aber auch Milchauszahlungspreise mittels MLP-Auswertungen eingestuft, müssen die verwendeten Wertebereiche zur aktuellen Milchrindgenetik passen und möglichst genaue Aussagen liefern. ...
... Der Milchharnstoffgehalt ist das Merkmal, das Auskunft über die Futterrohproteinversorgung geben kann und ist hauptsächlich von der Rohproteinmenge und -qualität, aber auch der mikrobiellen Rohproteinsynthese und damit der Energieversorgung der Mikroorganismen im Pansen abhängig (Piatkowski et al., 1981;Richardt et al., 2001aRichardt et al., , 2002Seggewiss, 2004;Lebzien et al., 2006;Steinwidder et al., 2009). Auch wenn zu den vorliegenden Daten keinerlei Informationen zur jeweiligen Futtergrundlage oder zur Futteraufnahme vorliegen, ist nicht davon auszugehen, dass im Mittel der Betriebe über alle einbezogenen Regionen zu Beginn der Laktation eine proteinärmere Ration als im weiteren Verlauf der Laktation verabreicht wird. ...
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Use of milk recording data for characterization of dairy cow supply situation First part: Milk performance and composition of German dairy breeds by comparison Data from standard milk recording are available for many dairy farms about 11 times per year and can be used cost-efficiently for herd management support and feed monitoring. 424 Established threshold values for characterization of energy supply often do not agree with other recent animal related observations. For revision of the evaluation framework 15 different milk and dual-purpose breeds were compared on the basis of 7.37 million data sets from milk recording collected throughout Germany in the year 2015. There are, except of milk yield, very low differences between the numbers of lactation within the breed. Shape of lactation curves differs negligible between breeds, just the level and the characteristic are associated with performance and the predominant genetically fixed fat and protein contents. German breeds of Jersey and Angler are significant different to all other breeds in this analysis in milk fat content and fat:protein ratio (p < 0.0001). A common evaluation framework is obvious for German breeds Holstein, Simmental, Brown, red and white cattle breed, black and white cattle breed, Vorderwälder, Montbéliard, other breeds as well as Crossbreeds. Data suggest separate evaluation tools for Jersey and Angler.
... An extreme excess in milk urea, as demonstrated by Leiber et al. (2003) for cows grazing at alpine pasture, indicates such an unbalanced nutrient supply from an alpine forage. According to Richardt et al. (2002), higher milk protein outputs are accompanied by higher milk urea levels. Consequently, the higher milk and plasma urea levels, together with the significantly higher milk protein contents and milk yield, reflect a better protein supply by the control diet used rather than an excess of dietary protein. ...
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A two-factorial experiment was conducted in order to quantify and distinguish the influences of altitude and forage origin on metabolism and milk synthesis of dairy cows kept at Alpine locations. Each of four experimental groups comprised six dairy cows in early to mid lactation which were kept tethered in barns at altitudes of either 2000 (Alpine) or 400 m above sea level (a.s.l.) (lowland). Two groups (Alpine and lowland) received hay ad libitum , a third group kept in the lowlands was pair-fed to the Alpine group and a control group was offered silages and concentrates according to milk yield. Two hay types, with origin either from 2000 or 400 m a.s.l., were offered to all hay-alone groups following a change-over design over three 21-day periods. Transferring cows to high altitude triggered a complex adaptation process, which resulted in depressions of food intake at the beginning of the experiment and changed plasma levels of metabolic traits indicating an energy deficit. On average over the entire experiment, high altitude sojourn elevated plasma β-hydroxybutyrate and decreased plasma glucose levels. Yields of milk and of main milk constituents were not significantly affected, but milk protein content was reduced in both the Alpine and in the pair-fed group. No generally elevated maintenance requirements as a consequence of hypoxia were found. Hay-alone feeding caused a co-limitation of net energy and absorbable protein in both hay types which was almost completely compensated by a reduction of milk yield. The hay of Alpine origin had a lower digestibility and crude protein content than the lowland hay which resulted in changes in blood plasma traits and a further suppression of milk yield and milk protein and lactose contents. Due to the low N content of the Alpine hay, N utilization for milk protein synthesis remained similar to that found with lowland hay, and manure N of these cows contained the lowest proportion of easily-volatile urine N. In conclusion, forage origin in conjunction with diet type seems to explain the major part of the adverse effects that the Alpine sojourn exerts on lactating dairy cows while the effects of hypoxia appear to be of lesser importance.
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Title of the paper: The impact of nutrition and non nutrition factors on milk urea concentration. II. The impact of non nutrition factors on milk urea concentration The object of this study was to determine the impact of non nutrition factors stage of lactation, parity, milk protein yield, somatic cell count, season and herd on milk urea concentration. For parity one to fife 239, 242, 238, 235 and 237 mg urea/l milk was calculated using least-squares-means. Parity has a Statistical significant but small influence on the milk urea concentration. There was a strong positive relationship between the stage of lactation (day in milk) and milk urea concentration. The regression coefficients for day in milk within the three lactation periods were 0.34, 0.04 and 0.06. This means that the milk urea concentration increases by about 10 mg/1 over 30 days in the first lactation period. The fixed effects for first and second lactation period versus third lactation period were −31.6 and −2.1. Protein yield has a significantly positive influence on milk urea concentration. The regression coefficients for milk protein yield within the three lactation periods were 42.5, 43.2 and 31.2. This means that the milk urea concentration would increase by about 4 mg/l in first lactation period if the milk protein yield increased by 0.1 kg/day. The effect of somatic cell count on milk urea was significantly negative. The regression coefficients for somatic cell count within the three lactation period were −0.017, −0.019 and −0.015. This means that the milk urea concentration will decrease by 1.7 mg/l in first lactation period if the somatic cell count increases by IE5/ml. The relationship between dietary crude protein/energy balance, milk protein yield, stage of lactation, somatic cell count and milk urea concentration can be described by an equation (third paper).
