Preference of dairy cows with free access to pasture and barn

Influence of season, climate and feeding parameters on location, ingestive and locomotive behaviour and milk yield performance

by Katharina Stanzel
Doctoral thesis
Date of Examination:2024-11-29
Date of issue:2024-12-12
Advisor:Prof. Dr. Eva Schlecht
Referee:Prof. Dr. Imke Traulsen
Referee:Prof. Dr. Johannes Isselstein
Sponsor:Niedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur
Persistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-10944

 

 

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Abstract

English

With the increasing interest of various consumer groups in high welfare husbandry and the pressure on farmers to meet this demand, the number of comparative studies on dairy cow grazing and housing has also increased. Individual studies have found positive effects of grazing on claw health, milk yield, and a preference of animals for pasture. However, negative effects were also observed in studies, e.g. in relation to milk yield, particularly during the conversion period from stable to pasture and with or without supplementation with concentrates. Further studies on the influence of climate, distance to pasture, and decreasing grass growth on grazing behaviour have already been carried out. In this context, the use of sensors is becoming increasingly important both in research and in practice for animal control, welfare and productivity determination. Within the framework of a transdisciplinary project (Systemanalyse Milch), the use and combination of some of the sensors was to be investigated with the involvement of practitioners. The experiments were preceded by a literature review of 80 studies published until 2017 on the behaviour of dairy cows in both pasture and confinement. The use and challenges of different types of sensors revealed that animal-, climate-, and feed-related factors were the most relevant, with animal- and feed-related parameters showing the greatest diversity in terms of sensors and methods that have been or are being used. The studies revealed limited research on individual animals on both ingestive and locomotive behaviour during the night and, most importantly, a combination of climatic data, particularly in relation to heat stress, different sensors, and feed data across seasons and times of day. In addition, the majority of studies have been conducted on experimental farms. Based on these findings, data on climatic, animal, and feed parameters were collected in 2016 and 2017 at the beginning (P1), middle (P2), and end (P3) of the respective grazing season on a commercial farm in Lower Saxony. Data were collected on 18 consecutive days in each phase. Temperature and relative humidity were measured both indoors and outdoors, while wind speed was only recorded outdoors. To determine potential heat stress, the temperature-humidity index (THI) was calculated for both the barn and the pasture during the day and at night, and the heat load index (HLI) was calculated to determine heat stress on the pasture. To study their diurnal and seasonal behaviour, the 40 experimental animals had free access to the pasture and the barn and their transits were recorded with a pasture gate sensor outside service hours (free choice time, FCT). 12 of the 40 experimental cows were fitted with RumiWatch® pedometers and noseband sensors to monitor their eating and locomotive behaviour. Regularly, total mixed ration (TMR) and grass samples were collected and sward height was measured to provide information on the nutritional quality and quantity of the forage available indoors and outdoors. Mixed linear models were calculated to investigate whether seasonal, diurnal climatic, and forage quality conditions had an effect on free choice between pasture and barn and ingestive and locomotive behaviour (n=12) in 2016 and how free choice (n=40) was influenced by forage quality, sward height, and climate in 2016 and 2017. During the 2016 grazing season, most of the 12 cows in the FCT experiment