Landbauforschung vTI Agriculture and Forestry Research

5,22LBF_Vol. 61 3_U4 LBF_Vol. 61 3_U1

LandbauforschungvTI Agriculture andForestry Research

Vol.61 No. 3 09.2011

Preis /Price 8 €

ISSN 0458-6859

Vol.61 No. 3 09.2011


5,22LBF_Vol. 61 3_U2 LBF_Vol. 61 3_U3

Gutachtergremium Editorial Board

PD Dr. Martin Banse, Institut für Marktanalyse und Agrarhandelspolitik, vTIDr. Jürgen Bender, Institut für Biodiversität, vTIDr. Jutta Berk, Institut für Tierschutz und Tierhaltung, FLIProf. Dr. FranzJosef Bockisch, Institut für Anwendungstechnik, JKIDr. Herwart Böhm, Institut für Ökologischen Landbau, vTIProf. Dr. Andreas Bolte, Institut für Waldökologie und Waldinventuren, vTIDr. Ulrich Dämmgen, Institut für Agrarrelevante Klimaforschung, vTIPD Dr. Sven Dänicke, Institut für Tierernährung, FLIDr. habil. Bernd Degen, Institut für Forstgenetik, vTIPD Dr. Matthias Dieter, Institut für Ökonomie der Forst und Holzwirtschaft, vTIPD Dr. habil. Bettina EichlerLöbermann, Universität RostockDr. Peter Elsasser, Institut für Ökonomie der Forst und Holzwirtschaft, vTIProf. Dr. Andreas Fangmeier, Universität HohenheimPD Dr. Matthias Fladung, Institut für Forstgenetik, vTIProf. Dr. Heinz Flessa, Institut für Agrarrelevante Klimaforschung, vTIProf. Dr. Ulrike GrabskiKieron, Universität MünsterPD Dr. JörgMichael Greef, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, JKIProf. Dr. Konrad Hagedorn, HumboldtUniversität BerlinPD Dr. Ingrid Halle, Institut für Tierernährung, FLIDr. Silvia Haneklaus, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, JKIProf. Dr. Eberhard Hartung, Universität KielProf. Dr. Roland Herrmann, Universität GießenProf. Dr. habil. Pierre Ibisch, Hochschule für nachhaltige Entwicklung, HNEEDipl. Ing.Agr. Robert Kaufmann, Forschungsanstalt Agroscope ReckenholzTänikon ART, SchweizDr. Jörg Kleinschmit, Nordwestdeutsche Forstliche VersuchsanstaltProf. Dr. Luit de Kok, Universität Groningen, NiederlandeProf. Dr. Uwe LataczLohmann, Universität KielDr. Oliver von Ledebur, Institut für Marktanalyse und Agrarhandelspolitik, vTIProf. Dr. Bernd Linke, Institut für Agrartechnik Bornim e.V.Dipl. Met. FranzJosef Löpmeier, Agrarmeteorologische Forschung des Deutschen WetterdienstesProf. Dr. Udo Mantau, Universität HamburgProf. Dr. Axel Munack, Institut für Agrartechnologie und Biosystemtechnik, vTIDr. Hiltrud Nieberg, Institut für Betriebswirtschaft, vTIDr. Rainer Oppermann, Institut für Ökologischen Landbau, vTIProf. Dr. Herbert Oberbeck, TU BraunschweigDr. Jürgen Puls, Institut für Holztechnologie und Holzbiologie, vTIProf. Dr. Gerold Rahmann, Institut für Ökologischen Landbau, vTIProf. Dr. Detlef Rath, Institut für Nutztiergenetik, FLIDr. Thomas Schneider, Institut für Weltforstwirtschaft, vTIProf. Dr. Dr. Ewald Schnug, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, JKIDr. Lars Schrader, Institut für Tierschutz und Tierhaltung, FLIProf. Dr. Andreas Susenbeth, Universität KielProf. Dr. Friedhelm Taube, Universität KielProf. Dr. KlausDieter Vorlop, Institut für Agrartechnologie und Biosystemtechnik, vTIProf. Dr. Dr. habil. Drs. h.c. Gerd Wegener, TU MünchenProf. Dr. HansJoachim Weigel, Institut für Biodiversität, vTIProf. Dr. Peter Weingarten, Institut für Ländliche Räume, vTIDr. Nicole Wellbrock, Institut für Waldökologie und Waldinventuren, vTI

Landbauforschung

Landbauforschung (vTI Agriculture and Forestry Research) ist ein wissenschaftliches Publikations organ des Johann Heinrich von ThünenInstituts (vTI), Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei. Die Zeitschrift wird vom vTI heraus gegeben und erscheint vierteljährlich. Die Sprache der Beiträge ist deutsch und englisch. Sonderhefte erscheinen nach Bedarf.

In der Zeitschrift werden Forschungsergebnisse aus der Ressortforschung des BMELV mit Bezug zur Land und Forstwirtschaft und den ländlichen Räumen veröffentlicht, einschließlich Forschungs ergebnissen aus Kooperationsprojekten, an denen das vTI beteiligt ist.

Die Landbauforschung ist eine multidisziplinär ausgerichtete Zeitschrift, die die verschiedenen Facetten der Agrar und Forstwissenschaften einschließt und besonderes Augenmerk auf deren interdisziplinäre Verknüpfung legt.

Englischsprachige Beiträge sind erwünscht, damit die Forschungsergebnisse einem möglichst breiten wissenschaftlichen Diskurs zugeführt werden können.

Für den Inhalt der Beiträge sind die Autoren ver antwortlich. Eine Haftungsübernahme durch die Redaktion erfolgt nicht.

Mit der Einsendung von Manuskripten geben die Verfasser ihre Einwilligung zur Veröffentlichung. Die von den Autoren zu beachtenden Richtlinien zur Einreichung der Beiträge sind unter www.vti.bund.de oder bei der Geschäftsführung erhältlich. Das exklusive Urheber und Verwertungsrecht für angenommene Manuskripte liegt beim vTI. Es darf kein Teil des Inhalts ohne schriftliche Genehmigung der Geschäftsführung in irgendeiner Form vervielfältigt oder verbreitet werden.

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Herausgeber

Johann Heinrich von ThünenInstitut (vTI)

Gutachtergremium

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Schriftleitung

Prof. Dr. Folkhard Isermeyer

Geschäftsführung

Dr. Matthias Rütze Tel. 040 . 739 62 247 Leuschnerstraße 91 21031 Hamburg, Germany [email protected] www.vti.bund.de

ISSN 04586859

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vTI Agriculture and Forestry Research

Landbauforschung (vTI Agriculture and Forestry Research) is a scientific journal of the Johann Heinrich von Thünen Institute (vTI), Federal Research Institute for Rural Areas, Forestry and Fisheries. The journal is published quarterly by the vTI. The articles appear in either German or English. Special issues are published as required.

The journal publishes research results under the auspices of the German Ministry of Food, Agriculture and Consumer Protection (BMELV). Articles bear relevance to agriculture and forestry, as well as to rural areas, and include research results from cooperative projects involving the vTI.

vTI Agriculture and Forestry Research is a multidis ciplinary journal, encompassing the various facets of this field of research and placing a particular emphasis on interdisciplinary linkages.

English language contributions are desired so that the research results can achieve as broad a scientific discourse as possible.

The authors are responsible for the content of their papers. The publishers cannot assume responsibility for the accuracy of articles published.

With the submission of a manuscript, the author grants his or her permission for publication. Authors are requested to follow the guidelines for submission found at www.vti.bund.de or available from the management. The vTI retains exclusive copy and usage rights for accepted manuscripts. No portion of the content may be duplicated or distributed in any form without the written permission of the publisher.

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Editor in Chief Prof. Dr. Folkhard Isermeyer

Managing Editor Dr. Matthias Rütze Phone + 49 40 . 739 62 247 Leuschnerstraße 91 21031 Hamburg, Germany [email protected] www.vti.bund.de

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LandbauforschungvTI Agriculture and Forestry Research i

Vol. 61 No. 3 09.2011

StefanNeumeierundKimPollermann

Ländlicher Tourismus als Chance? Möglichkeiten und Grenzen der Förderung von ländlichem Tourismus am Beispiel eines Modellvorhabens Ruraltourismasachance?Opportunitiesandlimitationsforthepromotionofruraltourismusingtheexampleofa161 pilotproject

ReinerPlankl

Regionale Verteilung finanzieller Staatshilfen für den Agrarsektor – Sind die Nutznießer die ländlichen Räume?175 Regionaldistributionofstatefinancialaidsfortheagriculturalsector–Arethewinnerstherualareas?

GeroldRahmann

Biodiversity and Organic farming: What do we know?189 BiodiversitätundÖkologischerLandbau–Waswissenwir?

HansMartenPaulsen

Improving green-house gas balances of organic farms by the use of straight vegetable oil from mixed cropping as farm own fuel and its competition to food production VerbesserungderTreibhausgasbilanzenökologischerBetriebedurchdieNutzungvonPflanzenölausdemMischfrucht-209 anbaualshofeigenenBiokraftstoffunddieKonkurrenzzurNahrungsmittelproduktion

Hans-DieterHaenel,UlrichDämmgen,PetraLaubach,andClausRösemann

Update of the calculation of metabolizable energy requirements for pigs in the German agricultural emission inventory AktualisierungderBerechnungdesBedarfsanumsetzbarerEnergievonSchweinenimdeutschenlandwirtschaftlichen217 Emissionsinventar

Hans-DieterHaenel,UlrichDämmgen,andClausRösemann

Estimating numbers of piglets, weaners and fattening pigs for the German agricultural emission inventory229 AbleitungderTierzahlenvonSaugferkeln,AufzuchtferkelnundMastschweinenfürdasdeutscheEmissionsinventar

Anna-LenaGiesert,Wolf-TiloBalke,andGerhardJahns

Probabilistic analysis of coughs in pigs to diagnose respiratory infections237 ProbabilistischeAnalysevonHustengeräuschenzurDiagnosevonAtemwegserkrankungenbeiSchweinen

TorstenHinz,TatjanaWinter,FlorianZander,andStefanLinke

PM and ammonia in small group keeping – emissions and air quality in a German system for laying hens StaubundAmmoniakinderKleingruppenhaltung–EmissionenundLuftgütebeieinemdeutschenHaltungssystem243 fürLegehennen

FraukeGodlinski,Marc-OliverAust,GregTravis,XiyingHao,SörenThiele-Bruhn,TimA.McAllister,andPeterLeinweber

Phosphorus and trace metal distribution under confined cattle feeding operations in Southern Alberta249 VerteilungvonPhosphorundSchwermetalleninBödenunterhalbintensiverRinderhaltungimsüdlichenAlberta,Kanada

UlfPrüße,SebastianHeidinger,andChristineBaatz

Catalytic conversion of renewables: Kinetic and mechanistic aspects of the gold-catalyzed liquid-phase glucose oxidation KatalytischeKonversionnachwachsenderRohstoffe:KinetischeundmechanistischeAspektedergoldkatalytisierten261 GlucoseoxidationinderFlüssigphase

S. Neumeier, K. Pollermann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 3 2011 (61)161-174 161

Ländlicher Tourismus als Chance? Möglichkeiten und Grenzen der Förderung von ländlichem Tourismus am Beispiel eines Modellvorhabens

StefanNeumeierundKimPollermann*1

*1 Johann Heinrich von Thünen-Institut (vTI), Bundesforschungsinstitut fürLändlicheRäume,WaldundFischerei, Institut fürLändlicheRäume,Bun-desallee50,38116Braunschweig,Email:[email protected]

Zusammenfassung

TourismusalsFaktorderRegionalentwicklungwirdim-merwiederalsOptionzurEntwicklungländlicherRäumegenannt. Ein 1993 initiiertes Modellvorhaben „Einkom-menssicherungdurchDorftourismus“desBundesministe-riumsfürErnährung,LandwirtschaftundForsten(BMELF)hattezumZiel,exemplarisch infünfperipherenostdeut-schenländlichenRegionentouristischeKonzeptezurländ-lichen Entwicklung zu fördern. Diewesentlichen Inhalteder Konzeptewaren dabei die Etablierung eines tragfä-higen ländlichen Tourismus, wobei die Modellregionenbewusst nicht über eine besondere touristische Eignungverfügten.Vor diesem Hintergrund widmet sich der Artikel der

Frage, in wieweit eine Förderung der ländlichen Regio-nalentwicklungdurch Tourismus in peripherenRegionenohneentsprechendetouristischeAlleinstellungsmerkmalemöglichistundwelcheLehrenausdemModellvorhabenfürdieAusgestaltungzukünftiger Förderungengezogenwerdenkönnen.AlsErgebniswirdaufgezeigt,dassderländlicheTouris-

musalsFaktorderländlichenEntwicklunginteressantePo-tenzialeindiesenRegionenbietet,sofernnichtnurökono-mischeAspektealsMesslattedienen.ZwarstelltensichdieökonomischenWirkungenimSinneeiner„Einkommens-sicherung“alssehrgeringheraus,demgegenüberwarenjedochpositiveWirkungenimBereichFreizeitinfrastruktur/Naherholung, eine verbesserte raumbezogene IdentitätsowiedieAktivierunglokalerAkteurefestzustellen.So kann die Beschäftigung mit ländlichem Tourismus

auchinRegionen,diesicheigentlichnichtbesondersfüreine touristische Inwertsetzung eignen (z. B. aufgrundschlechter Erreichbarkeit, fehlender Alleinstellungsmerk-male),ImpulsezurländlichenEntwicklunggeben.

Schlüsselwörter: Tourismus, Regionalentwicklung, länd-lich, Förderprogramm, Modellprojekt

Abstract

Rural tourism as a chance? Opportunities and limita-tions for the promotion of rural tourism using the example of a pilot project

Tourism as means of regional development is consis-tentlycitedasoneoptionfordevelopingruralregions.Inthisspirit,theGermanMinistryforFood,AgricultureandForestryinitiatedthemodelproject“incomemaintenancethrough village tourism” in 1993. Themain aim of themodelprojectwastofostersustainableconceptsofruraldevelopmenttakingfiveeasternGermanruralregionsasanexample.Thecruxoftheprojectwastoestablishstablerural tourism in rural regionswithout unique tourist at-tractions.Againstthisbackgroundthearticleaddressestheques-

tionoftheextenttowhichregionaldevelopmentcanbebroughtforwardbytourisminregionswithoutanyuniquetourist sellingpropositionsandwhatcanbe learnt fromthemodelprojectfortheshapingofsimilarsupportactivi-tiesinthefuture.As result it is shown that the successof rural tourism

shouldnotbeconsideredfromapurelyeconomicperspec-tiveand reveals that tourism,as factorof ruraldevelop-ment,hasthepotentialtotriggerotherimportantdevel-opment impulses.Thoughtheeconomic impact– inthesenseof„incomemaintenance“--wasverysmall,positiveimpacts like leisure infrastructure/local recreation, place-related identity and the activation of local actors couldbeidentified.Thus,sothereasoning,tourismhasthepo-tential tobeusedasafactorofruraldevelopmentevenin regionsactuallynotvery suitable for tourismsuchas,forexample,poorlyaccessibleperipheralregionswithnouniquesellingpropositions.

Keywords: tourism, regional development, rural, funding sheme, pilot project

162

1 Einleitung und Problemhintergrund

Um die Regionalentwicklung in strukturschwachenRegionenzu fördern,wirdoftmalseine touristischeEnt-wicklungalsLösungsansatzpostuliert(vgl.Mundt,2001;McAreaveyundMcDonagh,2010),wassichbeispielswei-seauchandemhohenStellenwertdesTourismusindenländlichenEntwicklungsprogrammenzeigt(z.B.dasEPLRM-V (Ministerium für Landwirtschaft Umwelt und Ver-braucherschutz des Landes Mecklenburg-Vorpommern,2009)).DerGrunddafür ist,dasshiernochamehestenPotenzialevermutetwerden,umArbeitsplätzezuschaffenundEinkommeninderRegionzuerwirtschaften.Außer-demwirddavonausgegangen,dassderTourismuspositivewirtschaftlicheImpulseindenihmvor-undnachgelager-ten Branchen auslöst (vgl. Benthien, 1995; Cawley undGillmor,2008;Deller,2009).UmdieNutzungdiesbezüglicherChancenfürperiphere

RegioneninOstdeutschlandzuunterstützen,initiiertedasBundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft undForsten (BMELF) 1993 dasModellprojekt „Einkommens-sicherungdurchDorftourismus“1.GrundsätzlicherAnsatzdesModellvorhabenswar,amBeispieldesDorftourismus2nachhaltige,tragfähigeKonzeptezurländlichenEntwick-lung in Problemregionen auszuarbeiten. Die Umsetzungsollte inEigeninitiativeunterAkquirierungdesbestehen-denFörderangebotsderLändererfolgen,wobeieineex-terne Beratung finanziert, jedoch keine eigenen Förder-gelderbereitgestelltwurden.DieAuswirkungendesModellvorhabenswurdeninzwei

Phasen(1995bis1998und2005bis2009)amInstitutfürLändlicheRäume3des JohannHeinrichvonThünen-Insti-tuts inBraunschweigerforscht.Dazuerfolgteeineerste,zum Teil parallele Begleitforschung (vgl. Fink und Plankl1998)sowieeinezweite,aufdielangfristigenWirkungendesModellvorhabensfokussierteNachuntersuchung(vgl.Neumeieretal.,2011).ImvorliegendenArtikelwirdderAspekt„Förderungvon

Tourismusals FaktorderEntwicklung ländlicherRäume“diskutiert.DasHauptaugenmerkliegtdabeiaufderFrage,inwieweiteineFörderungderRegionalentwicklungdurchländlichen Tourismus überhauptmöglich ist undwelche

1 DieFinanzierungerfolgtegemeinsammitdemWirtschaftsministeriumdesBundessowiedenWirtschafs-undLandwirtschaftsministerienderbeteilig-tenBundesländer.

2 ZielwaresindenModellregioneneinen„sanften“,andiejeweiligenGege-ZielwaresindenModellregioneneinen„sanften“,andiejeweiligenGege-benheitenderRegionenangepasstenländlichenTourismusals„UrlaubaufdemLande“alsPendantzudemModell„UrlaubaufdemBauernhof“zuetablieren.DerBegriff„Dorftourismus“wurdeimModellvorhabensynonymfür diesen „Urlaub auf dem Lande“ verwendet.Weder „Urlaub auf demLande“noch„Dorftourismus“wurdenimModellvorhabenselbstoderderBegleitforschung1995bis1998exaktdefiniert.

3 bzw.dessenVorgängerinstitution

LehrenausdemModellprojekt füreineoptimaleAusge-staltungzukünftigerProjektemitähnlicher Intentionge-zogenwerdenkönnen.Dazuwerdennacheinereinleiten-den theoretischen Betrachtung des ländlichen TourismusalsFaktorderRegionalentwicklung(Kapitel2)dasModell-vorhaben(Kapitel3)unddasmethodischenVorgehenderNachuntersuchung(Kapitel4)charakterisiert.ImAnschlussdaran werden ausgewählte empirische Ergebnisse zurtouristischen Entwicklung in den Modellregionen vorge-stellt(Kapitel5)unddaraufaufbauendMöglichkeitenundGrenzenderFörderungperiphererRegionenohnebeson-deretouristischeAlleinstellungsmerkmaledurchländlichenTourismusdiskutiert(Kapitel6).NachHinweisen,wieunterBerücksichtigungder Literatur zu Planungsprozessen,dievorhandenenChancenamehestengenutztwerdenkön-nen(Kapitel7),werdenSchlussfolgerungenzurAusgestal-tungexternerFörderungengezogen(Kapitel8).

2 Ländlicher Tourismus als Faktor der Regionalent-wicklung

2.1 Was ist ländlicher Tourismus?

UmsichmitdemländlichenTourismusunddessenBei-tragzurRegionalentwicklungbefassenzukönnen, isteszunächstnotwendigzuklären,wasüberhauptunterdemBegriff„ländlicherTourismus“zuverstehenist.Dies istkeinganz leichtesUnterfangen,dabereitsdie

Definition des Tourismusbegriffs recht problematisch istundverschiedeneSichtweisendazuexistieren (vgl. John-stonet.al.,2000).ImRahmendesArtikelswirdTourismusinAnlehnungandieDefinitionderOECDverstandenalsalleAktivitätenvonPersonen,diesichfürlängereZeitanOrteaußerhalb ihresArbeits-,Wohn-oderVersorgungs-standortsbegebenundsichdortnichtlängeralseinJahrzuFreizeit-,Geschäfts-undanderenZweckenaufhalten,wobeiderHauptreisezweckeinanderer istalsdieAusü-bungeinerTätigkeit,dievombesuchtenOrtausvergütetwird(vgl.OECD,2002;Leseretal.,1993).InengerAusle-gungzählenBerufs-undEinkaufsreiseverkehrebensowieNaherholung mit nicht mindestens einer ÜbernachtungsomitnichtzumTourismusimeigentlichenSinn(vgl.Leseretal.,1993).Ebenfallsschwerabzugrenzenist,wasunter„ländlichen

Tourismus“ zu verstehen ist, da dieser ebenso wie dieländlichenRäume,indenenerstattfindet,sehrfacetten-reichist(Lane,1994:9f).AmeinenEndedesSpektrumsvon Definitionsmöglichkeiten werden unter „ländlichemTourismus“alletouristischenAktivitätenverstanden,dieinländlichenRäumenstattfinden.AmanderenEndeerfolgteineEingrenzungaufsehrspezifischeFormenbzw.Aus-prägungenwie z.B.„UrlaubaufdemBauernhof“oder„Naturtourismus“ (vgl. Oppermann, 1996). Dabei weist


Lane (1994) darauf hin, dass es aber zu einfach wäre,ländlichenTourismuslediglichalsTourismusinländlichenRäumenzu verstehen (Lane,1994)underdeshalbähn-lichwiedieländlichenRäume,indenenerstattfindet,alsKontinuumzukonzeptionalisierenist(Lane,1994).InderNähezuVerdichtungsräumenweistder ländlicheTouris-mus z. B. urbane Charakteristika auf, basiert z. T. auchaufNaherholungund kannhoheGästeankünfte (Tages-undÜbernachtungstourismus)verzeichnen.InperipherenRegionen hingegen überwiegen andere, eher ländlichgeprägtetouristischeSchwerpunkteunddieGästezahlensindi.d.R.deutlichgeringer,fallsdieRegionenkeineau-ßergewöhnlichen touristischen Alleinstellungsmerkmaleaufweisen(vgl.Lane,1994;SharpleyundRoberts,2004).DieseFeststellungenzumTourismusinsolchenperipherenRegionen sind auch für den angestrebten „Dorftouris-mus“indenModellregionenzutreffend.DaLanes(1994)VerständnisvonländlichemTourismus

denverschiedenenAusprägungentouristischerAktivitätenin ländlichenRäumenunsererAnsichtnachbesserRech-nung trägt als engereDefinitionen, liegt den folgendenAusführungen Lanes (1994) Konzeptionalisierung des„ländlichenTourismus“zugrunde.

2.2 Wie kann Tourismus zur Regionalentwicklung bei-tragen?

TourismusgiltalseinerderdynamischstenWirtschafts-zweigeüberhaupt(Garbe,2003;Mundt,2001).DerAuf-schwung,dendieserindenletztenJahrzehntenerfahrenhat,setztsichglobalgeseheninnurwenigabgeschwäch-ter Form auch weiterhin fort. Tourismusexperten gehenauchdavonaus,dassderTourismuseingroßesPotenzialbesitzt,einenBeitragzur regionalenWirtschaftsentwick-lungleistenzukönnen(vgl.Jobetal.,2004,Wilsonetal.,2001, Jensen-Butler et al., 2007). Wie UntersuchungenzumTourismusalsFaktorderRegionalentwicklunggezeigthaben,kannTourismusinperipherenRegionenprinzipielldieFunktioneinesWachstumspols4übernehmen,voraus-gesetzt diese Regionen eignen sich für eine touristischeInwertsetzung(vgl.Neumeier,2002;Scherer,2005).

4 So kannGeld, das von den Touristen innerhalb einer Region ausgege-So kannGeld, das von den Touristen innerhalb einer Region ausgege-benwird,indemTourismusvor-undnachgelagerteWirtschaftsbereichefließenunddas regionaleökonomischeWachstumaktivieren– voraus-gesetztdieBetreibertouristischerEinrichtungenbeziehendievonihnenbenötigtenWaren undDienstleistungen auf den lokalenMärkten (vgl.Lübben,1995).DastheoretischeKonzept,dashinterderwirtschaftlichenBedeutungdesTourismusfürdieRegionalentwicklungalsWachstumspolsteht, basiert also auf demGrundgedanken der Import-Export-Theorie(vgl.SummersundField,2000,S.21).

Um eine periphere Region, die entsprechende touri-stischePotenzialebesitzt,Erfolgversprechendzuerschlie-ßen, ist es notwendig, ein attraktives, zeitgemäßes und

konkurrenzfähiges regionsspezifisches Tourismusprofilzuentwickeln.5

5 DasTourismusprofilsollteausderRegionselbstherausentwickeltwerden,damitesbeiEinheimischenundTouristengleichermaßenAkzeptanzfindet(vgl.Benthien,1995).WeiterePunkte,dieeszuberücksichtigengilt,findensichz.B.beiFinkundPlankl(1998).

EinewesentlicheVoraussetzung füreinelangfristig erfolgreiche Tourismusentwicklung in länd-lichenRäumen isteineattraktiveund intakteLandschaft(vgl. Scherer, 2005; Schemel et al., 2001). Neben dennatur- und kulturlandschaftlichen Gegebenheiten einerRegion sind für einen erfolgreichen Tourismus dieMen-ge sowie die Qualität der verschiedenen Angebote desFremdenverkehrsgewerbes,dervorhandenenInfrastrukturunddieDienstleistungsbereitschaftderBevölkerungaus-schlaggebend(vgl.Bernard,2001;Hauglandetal.,2011).Dabei ist auch zu beachten, dass potenzielle Gäste vondenLeistungsträgerneingewissesNiveauanAngebotsdif-ferenzierung und -diversifizierung erwarten. Das bedeu-tet,RegionenbraucheneinentsprechendgroßesMindest-angebotantouristischerInfrastrukturundAttraktivitäten,damit der Tourismus tatsächlich einenBeitrag zur regio-nalenEntwicklungleistenkann.OhnediesesMindestan-gebotkönneni.d.R.keinenennenswertenWachstums-impulsefürdieRegionvomTourismusausgehen(Scherer,2005).DasbedeutetinKonsequenzaberauch,dassesnurdannSinnmacht,aufdenTourismusalsFaktorderRegionalent-wicklungzusetzen,fallseineRegionauchentsprechendattraktiveVoraussetzungensowieeineentsprechendetou-ristischeInfra-undSuprastrukturbzw.dasPotenzial,diesezu entwickeln, besitzt, die sich touristisch „vermarkten“lassen.Heimatmuseen,Gemeindecenter,Naturlehrpfade,Backhäuser,Outdoor-SchachundKräuterspiralen,umnureinigeBeispielezunennen,diegeradeinperipherenländ-lichen Regionen im Rahmen der ländlichen Entwicklungim Hinblick auf eine touristische Inwertsetzung immerwiederangedachtwerden,gehörenabereherzur(intra-regionalen) Naherholungsinfrastruktur. Von einem reinökonomischenBlickwinkelausbesitzendiesenichtdasPo-tenzial,alsregionaletouristischeAlleinstellungsmerkmalebzw.überdieRegionhinausgehende„Aushängeschilder“zu fungieren und in einem signifikanten AusmaßGästevonaußerhalbindieRegionzubringen(vgl.Neumeieretal.,2011).Generell hat auch die Ausrichtung des Tourismus Ein-

flussaufdieEntwicklungschancen,insbesonderemussdieAusrichtung zu den angesprochenen touristischen Ziel-gruppenpassen.ImHinblickaufdenTourismusalsFaktorderRegional-

entwicklungfürländlicheRäumeweisenBenthien(1995)undMundt (2001)außerdemeinschränkenddaraufhin,dass vordemHintergrunddeszubeobachtendensozio-

164

ökonomischen Strukturwandels in ländlichen RäumenTourismusinderPraxiszwarlokalundindividuelldazubei-tragen kann, Einkommensalternativen zu eröffnen, abernicht entsprechend flächendeckend und von derartigermakroökonomischerBedeutung,dasserdenproduktivenSektorersetzenoderseinenRückgangkompensierenkann(vgl.Benthien,1995;Mundt,2001).SoerklärtTerluinzurwirtschaftlichenEntwicklung im ländlichenRaum (2003,S.338):“Thepatternofemploymentgrowthshowsthattourism,whichisoftenoneofthemainpillarsinruralde-velopmentprogrammes,isnottheonlypotentialsourceofruralemploymentgrowth,butoneamongstmanyotherbranches”. Zur Rolle des Tourismus als HoffnungsträgerverwiesenMcAreavey undMcDonagh (2010, S. 13) da-rauf,dassesparadoxsei“toreplaceonevulnerableactivi-ty(agriculture)withanother(tourism)”.EinegenerelleFrageist,wer inderRegion(Pikeetal.,

2007) vom Tourismus profitiert. So kann die Gründungeines touristischen Betriebes ein ausreichend hohes Zu-satzeinkommen bedeuten und sich auch gut in die Le-bensplanung der Familien dieses Tourismusbetriebeseinpassen.DiesistaberkeineOptionfürökonomischbe-sondersschlechtgestellteAkteure,dadiese inderRegelkeinenZugangzuKapitalfürdieGründungeinessolchenBetriebeshaben (IorioundCorsale,2010).Allgemein istauchdieoftmalsgeringeQualitättouristischerArbeitsplät-zezuberücksichtigen(z.B.schlechteBezahlung,Saisonar-beit(vgl.Deller,2010)).Diese Erkenntnisse relativieren die Möglichkeiten des

Tourismusals FaktorderRegionalentwicklungbesondersimHinblickaufperiphereländlicheRäumeohneentspre-chend inwertsetzbare touristische Alleinstellungsmerk-maledeutlich(unddieseRelativierungistauchfürdieMo-dellregionenvollzutreffend).Zudem beeinflusst der Tourismus auch soziale, kultu-

relle und ökologische Aspekte, wobei jeweils positiveaberauchnegativeWirkungenmöglichsind(Pollermann,2004;CawleyundGillmor,2008;McAreaveyundMcDo-nagh,2010).Esistaberauchdaranzuerinnern,dassfürdieökonomischeEntwicklungeinerRegionnichtnurpri-märökonomischeFaktorenrelevantsind.Sospielendies-bezüglich auch soziale Beziehungen und Netzwerke einwichtige Rolle (Agarwal et al., 2009). Somit ist für eineBewertungderPotenzialedesTourismusauchzubetrach-tenwietouristischeAktivitätenundPlanungenaufdiere-gionaleVernetzungunddieKooperationsbereitschaftvonunterschiedlichenAkteursgruppenwirken(auchalsFormvon „DestinationGovernance“ im Sinne eines koopera-tivenNetzwerkeszurEntwicklungeinertouristischenDe-stination,vgl.Pollermann,2011).HiersindauchWechsel-wirkungenzwischenKooperationenundraumbezogenenIdentitätenzubeachten:“cooperationfacilatesthecreati-onandmaintenanceofnetworksandpublic/privatepart-

nershipsandmayresultinlocalsynergy[…]Inaddition,acultural-territorialidentitymayalsoserveasamaincatalystin raising localconsciousness towardscooperation” (Ter-luin,2003,S.342).

3 Charakterisierung des Modellprojektes und Ein-ordnung in die Förderpolitik

ZieldesModellprojekteswaresaufzuzeigen,wieindenneuen Bundesländern über die Entwicklung eines Dorf-tourismus„zusätzlicheEinkommensquellenfürdieLand-wirtschaft und die ländliche Bevölkerung in peripherenländlichenGebietenderneuenBundesländererschlossenwerdenkönnen,umaufdieseWeiseeinenBeitragzurSta-bilisierungländlicherRäumeindenneuenBundesländernzuleisten“(FinkundPlankl,1998,S.3ff).Des Weiteren sollten die Motivation der Bevölkerung

vor Ort zum eigenverantwortlichen Engagement undihre Befähigung zum Aufbau und Erhalt langfristig sta-bilerExistenzengefördertwerden.AngestrebtesErgebniswaren Angebote zu „Urlaub auf dem Lande“ mit ent-sprechenden Freizeitangeboten im Sinne eines „sanftenTourismus“ (vgl. Schilling, 1997). Die Entwicklung desTourismussolltedurcheinesinnvolleVerknüpfungvonbe-stehendenFördermöglichkeitendieZusammenarbeitregi-onaler kommunaler und privater DienstleistungsanbieterunterstütztwerdensowiedieAktivierungundKoordinie-rungvonMaßnahmenbestehenderInstitutionenzurFör-derungdesLandtourismuserreichen(vgl.FinkundPlankl,1998,S.3ff).Da es einAnliegendes Projekteswar, dass dessen Er-

kenntnisse einen möglichst hohen Allgemeingültigkeits-charakterhaben,solltenMöglichkeitenundGrenzenderEntwicklung des ländlichen Tourismus in „Allerweltsdör-fern“aufgezeigtwerden(vgl.FinkundPlankl,1998).BeiderAuswahlderModellregionenwurdedaherdaraufge-achtet,Gemeindenmitunterschiedlicher,abernichtbeson-ders herausragender touristischer Eignung auszuwählen,dienichtübereinenbereitsstärkerentwickeltenTourismusverfügten(vgl.Schilling,1997).Dadurchsolltegewährlei-stetwerden,dassderAusbaudesTourismusohneBeein-flussungdurchbereitsvorliegendeErfahrungenundStruk-turenerfolgenkann(vgl.FinkundPlankl,1998).FürjedesderneuenBundesländerwurdeeinefürdasBundeslandtypischeRegion indasModellvorhabeneinbezogen (vgl.FinkundPlankl,1998).TypischistdabeiindemSinnezuverstehen,dasseineProjektregionausgewähltwurde,diekeinebesonderenAlleinstellungsmerkmale innerhalbdesBundeslandesaufweistundvonderStrukturbeispielhaftfür einen Großteil der Gemeinden, Ämter oder Verwal-tungsgemeinschafteninnerhalbdesBundeslandesist.AlsModellregionenwurdenrelativkleineGebieteabgegrenzt.SomitbeziehtsichdasModellprojekteheraufdie lokale


Ebene(dennochwirdhiervereinfachendderBegriffMo-dellregion verwendet, auchwenn der Regionsbegriff ei-gentlichgrößereGebieteerwartenlassenwürde).DurchgeführtwurdedasModellvorhabenindenfünfost-deutschen KommunenGemeindeGlaisin (Mecklenburg-Vorpommern), Amt Schlieben (Brandenburg), Verwal-tungsgemeinschaft Kläden (Sachsen-Anhalt), GemeindeBrunnhartshausen (Thüringen) und Verwaltungsgemein-schaftLawalde(Sachsen).DieEinwohnerzahlderProjekt-gebietevariiertdabeizwischen357und9877Einwohner(Einwohnerstand2007).DieLagederfünfRegionenistinAbbildung1dargestellt.

Glaisin

Kläden

Schlieben

Lawalde

Brunnhartshausen

Abbildung1:

ÜbersichtüberdieLagederModellregionen

Hinsichtlich einer weiteren Charakterisierung der fünfModellregionen ist festzuhalten, dass diese alle als peri-phereländlicheRäumemitgeringenBevölkerungsdichtenzu charakterisieren sind, sie liegennicht innäherenEin-zuggebietenvonAgglomerationen.EinenÜberblicküberdietouristischeundlandschaftlicheAttraktivitätderRegi-onenkannausdemRaumordnungsbericht2005desBun-desamtes für BauwesenundRaumordnungentnommenwerden:DieModelldörferbefindensichdabeiinRegionenmit folgenden Indexwerten (fünfklassiger Index, I. <70,II.70<=100,III.100<=130,IV.130<=160,V.>160,

wobeieinhöhererWerteinehöhereAttraktivitätdarstellt):Glaisin,KlädeninderunterstenKlasseI;Lawalde,Schlie-beninKlasseIIundBrunnhartshauseninKlasseIII.Das Modellprojekt als Teil einer Förderpolitik für den

ländlichen Raum lässt sich als „gebietsbezogener“ und„partizipativer“Förderansatzcharakterisieren.Somitent-sprichterprinzipiellaktuellenForderungen(vgl.MoseundNischwitz,2009;BAGLAG,2010)undähnelt Förderan-sätzenwiedemeuropäischenLEADER,dembundeswei-tenWettbewerb Regionen aktiv oder Plenum in Baden-Würtemberg.6

6 ZuraktuellenBewertungvonLEADERPeterundPollermann,2010;FenglerundPollermann,2010oderMcAreaveyundMcDonagh,2010;vonPlenuminBaden-Würtenbergvgl.Schrameketal.,2010;vonReginenaktiv:Krottetal.,2007oderElbe,2007.

AlsUnterschiedesinddieEingrenzungaufeinen touristischenFokus sowiedie vergleichsweiseklei-nen Planungsräume zu nennen. Durch den Verzicht aufeineigenesBudgetfürdieRegion,beiFörderungderBe-ratungähneltesindieserHinsichtdemWettbewerbRegi-onenderZukunft(vgl.Bräueretal.2000)oderdenüberdieEUgefördertenILE(IntegrierteländlicheEntwicklung)-Regionen.7

7 Beispielsweise inNiedersachsen (FenglerundRaue,2010)oder inHessen(MoserundSchnaut,2010).

DabeisindexterneAnreizeofteinwesentlicherAnstoß,dassüberhauptakteursorientierteProzesseentstehen(vgl.Fürst et al., 2006). Die Anwendung eines partizipativenFörderansatzes bei einem thematischen Fokus auf einertouristischen Entwicklung entspricht dabei den Anfor-derungen eines integrierten Tourismus „For an integra-ted rural tourism […] theempowermentof localpeopleshould be part of the objective“ (Cawley andGillmore,2008).AllerdingsistdieFokussierungdesModellprojektesaufdenTourismusvordemHintergrundderinKapitel2.2.genanntenRestriktionenkritischzuhinterfragen,einIde-albildeinerFörderungviaTourismuswäre:“Asustainableapproach to tourism avoids an unbalanced approach toeconomicgrowthbyusingtourismasatoolforbroadereconomic progress, actively seeking alternatives to tou-rism”(Lane,1994,S.19).

4 Vorgehen der Nachuntersuchung

InderhierimFokusstehendenNachuntersuchungvon2005bis2009wurdendie langfristigenWirkungen8

8 Zu erwähnen ist, dass diese Nachuntersuchung bedauerlicherweise nichtbereits zuBeginndesModellprojektesmitkonzipiertwurden, sohätteeinForschungsdesignauseinemGuss(mitHypothesenundMonitoringkonzept)sicherlichdieErfassungvonDatengrundlagenundBewertungenerleichternkönnen.Sowurdenseinerzeitkeine IndikatorenundmessbareZielgrößenvorgegeben,sodasssichhierauseineSchwierigkeitfürdieAbleitungvonErfolgskriterienergab.EswurdenschwerpunktmäßigqualitativeVerfahrender empirischen Sozialforschung eingesetzt.Der eingeschlageneWegderErkenntnisgewinnungistderjenigederInduktion.

des

166

ModellprojektesüberfolgendeviermethodischeZugängeanalysiert:1. In einerOrtsbegehung und Expertengesprächen wurdederIst-ZustandmitdenimBerichtzurBegleit-forschung registrierten Ergebnissen (vgl. Fink undPlankl,1998)verglichen,umdiesichseitdemModell-vorhaben vollzogene Entwicklung zu erfassen. Dazuwurden ca. 12 Schlüsselpersonen wie Bürgermeisterund Amtsvorsteher mittels leitfadengestützter Inter-views befragt. Zusätzlich wurden Eindrücke, die dieModellgebietebeimBesuchvermittelten,festgehalten.

2. Mittels einer Bürgerbefragung und dem Vergleichder Ergebnissemit einer imAnschluss andasdama-ligeModellvorhaben1996stattgefundenenBefragungwurde ermittelt, wie die Bürger der ModellregionendieEntwicklungindenZielbereichendesModellvorha-bensausheutigerSichteinschätzenundwelcheRolleausihrerSichtdasModellvorhabenfürdieseEntwick-lunghatte.Befragtwurden1996und2007proMo-dellregionjeweilsetwa60BürgermittelspersönlicherInterviewsmiteinemstandardisiertenFragebogen.DieAuswahl der Befragten erfolgte jeweils mittels einergeschichteten Bevölkerungsstichprobe mit AuswahlnachZufallsprinzip.

3. Im Rahmen eines zweitägigen Expertenworkshopsmit 16 Akteuren aus den fünf Projektgebieten (ausderVerwaltung, ehemaligeProjektmitarbeiter, Touris-musakteure)wurdedasModellvorhabenausSichtderExperteninderRetrospektivediskutiertundbewertet.

4. In zwei Projektgebieten (Glaisin, Kläden)wurden ex-emplarisch Fallstudien auf Grundlage narrativer In-terviews mit damals Beteiligten sowie mit aktuell inder Regionalentwicklung der Projektgebiete aktivenPersonengeführt(15InterviewsproOrt).ZielderFall-studienwares,diegewonnenenErkenntnissezuver-feinernsowieFaktoren,diefürdenErfolgdesModell-vorhabensmaßgebendwaren,zuuntersuchen.Um Erkenntnisse aus diesen empirischen Erhebungen

zumindestingewissemMaßeverallgemeinernzukönnen,erfolgtezudemeineAuswertungvonLiteraturzuRegio-nalentwicklung/TourismussowiediesbezüglicherEinfluss-undErfolgsfaktoren.