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Title of the paper: The impact of nutrition and non nutrition factors on milk urea concentration. I. The impact of nutrition factors on milk urea concentration The object of this study was to determine the impact of dietary crude protein / energy balance, stage of lactation parity, milk yield or milk protein yield, milk protein content, somatic cell count, season and herd on milk ureä concentration under the conditions of large herds (50–1000 dairy cows) and routine milk yield recording. From this data a model was created to predict the milk urea concentration for a single dairy cow or a feeding group For the analysis of the data a mixed linear model (proc mixed; SAS®, 1997) was used. The fixed effects (ratio of crude protein / energy, degradability of dietary crude protein, ruminal N-balance, lactation period, parity) was computed by generalized least-squares-means. The season, herd and month were used as random effects Milk yield or milk protein yield, milk protein content, somatic cell count and day in milk were included as Covariables in the model. The effect of dietary crude protein / energy balance on milk urea was significant (p
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A study was conducted to determine the impact of dietary CP (13% vs. 20%), parity (first vs. second lactation or later), and breed (Holstein vs. Jersey) on the reproductive efficiency of dairy cows. Sixty-four cows were blocked by parity and breed and assigned to one of two treatments. Cows were removed from treatments on d 100 or 120 depending on pregnancy status. Cows were categorized by health status based on the occurrence of postparturient disorders. Plasma urea N concentrations were influenced by diet (8.6 vs. 21 mg/dl, 13 and 20% CP, respectively), parity, and breed. Reproductive indices were not influenced by diet except that days to first estimated ovulation increased for cows fed the 20% CP diet when health status was added to the model. Days to first observed estrus, first AI service, and cumulative pregnancy rate were affected by health status. Regression analysis for survival showed an interaction of diet and health status for days open. High CP diets tended to increase days open when cows had major health problems; otherwise, a high CP diet decreased days open. The implementation of a strict reproductive management program allowed high reproductive efficiency goals to be achieved regardless of plasma urea N concentrations.
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The object of this study was to determine the impact of non nutrition factors stage of lactation, parity, milk protein yield, somatic cell count, season and herd on milk urea concentration. For parity one to fife 239, 242, 238, 235 and 237 mg urea/1 milk was calculated using least-squares-means. Parity has a statistical significant but small influence on the milk urea concentration. There was a strong positive relationship between the stage of lactation (day in milk) and milk urea concentration. The regression coefficients for day in milk within the three lactation periods were 0.34, 0.04 and 0.06. This means that the milk urea concentration increases by about 10 mg/l over 30 days in the first lactation period. The fixed effects for first and second lactation period versus third lactation period were -31.6 and -2.1. Protein yield has a significantly positive influence on milk urea concentration. The regression coefficients for milk protein yield within the three lactation periods were 42.5, 43.2 and 31.2. This means that the milk urea concentration would increase by about 4 mg/l in first lactation period if the milk protein yield increased by 0.1 kg/day. The effect of somatic cell count on milk urea was significantly negative. The regression coefficients for somatic cell count within the three lactation period were -0.017, -0.019 and -0.015. This means that the milk urea concentration will decrease by 1.7 mg/l in first lactation period if the somatic cell count increases by IE5/ml. The relationship between dietary crude protein/energy balance, milk protein yield, stage of lactation, somatic cell count and milk urea concentration can be described by an equation (third paper).
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The concentration of urea in the milk of 510 dairy cows in 10 herds was determined at regular intervals for a year. The herds contained approximately equal numbers of Swedish Red and White, and Swedish Holstein cows. The mean +/- sd concentration in the samples from individual cows was 5.32 +/- 1.13 mmol/l, and the mean concentration in bulk milk was 5.39 +/- 0.96 mmol/l. These values indicated that on average the herds were fed too much protein relative to their intake of energy throughout the year. Herd factors had a strong influence on the milk urea concentration. The concentration was lower during the first month of lactation than later in the lactation, and lower when the cows were housed during the winter than when they were grazing. There was a weak positive relationship between the daily milk yield and urea concentration, particularly during late lactation, but there was no relationship with either breed or age. Bulk milk urea was a reliable guide to the average urea concentration of a herd.
Ausschuss für Bedarfsnormen der Gesellschaft für Ernährungsphysiologie Zum Proteinbedarf von Milchkühen und Aufzuchtrindern
  • Gfe
GfE: Ausschuss für Bedarfsnormen der Gesellschaft für Ernährungsphysiologie. Zum Proteinbedarf von Milchkühen und Aufzuchtrindern. Proc. Soc. Nutr. Physiol. 6 (1997), 217-232
  • S Schulz
  • J Muniem
  • A Beck
GUTJAHR, S.; SCHULZ, J.; MUNIEM, A.; BECK, K.: Zur Beeinflussung des Harnstoffgehaltes in Rindermilchproben durch den Gesundheitszustand des Euters. Prakt. Tierarzt 78 (1997), 573-580
Zur Beeinflussung des Harnstoffgehaltes in Rindermilchproben durch den Gesundheitszustand des Euters
  • S Gutjahr
  • J Schulz
  • A Muniem
  • K Beck
GUTJAHR, S.; SCHULZ, J.; MUNIEM, A.; BECK, K.: Zur Beeinflussung des Harnstoffgehaltes in Rindermilchproben durch den Gesundheitszustand des Euters. Prakt. Tierarzt 78 (1997), 573 -580
Harnstoffbericht: Neues Modell für große Herden
  • S Nagel
NAGEL, S.: Harnstoffbericht: Neues Modell für große Herden. Der Tierzüchter 9 (1994), 28 -31