remained on pasture, although their preference was lowest in P1 due to overgrown grass. Unlike other studies, no significant differences were found in night-time grazing preferences. However, a clear resting phase at night was observed, with reduced grazing, more chewing, and increased lying down. This may be linked to the longer FCT phase at night (8 hours) compared to the daytime (5 hours). No distinct differences between stable and pasture behaviour were identified. Milk composition varied across the grazing phases, with P1 showing low protein levels (below 3.3 %) and urea concentrations (below 150 ppm), suggesting a protein and energy deficiency typical at the start of the grazing season. In P2, protein content increased slightly, but energy deficiency signs persisted. Precipitation and the THI had no significant impact on the cows' grazing behaviour. Across the two years, the cows show a clear diurnal behavioural and seasonal pattern that was influenced mainly by the milking routine, grass quality/quantity, and feed quality offered indoors. After changing the grazing management from 6 consecutive days on one pasture to 3 days, less transits between pasture and stable were observed in 2017. The experimental design combined a variety of data on animal, climate, and feed related parameters collected by different sensors that recorded over 108 days across 2 years. However, due to the cost and complexity of installing the various sensors, the research was carried out on a practical farm and with a small group of cows, so the results cannot be generalised to all farms in Lower Saxony. If there was a similar follow up study, shorter grazing periods on one pasture such as in 2017 would be suggested. Other aspects that could not be covered, but should be addressed in further research, include differences in dairy breeds, age, and pasture experience on free choice behaviour. Another important aspect that was not further investigated in this experiment due to the overnight cooling periods is heat accumulation over several days. Sensor battery life is a common bottleneck in behavioural studies. This would need to be improved in order to collect long term behavioural data to gain a deeper understanding of individual animals, not just at specific times of the season, but throughout the year and even across different years. The results of this transdisciplinary project have valuable implications for practical dairy farming. The data collected from different sensors provided continuous, important (live-time) information on animal behaviour, climate, and feed quality and quantity. For practical use, there is a need for a platform that facilitates the combination of these different data sets, such as the RumiWatch® Manager, where pedometer and noseband sensor data were displayed simultaneously. By combining the data, e.g. using a dedicated app, a more holistic picture of individual cow behaviour, climate and feed conditions, milk and reproductive performance, and potential threats to cow welfare could be visualised and tracked more easily. Although heat stress did not have a significant effect on cow behaviour, it became clear that even in the cold and windy climate of coastal Lower Saxony, there are days when heat stress occurs. If necessary, a more restrictive grazing regime should be used in response to inadequate pasture quality in order to provide an optimum energy and protein supply to meet basic and performance requirements, and rotational grazing or at least night time pasture allowance should be an option whenever possible. For high yielding cows, the addition of TMR and concentrates in the barn is therefore recommended. In addition to the goals of animal welfare demanded by consumers, close cooperation with practitioners can convince them to decide in favour of the use of sensors beyond scientific trials and promote cooperation for further scientific projects.
Keywords: RumiWatch; Noseband sensor; Pedometer; THI; HLI; Heat stress; Dairy cattle; Pasture gate; Dairy behaviour