5 Entwicklung in den Modellregionen

Insgesamt haben die Begleitforschung und die Nach-untersuchungfolgendesBildergeben:DurchdasModell-vorhaben wurde zwar ein Grundstock für eine weiteretouristische Entwicklung gelegt, jedoch mit begrenztenAusbaumöglichkeiten und begrenzter Reichweite. EskonnteneineVernetzungdertouristischenAktivitäteninden Regionen sowie die Entwicklung von touristischenMarketingmaßnahmen erreicht werden, teilweise regio-

naletouristischeVerbandsstrukturengeschaffenundeinepositiveEinstellungderBürgervorOrtzumTourismuser-reichtwerden.DesWeiterenistesu.a.gelungen,einKultur-undFrei-

zeitangebot auszubauen. Beispiele sind Backhäuser, Na-turlehrpfade,Heimatmuseen, regionaleMärkteundKul-turscheunen.Diesewerdenüberwiegendauchheutenochintensivgenutzt.SoermöglichtdiegeschaffeneInfrastruk-tur,kulturelleAngebote(Konzerte,Dichterlesungen,The-aterveranstaltungen, Ausstellungen) für die Bevölkerunganzubieten. Insgesamt scheint diese Infrastruktur in denRegionenaucheinenbedeutendenBeitragzurStärkungder raumbezogenen Identität zu leisten.Allerdings zeigteine genauere Betrachtung auch, dass die geschaffeneInfrastrukturhauptsächlichvonTagestouristensowieBür-gernderRegionundderennäheremEinzugsbereichge-nutztwird.DieinfolgedesModellvorhabensgeschaffenetouristische Infrastruktur dient also hauptsächlich demNaherholungs-undTagestourismusundhatsomitnureinebegrenzteweiterreichendetouristischeBedeutung.Hinzukommt, dass die touristische Infrastruktur z. T. über dieEinwerbungvonFördermittel,wiez.B.LEADER,finanziertwurden,ohnedasseinentsprechendtragfähigesBetriebs-konzept fürdieZeitnachdemAuslaufenderFörderungexistiertundhierz.T.UnsicherheitenüberdieZukunftderEinrichtungenbestehen.Inwieweit die touristische Entwicklung nach Einschät-

zungenderbefragtenBürger inden verschiedenenMo-dellregionen9

9 DabeibestehenzwischendenfünfModellregioneneinigeUnterschiede.DiesewerdeninderNachuntersuchung(vgl.Neumeieret.al.,2011)auchausführlicher diskutiert, an dieser Stelle sei lediglich darauf verwiesen,dasswichtigeGründefürpositiveEntwicklungenindemkontinuierlichenEngagement von einigen Schlüsselpersonen zu sehen sind. TendenziellpositivwaraucheineaktivierendeFormderBürgerbeteiligung.

langfristigpositiveWirkungenentfaltethat,illustrierendieinTabelle1zusammengefasstenErgebnissederBürgerbefragung.DargestelltsindunterHinzuziehungderDatenderBefragungvon1996dieAuswirkungendesTourismusindenModellregionenausSichtderbefragtenBürgeralsarithmetischeMittel.DazuwirdüberdiePfeileeinVergleichzwischendenWertenvon1996und2007visualisiert.AmpositivstenwurdedieWirkunginsgesamtindenBe-

reichenDorfbildundErschließungvonRad-undWander-wegeneingeschätzt(wobeidieBewertungenaufzwarpo-sitivemNiveaukaumnochWeiterentwicklungenzwischenderBefragung1996und2007aufwiesen) sowiebereitsetwasgeringerderBereichUmsatzsteigerungeninGastro-nomieundEinzelhandel.DieHoffnung,dietouristischeEntwicklungkönneeine

positive Wirkung auf den Erhalt von öffentlichen Ein-richtungenermöglichenundzueinergutenVerkehrsan-


bindungbeitragen,wirdmehrheitlichalsnichterfülltan-an-gesehen.DiesgiltauchfürWirkungenaufdieHandwerks-betriebe, sodass nachWahrnehmung der Bewohner dieökonomischeWirkung,wiesiefüreinewirklicheStützungderregionalenEntwicklungnotwendigwäre,alseherwe-nigergegebenangesehenwird.Hinsichtlich des Vergleiches der Befragungen von

1996und2007 ist außerdem festzuhalten,dassdieBe-wertungen 2007 in den meisten Bereichen eher etwasschlechter ausfielen als 1996. Daraus lässt sich folgern,dass indenzehn JahrennachAbschlussdesModellpro-jektes imHinblickaufdie touristischeEntwicklungkeinepositiveEigendynamikstattfand,auchwenndiemeistenWirkungen als relativ stabil angesehenwerden können.Dies bestätigen auch die Ergebnisse des 2008 durchge-führtenWorkshopssowiederFallstudien.EinemaßgeblicheEinkommenssicherungfürdieBevöl-

kerungaufBasisdesTourismuskonnteaberinkeinerderModellregionen erreichtwerden. Tourismuswird imNe-benerwerb betrieben und trägt dabei allenfalls zu einerEinkommensergänzunginsbesondereaufseitenderweni-

Tabelle1:

ÜbersichtüberdieLagederModellregionen

Brunnhartshausen Glaisin Kläden Lawalde Schlieben Gesamt

96 07 vgl. 96 07 vgl. 96 07 vgl. 96 07 vgl. 96 07 vgl. 96 07 vgl.

DurchdenT.sinddieEinkom-mens-undErwerbsmöglichkeitenverbessert.

3,3 4,5 3,2 3,0 3,3 3,5 3,1 3,1 3,7 3,9 3,3 3,6

DerT.führtzuUmsatzsteige-rungeninGastronomieundEinzelhandel.

2,6 3,7 3,0 1,9 2,7 3,2 2,4 2,7 2,6 3,6 2,7 3,0

DerAusbaudesT.führtzueinerbesserenAuftragslagederHand¬werksbetriebe.

3,8 4,0 3,5 3,2 3,3 3,8 2,8 3,7 3,9 4,4 3,5 3,8

DerT.trägtzueinergutenVer-kehrsanbindungbei.

4,0 4,1 3,3 2,3 3,4 3,8 3,4 3,6 4,1 4,4 3,6 3,6

DerT.trägtzurErhaltungvonöffentlichenEinrichtungeninderRegionbei.

4,5 4,9 3,5 3,7 3,9 4,0 3,4 3,6 3,9 4,2 3,8 4,1

DerT.ermöglichtdieErschließungvonRad-undWanderwegen.

2,7 3,1 2,2 1,9 2,0 2,7 2,3 3,1 2,7 2,7 2,4 2,7

AngeregtdurchdenT.wurdedasDorfbildattraktivergestaltet.

2,9 2,8 1,9 1,8 2,4 3,1 1,8 2,4 2,9 3,2 2,4 2,7

Gesamt / Arithmetische Mittel 3,4 3,9 2,9 2,5 3,0 3,4 2,7 3,2 3,4 3,8 3,0 3,4

96=Befragungvon1996;07=aktuelleBefragungvon2007.1=„trifftvollundganzzu“;5=„trifftüberhauptnichtzu“MittelwertsunterschiedzwischendenWirkungseinschätzungenvon2007und1996:=d≥0,80; =d≥0,50; =|d|<0,50; =d≤-0,50; =d≤-0,80.

aDieAuswertungerfolgteanhandderHäufigkeitsauszählungendergegebenAntworten.InderDarstellungerfolgtausPlatz-undÜbersichtlichkeitsgründeneineKomprimierungalsMittelwerte.

Quelle:Neumeieretal.,2011

genZimmeranbieter10bei.Allerdingsistesmöglich,durchdenTourismusz.B.inderGastronomie,denTourismusbü-rosoderdentouristischenEinrichtungenArbeitsplätzeaufBasis geringfügiger Beschäftigung/ABM-Maßnahmen/1-Euro-Jobs anzubieten. Zu beurteilen ist dies jedoch am-bivalent:DiepsychologischeBedeutungderTeilhabeamErwerbslebenistfürdiebetroffenenBürgeroftpositiv.Al-lerdingsbietensolcheBeschäftigungsmöglichkeitenkeinelängerfristige Perspektive undKontinuität. Es ließen sichindenFallstudienregionenkeineweiterenaufdasModell-vorhabenzurückzuführendenwirtschaftlichenImpulseau-ßerhalbdesländlichenTourismusfeststellen.ZusammenfassendlässtsichausdenErkenntnissender

Nachuntersuchung festhalten, dass das Modellprojektin den Projektgebieten zwar langfristig wirksame Ent-wicklungsimpulse im Bereich der Dorfentwicklung, Stär-kung der raumbezogenen Identität und Forcierung derZusammenarbeit der Akteure ausgelöst hat, gleichzeitig

10 Eine Bewertung der Entwicklung über Übernachtungszahlen ist nichtmöglich,dadie Pensionen indenModellregionen zuklein sind,um inderFremdenverkehrstatistikerfasstzuwerden.

168

sich jedoch die mit der Entwicklung des DorftourismusverbundeneneigentlichenErwartungenaneineEinkom-menssicherung und Etablierung eines tragfähigen länd-lichenTourismusnichterfüllthaben.

6 Möglichkeiten und Grenzen der Förderung durch touristische Entwicklung im Modellvorhaben

WennmandievorgestelltenErgebnissezurEntwicklungeinesländlichenTourismusindenModellregionenmitdenkonzeptionellen Zielen desModellprojekts vergleicht,wirddeutlich,dassdasModellprojekt inökonomischerHinsichtkeineweiterreichendennachhaltigenEffekteausgelösthat,dadasHauptzielderEinkommenssicherungundStabilisie-rungderregionalenWirtschaftüberdenTourismusinkeinerModellregionerreichtwerdenkonnte.Zusammenmitdenliteraturgestützten Überlegungen in Kapitel 2 zeigen sichsomit enge Grenzen für ökonomische Wirkungen. DabeihatauchderbreiteBeteiligungsansatzkaumeinenEinflussaufdieEntwicklungtouristischerUnternehmengenommen,auchwenndasThemaTourismuseinebreiteDiskussioner-fahrenhat,wasvordemHintergrundderVielschichtigkeitvonAnforderungendesTourismus(u.a.positiveEinstellungderBevölkerung)tendenziellpositivzuwertenist.Im Lauf der Zeit haben sich die Erwartungen aufsei-

tenderRegionenauch relativiert.DieChancender tou-ristischenMöglichkeiten werden in denModellregionenheutedurchwegrealistischereingeschätzt,wassichletzt-lichzunächstalsErnüchterungzeigte,nunaberaucheinepragmatischeHerangehensweisefördernkann.BezüglichandererMöglichkeitenistdasModellvorhaben

alserfolgreicherzubeurteilen:sowurdeninallenModell-regionen Bürgerbeteiligungsprozesse angestoßen und zurStärkung der Identifizierung der Bürger mit der eigenenRegionbeigetragen.HierzuzeigendieErörterungeninKa-pitel2dasdieseskeinSelbstzweckist,sondernverbesserteKooperationsbedingungen sowie gesteigerte Identitätenweitere positive Wirkungen haben können. So hat dasModellvorhaben fürdieweitere EntwicklungbedeutsamesoziokulturelleundsoziopolitischeEffekteausgelöst.Dieso-ziokulturellenEffekteentstehendurcheineverbesserteso-ziale Infrastruktur,dieKommunikationsowieverbessertenKultur- und Erholungsangebote ermöglicht.Als soziopoli-tischeAspektesinddieAktivierungderBetroffenenundeinverändertesVerständnisvonPartizipationzunennen.Aller-dingsistdieZustimmungzupartizipativenVerfahrenzwarpositivzubewerten,einesolcheZustimmunghatabernurdanneinennachhaltigenEffekt,wennweiterepartizipativeBeteiligungsansätzezurAnwendungkommen.Das Modellvorhaben nur anhand der ökonomischen

Wirkungenzubeurteilen ist jedenfallszukurzgegriffen.Auch wenn in solchen Regionen in ökonomischer Hin-sicht über den Tourismusnurwenig zu erreichen ist, so

hat die Nachuntersuchung auch gezeigt, dass sich dortvielversprechendeMöglichkeitenbieten,überdas„Vehi-kel“ Tourismus eine Förderung der RegionalentwicklungzuerreichenunddieRegionenfürihreBewohnerattrak-tiver zumachen. Prinzipiell sindauchandereVehikel alsnurTourismusmöglich,Tourismuseignetsichjedochbe-sonders füreineSuchenachregionalenPotenzialenundeinerVerbesserungderraumbezogenenIdentität,dasichgezeigthat,dassdieBeteiligungsbereitschaftundInteres-seanDiskussionenüberTourismusi.d.R.großist.Wennesalsogelingt,überDiskursezumTourismusBürgerbetei-ligungsprozesse zu initiierenund zumNachdenkenüberalternative,regionsspezifischeEntwicklungsmöglichkeitenanzuregen,dannkannderTourismusauchinsolchenRe-gionenalseinFaktorderländlichenEntwicklungdienen.DabeikommtihmeineRollealsAuslöserfürEntwicklungs-impulseund-bemühungenzu.Gleichzeitig bestätigen die Erkenntnisse aus demMo-

dellvorhabendieTheseLanes(1994)vomländlichenTou-rismus als Kontinuumundgeben einenHinweis darauf,dassNaherholung,diegemäßderallgemeinenTourismus-definition (vgl.Kapitel 2.1) nicht zumTourismusgezähltwird,imRahmendesländlichenTourismusindieDefiniti-onmiteinzuschließenist.DennwieamBeispielderMo-dellregionengezeigt,kannländlicherTourismusebenauchhauptsächlichNaherholungstourismussein.Somit sind dieGrenzen, aber auchMöglichkeiten des

Tourismus als Faktor der Regionalentwicklung deutlichundesstelltsichdaherdieFrage,wiediesevorOrtopti-malgenutztwerdenkönnenundwieeineFörderungvonaußendiesunterstützenkann.

7 Chancen nutzen: Ergebnisse des Modellprojekts im Spiegel der Literatur zu regionalen Entwicklungspro-zessen

Die Interpretationen der unterschiedlichen Entwick-lungen in den verschiedenen Modellregionen sowieeine Literaturrecherche zu Erfolgsfaktoren können zuErfolgspotenzialen für regionale Entwicklungsprozessezusammengefasstwerden.11

11 EineausführlicheBegründungenzurHerleitungderErfolgspotenziale(und

zumErfolgsbegriff)findetsichbeiPollermann(2004),einevollständigeListe

vonErfolgsfaktorenauseinerLiteraturauswertungvon13QuellenbeiNeu-

meieretal.(2011).BezugwarenverschiedenekooperativePlanungsansätze

zuintegrierterländlicherEntwicklung(LEADER,Regionenaktiv)undtouristi-

scheEntwicklungskonzepte.TrotzunterschiedlicherHerkünftederLiteratur

undempirischenGrundlagensinddieErfolgspotenzialerelativuniversellund

passensomitgutaufdieAufgabenstellung,einetouristischeEntwicklungin

peripherenRegionenzufördern.

WerdendieseErfolgspoten-zialeindenProzessenvorOrtgenutztundlangfristigaus-


gebaut ist eineerfolgreicheEntwicklung (imSinneeinesAusschöpfens der jeweils in einer Region realisierbarenMöglichkeiten) wahrscheinlich. Abbildung 2 zeigt sechsals zentral identifizierte Erfolgspotenziale auf und liefertFaktoren,diefüreinepositiveEntwicklungbesondersrele-vantsind(vgl.Neumeieretal.,2011).

Erfolg

Hohe Motivation / Kontinuität / hoheIdentifikation (“problem ownership“)

• Anerkennung / positive Öffentlichkeit

• Nutzen verdeutlichen

• Arbeitsatmosphäre

• Offen für neue Akteure

• Tatsächlicher Einfluss

• Learning by Doing

• Weiterbildung

• Austausch mit anderen Regionen

• Selbstreflexion / gemeinsame

Bilanzierung

Einstellung zu Verfahrenund anderen Akteuren /Vertrauen im Prozess

• Kennenlernen

• Faire Entscheidungen

• Konsensorientierung

• Transparenz

Fachliche Qualität,Win-Win-SituationenSynergieeffekte

• Realistischer

Zielanspruch

• regionale Potenziale

• Stufenweiser Ausbau

von Wertschöpfungs-

ketten

• Flexibilität / Evaluation

Nutzung von Förderprogrammen,Stiftungen / Sponsoring, RegionaleRessourcen:

• Unterstützung durch Politik

• Passende Konzepte

• Vernetzung / Kontaktpflege

Kommunikation,Kooperation undSteuerung

• Partizipations-

angebote

• Informations-

management

• Klare, verbindliche

Aufgabenverteilung

• Vielfältige

Vernetzung

Soziale und fachliche Kompetenzen, Innovationsbereitschaft:

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2. Fähigkeitender Akteure

4. FachlichesKonzept

6. MaterielleRessourcen

5. Akzeptanz- undKooperationsklima

1. Engagementder Akteure

3. OrganisatorischeStruktur

Quelle: Eigene Darstellung.

Abbildung2:

ErfolgspotenzialeundErfolgsfaktorenfürkooperativeregionaleEntwicklungsprozesseimÜberblick

Alsweiterer fürdenUmsetzungserfolgentscheidenderFaktorsinddiespezifischenRahmenbedingungenzube-achten.DieseBedingungenbeinhaltenbeispielsweisere-gionale Gegebenheiten wie den Entwicklungsstand desTourismus,dasgenerelletouristischePotenzial(vgl.hierzufürDeutschlandBBR,2005,S.209),Planungserfahrungenoder politische Machtkonstellationen. Die AnforderungdesAnpassensandieRahmenbedingungenlässtsichmitdemBegriff“Strategiefit“beschreiben,welchesein„Pas-

senderStrategiezurAusgangssituation“beschreibt(vgl.Pollermann,2004).DieErfolgspotenzialevonregionalenProzessensindda-

bei durchModellprojekte oder Förderprogramme beein-flussbar: Beispiele sind Einflüsse auf finanzielle Ressour-cen (z. B. in Form von Fördergeldern), organisatorischeStrukturen (z. B. durch Initiierung von Arbeitskreisen)oder die FähigkeitenderAkteure (z. B. durchBeratung/Weiterbildung). Die wesentlichen Ansätze, wie externeFörderungenwirksamwerden können, sind in Tabelle 2zusammengefasst.BeiderEinschätzungzumModellprojektEinkommens-

sicherungdurchDorftourismus sind einige Spezifika desModellprojektes zu beachten: (1) Es handelt sich umkleine12

12 AlskleinwirdhiereinPlanungsraumklassifiziert,dersichz.B.aufeineein-zelneGemeindebeziehtund/oderEinwohnergrößenvonunter20.000auf-weist.

Räume/Regionen,(2)dieRegionensindstruktur-

170

schwach,miteinemnochkaumentwickeltenTourismus,(3)esbestehtkeinherausragendestouristischesPotenzial(alsokeineMöglichkeiteneinesAlleinstellungsmerkmales),(4)esgabeine(Entwicklungs-)Beratung,aberkeineeige-nenzusätzlichenFördergelder,(5)esgabeinenHilfe-zur-Selbsthilfe-AnsatzmitengbefristetemzeitlichenHorizont.Es zeigt sich insgesamt, dass zwar imAnsatz der Pla-

nungeneinige erfolgsförderndeAspekte vorhandenwa-ren.Sogabes inderPlanungsphasedesModellprojektsfürallesechsErfolgspotenzialedurchauspositiveEinflüsse.Dennoch sind zwei Hauptprobleme zu konstatieren, dieeinenwirklichenErfolgimSinnederanspruchsvollenZiel-setzung „Einkommenssicherung durch Dorftourismus“verhinderthabendürften:- Im Bereich des fachlichen Konzeptesmuss durch ei-nenmangelndenStrategie-fit(ungeeigneteRäumefüreinentragfähigenTourismus)letztlicheineungünstigeAusprägungdieses Erfolgspotenzials festgestelltwer-den,wasauchbeigünstigerAusprägungderanderenErfolgspotenzialedenGesamterfolglimitierthat.

- Zudemistfestzuhalten,dassinanderenBereichendiepositiveAnfangsentwicklungderErfolgspotenzialealsnichtlangfristignachhaltigeinzustufenwar:Beispiels-weisegingdasEngagementderBeteiligtenzusammenmitdemWegfalldermeistenorganisatorischenStruk-turenbaldwiederzurück.HierwarderZeithorizontderSelbsthilfeaktivierungzukurzbemessenbzw.esfehlteaneinerstabilisierendenÜbergangsphase.

Tabelle2:

AnsätzezurVerbesserungderErfolgspotenziale

Erfolgspotenziale ExternerEinflussdurchFörderprogramme

1.EngagementderAkteure UnterstützungderArbeitehrenamtlichEngagierterdurchdasBereitstelleneinesRegionalmanagements,dasdenRahmenfürfunktionierendePartizipationsprozesseunterstützt(Einladungen,Protokolleetc.)Motivationsanreize(ideelleAnerkennung,ChancenaufEinflussoderfinanzielleUnterstützungeigenerProjekte)

2.FähigkeitenderAkteure LernenimProzessdurchFörderungentsprechenderHandlungsarenenDirekteBeeinflussungdurchBeratung,QualifizierungsmaßnahmenAustauschundVernetzungenmitanderenRegionen

3.OrganisatorischeStruktur FinanzierungfürPersonalVorgabenanorganisatorischeStrukturalsFördervoraussetzung

4.QualitätdesfachlichenKonzepts VorgabenderGliederungundMindestinhaltevonregionalenEntwicklungsstrategienundderBetriebskonzeptefüreinzelneProjekte

5.Akzeptanz-/Kooperationsklima SetzenvonKooperationsanreizendurchfinanzielleMittel(s.beiEngagement)WennZustandekommenvonPartizipationunterstütztwird,bietetdiesdieChancenfüreinKennenlernen,dassoftmalsdieAkzeptanzfüreinanderfördert

6.MaterielleRessourcen BereitstellenvonfinanziellenMitteln

Quelle:EigeneDarstellung.

8 Schlussfolgerungen zur Ausgestaltung externer Förderungen

DieUntersuchungenzumModellprojekthabengezeigt,dass die sich die Kernelemente des Förderansatzes wiedergebietsbezogene,partizipativeAnsatzmiteinerKon-zentrationaufregionsspezifischeEntwicklungschancebe-währthaben.DiesdecktsichmitErkenntnissenausderinKapitel3dargestelltenLiteraturzusolchenFörderansätzensowiederebenfallsdortgeschildertenErkenntnis,dassdieEtablierung von kooperativen Netzwerken Impulse füreinewirtschaftlicheEntwicklunggebenkann.Um die Stärken akteursorientierter Förderansätze zu

nutzen, sollte es ein Fördersystem geben, dass eine ge-zielteProjektförderungermöglicht,beiderderzuerwar-tende Erfolg bezogen auf die individuellen regionalenBedingungenundEntwicklungszieledasKriteriumfürdieBewilligung von Fördergeldern darstellt. Somit wäre dieBindung an strenge Modalitäten und festgeschriebeneGegenstandsbereicheaufgelöst.Dabeikannesdurchausempfehlenswertsein,geradefürkleinereProjektedenge-samtenEntscheidungsprozessaufdieregionaleEbenezuverlagern:StatteinerÜberprüfung„vonoben“würdedieSicherstellungderEffektivitätdesMitteleinsatzesdurchdiebeteiligtenAkteure gewährleistet.Dem liegt die idealty-pischeÜberlegungzugrunde,dassbeieinembegrenztenGlobalzuschuss,überdendieregionalenAkteureweitge-hend frei verfügen können, ein Wettbewerb der gutenIdeenentstehenkann(alsweiterePraxiserfahrungisthier


aufdiegegenwärtigeLEADER-Förderungzuverweisen:esgilteigentlichein„bottomup“-Prinzip,durchzuengeFör-dermodalitätenwirddiesabergeschwächt,vgl.BAG-LAG2010).Allerdings sindnachuntenabgegebenEntscheidungs-

prozesse in gewissenMaße anfällig gegenüber der Ein-flussnahme von lokalen Machtkonstellationen, sodassdie Sinnhaftigkeit solcher Versuche auch von der Breiteund Transparenz der Beteiligungsprozesse abhängt, dasodieGefahrvonweniginnovativen,als„Beutegemein-schaften“ agierendenAkteurskonstellationen vermindertwird. Somit sollten gerade auch potenziell kritische Ak-teure aus der Zivilgesellschaft eingebunden und für alleoffeneBeteiligungsangeboteetabliertwerden.ZurErhö-hungder Transparenzbieten sichweiterhinan,u. a. imInternet die Einladungen und Protokolle zugänglich zumachen.DieUntersuchungenzumModellprojektbestätigtenauch

diefolgendenProbleme,diedurchentsprechendeAusge-staltungderFörderpolitikabgemildertwerdenkönnen:- Bei externen Förderungen ist immer zuhinterfragen,inwieweit dauerhaft eigenständige Prozesse entste-henund/oder inwieweit die externe Förderungwirk-licheinereffektivenZielerreichungdient.ProjekteundMaßnahmen sollten auch nach Auslaufen einer wieauchimmergeartetenUnterstützung(fachlich,perso-nell,finanziell)ohnegroßeProblemeoderEinschnittetragfähig bleiben. Um mit regionalen Entwicklungs-maßnahmeneinennachhaltigenEntwicklungsprozessanzustoßen ist es notwendig, vor Umsetzung vonKonzepten undMaßnahmen diese auf ihr Potenzial,auch langfristig tragfähig zu sein, zu prüfen und imZweifelsfalldasKonzeptzumodifizierenoderadactazu legen. Daher sollte die Vorlage eines fundiertenKonzeptes, das insbesondere auch die FortführungimAnschlussandieeigentlicheProjektförderungab-deckt, für entsprechende Maßnahmen und ProjekteeinegrundlegendeVoraussetzungsein.

- Obwohl im Rahmen des Modellvorhabens keine ei-genen Fördermittel bereitgestellt wurden, sonderndieModellregionen und Akteure vor Ort „lediglich“überFördermöglichkeiten informiert/beratenwurden,gibtesHinweiseaufeineArt„Fördermentalität“.Dasbedeutet, dass Maßnahmen insbesondere nicht nureherumgesetztwerden,wennesdafüreineentspre-chendeFörderunggibt, sondernauchdasFördermit-tel auch für weniger dringende Projekte beantragtwerden, eben weil diese gefördert werden. Zudemkönnen Fehldimensionierungen begünstigt werden.DieBereitschaftzurEigeninitiative,d.h.Nutzungvor-handener endogener Möglichkeiten zur Umsetzungvon Entwicklungsmaßnahmen, kann zurückgehen.UmdiesabzumildernsindwiederumpartizipativeAn-

sätzegeeignet,könnendochauchhier insbesonderekritischeAkteureausder Zivilgesellschaft einKorrek-tiv beispielsweise gegenüber Fehldimensionierungendarstellen (vgl. FenglerundPollermann2010,S.87).Gleichzeitig wurde eine Förderberatung wie imMo-dellvorhabenbetriebenvondenWorkshopteilnehmernsehrbegrüßt,dadieFördermöglichkeitenund–moda-litäten in der Regionalentwicklung laut Aussage derWorkshopteilnehmer inzwischen derart unübersicht-lich und bürokratisch sind, dass eine entsprechendeBeratungundHilfestellungsowohlbeiderAntragstel-lung als auch der Abrechnung eine große Hilfe undEntlastung der (Kommunal-)Verwaltungen darstellenwürde. Hieraus lassen sich wiederum zweierlei An-forderungenableiten:einerseits solltenBestrebungenerfolgendieFörderbedingungeneinfacherundtrans-parenter zu machen, anderseits Beratungsangeboteüber kontinuierlich bestehende Stellen etabliert wer-den(dieseFunktionerfüllenjetztz.T.dieüberLEADEReingerichteten Regionalmanagements). Eine transpa-renteFördermittelberatungkannauchdazubeitragen,dassauchneueAkteureaktiviertwerdenundsichdasFördermittelgeschäftnichtnurindaraufeingespielten„innerenZirkeln“abspielt.

9 Fazit

FürdenErfolgvonModellprojektenhinsichtlichihrerei-gentlichenAufgabe-nämlichmodellhafteErkenntnissezuliefern-istdabeidiekonkreteZielerreichungvorOrtnureinTeilaspekt.Soisteszumeinenwichtig,dassdieüberModellprojekte aktivierten Akteure nach Ende der Vor-habennicht alleingelassenwerden. Zumanderen ist eswesentlich,dassdieWirkungszusammenhänge–geradeauchbeigeringenZielerreichungen–festgestelltwerdenunddarausKonsequenzenfürdiePlanungspraxisunddieFörderpolitikabgeleitetwerden.Generell sollteeineent-sprechendeVor-undNachbereitungvonModellprojektensowohldieWissensgenerierungoptimierenalsauchdenWissenstransferindiePraxissicherstellen.Die Nachuntersuchung zum Modellvorhaben hat ge-

zeigt, dassdie„Förderung vonTourismus als FaktorderEntwicklungländlicherRäume“differenziertzusehenist,wobeiimRahmendesArtikelskeinetouristischenGunst-regionen betrachtet wurden. In solchen bestehen, auchinperipherenRegionen,sicherlichganzandereMöglich-keiten. Für periphere Regionen ohne besondere touri-stischeQualitäten(„Allerweltsregionen“)istabernachEr-kenntnissenausdemModellprojekteherdavorzuwarnen,größere ökonomische Hoffnungen auf eine touristischeEntwicklungzusetzen.AngesichtsderHerausforderungendes demographischen Wandels sowie des sozialen undökonomischenStrukturwandelssinddieMöglichkeitenzu

172

einerökonomischenStabilisierungsolcherRegionenüberden Tourismus begrenzt. Das Modellvorhaben hat aberauchgezeigt,dassmithilfedesVehikels„Tourismus“viel-versprechende Möglichkeiten und Anknüpfungspunktegeschaffenwerdenkönnen,dieregionaleEntwicklungzuunterstützensowiedieAttraktivitätvonRegionenfürihreBürgerundpotenzielleGästezuerhöhen.EinerderGrün-dedafürist,dassderAspekt„Tourismus“vorOrti.d.R.aufgroßesInteressestößt,wassichinderBereitschaftderBürgerundGemeindevertreter,sichinentsprechendeDis-kussionenundProjekteeinzubringen,widerspiegelt.Falls es gelingt, über den Faktor Tourismus ländliche

Entwicklungsprozesse anzustoßen, Entwicklungsbestre-bungenstringentaufeinanderabzustimmenoderdieRe-flexion über unterschiedliche Entwicklungsperspektivenanzuregen, kann Tourismus auch in Regionen, die sichnichtfüreineökonomischnachhaltigetouristischeInwert-setzung eignen, einenwirksamenBeitrag zur ländlichenEntwicklungleisten–undzwaralsInitiatorfürsozio-poli-tischenWandel.Vorraussetzungdazuisteinpartizipativer,gebietsbezogenerundintegrierterFörder-undPlanungs-ansatz.UnterstütztwerdenkanneinsolcherProzessüberdiedargestelltenErfolgspotenziale.DabeiistderTourismussicherlich nicht der einzigmögliche Anknüpfungspunkt,sondernesistaucheindirekterFokusaufdieLebensquali-tätderBevölkerungoderandererregionsspezifischerAuf-gabensinnvoll.EintouristischerFokusbietetaberinvielenRegionenChancen, zumindest kleine Erfolge im ökono-mischenBereichmiteinerallgemeinenländlichenEntwick-lungzuverknüpfen.

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R. Plankl / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 3 2011 (61)175-188 175

Regionale Verteilung finanzieller Staatshilfen für den Agrarsektor – Sind die Nutznießer die ländlichen Räume?

ReinerPlankl*1

*1 Johann Heinrich von Thünen-Institut (vTI), Bundesforschungsinstitut fürLändlicheRäume,WaldundFischerei, Institut fürLändlicheRäume,Bun-desalle50,38116Braunschweig,Email:[email protected]

Zusammenfassung

DieregionaleVerteilungderfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorstelltsichbezüglichderErfassungderPo-litikmaßnahmen, der Verfügbarkeit von ZeitreihendatensowieregionaldisaggregiertenDatenimmernochalssehrlückenhaftdar.DervorliegendeBeitragsollzumehrTrans-parenzbeitragen.DazuwirdderUmfangdervierbedeu-tendstenfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektor(1.+2.SäulederGAP,AgrardieselverbilligungundagrarsozialesSicherungssystem) zunächst hinsichtlich ihresMittelvolu-mens abgeschätzt. Darüber hinauswerden dieMittel inBeziehung zuweiteren raumwirksambedeutendenAus-gabengesetztundeswerdendieregionalenUnterschiedeinderFörderintensitätfürdiefinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorsinsgesamtsowiefürdieMaßnahmender2.SäulederGAPbeschrieben.EszeigensichdeutlichhöhereFörderungenjeEinwohnerindenländlichenimVergleichzudennicht ländlichenRäumenmitUnterschiedenzwi-schen alten und neuen Bundesländern. Die Ergebnisseder formalen regionalen Inzidenz deuten auf eine nichtzuunterschätzendegesamtwirtschaftlicheBedeutungderAgrarhilfenfürdieländlichenRäumehin.FüreinegenaueAbschätzungsindu.a.auchdiesektoralenundregionalenVerflechtungendesAgrarsektorszuberücksichtigen.

Schlüsselwörter: Finanzielle Staatshilfen, regionale Vertei-lungsunterschiede, Förder intensität, Landwirtschaft

Summary

Regional distribution of state financial aids for the agricultural sector – Are the winners the rual areas?

The regional distribution of state financial aid for theagriculturalsectorremainsveryincompletewithregardtothedocumentationofthepolicymeasures,theavailabilityoftimeseriesaswellasregionaldisaggregateddata.Thisarticleintendstoincreasetransparency.Forthispurpose,thevolumeofthefourmostimportantfinancialstateaidsfor the agricultural sector (first and second pillar of theCAP;agriculturalfuelsubsidiesandtheagriculturalsocialsecuritysystem)willfirstbeestimated.Inaddition,thesefundswillbeplacedinthecontextofotherspatiallyrel-evantstateexpenses.Regionaldifferencesinthetotalfi-nancialsupportoftheagricultureaswellas inmeasuresof thesecondpillarof theCAParedescribed.Higherfi-nancialaidsper capitaare found in ruralasopposed tonon-ruralareaswithdifferencesbetweentheformerandnewGermanFederalStates.Theresultsoftheformalre-gionalincidenceseemstoindicatethattheagriculturalaidcontributessubstantiallytotheeconomicwealth inruralareas.Toestimatethetotalincreaseineconomicwealth,amongothersthesectoralandregionalintertwiningoftheagriculturalsectormustalsobeconsidered.

Keywords: financial assistance, spatial distribution of fi-nancial aids, promotion intensity, agricultural

176

1 Problemstellung

Über finanzielle Staatshilfen beeinflusst der Staat aufdirektem und indirektem Wege das wirtschaftliche Ge-schehen ineinerVolkswirtschaftundnimmtEinflussaufsektorale und regionalwirtschaftliche Entwicklungspro-zesse.Die Intensitätder Interventionistdabeimeistsehrunterschiedlich. Da der Agrarsektor als ein stark von fi-nanziellen Staatshilfen abhängiger Sektor gilt, lastet aufdemSektor einbesondereröffentlicherRechtfertigungs-druckbezüglichderVerwendungderihmgewährtenöf-fentlichenHilfen.Beider inWissenschaftundPolitikge-führtenkontroversenordnungspolitischenDiskussionumdieNotwendigkeitundZweckmäßigkeitdesUmfangsanfinanziellenStaatshilfensindZiel-undWirkungsanalysen,insbesondere regional differenzierte Inzidenzanalysen,sehr hilfreich, erfordern jedoch hohe Ansprüche an diemethodischeVorgehensweiseundandieempirischeDa-tengrundlage(Färber,2007).Das Bild der regionalen Verteilung der finanziellen

StaatshilfenfürdenAgrarsektoristtrotzeinigerjüngererUntersuchungen (Hansen, 2005; Harsche, 2009) nochsehrlückenhaft.ÜberfinanziellbedeutendeBereichederAgrarpolitik,angefangenbeidenMaßnahmender„Ge-meinschaftsaufgabe zur Verbesserung der AgrarstrukturunddesKüstenschutzes“(GAK)bishinzudenverschie-denenFlächen-undTierprämien,denBundeszuschüssenüberdasagrarsozialeSicherungssystemunddieVerwen-dung der Agrardieselvergünstigungen, ist meist nur dieVerwendung derMittel bis auf die regionale Ebene derBundesländer bekannt. In jüngsten Untersuchungen zurregionalen Inzidenz von raumwirksamen Maßnahmenwerden dieAgrarfördermittelmeist nur nachrangig undnicht mit der notwendigen regionalen Differenziertheitdargestellt(Färber,2007;Mäding,2009)oderdasAusmaßder regionalen Verteilungsunterschiede beschränkt sichaufausgewähltefinanzielleStaatshilfendesAgrarsektorsfüreinBundeslandalsBeispielregion(Harsche,2009;Fär-ber,2007).MitderOffenlegungderunternehmensbezo-genenEU-Direktzahlungender1.SäulederGemeinsamenAgrarpolitik (GAP), denDaten aus demMonitoring undden Bewertungsberichten der 2. Säule-Maßnahmen derGAPwurde fürbedeutendeTeilederfinanziellenStaats-hilfen des Agrarsektors inzwischen ein wichtiger Schrittin Richtung mehr Transparenz bezüglich der regionalenVerteilung vollzogen.Damitwirdes in Zukunftmöglich,die Darstellung und Analyse der raumwirksamenMittelundderenBedeutungfürdiewirtschaftlicheEntwicklungumwesentlicheTeilederfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorzuvervollständigen.DerfolgendeBeitragnimmtdiefinanziellenStaatshilfen

fürdenAgrarsektorindenFokusundwilldurcheinere-trospektiveBeschreibungderregionalenVerteilungdieser

MittelfürmehrTransparenzsorgen.UmeineVorstellungvomUmfangundvonderrelativenBedeutungderfinan-ziellenStaatshilfendesAgrarsektorszubekommen,wirdzunächstdasAusgabevolumenfürDeutschlandinsgesamtquantifiziert und die relative Bedeutung der finanziellenStaatshilfendesAgrarsektorszuweiterenraumwirksamenFinanzhilfen abgeschätzt. Im Zentrum stehen die viergroßenAusgabenbereichederAgrarpolitik:dieausdemEuropäischenGarantiefondsfürLandwirtschaft(EGFL)ge-währtenDirektzahlungen der 1. Säule derGAP, die ausden Mitteln des Europäischen Landwirtschaftsfonds fürdie Entwicklung des ländlichen Raumes (ELER) und denBundes- und Landesmitteln finanzierten Maßnahmender 2. Säule der GAP, die im Bundeshaushalt verbuch-tenAusgabenfürAgrardieselverbilligungsowiedieBun-deszuschüsse für das agrarsoziale Sicherungssystem. AlsUntersuchungszeitraumwurdendieJahre1995bis2008gewählt.Die regionalenVerteilungsunterschiedewerden fürdie

vier finanziellen Staatshilfen des Agrarsektors insgesamtsowie für die Ausgaben der Maßnahmen zur Entwick-lung der ländlichen Räume (2. Säule der GAP) mithilfevon Karten auf der Ebene der Landkreise beschriebenundeswerdendieUnterschiedezwischendenverschie-denen ländlichen und nicht ländlichen Kreisen im Sinneder siedlungsstrukturellen Kreistypen des BundesamtesfürBauwesenundRaumordnung (BBR,2008) indenal-tenundneuenBundesländernanalysiert.AufderEbenederländlichenundnichtländlichenKreisewirdzudemdierelativeBedeutungdereinzelnenfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorsbeschrieben.DaindemBeitragnichtdieflächen-bzw.betriebsbezogeneAgrarförderintensitätUn-tersuchungsgegenstand ist1,

1 ZursektoralenBedeutungderfinanziellenStaatshilfenvgl.Plankl(2011).

sonderndieAgrarförderunghinsichtlichihrerBedeutungfürdieregionaleundräumlichwirtschaftlicheEntwicklungbeschriebenwerdensoll,wer-den die finanziellen Staatshilfen auf die Einwohner nor-miert.DurchdieNormierungwirdesauchmöglich,einenVergleich mit anderen raumwirksamen Förderbereichendurchzuführen. In einem abschließenden Resümee wirdaufeinigeAspektederBedeutungderAgrarförderungfürdieländlichenRäumeeingegangen.

2 Finanzielle Staatshilfen für den Agrarsektor

Durch finanzielle Staatshilfen in Form von Subventi-onen, Steuervergünstigungen und Beiträgen für sozialeLeistungenfließendemAgrarsektordirekteundindirekteEinkommenstransferszu,durchwelchenichtnurdieEin-kommenslage und soziale Lage der Landwirte, ihrer Fa-milienangehörigenundderimAgrarsektorBeschäftigten


unmittelbar verbessert werden, sondern vielmehr kannesdurcheine vermehrteKonsum-und Investitionsgüter-nachfragejenachregionalerbzw.überregionalerVerwen-dungderEinnahmenzuAusstrahlungseffektenaufandereBranchensowieaufdieinderRegionlebendenMenschenkommen.DieEffekteaufdieregionalewirtschaftlicheEnt-wicklungsinddabeisehrvielfältigundhängenu.a.vonder regionaleneffektiven Inzidenzder einzelnenfinanzi-ellen Staatshilfen ab. DieMessung der effektiven regio-nalenWirkungen stellt hohe Ansprüche an die Metho-de und an dasDatenmaterial.DieUntersuchung erhebtnichtdenAnspruch,dieeffektivenWirkungenzumessen,sonderneswirdeineausführliche,regionaldifferenzierteDarstellungderfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorsvorgenommen.DerBegriffderfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektors

wirdinderLiteraturnichteinheitlichdefiniert.2

2 ZumBegriffderfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorundderhisto-ZumBegriffderfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorundderhisto-rischgewachsenenBedeutungvgl.Hansmeyer(1963).

Orientiertman sich bei der Ermittlung an der landwirtschaftlichenGesamtrechnung(LGR),dannsetzensichdiedortalsSub-ventionenbezeichnetenfinanziellenStaatshilfenausdenProduktsubventionen(FlächenzahlungenundTierprämien(ab2005Betriebsprämien))unddenSonstigenSubventi-onen (Ausgleichszulage, Investitionsbeihilfen, Agrarum-weltmaßnahmen, Agrardieselerstattung) zusammen. Für2006betragendieSubventionenfürdenengerenSektorLandwirtschaft(ohnedieBereicheForstundFischerei)rd.6,4Mrd.Euro(BMELV,2007a).DerSubventionsbegriffderLGR ist im Vergleich zu anderen Definitionen eher engabgegrenzt. So werden öffentliche Hilfen für die Land-wirtschafti.S.vonstaatlichenAusgabenfürdieAgrarso-zialpolitik,vergleichbarzudenstaatlichenAufwendungenfüranderesozialeSicherungssysteme inderallgemeinenvolkswirtschaftlichen Gesamtrechnung (VGR), nicht alsSubventionen definiert.Dadurch bleiben rund. 3,8Mrd.Eurounberücksichtigt.GreiftmanfürdieErfassungderfinanziellenStaatshilfen

des Agrarsektors auf die Daten des 21. Subventionsbe-richtsderBundesregierungzurück(BMF,2008),soerrech-net sich für das entsprechende Jahr 2006 ein Gesamt-subventionsvolumeninHöhevon9,57Mrd.Euro.HierinenthaltensinddieFinanzhilfendesBundes,dieSteuerver-günstigungen des Bundes und der Länder sowie die imSubventionsberichtnachrangigausgewiesenenFinanzhil-fender Länderunddie EU-Marktordnungsausgaben. ImSubventionsbericht werden auch die Fördermaßnahmender GAK berücksichtigt; allerdings werden jene GAK-Fördermaßnahmen,diederAllgemeinheitzugutekommenwie Dorferneuerung, Küstenschutz und die Hälfte derwasserwirtschaftlichenMaßnahmen,nichtalsFinanzhilfen

für die Landwirtschaft eingestuft. Da die außerhalb derGAK-Maßnahmen angebotenen Fördermaßnahmen zurEntwicklung des ländlichen Raums (2. Säule-Zahlungen)fehlen,kommteszueiner leichtenUnterschätzung.An-dererseits werden im Subventionsbericht die AusgabendesBundesfürdieLandwirtschaftlicheUnfallversicherung(LUV) und die Steuervergünstigungen als Subventionenerfasst.ZueineranderenSummeanfinanziellenStaatshilfenfür

denSektorLandwirtschaft,ForstenundFischereikommtderalternativeSubventionsberichtdesKieler Instituts fürWeltwirtschaft (Boss und Rosenschon, 2008). Für 2007werdendortangesamtenSubventionenfürdenAgrarsek-tor10,74Mrd.Euroausgewiesen;10,12Mrd.Euroentfal-lenaufdieöffentlichenFinanzhilfenund0,62Mrd.EuroaufSteuervergünstigungen.ZueinemvergleichbarenNi-veaukommtderRaumordnungsberichtderBundesregie-rung.FürdieFörderperiode1999bis2003weistdiesereinjahresdurchschnittliches Mittelvolumen für MaßnahmenderAgrarpolitikinHöhevon10,55Mrd.Euroaus;dabeisinddieAusgabendesBundesfürdasagrarsozialeSiche-rungssystem,nichtjedochdieSteuervergünstigungen,be-rücksichtigt(BBR,2005).Eigenen Berechnungen zufolge liegen die finanziellen

Staatshilfen für den Agrarsektor aus EU-, Bundes- undLandesmittel bei Berücksichtigung der Maßnahmen der2.SäulederGAP(einschließlichArtikel-89-Maßnahmen),den Bundeszuschüssen für das gesamte agrarsoziale Si-cherungssystem,denEGFL-DirektzahlungenunddenSon-stigenEGFL-ZahlungenderGAPsowiedenAusgabenfürAgrardieselverbilligungimJahresdurchschnittfürdenUn-tersuchungszeitraum1995bis2008bei11,7Mrd.Euro.DienichtimmerstringenteZurechnungvonEU-,Bundes-undLandesmittelnsowiedieunterschiedlicheBerücksich-tigungderMaßnahmenderGAKunddes agrarsozialenSicherungssystemssindnebenderunterschiedlichenAb-grenzungdesPrimärsektorsdieHauptgründefürdieVa-rianzindenfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektor.FürdieregionalwirtschaftlicheEntwicklungbemisstsich

dieBedeutungderfinanziellenStaatshilfenfürdieLand-wirtschaft nicht ausschließlich an ihrer absoluten Höhe,sondernvielmehrauchamrelativenBeitrag imVergleichzuanderensektoralenundregionalenraumwirksamenFi-nanzmitteln.AuchhieristdieAbgrenzungundstatistischeErfassung der raumwirksamen Finanzmittel von Bedeu-tung.BeieineminDeutschlandgeschätztenjahresdurch-schnittlichen Gesamtvolumen an regionalwirtschaftlichbedeutenden finanziellen Staatshilfen inHöhe von rund87Mrd.Euro imUntersuchungszeitraum1995bis2008machendieMitteldesAgrarsektorsrund13,5%aus(vgl.

