Berechnungsansätze für Gas- und Geruchsemissionen sowie die Wirkung eines Ureaseinhibitors in Mastschweineställen
DOI:
https://doi.org/10.15150/ae.2026.3359Schlagworte:
Ureaseinhibitor, gasförmige Emissionen, Geruchsemissionen, Schweinemast, BerechnungsmethodenAbstract
Vorangegangene Studien haben gezeigt, dass sich Ammoniakemissionen durch den Einsatz eines Ureaseinhibitors (UI) in der Rinder- und Schweinehaltung kontinuierlich reduzieren lassen. Es liegen jedoch keine Informationen darüber vor, ob sich die Wirkung dieses Inhibitors auch auf andere Emissionen auswirkt und ob dieser zu einem Anstieg oder Rückgang der Emissionen führt.
In dieser Untersuchung wurden die Emissionen von Kohlendioxid, Ammoniak, Methan, Lachgas und Geruch in drei zwangsbelüfteten Schweinemastställen mit Vollspaltenboden in Deutschland in den Jahren 2019–2020 gemessen. Der UI wurde täglich in den Abteilen verabreicht, und die Auswirkungen auf die Emissionen wurden anhand von vier verschiedenen Berechnungsansätzen vergleichend analysiert: Lineares gemischtes Modell, direkter Fall-Kontroll-Ansatz, Fall-Kontroll-Ansatz im Zeitverlauf und ein neuartiger Verhältnis-Differenz-Ansatz.
Wie erwartet wurde bei allen vier Berechnungsansätzen und in allen drei Betrieben eine signifikante Reduzierung der Ammoniakemissionen um 22–24 % beobachtet, was die Wirksamkeit des UI bestätigt; eindeutige Auswirkungen auf die Kohlendioxid-, Methan- oder Geruchsemissionen wurden nicht festgestellt. Die Auswirkungen auf die Lachgasemissionen konnten aufgrund niedriger Konzentrationen, die unterhalb der Bestimmungsgrenze des Fourier-Transform-Infrarotspektrometers (FTIR) lagen, nicht zuverlässig analysiert werden.
Es wird empfohlen, den Minderungseffekt unter Verwendung eines kombinierten Ansatzes zu berechnen, um eine Über- oder Unterschätzung der Wirkung zu vermeiden. Zu diesem Zweck stehen zwei Ansätze zur Verfügung: der Verhältnis-Differenz-Ansatz und das lineare gemischte Modell. Der Verhältnis-Differenz-Ansatz zeichnet sich durch eine einfache Berechnung aus und ermöglicht es, Ergebnisse zu erzielen, die denen des linearen gemischten Modells sehr ähnlich sind.
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