German

Mit dem zunehmenden Interesse verschiedener Verbrauchergruppen an einer artgerechten Haltung und dem Druck auf die Landwirte, dieser Forderung nachzukommen, hat auch die Zahl der vergleichenden Studien zum Weidegang und zur Haltung von Milchkühen zugenommen. Einzelne Studien haben positive Auswirkungen des Weidegangs auf die Klauengesundheit, die Milchleistung und die Vorliebe der Tiere für die Weide festgestellt. Allerdings wurden in Studien auch negative Effekte beobachtet, z.B. in Bezug auf die Milchleistung, insbesondere während der Umstellungsphase von Stall auf Weide und mit oder ohne Kraftfutterergänzung. Einige Studien zum Einfluss von Klima, Entfernung zur Weide und abnehmendem Graswachstum auf das Weideverhalten wurden bereits durchgeführt. Vor diesem Hintergrund gewinnt der Einsatz von Sensoren sowohl in der Forschung als auch in der Weidehaltungspraxis im Zusammenhang mit Tierkontrolle, Tierschutz und dem Monitoring der Produktivität zunehmend an Bedeutung. Im Rahmen eines transdisziplinären Projektes (Systemanalyse Milch) sollte der Einsatz und die Kombination einiger der Sensoren unter Einbeziehung von Praktikern untersucht werden. Den Experimenten ging eine Literaturauswertung von 80 bis 2017 veröffentlichten Studien zum Verhalten von Milchkühen auf der Weide und im Stall voraus. Der Einsatz und die Herausforderungen verschiedener Sensortypen zeigten, dass tier-, klima- und fütterungsbezogene Faktoren am relevantesten waren, wobei tier- und fütterungsbezogene Parameter die größte Vielfalt an Sensoren und Methoden aufwiesen, die eingesetzt wurden oder werden. Die Analyse der Studien ergab, dass nur in begrenztem Umfang individuelle Daten über das Aufnahme- und Bewegungsverhalten während der Nacht vorliegen, und vor allem eine Kombination mit Klimadaten, insbesondere in Bezug auf Hitzestress, fehlt. Auch wurden verschiedene Sensoren und Futtermittel zu verschiedenen Jahres- und Tageszeiten eingesetzt. Darüber hinaus wurden die meisten Studien in Versuchsbetrieben durchgeführt. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurden in den Jahren 2016 und 2017 Daten zu Klima-, Tier- und Futterparametern zu Beginn (P1), in der Mitte (P2) und am Ende (P3) der jeweiligen Weidesaison auf einem Praxisbetrieb in Nordniedersachsen erhoben. Die Daten wurden in jedem Zeitraum an 18 aufeinanderfolgenden Tagen erhoben. Die Temperatur und die relative Luftfeuchtigkeit wurden sowohl im Stall als auch im Freien gemessen, während die Windgeschwindigkeit nur im Freien erfasst wurde. Zur Bestimmung des potenziellen Hitzestresses wurde der Temperatur-Feuchtigkeits-Index (temperature humidity index, THI) sowohl für den Stall als auch für die Weide während des Tages und in der Nacht berechnet, und der Hitzelast-Index (heat load index, HLI) wurde zur Bestimmung des Hitzestresses auf der Weide berechnet. Um ihr tages- und jahreszeitliches Verhalten zu untersuchen, hatten die 40 Versuchstiere freien Zugang zur Weide und zum Stall, und die Wechsel wurden außerhalb der Servicezeiten (freie Wahlzeiten, free choice time, FCT) mit einem Weideschleusensensor aufgezeichnet. 12 der 40 Versuchskühe wurden mit RumiWatch® Pedometern und Nasenbandsensoren ausgestattet, um ihr Fress- und Bewegungsverhalten zu überwachen. Es wurden regelmäßig Proben der Gesamtmischration (total mixed ration, TMR) und des Grases entnommen sowie die Höhe des Weideaufwuchses gemessen, um Informationen über die Nährstoffqualität und -menge des im Stall und im Freien verfügbaren Futters zu erhalten. Es wurden gemischte lineare Modelle berechnet, um zu untersuchen, ob die jahres- und tageszeitlichen Klima- und Futterqualitätsbedingungen einen Einfluss auf die freie Wahl zwischen Weide und Stall sowie auf das Fress- und Bewegungsverhalten (n=12) in 2016 hatten, und wie die freie Wahl (n=40) von der Futterqualität, der Grasnarbenhöhe und dem Klima in 2016 und 2017 beeinflusst wurde. Während der Weidesaison 2016 blieben die meisten der 12 Kühe im FCT-Experiment auf der Weide, obwohl ihre Präferenz in P1 aufgrund des überständigen Grases am geringsten war. Im Gegensatz zu anderen Studien wurden keine signifikanten Unterschiede bei den nächtlichen Weidepräferenzen festgestellt. Es wurde jedoch eine deutliche nächtliche Ruhephase beobachtet, in der weniger gegrast, mehr gekaut und mehr