178

Tabelle 1)3.Abgesehen vonden jahresdurchschnittlichenAusgaben für Teile der Arbeitsmarktpolitik in Höhe von34,4 Mrd. Euro bleiben die finanziellen Staatshilfen fürdenAgrarsektorknappunterdemNiveauderAusgabenfürStadtentwicklungundWohnensowiedenAusgabenfürdiegroßräumigeVerkehrspolitik,liegenjedochdeutlichhöheralsdieAusgabenfürdieWirtschaftsförderungunddenBereichForschungundHochschule.ZurErfassungderAusgabendereinzelnenPolitikbereicheorientiertsichdieUntersuchunganderDefinitionderraumwirksamenMit-tel indenBundesraumordnungsberichtendesBBR (BBR,2005).DurcheineengereAbgrenzungderArbeitsmarkt-politikaufdieaktivenMaßnahmen,dieBerücksichtigungvonSektorhilfen,Eigenheimzulage,ZuschüssefürsozialenWohnungsbau,WohngeldundHilfezumLebensunterhaltsowiedieweitgehendeBerücksichtigungvonEU-undLan-desmittelnunddurchUnterschiedeinderErmittlungdes

3 ZurDarstellungderDatengrundlageunddermethodischenVorgehensweisederErmittlungderFördermittelisteinArbeitsberichtinVorbereitung(Plankl,2012).

Subventionswertes von Darlehensprogrammen weichendieinderUntersuchunggeschätztenMittelvondenindenRaumordnungsberichtenausgewiesenenMittelnab.Vondenrund87Mrd.EuroanfinanziellenStaatshilfen

fürdie raumwirksamenPolitikbereicheentfallenrund58Mrd.EuroaufdiealtenBundesländer. ImVergleichzumEinwohneranteilvonrund80%sinddiesrund67%dergeschätzten regionalwirtschaftlich bedeutenden finan-ziellenStaatshilfen.AufdieneuenBundesländer entfälltbeieinemEinwohneranteilvon20%rundeinDrittelderfinanziellenStaatshilfen(vgl.Tabelle1).Bei einer Normierung der finanziellen Staatshilfen für

die raumwirksamen Politikbereiche auf die Einwohner(vgl.Tabelle1)liegtderdurchschnittlicheFörderbetragfürdie Summe aller Politikmaßnahmen in den neuen Bun-desländern4mitrund1.670EuroumetwadasDoppelteüberdemFörderbetragderaltenBundesländer(890Euro

4 DadieFördermittelinderjeweilsverwendetenDatengrundlagenichtimmernachBerlinOstundWestdifferenziertvorliegen,wurdeinderUntersuchungBerlindenneuenBundesländernzugeschlagen.DurchdiehoheEinwohner-zahlinBerlinkannesdadurchzuVerzerrungenkommen.

Tabelle1:

FinanzielleStaatshilfeninMio.EuroundinEurojeEinwohnerimJahresdurchschnittfürdieeinzelnenraumwirksamenPolitikbereicheindenaltenundneuenBundesländern(Untersuchungszeitraum1995bis2008)

Regionen Politikbereiche

Agrarpolitik Forschung/Hochschule

Wirtschafts-förderung

Städtebau/Wohnen

Arbeitsmarkt-politik

Verkehrspolitik insgesamt

inMio.€

AlteBundesländer 9.164 3.799 4.386 11.224 21.476 7.872 57.922

NeueBundesländer 2.545 1.330 2.207 4.646 12.968 4.954 28.652

Deutschland 11.709 5.130 6.593 15.874 34.426 12.832 86.563

in€jeEinwohner

AlteBundesländer 141 58 67 172 330 121 889

NeueBundesländer 149 78 129 271 758 289 1.674

Deutschland 142 62 80 193 418 156 1.052

Verteilungin%

AlteBundesländer 16 7 8 19 37 14 100

NeueBundesländer 9 5 8 16 45 17 100

Deutschland 14 6 8 18 40 15 100

ErläuterungderPolitikbereiche:Agrarpolitik=1.+2.SäulederGAP,Agrardieselverbilligung,Agrarsozialpolitik;Forschung/Hochschule=wissenschaftlicheForschungundFörderungder

Großforschung,Innovationsprogramme;Wirtschaftsförderung=GemeinschaftsaufgabeVerbesserungderregionalenWirtschaftsstruktur(GRW),Förderungkleinerundmittelständischer

Unternehmen(KMU),Sektorhilfen;Städtebau/Wohnen=Städtebau,Wohnungsbau,SozialerWohnungsbau,GRW-Infrastruktur,KfW-Infrastruktur,Gemeindeverkehrsfinanzierungsgesetz,

Eigenheimzulage;Arbeitsmarktpolitik=TeilederaktivenArbeitsmarktpolitik,Wohngeld,HilfezumLebensunterhalt;Verkehrspolitik=großräumigeVerkehrspolitikStraße,SchieneundWasser.

DieAusgabenberücksichtigensoweitdieDatengrundlageesermöglichtEU-,Bundes-undLandesmittel.DarlehensprogrammewurdenmitabdiskontiertenSubventionsäquivalentenberück-

sichtigt.

Quelle:EigeneBerechnungenaufderGrundlagevonDatendesBundesamtesfürBauwesenundRaumordnung(regionaleFörderdatenbank,RaumordnungsberichteundINKAR),desBundes-

amtsfürWirtschaftundAusfuhrkontrollesowieverschiedenerDatenderamtlichenStatistik.DatenfürdenBereichAgrarpolitikvgl.Fußnote5.


jeEinwohner).BeieinerFörderintensitätvon149EurojeEinwohnermachendiefinanziellenStaatshilfendesAgrar-sektors in den neuen Bundesländern an den gesamtenfinanziellenHilfennur9%aus.ImWestenliegtdasFör-derniveaumit141EurojeEinwohnerknapp10Euronied-riger,derAnteilandengesamtenfinanziellenStaatshilfenliegtjedochmit14%deutlichhöher.Auchwenndiefi-nanziellen Staatshilfen für denAgrarsektor nicht explizitzudenengerenausgleichs-undraumordnungspolitischenMaßnahmenzählen,mitderenHilfeeinBeitragzurHer-stellung gleichwertiger Lebensverhältnisse erreicht wer-densoll,erreichensieimDurchschnittDeutschlandseinePro-Kopf-Förderintensität von142Euro je Einwohner. IndenaltenBundesländernrangierensiedamitaufPlatz3,indenneuenBundesländernaufPlatz4unterdenraum-wirksamenfinanziellenStaatshilfen.

Tabelle2:

FinanzielleStaatshilfeninEurojeEinwohnerimJahresdurchschnittfürdieeinzelnenraumwirksamenPolitikbereiche(ohneVerkehrspolitik)1)indenländlichenundnichtländlichenKreisenundkreisfreienStädten(Untersuchungszeitraum1995bis2008)

Regionen FinanzielleStaatshilfenin€jeEinwohner

Agrarpolitik Forschung/Hochschule

Wirtschafts-förderung

Städtebau/Wohnen

Arbeitsmarkt-politik

insgesamt

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9) 310 14 81 270 446 1121

NichtländlicheKreise 80 80 79 177 401 818

Differenzländl.zunichtländl.Kreisen 230 -66 2 93 45 303

1)MitdeninderUntersuchungverfügbarenDatenwaresnichtmöglich,dieAusgabenfürdiegroßräumigeVerkehrspolitiknachLandkreisenzuregionalisierenunddieAusgabenanschlie-

ßendfürländlichebzw.nichtländlicheKreistypenzuermitteln.

ErläuterungdersiedlungsstrukturellenKreistypen:4=LändlicheKreiseinAgglomerationsräumen,7=LändlicheKreiseverstädterterRäume,8=LändlicheKreisehöhererDichte,9=Ländliche

KreisegeringererDichte.

ErläuterungderPolitikbereiche:sieheTabelle1.

Quelle:EigeneBerechnungenaufderGrundlagevonDatendesBundesamtesfürBauwesenundRaumordnung(regionaleFörderdatenbank,RaumordnungsberichteundINKAR),desBundes-

amtsfürWirtschaftundAusfuhrkontrollesowieverschiedenerDatenderamtlichenStatistik.DatenfürdenBereichAgrarpolitikvgl.Fußnote5.

Ein Vergleich der Pro-Köpf-Förderintensität zwischenländlichen und nicht ländlichen Kreisen (vgl. Tabelle 2)weistohneBerücksichtigungderAusgabenfürdiegroß-räumigeVerkehrspolitikindenländlichenKreiseneineumrund300EurojeEinwohnerhöhereFörderungausalsindennicht ländlichenKreisen.230Euro jeEinwohnerer-klären sichausden FörderunterschiedenderfinanziellenStaatshilfendesAgrarbereichs.Inkeinemderanderenregi-onalwirtschaftlichbedeutendenPolitikbereicheprofitierenländlicheKreisesostarkvondenfinanziellenStaatshilfen.Absolut liegtdieFörderintensität fürdiearbeitsmarktpo-litischen Hilfen zwar um knapp 130 Euro je Einwohnerhöher,durchdieindennichtländlichenKreisenvergleich-barhoheFörderintensitätvon401EurojeEinwohnersindjedochdieUnterschiede inder formalenregionalen Inzi-

denzwesentlichgeringer,sodassvonderAgrarförderungdieländlichenRegionenabsolutalsauchimVergleichzuanderenPolitikbereichenamstärkstenprofitieren.DaeinGroßteilderfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorsüberdie Fläche verteiltwird und sich dieAgrarhilfen imVer-gleichzuanderenraumwirksambedeutendenfinanziellenStaatshilfendurcheinehohezeitlicheStabilitätauszeich-nen, gleichen sie ballungsfördernde Tendenzen andererMaßnahmenaus.Zudiskutierenbleibt jedochdieFrage,wiediefinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorsmitdenanderenraumwirksamenMaßnahmenbesserabgestimmtwerden können, um größere Synergieeffekte undmehrEffizienzzuerreichen.

3 Regionale Verteilung der finanziellen Staatshilfen für den Agrarsektor

DieDarstellungder regionalenVerteilungderfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorsbezieht sichaufdieFinanzhil-fenderEU,desBundesundderLänderundumfasstdieAus-gabenfürdieMaßnahmender1.SäulebestehendausdenEGFL-Direktzahlungen und den Sonstigen EGFL-Zahlungen,die Ausgaben für die 2. Säule der GAP (einschließlich ge-schätzterAusgabenfürArtikel-89-Maßnahmen),dieAusga-benfürAgrardieselverbilligungunddieBundeszuschüssefürdas agrarsoziale Sicherungssystem. Gebildet wurde jeweilseinJahresdurchschnittswert,mitdemdieFördersituationvon

180

1995bis2008beschriebenwird5.

5 DerJahresdurchschnittswertbasiertfürdenBereichderAgrarsozialpolitikaufdenBundeszuschüssender Jahre1996bis2008, fürdieAgrardieselverbilli-gungaufdenAusgabenderJahre1995bis2007,fürMaßnahmender2.Säu-lederGAPaufdenfürdieJahre2005bis2013hochgerechnetenprojiziertenAusgabendesJahres2008sowiefürdieMaßnahmender1.SäuleaufdenAusgabenfürdasJahr2008.IndenAusgabender2.SäuleisteingeschätzterAnteil für Artikel-89-Maßnahmen enthalten. Datengrundlage bilden Datender Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung, Daten der amtlichenStatistik,derAgrarberichte,desKielerSubventionsberichts,desLSV-Spitzen-verbandes, des Agrar- und Umweltportals des LandwirtschaftsministeriumsSchleswig-Holstein und des RAUMIS-Modells. Zur Datenaufbereitung undMethodikderfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorssiehePlankl(2011).

Umeineregionaldiffe-renzierteDarstellungfürdievierMaßnahmenvornehmenzu können, waren für einigeMaßnahmen SchätzungenundHochrechnungenerforderlich.6

6 WährenddieDatenfürdieMaßnahmender1.und2.SäulederGAPmithilfederPostleitzahlenaufdieKreisegeneriertwurden,warenfürdieregionaleVerteilungderAusgabenfürdieAgrardieselverbilligungunddieBundeszu-schüssedesagrarsozialenSicherungssystems regionaleVerteilungsmodelleerforderlich,umdieMaßnahmenvonderBundesländerebeneaufdieLand-kreiseherunterzubrechen.

Karte 1 vermittelt ein Bild von der regionalen Vertei-lungder finanziellen Staatshilfen für denAgrarsektor inDeutschlanddifferenziertnachLandkreisenundkreisfreienStädten.7

7 FürdieBundesländerBrandenburgundSachsenwurdendieWerteaufdieneueKreisreformumgerechnet.

BeschriebenwerdendieaufdieEinwohnernor-mierten Ausgaben (Pro-Kopf-Werte). Für die grafischeDarstellung wurden vier Förderintensitätsstufen nachQuartilengebildet.Fürdie10Landkreisemitderhöchstenbzw.derniedrigstenFörderintensitätwurdenjeweilseineeigene Klasse gebildet. Ländliche Landkreise werden imSinnedersiedlungsstrukturellenKlassifikationdesBBRinländlicheKreisei.e.S.(Kreistyp9:LändlicheKreisegerin-gererDichte+Kreistyp8:LändlicheKreisehöhererDichte)undinländlicheKreisei.w.S.(Kreistyp7:LändlicheKreiseverstädterteRäume+Kreistyp4:LändlicheKreiseAgglo-merationsräume)indenKartenunterlegt(BBR,2008).Der geringe Wertschöpfungsbeitrag des Agrarsektors

indenStadtstaatenundkreisfreienStädtenunddiedortvorzufindendehoheEinwohnerdichteführenindiesenRe-gionenzueinergeringenPro-Kopf-Förderintensität.DamitpartizipierendieStadtstaatenundkreisfreienStädtesowiezumTeilauchdieimengerenUmfeldderKernstädtelie-genden Kreise von den finanziellen Staatshilfen für denAgrarsektor am wenigsten. Flächenlandkreise mit einervergleichbarniedrigenFörderintensitätvonunter43EurojeEinwohnersindeherdieAusnahme(Esslingen,Saarbrü-cken,SaarlouisundNeunkirchen).AlsRegionenmiteinerbesondersniedrigenFörderintensitäthebensichdasRuhr-gebiet und der Großraum Frankfurt sowie das SaarlandundgroßeTeileinBaden-Württembergab.ImSüden,ins-besondereinBayern,sowieimNordenDeutschlandspar-tizipierendieEinwohnervondenfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektordeutlichstärker.Gehäuftfindensich

Landkreise mit einer Förderintensität in der Klasse zwi-schen305und570EurojeEinwohner.DieFörderbeträgeliegensomitumrunddas10-bis15-fachehöheralsindenKreisendesunterstenQuartils.

Agrarfinanzhilfenin Europro Einwohner571 - 723

305 - 570

162 - 304

44 - 161

5 - 43

1 - 4

verstädterter und

Agglomerationsräume

mit geringer und

hoher Dichte

Ländliche Kreise

1)vgl.Fußnote5

Quelle:EigeneDarstellungaufGrundlagederVerwaltungsgrenzen(2009)desBundes-

amtesfürKartographieundGeodäsiesowieverschiedenerDatenquellen.

Karte1:

RegionaleVerteilungderjahresdurchschnittlichen1)finanziellenStaats-hilfenfürdenAgrarsektorinEurojeEinwohnerindenKreisenundkreisfreienStädten

Die10KreisemitderhöchstenFörderintensität(>571EurojeEinwohner)konzentrierensichaufKreiseimDreiländereckNiedersachsen, Brandenburg und Sachsen-Anhalt sowieaufvierKreiseinBayernunddenLandkreisBitburg-PrüminRheinland-Pfalz.BeiSpitzenwertenvonjahresdurchschnittlichgewährtenAgrarhilfeninHöhevonrund600bis700EurojeEinwohnerdürften indiesenLandkreisenrelativstarkekon-sum-undinvestitionsinduzierteregionaleEinkommenseffekteausgehen,diefüreinestabileundnachhaltigeregionalwirt-schaftliche Entwicklung von nicht zu unterschätzender Be-deutungsind.DerFörderbetragderfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorindiesenIntensivförderkreisenliegtnurrund200EurojeEinwohnerunterdemFörderniveauderjah-resdurchschnittlichengesamtenfinanziellen StaatshilfenderraumwirksamenPolitikbereicheindenaltenBundesländern;in den neuen Bundesländern erreichen die Agrarhilfen derLandkreisemit der höchsten Förderintensität etwa 1/3 desNiveausdergesamtenfinanziellenStaatshilfen(vgl.Tabelle1).


Tabelle3:

Die20Landkreise(ohnekreisfreieStädteundohneKernstädte)mitdenhöchstenbzw.niedrigstenjahresdurchschnittlichen1)finanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorinEurojeEinwohner

Name finanzielleStaatshilfenin€jeEinwohner“

Siedlungs-strukturellerKreistyp

Bundesland

LandkreisemitHöchstförderung

Lüchow-Dannenberg 723 9 NI

EifelkreisBitburg-Prüm 698 7 RP

Nordfriesland 698 9 SH

Prignitz 672 9 BB

Straubing-Bogen 644 8 BY

AltmarkkreisSalzwedel 601 9 ST

Rottal-Inn 592 9 BY

Neustadta.d.Aisch-BadW.

585 9 BY

Wittmund 581 7 Ni

Dingolfing-Landau 575 8 BY

Ostallgäu 549 8 BY

Cham 546 7 BY

Cloppenburg 539 7 NI

Ansbach 529 8 BY

Stendal 525 9 ST

Müritz 521 9 MV

Rotenburg(Wümme) 520 4 NI

Tirschenreuth 515 9 BY

Emsland 487 8 NI

Unterallgäu 480 7 BY

LandkreisemitNiedrigstförderung

Rhein-Sieg-Kreis 58 2 NW

Ludwigsburg 56 2 BW

Böblingen 55 2 BW

Saarpfalz-Kreis 55 2 SL

MärkischerKreis 49 2 NW

Rastatt 47 2 BW

Rhein-Erft-Kreis 47 2 NW

Aachen 47 2 NW

Groß-Gerau 46 2 HE

Saarlouis 45 2 SL

München 45 2 BY

Rhein-KreisNeuss 42 2 NW

Unna 41 2 NW

Hochtaunuskreis 41 2 HE

Rheinisch-BergischerKreis 34 2 NW

Recklinghausen 32 2 NW

Neunkirchen 32 2 SL

Esslingen 32 2 BW

Ennepe-Ruhr-Kreis 30 2 NW

Main-Taunus-Kreis 28 2 HE

1)VergleicheFußnote5.

ErläuterungdersiedlungsstrukturellenKreistypen:2=hochverdichteteKreise,4=Länd-

licheKreiseinAgglomerationsräumen,7=LändlicheKreiseverstädterterRäume,

8=LändlicheKreisehöhererDichte,9=LändlicheKreisegeringererDichte.

ErläuterungderAbkürzungen:BB=Brandenburg,BW=Baden-Württemberg,BY=

Bayern,HE=Hessen,MV=Mecklenburg-Vorpommern,NI=Niedersachsen,NW=

Nordrhein-Westfalen,RP=Rheinland-Pfalz,SH=Schleswig-Holstein,SL=Saarland,

ST=Sachsen-Anhalt.

Quelle:EigeneBerechnungen.

InTabelle3sinddie20Flächenlandkreisemitderhöch-sten bzw. der niedrigsten Pro-Kopf-Agrarförderung ge-genübergestellt. Bei den 20 Kreisenmit der niedrigstenFörderunghandeltessichausschließlichumhochverdich-teteKreise:neunKreiseausNordrhein-Westfalen,vierausBaden-Württemberg,abernureinLandkreisausBayern.BeidenförderintensivenLandkreisensindeszumVergleichneunKreiseausBayern.Dierestlichen11KreiseverteilensichaufsechsBundesländer,jeweilsdreineueunddreialteBundesländer.OhneAusnahmehandeltessichausschließ-lich um ländliche Kreise und bei den ländlichen KreisenüberwiegendieLändlichenKreisemithoherundgeringerDichte(Kreistypen8+9).VierIntensivförderkreise,Salzwe-del,Müritz,StendalundPrignitzkommenausdenneuenBundesländern.BeidenKreisenmitniedrigerFörderinten-sitätistkeinerausdenneuenBundesländernvertreten.Um die Unterschiede in der Förderintensität zwischen

ländlichen und nicht ländlichenKreisen deutlicher als inderKartendarstellungerkennenzukönnenundgleichzei-tig der Frage nachzugehen, ob die im ländlichen RaumlebendeBevölkerungstärkervondenfinanziellenStaats-hilfendesAgrarsektorsprofitiert,wurdeeinenachaltenundneuensowienachnördlichenundsüdlichenBundes-länderndifferenzierteAuswertungdurchgeführt (vgl.Ta-belle4)8.

8 NördlichealteBundesländer:Schleswig-Holstein,Niedersachsen,Hamburg,Bremen und Nordrhein-Westfalen; südliche alte Bundesländer: Hessen,Rheinland-Pfalz,Saarland,BayernundBaden-Württemberg.

Danachwirddeutlich,dasssowohlinderSum-me aller ländlichen Kreise der alten als auch der neuenBundesländerdieFörderintensitätdeutlichhöheristalsindennichtländlichenLandkreisen.IndenaltenBundeslän-dernliegtdieFörderintensitätetwaviermal,indenneuenBundesländernsogarfünfmalsohoch. IndenländlichenKreisen der alten Bundesländer ist die Förderintensitätknapp100EurojeEinwohnerhöheralsindenneuenBun-desländern.BeidennichtländlichenKreisenliegtderUn-terschiedbei30Euro.LändlicheKreisei.e.S.(Kreistypen8+9)weiseneinehöhereFörderintensitätaufalsdieländ-lichenKreisederAgglomerationsräumeundverstädtertenRäume (Kreistypen 4+7). DerUnterschied in der Förder-intensität fällt dabei in den alten Bundesländernmit 27EurojeEinwohnerimVergleichzu50EurojeEinwohnerindenneuenBundesländerndeutlichergeringeraus.DamitprofitierenindenneuenBundesländerndieEinwohnerderländlichenKreisei.e.S.relativstärkervondenfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektors. InsgesamtentsprechendieErgebnisse den Erwartungen: Je ländlicher, desto höherdieFörderungproEinwohner.DergeringeAnteilannichtländlichenKreisenverhindert

in den neuen Bundesländern einen Nord-Süd-Vergleich.DerNord-Süd-VergleichindenaltenBundesländernzeigtfürdie ländlichenKreistypen8+9einNord-Süd-undfür

182

die ländlichenKreistypen4+7sowiedienicht ländlichenKreiseeinSüd-Nord-GefälleinderFörderintensität.Insge-samtmachendie Ergebnissedeutlich, dass esdurchdiestaatlichenFinanzhilfenfürdenAgrarsektorzueinerregi-onalenUmverteilungkommt,ausderdieEinwohnerderländlichenKreiseimDurchschnitteinengrößerenNutzenimSinnevonhöherenfinanziellenStaatshilfenziehen.IndenaltenBundesländern ist jedochzubeobachten,dassaucheinigenichtländlicheLandkreisefinanzielleStaatshil-fenproKopferzielen,diedasNiveauderländlichenKreiseerreichen(vgl.Karte1).InBayerntrifftdiesaufdenLand-kreisPfaffenhofen,inRheinland-PfalzaufdieKreiseSüd-licheWeinstrasseundAlzey-Worms,inSchleswig-HolsteinaufRendsburg-EckernfördeundinNiedersachsenaufdieLandkreise Friesland,Aurich, Ammerland, Vechta,Osna-brückundStadezu.LändlicheKreisemiteinervergleichs-weisegeringenFörderintensitätfindensichmitAusnahmevon Freudenstadt verstärkt indenneuenBundesländernBrandenburg, Sachsen und Thüringen. Die beiden Bun-desländer,Mecklenburg-VorpommernundBrandenburg,die ausschließlich über ländliche Kreise verfügen, unter-scheiden sich insofern, als Mecklenburg-Vorpommerneine vergleichsweise hohe undwenig differenzierte För-derintensitätausweist,während inBrandenburgdieFör-derintensität sehr stark zwischenden Landkreisen streutundmit Entfernung zumAgglomerationszentrum BerlintendenzielldieFörderintensitätzunimmt.Die nach ländlichen Regionen differenzierten Auswer-

tungen(vgl.Tabelle4)unterstreichendenbereitsausKar-te1gewonnenenEindruck,dassdieAgrarförderunginderSumme aller vier berücksichtigten Maßnahmenbereicheder im ländlichenRaum lebendenBevölkerung verstärktzugutekommt.AbgesehenvonderAusgleichszulagenför-derunginbenachteiligtenGebietenunddenMaßnahmen

Tabelle4:

Jahresdurchschnittliche1)finanzielleStaatshilfenfürdenAgrarsektorinEurojeEinwohnerinländlichenundnichtländlichenKreisenundkreisfreienStädtenderneuenundaltenBundesländer

Regionen FinanzielleStaatshilfenfürdenAgrarsektorin€jeEinwohner

LändlicheKreise NichtländlicheKreise insgesamt

Kreistypen8+9 Kreistypen4+7 insgesamt

AlteBundesländer-Nord 399 315 348 79 118

AlteBundesländer-Süd 344 341 342 91 161

AlteBundesländerinsgesamt 358 331 344 85 141

NeueBundesländerinsgesamt 276 226 250 55 149

Deutschlandinsgesamt 328 293 310 80 142


ErläuterungdersiedlungsstrukturellenKreistypen:sieheTabelle2.


derSchwerpunkte3und4der2.SäulederGAP,beiwel-chenessicheinerseitsumeinegebietsspezifischeFörde-rung handelt und andererseits die Maßnahmen gezieltdemländlichenRaumzugeführtwerden,kommtesdurchdie auf die landwirtwirtschaftlich genutzte Fläche bzw.BetriebebezogenenAgrarfördermaßnahmensowiedurchdieimländlichenRaumgeringereEinwohnerdichtezuei-nerhöheren Förderintensität in ländlichgeprägtenRegi-onen.DaessichbeiderDarstellungderFörderintensitätumdieaufdieEinwohnerbezogeneFörderintensitäthan-delt, ist entsprechend dem Verbleib an regionalen Kon-sum- und Investitionsausgaben davon auszugehen, dassauchdieindiesenRäumenlebendenMenschenaußerhalbdesAgrarsektorsindirektvondenfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorsprofitieren.

4 Regionale Verteilung der Ausgaben für Maßnah-men der 2. Säule

Mitder2.SäulederGAPsollendieländlichenRegionenunter Berücksichtigung ihrer unterschiedlichen Entwick-lungspotenziale als Lebens- und Wirtschaftsräume er-haltenund entwickeltwerden.Dabei soll die Förderungzur Erreichunggleichwertiger Lebensverhältnisse inallenTeilenDeutschlandsmehr als bisher aufdie spezifischenregionalen Erfordernisse eingehen (BMELV, 2007b). Ge-mäßdieserZielsetzung richtet sichdiemit EU-,Bundes-und Landesmittel finanzierte Förderung der 2. Säule anländliche Regionen. Um die Ausrichtung der Politik zurEntwicklung ländlicherRäume inDeutschland insgesamtüberprüfen zu können, bedarf es einer für Deutschlandflächendeckenden und nach ländlichen und nicht länd-lichenLandkreisendifferenziertenSituationsbeschreibungderregionalenInanspruchnahmederFördermaßnahmen.


DurchdieaufBundesländerebenekonzipiertenFörderpro-grammezurEntwicklungLändlicherRäumeunddasaufderLandesebeneetablierteMonitoring-undBewertungs-verfahrenfehltebiszurlaufendenFörderperiode2007bis2013einevollständigeflächendeckendeÜbersichtderre-gionalenInanspruchnahmedieserMaßnahmenaufLand-kreisebene. FürdieBeurteilungerschwerendkamhinzu,dassauchfürdieMaßnahmenderGAK,welchedieBa-sisfürdieAgrarstrukturförderungunddieFörderungderländlichen Entwicklung bilden, nur die regionale Vertei-lungderMittelnachBundesländernvorliegt.Mit den bei der Bundesanstalt für Landwirtschaft und

Ernährung(BLE)gesammeltenFinanzdatenhatsichdieSi-tuationinzwischenverbessert.Nunmehristesmöglich,fürdieerstenJahrederaktuellenFörderperiodeeinregionalesVerteilungsbildderfinanziellenMittelfürdieMaßnahmender2.Säulezubeschreiben.Wennauchdieausschließlichmit nationalen Mitteln finanzierten sogenannten Artikel-89-MaßnahmenindemDatensatzfehlen,dieInanspruch-nahmeindenJahren2007und2008dasgeplanteNiveaunochnichtvollerreichthat(Tietz,2007)undeineRegiona-lisierungderMittelnachdenvierSchwerpunktachsenbzw.nachEinzelmaßnahmenmitdenBLE-Datennichtmöglichist,hatsichmitdenzentralgesammeltenFörderdatenderGradder Transparenz entscheidend verbessert.DurchdieverbesserteDatengrundlagedürfte es auch leichtermög-lichsein,dieAusrichtungderPolitikandenregionalenimVergleich zu den sektoralen Zielen zu überprüfen. NacheinerZuordnungderDatenaufLandkreisemitHilfeeinerSchlüsselbrücke (Röder, 2010) lässt sich flächendeckendfürDeutschlanddasregionaleVerteilungsbildder2.Säule-MaßnahmennachLandkreisenundkreisfreienStädtenge-nerieren.LediglichdurchdieVerbuchungderBLE-DatenamOrt des Zuwendungsempfängers und die Zuweisung vonZahlungen an zentrale Zuwendungsempfänger besteheneinige nicht zu eliminierende Einflussfaktoren, diemögli-cherweisezueinerVerzerrungführen(Grajewski,2011).ZurAbschätzungderrelativenBedeutungderAusgabenfür

Maßnahmender2.SäulederGAPandengesamtenfinan-ziellenStaatshilfendesAgrarsektorsbzw.andengesamtenraumwirksamenfinanziellenStaatshilfenwürdendieimJahr2008nochnichtinvollemUmfanginAnspruchgenommenenAusgabenzueinerUnterschätzungführen.QuantifizierungenaufderBasisderprojiziertenAusgabeneinschließlichderge-schätztenAusgabenfürArtikel-89-Maßnahmenzeigen,dassbei jährlich rund2Mrd.EuroanöffentlichenFinanzmittelnfürdieMaßnahmenzurFörderungderEntwicklungländlicherRäumederAnteilandengesamtenfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektor imDurchschnittDeutschlandsbei rund17%liegt.Gemessenandengesamtenregionalwirtschaft-lichbedeutendenFinanzhilfen(vgl.Tabelle1)liegtderAnteilbei2%.DiedurchschnittlicheFörderintensitätfürdieMaß-nahmender2.Säuleliegtbeirund24EurojeEinwohner.

verstädterter und


mit geringer und

hoher Dichte

Ländliche Kreise

Ausgaben 2. Säule(ohne Art. 89)in Euro je Einw.73 - 116

30 - 73

13 - 29

5 - 12

1 - 4

0



Karte2:

Regionale Verteilung der finanziellen Staatshilfen der 2. Säule derGAPohneArtikel-89-MaßnahmeninEurojeEinwohnerindenKrei-senundkreisfreienStädtenimJahr2008

ZurDarstellungderregionalenUnterschiedederAusga-benderMaßnahmender2.SäulederGAPwirdinKarte2aufdieDatenfürdasJahr2008zurückgegriffen.DahierinArtikel-89-MaßnahmenunberücksichtigtsindunddieIn-anspruchnahmenochnichtdasgeplanteNiveauerreichthat, liegendie insgesamt verausgabten Fördergelderbeirund 1,1 Mrd. Euro. Zur Messung der Förderintensitätwurde wie bereits bei den Gesamtagrarhilfen eine Nor-mierung der Mittel auf die Einwohner vorgenommen.Danach liegt die Pro-Kopf-Förderintensität bei knapp14Euro je Einwohner. Die Kartemacht deutliche regionaleUnterschiedeinderFörderintensitätinDeutschlandsicht-bar.RäumemiteinerhohenFörderintensitätsindderNor-den von Deutschland und dort insbesondere der RaumMecklenburg-Vorpommern,deräußersteSüdensowiedernordöstliche Teil Bayerns und Teile von Baden-Württem-bergundThüringen.KreisemiteinerunterhalbdesMedi-anwertesliegendenFörderungliegenüberwiegendindenaltenBundesländern.AlsNiedrigfördergebietehebensichdas bevölkerungsreiche Nordrhein-Westfalen, der SüdenNiedersachsens,derGroßraumumFrankfurt,dieRegionum Stuttgart und die Voralpenlandkreise in Bayern her-vor.WährendineinigenBundesländerndieUnterschiede

184

in der Förderintensität auf unterschiedlichem Niveaueher gering ausfallen (siehe Mecklenburg-Vorpommern,Rheinland-Pfalz)gibtesBundesländerwieBayern,Baden-WürttembergundNiedersachsen,wodieFörderintensitätstark variiert.Vonden10 Landkreisenmit derhöchstenFörderungliegenvierinzweideraltenBundesländer(Ba-yernundSchleswig-Holstein)undsechsindenneuenBun-desländern Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen-AnhaltundThüringen.KreisemitniedrigerFörderintensitätsindnebenBerlinausschließlichkreisfreieStädte.Insgesamt ist auch bei denMaßnahmen der 2. Säule

indenländlichenKreiseneinedeutlichhöherePro-Kopf-Förderintensitätzubeobachten,mit31EurojeEinwohnerliegtsieetwavier-bisfünfmalsohochwiedieFörderin-tensitätindennichtländlichenKreisen(vgl.Tabelle5).IndenaltenundneuenBundesländersowiedennördlichenundsüdlichenKreisenderaltenBundesländerliegtdieFör-derintensitätindenländlichenKreiseni.e.S.(Kreistypen8+9)zwischensechsund10EurojeEinwohnerhöheralsindenländlichenKreisenderTypen4+7.IndeneinzelnenBundesländernsinddieFörderunterschiedeinnerhalbderländlichen sowie der nicht ländlichen Kreise sehr unter-schiedlich.BeispielsweisestreutindenländlichenKreisenSchleswig-HolsteinsdieFörderintensitätzwischenOsthol-steinmit12EurojeEinwohnerundNordfrieslandmit116Euro jeEinwohner, inNiedersachsen liegtdieMinimum-Maximum-StreuungzwischensechsEurojeEinwohnerimLandkreisCelleund64inLüchow-Dannenberg,inBayernzwischenachtEuro jeEinwohner inMühldorfund80 inOberallgäu und in Brandenburg liegt die Differenz zwi-schenniedrigstemundhöchstemWertzwischenneuninBarnimund51EurojeEinwohnerinPrignitz.Nichtweni-gerstarkausgeprägtistdieStreuungderFörderintensitätin den nicht ländlichen Kreisen einzelner Bundesländer.

LändermitdengrößtenUnterschieden inderFörderungländlicher sowienicht ländlicher Landkreise sindBayern,Schleswig-HolsteinundNiedersachsen.Obwohleinüber-wiegender Teil der 2. Säule-Zahlungenflächen- undbe-triebsbezogenverteiltwird,kommtesdurchdieregionaleVerteilung,insbesonderederMittelfürdieFörderschwer-punkte 3 und 4 sowie durch den Einfluss der Bevölke-rungsdichtezueinerdeutlichhöherenZuweisungvonMit-telnanländlicheRäumeunddamitzuregionalinduziertenEinkommenseffektenfürdieEinwohnerinländlichenRäu-men.DieimVergleichzurregionalenVerteilungssituationallerAgrarförderausgaben(Karte1)ineinigenBundeslän-dernnichtganzsoerwartungsgemäßeÜbereinstimmungzwischenhoherFörderintensitätundländlichenKreistypenundniedriger Förderintensität undnicht ländlichenRäu-menmagzunächstbeieinerMaßnahme,diedenNamen„Entwicklung ländlicher Räume“ trägt, überraschen. Esistjedochzubedenken,dassdieMaßnahmenimFörder-schwerpunkt1„VerbesserungderWettbewerbsfähigkeit“und im Schwerpunkt 2 „Verbesserung der Umwelt undderLandwirtschaft“imGegensatzzuSchwerpunkt3„Le-bensqualitätimländlichenRaumundDiversifizierungderländlichen Wirtschaft“ auch keine expliziten regionalenZieleverfolgen.Ferneristgrundsätzlichdaraufhinzuwei-sen,dassdieErgebnissederregionalenVerteilungder2.Säule-Maßnahmen nach Landkreisen nur die nach demOrtderZuwendungsempfängerverteiltenMittelimSinnederformalenregionalen Inzidenzbeschreiben.Obdiefi-nanziellen Staatshilfen für dieMaßnahmender 2. Säuleauch innerhalbderErstzuwenderregionkonsumiertoderinvestiert werden oder es durch Import-Export-Verflech-tungen zu Ausstrahlungseffekten in andere Regionenkommt,wirdbeider regionalen formalen Inzidenznichtermittelt.HierfürwäreeineeffektiveregionaleInzidenza-nalysedurchzuführen(vgl.Färber,2007).

Tabelle5:

FinanziellenStaatshilfender2.SäulederGAPohneArtikel-89-MaßnahmeninEurojeEinwohnerinländlichenundnichtländlichenKreisenundkreisfreienStädtenderaltenundneuenBundesländerimJahr2008

Regionen Ausgaben2.Säulein€jeEinwohner

LändlicheKreise NichtländlicheKreise insgesamt

Kreistypen8+9 Kreistypen4+7 insgesamt

AlteBundesländer-Nord 32 22 26 6 9

AlteBundesländer-Süd 35 29 32 8 15

AlteBundesländerinsgesamt 34 26 30 7 12

NeueBundesländerinsgesamt 37 28 32 7 19

Deutschlandinsgesamt 35 27 31 7 13




5 Bedeutung der einzelnen finanziellen Staatshilfen des Agrarsektors in den ländlichen und nicht länd-lichen Regionen

DurchwelchedervierMaßnahmenbereichederfinan-ziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektoreinstärkereroderweniger starker Mittelfluss in ländliche Räume erfolgt,zeigtTabelle6.DanachsinddeutlicheUnterschiedezwi-schendenaltenundneuenBundesländernzubeobach-ten. In den ländlichen und nicht ländlichen Kreisen derneuenBundesländerkommtdenAusgabender1.SäulederGAPmiteinemAnteilvonrund2/3diegrößtefinanzi-elleBedeutungbei.DieAusgabenfürdieAgrardieselver-billigunghaben inallenKreistypender altenundneuenBundesländermitrund3%nureinegeringeBedeutung.AufdiegesamtenBundeszuschüssedesagrarsozialenSi-cherungssystems entfallen in den alten Bundesländernrund40%derfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektors.IndensüdlichenländlichenKreisenderaltenBundesländerliegtderAnteilmit43%rund11%-PunktehöheralsindenländlichenKreisendesNordens.ZwischenländlichenKreisen insgesamt und den nicht ländlichen Kreisen be-stehtindenaltenBundesländernnureinsehrgeringerUn-terschiedimAnteildereinzelnenfinanziellenStaatshilfen.AndersindenneuenBundesländern,dortliegtderAnteilder Bundeszuschüsse für das agrarsoziale Sicherungssy-stem inden ländlichenKreisenmit8% imVergleichzu

10%indennichtländlichenKreisenniedriger.Insgesamthaben die Bundeszuschüsse für das agrarsoziale Siche-rungssystemindenneuenBundesländernsystembedingtdurchunterschiedlichhoheEntlastungsratenbeidenland-wirtschaftlichenBerufsgenossenschafteneinegeringeBe-deutung.DeutlicheregionaleUnterschiedebestehenbeimAnteilderstaatlichenAusgabenfürdieMaßnahmender2.SäulederGAP. IndenneuenBundesländernentfallenvondengesamtenfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrar-sektor rund¼aufdieMaßnahmender2.Säule. IndennichtländlichenKreisenliegtentgegendenErwartungen,derAnteil2%-Punktehöher.IndenaltenBundesländernstellt sichdieSituationsodar,dasserwartungsgemäß inden ländlichen Kreisen der Anteil der Maßnahmen der2. Säule höher liegt als in den nicht ländlichenKreisen.Dabei besteht ein deutlicher Unterschied zwischen dennördlichenund südlichenBundesländern. ImSüdenent-fallenaufdieMaßnahmender2.Säulemit17%knapp4%-PunktemehrAusgabenals indennördlichenBun-desländern.DiegrößtenUnterschiedezwischenNordundSüd indenaltenBundesländern sindbeidenAusgabender1.SäulederGAPbzw.denBundeszuschüssenfürdasagrarsozialeSicherungssystemzubeobachten.UmdieBedeutungderAusgabender2.SäulealsPolitik

fürdenländlichenRaumhervorzuheben,wirdinKarte3derAnteilderMittelfürdieMaßnahmender2.SäuleandengesamtenfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorsin

Tabelle6:

Verteilungder jahresdurchschnittlichen1)finanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektornachMaßnahmeninden ländlichenundnicht ländlichenKreisenundkreisfreienStädtenderaltenundneuenBundesländerin%

Regionen Anteilin%

1.Säule 2.Säule Agrardieselverbilligung Agrarsozialpolitik

AlteBundesländer

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9)insgesamt 42 16 3 39

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9)Nord 52 13 3 32

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9)Süd 37 17 2 43

NichtländlicheKreise 43 14 3 40

NeueBundesländer

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9) 67 22 3 8


Deutschland

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9) 50 18 3 30




Quelle:EigenenBerechnungen.

186

seinerregionalenDifferenziertheitdargestellt.ImVergleichzurregionalenVerteilungderMaßnahmender2.SäulejeEinwohner(vgl.Karte2)zeigensichbeiderBedeutungderMaßnahmen der 2. Säule an den gesamten finanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorwenigerregionalausge-prägteVerteilungsunterschiedezwischendenneuenundaltenBundesländernsowiezwischenBayernundSchles-wig-HolsteinzumRestderaltenBundesländer.DieBedeutungdergesamtenfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorindenländlichenKreisenwirdbesondersdanndeutlich,wennmandenFinanzanteilmitdemAnteilderjeweiligenEinwohnerbzw.derFlächevergleicht(vgl.Tabelle7).Aufdiegesamten ländlichenKreiseder altenBundesländer(Kreistypen4+7+8+9)entfallenrund17%der Einwohner Deutschlands und rund 34 % des Ge-samtflächeDeutschlands.VondengesamtenfinanziellenStaatshilfen desAgrarsektors erhalten sie jedoch 41%.DieserklärtdievergleichsweisehohenFörderintensitäteninKarte1.IndenneuenBundesländernentfallenaufdieländlichenKreise10%derEinwohnerDeutschlands,aber18%derfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektors.DerVergleichdesAnteils der EinwohnermitdemAnteil derfinanziellen Staatshilfen in den nicht ländlichen KreisenderaltensowiederneuenBundesländermachtdeutlich,dassdienichtländlichenKreiseundkreisfreienStädteun-terproportional zudenEinwohnern vondenfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorprofitieren.

Anteil 2. Säule anAgrarfinanzhilfeninsg. in %

66,9 - 95,8

22,7 - 66,8

16,1 - 22,6

10,0 - 16,0

6,0 - 9,9

0,3 - 5,9

verstädterter und


mit geringer und

hoher Dichte

Ländliche Kreise

1)vgl.Fußnote5



Karte3:

AnteilderöffentlichenAusgabenfürMaßnahmender2.SäulederGAPandengesamtenfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektors1)(1.und2.SäulederGAP,AgrardieselverbilligungundBundeszuschüssedesagrarsozialenSicherungssystems)indenKreisenundkreisfreienStädten

Tabelle7:

VerteilungderfinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektor,derEinwohnerundderFlächenachländlichenundnichtländ-lichenRegionenderaltenundneuenBundesländerin%

Regionen %-Verteilungder...

finanzielleStaatshilfen Einwohner Fläche

AlteBundesländer

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9)insgesamt 41 17 34

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9)Nord 14 6 12

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9)Süd 28 12 23

NichtländlicheKreise 37 62 35

NeueBundesländer

LändlicheKreise(Kreistypen4+7+8+9) 18 10 25

NichtländlicheKreise 4 11 5

Deutschland 100 100 100


Quelle:EigenenBerechnungen.


6 Resümee

DiefinanziellenStaatshilfenfürdenAgrarsektorstellensich inweitenBereichenalseineFörderungdar,diedenländlichenRäumenbzw.inTeilendendortlebendenMen-schen zugutekommt. Ursächlich dafür ist die für großeBereichederAgrarfördermaßnahmenerfolgteVerteilungderfinanziellenStaatshilfennachderFlächeunddenBe-triebensowieder teils regionalgezielteEinsatzmancherAgrarfördermaßnahmen, welche bei einer BetrachtungderaufdieEinwohnerbezogenenfinanziellenStaatshilfendesAgrarsektorsdasregionaleVerteilungsbildbestimmen.Für eine regionalwirtschaftliche Bewertung der finanzi-ellen StaatshilfendesAgrarsektors sinddie Erkenntnisseder deskriptivenAnalyse jedochnochnicht hinreichend.EsfehlendievondenAgrarausgabenausgehendeneffek-tiven regionalenWirkungen. Immer ist auch zu berück-sichtigen,dassFinanzhilfenvondenWirtschaftssubjektenzuvorzuerwirtschaftensindunddasshiermitmeisteineUmverteilung zulasten der wirtschaftlich erfolgreichenRegioneneinhergeht.Fragen,waskommt inderRegionanundwasverbleibt inderRegion,wiewirkensichdieUmverteilungenindenanderenRegionenausundkommtes zu einer gesamtwirtschaftlichenMehrung vonWohl-stand, bleiben daher ein zentraler regionalwissenschaft-licher Forschungsgegenstand. Der Berücksichtigung derAgrarfördermaßnahmen ist aufgrund ihrer regional-undraumwirtschaftlichen Bedeutung und ihrer relativen Be-deutung zu den anderen raumwirksamen Maßnahmenin regionalwirtschaftlichen FragestellungenundUntersu-chungeneinvermehrtesGewichtzugeben.Dieregional-wirtschaftlicheBedeutungderAgrarpolitik ausschließlicham geringen gesamtwirtschaftlichen Beschäftigtenanteilund/oder Wertschöpfungsanteil der Landwirtschaft zumessen ist jedoch zu kurz gegriffen und vernachlässigtnebendenEinkommenseffektenderAgrarförderungdieVerflechtungdesoriginärenAgrarsektorsmitdenvor-undnachgelagerten Wirtschaftsbereichen und berücksichtigtnicht hinreichend die durch denAgrarsektor erbrachtengesellschaftlichenLeistungen.

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188

G. Rahmann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 3 2011 (61)189-208 189

Biodiversity and Organic farming: What do we know?

GeroldRahmann*1

*1 JohannHeinrichvonThünen Institute (vTI), FederalResearch Institute forRuralAreas,ForestryandFisheries,InstituteofOrganicFarming,Trenthorst32,23847Westerau,Germany,[email protected]

Abstract

Thenumberofstudiesonorganicfarmingandbiodiver-sityincreasedsignificantlywithinthelastyears.Meanwhileorganicfarminghasbeenrecognisedasafieldwithscientificrelevance.About19,000publicationswere found in theWebofScience(www.isiknowledge.com)usingEndnote®softwarewiththewording“organicfarming”,andoutofthese about 1,200werepublishedbyGerman scientists(6%).Intotal766publicationsofthesepaperscontainedalsotheword“biodiversity”(3.5%).Halfofthemwerepublished during the last five years, and aremostly au-thoredbyEuropeans.Ameta-dataanalysisofthese766scientificpapershasbeencarriedouttoanswertheques-tionwhetherorganic farminghasanadvantageforbio-diversityincomparisontoconventionalfarmingsystems.327outof396relevantresultsfoundahigherdegree

ofbiodiversityinorganicfarmingwhencomparedtocon-ventionalfarming.In56papers(14%)nodifferencewasverified, and in 13 contributions (3%) organic farmingyieldedlessbiodiversity(7ofthemforsoilinvertebrates).Thusitmaybeconcludedthatorganicfarmingproduces

morebiodiversity.Researchgapsstillexist for theunder-standingoffunctionalbiodiversityandecosystemimpactwhichcomprisesoilbiota,landscape(ecosystemandhabi-tat)andgeneticbiodiversityonagriculturallandinnaturalhabitats. Inaddition,moreinformationisrequiredaboutbiodiversityoffarmingsystemsinnon-Europeanregions,particularlyinthetropicsandsub-tropics.

Keywords: Agri-environmental schemes, organic farming, biodiversity, integration, long-term field studies, segrega-tion

Zusammenfassung:

Biodiversität und Ökologischer Landbau – Was wis-sen wir?

IndenletztenJahrensindeineVielzahlvonneuenStu-dienzumÖkologischenLandbauundBiodiversitätveröf-fentlichtworden.DerÖkologische Landbau hat alswis-senschaftlichesObjektanBedeutunggewonnen.Imwebof science (www.isiknowledge.com) wurden mit demQuellenrechercheprogramm Endnote® unter dem Stich-wort “organic farming” 19.000 Quellen gefunden, da-von1.200 (6%)ausDeutschland.MitderergänzendenEinschränkung“biodiversity”warenes immernoch766Quellen(3,5%),wovondieHälfteerstindenletztenfünfJahrenveröffentlichtwurde,vorwiegendausEuropa.Inei-nerMetaanalysewurdendiese766QuellenaufihreAus-sagenbezüglichderBedeutungdesÖkologischenLand-bausfürdieBiodiversitätuntersucht.Eskonnten396Bewertungenverwendetwarden.327

(83%) der Bewertungen stellten fest, dass der Ökolo-gischeLandbaumehrBiodiversitätaufweisstalsderkon-ventionelleLandbau.Weitere56(14%)derBewertungenwarenindifferentundnur13(3%;davon7alleineimBe-reichdesBodenlebens)stelltenfest,dassdieBiodiversitätimÖkologischenLandbauniedrigeralsimkonventionellenLandbauist.Zusammenfassend kann aus dieser Metaanalyse ge-

schlossenwerden,dassderÖkologischeLandbauförder-lich für die Biodiversität ist. DiewissenschaftlicheArbeitsolltesichverstärktumdieLückendesWissenszurfunk-tionellen Biodiversität und landwirtschaftliche Systemekümmern. Das Bodenleben, die Landschaft (Ökosystem,Habitate)sowiediegenetischeagro-undnatürlicheBiodi-versitätsinddabeihervorzuheben.AuchfehltesanWis-senüberdieWirkungdesÖkolandbausaufdieBiodiver-sitättropischerodersub-tropischerAgrozonen(vorallemaußerhalbvonEuropa).

Schlüsselworte: Agrarumweltmaßnahmen, Ökologischer Landbau, Biodiversität, Integration, Langzeit Feldstudien, Segregation

190

1 Introduction

Biodiversity isoneof themost important resourcesonearth,andhumanactivitiesendangerthetotalnumberofspecies.Largenumbersarealreadyextinctorclosetobe-ingerased.AttheRio-conference1992,theUnitedNationsagreedtoreducebiodiversity lossestozero in2010.Thegoalshavenotbeenreached.Farming(intensificationandlandusechange)aremainreasonsforbiodiversitylosses,butagriculturecanalsoprotectandenhancebiodiversity.Several strategies havebeendeveloped to produce foodandprotectbiodiversity.Organicfarmingisconsideredanenvironmentally-friendlyformoffoodproductionandre-ceivesagri-environmentalpayments for theprotectionofbiodiversity.Butdoesorganicfarmingliveuptothisexpec-tation?Alotofscientificeffortshavebeenmadetoanswerthisquestion.Thepresentedmeta-dataanalysiswasmadetogiveanup-to-dateevaluationofthestateoftheart.

2 The background

Biodiversityisdefinedasthevariabilityamonglivingor-ganisms from all sources including, inter alia, terrestrial,marine,andotheraquaticecosystems,andtheecologicalcomplexesofwhich they arepart; this includesdiversitywithinspecies,betweenspeciesandofecosystems(Refer-ence).Thisbiodiversity isthreatenedbyhumanactivities.Landusechanges,degradation,pollution,climatechange,anddesertificationandlastbutnot leasthumanpopula-tiongrowthenforcedthelossofbiodiversitybyfactor100to1,000whencomparedtonaturalextinction. In1992,the United Nations agreed to rescue the world’s biodi-versity.TheConventionofBiologicalDiversity (CBD:192countriesandtheEuropeanUnion)isoneofthethreeRioconventions. “The target agreedby theworld’sGovern-mentsin2002[Rio+10summitinJohannesburg;GR],“to achieve by 2010 a significant reduction of the current rate of biodiversity loss at the global, regional and national level as a contribution to poverty alleviation and to the benefit of all life on Earth”, hasnot beenmet. This disappoint-ingconclusionistheintroductionofthe“GlobalBiodiver-sityoutlook3oftheUnitedNationsin2010”,theyearofbiodiversity.Thisfatalsituationneedstobefacedthoughmorethan170countries(87%ofthePartiestotheCon-vention,includingGermanyandtheEuropeanUnion)im-plementednationalbiodiversitystrategiesandactionplans(ConventionofBiologicalDiversity(CBD),2010).It is a fact that theworld’sbiodiversity is still decreas-

ing.TheglobalLivingPlanetIndex(LPI)1

1 TheLivingPlanetIndextracksnearly4,000populationsof241fish,83am-TheLivingPlanetIndextracksnearly4,000populationsof241fish,83am-phibian,40reptile,811birdand302mammalspecies(WWF,2010).

(WWF,2010)has

declinedbymorethan30%since1970.WhiletheTropi-calLPIdeclinedbyalmost60%,theTemperateLPI[includ-LPIdeclinedbyalmost60%,theTemperateLPI[includ-ingGermany] increasedby15%.Obviously, the effortstoprotectenvironmentandnatureintemperateclimates(mainlydeveloped countriesof thewesternworld) havebeen successful after substantial declines in the past.About1.75million species aredescribedworldwidebuttheyareprobablyonlyasmallshareofthetruetotalnum-ber(estimatesprovideanumberofupto13millionspe-cies;CBD,2010).InGermany,48,000animalspeciesaredescribed(Anon-

ymous,2011a),and3,600differentplantscanbefoundofwhich2,800areindigenous(BundesamtfürNaturschutz(BfN) ,2007). These figures include 77 tree species; 111shrubs;33,305insects;4,000bacteria(estimationsare1million bacteria species exist); 703 vertebrateswith 100mammals;256birdspecies;14reptiles,and21amphib-ians.Mostof the3001higherplant andanimal speciesareendangeredbecauseoflandusechangesandlanduseintensification (Rahmann, 2000). Among the Europeancountries, losses in biodiversity are highest in Germany.About28%of theflora speciesandevenmoreanimalspecies(44%ofthebirds,51%ofthemammals,61%of ants, and 52% of bees) are extinct or endangered(Anonymous,2011b;BfN,2008).Agro-biodiversityisanimportantpartoftheworldbio-

diversity. From the 250,000 worldwide described plantspecies, about 30,000 are edible, and about 7,000 arecurrentlyused for consumption.Notmore than30 spe-ciescomprisemorethan95%ofthefoodcomposition.Anditisonlythreespecies(rice,wheat,corn)whichsupplymorethan50%oftoday’shumanfood(BundesanstaltfürLandwirtschaftundErnährung(BLE-BEKO),2008).About75% of the genetic diversity of cultivated plants is al-readyextinct(geneticerosion).Particularlyfruitsandveg-etablesspeciesandvarietiesareendangered(Anonymous,2011c).Cropproductiondominatesthelanduseofmanycountriesoftheworld.InGermanymorethan50%ofthelandsurfaceisusedforagriculture.Onlyasmallnumberofdifferentcropspeciesareplanted:Atotalof27%ofthearablelandisusedforwheat,17%forbarley,15%forcorn,12%foroilseedrape,4%forryesothatonlyaquarterof the land is cultivatedwithanyotherplant.Counterproductiveintermsofbiodiversityisthatcropsareregularlycultivatedinmonoculture.Theuseofpesticidescausesachangeofthehabitatandreduce/eradicatewildplantsandwildanimalbiodiversityonaregionalscale.Asimilartrendcanbeobservedinpens.Morethan25

animalspeciesaredomesticatedbutonly11ofthemareof economic relevance. Human selection has created alargenumberofdifferentbreeds.Many livestockbreedsareendangered,especiallysheepandgoatbreeds(Sam-braus, 1999; www.g-e-h.de).The FAO registered more


than7,600differentbreedsworldwide(FAO,2007),andmorethan1,500ofthemareendangered.The protection and backing of biodiversity is one of

themainchallengesoffarming.Evenbeforepublic lawsenforced protection ofwild plants and animals, organicfarminghaddeclaredtheaimtoprotecttheenvironmentandbiodiversity in thefirstversionofprinciples (IFOAM,1980;www.ifoam.org).Oneofthefourprinciplesoforganicfarmingisdefined

by the International Federation of Organic AgriculturalMovement (IFOAM, 2007): “The Principle of Ecology: Organic Agriculture should be based on living ecological systems and cycles, work with them, emulate them and help sustain them. […] Organic agriculture should attain ecological balance through the design of farming systems, establishment of habitats and maintenance of genetic and agricultural diversity. Those who produce, process, trade, or consume organic products should protect and benefit the common environment including landscapes, climate, habitats, biodiversity, air and water.”ThepreambleoftheEUregulation834/2007confirms

the IFOAM principle: “Organic production is an overallsystem of farmmanagement and food production thatcombinesbestenvironmentalpractices,ahighlevelofbio-diversity,thepreservationofnaturalresources,theappli-cationofhighanimalwelfarestandardsandaproductionmethodinlinewiththepreferenceofcertainconsumersforproductsproducedusingnaturalsubstancesandpro-cesses.”InArticle3(Objectivesandprinciplesfororganicproduction)isfixedthat“Organicproductionshallpursuethefollowinggeneralobjectives:(a)establishasustainablemanagementsystemforagriculture that: (i) respectsna-ture’ssystemsandcyclesandsustainsandenhances thehealthofsoil,water,plantsandanimalsandthebalancebetweenthem;(ii)contributestoahighlevelofbiologicaldiversity;” This includes soil and aquatic biodiversity (ar-ticle5 (a) (n)aswellasfarmcropand livestockdiversity(889/2008introduction(8)).Incontrasttothesegregationstrategyofconventional

farming (production or protection), biodiversity is an in-tegral component of organic farming (production andprotection) (Rahmann et al 2006; Schnug et al., 2008).Thereforewildplants, livestockandagriculturalbiodiver-sityarefoundasco-productsofthefarmingactivity.Theuseofherbicides(butalsootherpesticides) isprohibitedwhichprotectsthenaturalfloraandfauna.Onlymanual,mechanical and heat measures are permitted for weedcontrol.Wildfaunasuchasinsects,snails,beetles,andspi-derscanbecontrolledthroughbiotechnologicalmeasures(traps, lime, etc.) and natural insecticides (Annex II of889/2008/EU)(Kühneetal.,2006).Organicfarming isbasedonnormswhichare inforce

worldwide(IFOAM,2005).Organicproductionisexpand-

ingcontinuouslyandispracticedinmorethan160coun-tries(ofatotalof195countries;intheyear2000only86countriesweredocumentedwithorganicproduction). In2007,morethan1,800,000farms(677,000organicfarmsonlyinIndia)manageabout38millionhectaresfarmlandorganicallywith certification (0.9%of total agriculturalfarmland;plus42millionhectarewildcollectionarea).2/3oftheworld’sorganicfarmlandisgrassland(Willeretal.,2011).Europe was and is the most driving continent in the

developmentandestablishmentoforganicfarming.Onequarter of the world’s organic farm land is in Europe(200,000farms,7.8millionhectares,1.9%shareoftotalfarmland). IntheEuropeanUnion(EU27)about180,000farmsmanage7.2millionhectareslandorganically(4%ofthetotalfarmland;2007)andgenerateproduceworth16.8 billion Euros (2008).With 5.9 billion Euros (2010),Germanyhasthebiggestorganicmarket inEurope.Themarket share of organic products in the German foodmarket is about 3%, about half of the Danishmarketsharewith6.7%,andAustriawith5.7%.Theworldor-ganic purchases are 6 Euro per capita and year (2009).IntheUSA,about50Euroc-1yr-1werespentin2008percapita.With26Euroc-1yr-1theorganicpurchasesarelessin the EU27. Danish citizens purchase about 132 Euroc-1yr-1,whileGermanyisinthemiddlefieldwithabout71Euroc-1yr-1(AMI,2010).94%oftheGermanconsumersbuyorganicfoodbutonly3%ofallGermanconsumersarerelevantfor39%ofallorganicsales.Theseintensivebuyersspendabout730Europeryearandhouseholdonorganicfoodproducts.Thisis39%oftotalfoodpurchaseofthesehouseholds(BÖLW,2011).TheSecondNationalNutritionStudyofGermany(MRI,2008)foundthatorgan-icfrequentconsumershaveahealthierlifestylecomparedwithnon-organicconsumers.CurrentlytheGermanfarmersdeliverabout50%ofthe

organicproductsfortheGermanmarket,theotherhalfisimported,mainlyfromotherEUcountries(BÖLW,2011).Thefarmersgetabout20%ofthemarketsales.Thatmeans,that80%ofthevalueoforganicproducts(finalconsumerspending)isearnedintransport,processingandtrade.Thisiscomparabletoconventionalfamers(AMI,2010).The implementation of official standards and regula-

tionsintheEUin1992(2092/91/EEC,834/2007/ECandrelated regulations; http://ec.europa.eu/agriculture/or-ganic/home_en)andthepoliticalsupport–Europeanac-tionplanfororganicfoodandfarming(since2004)andnationalprogrammesliketheGermanBundespropgrammÖkologischer Landbau (www.bundesprogramm-oeko-landbau.de)withmore than 75million Euro R&D fundsince2002–wereandare themaindriving forces.TheGerman speaking countries (DE, CH, AT) comprise themostrelevantorganicfarmingresearchintheworld.

192

Attheendof2010,morethan21,000Germanfarms(5.6%oftotalGermanfarms)managedmorethanonemillionhectaresfarmlandorganically(5,6%oftotalfarm-land)(BMELV,2011).About50%oftheGermanorganicfarmlandisgrassland,whiletotalfarmlandcomprisesonly30%inGermany.Grasslandisimportantforbiodiversityandhasseverelydecreasedinthelastdecades(SoussanaandDuru,2007),particularlyinthelastyearsinGermanyinareasofbiomassencroachment.Thequestionis:Doesorganicfarmingfulfilthepromisetoprotectthebiodiversi-tybetterthannon-organic(conventional)farming?Ame-ta-dataanalysiswasperformedtoanswerthisquestion.

3 Material and methods

The term “biodiversity” has many facets: It is com-monlyinterpretedasspeciesrichness,onlyoccasionallyasthe richness of varieties, cultivars or genetic expressions(e.g.micro-organisms) (Buchs,2003;Buchsetal.,2003;KasperczykandKnickel,2006).Notallpapersgaveclearanswersonhowtomeasurebiodiversity.Classicalecologyindexeswereusedtodeterminerichness(S),butbiodiver-

sity(H’)anddominance(D)weresometimesmissinginthestudies(Crowderetal.,2010).Theimpactofalpha(with-(Crowderetal.,2010).Theimpactofalpha(with-.Theimpactofalpha(with-in-fieldlevel),beta(between-fieldlevel)andgammadiver-sity(landscape-level)isanimportantcriterion(Rundlofetal.,2008).Here, it isnecessarytoevaluateandcomparecultivationintensities,landscapes,micro-climateandagro-environmentstorespectthesensitivityofthebiodiversityasanindicatorofmanagement.Themeta-dataanalysiswasperformedonthebasisof

scientific publications listed in theWeb of Science and‘grey literature’ inMarch2011.ThescientificpapersareidentifiedthroughaonlinedatabasecheckintheWebofScience(www.isiknowledge.com),usingEndnote®asthesearchandcitation software, theonlinepublicationandprojectdatabaseorganiceprints(http://orgprints.org)andgreyliteratureingoogle(www.google.com),allunderthesearchwords“organicfarming,”“biodiversity”,“[year]”and“[country]”inMarch2011(Table1).Inaddition,theproceedingsofthemainscientificconferencesoftheor-ganicsectorinGermanspeakingcountrieshavebeenas-sessedasthesepapersarenotlistedinISI.

Table1:

Resultsofthewebsearch“Organicfarming”,“biodiversity”,“[year]”,“[country]”

Results Web of Science(Endnote®searchMarch2011)

Organic eprints(March2011)

Google(x1.000)

“biodiversity” 97,215 n.a. 16,700

“Organicfarming” 19.158 10.876** 8.860

“Organicfarming”,“Germany”: 1.276 2.923** 7.740

“Organicfarming”,“biodiversity”: 766 96*** 3.390

-Yearofpublication:

<1991 0 0 142

1991–1995 17 1 145

1996–2000 78 3 142

2001–2005 250 37 530

2006–2011 421 55 2.010

-selectedcountries,continents:

Germany 44 35 672

EuropeanUnion 287* 83 1.978

USA,Canada 38+14 3+0 497

India 31 3 161

China 10 1 155

Australia,NewZealand 10+6 0 188

Africa 15 1 166

Countrynotspecified 311 5 n.a.

*EU27includingGermany**Includingprojectsandinstitutionsasdatasetbesidepublication***Onlypublications


4 Results

4.1 The search results

Inthelastyearsthenumberofstudiesonorganicfarm-ingandbiodiversity increased significantly (Table1).De-1).De-).De-spitetherelativelynewseriousrecognitionoftheorganicsystem as a field of scientific relevance in the scientificworld,about19,000publicationswerefoundintheWebof Science (www.isiknowledge.com) under the word of“organicfarming”.Outofthesepapers1,200werefromGermany (6%). 766 publications were foundwith thesecondsearchword“biodiversity”(3.5%);halfofthemwerepublishedinthelastfiveyearsbyEuropeanresearch-ers.Thisdatasetincludespapersofthemaininternationalorganicfarmingconferences.IncontrasttoISIlisteddatabanksintheWebofScience

itisusuallyhardtofindgreyliterature.Thesepapersmaywellmeetscientificstandardsbutmissascientificplatformfor publication (e. g. diploma thesis, reports). The databankhttp://orgprints.orgwasestablishedin2001bytheDanishDARCOF(todayICROFS)andjointbyFiBLandBÖLtogivegreyorganicfarmingpapersaweb-basedsource.All international and European organic conferences usethe web platform for submission of papers (Table 2).Nowadaysthisorganicfarmingdatabankhasmorethan10,000 entries. The majority of papers is from Europe,withaboutonethirdfromGermany.Atotalof1,154sub-missions dealwith environmental aspects, but only 526publicationsfocusonthesubject“biodiversityandecosys-tem service.” 96publications concentrate exclusively on

Table2:

Proceedingsofthescientificconferencesoforganicfarminginthelast10years,publishedunderhttp://orgprints.org

SelectedscientificOrganicFarmingconferences Place Year Paperstotal

PapersBiodiversity

13stInternationalIFOAMScientificconference Basel,CH 2000 500 19

6.WissenschaftstagungÖkologischerLandbau1 Freising,DE 2001 116 10

14thIFOAMOrganicWorldCongress Victoria,CA 2002 294 13

7.WissenschaftstagungÖkologischerLandbau1 Wien,AT 2003 214 7

1stISOFARconference1 Adelaide,AU 2005 141 5

8.WissenschaftstagungÖkologischerLandbau1 Kassel,DE 2005 215 6

JointOrganicConference Odense,DK 2006 275 1

9.WissenschaftstagungÖkologischerLandbau1 Hohenheim,DE 2007 245 19

2ndISOFARconference Modena,IT 2008 385 15

10.WissenschaftstagungÖkologischerLandbau1 Zürich,CH 2009 287 10

11.WissenschaftstagungÖkologischerLandbau1 Gießen,DE 2011 209 6

Total 2,881 111

1ThepapersofthebiannualGermanspeakingorganicfarmingconferencesarenotfoundwithEndnote®inwebofscience(ISI).Thepapersoftheseconferenceshavebeenassessedadditio-nallybecauseoftheirrelevanceonaglobalscale.

biodiversity(1%).Themainactivitiesoforganicfarmingresearchareinthefieldofdevelopmentoforganicfarm-ing,whilelessattentionhasbeenpaidtoenhancingandstrengtheningsustainability(10%).Onereasonistopicoftheorganicfarmingconference.TheGoogle search brought toomany results without

relevance to this study. This source was not consideredforfurtheranalysis.However,itgivesanimpressionabouttheimportanceofthistopicintheweb.Theproceedingsof themost important scientific conferences of organicfarmingprovedtobethebestsourcetogetanoverviewofmainresearchtopicsandtherelevanceofbiodiversityin scientific studies.At themomentbiodiversity is still aminor topicasonly105papersdedicated their researchtothusfieldofresearch(Table1).Thisequals4%ofallpapers.

4.2 Meta-analysis of ISI listed papers

The meta-data analysis tried to answer the question,whetherorganic farmingbenefitsbiodiversity. From766studiesfoundwithEndnote®inWebofScienceusingthekey words “organic farming” and “biodiversity,” nearlyhalfofthereferences(343)couldbeusedfortheassess-ment,423hadtoberejected(Table3).Becausesomestud-ieshaveassessedmorethanonespecies,multipleanswersweregiven.Thussomestudiesarecitedmorethanonce(totalcitations=396).Notallstudiesmadeclearcompari-sonsbetweenorganicandconventionalfarmingsystems(Pimenteletal.,2005;Pimpinietal.,2005).Nevertheless,themeta-dataanalysiscomestotheunequivocalconclu-

194

sionthatbiodiversityishigherinorganicfarmingthaninconventionalfarming.327citationsbackedthisresult,56werenotclearandonly13suggestedthatbiodiversitywaslowerunderorganicfarmingmanagement(Table3).

Table3:

Impactoforganicfarming1onbiodiversityincomparisontoconventi-onalfarming(no.ofcitationsinISIlistedpublications2)

Subject Morebiodiversity

Unclear,indifferent

Lessbiodiversity

Landscape 28 5 0

Floraonarableland 61 3 0

Floraongrassland 20 5 0

Floraperenniallanduse3 12 1 2

Invertebrates 77 12 7

Vertebrates 26 5 0

Bacteria,yeast,pests 6 2 1

Soilbiota 38 15 0

Agro-biodiversity 28 2 0

Biodiversityingeneral 31 6 3

Total 327 56 13

1Thisincludesorganicfarming,wildplantcollection,traditionalfarmingunderorganicstandards(withoutcertification).2Multiplecitationsof343usedpapersarepossibleduetodifferentconclusionsfordifferentspecies.3Perenniallanduse:vineyards,orchards,specialbiotopesareforexample:orchards,hedges,ponds,farmbuildings,paths,fences,forestsorstoneheaps,specialbuildings,plantationorfacilitiesfornature(e.g.,herbloops).Theyareassessedinthecontextofadjacentfarmingsystems.Source:WebofSciencesearchusingEndnote®inMarch2011;seeAnnex1)

Most of the 396 citations were from Europe (80%;onlyEU2772%),North-America(6%)andLatin-Amer-ica (5%) (Table4). Important countries for comparativestudiesonbiodiversitywereUK(65citations;20%),DE(51;16%),SE(30;9%),CH(27;8%),IT(24;7%),FR(23;7%),NL(21;6%),US(20;6%)andES(18;6%)(McLaughlinandMineau,1995).

Table4:

Originofthecitations1aboutcomparativestudiesoforganicandcon-ventionalfarmingonbiodiversityindifferentlandusesystems

Region more unclear less Total

Europe(fromEU27) 258(228) 48(47) 11(11) 317(286)

NorthAmerica 20 4 1 25

LatinAmerica 16 3 0 19

Asia 11 0 0 11

Africa 4 0 0 4

Oceania 9 1 1 11

miscellaneous 9 0 0 9

Total 327 56 13 396

1Multiplecitationsof343usedpapersarepossibleduetodifferentconclusionsfordifferentspecies.Source:webofsciencesearchusingEndnote®inMarch2011;seeAnnex1)

Organic farmingwas in favour for all species. The re-stricteduseofpesticidesandlownutrientinputinorganicfarmingwereidentifiedasmainfactorsforahigherbiodi-versityoffloraandfaunawasusually(FrostandArdeshir,2004).Agro-biodiversityandlandscapearchitecturewereless often identified as key parameters for biodiversity.Somefloraandfaunahaveadaptedonintensiveconven-tional farming (highnutrient level in soilsandhighcropyieldsetc.):epigaeicspiders,birds,plantslikeUrtica dioica(Nettel)(RydbergandMilberg,2000).Usuallythesefloraandfaunaisnotendangered.

4.3 Long term trials

Itseemssafetoassumethattheinfluenceofthelandusemanagement isbest reflectedandassessed in long-term field experiments. And all long-term field studies(BMELV,2005)withthetopic“organicversusconventionalfarming”(Raupp,2009)confirmtheadvantageoforganicfarming to improve biodiversity (soil biota, flora, arthro-pods):Glenlea long-termrotationstudy inCanada (Entzetal.,2005);theDOC-trialinSwitzerland(Pfiffner,1996;Fliessbachetal.,2000;Maderetal.,2002);StateResearchInstitute at Osiny in Poland (Feledyn-Szewczyk, 2008);Rodale Institute Farming Systems Trial (Hepperly et al.,2006);EkhagaExperimentalFarminSweden(Lundkvistetal.,2008);TrenthorstorganicfarmingsystemcomparisonstudyinGermany(Rahmannetal.,2006);MediterraneanArableSystemsComparisonTrial(MASCOT)and(MOLTE)in Italy (MiglioriniandVazzana,2006;Mazzoncinietal.,2010).

4.4 Other meta-analysis

Pfiffner (1996) compiled 44 studies related to faunarichness of different land usemanagement systems (Ta-ble4).Theyconcludedthatfaunaismorediverseonor-ganiccomparedtoconventional farmland.BartramandPerkins(2003)foundanadvantageoforganicfarminginbiodiversityin33UKstudies,too.Lynch(2009)analysedstudiesfromCanadaandtheUSAandconcludedthator-ganic farming contributes to diversity of cropping, floraandhabitat.Bengtssonetal. (2005)foundintheirmeta-dataanal-

ysis of literature, published before December 2002 thatorganicfarmingincreasesspeciesrichnessingeneral.Spe-cies richnesswasonaverage30%higher than in con-ventionalfarmingsystems.However,theresultswerevari-ableamongstudies,and16%ofthemactuallyshowedanegativeeffectoforganicfarmingonspeciesrichness.Onaverage,organismswere50%moreabundantinor-ganicfarmingsystems,buttheresultswerehighlyvariablebetweenstudiesandorganismgroups.Birds,predatoryin-


Table5:

Significantimpactoforganicfarmingonselectedfauna

AbundanceoffaunaNo.ofstudies1,where...

DiversityoffaunaspeciesNo.ofstudies1,where...

Faunagroup2 Organicmorethanconventional

Organiclikeconventional

Organiclessthanconventional

Organicmorethanconventional

Organiclikeconventional

Organiclessthanconventional

Earthworms 17 1 0 4 3 0

Groundbeetles 13 2 0 6 2 0

Spiders 6 1 0 0 0 0

Millipedes 4 0 0 1 1 0

Bugs 2 1 0 1 1 0

Mites 2 0 1 1 1 0

Birds 5 0 0 1 1 0

Total 49 5 1 15 7 0

1Resultsof44studies;multipleanswerpossible.2Mostofthesegroupshaveimportantfunctionsinagro-eco-systems.Source:Pfiffner,1996

sects,soilorganismsandplantsrespondedpositivelytoor-ganicfarming,whilenon-predatoryinsectsandpestsdidnot.Thepositiveeffectsoforganicfarmingonabundancewereverifiedatplotandfieldscale,butnotonfarmlevel.Bugg (2002) found in studies conducted in the USA

(PennsylvaniaandNorthDakota),UK(WalesandEngland)and Canada (Saskatchewan and Ontario) that organicfarming and minimum tillage systems support a higherbird diversity and abundance than do conventional sys-tems.Mondelaersetal. (2009)performedameta-dataanal-

ysis of the peer reviewed literature comparing the envi-ronmental impactsoforganicandconventionalfarming.Theyconcludedthatsoilsinorganicfarmingsystemshave,onaverage,ahighercontentoforganicmatterandthatorganicfarmingcontributespositivelytoagro-biodiversity(breedsusedbythefarmers)andnaturalbiodiversity(wildlife).

4.5 Agro-biodiversity

Biodiversityisnotonlydefinedforwildfloraandfaunabut also for cultivated crops (Mondelaers et al., 2009).Whileahigherdiversityofcultivatedandwildplantsandassociatedfaunaisfoundongrassland,arablelandusuallylacksbiodiversityduetopesticideapplications(Geigeretal.,2010).MorethanonethirdoftheGermansurfaceisarablelandandveryoftenthecultivatedcropsaretheonlyplantsontheseareas.Thereareabout40differentcrops/cropgroupscultivatedonorganicandconventionalfarms.These crops have different importance (abundance) andarenotequallydistributedoverthearea.Somecropspe-ciesdominate,whileothershaveonlyaverysmallshareTable5).Theimpactonagro-biodiversitycanbemeasured

throughtheinequalityofthedistribution.Usingthestatis-ticaldatafromthecroppinginorganicfarming,thisislessequalthanonconventionalfarming.TheGinicoefficient2

2 TheGinicoefficientisdefinedasaratiooftheareaontheLorenzcurvedia-TheGinicoefficientisdefinedasaratiooftheareaontheLorenzcurvedia-GinicoefficientisdefinedasaratiooftheareaontheLorenzcurvedia-gramandcanbefrom“0”(veryequal:allcropsarecultivatedonthesamenumberofhectares)upto“1”(veryunequal:nearlyallhectaresareusedforonlyonecrop).

fororganicfarmingis0.69andforconventional0.82.Thehigherequalityoforganicfarmingcanbeeasilyexplained.Thecroprotationisbroaderthaninconventionalfarming(aminimumof six versus amaximumof three differentcropsintherotation).

5 Conclusions

In the presented comprehensive meta-data analysis,publications were assessed to prove whether organicfarminghasanadvantageforbiodiversityornot.Thisandothermeta-analyses(Pfiffner,1996;BartramandPerkins,2003;Bengtssonetal.,2005;Chamberlainetal.,2010)provideevidencethatorganicfarmingenhancesandcon-serves biodiversity. A total of 766 ISI-listed publicationswerefoundwiththesearchwords“organicfarming”and“biodiversity”,83%fromEurope.Halfofthemwerepub-lishedinthelastfiveyears.396paperscouldbeusedfortheanswerand327(83%)ofthecitations(multicitationsofthe343paperswerepossible)foundanadvantageoforganicfarmingformorebiodiversitycomparedwithcon-ventional farming.56 (14%)citationswerenot sureortheyfoundnodifferenceandonly13(3%)cametotheconclusionthatorganicfarminghaslessbiodiversity(7ofthemforsoilinvertebrates).

196

Table6:

StatisticaldataoncultivatedcropsinrelationtothelandusesysteminGermany(2008)

Crop Organic(x1,000ha) %oforganic Conventional(x1,000ha)

%ofconventional Percentageorganic(%)

Farmland(utilised) 908 100.00 16,926 100,00 5.09

Cropland 385 42.40 12,103 71,50 3.08

Grassland 490 54.00 4,789 28,30 9.28

Mixedorchard/pasture 13 1.43 300 1,77 4.15

Permanentculture 12 1.32 200 1,18 5.66

Grain 188 20.70 6,518 38,50 2.80

Winterwheat 40 4.41 3,164 18,70 1.25

Summerwheat 7 0.72 43 0,25 13.10

Rye 52 5.73 737 4,35 6.59

Triticale 21 2.31 399 2,36 5.00

Winterbarley 9 0.94 1,418 8,38 0.60

Summerbarley 13 1.43 544 3,21 2.33

Dinkel 18 1.98 0 0,00 100.00

Oat 23 2.53 179 1,06 11.49

Maize(corn) 5 0.50 515 3,04 0.87

Maize(silage) 8 0.88 1,672 9,88 0.48

Mixedfeedcrops 9 0.99 126 0,74 6.67

Legumefeed 76 8.37 206 1,22 26.95

Cultivatedgrassland 24 2.64 392 2,32 5.77

Pulses 24 2.64 84 0,50 22.22

Fababeans 6 0.66 11 0,06 35.29

Lupine 9 0.99 20 0,12 31.03

Peas 9 0.99 48 0,28 15.79

Potatoes(fresh) 7 0.77 109 0,64 6.03

Potatoes(industry) 1 0.08 73 0,43 0.95

Sugarbeets 1 0.12 369 2,18 0.30

Feedingbeets 0 0.01 4 0,02 2.44

Rape 2 0.25 1,371 8,10 0.17

Sunflowers 2 0.18 25 0,15 6.02

Soybeans 1 0.06 0,00 100.00

Flax 0 0.04 4 0,02 8.70

Medicalplants 1 0.07 6 0,04 9.77

Cannabis 0 0.04 0,00 100.00

Hops 0 0.01 18 0,11 0.55

Carrots 1 0.15 10 0,06 12.30

Cabbage 0 0.03 7 0,04 3.45

Onions 0 0.04 9 0,05 3.54

Redbeet 0 0.03 2 0,01 13.33

Salad 0 0.01 10 0,06 1.31

Asparagus 1 0.07 18 0,11 3.49

Strawberry 0 0.04 13 0,08 2.66

Flowers 0 0.01 34 0,20 0.36

Apples 3 0.30 32 0,19 7.83

Wineyards 4 0.48 102 0,60 4.14

Treenursery 0 0.05 22 0,13% 2.08

Source:AMI2010usingthebasisofthetestfarmnetdataoftheBMELV.


Long-termfieldstudieson“organicversusconventionalfarming” confirm the advantage of organic farming toimprovebiodiversityforsoilbiota,flora,arthropods(Pfiff-(Pfiff-ner,1996;Maderetal.,2002;Entzetal.,2005;Feledyn-Szewczyk,2008)andcontributetoabetterunderstand-andcontributetoabetterunderstand-ingoffunctionalbiodiversity(Wolfe,2002;Zhongetal.,2005). The impact can be found on the farm land andattachedareassuchashedges.Herbaceousfieldbounda-riesarerich inbiodiversityandcanbeusedasasepara-tionbetweenorganicandconventionalfields(Moonenetal.,2006;Gardarinetal.,2007).Ifthelocalbiodiversityisalreadypoorduetointensivefarminginthesurroundingarea,organicfarmingcannotcompensatethelossofbio-diversity.Thiswasforinstanceshownforflowervisitingin-sects(HopkinsandFeber,1997;Brittainetal.,2010).Seedbankswerenotinfluencedbymanagement(Hawesetal.,2010). It isnosuitablepoliticalsolutiontodefineprefer-. It isnosuitablepoliticalsolutiontodefineprefer-enceareasfororganic (remoteand lowproductivesoils)and conventional farming (high potential soils) as everyregionshouldhaveamixtureoforganicandconventionalfarmingsystems(Taubeetal.,2006).Conventional farming can have similar results in the

caseofcompulsoryset-asidefarmland(segregation).MacDonaldetal.(2007)andNemeceketal.(2006,2011a,b)foundadvantagesoforganicfarminginalpha-diversitybutstatethatset-asidelandonconventionalfarmscanequa-lizethisadvantage.Buton-farmsegregationlikeset-asidelandcanbeariskforlong-termbiodiversityprotection.AstheEUsettheobligationforset-asidefarmlandtozeroin2008,conventionalfarmershaveconvertedset-asidelandintocropland(Rundlofetal.,2010).Thishasbeenfollowedbylossesofbiodiversityonconventionalfarms.Agri-environmental schemes (AES) have a high im-

portance in biodiversity protection (Purtauf et al., 2005;Rund-lof et al., 2008; Taylor andMorecroft, 2009). Thiscanbecarriedoutasorganicfarming(paidundertheagri-environmentalschemes)orasapartofconventionalfarm-ing(natureprotectionareas)(Schaderetal.,2008).Goodfarmingpracticebecomesmoreimportanttoenhanceandimprovebiodiversityinorganicandconventionalfarming(RydbergandMilberg,2000;StrasserandRyffel,2010).Biodiversityassessmentisnotpartoftheinspectionproc-ess(889/2008/EC)sothatitispossiblethatitdependsonthe organic farm manager whether biodiversity will bepromotedorrepelled.Themainquestionistheantagonismbetweenfoodse-

curityandbiodiversity.Oneoptionstosolvethisproblemissegregation(conventional)andintegration(organic)(Ga-(Ga-brieletal.,2009).Differencesinbiodiversityhaveaposi-.Differencesinbiodiversityhaveaposi-tiveandanegativeimpact:Forexample,weeds,pestsandparasitesdominateinorganicfarming(morebiodiversity),are,however,negativeforcropyield,productqualityandanimalwelfare(Poetschetal.,2005;Meylingetal.,2010).