gelegen wurde. Dies könnte mit der längeren nächtlichen FCT-Phase (8 Stunden) im Vergleich zur Tageszeit (5 Stunden) zusammenhängen. Es wurden keine deutlichen Unterschiede zwischen dem Verhalten im Stall und auf der Weide festgestellt. Die Zusammensetzung der Milch variierte zwischen den Weidephasen, wobei sie in P1 niedrige Proteingehalte (unter 3,3 %) und Harnstoffkonzentrationen (unter 150 ppm) aufwies, was auf einen für den Beginn der Weidesaison typischen Protein- und Energiemangel schließen lässt. In P2 stieg der Proteingehalt leicht an, aber die Anzeichen für Energiemangel blieben bestehen. Die Niederschläge und der THI hatten keinen signifikanten Einfluss auf das Weideverhalten der Kühe. Über die beiden Jahre hinweg zeigten die Kühe ein klares tageszeitliches und saisonales Verhaltensmuster, das vor allem durch die Melkroutine, die Grasqualität und -menge und die Futterqualität im Stall beeinflusst wurde. Nach der Änderung des Weidemanagements von 6 aufeinanderfolgenden Tagen auf einer Weide auf 3 Tage wurden 2017 weniger Wechsel zwischen Weide und Stall beobachtet. Der Versuch generierte eine Vielzahl von Daten zu tier-, klima- und futterbezogenen Parametern, die von verschiedenen Sensoren über 108 Tage in zwei Jahren aufgezeichnet wurden. Aufgrund der Kosten und der Komplexität der Installation der verschiedenen Sensoren wurde die Untersuchung jedoch nur auf einem Praxisbetrieb und mit einer kleinen Gruppe von Kühen durchgeführt, so dass die Ergebnisse nicht für alle niedersächsischen Betriebe verallgemeinert werden können. Bei einer ähnlichen Folgestudie sollten, wie im Jahr 2017, kürzere Weidezeiten auf einer Weide bereits zu Beginn in Betracht gezogen werden, um eine bessere Vergleichbarkeit zu ermöglichen. Andere Aspekte, die nicht erfasst werden konnten, aber in weiteren Untersuchungen behandelt werden sollten, sind die Unterschiede zwischen Milchkuhrassen, Alter, und Weideerfahrung in Bezug auf das Weideverhalten. Ein weiterer wichtiger Faktor, der in diesem Versuch aufgrund der nächtlichen kühlen Phasen nicht weiter untersucht wurde, ist der sich über mehrere Tage akkumulierende Hitzestress. Die Lebensdauer der Sensorbatterien ist ein häufiger Engpass bei Verhaltensstudien. Dies müsste verbessert werden, um langfristige Verhaltensdaten zu sammeln und so ein tieferes Verständnis für einzelne Tiere zu gewinnen, nicht nur zu bestimmten Zeiten der Saison, sondern das ganze Jahr über und sogar über verschiedene Jahre hinweg. Die Ergebnisse dieses transdisziplinären Projekts geben wertvolle Anregungen für die praktische Milchviehhaltung. Die von verschiedenen Sensoren gesammelten Daten lieferten kontinuierlich wichtige (Echtzeit-)Informationen über das Verhalten der Tiere, das Klima sowie die Qualität und Quantität des Futters. Für den praktischen Einsatz wird eine Plattform benötigt, die die Kombination dieser verschiedenen Datensätze ermöglicht, wie z. B. der RumiWatch® Manager, bei dem Pedometer- und Nasenriemensensordaten gleichzeitig angezeigt wurden. Durch die Kombination der Daten, z. B. mithilfe einer speziellen App, könnte ein ganzheitlicheres Bild des individuellen Kuhverhaltens, der Klima- und Futterbedingungen, der Milch- und Reproduktionsleistung und potenzieller Gefahren für das Wohlergehen der Kühe einfacher visualisiert und verfolgt werden. Obwohl sich Hitzestress nicht signifikant auf das Verhalten der Kühe auswirkte, wurde deutlich, dass es selbst im kalten und windigen Klima der niedersächsischen Küstenregion Tage gibt, an denen Hitzestress auftritt. Falls erforderlich, sollte bei unzureichender Weidequalität ein restriktiveres Weideregime angewandt werden, um eine optimale Versorgung der Kühe hinsichtlich ihrer Grund- und Leistungsanforderungen zu gewährleisten, und Rotationsweide oder zumindest nächtlicher Weidegang sollte nach Möglichkeit eine Option sein. Für Hochleistungskühe wird daher das Angebot einer TMR und von Kraftfutter im Stall empfohlen. Über die Ziele seitens des von Konsument*innen geforderten Tierwohls hinaus kann die enge Zusammenarbeit mit Praktikern diese davon überzeugen, sich auch über wissenschaftliche Versuche hinaus für den Einsatz von Sensoren zu entscheiden und die Zusammenarbeit für weitere wissenschaftliche Projekte zu fördern.
 
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