This has to be considered in the analysis of the impactofbiodiversity (LetourneauandGoldstein,2001;Letour-(LetourneauandGoldstein,2001;Letour-neauandBothwell,2008;Ryanetal.,2010).Biodiversityneedsequilibriumbetweenbiodiversityandfoodproduc-tion(Vandana,2000;Crowderetal.,2010;ChappellandLaValle,2011).Biomassproductionisanewchallengeforbiodiversityprotection,particularlyifmaizeisencroachingasamonoculture(Fritsche,2004).Inaddition,itshouldbedecided,if“organic-herbicides”areastrategy(additionaltomechanicalandtemperatureweedcontrolmeasures).Astrongargumentagainstsuchprocedureisthatorganicfarmingwould start togo conventionalwith the riskoflossofbiodiversityandlossofconsumerconfidence(Darn-(Darn-hoferetal.,2010).Holeetal. (2005) came to theconclusion, that“(1) It

remains unclear whether a ‘holistic’ whole-farm approach (i.e. organic) provides greater benefits to biodiversity than carefully targeted prescriptions applied to relatively small areas of cropped and/or non-cropped habitats within conventional agriculture (i.e. agri-environment schemes); (2) Many comparative studies encounter methodological problems, limiting their ability to draw quantitative conclu-sions; (3) Our knowledge of the impacts of organic farm-ing in pastoral and upland agriculture is limited; (4) There remains a pressing need for longitudinal, system-level studies in order to address these issues and to fill in the gaps in our knowledge of the impacts of organic farming, before a full appraisal of its potential role in biodiversity conservation in agro-ecosystems can be made”Thepresentedmeta-dataanalysisconfirmstheconclu-

sions of Hole et al. (2005). However, it is important toemphasisethefactthatnumerousstudiesfavourorganicfarmingforimprovingbiodiversityincomparisontocon-ventionalfarming.Yet,itneedstobetakenintoaccountthat farming systems (includingorganic) and farm func-tions change rapidly. Energy farming and agri-environ-mental schemes force science tounderstand the impactmorerapidlythaninpreviousyears.Forexample,biomassproduction can have a negative impact on biodiversity(maize domination) andbiogas-facilities are installed formanydecades.Infuture,theaspectsoffoodsecurityandfoodsafetywillgainincreasingimportanceirrespectiveofthelandusesystem.Putativesolutionstowardsmorebio-diversityistheuseofsetasidefarmlandforsegregationasitcanhavethesameorevenbetterimpactonbiodiver-sitythanintegratedmeasuressuchasorganicfarming.Amixtureofintensivefarmingwithsetaside,non-farmland,agri-environmental schemes and organic farmsmay de-liverahighrangeofbiodiversitythroughoutalllandscapes(Hollandetal.,2007).Aseparationofthesesystemsintospecific farmingareas (intensive/conventionalandexten-sive/organic)iscounter-productive.

198

6 Annex

Annex1:

ComparisonofOrganicfarming1(OF)andConventionalfarming(CF)onbiodiversity(bycountries2)

Subject More biodiversity Unclear, indifferent Less biodi-versity

Landscape,wholefarmapproachonbiodi-versity

BE:(Beideretal.,2007);CA:(Lynch,2009);CH:(Schaderetal.,2008;SteinerandPohl,2009);CR:(Blanco-MetzlerandDiazPorras,2008);DE:(HaasandWetterich,2000;Holzschuhetal.,2010);DK:(TybirkandFredshavn,2003;Tybirketal.,2004);ES:(Menaetal.,2009;Jose-Mariaetal.,2010);FR:(Gardarinetal.,2007);IT:(RonchiandNardone,2003;Moonenetal.,2006;Lazzerinietal.,2007);SE:(Weibull,2002;RundlofandSmith,2006;Rundlofetal.,2008;Rundlofetal.,2008;Rundlofetal.,2010);UK:(Nortonetal.,2006;Watsonetal.,2006;Gibsonetal.,2007;Watsonetal.,2008;Nortonetal.,2009;vanderGastetal.,2011);US:(Smukleretal.,2008;Lynch,2009;Smukleretal.,2010)

DE:(Holzschuhetal.,2007);NL:(ManhoudtandSnoo,2003);SE:(Weibull,2002);UK:(Holeetal.,2005;Hollandetal.,2007)

Floraonarableland AT:(KaarandFreyer,2008);AU:(Macfadyenetal.,2009);CA:(Lynch,2009);CH:(Maderetal.,2002;Nemeceketal.,2006;Hiltbrunneretal.,2008;WyssandPfiffner,2008;Nemeceketal.,2011);CZ:(Tyseretal.,2008);DE:(Albrecht,2005;Roschewitzetal.,2005a;Glemnitzetal.,2006;HimstedtandvanElsen,2006;Cloughetal.,2007a;Albrecht,2008);DK:(Audeetal.,2003;Audeetal.,2004);ES:(Romeroetal.,2005;Caballero-Lopezetal.,2010;Jose-Mariaetal.,2010);EU:(Albrecht,2003);FI:(Hyvonenetal.,2003;Ekroosetal.,2010);FR:(Bochuetal.,2004;Mesleardetal.,2005;Chateiletal.,2007);HU:(Glemnitzetal.,2006);IT:(Caporalietal.,2003;MiglioriniandVazzana,2007;Mazzoncinietal.,2010);LT:(Balezentiene,2008;Balezentiene,2009);NL:(Alebeeketal.,2003;Manhoudtetal.,2007);PL:(Feledyn-SzewczykandDuer,2006;Feledyn-Szewczyk,2008;Krawczyk,2009;Krawczyketal.,2010);SE:(Mattsson,1999;RydbergandMilberg,2000;Belfrageetal.,2005;Bengtssonetal.,2005;Lundkvistetal.,2008;Rundlofetal.,2010);UK:(Cobbetal.,1999;Leake,2002;BartramandPerkins,2003;Asterakietal.,2004;Turner,2004;Fulleretal.,2005;Holeetal.,2005;Gibsonetal.,2007;Brandaoetal.,2010;Hawesetal.,2010);US:(Hepperlyetal.,2006;Lynch,2009;Ryanetal.,2010;Wortmanetal.,2010);ZA:(Baudronetal.,2009);Nospecificcountry:(Leifertetal.,2007;Mondelaersetal.,2009;Ulberetal.,2009)

CH:(AavikandLiira,2010);FI:(Hyvonen,2007);SE:(Mattsson,1999)

Floraongrassland AT:(Matthesetal.,2002;Poetschetal.,2005);BR:(Aroeira,2003;AroeiraandPaciullo,2004);CH:(Schmidetal.,2001;Britschgietal.,2006);DE:(Elsasser,2000;Haasetal.,2001;Mayeretal.,2008;Muller-Lindenlaufetal.,2010);DK:(Petersenetal.,2006);EE:(GehermanandViiralt,2004);ES:(Menaetal.,2009);NL:(Baars,2002);PT:(Crespoetal.,2004);UK:(Adamsonetal.,2004;Fulleretal.,2005;Holeetal.,2005;YounieandBaars,2005);

CA:(Brandtetal.,2010);CZ:(Sa-rapatkaandCizkova,2007);EE:(GehermanandEllermae,2001);FR:(Benoitetal.,2005;Fiorellietal.,2008)

Floraonperennialcropland3

BR:(Batistaetal.,2002);CR:(SomarribaandHarvey,2003;Somarribaetal.,2003);DE:(Ammeretal.,1995;Geieretal.,2000);DK:(Boutinetal.,2008);ES:(Cotesetal.,2009;Minarroetal.,2009;Cotesetal.,2010);US:(Reganoldetal.,2001;Nichollsetal.,2008);ZA:(GaigherandSamways,2010)

ES:(Minarroetal.,2009) ES:(Minarroetal.,2009);IT:(Bruggisseretal.,2010)

Invertebrates:insects,spiders,beetles,parasites,earthworms,nematodes

AT:(Matthesetal.,2002);AU:(Macfadyenetal.,2009);AR:(ZalazarandSalvo,2007;Fernandezetal.,2008);BG:(Andreevetal.,2001);CA:(Lynch,2009);CH:(Pfiffner,1996;Maderetal.,2002;Britschgietal.,2006;Nemeceketal.,2006;Nemeceketal.,2011);CN:(Zhongetal.,2005;Chenetal.,2010;Yuanetal.,2010);DE:(Cloughetal.,2005;Roschewitzetal.,2005b;Schmidtetal.,2005;Humann-ZiehankandGanter,2006;Cloughetal.,2007a;Cloughetal.,2007b;Cloughetal.,2007c;Hallmannetal.,2007;Holzschuhetal.,2007;Holzschuhetal.,2008;BatesandHarris,2009;Diekotteretal.,2010;Holzschuhetal.,2010);DK:(Boutinetal.,2009;Meylingetal.,2010);ES:(Cotesetal.,2009;Caballero-Lopezetal.,2010;Cotesetal.,2010);FR:(Garcinetal.,2004;ViauxandRameil,2004;Mesleardetal.,2005);FI:(Salonenetal.,2001a;Salonenetal.,2001b;Salonenetal.,2005;Ekroosetal.,2008;Ekroosetal.,2010);IN:(Suthar,2009);IT:(Benvenutietal.,2007;MiglioriniandVazzana,2007;Peverierietal.,2009;Maz-zoncinietal.,2010);IR:(HuttonandGiller,2003);NI:(Ottonettietal.,2010);NL:(Mulderetal.,2003;Postma-Blaauwetal.,2010);NZ:(Bowieetal.,2003;Molleretal.,2007);PK:(Siddiquietal.,2005);PT:(Santosetal.,2007);SE:(Belfrageetal.,2005;Bengtssonetal.,2005;Oberg,2007;Rundlofetal.,2008;Rundlofetal.,2008);UK:(Cobbetal.,1999;Leake,2002;Asterakietal.,2004;Wickramasingheetal.,2004;Fulleretal.,2005;Holeetal.,2005;Birkhoferetal.,2008;Eyreetal.,2009;Mondelaersetal.,2009;Hodgsonetal.,2010;EyreandLeifert,2011);US:(Nichollsetal.,2008);ZA:(Carvalheiroetal.,2010;GaigherandSamways,2010);Nocountryspecified:(BoisclairandEstevez,2006;Crowderetal.,2010)

DE:(Doringetal.,2003;Irmler,2003;Purtaufetal.,2005);DK:(Boutinetal.,2009);FR:(Ricardetal.,2007;Pelosietal.,2009);SE:(Weibulletal.,2000;Weibull,2002;WeibullandOstman,2003);UK:(Feberetal.,1998;Feberetal.,2007;Birkhoferetal.,2008)

DE:(Cloughetal.,2007a);BE:(Albertetal.,2003);IT:(BoisclairandEstevez,2006;Brug-gisseretal.,2010);FR:(Garcinetal.,2004);SE:(Oberg,2007;Oberg,2009)


Subject More biodiversity Unclear, indifferent Less biodi-versity

Birds,mammals,aqua-ticfauna

DE:(Bataryetal.,2010);CA:(FreemarkandKirk,2001;Bugg,2002);IT:(Ciani,1997;Genghinietal.,2006);FR:(Mesleardetal.,2005;Ondineetal.,2009);PA:(Baeletal.,2007);NL:(KragtenanddeSnoo,2007;KragtenanddeSnoo,2008);SE:(Belfrageetal.,2005;Bengtssonetal.,2005;Danhardtetal.,2010;Smithetal.,2010);UK:(McLaughlinandMineau,1995;Bugg,2002;Leake,2002;Potts,2002;Wickramasingheetal.,2003;Wickramasingheetal.,2004;Fulleretal.,2005;Holeetal.,2005;McKenzieandWhittingham,2009;Mondelaersetal.,2009;Chamberlainetal.,2010);US:(Bugg,2002)

NL:(KragtenanddeSnoo,2007;KragtenanddeSnoo,2008);FR:(Ondineetal.,2009);SE:(Danhardtetal.,2010);UK:(Chamberlainetal.,2010)

bacteria,yeast,pests AU:(Bissettetal.,2006;Bissettetal.,2007;Macfadyenetal.,2009);ES:(Escuderoetal.,2007;Cordero-Buesoetal.,2011);US:(LetourneauandGoldstein,2001;LetourneauandBothwell,2008)

BE:(Coorevitsetal.,2008);US:(LetourneauandBothwell,2008)

FR:(Benoitetal.,2005)

Soilbiota AU:(BruggenandTermorshuizen,2003;Belletal.,2004);BR:(Lal,2005);CH:(Fliessbachetal.,2000;Maderetal.,2002;Oehletal.,2004;Nemeceketal.,2006;Oehletal.,2009;Nemeceketal.,2011);DE:(Povedaetal.,2006;Diekotteretal.,2010);CL:(Peredoetal.,2009);DK:(Hansenetal.,2001);FR:(Peresetal.,2008);GR:(Tsiafoulietal.,2006);HR:(CustovicandTvica,2004);IN:(Tilaketal.,2005);IT:(Cardellietal.,2004;MiglioriniandVazzana,2007;MocaliandBenedetti,2008;Campaneilietal.,2010;Mazzoncinietal.,2010;Paolettietal.,2010);JP:(Nakamuraetal.,2000);NL:(Mulderetal.,2003;Breureetal.,2004;vanDiepeningenetal.,2006;Verbruggenetal.,2010);PK:(Ranaetal.,2010);UK:(Leake,2002;Shannonetal.,2002;Mondelaersetal.,2009;StockdaleandWatson,2009;vanderGastetal.,2011);US:(Wanderetal.,1995;Tuetal.,2006;Reeveetal.,2010);Nocountryspecified:(Creameretal.,2010)

CL:(Peredoetal.,2009);DE:(Schraderetal.,2006;Chirindaetal.,2008);FR:(Peresetal.,2008;Pelosietal.,2009);IT:(Bedinietal.,2008;Paolettietal.,2010);NL:(Zanenetal.,2008;Galvanetal.,2009);NZ:(Parfittetal.,2005);UK:(Shannonetal.,2002;Brussaardetal.,2004;Orretal.,2011);US:(Bossioetal.,1998;Sanchez-Morenoetal.,2008)

Agro-biodiversity AT:(VoglandVogl-Lukasser,2003);CA:(Scott,2000;Lynch,2009);CH:(Freyer,1997);DE:(Mulleretal.,2000;Wolffetal.,2002;Buchs,2006);EU:(BocciandChable,2009);ES:(Correaletal.,2006;Menaetal.,2009;Cordero-Buesoetal.,2011);FR:(TronelandCodarin,2010);HU:(Biroletal.,2005;Biroletal.,2006);IT:(RonchiandNardone,2003);IN:(VijayalakshmiandArumugasamy,2004);HR:(Lottietal.,2008;Matotanetal.,2008);NL:(BuerenandOsman,2001;Buerenetal.,2002);SE:(RydbergandMilberg,2000);UK:(Leake,2002;Holeetal.,2005;Gibsonetal.,2007;McKenzieandWhittingham,2009;Mondelaersetal.,2009);US:(Lynch,2009);Nospecificcountry:(Shiva,1997)

DE:(LangerandFrederiksen,2008)

Generalandnotspecies-specifiedcommentsconcerningorganicfarmingandbiodiversity,farmassessments

AT:(Loidl,2007);BE:(Baltus,1997);BH:(AzizandAl-Barakah,2005);BR:(Al-varengaetal.,2002);CH:(Fliessbachetal.,2000;Wolfe,2002;Nemeceketal.,2006;StrasserandRyffel,2010;Nemeceketal.,2011);CN:(Wangetal.,2007;Wangetal.,2009);CR:(SomarribaandHarvey,2003;Somarribaetal.,2003;Dahlquistetal.,2007);DE:(Ammeretal.,1995;Elsen,2000;Stein-Bachingeretal.,2005;Gabrieletal.,2006;GabrielandTscharntke,2007;Stein-BachingerandFuchs,2008;Gabrieletal.,2009;Gabrieletal.,2010;Muller-Lindenlaufetal.,2010);DK:(PorterandPetersen,1997;Noeetal.,2005;Vaarst,2010);ES:(CaleroCastillo,2003;Parra-Lopezetal.,2007);EU:(Bandarra,2001);FR:(Chableetal.,2002;DronandFerron,2003;LamineandBellon,2009);GE:(Adletal.,2006);HU:(TothandBaldi,2006);IN:(AyyappanandJena,2003;Singh,2005a;Singh,2005b;Singhetal.,2007;SinghandSatapathy,2007;DubeyandSharma,2008;Subhasisetal.,2008);IT:(Pacinietal.,2003;RonchiandNardone,2003;MiglioriniandVazzana,2007);MX:(Brayetal.,2002;Escamillaetal.,2005);NL:(SmisandMeijerink,2006);NO:(OlssonandRnningen,1999);PO:(Link,2004);UK:(McLaughlinandMineau,1995;Cobbetal.,1999;Atkinsonetal.,2002;Dab-rowskiandAbanowska-Bury,2005;Firthetal.,2006;Norton,etal.2006;Watsonetal.,2006;Watsonetal.,2008;Nortonetal.,2009;TaylorandMorecroft,2009);US:(Altieri,1999;Lotter,2003;Snappetal.,2010;ChappellandLaValle,2011);Nospecificcountry:(MansveltandLubbe,1999;Leake,2002;Scialabbaetal.,2003;Xieetal.,2003;Kairo,2005;Pimenteletal.,2005;Leifertetal.,2007;Briggs,2008;Schnugetal.,2008)

AT:(Darnhoferetal.,2010);MX:(Philpottetal.,2007);NL:(BuerenandOsman,2001;Ammann,2007;Ammann,2008;Ammann,2009)

US:(Avery,1996);SE:(KirchmannandThor-valdsson,2000);NZ:(Rowarth,2008)

343paperswereassessed.Multiplecitationsarepossibleduetodifferentconclusionsfordifferentspecies.1Thisincludesorganicfarming,wildplantcollection,traditionalfarmingunderorganicstandards(withoutcertification).2ISOcountrycodesareused.3Perennialcropland:e.g.,agro-forestry,orchards,vineyards.Source:webofsciencesearchusingEndnote®inMarch2011)

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H. M-Paulsen / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 3 2011 (61)209-216 209

Improving green-house gas balances of organic farms by the use of straight vegetable oil from mixed cropping as farm own fuel and its competition to food production

HansMartenPaulsen*

** JohannHeinrichvonThünen Institute (vTI), FederalResearch Institute forRuralAreas,ForestryandFisheries,InstituteofOrganicFarming,Trenthorst32,23847Westerau,Germany,[email protected]

Abstract

Mixed cropping is frequently used in organic farm-ing and recommendedworldwide in low external inputareas to increaseproductivity, yield security andproductdiversity. In trialswith different oil crops camelina (falseflax,Camelina sativa L.), linseed(Linum ustitatissivum L.), rape (Brassica napus L.), safflower (Carthamus tinctorius L.) or whitemustard(Sinapis alba L.)growntogetherwithgrain legumes or cereals on German sites the potentialof renewable fuel production parallel to food produc-tionwasevaluatedinorganicfarming.Dependingonthecrop-combinationbetween10to900kg/havegetableoilcouldbeproduced.Thiscouldcoverthefueldemandofagriculturalmachineryfor0.1to9hafarmland.Thefoodcropscombinedwithoilplantsinmixedcroppingmostlyhadrelativeyieldshigheras0.5,showingthatalsoyieldincreases in foodproduction are possible parallel to theproductionofrenewablefuel.Asexampleforanintroduc-tionofanon-commonoilcropinfarmcycles,researchre-sultsontheuseofstraightvegetableoilasfuelintractorsandofoil-cakeasfeedstuffforlivestockfromcamelinaaresummarised.BasedontheresultstheimportancefortheGHGemissionsoforganicfarmsisdiscussed.Whenmixedcroppingsystemswithoilcropsandtheuseofallproductsare consequently introduced, improvements in theGHGbalanceof farmscanbeexpectedbysavings inproduc-tionandyieldstabilisationinmixedcroppingaswellasbydirectsubstitutionofdieselfuelinagriculturalmachineryandbysubstitutionofimportedfeedcomponentsforlive-stock.

Keywords: Organic farming, feed components, food and biofuel, mixed cropping

Zusammenfassung

Verbesserung der Treibhausgasbilanzen ökologischer Betriebe durch die Nutzung von Pflanzenöl aus dem Mischfruchtanbau als hofeigenen Biokraftstoff und die Konkurrenz zur Nahrungsmittelproduktion

Mischfruchtanbau wird im Ökologischen Landbau undauchweltweitinAnbauregionenmitschlechtemZugangzuexternenBetriebsmittelnangewandt,umdieProduktivität,Ertragssicherheit und die Produktionsvielfalt abzusichernundzusteigern.InVersuchenmitverschiedenenÖlfrüchtenLeindotter(Camelina sativa L.), Öllein(Linum ustitatissivum L.), Raps (Brassica napus L.), Saflor (Färberdistel, Cartha-mus tinctorius L.) oder weißem Senf (Sinapis alba L.) imMischfruchtanbau mit Körnerleguminosen oder Getreidein Deutschlandwurde das Potential dieser AnbausystemezurBiokraftstofferzeugungparallel zurNahrungsmittelpro-duktionermittelt.AbhängigvonderFruchtartenkombinati-onkonntenimÖkologischenLandbauso10bis900kg/haPflanzenölerzeugtwerden.DieskönntedenTreibstoffbedarffürdieBewirtschaftungvon0,1bis9haLandabdecken.FürdiegleichzeitigproduziertenNahrungs-bzw.FutterpflanzenwurdenüberwiegendRelativerträgevongrößerals0,5er-mittelt.DerWertzeigt,dassnebenderErzeugungvonPflan-zenöl,z.B.zurNutzungalsBiotreibstoff,auchErtragssteige-rungenbeidenNahrungspflanzenerzieltwerdenkönnen.AlsBeispielfürdieEinführungeinerÖlfruchtindenKreislauflandwirtschaftlicherBetriebewerdenForschungsergebnissezumEinsatzvonreinemPflanzenölalsBiotreibstoffinTrak-torenundzurNutzungdesÖlkuchensvonLeindotter inder Nutztierfütterung beschrieben und deren Bedeutung fürdie Treibhausgas(THG)bilanz landwirtschaftlicher Betriebedargestellt.BeiEinführungvonMischfruchtanbausystemenmit Ölpflanzen und der konsequenten Nutzung aller er-zeugtenKomponenten imBetriebkönnenTHG-Emissions-minderungeninderlandwirtschaftlichenProduktion,durchdieErtragsstabilisierungdurchdenMischfruchtanbausowiedurchdiedirekteSubstitutionvonDieselkraftstoff in land-wirtschaftlichenFahrzeugenundvonsonstimportiertenFut-terkomponentenfürdieNutztiereerzieltwerden.

Schlüsselworte: Ökologischer Landbau, Futterkomponen-ten, Nahrung und Biokraftstoff, Mischfruchtanbau

210

1. Introduction

Mixed cropping is amanagement tool that is used inorganic farming in terms of efficient resource use andriskminimization (Jensen,2006;HofandRauber,2003).Averyspecialproduction line ismixedcroppingwithoilcrops(Paulsen,2007aand2008a;Carretal.,2003;Szu-migalskiandvanAcker,2005and2006).Duetoveryin-secureyieldsofoilcropsinorganicfarmsmixedcroppingcouldbeusedtosecureoilseedproductionatall if suit-ablecompanioncropsarefound.Specialyieldgoalsofthiscroppingtypecouldbedefinedforco-productionoffoodandrenewableenergy.Asstraightvegetableoilcanbedirectlyusedasfuelfor

farmmachinery(Ramadhas,2004;HasselandWichmann,2005)oilcropyieldfrommixedcroppingmustbeadaptedtothefueldemandofthefarmandfeedcropscouldbeproducedparallel(Paulsen,2008b;PaulsenandRahmann,2004).GHGloadsoforganicallyproducedvegetableoilcanbe

verylowduetothelowexternalenergyinputinorganicproduction(Cormack,2000).Oilcropscultivatedinmixedcropping systems have additional energy demands fortechnicalequipmentforseedingandseparatingtheseedsafterharvest.Furthermoreprobableyieldreductionofthemaincropwouldcauseloadsfortheoilcrope.g.inGHGbalances.Butalsopositiveyieldeffectsofcompanionoilcropsare reported.Thiswouldhave reducingeffectsontheGHGemissionofwholeproductionaswellastheuseof renewable energy. Additionally oil cake fromoil pro-ductioncanreplaceotherimportedfeedcomponentswithindifferentclimateloads(Steinfeld,2006).Mixedcroppingforenergyproductionwouldprobably

beneededinvariouselementsofacroprotationtosup-plysufficientfuelinorganicfarming.Thisimpliesaneedfortheuseofvegetableoilfromdifferentoilcropsinthemachinesandfortheuseofdifferentoil-cakesinanimalfeeding.Inthefollowingrecentownresearchresultsonyieldof

mixedcroppingsystemswithdifferentoilcropsinorgan-ic production, results on the use of camelina oil as fuelcomponent in agriculturalmachinery andonoil cake inchicken feedingare summarized.Basedon these resultstheeffectsoftheintroductionofthesemeasuresonthegreenhousegas(GHG)loadofproductionarediscussed.

2. Materials and Methods

Field trials

Fieldtrialsofmixedcroppingwithoilcropswereunder-takenatfoursitesinGermanywiththeoilcropscamelina(false flax,Camelina sativa L.), linseed (Linum ustitatissi-

vum L.), rape (Brassica napus L.), safflower (Carthamus tinctorius L.) and whitemustard(Sinapis alba L.).Theoilcropsweresownincompletelyrandomizedblockdesignswithfourrepetitionstogetherwithdifferentlegumes(pea-Pisum sativum L. orbluelupin-Lupinus angustifolius L.)orcereals(wheat-Triticum aestivum L.,barley-Hordeum vulgare L.orrye-Serale cereale L.).Inmixtureswithwinterrapewintervarietieswereusedascroppingcompanions(Table1).Alsothemixedcroppingoftwooilcrops–lin-seedtogetherwithcamelina – wastested. Inthefollowingtexttheintroducedoilcropsarefurthercalled‘oilcrops’.The other crops in the mixture are called ‘main crops’.Both crops were sown in separate rows and optimaldepthseach.Theseedrowdistanceswerekeptconstantinsoleandmixedcropping(12to12.5cm).Consequentlymostseedratesofoilcropsandmaincropswerereducedto75%or50%comparedtothesolecropping,accord-ingtoexistingfieldexperiences.ThetrialdesignisgiveninPaulsen(2007b).Yieldeffectscomparedtosolecroppingthereforecouldbeexpectedbyplantreductionperarea,bydifferentintrarowplantdistancesaswellasbyinterrowplantcompetitionofdifferentvarieties.Afterharvesttheseedsweredividedandweighedseparately.AdditionallyallcropsweregrowninpurestandtocalculatetheLandEquivalentRatio(LER)(MeadandWilley,1980).

Feeding trials with oil cakes

Camelina oilcake was takenasexampleforanovelcropwithspecialfattyacidcompositionanditsusabil-ity indiets forbroiler fattening.Camelinaoil cake as ingredient wascriticallydiscussedintermsofnegativeinfluencesonfatodourandtastewhenusedinpigorbroilernutrition(BöhmeandFlachowsky,2005).Since2008itisacceptedintheEUfeedlaw(Commissiondi-rective2008/76/EC). Inafeedingtrialonchickenfatten-ingenergyequalfeedrationswith0,2.5or5%cam-elina oil cake were used. Chicken were slaughtered,parameters of fattening performance, carcass quality,organweights and sensoricmeat qualitywere deter-mined(Weissmannetal.,2007).

Tests in straight vegetable oil driven tractors

Usability of mixed straight vegetable oils as fuels wasexemplarily examined in agricultural tractorswith enginesadaptedtotheuseofstraightrapeoil.Twomoderncom-monrailtractorswith150kWwerecomparedover1000hinoneyearinafieldtest.Onetractorwasdrivenwithcoldpressedrapeoilandonewithamixtureof30%camelinaoiland70%rapeoil.FuelqualitieswereexaminedaccordingtoDINV51605(2006).Motoroilsampleswerecontrolledonvegetableoilcontent,viscosityandcarbonresidues.


Estimation of GHG loads

ThepotentialofGHG reductionon farmsby the sub-stitutionofdieselfuelbystraightvegetableoilwascalcu-latedwithanemissionfactorof83.3gCO2eq/MJdieselandanenergycontentofdieselof43MJ/kgor36MJ/l(EU,2009).

3. Results and Conclusions

Yield potential of mixed cropping with oil crops

Mixedcroppingisseenasmeasuretoeaseoverallyields,duetodifferentgrowinghabitsandresourcedemandofthe different plants (Trentbarth, 1986). Due to this andtospecialsiteconditionsalsointhereportedtrialsaverylargebandwidthofyieldcombinationswasobtained.Rea-sons for theyieldvariationwere lowfieldestablishmentofspringseedsduetospringdroughtperiods(obviousinlowyieldlevelsofthemaincropinsolecropping),prob-lems with seeding technology of fine seeds and insectpests (Melingetes anuus) onnearly all sites and years inallcruciferousplantswhichistypicalfororganicfarmingconditions (Pettersonet al., 2002;Valantin-MorisonandMeynard,2007and2008). InTable1theaverageyieldsoverallsitesandyearsaregiven.TheresultsaregivenindetailbyPaulsenandSchochow(2007).

Table1:

Averagegrainyieldsofmixedandsolecroppingsystemsofvariousmaincropsandoilcropsinorganicfarms[kg/hadrymatter]andlandequi-valentratioofmixedcropping(LER)(4Germansitesin2004and2005)

oilcrops maincrops mixedcropping

LER

cropcombination sole mixed sole mixed total

wintervarieties:

barley/rape 720 250 3580a 1910 2160b 0.88

rye/rape 610 230 4490a 2630 2750b 0.96

pea/rape 720 490 320b 370 870a 1.84

springvarieties:

pea/camelina 1100 750 1470b 1120 1870a 1.44

pea/camelinaI 1260 470 2480b 2350 2830a 1.32

pea/rape 40 40 1470b 1760 1800a 2.20

pea/w.mustard 630 450 1470a 700 1150b 1.19

lupin/camelina 1100 750 1410b 910 1660a 1.33

lupin/safflower 1080 800 1410a 470 1270a 1.07

wheat/camelina 1100 370 3660a 2660 3030b 1.06

wheat/linseed 740 140 3660a 2990 3140b 1.01

camelinam/linseed 740 240 1100a 890 1140a 1.13

Icamelina inbroadcastseeding,mmaincropcamelinaa,b:significantdifferencesbetweenyieldsofmaincropsareindicatedbydifferentletters(p<0.05)

Mixed croppingof legumeswith rape or camelina onaverageleadtoaremarkabletotalyieldincreasecomparedtothesolecroppedmaincrop.HighLERvaluesbetween1.32and2.20indicatethehighareaefficiencyofproduc-tionofthosemixtures(Table1).Camelina deliveredonaveragebetween370and750

kg/haseedswithamoderateyieldreductionofthemaincrops (peaor blue lupin). LER values between1.32 and1.44werereached.Maximumyieldsof1.75tand2.36tha camelina occurred in pea or L. angustifolius, respec-tively.Atthisyieldleveltheyieldsofthemaincropswerestrictlyreduced(Paulsen,2007a).Pea(wintervariety)waskept upright by the rape (winter variety) and reachedhigher yield in mixed cropping. But both cultures wereatanunsatisfactorylowyieldlevel.Flowersandseedsofrape(springvariety)werealmostdestroyedcompletelybyinsects inmixedandsolecropping.Thisandanaverageyieldincreaseofpeainmixedcroppingwithrape(springvariety)leadtothehighLERvalueof2.2.Duetotheirde-scribedextremeyieldriskmixtureswithrapeneedfurtherevaluation.Safflowerproofedtobeverycompetitiveinmixturewith

L. angustifiolius.AtanLERof1.07ofmixedcroppingtheyieldwasdominatedbysafflower (Table1).Thistendencywasadditionallyincreasedbythedifferingripeningtimesofbothcultureswhichleadtopre-harvestyieldlossesinbluelupin.Furthercamelinaorlinseedweredominatedbyspringwheatinmixedcropping. Springwheat realizeddis-proportionatelyhighyieldsinmixedcroppingifplantnum-berreductionandextensioninrowdistancesinrelationtosolecroppingwhichweregivenbythetrialdesignarecon-sidered.Inthosesystemstheoilcropscamelinaorlinseedshowedseedyieldsof370kg/haand140kg/ha(drymat-ter),respectively.Maximumyieldsofcamelinaof960kg/ha(drymatter)onlyoccurredtogetherwithlowyieldlevelsofthemaincropspringwheat(Paulsen,2007b).Inmixedcroppingwithlinseed, camelina dominatedtheyield.ButalsointhefourlattermixedcroppingsystemsLERvalueslargerthanonecouldbereached(Table1).Exceptthemix-turespea/whitemustardandlupin/safflower inallmixedcropsthemaincropshadrelativeyieldshigheras0.5.Thismeansthatyieldincreasesinfoodproductionarepossibleparalleltotheproductionofrenewablefuel.Meanabsoluteyieldgainsandlossesofmixedcropping

withoilcropsinorganicfarmsatsameareausebothcul-tureswouldhaveinsolecroppingaretabulatedinTable2.Thisscenariocanbehelpful,whenoilseedsshallbepro-ducedinthefarmandmixedcroppingshallhelptoover-comecroppingdifficultiese.g.inweedorpestmanage-ment(SauckeandAckermann,2006;Paulsenetal.,2006;Paulsenetal.,2007b).ThereforeinTable2theintroduc-tionof2hamixedcroppingiscomparedwiththeproduc-tionof1haofeachcultureinsolecropping.

212

Exceptforcombinationsofpeawithwhitemustard andof blue lupinwith safflower all combinations lead to animprovementoftheabsoluteseedproductionofthemaincroponfarmlevel.Oilcropswereproducedinallsystems.Adecreaseinoilcropproductiononfarmlevelcomparedtosolecroppingsystemswasobviousincombinationsofoilcropswithwheat, whencamelinawasgrowninbroadcastseedingtogetherwithpeas,inmostcombinationswithrape andfinallyin linseed ifcombined with camelina (Table2).

Table2:

Yieldsandyieldgainsorlossesbymixedcroppingcomparedtosolecroppingatequallanduse[kg/hadrymatter]

farmyield2ha additional

mixedcropping solecropping farmyieldbymixedcropping

/2ha /1ha/1ha /1ha

cropcombination oilcrop maincrop

oilcrop

maincrop

oilcrop

maincrop

wintervarieties:

barley/rape 500 3820 720 3580 -110 +120

rye/rape 460 5260 610 4490 -75 +385

pea/rape 980 740 720 320 +130 +210

springvarieties:

pea/camelina 1500 2240 1100 1470 +200 +385

pea/camelinaI 940 4700 1260 2480 -160 +1110

pea/rape 80 3520 40 1470 +20 +1025

pea/w.mustard 900 1400 630 1470 +135 -35

lupin/camelina 1500 1820 1100 1410 +200 +205

lupin/safflower 1600 940 1080 1410 +260 -235

wheat/camelina 740 5320 1100 3660 -180 +830

wheat/linseed 280 5980 740 3660 -230 +1160

camelinam/linseed 480 1780 740 1100 -130 +340

Icamelina inbroadcastseeding,mmaincropcamelina

Butanoverallyieldgain (oilcrops+maincrops) inallmixed cropping systems is obvious. The decision whichcropping system is preferred therefore is dependant ofyieldriskassessmentsofsolecroppingandofpositiveas-pects mixed cropping may deliver (physical stabilisationaspects,weedsuppression,yieldbufferingaspects).Alsogoalsforseedyieldswillinfluencethechoiceofthecrop-pingsystem.Organicmixedcroppingsystemswithcamelinaproofed

toberelativelyrobustinyieldsandripeningtimesovertheyearsandshowedyieldbufferingcapacities.Thereforefur-therstudiesontheuseofitsoilandoilcakeonfarmswereundertaken.Theseexperiencesaredescribedinthefollow-ing.ThepossibleeffectsonchangesofGHGbalancesonfarmlevelafterintroductionofthesystemareestimated.

Use of oil cakes in livestock feeding and alternative usages

In organic livestock nutrition the use and productionof a sufficient amountof high-quality feed componentscontainingproteinandaminoacidsisessentialforthecre-ation of pure on farm diets (Zollitsch et al., 2004). Theuseoflocallyproducedoilcakeswouldhelptoavoidex-ternalenvironmentaleffectsandGHGloadsbyimportoffeedcomponents(Steinfeldetal.,2006).Replacementofoilcakefromsoya(Glycine max) whichmightbepollutedwithGMO from conventional production (Partridge andMurphy, 2004) would be another important aspect toguaranteefoodsecurityinorganicfarms.Intermsofitsgucosinolatecontentsanditscontentof

linolen-andlinolenicacidtheuseofcamelinaoilcakeinanimalnutritionwascriticallydiscussed (BöhmeandFla-chowsky, 2005). Further trials on an adequate dosagein poultry production were undertaken (Jaskiewicz andMatyka,2003;Weissmannetal.,2007).Todaythereisageneral allowance of the ingredient in livestock feeding(Commissiondirective2008/76/EC).

Table3:

Effectsofthecompletereplacementofoilcakeofsoya(5%-content)byoilcakeofcamelinainfeedingratiosforchickensonperformanceandmeatquality(Weissmannetal.,2007)

G. maxoilcake

Camelinaoilcake

Fatteningperformance,n= 44 48

Slaughteringweight,g 3741b 3883ab

Dailyweightgain,g 44.0a 45.8a

Feedintake,g/d 100.7bc 107.6ab

Feedconversion,g/g 2.38 2.35

Organweights,n=12

Thyroid,g 0.341b 0.351b

Liver,g 70.8ab 74.3ab

Carcassyield,% 69.4ab 69.5ab

Sensoricmeatquality(leg)(1=bad,6=verygood)

Tenderness 4.3 4.2

Juiciness 4.3 4.5

Aroma 4.1 3.9

Fattyacidcompositionofintramuscularfat

SFA1,% 28.2a 28.0a

MUFA2,% 38.5 40.5

PUFA3,% 33.1 31.3

Rest,% 0.2 0.2

a,b,c:differentlettersindicatesignificantdifferences(p≤0,05),1 SaturatedFattyAcids:C14:0,C16:0,C18:0;2MonoUnsaturatedFattyAcids:C16:1,C18:1,C20:1,C22:1;3PolyUnsaturatedFattyAcids:C18:2,C18:3,C20:4


ResultsonthesuccessfulcompletereplacementofsoyaoilcakebycamelinaoilcakeinorganicchickenfeedratiosarepresentedinTable3,exemplarily.Animalperformanceandmeatqualityinthechickenfatteningwerenotinflu-enced(Weissmannetal.,2007).TheconsequencesforthereductionofGHGoforganic

productionwhichmightbecausedbythisreplacementisunclearbutwouldsurelybehighiflandusechangesfore.g.organicproductionofsoyacanbeavoided(Weight-manetal.,2010).Alternativeusagesoftheoilcakesareseen inorganic

fertilisation(Laber,2003)andintheuseasadditionalsub-strateinbiogasplants(Paulsenetal.,2009).Ingeneralus-ageslikethismightcauseadditionalmitigationeffectsonGHGemissionsoffarmsbysubstitutionofotherfertilisers,byayieldincreasethroughfertilisationorbythesubstitu-tionofotherbiogasco-substratesandtheincreaseoftheamountofrenewableenergythatisproduced.

Tests in straight vegetable oil driven tractors

Tractorswhichwere technically adapted to theuseofstraight vegetable oil as pure fuel are on themarket orcanbeconstructedbyspecialsuppliers.Severalstudiesontheuseofvegetableoilindieselenginesareavailable(Ra-madhas,2004;Knotheetal.,1991)andwereupdatedinpracticalfieldstudieswithmodernagriculturalmachinerythatwasadaptedtotheuseofrapeoilaccordingtotheDINV51605 inGermany (HasselandWichmann,2005)andAustria.Researchonpossibilitiestofulfillthecomingexhaust regulations and on the newest technical devel-opment is running inanEU-widedemonstrationproject(http://www.2nvegoil.eu/default.asp?Menue=93). Furthertechnical development concentrates on the purificationofcoldpressedandrefinedvegetableoilstoexcludeun-wantedP,Ca,Mgcontents(Remmele,2002;http://www.faqs.org/patents/app/20100024284).Forthedemandsoforganicfarmingandofthemixed

croppingapproachavarietyofoilcrops isneededtobeusedinengines.Theresultsoftheexemplaryfieldtestsonthereplacementof30%rapeoilbycamelinaoilandtheuseasmixedfuelcanbesummarizedasfollows:The tractor was driven without complications over

1000hunderdifferent loads.Themotoroilqualitywasalways suitable andwide below critical thresholds (veg-etableoilcontent,carbonparticles,viscosity)alsoafterthemaximumperiodbetween theoil changeof350h thatwasused.Oxidationresistanceofthestraightvegetablefuelmix-

turewas always under theDIN norm given for rape oilwhenusedasfuel(Table4).

Table4:

Parametersoffuelcharacteristicsofa70%/30%mixtureofrapeoilandcamelinaoil

Parameter Unit Threshold Oilmixture

DINV51605**

CCR* %(m/m) ≤0.40 0.46

Iodinenumber g/100g 95-125 125

Acidvalue mgKOH/g ≤2.0 1.59

Oxidationstability h ≥6.0 4.0

P-content mg/kg ≤ 12 11

S-content mg/kg ≤ 10 3

ΣCa+Mg mg/kg ≤20 20.9

*ConradsonCarbonResidue,**parameterCCRnotanylongerlistedinthefinalDIN5160andnewthresholdsforP:3mg/kg,Ca:1mg/kg,Mg:1mg/kgvalidin2012

After1000h carbonaceousdeposits at the fuel injec-torsweredetected.But itremainedunclear iftheywerecausedby theuseof coldpressedoilswhich ingeneralareoflowerpurenessthanraffinatesorbytheuseoftheoilmixtureitselfbecauseCaandMgcontentsofstraightcamelina oilwasnearlyinrangewiththatoftherapeoilthatwasused.AnywaytheCCRvaluesoftheoil-mixtureexceededthethresholdgiven intheDINV51505(Table4).Thetractorhadthesamepowerandshowednodiffer-enceinemissionofNOx,CO,HCandparticlescomparedto theuseof straight rapeoil. Principally theuseof 30%/70%camelina/rapeoil as fuel indiesel engines thatareadaptedtotheuseofstraightvegetableoilispossible.Ingeneralincreasedattentiononmotorcontrol(injectors,motoroilquality)mustbetakenwhencoldpressedandunrefinedvegetableoil isused.ButtheuseofvegetableoilbeyondtheDINnormcannotberecommendedifwar-rantyaspectsoftheenginesareconsidered.Butmarketstudiesonthepracticaltradingofvegetable

oilsshowedthatdifferentvegetableoilsaremixedasfuelandare soldas vegetableoil according toDINV51605(Paulsenetal.,2007a).Vegetableoilmixturesfortheuseasfuelareobviouslymarketconformandcanthereforebepartofconsiderationsonthereplacementoffossilfuels.

Estimation of GHG loads

Theadditivepotentialofthemixedcroppingsystem,theuseofthevegetableoilsasfuelsinagriculturalmachineryandtheuseofoilcakeasfeedcomponenttoreducetheemissionofCO2-equivalentsperhectaremustbecalculatedbasedontheallocationofemissionfactorsforthesubsti-tutedmaterials(fossilfuelandotherfeedcomponents)andbythehectarewiseyieldeffectsofthemixedcroppingsys-tems.Valuesontheseoveralleffectsofmixedcroppingforthedescribedmeanyieldlevels(Table1)aregiveninTable5.

214

Table5:

Gains (+)and losses (-) ingrainyields (drymatter)of variousmaincropsinorganicfarms(a),additionaloil(b)andoilcakeyields(c)andchangeinproducedrawprotein(XP)(d)andenergyproduction(e)whenmixedcroppingwithoilcrops is introduced(yields:seeTable1and2)andthereductionofGHGemissionsbythesubstitutionofdieselfuelbytheproducedstraightvegetableoil(f)

(a) (b) (c) (d) (e) (f)

cropcombination* +/- + + +/- +/- -

maincrops

veg.oil

oil-cake

XPb heatingvalue

CO2eq

kg/ha cMWh/ha

dkg/ha

wintervarieties:

barley/rape -1670 100 150 -105 -6.3 -313

rye/rape -1860 92 138 -95 -7.3 -288

pea/rape +50 196 294 +126 +3.7 -614

springvarieties:

pea/camelina -350 285 465 +116 +3.6 -893

pea/camelinaI -130 179 291 +118 +2.7 -561

pea/rape +290 16 24 +6 +1.7 -50

pea/w.mustard -770 113 338 -26 -0.5 -354

lupin/camelina -500 285 465 +11 +2.9 -893

lupin/safflower -940 160 640 -229 +1.1 -502

wheat/camelina -1000 141 229 -16 -2.2 -442

wheat/linseed -670 53 87 -55 -2.2 -166

camelinam/linseed -210 91 149 +17 +0.7 -285

Icamelina inbroadcastseeding,mmaincropcamelina,beffectsofmixedcroppingongrainNcontentsareconsidered,XP=N*6.25,coilcrops7kWh/kgdrymatter,cereals/legumes4.8kWh/kgdrymatter,d3603.4gCO2eq/kgdiesel=83.8gCO2eq/MJ(EU2009)

Onthecontrarytothe interpretationgiven inconnec-tionwithTable2thevaluesinTable5havetobeinterpret-edwiththebackgroundthatmixedcroppingisintroducedinafarmtocombinefeedandfuelproductioninonefield.Sothepureyieldeffectperhectareisgivenhereandnottheeffectonfarmlevel.Under this assumptions in the most cropping systems

thekernelyieldofthemaincropperhectare is reduced,exceptionalarepea (wintervariety)yields incombinationwithrape(wintervariety)andpea incombination withrape(springvariety)(Table5,columna).Thiswasalsofoundinotherstudiesoncombinationsofrapewithcereals(Szumi-Szumi-galskiandvanAcker,2005),wheatandlinseed(Carreta.,1993),safflowerincombinationwithseedlegumes,rapeor turnip rape (Brassica campestris L.) (RafeyandPrasad,1991)andbeans (Vicia faba L.) incombinationwith saf-flowerorlinseed(Kiessling,2011).Butalsoyieldincreasesrespectivelyyieldconstancyofpeasinmixedcroppingwithfalseflaxcomparedtosolecroppedpeascanoccur(Sauckeand Ackermann, 2006). But inherent to the system allmixedcroppingsystemsdeliveredadditionalvegetableoilandoilcakeperhectare(Table5,columnsbandc).Consid-

eringthetotalproducedrawproteinofthedifferentcropcombinations (Table5,columnd) it isobviousthat if theyieldreductionsaremoderateandtheoilyieldsarerelative-lyhighadditionalproteincanbeproduced.Thisproteincanreplace necessary feed protein imports and replace theirGHG loads directly or can increase the yield of livestockproduction by high quality farm own feed components.ThiscandecreasetheproductrelatedGHGemissions.The heating value of the whole seed production of

mixedcroppingcomparedtothesolecroppedmaincropsisgivenasintegratingvalueforoverallenergyproductionofthesystems(Table5,columne).Thecombinationsde-liveringhigherproteinyieldsandalsothecombinationofbluelupinwith safflower showanenergywinperhectarecomparedtothesolecroppingofmaincrops.Inthelattercombinationhighyield losses inblue lupinoccurredandthe rawprotein losseson this sidecouldn’tbecompen-satedbysafflower,whereastheenergeticapproachdeliv-eredanincreaseinenergyperhectareduetotheassumedheatingvalueoftheoilcrop.By thedirect replacementof fossil fuelwithvegetable

oilfrommixedcroppingbetween50and893kg/haCO2-equivalentscouldbereplaced(Table5,columnf).Assum-ingafueldemandforagriculturalmachineryof100kg/hafarmlandaveragestraightvegetableoil yields from1hacouldmakeupto3haselfreliantinfuel.Withthemaxi-mumvaluesofoilproductioninmixedcroppingwithcam-elinareportedbeforefuelself-relianceforupto9hectarecouldbereachedwith1hafarmland.Furtherconsiderationsoftheeffectsofmixedcropping

systemswithoil cropshave toconsider thepossiblead-ditional energydemand for their introduction. It canbeminimizede.g.bythecombinationofseedingtechnology(PaulsenundPscheidl,2007).Additionalfactordemandsofmixedcroppingariseintheseedproductionandintheseedseparationafterharvest.Butthesepointsareseentobeofminorimportanceinlifecyclebalances(Sergis-Chris-tianundBrowers,2005)andmustbecompensatedbytheadvantagesofthecroppingsystemsdescribedbefore. Ingeneralmixedcroppingwithoilcropsinorganicfarmingisseenashighlyspecialisedopportunitytoproduceoilcrops(Gruber and Vogt-Kaute, 2007)which has clearly to beadaptedtositeconditions.

Conclusions

Mixedcroppingwithoilcropscanenableorganicfarm-ers to introduceoil crops in their crop rotation. Lookingfromthisdirectionmixedcroppingononefieldcomparedtosolecroppingofmainandoilcropsondifferentfieldsleadtoincreasedfarmproductionofbothproducts.Thisalonecanmeanclearreducingeffectsontheproductre-latedGHGemissionoforganicagriculturalproduction.


Mixedcroppingwithoilcropscanalsobeintroducedascroppingconcepttoproducestraightvegetableoilasfuelfor agriculturalmachinery. Yields of themain cropswillbereducedinthatcasebutarereplacedbyproductswithotherquantitiesandqualities.Thishastobeconsideredinfarmbalancesandintheirscenariodescriptions.Withstraightvegetableoilfrommixedcroppingwithoil

cropsfossilfuelcanbereplaced.Theco-productoilcakeandanincreasedproteinproductionperhectaremeananaddedvalueforlivestockproductivityandareductionofimported feed components can be expected. These as-pectsofferclearpotentialofthedescribedsystemtore-duceGHGemissionsoforganicfarms.Theproductionofbiofuelinthiswayhasonlymoderatecompetitiontofoodproduction.

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H.-D. Haenel, U. Dämmgen, P. Laubach, C. Rösemann / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 3 2011 (61)217-228 217

Update of the calculation of metabolizable energy requirements for pigs in the German agricultural emission inventory

Hans-DieterHaenel*,1 UlrichDämmgen*,PetraLaubach**,2andClausRösemann*

* JohannHeinrichvonThünenInstitute(vTI),InstituteforAgriculturalClimateResearch,Bundesallee50,38116Braunschweig,Germany

** Association for Technology and Structures in Agriculture (KTBL e.V.), Bartningstr.49,64289Darmstadt,Germany

Abstract

ThecalculationoftheenergyrequirementsofpigsusedintheGermanagriculturalemissioninventoryisupdatedonthebasisoftherecommendationsworkedoutbytheGermanSocietyofNutritionPhysiology(GfE).Atthesametime thenumeric solutions hitherto used in the calcula-tions of energy requirements of weaners and fatteningpigsintheemissioninventoriesarereplacedbyanalyticalsolutions.This results insimplifications in thecalculationprocedures.In the inventory this leads to reduced energy require-

ments for fattening pigs. However, the energy require-mentsforsows,weanersandboarsincrease.

Keywords: pigs, energy requirements, model, emission in-ventory

Zusammenfassung

Aktualisierung der Berechnung des Bedarfs an um-setzbarer Energie von Schweinen im deutschen land-wirtschaftlichen Emissionsinventar

DieBerechnungdesBedarfsanumsetzbarerEnergiefürSchweineimdeutschenlandwirtschaftlichenEmissionsin-ventarwirdaktualisiert.GrundlagesinddievomAusschussfürBedarfsnormenderGesellschaftfürErnährungsphysi-ologie(GfE)erarbeitetenRichtwerte.Gleichzeitigwerdendie bisher im Emissionsinventar üblichen numerischenLösungenderBerechnungendesEnergiebedarfsfürAuf-zuchtferkelundMastschweinedurchanalytischeLösungenersetztunddamitdieRechenverfahrenvereinfacht.ImInventarergebensichdarausfürMastschweineeine

VerringerungdesEnergiebedarfs,fürSauen,Aufzuchtfer-kelundZuchteberjedochErhöhungen.

Schlüsselwörter: Schweine, Energiebedarf, Modell, Emis-sionsinventar

218

1 Introduction

Agricultural production involves the emission of tracegaseswhoseeffectsontheatmosphereandtheenviron-mentmaybeadverse.Attemptstoreducetheseemissionspresupposetheirdetailedquantificationinawaythatal-lowsfortheidentificationandevaluationoftherelevantprocesses.Asemissionreductiongoalsarebeingdiscussedininternationalboards,therespectivepartiesusestandardapproaches todescribe andquantify emissions. Inordertoavoiddistortionofthemarkets,internationalguidancedocumentswereestablishedthatallowtheassessmentofemissionsandthedescriptionofemissionexplainingvari-ablesinaconsistentway(greenhousegases:IPCC,2006;airpollutants:EMEP/EEA,2009).Emissionshavetobereportedasconsistenttimeseries

fortheperiodfrom1990onwards.Forkeysources,calcu-lationsandreportinghavetobedetailed.Hencefatteningpigswillbetreatedmoresophisticatedthanboars.Atpresent,anattemptisbeingmadetobetterdescribe

emissions frompigproduction, includingthedescriptionof feed composition (Dämmgen et al., 2011), updatingemission factors (Dämmgenet al., 2010a) and technicalmeasurestoreduceemissionsfromhouses(Dämmgenetal.,2010b).Allemission ratesare related toexcretion rates.These

aredependingon feed intake rateswhicharegovernedbytheenergyandnutrientrequirementsoftherespectiveanimals.

Thisworkdescribesindetailtheassessmentoftheen-ergyrequirementsinpigproduction.Itisrestrictedtothefractionofenergythatcanbemetabolized(metabolizableenergy,ME).Hitherto, the assessment of energy requirements in pig

production in the German agricultural emission inventorywasbasedondataprovidedinGfE(1987).Meanwhile,therespective datawere updated and themethods improved(GfE,2006).Thecomprehensiverevisionofthedescriptionofemissionsfrompigproductionmakesuseofthisnewedition.Toalargeextent,theliteratureusedinGfE(2006)was

publishedduring the time spanunderlying the emissioninventory(theyearsfrom1990onwards).Hence,itisas-sumedthatthedataandmethodscompiledinGfE(2006)are representativeof thepast twodecadesandthat thecalculationproceduresderivedfromGfE(2006)areappli-cabletoalltheyearssince1990.Thisworkappliesandtransformstherelationsprovided

inGfE(2006)sothattheymeettheneedsoftheagricul-turalemissioninventory.

2 Definition of pig subcategories

Theassessmentofenergyrequirementsiscarriedoutforanimalpopulationswithsimilarfeeding.However,officialGermananimalsurveydatarelyonadifferentiationofani-malsaccordingtoweights.Hence,thesurveydatahavetobetransformedtofitintoenergyrequirementcalculationroutines.Table1comparesthecategoriesusedintheoffi-cialGermansurveyandintheGermanemissioninventory(seeHaeneletal.,2010).

Table1:

Pigs,categorizationandcharacterizationofsubcategories

descriptorintheofficialsurvey typea subcategoryintheemissioninventory weight1b weight2b

(inkganimal-1)

piglets ---c suckling-pigs 1.5 8

we weaners 8 variablewfin, we

youngpigslighterthan50kgliveweight

fp fatteningpigs variablewfin, we variablewfin, we

fatteningpigs50to80kg

fatteningpigs80to110kg

fatteningpigsheavierthan110kg

youngsowsgestating

so sows meanweight:220othersowsgestating

youngsowsnotgestating

othersowsnotgestating

boars bo breedingboars meanweight:200

atype:codeusedtodescribetheanimalcategoriesintheGermaninventory.bweight1:weightatthebeginningoftherespectiveperiod,weight2:weightattheendoftherespectiveperiod;wfin:variablefinalweight.csuckling-pigsdonotconstituteaseparateanimalcategory.Theyareaccountedforwithinthecalculationsofenergyandfeedrequirementsofthesows(seeHaeneletal.,2011)


The subcategory “sows” covers all subcategories ofsows for breeding irrespective of their age andweight.Thecalculationofenergyandfeedrequirementsincludesthesuckling-pigsastheydonotconstituteaseparateani-malcategoryintheinventory(seeHaeneletal.,2011).Weanersareyoungpigsbetweenweaningandthebe-

ginningoffattening.Intheemissioninventory,thislifes-panisassumedtobeginatananimalweightofabout8kganimal-1.Itendswithweightsrangingfrom25toapprox.30kganimal-1 (dependingonyearandregion).Dataforwfin, weareavailableforeachyearanddistrict.Fatteningpigsareallpigsinthefinalfatteningstages,

i.e. with weights above about 25 to 30 kg animal-1 tillslaughtering(105to120kganimal-1liveweight).Again,dataforwfin, fpareavailableforeachyearanddistrict.Forsowsameanweightof220kganimal-1isestimated

asdiscussedbelow.Forbreedingboars,ameanliveweightof200kgani-

mal-1isassumed(expertjudgmentE.Schulz).Thecategoriesusedintheinventoryaredescribedinthe

subsequentchapters.ThevariableanimalweightsusedinTable1fortheinventorycategory“weaners”and“fatten-ingpigs”areobtainedfromofficialstatistics.Theweightdataforpigletsarebasedonexpertjudgment,whilethemeanweightsofsowsandboarswillbediscussedintherespectivechapters.

3 Sows

3.1 Total energy requirements during one reproduction cycle

Thetotalmetabolicenergy(ME)requirementsofasowduringoneround, i.e.duringonereproductioncycle, isgiven by Equation (1). It reflects that the reproductioncyclecomprisestwogestationphases,thelactationphaseandthetimespanbetweenweaningandcovering.

wtclact2 gest,1 gest,sow MEMEMEMEME

whereΣME sow totalmetabolizableenergyrequiredforone round(MJanimal-1round-1)ΣMEgest, 1 metabolizableenergyrequiredduringgestation phase1(inMJanimal-1round-1)ΣMEgest, 2 metabolizableenergyrequiredduringgestation phase2(inMJanimal-1round-1)ΣMElact metabolizableenergyrequiredduringlactation (inMJanimal-1round-1)ΣMEwtc metabolizableenergyrequiredbetweenwean- ingandcovering(inMJanimal-1round-1)

Thephase-relatedenergyrequirementswillbediscussedinthesubsequentchapters.

3.1.1 Energy requirements during gestation

The energy requirements for the development of theconception products, the uterus and the compensationofweightlossesduringthepreviousgestationhavetobetakenintoaccountinadditiontotheenergyrequirementsformaintenance(GfE,2006,pg.34f).ThegestationphasecanbesubdividedintotwoseparatephaseswithdifferentmeansofdailyMErequirementsMEgest, 1andMEgest, 2 (withjtheindexofday).GfE(2006),Table4.13,providesMEgest, 1andMEgest, 2data

dependingontheordinalnumberofpregnancyandtheweight loss during lactation. As no official statistics areavailableonthesecriteria, theGfEdatahavebeenaver-agedwithidenticalweightsyieldingMEgest, 1=33.3MJd

-1andMEgest, 2=40.7MJd

-1fortherespectiveperiods.TheMEdatainTable4.13inGfE(2006)representthe

energyrequirementswhenthesowisexpectedtogivebirthto13piglets.Atpresent,thispigletsnumberperlittermarks theupper limit inGermanpigletproduc-tion.Hence,theuseofMEgest, 1andMEgest, 2wouldavoidunderestimationof the energy requirements used fortheconstructionofemissiontimeseries.

3.1.2 Energy requirements during lactation

Duringthelactationperiod,energyisrequiredformain-tenanceandmilkproduction.Equation(2)definestheto-taldailyenergyrequirementsforthesow-pigletssystemasitisappliedintheinventory.

raisedpiglets,milkjsow, m,jlact, nMEME (2)

whereMElact, j dailymetabolizableenergyrequiredondayj duringlactation(inMJanimal-1d-1)j indexofdayMEm, sow, j dailymetabolizableenergyrequiredformain- tenanceondayj(inMJanimal-1d-1,seebelow)ηmilk specificmetabolizableenergyrequiredformilk production(inMJpiglet-1d-1,seebelow)npiglets, raised numberofpigletsraisedpersowandbirth(in piglet,seebelow)

Thetotalenergyrequirementsformaintenanceduringagestationphasearecalculatedfromthedailyrequirementsformaintenancewhicharegiven inGfE (2006),pg.23,Equation7:

j met,sow m,ME,jsow,m, wME (3)

(1)

220

whereMEm, sow, j metabolizableenergyrequiredformaintenance fordayj(inMJanimal-1d-1)j indexofdayηME, m, ,sow specificmetabolizableenergyrequiredfor maintenance(ηME, m, ,sow=0.44MJperkgof metabolicweight,seefootnotetoTable4.13 inGfE,2006)wmet, j metabolicweightondayj(inkganimal-1)

The metabolic weight, wmet, j, is a function of animalweight1:

.0

unit

jsow,unitj met, w

www (4)

wherewmet, j metabolicweightondayj(inkganimal

-1)wsow, j dailymeanofliveweightondayj(inkganimal

-1, seebelow)wunit unitweight(wunit=1kganimal

-1)

Intheinventorythedailymeanofliveweight,wsow, j,isreplacedbythesowweightaveragedovertheentirere-productioncycle,seeChapter3.3.Thespecificmetabolizableenergyrequiredformilkpro-

duction,ηmilk,canbederivedfromthedataprovidedinthefootnotestoTable4.17inGfE(2006),pg.81:productionofmilkperkgpigletweightgain(4.1kgkg-1),energycontentofmilk (5.0MJkg-1),percentageofmetabolizableenergyusedformilkproduction(70%).Thesedataleadtoηmilk=6.8MJpiglet-1d-1,whenbeingcombinedwithanaverageestimate for daily pigletweight gain of 232 g piglet-1 d-1whichisobtainedfrombirthandweaningweightsandthedurationofthelactationphase(seeTable2).Thenumberofpigletsper litter canbededuced from

the number of piglets raised per sow and year and thedurationofaproductioncycle(seeTable2).

roundyearpiglets,raisedpiglets, nn (5)

wherenpiglets, raised numberofpigletsraisedpersowandbirth(in piglet)npiglets, year numberofpigletsraisedpersowandyear birth(inpiglet)τround durationofpigletproductioncycle(indround-1)α timeunitsconversionfactor(α =365da-1)

1 Formally, Equation (4)differs from the respectivedescriptiongiven inGfE(2006), pg. 23, Equation 7, i. e. LM0.75where LM is animalweight. ThetermLM0.75wouldimplyunitsofkg0.75whichisnotallowedintheSIsystem.ThisproblemisavoidedbyEquation(4)whichneverthelessyieldsthesamenumericresultlikeLM0.75.

Note that Equation (2) does not explicitly account forthe possible gains of metabolizable energy by weightlossesduringlactationand/oradditionalpigletfeed(GfE,2006, pg. 38) as there are no official statistical data todescribethesecontributions.However,Equation(2)coversawiderangeofMErequirementsdataprovidedinTable4.17inGfE(2006).Henceitisassumedthat,onaverage,Equation(2)describestheGermansituationadequately.Table2listsresultsofEquation(2)obtainedforarange

ofpigletnumbers.

3.1.3 Energy requirements between weaning and covering

For the period between weaning and covering, GfE(2006), pg. 72, assume the same total daily energy re-quirementsasforadvancedgestation.

2gest,jwtc, MEME (6)

whereMEwtc, j dailymetabolizableenergyrequiredduringthe phase“weaningtocovering”(inMJanimal-1d-1)j indexofdayMEgest, 2 dailymetabolizableenergyrequiredduring advancedgestation(inMJanimal-1d-1),see Chapter3.1.1

3.2 Cumulative energy requirements and comparison with the former approach

Table 2 lists the daily requirements for the differentphases(seeChapters3.1.1to3.1.3)aswellasthedura-tionoftherespectivephases.

Table2:

Sows,energyrequirementsasusedintheinventory.Fordetailsseetext.

phase dura-tionind

numberofpigletspersowperbirth

energyrequire-ments***,revisedap-proachinMJanimal-1d-1

energyrequire-ments,formerapproach*inMJanimal-1d-1

gestationphase1 84* 33.3 25

phase2 30* 40.7 29

lactating 28** 8 79.5 56

9 86.3

10 93.1 67

11 99.9

12 106.7 77

13 113.5

weaningtocovering 27* 40.7 29

*basedonGfE(1987),seealsoDämmgenetal.(2007);

**inconnectionwithaweaningweightof8kgpiglet-1(expertjudgmentE.Schulz);

***basedonGfE(2006)


Table 2 also allows for a comparison with the valueshithertousedwhichwerebasedonGfE(1987)(seeDäm-mgenetal.,2007)andconsiderablyfallbelowthoseob-tainedwiththenewapproach.The cumulative energy requirements, i. e. the total of

energyrequiredduringonereproductioncycle,isprovidedinTable3.

Table3:

Sows,totalofenergyrequiredduringonereproductioncycle(ΣME sow)

numberofpiglets 8 9 10 11 12 13

ΣMEsow(inMJanimal-1round-1)

7166 7331 7496 7661 7826 7992

3.3 Animal weights

3.3.1 Estimation of mean sow weight

Ingeneral,theliveweightofasowisnotaconstantdur-ingthereproductioncycle.Theweightgainduringgesta-tioncompensatestheweightlossduringlactationintheprecedent reproduction cycle and comprises theweightgainoftheconceptionproductsandthemammaryglandaswellastheweightgainofthesowitself.Table4showstypicalweightchangedata(takenfromTable4.13inGfE,2006).Aweightof255kganimal-1isconsideredatypicalfinalliveweight(DLG,2008,pg.13).

Table4:

Sows,animalweights(wsow)andweightchanges(Δwsow)asafunctionofthenumberofgravidity(ngr).Allweightdatainkganimal

-1.(Source:GfE,2006,Table4.13.)

Δwsow duringlactation

ngr 1 2 3 4

0wsowatcovering 140 185 225 255

Δwsowduringgravidity 70 65 55 25

-10wsowatcovering 140 185 225 255

Δwsowduringgravidity 80 75 65 35

-20wsowatcovering 185 225 255

Δwsowduringgravidity 85 75 45

However, theseweight changes cannot be accountedforintheinventoryasthetimespantakenbyonerepro-ductioncycleisshorterthantheinventorytimestepwhichisoneyear.Henceenergyconsiderationsfortheinventoryhavetobebasedonameansowweight.SimplyaveragingtheweightsatcoveringaslistedinTable4yields2.1∙102kganimal-1.Howeverasthisestimatemaybebiasedbyarelativeunder-representationoffullygrown-upsows,theinventoryassumesameansowweightof2.2∙102kgani-

mal-1,whichisthearithmeticmeanoftheweightsatcov-eringforthesecondandthefourthgestation. It ignoresthelowestweightinordertoroughlycompensatefortheunder-representedhighestweight.

3.3.2 Mean piglet weights at birth and weaning

Forpiglets,theinventoryisbasedonabirthweightof1.5kgpiglet-1.Thiscanbederivedfromfeedingrecom-mendations in DLG (2008), Table 4.1, where the pigletweightafterthefirstweekwithadailyweightgainof0.2kgpiglet-1d-1reaches2.9kgpiglet-1.According to expert judgment (E. Schulz) the typical

weaningweightisassumedtobe8kgpiglet-1inconnec-tionwithalactationphasedurationof28days(seeTable2).

4 Weaners

Forweaners, themetabolicenergy requirementscom-prisetherequirementsforbothmaintenanceandgrowth.TheyarecalculatedaccordingtotherecommendationsinGfE(2006).

finfin k

1jj we,g,day

k

1jj we,m,daywe MEMEME (7)

whereΣME we totalmetabolizableenergyrequired(MJanimal-1 round-1)j indexofdaykfin numberofthefinaldayoftheweaners’lifespanτday unittimeperiod(τday=1dround

-1)MEm, we, j metabolizableenergyrequiredformainte- nancefordayj(inMJanimal-1d-1)MEg, we, j metabolizableenergyrequiredforgrowthfor dayj(inMJanimal-1d-1)

4.1 Daily energy requirements

Dailyenergyrequirementsformaintenancewithwean-ersaredefinedasfollows(cf.discussionChapter3.1.2).

.0

unit

jwe,unitwem, ME,jwe,m, w

wwME (8)

whereMEm, we, j metabolizableenergyrequiredformaintenance fordayj(inMJanimal-1d-1)j indexofdayηME, m, we specificmetabolizableenergyrequiredfor maintenance(ηME, m, we=1.25∙0.44MJkg

-1d-1, GfE,2006,pg.23)wwe, j meanweanerliveweightondayj(inkganimal-1)wunit unitweight(wunit=1kganimal

-1)

222

The energy requireddaily for growth is calculated ac-cordingto:

j we,jwe,g, ME,j we,g, t

wME (9)

whereMEg, we, j metabolizableenergyconsumedfordailygrowth ondayj(inMJanimal-1d-1)j indexofdayηME, g, we, j specificmetabolizableenergyrequiredforgrowth ondayj(inMJkg-1,seebelow)(Δw/Δt)we, jdailyweightgainperanimalanddayj(inkg animal-1d-1)

Thespecificmetabolizableenergyrequiredforgrowthisafunctionofproteinandfatgains,henceafunctionofage:

wepf,

jwe,wef,we wep,j we,g, ME, k

FP (10)

whereηME, g, we, j day-dependentspecificmetabolizableenergy requiredforgrowth(inMJkg-1)j indexofdayα energycontentofprotein(α =23.8MJkg-1p, we p, we , seeGfE,2006,pg.32)αf, we energycontentoffat(αf, we=39.7MJkg

-1,see GfE,2006,pg.33)kpf , we partialefficiency(kpf, we=0.7MJMJ

-1,see GfE,2006,pg.33)Pwe constantratioofproteingaintoweightgain (Pwe=0.17kgkg

-1,seeGfE,2006,pg.29)Fwe, j day-dependentratiooffatgaintoweightgain (inkgkg-1,seebelow)

According to GfE (2006), pg. 30, the fat content isabout110gkg-1foraliveweightof10kgand170gkg-1foraliveweightof30kg.Fromthisthefollowinglinearequationisdeduced:

j we,weF,weF,jwe, wbaF (11)

whereFwe, j day-dependentratiooffatgaintoweightgain (inkgkg-1)j indexofdayaF, we constant(aF, we=0.08kgkg

-1)b -1

F, we constant(bF, we=0.003kg animal)wwe, j meanweanerliveweightondayj(inkganimal

-1)

4.2 Cumulative energy requirements and animal weights

AccordingtoEquation(7),theenergyrequirementshavetobecalculatedseparatelyforeachsingledaytoobtain

(12)

the cumulative energy requirements. Thiswould requireabout50calculationsteps.However,Equation(7)canbetransformedintoaninte-

gralequationyieldingthecumulativeenergyrequirementsin just one calculation step. This transformationpresup-posestheknowledgeaboutthedevelopmentofthedailyweightgainrate.ThelatterisafunctionofanimalweightasshowninFigure1.

100

200

300

400

500

600

700

800

5 10 15 20 25 30 35

live weight [kg animal ]-1

daily w

eig

ht gain

[g a

nim

al

d]

-1-1

Figure1:

Weaners,weightgainasafunctionofliveweight.Exemplaryvariabledata:squares(LfL,2004);solidline:linearapproximation.

Calculations made for comparison purposes with thetotalenergysummationequationgivenaboveshowthat,withoutarelevanterror,thetotalenergymayalsobecal-culatedbasedontheassumptionofaconstant(i.e.mean)weightgainrate.IntegrationthenleadstoarelationfortheMEamount

required for maintenance and growth between animalweightswwe, 0andwwe, 1(fordetailsseeAppendix):

)(

1.),(

0we,1we,weg, ME,

.1

unit

0we,.1

unit

1we,

2unit

wem,ME,1we,0we,we

wwww

ww

gwwwME

whereΣMEwe(wwe, 0, wwe, 1) MErequiredforthephasebetween theweightswwe, 0and wwe, 1 (inMJanimal-1round-1)ηME, m, we specificmetabolizableenergyre- quiredformaintenance(inMJkg-1d-1)wunit unitweight(wunit=1kganimal

-1)wwe,0, wwe,1 animalweightslimitingaspecial phasebetweenweaningandfattening, withw -1

we, 0 < wwe, 1(inkganimal )g meandailyweightgainduringthe entireperiodbetweenweaningand fattening(inkganimal-1d-1)


(13)

and

2

1

1we,0we,weF,weF,wef,wewep,

wepf, weg, ME,

wwbaP

k

whereη*ME, g, we effectivespecificmetabolizableenergyrequired forgrowth,tobeusedfortheentireperiod betweenweaningandfattening(inMJkg-1)αp, we energycontentofprotein(αp, we=23.8MJkg

-1, seeGfE,2006,pg.32)αf, we energycontentoffat(αf, we=39.7MJkg

-1,see GfE,2006,pg.33)kpf , we partialefficiency(kp, we=0.7MJMJ

-1,see GfE,2006,pg.33)Pwe constantratioofproteingaintoweightgain (Pwe=0.17kgkg

-1,seeGfE,2006,pg.29)aF, we constant(a -

F, we=0.08kgkg1,seeEquation(11))

bF, we constant(bF, we=0.003kg-1animal,

seeEquation(11))wwe,0, wwe,1 animalweightslimitingaspecialfattening phase,withwwe, 0< wwe, 1(inkganimal

-1)

Theresultsobtainedwiththisone-stepcalculationpro-cedurearealmostidenticalwiththemulti-stepapproachusingEquation(7).Thedifferenceisintherangeof0.0002%.Equation (12) canbeused to calculate theenergy re-

quirements of single feeding phases. It requires theknowledgeofweightsratherthandaysasisthecasewithEquation(7).Thisisinlinewiththefactthatinformationregardingphase feedingofweaners is basedon animalweights.Theinitialweanerweightisidenticaltotheweightofa

suckling-pigattheendofthelactationperiod.Inthein-ventory,itisassumedtobe8kganimal-1.Thefinalweightoftheweaners’productionphaseequalsthestartweightofthefatteningprocess.Itisintherangeofabout25kganimal-1to33kganimal-1.Atypicalmeanvalueofthedailygrowthrateis420ganimal-1d-1(KTBL,2008,pg.636).Exemplarytotalenergyrequirementsforastartweight

of8.5kganimal-1,anaveragefinalweightof29kgani-mal-1 andameanweightgainof420ganimal-1d-1 are516.4MJanimal-1.

4.3 Comparison with the former approach

Figure2displaysdailyMErequirementsdataprovidedinGfE(1987),pg.54,comparedtorespectivedataascalcu-latedwithEquation(12)basedonGfE(2006).

2.5

5.0

7.5

10.0

12.5

15.0

17.5

2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5

weaners

,daily M

E, G

fE 1

987 [M

J a

nim

al

d]

-1-1

weaners,daily ME, GfE 2006 [MJ animal d ]-1 -1

Figure2:

Weaners,dailyMErequirements,GfE(1987)datacomparedtocalcu-lationsaccordingtoEquation(12)basedonGfE(2006).Dottedline:1to1line;solidline:regression(intercept:0,slope:0.9952,R2=0.953).

FromFigure2westatethatfortherangeofMErequire-mentstypical fortheearly1990iesthere isnosubstantialdifferencebetweentheMErecommendationsgiveninGfE(1987)undGfE(2006).Thus,the inventorymakesuseoftheGfE(2006)calculationmethodfortheentiretimeseriesfrom1990onwards.

5 Fattening pigs

Forfatteningpigs,themetabolicenergy(ME)requirementscomprisetherequirementsforbothmaintenanceandgrowth.ThetotalMErequiredforafatteningperiodisgivenby

finfin k

1jjfp, g,day

k

1jjfp, m,dayfp MEMEME (14)

whereΣME fp totalmetabolizableenergyrequired (inMJanimal-1round-1)kfin numberofthefinaldayofthefatteningperiodτday unittimeperiod(τday=1dround

-1)j indexofdayMEm, fp, j metabolizableenergyrequiredformaintenance fordayj(inMJanimal-1d-1)MEg, fp, j metabolizableenergyrequiredforgrowthfor dayj(inMJanimal-1d-1)

5.1 Daily energy requirements

Thedailyenergyrequirementformaintenanceisdefinedby(cf.discussionChapter3.1.2):

224

.0

unit

jfp,unitfp m, ME,jfp, m, w

wwME (15)

whereMEm, fp, j metabolizableenergyrequiredformaintenance fordayj(inMJanimal-1d-1)ηME, m, fp specificmetabolizableenergyrequiredformainte- nance(inMJkg-1d-1,seebelow)wfp, j liveweightondayj(inkganimal-1)wunit unitweight(wunit=1kganimal

-1)

AccordingtoGfE(2006),pg.23,thespecificenergyformaintenancecanbedescribedby

BA

Bjfp,mmnfp, m, ME,fpm, ME, ww

wwba (16)

whereηME, m, fp specificmetabolizableenergyrequiredformainte- nance(inMJkg-1d-1)ηME, m, fp, n referencevalueofspecificmetabolizableenergy formaintenance(η -1

ME, m, fp, n=0.44MJkgd-1,

GfE,2006,pg.23)am constant(am=1.25MJMJ

-1)b constant(b =0.25MJMJ-1m m )wfp, j liveweightondayj(inkganimal-1)wA, wB thresholdsanimalweights(inkganimal-1,see below)

GfE(2006)usesw =30kganimal-1A andwB=100kgani-mal-1.GfE(2006)appliesEquation(16)alsotoanimalweightsfallingbelowwAandexceedingwB.Then,incaseofanimalweightssmallerthanwA,theterminbracketsissetequaltoam,whileforweightslargerthanwBitequalsam – bm.Theenergyrequiredforgrowthiscalculatedaccordingto:

jfp,jfp,g, ME,jfp, g, t

wME (17)

whereMEg, fp, j metabolizableenergyrequiredfordailygrowth ondayj(inMJanimal-1d-1)j indexofdayηME, g, fp, j specificmetabolizableenergyrequiredfor growthondayj(inMJkg-1,seebelow)(Δw/Δt)fp, j dailyweightgainperanimalanddayj(inkg animal-1d-1)

Thespecificenergyrequirementsforgrowth,ηME, g, fp, j,isafunctionofproteinandfatgains,whichmeans,itisalsoafunctionoflifetime:

j

f

fj

p

pj fp, g, ME, F

kP

k (18)

whereηME, g, fp, j specificmetabolizableenergyrequiredfor growthondayj(inMJkg-1)j indexofdayαp energycontentofprotein(αp=23.8MJkg

-1, seeGfE,2006,pg.32)αf energycontentoffat(αf=39.7MJkg

-1,see GfE,2006,pg.33)kp partialefficiency(kp=0.56MJMJ

-1,seeGfE, 2006,pg.33)kf partialefficiency(k -1

f=0.74MJMJ ,seeGfE, 2006,pg.33)Pj day-dependentratioofproteingaintoweight gain(inkgkg-1,seebelow)Fj day-dependentratiooffatgaintoweightgain (inkgkg-1,seebelow)

TherelativeproteingainP isobtainedfromtheEqua-tion(8)inGfE(2006)differentiatedwithrespecttoanimalweight.

j fp,PPj wbaP (19)

wherePj day-dependentratioofproteingaintoweight gain(inkgkg-1,seebelow)j indexofdayaP constant(aP=0.168kgkg

-1)b -1

P constant(bP=0.0001828kg animal)wfp, j liveweightondayj(inkganimal-1)

DifferentiationofEquation(9)inGfE(2006)withrespecttoanimalweightyieldstherelativefatgainF.Acorrectionfactorof0.94kgkg-1hastobetakenintoaccount(GfE,2006,pp.28and31).

)( j fp,FFFj wcbaF (20)

whereFj day-dependentratiooffatgaintoweightgain (inkgkg-1)j indexofdayaF constant(a -1

F=0.94kgkg )bF constant(bF=0.1162kgkg

-1)cF constant(cF=0.002778kg

-1animal)wfp, j liveweightondayj(inkganimal-1)

5.2 Cumulative energy requirements and animal weights

By analogy to the procedure used for weaners (seeChapter4.2)thesummationformula(14)istransformedintoanequation thatallows tocalculate thecumulativemetabolizableenergybyonesinglecalculationsteprather


than summing up daily energy requirementswithmorethanahundredsinglesteps(fordetailsofthetransforma-tionprocessseeAppendix).Inordertoaccountforthefactthatthespecificmetab-

olizableenergyηME, m isdefined separately for theanimalweightintervals“fallingbelow30kganimal-1“,“30to100kganimal-1“and“exceeding100kganimal-1“,thetransfor-mationhastobeperformedseparatelyfortheseintervals.

As for weaners, the transformation is performed un-dertheassumptionofaconstant(i.e.mean)weightgainrate (cf. also Dämmgen et al., 2009, pg. 178). Integra-tionthenleadstoanequationfortheamountofMEre-quired for the growth between animal weightsw0 andw1,wherew0andw1representwfp, 0andwfp, 1,respectively:

(21)

(22)

)(),,(),,,(),,(),( 01g ME,

B103BA102A101nm,ME,10fp ww

gwwwwwwwwwwwwME

whereMEfp(w0, w1) MErequiredforthefatteningphasebetweentheweightsw -1

0and w1(inMJanimal ME)ηME, m, n referencevalueofspecificmetabolizableenergyformaintenance(ηME, m, n=0.44MJkg

-1d-1,GfE,2006,pg.23)w0, w1 animalweightslimitingaspecialfatteningphase,withw0< w1(inkganimal

-1ME)wA, wB thresholdsofanimalweight(inkganimal-1,seeChapter5.1)g meandailyweightgainduringtheentirefatteningperiod(inkganimal-1d-1)

and

.1

unit

A0.1

unit

A12unitm

1),min(,min(

1. www

wwwwa

.2

unit

A0B.2

unit

B1A

AB

3unitm

.1

unit

A0B.1

unit

B1A

AB

Amm

2unit

2

)),max(,min()),min(,max(

)(2.

)),max(,min()),min((,max(1.

wwww

wwww

wwwb

wwww

wwww

ww

wba

w

.1

unit

B0.1

unit

B12unit

3),max(),max(

1. www

wwww

22

10FFF

f

f10PP

p

pg ME,

wwcbak

wwbak

whereφ φ φ functionsofw , w w ,andw (inkg2animal-21, 2, 3 0 1, A B )w0, w1 animalweightslimitingaspecialfatteningphase,withw0< w1(inkganimal

-1)wA, wB animalweightthresholds(inkganimal-1,seeChapter5.1)wunit unitweight(wunit=1kganimal

-1)am constant(am=1.25MJMJ

-1,GfE,2006,pg.23)bm constant(bm=0.25MJMJ

-1,GfE,2006,pg.23)η*ME, g meanspecificmetabolizableenergyrequiredforgrowth,seeabove(inMJkg-1)αp coefficient(αp =23.8MJkg

-1,seeGfE,2006,pg.32)kp coefficient(kp=0.56MJMJ

-1,seeGfE,2006,pg.33)aP constant(aP=0.168kgkg

-1,seeabove)

(23)

(24)

(25)

226

bP constant(bP=0.0001828kg-1animal,seeabove)

αf coefficient(αf=39.7MJkg-1,seeGfE,2006,pg.33)

kf coefficient(kf=0.74MJMJ-1,seeGfE,2006,pg.33)

aF constant(aF=0.94kgkg-1,seeabove)

bF constant(bF=0.1162kgkg-1,seeabove)

cF constant(cF=0.002778kg-1animal,seeabove)

Again,exemplarycomparisonsbetweentheresultsob-tainedwiththeapplicationofEquations(14)and(21)ffshowsaperfectagreement(relativedeviation0.0001%).According to the data compilation in Haenel et al.

(2010), Chapter 5.5.1.2, the initial weight of fatteningpigsisintherangeofabout25kganimal-1to33kgani-mal-1while thefinalweight is between105kganimal-1

and120kganimal-1;averagingthedailygrowthrateoverthetwodecadesfrom1990onandoverallfederalstatesyieldsabout680ganimal-1d-1.Exemplary total energy requirements for amean start

weightof29kganimal-1,ameanfinalweightof113kganimal-1andameandailyweightgainof680ganimal-1d-1(witharesultingfatteningperioddurationof124days)are3,3GJanimal-1.

5.3 Comparison with the former approach

Figure3displaysdailyMErequirementsdataprovidedinGfE(1987),pg.35,comparedtorespectivedataascalcu-latedwithEquation(21)accordingtoGfE(2006).

10

15

20

25

30

35

40

10 15 20 25 30 35 40

fatteners, daily ME, GfE 2006 [MJ animals d ]-1 -1

fatteners

, daily M

E, G

fE 1

987

[MJ a

nim

al

d]

-1-1

Figure3:

Fatteners,dailyMErequirements,GfE(1987)datacomparedtocal-culationsaccordingtoEquation(21)basedonGfE(2006)(squares).Dottedline:1to1line.

TheMErequirementsascalculatedusingtheGfE(1987)approachexceedthoseobtainedwithEquation(21)basedonGfE(2006)byupto12%.GfE(2006),pg.27ff,ex-plain thiswith thedifferentexperimentaldataavailable.However,the2006GfEeditionisbasedondatapublished

since1980whichleadstotheassumptionthattheenergyrequirementsrecommendations inthiseditionshouldbeappropriatetodescribethesituationintheyearscoveredbytheinventory,i.e.thepasttwodecades.

6 Breeding boars

Forbreedingboars,themetabolicenergyrequirementscomprise the requirements for both maintenance andgrowth.However,asthecontributionofboarstotheover-allemissionsfrompighusbandryisalmostnegligible,theinventorysimplyassumesallboarscountedbytheofficialsurveytobebreedingboarswhoseweightgainisrestrict-ed(GfE,2006,pg.84).Duetothebreedingboars’limitedimportanceandthe

scarcityofdata(GfE,2006,pg.84)theinventorydoesnotattempttomodelenergyrequirementsofboars.WhileGfE(1987),pg.68,suggestedmeanMErequirementsof30MJanimal-1d-1,GfE(2006),pg.84,recommendsarangeof30to35MJanimal-1d-1.Aroughestimatebasedonthedataprovided inGfE(2006),pg.83,andtheuseofMEcalculationapproachforfatteningpigsindicatesthatthevalueof35MJanimal-1d-1matchesameanboarweightofabout200kganimal-1(expertjudgmentE.Schulz)betterthan30MJanimal-1d-1.HencetheinventoryassumesdailyMErequirementsof35MJanimal-1d-1leadingtocumula-tiveannualrequirementsof12775MJanimal-1a-1.

7 Conclusions

Itisgoodpracticetousethebestdataavailabletocon-struct emission inventories. For pigs, the national situa-tionhadformerlybeenreflected inadatasetpublishedinGfE (1987)withbackground informationdating fromthe1970sandearly1980s.TheupdatedmethodologiesanddatapublishedinGfE(2006)werearemarkablestepforwardwithrespecttothereliabilityandaccuracyoftheGermanagriculturalemissioninventory.Theuseofequa-tionsratherthantablesallowsforasimplertreatmentofvariableenergyrequirementcalculations.Forthemostimportantsubcategory,i.e.fatteningpigs,

theapplicationof theupdatedGfE (2006)methodologyresultsinreducedenergyrequirements,henceinreducedexcretionratesforfaecesandurineundsubsequentlyre-ducedemissions.Theoppositeisthecaseforsows,wean-


ers andboars, but this is outweighedby the reductionsachievedforfatteningpigs.

Acknowledgement

The authors express their thanks to Dr Edgar Schulz,co-authorofGfE(2006)forhisdetailedandconstructivereview.

Appendix: Derivation of a closed mathematical descrip-tion of the cumulative ME requirements of weaners

Cumulative energy requirements can be calculated byaddingupdailyrequirementsoverthetimespanconsidered:

fink

1jjwe,daywe MEME (A1)

whereΣMEwe totalmetabolizableenergyrequiredbetween weaningandfattening(inMJanimal-1round-1ME)τday unittimeperiod(τday=1dround

-1)j indexofdaykfin numberofthefinaldayoftheweaners’lifespanMEwe, j metabolizableenergyrequiredformaintenance andgrowthondayj(inMJanimal-1d-1ME)

In the German agricultural inventory, equations hadbeenderivedusingdata inGfE (1987) that expressed asumlikeEquation(A1)inasingleequationusingafittedpower series (Dämmgenet al., 2007). The latterhad tobe replacedwith theuseofnewdataaccording toGfE(2006). Itwas decided to base the derivation of a newsingleequationonmathematicalintegrationinsteadoffit-tingpowerseries.Asapreparation for themathematical solution,Equa-

tion(A1)hastoberewrittenasdifferencequotient:

)()(

jwe,jwe,jwe wMEMEME

(A2)

whereΔ(ΣMEwe) incrementoftotalmetabolizableenergyrequired betweenweaningandfattening(inMJanimal-1 round-1ME)Δτ timeincrement(Δτ = τday =1dround

-1)j indexofdayMEwe, j metabolizableenergyrequiredformaintenance andgrowthondayj(inMJanimal-1d-1ME)wwe, j meanweanerliveweightondayj(inkganimal-1)

Itisplausiblethatthisprocedureisvalidnotonlyfordai-ly timestepsbutalso for infinitesimally small timesteps.Hencethedifferencequotientcanbetransformedinadif-

ferentialquotientforeachtimeτ’k.Here,τ’isacompart-mentalizedtimescale(insround-1)thatisconnectedtothetimescaleτ(indround-1)byatimeunitsconversionfactor.

)())((d

)(dkwe

1wek

fwMEME

(A3)

where(ΣMEwe) incrementoftotalmetabolizableenergyrequired betweenweaningandfattening(inMJanimal-1 round-1ME)τ’ time(insround-1)τ’ -1

k specifictime(insround )γ timeunitsconversionfactor(γ=86400sd-1)wwe(τ’k) meanweanerliveweightattimeτ’k(inkg animal-1)

and

gewdcwaf web

we1 )()( (A4)

wheref(τ’) metabolizableenergyrequiredperanimal andsecond(inMJanimal-1s-1ME)γ timeunitsconversionfactor(γ =86400sd-1)a, b, c, d, e, g seetextbelowwwe = wwe(τ’) timedependentmeanweanerliveweight (inkganimal-1)

Theentitiesa, b, c, d, eandgoriginatefromthecompari-sonoftheequationsdescribingtheenergyrequirementsformaintenanceandgrowth(Chapter4.1).Inparticular,g denotesaconstantgrowthrate.Integration of f(τ’) leads to the cumulative energy re-

quirements: 1

0wewe d))((wfME (A5)

whereΣMEwe totalmetabolizableenergyrequiredbetween weaningandfattening(inMJanimal-1round-1ME)τ’ time(insround-1)f(wwe(τ’)) metabolizableenergyrequiredperanimaland second(inMJanimal-1s-1ME)wwe(τ’) timedependentmeanweanerliveweight(in kganimal-1)

and

dayfin1 k (A6)

whereτ’1 timeoftheendoftheweaners’lifespan(in sround-1)

228

γ timeunitsconversionfactor(γ =86400sd-1)kfin numberofthefinaldayoftheweaners’lifespanτday unittimeperiod(τday=1dround

-1)

TheentitygcanbeusedinEquation(A5)tosubstitutetheindependentvariabletimebyweight 1we,

0we,

wewewe d)(w

w

wwfg

ME (A7)

whereΣMEwe totalmetabolizableenergyrequiredbetween weaningandfattening-period(inMJanimal-1 round-1ME)γ timeunitsconversionfactor(γ =86400sd-1)g animalweightgainperunittime(in kganimal-1d-1)f(wwe) metabolizableenergyrequiredperanimaland second(inMJanimal-1s-1ME)wwe meanweanerliveweight(inkganimal-1)wwe, 0 meanweanerliveweightatweaning(inkg animal-1)wwe, 1 meanweanerlivebeginattheendofthe fatteningperiod(inkganimal-1)

Executionoftheintegralandsubsequentre-substitutionoftheentitiesa, b, c, d, e and ginf(wwe)resultsinEquation(12)inChapter4.2.

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Estimating numbers of piglets, weaners and fattening pigs for the German agricultural emission inventory

Hans-DieterHaenel*, UlrichDämmgen*,andClausRösemann*

* JohannHeinrichvonThünenInstitute(vTI),InstituteforAgriculturalClimateResearch,Bundesallee50,38116Braunschweig,Germany

Abstract

Theestablishmentofemissioninventoriespresupposesanimal populations that are homogeneous with respecttofeedingandmanagement.Forweanersandfatteningpigs, the official surveys for pigs do notmeet these re-quirements.Hence, the official animal numbers have tobe redistributed to serve thispurpose. In thispaper, thealgorithmstoderivetheanimalcategoriesoftheemissioninventory(weaners,fatteningpigs)fromsurveydata(pig-letsbelow20kg,youngpigslighterthan50kg,fatteningpigs50to80kg,fatteningpigs80to110kg,fatteningpigsheavierthan110kg)aredefined.Also,thecalcula-tionofthemeanpopulationofsuckling-pigsneededfortheredistributionofofficialanimalnumbersisdescribed.The updated animal populations result in decreased

overallemissionsfrompighusbandryintheGermanemis-sioninventory.

Keywords: pigs, emission inventory

Zusammenfassung

Ableitung der Tierzahlen von Saugferkeln, Aufzucht-ferkeln und Mastschweinen für das deutsche Emissi-onsinventar

Die Erstellung von Emissionsinventaren setzt Tierpo-pulationen voraus, die hinsichtlich Fütterung und Hal-tunghomogensind.DieseEigenschaftweisendieindenamtlichen Tierzählungen verwendeten Schweinekatego-rien für Aufzuchtferkel undMastschweine nicht auf, sodassdie erhobenenTierzahlen fürdie Inventarerstellungerst nach einer Umverteilung zwischen den Kategorienverwendbar sind. DieAlgorithmen zurUmrechnung derSchweinekategorienderTierzählung(Ferkelunter20kg,Jungschweinebisunter50kg,Mastschweine50bis80kg,Mastschweine80bis110kg,Mastschweine110kgundmehr) in Kategorien des Emissionsinventars (Aufzucht-ferkel,Mastschweine)werden abgeleitet.Die zu diesemZweckerforderlicheBerechnungdermittlerenSaugferkel-populationwirdebenfallsbeschrieben.DieNeuberechnungderPopulationenderimdeutschen

EmissionsinventarverwendetenSchweinekategorienführtzuverringertenEmissionenausderSchweinehaltungins-gesamt.

Schlüsselwörter: Schweine, Emissionsinventar

230

1 Introduction

Emission inventoriesareconstructed to serveaspolicyadvice.Assuchtheyallowforthedescriptionofthepres-entsituation.Theyalsoprovideatoolfortheestablishmentofscenarios.Furthermore,theyarethekeyinstrumentinemissionreporting.Forthelatterpurpose,emissioninven-torieshavetobecompiledaccordingtointernationalguid-ance documents. The assessment of emissions and thedescriptionofemissionexplainingvariableshavetobeac-complishedinaconsistentway(greenhousegases:IPCC,1996,and IPCC,2000;airpollutants:EMEP/EEA,2009).Time serieshave tobeproduced forall relevantentitiesfrom1990onwards.The treatment of emission sources and the respective

calculationprocedures varywith the relative importanceofthesource: importantsources(suchasfatteningpigs)havetobedealtwithusingdetailedprocedures,whereasminorsources(suchasboars)canbetreatedwithsimplermethodologies.Intheagriculturalemissioninventory,emissionsarecal-

culatedusingthebasicrelation

iii EFnE

thatdescribesanemissionEiastheproductoftheactiv-ity niandtheemissionfactorEFi. niandEFiformamatch-ing pair.All elements ofni must have the sameproper-ties that result in thesameemissionfactorperelement.

Hence,thefirststepinthedescriptionofemissionsfromanimalhusbandryistoidentifythosepopulationsthatarehomogeneouswithrespecttotheirfeed.Officialsurveysofpigs inGermanydonot reflectpro-

ductionpractices, inparticular feedingpractices,but re-portlivestocknumbersbyweightsandagesand–tosomeextent–sex.Other than in the inventory, where suckling-pigs are

treatedtogetherwiththesows,andweanersformasepa-ratecategory,officialsurveysdonotdistinguishbetweensuckling-pigsandweaners.Inthesesurveyssuckling-pigsandweanersarecountedtogetheras“piglets”.“Young pigs” between 20 and 50 kg animal-1 form a

subcategoryinthesurvey.However,theirfeedingchangesatweightsof25to33kganimal-1,dependingonfederalstateandyear.Intheinventorythisweightlevelconstitutesthedifferentiationbetweenweanersandfatteningpigs.Hence there is theneed to re-calculate survey subcat-

egoriesfortheuseintheemissioninventoryforsuckling-pigs,weanersandfatteningpigs.Withinthecomprehensiveupdatingofallaspectsofpig

production(seeDämmgenetal.,2010a(emissionfactors),Dämmgenet al., 2010b (air scrubbers),Dämmgenet al.,2011 (feedandexcretion rates), andHaenel et al., 2011(energy requirements)) it became obvious that the treat-mentofpigcategoriesinformeremissioninventories(e.g.Dämmgenetal.,2009)wasinadequateandthatapartialredistributionoftheanimalsubcategoriesofthe livestocksurvey into inventory subcategorieshad tobedeveloped.Thenewadjustmentapproachesarepresentedinthiswork.

Table1:

Pigs,categorisationandcharacterization(Haeneletal.,2011,modified)

Animalsubcategoryaccordingtoofficialsurvey Animalsubcategoriesusedintheinventory

type subcategory typea subcategoryweight1b weight2b

(inkganimal-1)

M pigletsbelow20kgsp suckling-pigs 1.5 8

we weaners 825-33c

N youngpigslighterthan50kgliveweight

fp fatteningpigs 25-33c 105-120dO fatteningpigs50to80kg

P fatteningpigs80to110kg

Q fatteningpigsheavierthan110kg

R youngsowsgestating

so sows meanweight:220S othersowsgestating

T youngsowsnotgestating

U othersowsnotgestating

V boars bo breedingboars meanweight:200

atype:codesusedtodescribetheanimalcategoriesintheGermanlivestocksurveyofpigsandintheGermanemissioninventorybweight1:weightatthebeginningoftherespectiveperiod,weight2:weightattheendoftherespectiveperiodcseeTable3dseedatacompilationinHaeneletal.(2010)


2 Pig subcategories in the German livestock survey and the German emission inventory

IntheofficialGermanstatistics,pigsarecategorisedac-cordingtotheirsex,weight,destinationandage.Fortheemissioninventory,subcategorieshavetobeformedthatarehomogeneouswithrespecttofeeding(Haeneletal.,2010).Table1comparesthecategoriesused inthe live-stocksurveyandintheinventory.In theemission inventory, the category“sows”covers

allsubcategoriesofsowsforbreedingirrespectiveoftheirageandweightandisbasedonaconceptthatconsidersasowanditssuckling-pigsasaunitwithrespecttothecalculationofenergyandfeedrequirements.Forbirthandweaningweightsofsuckling-pigstheinventoryusestypi-calvalues(1.5kganimal-1and8kganimal-1,respectively,seeHaeneletal.,2011).Weanersareyoungpigsbetweenweaningandthebe-

ginningoffatteningatabout25to33kganimal-1.Allpigswithweightsabovethisweightthreshold,until

slaughteringatca.105to120kganimal-1liveweight,fallintotheinventorysubcategory“fatteningpigs”.Forbreedingboars,ameanliveweightof200kgani-

mal-1isassumed(Haeneletal.,2011).ThefollowingthreeequationsarederivedfromTable1:

QPONMfpwesp nnnnnnnn (1)

so nnnnn (2)

Vbo nn (3)

wherenM, …, nVnumberofanimalsinthecategoriesMtoVof theGermanlivestocksurvey(seeTable1)(inplace)nsp numberofsuckling-pigsintheinventory(inplace)nwe numberofweanersintheinventory(inplace)nfp numberoffatteningpigsintheinventory(inplace)nso numberofsowsintheinventory(inplace)

TheGermanofficialsurveycountsanimalsataqualify-ingdate.Intheinventory,theseanimalnumbersareinter-pretedasoccupiedanimalplaces.Theinventoryassumesthat the number of occupied animal places is constantwithin a year, an assumptionwhich is necessary as theinventorytimestepofoneyeardoesnotallowforintra-annualchangesoflivestocknumbers.Theseanimalplacesareequivalent to theelementsof

thepopulationsasdefinedbyIPCC(1996),pg.4.7.Hence,inthefollowingtheunit“place”willbeusedratherthan“animal”.While Equations (2) and (3) directly yield the animal

numbers for sows (nso) andboars (nbo) as needed in theinventory, therelationshipsunderlyingEquation (1)needfurtherprocessinginordertoseparatelyobtaintheanimalnumbersofsuckling-pigs(nsp),weaners(nwe)andfatteningpigs(nfp).

Table2:

Numberofpigletsraisedpersowandyear,npiglet, year(primarystatisticalinformation)BW:Baden-Württemberg;BY:Bayern;BB:Brandenburg;HE:Hessen;MV:Mecklenburg-Vorpommern;NI:Niedersachsen;NW:Nordrhein-Westfalen;RP:Rheinland-Pfalz;SL:Saarland;SN:Sachsen;ST:Sachsen-Anhalt;SH:Schleswig-Holstein;TH:Thüringen;StSt:Stadtstaaten(totalofHamburg,BremenandBerlin)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

BW 19.20 19.10 18.20 18.67 18.90 17.89 20.00 20.50 21.10

BY 18.00 18.00 17.70 17.60 17.80 18.50 17.60 18.40 19.60 19.60 19.60 19.40 19.60 19.60 20.40 19.90 20.10

BB 17.80 18.20 18.90 19.50 19.70 20.30 20.80 21.70 22.20 22,50 22.80

HE 17.00 17.10 16.60 16.90 17.10 17.10 16.90 17.90 18.00 18.60 18.50 19.10 19.00 19.90 21.10 21.60 21.20

MV 19.10 19.60 20.80 21.10 21.30 23.29 23.84

NI 18.90 18.90 18.90 18.70 18.50 18.70 18.40 18.90 19.30 19.50 19.70 19.60 20.30 20.60 21.30 21.40 21,20

NW 19.00 17.80 18.40 18.90 19.00 18.90 19.10 19.70 20.10 20.20 20.30 20.40 20.30 20.30 21.80 22.10 22.60

RP 17.20 17.30 17.20 17.30 17.40 17.50 17.60 17.90 18.00 18.20 18.50 18.40 19.10 19.00

SL 17.20 17.30 17.20 17.30 17.40 17.50 17.60 17.90 18.00 18.20 18.50 18.40 19.10 19.00

SN 17.80 18.40 18.70 18.64 19.18 19.88 20.41 20.45 20.56 20.67 21.04 21.40 21.49 22.38 23.40 23.31

ST 18.50 18.50 19.90 20.00 19.60 20.66 20.52 21.01 21.46 22.00 22.26 22.99

SH 18.80 18.60 18.40 18.70 19.00 18.80 19.30 19.70 19.80 20.10 20.30 20.70 21.60 22.60 23.20

TH 18.30 19.00 20.10 20.45 21.23 20.43 21.25 20.78 21.66 22.19 22.72 23.28 23.94

StSt

Germany 18.50 18.50 19.10 19.10 19.80 19.80

FordatasourcesseeHaeneletal.(2010)

232

3 Suckling-pigs

Intheemissioninventory(Haeneletal.,2010),suckling-pigsareconsideredaunitywiththeirsows(“sowpluslit-ter”)and theemissions reported for sows include thoseoftheirsuckling-pigs.Theunderlyingenergyrequirementcalculations(seeHaeneletal.,2011)takethenumberofsuckling-pigsintoaccount.Astheofficiallivestocksurveyofpigsdoesnotprovidenumbersofthesuckling-pigpop-ulation, the inventory uses thenumber of piglets raisedpersowandyearcollatedfromvarioussources(seeHae-neletal.,2010)asshowninTable2.ThenumbernMofpigletsbelowaweightof20kgani-

mal-1 as counted in the official livestock survey of pigsincludesthesuckling-pigs.Hence,inordertoavoiddoublecountingofthesuckling-pigpopulation,theirnumberhasto be estimated and subtracted from nM when estimat-ingthenumberofanimalsintheinventorysubcategoryofweaners(seeChapter4).

3.1 Former approach

In the former approach (e.g. Dämmgen et al., 2009),thenumberofsuckling-pigswasderivedfromthenum-berofpigletsraisedpersow(asshowninTable2)assum-ingafixednumberofbirthsof2.2a-1,inagreementwithKTBL(2004).Noattemptwasmadetorelatetheresultingnumbers to thenumber of piglets providedby theoffi-ciallivestocksurveyofpigsandsubtractthepopulationofsuckling-pigsfromtheofficiallycountednumbernM.

3.2 New approach

ThedatainTable2canbeusedtoderivetheannualmeanofthesuckling-pigpopulationatthefederalstatelevel:

spyearpiglet,so

*sp nnn (4)

wheren*

sp annualmeanofthesuckling-pigpopulationat thefederalstatelevel(inplace)nso numberofsows(inplace),seebelow,npiglet, year numberofpigletsraisedpersowandyear(in placeplace-1a-1),seeTable2τsp durationoflactation(τsp=28d,seeHaenelet al.,2011)α timeunitsconversionfactor(α =365da-1)

IntheinventorythenumberofsowsisgivenbyEqua-tion (2).Figure1displaysn*sp in relation to theofficiallyreportedpigletsnumber(nM)wheren*spdatapointshavebeencalculatedforallfederalstatesandyearsasfarastheinputdatahavebeenavailable(seeTable2).

y = 0,515245x

R2 = 0,956433

0

200

400

600

800

1000

0 400 800 1200 1600 2000

suckling-p

ig p

opula

tion

*

annual m

ean [in

1000]n

sp

number of piglets in German census [in 1000]nM

Figure1:

Meanpopulationofsuckling-pigs(n*sp)overpigletsnumberintheof-ficiallivestocksurvey(nM)atthefederalstatelevel.Linearregression:slope0.5771,R2=0.96.

Inordertoobtainarobustmethodtoestimatethenum-bersofsuckling-pigsfromthenumberofpigletsprovidedbytheofficiallivestocksurvey,alinearregressionwithzerointerceptwasappliedtothen*spdatadisplayedinFigure1,yielding

Mspsp ncn (5)

wherensp numberofsuckling-pigstobeusedinthe inventory(inplace)csp constant(csp=0.5771placeplace

-1)nM numberofplaceinofficiallivestocksurvey(in place),seeTable1

Inthe inventory,Equation (5) isappliedtodataat thedistrictlevel.Anon-zerointerceptwouldnotimprovere-sults.

4 Weaners

4.1 Former approach

Previousinventories(e.g.Dämmgenetal.,2009)wronglyassumedthatsuckling-pigswerenotincludedinthenumberofpigletsreportedintheofficiallivestocksurvey.Instead,allpigletsofficiallycountedas“pigletsupto20kganimal-1”wereattributedtotheinventorysubcategory“weaners”,

Mold we, nn (6)

wherenwe, old numberofweanersintheformerapproach (inplace)nM animalnumberoftypeM(etc.)inofficiallive- stocksurvey(inplace),seeTable1


4.2 New approach

ThenumbersnMofpiglets(seeTable1)providedbythestatisticalofficesofthefederalstates(StatLACIII1–vj/xx4with,xxdenoting theyearof thecensus)comprisethenumbersofsuckling-pigs (nsp,seeChapter3)andofweanersuptoananimalweightof20kganimal-1.Asthefinalweightofweanersissubstantiallyhigherthan20kganimal-1 (seeChapter2)acertainshareof the inventoryanimal category“weaners”mustbe included in theof-ficiallyreportednumbersofyoungpigs(nN,seeTable1).Thisisreflectedbythefollowingrelation:

x we,spMwe nnnn (7)

wherenwe numberofweanersinthenewapproach(inplace)nM numberofpigletsinofficiallivestocksurvey(in place)nsp numberofsuckling-pigs(inplace),seeEquation(5)nwe, x shareofofficiallycountedyoungpigsregrouped intotheinventorysubcategoryofweaners (inplace)

The share of officially counted young pigs to be re-grouped into the inventory subcategory of weaners isgivenby

Nxwe,xwe, nxn (8)

wherenwe, x shareofofficiallycountedyoungpigsregrouped intotheinventorysubcategoryofweaners (inplace)xwe, x fraction(inplaceplace-1)with0≤xwe, x≤1nN numberofyoungpigsinGermancensus (inplace)

Noofficialdataonanimalnumbers isavailable tode-rivethefractionxwe, x.However,asanimalweightdataareknown,theplausibleassumptionofacontinuousanimalgrowthrateallowsfortheconstructionofthefollowingsimpleestimateofxwe, x:

startyp,finyp,

startyp,finwe,xwe, ww

wwx (9)

wherexwe, x fraction(inplaceplace-1)with0≤xwe, x ≤1wwe, fin, weanerweightattheendoftheproduction period(inkganimal-1),seeTable3wyp, start lowerweightboundaryoftheofficialsubcate- goryofyoungpigs(wyp, start=20kganimal

-1, seeTable1)wyp, fin upperweightboundaryoftheofficialsubcate- goryofyoungpigs(wyp, start=50kganimal

-1, seeTable1)

Thedataavailableonthefinalweightofweaners,wwe, fin, isshowninTable3.Basedonthesedata,xwe, xamountstoaboutonethird.

Table3:

Weaners,finalweightswwe, fin(inkganimal-1)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

BW 28 28 28 28 29 29 30 29 29.3 29.9 29.5 30 30 30.9 32.3

BY 27 28 28 28 29 29 29 29 29 29 29.4 29.6 29.8 28.3 30.4 30

BB 27 27 27 27 27 27 28 28

HE 26 27 27 27 27 28 28 28 28 29 29 29 30 30

MV 28 27 27 27 27 27 28.8 29

NI 25.5 26 26 27 28 28.5 28.5 28.5 28.5 29 29 29 28.5 30 30 30 30

NW 24 24 25 26 27 27 27 28 28 28 28 28 28 28 28 29 29.1 30

RP 25 26 26 27 28 28 28 29 28 29 30 31 33 31 32 32.3 33.5

SL 25 26 26 27 28 28 28 29 28 29 30 31 33 31

SN 28 27 28 28 28 27 27 27 28.8 29.8

ST

SH 25 25 26 26 27 28 28 28 28 28 28 28 28 29 29 29.5 29.8 30

TH 28 27 28 28 28 27 27 28.0 28.5 27.5

StSt

Germany

(forabbreviationsBW,BY,etc.,seeTable2)

FordatasourcesseeHaeneletal.(2010)

234

Table4:

Numbersofweaners(in1000places),calculatedwiththeformerandnewapproaches

year 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

former approach 4986.2 4483.2 4501.8 4432.9 4101.3 3869.5 4013.2 4098.2 4381.9 4578.5

new approach 5789.1 4245.5 4236.5 4319.5 4241.9 4140.3 4150.8 4415.5 4694.5 4691.6

year 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

former approach 4611.2 4612.7 4586.5 4506.9 4753.5 4739.7 4782.5 4138.5

new approach 4640.7 4672.4 4781.4 4762.8 4767.0 4973.8 5047.0 5193.7 5003.8

Table 4 compares theweaner numbers obtainedwiththeformerapproachtothosebasedonthenewapproach.Inmostyearsthelatterexceedthenumbersobtainedwiththeformerapproach.However,astheanimalnumbersinthenewapproachdependbothonthesuckling-pigpopu-lationandtheyoungpigpopulationandas thefluctua-tionsofbothpopulationsareonlylooselycorrelated,itispossiblewithinthenewapproachtoyieldweanernumbersfallingbelowthoseobtainedwiththeformerapproach.

5 Fattening pigs

5.1 Former approach

Hitherto(e.g.Dämmgenetal.,2009),thesubcategory“fatteningpigs“comprisedtheofficiallyreportedpopula-tions for youngpigsbetween20and50kg liveweight(nN),fatteningpigs50to80kg(nO),fatteningpigs80to110kg(nP)andfatteningpigsheavierthan110kg(nQ).

QPONold fp, nnnnn (10)

wherenfp, old numberoffatteningpigsintheformerapproach (inplace)nNetc. animalnumbersoftypeN(etc.)inofficiallive- stocksurvey(inplace),seeTable1

As a consequence, the former approach ignored thatfatteningcommencesatweightsbetweenabout25and33kganimal-1(seeTable3).

5.2 New approach

The redistribution of animals considers that a shareof theyoungpigs’population is tobeattributed to theweaners’population:

QPO xwe,N

xwe,QPONfp

)1( nnnxnnnnnnn (11)

wherenfp numberoffatteningpigs(inplace)nN etc. animalnumbersoftypeN(etc.)inofficial livestocksurvey(inplace),seeTable1nwe, x shareofofficiallycountedyoungpigsregrouped intotheinventorycategoryofweaners(in place),seeChapter4.2xwe, x fraction(inplaceplace-1)with0≤xwe, x≤1,see Chapter4.2

InmanyyearstheratioofnNtothetotalofnO, nP,andnQisintheorderofonehalf.Hence,consideringthatxwe, xamounts toaboutone third,nfp canbeestimated tobelowerthanthetotalofnN, nO, nPand nQbytheorderofonetenth. The exact reduction of the numbers of fatteningpigsasobtainedbythenewapproachcanbeseenfromthecomparisonshowninTable5.

Table5:

Numbersoffatteningpigs(in1000places),calculatedwiththeformerandnewapproaches

year 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

formerapproach 20033.9 16322.8 16675.0 16527.9 15851.3 15326.7 15642.2 15961.9 16990.5 16485.0

newapproach 17407.8 14921.2 15294.2 15020.4 14211.1 13641.0 14037.1 14146.1 15075.7 14697.8

year 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

formerapproach 16202.9 16542.1 16810.2 16333.5 17138.9 16883.4 17405.9 16625.0

newapproach 14510.9 14455.7 14686.7 14956.8 14425.5 15180.5 14843.0 15246.0 15270.3


6 Summary and conclusions

Aconsistentapproachhasbeenderivedtoredistributeofficiallycountednumbersofpiglets,youngpigsandfat-teningpigsintotheanimalcategoriesoftheemissionin-ventory,i.e.weanersandfatteningpigs.Thenewmodelavoidsthedoublecountingofsuckling-

pigs in the former approach where suckling-pigs weretakenintoaccountwithintheunitsow/suckling-pigsbutalsointhecategoryofweaners.Italsoresultsinmodifiednumbersofweanersand,inanycase,reducednumbersoffatteningpigs,asshowninTables4and5.Clearly,eliminationofanimaldoublecountingreduces

thecalculatedemissions.Furtherreductionsofthecalcu-latedemissionsareachievedbyassigningashareof theofficially counted young pigs to theweaner subcatego-ry instead of the fattener subcategory as emissions perweaneraresmallerthanthoseperfatteningpig(seeHae-neletal,2010).

Acknowledgements

Theauthorswishtothankthereviewersfortheirvalu-ableandhelpfulcomments.

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236

A.-L. Giesert, W.-T. Balke, G. Jahns / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 3 2011 (61)237-242 237

Probabilistic analysis of coughs in pigs to diagnose respiratory infections

Anna-LenaGiesert*, Wolf-TiloBalke*,andGerhardJahns**

* Technische Universität Braunschweig, Institute for Information Systems,Mühlenpfordtstraße 23, 38106 Braunschweig, Germany, Email: balke@ ifis.cs.tu-bs.de

** JohannHeinrichvonThünenInstitute(vTI),FederalResearchInstituteforRural Areas, Forestry and Fisheries, Institute of Agricultural Technology and Biosystems Engineering, Bundesallee 50, 38116 Braunschweig, Germany,

Abstract

InGermanyalone,respiratoryinfectionsinpigsfatten-ingfarmscauselossesofmillionsofEuros.Theseeconomiclossesareattributedlesstototallossesduetothedeathofpigs,butmuchmoretocostsfortreatmentandindirectcostscausedbydiminishedmastundbreedingresults.Theearlierinfectedanimalsaredetected,themorepromisingtreatmentsandmeanstoreducetheriskofinfectionare.Therefore it is necessary to distinguish between coughsfromhealthypigs,simplethroatcleaning,andcoughsbyinfectedpigs.Thispapershowsthatthis isautomaticallypossible,andthateventhekindof infectioncanbedis-tinguished.Methods and procedures applied aremainlyadaptedfromthosewhichsuccessfullyhavebeenprovedinhumanspeechrecognition.

Keywords: Pigs, livestock breeding; respiratory diseases; bioacoustics; biosemiotic; signal analysis; Hidden Markov Models (HMM)

Zusammenfassung

Probabilistische Analyse von Hustengeräuschen zur Diagnose von Atemwegserkrankungen bei Schweinen

Infektiöse Atemwegserkrankungen führen allein inDeutschlandzuMillionenverlusteninderSchweinezucht.DieseökonomischenEinbußensindwenigerdurchTotal-verlusteinfolgedesVerendensderTierebedingt,sondernresultierenausindirektenVerlustendurchdieBeeinträchti-gungendesMast-undZuchterfolges.JefrühererkrankteTiereerkanntwerden,umsoerfolgversprechendersindderBehandlungserfolg und Maßnahmen zur VerminderungderAnsteckungsgefahr.Dazuistesabernotwendig,dasHusteneinesgesundenTieresvondemeineserkranktenzu unterscheiden. Der Beitrag zeigt, dass dies automa-tischmöglich ist, jadasssichsogardieArtder Infektionerkennenlässt.Dabeikommen,entsprechendangepasst,MethodenundVerfahrenzumEinsatz,wiesiesichinderSpracherkennungbewährthaben.

Schlüsselwörter: Schweine, Tierhaltung, Atemwegserkran-kungen, Bioakustik, Biosemiotik, Signalanalyse, Hidden-Markov-Modelle (HMM)

238

1 Introduction

RespiratoryinfectionsinpigfatteningfarmsduetoProto-bacteriaofthePasteurellaceae family(Actinobacillus spec.and Pasteurella spec.)causelossesofmillionsofDollarsorEuros (Scheidt, 1993), beside aspectsof animalwelfare.These economic losses are attributed less to total lossesduetodeathofpigs,butmuchmoretocosts for treat-mentandindirectcostscausedbydiminishedweightgainandbreedingresults(Hoy,1994;ArbeitsgruppeSchwein,2004).Farmersarereluctanttoapplyantibioticsasapre-caution,notonlybecauseof thecostsbutalsobecauseoftheriskthatthefinalproduct,themeat,maycontainantibioticresidues.However, respiratory infections are fast-spreading dis-

eases,whichdemandtreatmentasearlyaspossibleandfastactiontopreventfurther infectionsintheherd.Thismeans,theearlieraninfectionisdetected,thebetterthechancesofsuccessfulcuringandcontainmentof the in-fectionare.Ingeneralcoughmayserveasanearlyclinicalsignofapig’srespiratorytractinfection.Theobjectiveis,therefore,todevelopsoftwarecapable

ofautomaticallydetectingcoughingandofdistinguishingbetweenmorbidcoughsandcoughsofhealthypigs.Thelatter also cough from time to time because of inhaleddust, as a kind of throat cleaning. This softwarewouldbeabasis for a system tomonitora stableasawhole.Ingeneral,acousticmonitoringhasseveraladvantagesinanimalbreeding:Itisneitherinvasivenorisphysicalcon-tactnecessary. Itdoesnotdisturb thenormalbehaviouroftheanimalsandallowscontinuousmonitoringofmanyanimals.Thecostsarenegligible.Thesoftwarepresentedheremakesuseofmethodswhichhaveprovedsuccess-ful inhumanspeechrecognition.Theprimaryfocuswasto distinguish betweenmorbid and healthy coughs, as-sumingthat thefirstwouldeffectonthewholerespira-torytract,whilethe lattermainlyaffectstheupperpart,thus resulting in generally distinguishable sounds. How-ever,duringourexperimentsitturnedoutthatitisevenpossibletodistinguishbetweencertainkindsofcommoninfections, namely Pasteurella and Actinobacillus. Obvi-ously, reliableautomaticallygeneratedevidencepointingtocertaininfectionsisavaluablestepindiseasecontrol,becausetherespectivepigscanbetestedandmedicatedfaster.Thus,economiclossesinsoundmonitoredfacilitiescouldbereduced.

2 Material and methods

2.1 Data

The recorded and labelled datawere provided by thecourtesyoftheDepartmentofBiosystems,Measure,Mo-

del&ManageBioresponses(M3-BIORES),CatholicUniver-sity of Leuven in Belgium. The recordings contain threedifferentmanually labelled typesofcoughs.Dataof thefirsttypearecoughsrecordedfrompigs;derivedfromahybridcommercialstrain(Landrace×LargeWhite+Dan-ishDurocboar)atthebeginningofthefatteningperiod(100daysoldandapprox.40kglbw),infectedwithPas-teurella multocida.Recordsfrompigs,sufferingfromActi-nobacilluspleuropneumoniae(threemonthsoldand26to35kglbw),belongedtoahybridlinebyacrossbetweenItalianLandrace×LargeWhite×Duroc.Thefirstandsec-ondtypesofcoughsweremadeunderfieldconditions,instables.(FormoredetailsseeFerrarietal.,2008)Thearti-ficiallygeneratedcoughswererecordedunderlaboratoryconditions, to guaranty, that the pigs (Belgian Landraceofbothsexesabout15kg)werereallyhealthy.Citricacidwasevaporatedtoelicitcoughsbyirritatingtherespiratorytract of healthy pigs (throat cleaning). (Formore detailsseeMoreauxetal.,1999)Alreadyhere,ithastobemen-tioned, that this inhomogeneitymay result inan impair-mentofthesignificanceoftheresults.Fortraining,validatingandfinaltesting,232Pasteurella

coughs, 160 Actinobacillus coughs, and 149 artificiallygeneratedcoughswereavailable.70%ofeachdatatypewasusedfortraining,whereas30%wasusedforvalida-tionoftherecognitionrate.

2.2 Data cleaning

Asstatedabove,themorbidcoughrecordingscontainambientnoises, since theywere recorded ina stable. InthecaseofPasteurellaandActinobacillusinfections,thesebackgroundnoisesweresimilar.Buttheartificiallyinducedcoughslackthesetypicalstablenoises.Thisholdstheriskofmisclassification,becausetheclassifiermaybetrainedmoreonbackgroundnoisesthanoncoughtypes.There-foretheambientnoisehadtobereducedasmuchaspos-sible.Especiallythesoundsofventilatorsorrattlingchainsarecharacterizedbyhigh frequencies, incontrast to thedominantlowfrequenciesofcoughs.Thereforeweuseda lowpassfilter tocutoffhigh frequencies.Comparingfilteredcopiesandunfilteredoriginaldatasetsfortrainingandevaluationpurposesitturnedoutthatthebestcut-offfrequencyis20kHz,about0.45ofthenormalizedNyquistfrequencyofeachsignal.However,itmustbementionedthatthisanalysisdependsonhumanhearing.Thisimpliesthatitcannotbeguaranteed,thatthiscut-offfrequencyisoptimalunderallcircumstancesforthestatisticalmodelsused later. Inanycase,asaresultof this lowpassfilter,manualinspectionshowedclearcoughswithonlyminimalambientnoiseinmostsignalsofthetestset.


2.3 Feature extraction

Beforecoughscanbeautomaticallyclassified, thesig-nificantcharacteristicsofindividualpigcoughshavetobeextractedfromtherecordings.Weusedasetoffivewell-known feature extraction methods and also combinedtheir featuresets.Sinceall thesemethodsonlyworkondiscrete spectraof the signals,we split eachcontinuoussignalintoasetofequidistantframes.Eachframehasalengthof11ms,suchthateachframecanberegardedasadiscretestationaryobservation.Errorsmayoccurwhensplittingthesignalintoframes,especiallyonthebordersbetween frames (Scheithauer, 2005). Therefore we ap-pliedaHammingWindowtoeachframetoreducesucherrors.Furthermore,all framesareslightlyoverlappedtoguarantee smooth transitions. After discretization, thetime-basedsignalshadtobetransformedtothefrequencydomain,becauseallextractionmethodsusedinthisworkarebasedonspectra.Themostpopularalgorithmforthisis Discrete Fourier Transform (DFT) representing the sig-nalbythe integraloverasumofsineandcosinewaves(Chirlian,1994).AsecondmethodistheDiscreteCosineTransform(DCT),whichworkssimilarlytotheDFT,butrep-resentsthesignalintermsofasumofcosinewaves(Seibt,2006;Stearns,2002).WealsousedDCTasabaselineforourcomparisonsbetweenfeatureaccuracies.Coughingsoundsareverysimilartoeachother,butare

alwaysstronglyinfluencedbythepigs’vocaltracts.Thus,weusedfourfeaturesspecificallydesignedfordistinguish-ing vocalizations in speech recognition: the first pair isbasedoncepstralcoefficients,thesecondpairisbasedonlinearpredictivecoding.AllalgorithmsforextractionweretakenfromtheseminalworkinRabinerandJuang(1993).Forthefirstpairwefirstextractedthespectralenergyofasignal,theso-calledcepstralcoefficients,byapplyingalogarithmicdampeningontheDFT.ThentheMelfrequen-cycepstralcoefficients(MFCCs),whereallfrequenciesaremappedto theMel-Scale indiscretestepssuchthat thefrequency bands are reduced, were extracted. A similarextractionwasdonefortheBarkfrequencyspectralcoef-ficients (BFCCs)with the Bark-Scale instead of theMel-Scale.Theuseofbothscalesisjustifiedduetothesimilar-ityofthevocaltractandtheauditorysysteminmammalsrespectingtheWeber-FechnerLaw.Thethirdfeatureusedarethecoefficientsoflinearpredictivecoding(LPC),whichextracts typical speech parameters like pitch and vocaltractarea.InparticularLPCshowsthedegreeofself-sim-ilarityofasignal,i.e.,anyframecanberepresentedasalinearcombinationofafixednumberofprecedingframes,where all coefficients are assumed tobe constant.As alastfeature,thecoefficientsofperceptuallinearpredictivecoding (PLPC)wereextracted. In contrast to LPC,whichis stronglydependenton the individual speaker, PLPC is

speaker, respectivelyanimal, independent.Basically,hereall frequencies are firstwarped to theBark-scale beforeextractingLPCcoefficients(Hermansky,1990).Finallythefirst20coefficientsofDCT,BFCC,MFCC,LPC

andPLPC,respectively,wereusedasafeaturevector.Eachcoughframeisrepresentedbyavectorcontainingallfivefeatures(i.e.,a100-dimensionalfeaturevector)andeachcoughrecordingisrepresentedasaconcatenationofse-veralfeaturevectorsdependingonitsrespectivelength.

2.4 Classification

TheactualclassificationpartwasderivedusingHiddenMarkovModels(HMMs),whichhaveproventobeusefulinspeechrecognitionandalsoinanimalcallrecognition,likecallsfromcows(Jahns,2007),orbirds(Wolff,2008).Moreover,HMMsallow the time-independentmodellingofsignalsandthedifferentiationofvariationsinthespec-traforrecognitionindependentoftheindividualspeaker/vocalizinganimal.Generallyspeaking,aHiddenMarkovModel isadou-

blyembeddedstochasticprocess,wherethestatesofthemodelarehidden(formoredetailedinformationseee.g.Rabiner,1989).HiddenMarkovModelsaretypicallyusedwherethelengthsoffeaturevectorsvaryfromonetoan-other.AHiddenMarkovModelischaracterizedby:asetofdistinguishable states,amatrixof transitionprobabilitiesfromonestatetoanother,avectorofobservationsymbolprobabilitiesforeachstate,whichisneededfortheprob-abilitythatastategeneratesanoutputandaninitialstatedistribution.Thechallenge is to trainagenericHMMtoobtain thebest fittingof these statistical parameters bysamples.Inourcasethenumberofsamplesisthenumberoflabelledcoughsavailable.Becauseitisastatisticalpro-cess, it isevidentthatthenumberofsamplesshouldbeasgreataspossible.EachHMMhastobetrained:inpar-ticular,themodelparametersoftheHMMareestimatedbyapplyingthewell-knownBaum-WelchAlgorithm.ThelikelihoodthattheHMMhasproducedsomeobservation(inourcaseacertainsetoffeaturevectorsrepresentingarecording)canbedeterminedusingtheViterbiAlgorithm,basicallyalinearprogrammingalgorithmtodeterminethemostprobablesequenceofstatesforagivenobservation.Weusedasimpleleft-rightHMMformodellingcough

soundsandinspectedseveralspectrogramstogetanintu-itionaboutthenecessarynumberofstates.Unfortunatelythere are no general rules to determine the number ofstates.Soweusedcommonheuristics:afirstassumptionwasmade by dividing cough sounds into at least threesections(heavyinhaling,strongcough,ebbingaway)andallowingatransitionfromonestatetothenext,remain-inginonestateorskiponestate,asshowninFigure1.Inourexperimentswethenvariedthenumberofstates

240

fromthreetoseventocheckforthemostsuitablenum-berof states showing thehighest recognition rates. Foreachtypeofcough(Pasteurella,Actinobacillus,andnon-morbidcough)anindividualHMMwastrained.Toclassifyunknown cough sounds, themost likelyHMM (i.e., theonebestexplaining thecompletechainofobservations)hastobecomputed.Thisprocedureresultsinathree-wayclassifierwhose correctness can be directlymeasured inthenumberoffalseclassificationsafterevaluatingallthreehypotheses.

1 2 3

a11

O1O2

O3

a12a23

a23 a24

b1 b2 b3

a22 a33

Figure1:

A left-rightHMMwiththreestates. λ= (π,A,B) initial statedistri-bution (π), state transition probabilities (A), observation probabilitydistribution(B).

3 Results

3.1 Total recognition rate

Theexperimentsshowedrecognitionratesforunknownrecordingsofmore than97%. Inparticular, theHMMstrained with the original unfiltered data set reached100% recognition rate forPasteurella coughs, 97.3%for theActinobacillus coughsand98.4% for theartifi-ciallygeneratedcoughs.Moreover,therepresentationofthestatesoftheHMMwasverygood.TheHMMstrainedwiththefiltereddatasetreachedevenbetterrecognitionresultsthanthemodelsfortheunfiltereddataset,how-ever, the representation of the states of this HMMwasworse.Itreaches99%recognitionrateforthePasteurellacoughs,100%fortheActinobacilluscoughsand98.4%fortheartificiallyelicitedcoughs.In summary both experiments, filtered and unfiltered,

have shown that it is possible to accurately distinguishbetweenartificially inducedandmorbid coughs, aswellasbetweenthetwomorbidcoughtypesfrompigswithPasteurellaorActinobacillusinfections.

3.2 Feature extraction

The experiments also confirmed that extraction me-thodsdesigned for speech recognitionarebeneficial forcoughclassification.Allindividualfeaturesperformedsig-

nificantly better than general frequency-based features.DCT- features returnedentirelyunacceptable recognitionrates of around 35% (i.e., slightly better than randomguessing)asshown inFigure2.Still, theaverage recog-nitionratecombiningall features(includingDCT) inoneclassifierwasslightlyhigherthanallothercombinationsoffeatures.Thus,incombinationwiththeotherfeaturestheDCTfeaturestillcontributestotheexcellentclassificationperformanceshowninFigure3.

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

DCT MFCC BFCC LPC PLPC

Feature

Recognitio

n in %

Unfiltered coughs Filtered coughs

Figure2:

Averagepercentageofcorrectlyclassifiedcoughswithfivedifferentfeatureextractionmethods

100

99

98

97

96

95

94

93

92

91

90

3 4 5 6 7

Number of HMM states

Recognitio

n r

ate

in %

Unfiltered coughs Filtered coughs

Figure3:

AveragerecognitionrateoffilteredandunfilteredcoughsforeachtestedHMM

3.3 Suitability of the Hidden Markov Models

TheexperimentsshowedthatHMMwithfivestatesper-formbestforunfiltereddata (seeexampleclassificationsinFigure4,5andHMMwithsixstatesforfiltereddatainFigure6).Therefore,notonlytherecognitionrate,butalsothestaterepresentationisacrucialfactorforfindingthebestHMM.For instance,aHMMfor theunfiltereddata


setwithatotalrecognitionrateof100%andthreestatescanbedefined(seeFigure1).However,thisfirst impres-sion of perfect recognitionmay bemisleading, becausethestaterepresentationisentirelyinsufficient.AscanbeseeninFigure4,coughsarealwaysmeaningfullydividedintothedifferentstates.Beyondoptimizingtherecogni-tionrate,itisimportant,especiallyforthemodelvalidityandextensibility,thatthisstaterepresentationisthesameforallcoughs,which indeedhassimilar reasons.Hence,some HMM (even with slightly better recognition ratesoverthetestset)arestillnotsuitableforagoodclassifi-cationbecauseoftheirstaterepresentation.Therecogni-tionratesforalltestedHMMcanbeseeninFigure3.Thefew erroneously recognised unfiltered coughswere twoPasteurellacoughswhichwereclassifiedasActionbacilluscoughs and one artificially generated coughwhichwasclassifiedasActinobacillus cough.Further,onefilteredPas-teurella coughwasclassifiedasActionbacilluscoughandonefilteredartificiallygeneratedcoughwasclassifiedasActionbacilluscough.

x 104

2

1.5

1

1 2 3 4 5

0.5

00.05 0.1 0.15 0.2

Fre

quency

Time

States:

Figure4:

RepresentationoffiveHMMstatesforacoughofahealthypigelici-tedabycitricacid

Moreover,Figure5showsthatnoteverycoughhastoberepresentedbytheentiresequenceofstates.Thisdependsonthedifferencesofcoughswithineachcoughtypeandadaptsperfectlytothesedifferences.Forexample,Actino-bacilluscoughsexistwhichhavemuchhigherfrequenciesatthebeginningofthecoughandmoreintensitythanthecoughshownintheFigure.Thisfeatureismodelledbyasecondalternativestate,whichisskippedforthiscough.

0.20.1 0.3 0.4 0.5 0.6

x 104

2

1.5

1

1 3 4 5

0.5

0

Fre

quency

Time

States:

Figure5:

RepresentationofthefivestatesHMMforanunfilteredrecordingofActinobacilluscough.Note:statetwoisskippedinthisexample.Thisisdirectlythedesiredeffectofthemodelledsimpleleft-rightHMM.

x 104

2

1.5

1

1 3 4 5 6

0.5

0

Fre

quency

Time

States:

0.250.1 0.15 0.3 0.350.20.05

Figure6:

RepresentationofasixstatesHMMforafilteredcoughofahealthypigelicitedabycitricacid

Finally, short computation times are necessary for theusage of our software as an online recognition system.Of course the classification timealwaysdependson thelengthofthecoughtype,thefeatureextractionmethodsand the classificationmethod.All our experimentswererunon a 2.4GHzpersonal computer. Thus the compu-tation time needed to classify a single cough (includingfeatureextraction)isshortenough,suchthattheclassifi-cationcanbeperformedinrealtime.

242

4 Discussion

Our results show that theclassificationwithHMMs incombination with feature extraction methods from theareaofspeechrecognitionworksfine.However,therearestillseveralproblemstobediscussed:• Fromspeechrecognitionitisknown,thatLPCissensi-tivetocharacteristicsoftheindividualvocaltract(age,genderetc.)whileespeciallyMFCCandBFCCarenot.This explains thebetterperformanceof the latter (s.Figure2).

• ThetotalrecognitionrateandstaterepresentationoftheHMMshowthatdatacleaningdoesnotimplybet-terresults.Thisdepends,ononehand,onourchosenfiltermethod, and on the other on variances of thefrequencybands.Havingonlyasinglefixedcut-offfre-quencyforallcoughtypeswasshowntoreducetherecognitionrate,i.e.,asimplelowpassfilterwillsome-timesalsoobviouslydestroyinformationimportantforcorrectclassifications.

• While the chosen feature extraction methods workwell,therearestilltwodisadvantages.Oneproblemisthatthesefeatureextractionmethodsareallbasedonfrequencyspectrawhichcouldbeadisadvantageforfault-tolerant classification when extending the clas-sification system. Furthermore the proposed featureextractioniscomplextocompute.Simplertime-basedextractionmethodsmightreachcomparableclassifica-tionaccuracywiththeadvantageoflowercomputati-ontime.

• Asignificantproblemisalsothesmallnumberofdataavailable.More data (either recorded in an identicalenvironmentorcoughsofthesametyperecordedindifferentenvironments)isneededtoensureaccuracy,robustnessandreliability.

• Andfinally,allexperimentsconductedherewereper-formed on manually cut and labelled recordings ofcoughing events. However, to automaticallymonitorbreeding facilities cough sounds have to be spottedwithinofacontinuoussoundstream,despitealloftheambientnoiseinastable.Tospotcoughsincontinuousrecordingsburiedinnoisewillbethenextproblemtobeaddressed.

5 Conclusions

Thispaperexplainshowtoclassifycoughingsoundsofpigs usingHiddenMarkovModels. Focusing onPasteu-rellaandActinobacillus infections,ascomparedtoartifi-cially inducedcoughs (e.g. inducedbydust),we investi-gatedthenecessarydatacleaning,featureextractionandmodel training. The results show that the classificationwithHMMs in combinationwith feature extractionme-

thods from the areaof speech recognitionworks excel-lently. Also, classification times even for such complexcomputationsare satisfactory. Thus, thismethod isdefi-nitelyacceptableforclassifyingpigcoughsusingamoni-toringsoftware.

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T. Hinz, T. Winter, F. Zander, S. Linke / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 3 2011 (61)243-248 243

PM and ammonia in small group keeping – emissions and air quality in a German system for laying hens

TorstenHinz*,TatjanaWinter*,FlorianZander*,andStefanLinke*

* JohannHeinrichvonThünen Institute (vTI), InstituteofAgriculturalTech-nologyandBiosystemsEngineering,Bundesallee50,38116Braunschweig,Germany,[email protected]

Abstract

Cagesfor layersarebannedinGermanysinceJanuary2010. Alternativesmust be found e.g. floor keeping oraviaries. In Germany a new system, the so called smallgroup keeping, is introduced.Groups of 28 to 60 hensareanimalfriendlyhousedwithscrapingarea,separatednestsforlayingandperchesforrestingonaspaceof890cm²foreachbird.Withviewtoairqualityinsideandemis-sionflowsincomparisonwithothersystemssmallgroupkeepinghasadvantagesforthestablesinvestigated.Am-moniaconcentrationisbelow10ppm(7.06mg/m³)andrespirabledustfractionbelow4mg/m³.

Keywords: Laying hens, keeping systems, small group, air quality, emissions, ammonia, PM

Staub und Ammoniak in der Kleingruppenhaltung – Emissionen und Luftgüte bei einem deutschen Hal-tungssystem für Legehennen

Zusammenfassung

Käfige für Legehennen sind seit Januar 2010 ausDeutschland verbannt. Alternativen müssen gefundenwerdenz.B.BodenhaltungoderdieHaltunginVolieren.In Deutschlandwurde die sogenannte Kleingruppenhal-tung eingeführt. Gruppen von 28 bis 60 Hennen lebentierfreundlichmitScharrflächen,separatenNesternzurEi-ablageundSitzstangenaufeinerFlächevon890cm³proHenne.HinsichtlichderLuftgüte imunddenEmissionenausdemStallweistdieKleingruppenhaltungimVergleichmitanderenHaltungssystemenVorteileauf.DieKonzen-trationen von Ammoniak liegen zumeist unterhalb von10ppm,diederalveolgängigenStaubfraktionunterhalbvon4mg/m³.

Schlüsselworte: Legehennen, Haltungssysteme, Kleingrup-pe, Luftgüte, Emissionen, Ammoniak, PM

244

Introduction

TwoyearsbeforetheentryintoforceofEuropeanregu-lations,cagesforlayersarebannedinGermanysinceJan-uary2010.Alternativesmustbefounde.g.floorkeeping,aviariesornew systems. InGermanyanew system, thesocalledsmallgroupkeeping,wasintroducedsince2009(TierschNutztV,2009).WithadecisionofOctober12,2010bytheFederalConstitutionalCourttheauthorizationforsmallgroupkeepingsystemsforlayerswascancelledduetoformalreasonsandMarch,312012isthedeadlineforamendment.Keepingsystemsmustfollowthe intentionsoftheso-

ciety with high animal welfare requirements. Neverthe-less protectionofwork and the environment cannotbeneglectedforevaluationandcomparisonofdifferentsys-tems.Groupsof28to60hensareanimalfriendlyhousedwithscrapingarea,separatednestsforlayingandperch-es for resting. In different studies recently and now thesmall group system is investigated and compared withfloorkeepingandanaviarywithrespecttoairqualityandemissions(Hinzetal.,2011;Hinzetal.,2010;Winteretal.,2009;Hinzetal.,2009).Concentrationofammoniaand respirable dust (PM4) ismeasured inside the stabletoestimatepossibleeffectstomen’sandbirdshealthandwelfare. Emissions of ammonia, PM10 and PM2.5 aremonitoredtogetanimpressionofpossibleenvironmentalimpacts.Thepapergivesadescriptionofthesmallgroupkeep-

ing systemanda comprehensive view to themeasuringproceduresandresultsinexamples.Finallythesmallgroupsystemiscomparedwithtwofloorkeepingsandoneavi-arywhichhavebeeninvestigatedforthreeyearsbymea-surement.

Method and materials

Intotaloverallstudiesmeasurementsarecarriedoutindifferentsystemsoncommercialfarmsandresearchfacili-ties. Intwostillrunningstudies,eightstables–threeoncommercialfarmsandfiveexperimentalstables–are in-vestigated.ProjectAcomparesfourdifferenttypesoflayerhusbandries: anaviarywith integrated litter space (1); afloor keeping system with integrated litter space (2); afloorkeepingsystemwithoutdooraccess(3);andasmallgroupkeepingsystem(4).Thesystemcankeeplayersinsmallgroupsof28 to60birds.Because this system isanewdevelopment,projectBstudies influencesofdetailsgiven by different manufacturers of stables. The threemanufacturers of the small group keeping system aremarkedas(4),(5)and(6).SystemparametersaregiveninTable1.TwofurtherstablesofprojectBarenotconsideredinthispaper.

Table1:

Listofstableswithstockingnumber,litterandmanuremanagement

keepingsystem stocking litter manuremanagement

11 900 sand/woodshavings

manurebelt,weekly

21 8,000 woodshavings storageinside

31 3,000 without storage

41,2 1,500 without manurebelt,weekly

52 300 without manurebelt,weekly

62 480 without manurebelt,weekly

1ProjectA2ProjectB

In the centre of interest are the small group systems.Althoughtherearecreativepossibilitiesofdesignandcon-struction, the following principal requirements must bekept(TierschNutztV,2009):

• Activeareaforeachbird890cm²• Additionalscratchingandsandbathareaof900cm²per10birds

• Additionalgroupnestareaof900cm²per10birds• Minimumarea25000cm²• Nests• Perches

Inpracticalusearemainlysystemswithstockingnum-bersof40to60birds.Anexampleofatypicalconstruc-tionshowsFigure1.

scratch area with litter mat

perches nest curtain

nest mat

Figure1:

Aschemeofatypicalsmallgroupsystem

Inallcasesthestableswereequippedwithmanurebeltsanddryer.Thedrymanureisstorageoutsidethestables.Alsoallstablesareforceventilatedandmanagedbyalightprogramme. Some stable but not all are computer con-trolled(flowrate,light).Themeasuring procedures and devices are nearly the

sameinallstablesofthedifferentstudies.Togetanimpressiononthevariationswithtime,daily

coursesaremonitored.Inonestudyadditionalspotmea-


surementsarecarriedoutforonehouratnoontodeter-minelongtermvariationwiththeseasonandtheageofbirds.Table2showstheequipmenttomeasureairborneconcentrationsandexhaustflowrate.

Table2:

Measuringdevices

contaminant instrument principle

ammoniaInnova1302multigasmonitor

optoacoustic

PM10,PM4,PM2.5Grimmopticalcounter1.105and1.108

lightscattering

totaldust highvolumesampler gravimetry

airflowHoentzschanemometerfanwheel

anemometry

Thetotaldustsamplerwithpre-separatorisusedtocol-lectdust for furtheranalysise.g.particle sizeanalysisorimaging(RomannandHinz,2007).

Results and discussion

Inthefollowingexamplesofresultsarepresentedintwosteps: firstwith the concern of air quality and secondlyemissionflows.Airquality isdescribedbyammoniaandPM4 concentration, the emissions bymass flow of am-monia,PM10andPM2.5.PM10,PM2.5andPM4arecal-culatedfromtheopticalparticlecounteraccordingtothedefinitionsofUSEPAandISO7708respectively.Incontrasttoammonia,measurementsofparticlecon-

centrationsingasflowsmustbedonewiththeconditionofanisokineticprobe,whichmeansthatflowintheex-haustopeningandthesamplermustbeequalinmagni-tudeanddirection.If emissions E from exhaust flows are determined by

concentrationcandairflowQ,candQmustbemeasuredsimultaneouslyifbotharefluctuatingwithrespecttotime:

QcQcE ** !"

Inbothprojectstheconditionsgivenaboveareregardedasaccuratelyaspossible.

Air quality

InFigure2adailycourseofammoniaconcentrationisdrawn.Therearelargedifferencesbetweenthesystemsofthreeproducers,butthemainmessageisthatthelevelofconcentrationisverylowandsatisfiesthewantedlevelof10ppm(7.06mg/m³)andnotonlytheprescribedlimitof20ppm(14.12mg/m³).

Figure2reflectsthesituationatonesingleday.Repeti-tionsindifferentlayingweeks(lw)areshowninFigure3forstable5.

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

concentr

ation [m

g/m

]3

06:00 12:00 18:00 00:00 06:00 12:00 18:00

time

4 5 6

Figure2:

Ammoniaconcentrationinthreesmallgroupkeepings

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

concentr

ation [m

g/m

]3

06:00 12:00 18:00 00:00 06:00 12:00 18:00

time

11. wk 23. wk 39. wk 47. wk

Figure3:Ammoniaconcentration,dailycoursesinstable5fordifferentweeks

The situation is similar for the concentration of PM4,Figure4and5.

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

06:00 12:00 18:00 00:00 06:00 12:00 18:00

time

concentr

ation [m

g/m

]3

4 5 6

Figure4:

PM4concentrationin3smallgroupkeepings

246

In Figure 4 daily courses of PM4 concentration aredrawn.Thereare largedifferencesbetween the systemsofthreeproducers,butthemainmessageisthatthelevelofconcentrationisverylowandsatisfiesverywellthepre-scribedlimitof4mg/m³.Figure4reflectsthesituationatonesingleday.Repeti-

tionsareshowninFigure5forstable5.Itisclearlydetect-able thatPM4concentration ishigher for youngerbirdsthanfortheolderones.Thefiguresgivenabovearebasedon24hmonitoring.

Toseepossibleseasonalinfluencethe1hspotsoftheam-moniaconcentrationareusedanddemonstratedforsta-ble4inFigure6inaboxplotpresentation.

0.00

0.04

0.08

0.12

0.26

0.20

06:00 12:00 18:00 00:00 06:00 12:00 18:00

time

concentr

ation [m

g/m

]3

11. wk 39. wk 47. wk

Figure5:

PM4concentration,dailycoursesinstable5fordifferentweeks

0

2

3

4

5

6

7

concentr

ation [m

g/m

]3

date

20.0

6.0

7

15.0

8.0

7

05.0

9.0

7 (

2)

07.1

1.0

7

16.0

1.0

8

13.0

2.0

8 (

1)

07.0

5.0

8

04.0

6.0

8

27.0

8.0

8

28

.08

.08

(2

)

09.1

2.0

8

11.0

2.0

9

15.0

4.0

9

17.0

6.0

9

1 periodst

2 periodnd

1

Figure6:

BoxandWhiskersplotofammoniaconcentrationinstable4

60

concentr

ation [m

g/m

]3

50

40

30

20

10

0

2007 2008

month

2009

jun jun junaug aug augoct octdec decfeb febapr apr

floor keeping system with outdoor access

German small group system

floor keeping system with integrated litter space

aviary with integrated litter space

Figure7:

Ammoniaconcentrationfordifferenttypesofalternativelayerhouses


Theseasonableinfluenceisobviousforbothlayingpe-riods–concentrationishigherinwinterthaninsummertime,butneverthelesslowovertheyear.ThesamefindingshowsFigure7forallsystemsinves-

tigatedinprojectA.Butthemainmessageisthatinthesmall groupkeeping the lowest ammonia concentrationisobserved.

Emissions

Withthetypicalairflowsforallinvestigatedstablesof700to10000m³/hofthesinglestablesemissionflowsrangefor1h averages from<1mg/(h*bird) to 180mg/(h*bird) forammoniaand<1mg/(h*bird)tomorethan25mg/(h*bird)forPM10.

am

monia

em

issio

n facto

rs [m

g/(

h*b

ird)]

06:00 12:00 18:00 00:00 06:00 12:00 18:00

time

4 5 6

0

2

4

6

8

10

Figure8:

Ammoniaemissionfactorsforthethreesmallgroupkeepings

60

140

am

monia

em

issio

n facto

rs [m

g/(

h*b

ird)]

]

100

180

40

120

200

20

80

160

0

2007 2008

month

2009

jun jun junaug aug augoct octdec decfeb febapr apr

floor keeping system with outdoor access

German small group system

floor keeping system with integrated litter space

aviary with integrated litter space

Figure9:

Ammoniaemissionfactorsfordifferenttypesofalternativelayerhouses

Dependingonthedailyvariationsofconcentrationandairflowmoreorlesstypicalcoursesoftheemissionsandemission factors are obtained. Ammonia concentrationsarequitesmooth(Winteretal.,2009).Thetimevariationsofemissionfactors followthecourseofventilationrate.Figure8showsthisforammoniaemissionfactorsofthethreesmallgroupkeepings.Ventilationrateiscontrolledbyastablecomputerinsystem4only.Asmentioned,emissionistheproductofconcentration

andairflowrate.Ifbotharefunctionsoftimeitbecomescomplicated to find short but representative spaces oftimeforcomparisonandevaluationofsystems.System4inFigure9givesafirstimpressionforammonia.Figure10gives theemission factorsof threedifferent smallgroupsystems forPM10. It isobvious thatdayandnight timemustbedistinguished.

248P

M e

mis

sio

n facto

rs [m

g/(

h*b

ird)]

06:00 12:00 18:00 00:00 06:00 12:00 18:00

time

4 5 6

0

0.8

1.6

2.4

3.2

4.0

Figure10:

PM10emissionfactorsforthreedifferentsmallgroupsystems

Usingagainforcomparisonthedescriptionby1hnoonspots,wide spansondifferent levelsofemission factorsaretheresult;cf.Table3.ThevaluesinbracketsaregivenintheEMEPEEAguidebookforinventoryuse.

Table3:

Ammonia,PM10andPM2.5emissionfactorsforthestablesystems,1hnoonspots

stable ammoniaemissionfactor[mg/(h*bird)]

PM10emissionfactor[mg/(h*bird)]

PM2.5emissionfactor

[mg/(h*bird)]

1 12.0 - 165 0.8 - 20 0.08 - 1.98

2 20.0 - 173 1.0 - 28 0.10 - 1.97

3 22.0 - 128(20) 0.6 - 29.0(9.45) 0.04 - 0.56(1.95)

4 2.4 - 113.0 0.5 - 24.6(2.0) 0.05 - 0.19(0.22)

5 1.7 - 119.4 0.6 - 23.6(2.0) 0.04 - 0.17(0.22)

6 0.3 - 113.2 0.3- 22.0(2.0) 0.03 - 0.11(0.22)

Summary and conclusion

AnewGermansystemforlayers,thesmallgroupkeep-ingsystem, is introduced. It ismoreanimalfriendlythanconventional cageswhich are banned inGermany sinceJanuary01,2010.Afinaldecisiononitsfutureauthoriza-tionmustbemadeuntilMarch31,2012.Inthecentreofthestudyareconcentrationinsideand

emissionsfromdifferentsmallgroupsystemswithviewtoammoniaandPM.Allmeasuredvaluesareverylowwithrespecttowanted

orgivenlimits.Ammoniaconcentrationdidnotexceedthelimitof10ppm(7.06mg/m³).PM4levelsarebelow1mg/m³andfarfromthelimitof4mg/m³.The reasons for low concentration and emissions are

givenbynolitter,themanuremanagementwithregardtoammoniaandlightingstrategyforPMemissions.Incomparisonwithothersystemssmallgroupkeeping

hasadvantageswithviewtoairqualityandemissions.

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ThisreportincludesresultsfromprojectsfundedbytheGermanMinistryofFood,AgricultureandConsumerPro-tection(BMELV)throughtheGermanFederalAgencyforAgricultureandFood (BLE), it is a reviewedversionofapresentation given at AgEng2010 in Clermont-Ferrand,France

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249

Phosphorus and trace metal distribution under confined cattle feeding operations in Southern Alberta

FraukeGodlinski*,Marc-OliverAust**,GregTravis***,XiyingHao***,SörenThiele-Bruhn**,TimA.McAllister***,andPeterLeinweber****

** JuliusKühnInstitute(JKI),FederalResearchCentreforCultivatedPlants, Institute for Crop and Soil Science, Bundesallee 50, 38116 Braun- schweig,Germany;[email protected]

** UniversityofTrier,SoilScienceSection,Behringstraße21,54286Trier, Germany

*** Agriculture and Agri-Food Canada, Lethbridge Research Center, 54031stAvenueSouth,Lethbridge,Alberta,T1J4B1,Canada

**** UniversityofRostock,InstituteforLandUse,Justus-von-Liebig-Weg6, 18059Rostock,Germany

Abstract

Intensivebeefcattleproductioninconfinedcattlefeed-ingoperations(CCFO)arecharacterizedbyaccumulatinglayersofsolidmanure thatcover theunderlyingmineralsoilallyearround.Theextenttowhichnutrientsandtraceelementsaccumulate in theunderlying soils isunknownbutthesepresentapotentialrisktowatersourcesasare-sultofsurfacerun-offandleaching.Therefore,concentra-tionsanddepthdistributionsofphosphorus(P)andtraceelementsastypicalmarkercompoundsofmanureaffect-edenvironmentswereinvestigatedinsoilprofilesofare-searchCCFOandcomparedtoanunaffectedgrasslandsoilinthesemiaridareaofsouthernAlberta,Canada.Meantotal P concentrations (TP) in the soil profileswere 384mgkg-1fortheCCFOand409mgkg-1forthegrasslandwithonlyfewsignificantdifferencesbetweenthesoilpro-fileswithineachlocationandbetweenthetwolocations.Thesedifferencescouldbeexplainedbyslightchangesintheparentmaterial.AsequentialPfractionationrevealedthatmostPoccurredintheHClfraction(>51%ofTP),demonstrating strong binding of P to calcium and thuslowmobilityinthesecalcareousDarkBrownChernozemicclay loamsoils.TherewerenouniformenrichmentsandchangesinthePfractionsdeterminedafternineyearsofCCFOoperation.Similarly,therewasnoaccumulationofthetraceelementsCd,Cr,Cu,Fe,Mn,Ni,PbandZninthesoilprofilesundertheCCFO.Inconclusion,undercurrentfeedingandmanagementpractices,thereisalowriskofgroundwaterpollutionthroughleachingfromCCFOsun-derthesesemi-aridclimateconditions.

Keywords: Phosphorus fractionation, phosphorus and metal accumulation

Zusammenfassung

Verteilung von Phosphor und Schwermetallen in Bö-den unterhalb intensiver Rinderhaltung im südlichen Alberta, Kanada

InKanadaist intensiveRinderhaltunginoffenenMast-tieranlagen (Feedlots) einegängigeProduktionspraxis. InFeedlots verbleibt der anfallende Rindermist fast ganz-jährigaufdemanstehendenverdichtetenMineralboden.Unklar ist inwieweit Nährstoffe und Schwermetalle wieCd,Cr,Cu,Fe,Mn,Ni,PbundZn,indendarunterliegen-denBödenakkumulierenundnatürlicheWasserressourcendurch Austrag mit Oberflächenabfluss oder Sickerwas-sergefährden. Indieser StudiewurdenKonzentrationenund Verteilungen von Phosphor und Schwermetallen inBodenprofilen unter einem experimentellen Feedlot undeinem langjährig genutzten Graslandstandort ohne Be-weidunguntersucht.DiemittlereKonzentrationanP-Total(TP) inBödendes Feedlots lagbei384mgkg-1 undbei409mgkg-1unterhalbdesGraslandes.UnterschiedeinTPwaren nur vereinzelt signifikant, sowohl beim VergleichzwischendenTiefenstufen innerhalb einesBodenprofils,wieauchzwischengleichenTiefenstufenderFeedlot-undGraslandböden. Diewenigen signifikanten Unterschiedewurdenmit Unterschieden imAusgangsmaterial erklärt.MittelssequentiellerPFraktionierungwurdederüberwieg-endePAnteilinderHCl-Fraktionnachgewiesen(>51%von TP), was die feste Bindung von P an Calcium unddamit die geringeMobilität in diesen tonigen Tscherno-sem-Braunerdenhervorhebt.EswurdenkeinegerichtetenAnreicherungenundVeränderungenindenverschiedenenPFraktionenwieauchdenSchwermetallgehalteninfolgeneunjährigerNutzungalsFeedlotnachgewiesen.Soistzuschlussfolgern,dassindiesersemi-aridenRegionundun-terdemderzeitigenFutter-undBetriebsmanagementdesFeedlotskeineAuswaschungvonPhosphorundSchwer-metalleninsGrundwasserzuerwartenist.

Schlüsselworte: Phosphor Fraktionen, Phosphor- und Schwermetallanreicherung

250

Introduction

Confinedcattlefeedingoperations(CCFOs)areacom-mon practice for beef production in Canada with thehighest density occurring in southern Alberta. The con-struction andmanagementof theseCCFOs is regulatedbytheAlbertaAgriculturalOperationPracticesActguide-lines.Modernoperationsaresitedandmanagedaccord-ingtotheseguidelinesaimingtoprotecttheenvironmentbyminimizingadverse impactsonthesurrounding land-scapes andwatersheds (Olsen et al., 2005). The typicalCCFOsstructureincludesthenaturalsubsoilasthebase,fromwhichthetopsoilwasremoved intheconstructionphase.Duringoperationthesubsoil ismostlycoveredbyablacklayerofmixedorganicandmineralsoilthatformsinpensthroughcattleactivity.Thisblacklayeriscoveredbymanurewhichreachesupto60cm(Dantzmanetal.,1983).Themanure layercanbean important sourceofnutrientleachingandrunoff(Milleretal.,2006;Olsenetal.,2005).Inadditionitsphysicalpropertiesinfluencenu-trienttransportbyabsorbingupto25mmofanyprecipi-tationbeforerunoffoccurs(Milleretal.,2008).Previous studies focusing on the transport of nutrients,

especiallynitrate(NO3-)andphosphorus(P) (Schumanand

McCalla,1975),tothegroundwaterundersuchoperationsrevealedcontradictingresults.Although increasedconcen-trationsofNO3

-andsaltsinthesoilprofilesbeneathCCFOswerefound(CooteandHore,1979;Mielkeetal.,1974),theriskofelevatedPconcentrationsinthesoilswaslow(Camp-bellandRacz,1975;CooteandHore,1979).Studiesinves-tigatingthenutrientenrichmentunderCCFOsbuiltonloamsoils tended to revealonlyminimal leachingofNO3

- fromCCFO’soperatingforlessthan40yearsandnoleachingofPoperatingforupto100years(Vaillantetal.,2009;Zhuetal.,2004).Bycontrast,studiesexamininggroundwaterusu-allydetectedsomenutrientenrichmentunderCCFOs(Milleretal.,2004).Astudyoffive25-to35-yearoldCCFOs incentral Saskatchewan focusing on nutrient concentrationgroundwatershowedthat50to67%ofthegroundwatersampleshadelevatedsoluteconcentrationsduetotheac-cumulationofmanure(MauléandFonstad,2000,2002).Solute transport from the manure was attributed to

bothmatrixflowandpreferentialflowandcontaminatedshallowgroundwater 20moutside theCCFO (Miller etal.,2004).Also,inathreeyearoperatedCCFOthePcon-centrations inpenwells increased,whereassoilanalysesindicatedavailablePaccumulationsonlydownto0.15msoil depth,whichmay simply be a result ofmechanicalmixingbycattle(Olsonetal.,2005).Thesediscrepanciesbetweenthesoilandgroundwaterdatamaybetheresultofpossiblepreferentialflowinthesoil(Olsonetal.,2005).Forpredictingthemobility,bioavailabilityandpotential

ofPtransferknowledgeofthePdistributionandavailabil-

ityinsoilsbeneathmanurewithhighPconcentrationises-sential.AsequentialfractionationallowsaclassificationofthePinthesoilinpoolswithvaryingavailabilityforplants,leaching and the resulting environmental consequences(ThiessenandMoir,1993;NegassaandLeinweber,2009).ThisprocedureseparatesPintoplant-available(H2O-andNaHCO3-extractable;soiltestP(STP)),Al-andFe-hydroxideand oxide-associated (NaOH-extractable) and Ca-bound(HCl-extractable)forms(Hedleyetal.,1982).Researchhasshownthathighapplicationratesofcattlemanureonsur-roundingfieldscancauseanaccumulationandchangeofPdistributioninsoil (Haoetal.,2008)andmayincreaseconcentrations of P in surface runoff and groundwater.ThisraisesthequestionwhetherCCFOswithyearroundmanure accumulation leads to changes in P fractions inthesoil.Besides organic matter, manure also contains major

plantnutrientsandtraceelements,suchascadmium(Cd),chromium(Cr),copper (Cu), iron (Fe), lead (Pb),manga-nese (Mn),nickel (Ni),andzinc (Zn).With theexceptionofPb,CdandCr,traceelementsmaybeaddedasanimalfeedsupplementstothecattlediet, inordertopromotephysiologicalprocessesandmaintainanimalhealth(Nich-olson et al., 1999).Consequently, long-term applicationof such enriched manure to agriculture land increasedtheconcentrationofthesemetalsinthesoil(Benkeetal.,2008;ThieleandLeinweber,2001).ThismayalsobethecaseforsoilsbelowCCFOsthemselvesastheseareincon-tactwith trace elements-enrichedmanure for long timeperiods.Dependingmainlyontheelementssolubility,soilpHandbindingcapacity(Hesterberg,1998)metalsmaybetransportedbyleaching(LiandShuman,1997)orrunoff(Mooreetal.,1998)towaterresources.Leachingoftracemetalsmostlyoccuredinacidicandcoarsetexturedsoils(McBride,1995),underneutraltoalkalinesoilconditionsleaching is related tometal complexationwithdissolvedorganicmatter and preferential flow (Maeda and Berg-strom,2000;McBrideetal.,1997).Whereasthetransportofnutrientsmayresultinvisiblesignsofeutrophicationofwaterresources,theaccumulationandtransportoftraceelements from soils beneath CCFOs and their possibleenrichment in the food chain is relatively unknownandthereforeshouldbetakenintoconsiderationwhenassess-ingtheimpactofCCFOsontheenvironment.Therefore,inthisstudywedeterminedthePandtrace

element concentration and the P distribution inmanureandasoilofaCanadianresearchfeedingoperationandasacontrolinthesubsoilofanaturalgrassland.Wetestedthe hypothesis that after nine years of operation P andtracemetalsweretranslocatedandaccumulateinthesoilunderneaththemanureandthatthisresultedinachangeofPformsandthereforePavailabilityevenindeepersoillayers.


251

Material and Methods

Site description

Thisstudywascarriedoutattworesearchsites:(1)theresearchCCFOoftheAgricultureandAgri-FoodofCan-adaLethbridgeResearchCentre inLethbridge,AB,Can-ada(49°43’N,112°48’W)and(2)anearbygrasslandcontrol.BothlocationsareofthesamepedogenesisandsoilsclassifiedasDarkBrownChernozemicclayloamsoils(AridicHaplustolls–USSoilTaxonomy,Haoetal.,2003).ThesiteoftheCCFOconsistedoflacustinematerialwithabout1mthicknessoveranoxidizedtilldeposit(Olsonetal.,2005).TheCCFOwasconstructed in1995to1996(Olsonet

al.,2005).Duringtheconstructionphasethetopsoilwas,accordingtoAlbertaAgriculturalOperationPracticesActguidelines,removedfromthearea,thereforeallpresentedresultswillrefertotheoriginalsubsoil.Claymaterialwasusedtoconstructthesurfacetopographywithanoverallslopefromsouthtonorthfordrainage(Milleretal.,2003,2004).Theoperationincluded32pens,each14m×19.5m.Eachpenheld15beefcattle(Bos taurus).AllpenswerebeddedwithbarleystrawandtypicallycleanedoutbytheendofAugust.Duringoperationthecattleactivitywillcre-ateatypicalblacklayer,amixtureoforganicmatterandclay.Thegrasslandcontrolwaslocatedapprox.1kmnorthoftheCCFO.Thesitewasreseededtograssin1930andmaintainedwithoutanyfertilizerapplicationorhumanac-tivitiesuntil sampling.General soil characteristicscanbefound in Table 1. As stated by Aust et al. (2008) therewerenosignificantdifferencesintexturebetweenthetwosamplesites.

Table1:

Soilphysicalandchemicalpropertiesoftheconfinedcattlefeedingoperationandthegrasslandin2005

Depth Sand Clay pH TC OC TN

cm % gkg-1

Confinedcattlefeedingoperation

0-10 29 31 7.94±0.03 A 18.32±3.53 11.99±1.27 1.43±0.14

10-30 30 29 7.81±0.07 A 14.16±3.35 6.70±0.96 B 0.79±0.13 B

30-60 37 30 7.97±0.01 A 16.78±2.61 B 4.83±0.84 B 0.49±0.09 B

60-90 33 29 8.02±0.03 13.88±2.45 B 3.62±0.03 B 0.35±0.01 B

Grassland

0-10 47 22 7.26±0.09 B 15.99±0.16 15.64±0.20 1.64±0.03

10-30 34 27 7.44±0.06 B 19.52±0.04 19.27±0.03 A 1.99±0.00 A

30-60 30 27 7.74±0.09 B 37.04±1.26 A 14.22±1.36 A 1.48±0.05 A

60-90 36 25 7.95±0.07 29.64±0.27 A 6.00±0.32 A 0.73±0.01 A

Foreachsoildepth,valuesinacolumnfollowedbydifferentuppercaselettersindicatesignificant(P<0.05)locationeffects.Onlysignificantdifferencesarestated.TCtotalcarbon,OCorganiccarbon,TNtotalnitrogen

Theclimateinthisareaissemiaridwithanannualmeantemperatureof6.4°Cbetween1995and2005.Themeanannualprecipitationduringthis timewas409mm,witharangefromamaximumof625mmin2005toamini-mumof149mmin2001.WhereasinJuly2005only13mmprecipitationwasmeasured,inJune2005thehighestmonthlyprecipitationof269mmoccurred.Inthismonthsixrainfalleventswith>22mmperdayandamaximumdailyprecipitationof67mmwererecorded.AllweatherdatawereobtainedfromthemeteorologicalstationattheLethbridgeResearchCentreatadistanceof0.7kmfromtheCCFO.

Soil and manure sampling

First, forcomparisonofPenrichment in thesoil, sam-plesfromtheCCFOandgrasslandweretakeninJuly2005using a hydraulically powered truckmounted core tube(diameter5cm).Fromthegrasslandtwosetsofsampleswere taken toadepthof110cm in10cm increments.For comparison of the subsoil profiles, the topsoil sam-plesfromthislocationwereexcludedfromfurtheranaly-sis;therefore,allresultsrelatetosubsoildepths.Sampleswerecompositedinincrementsof0-10,10-30,30-60and60-90 cm. In the CCFOmanure and soil samples weretaken from locationswith highmanure density close tothefeedbunk.Samplingditcheswerecreatedbyremovingthemixtureofbeddingandmanurefromthesoilsurfacewithapitchforkonasquareofapprox.30cm×30cm.Threemanuresamplesweretakenabovethemineralsoilsurface. Soil samples were taken in five different pens,ineachpen three soil coreswereobtainedandsampleswere segmented in the depths 0-10, 10-30, 30-60 and60-90cm.Aswetestedthehypothesesthatthenineyear

252

CCFOresultedinPenrichmentinthesubsoilthroughcon-stantmanurestorage, totalPandavailablePwasdeter-minedinallpens.Sincetherewasnodifferencebetweenthepens,wefocusedfurtheronthedistributionofvariousPpoolsundersuchconditions.Therefore,asasecondas-pect,thechangesovertimecausedbymanagementwereinvestigated.Therefore, samples fromonepen, sampledin1996,1999and2005weretested.Thedetailedsam-plingfortheyears1996and1999isdescribedbyOlsenetal. (2005).Briefly,soilsampleswerecollectedduringtheconstruction inMarch1996phaseandduringoperationinAugust1999.Onthesecondsamplingdate thepenswereemptyofcattleandintheprocessofbeingcleanedofmanure.Compositesampleswerepreparedfromthreecoressamplesindepthincrementsof0-15,15-30,30-60and60-90cm.Sincetheannualcleaningresultedinare-movalofthefirstcmoftheoriginalsubsoil,itseemsmoresuitabletoonlycomparethefirst10cmin2005withthefirst15cmintheyears1996and1999.Allsamplestakenin1996,1999and2005wereairdried,ground(<2mm),andstoredbeforeanalysis.

Soil and manure analysis

AvailablePandpHwasmeasuredinairdriedandsieved< 2mmsoilandmanuresamples.ThepHwasmeasuredin0.01MCaCl2atasolidtoliquidratioof1:2.5forsoiland 1:10 formanure. Available Pwas determinedwithsodiumbicarbonate (Olsen-P) according to (Olsenet al.,1954). Phosphorus concentrations in the extracting so-lutionsweredeterminedusingaTechniconautoanalyzer(TechniconIndustrialSystems,Tarrytown,NY).Soiltexturewasdeterminedusingthesieve-pipette-methodaccordingtoDINISO11277(2002).Soilandmanuresampleswerefurtherfinelygroundto

<0.150mmfortotalcarbon(TC)andtotalnitrogen(TN)analysis,determinedbyusingdrycombustiontechniqueswithanautomatedelementalanalyzer(CarloErba,Milan,Italy).InorganicCwasmeasuredafteracidtreatmentwithagaschromatographusingamodifiedmethodofAmund-sonetal.,(1988)andorganicCwascalculatedasthedif-ferencebetweentotalandinorganicCcontent(Table1).Total P (TP)wasmeasured by twomethods. First, usingthewetdigestionmethodofParkinsonandAllen(1975).Briefly,0.25gofthesoilsamplewasweighedintoadiges-tiontubeanddigestedat360°Cfor1.5hwithconcen-tratedH2SO4,Li2SO4,Sepowder,andhydrogenperoxide.Phosphorusindigestswasanalyzedcolorimetricallybytheammonium molybdate–ascorbic acid method (MurphyandRiley,1962)usingaTechniconAutoAnalyzer(Techni-conIndustrialSystems).Secondly,TPwascalculatedasthesumofvariousPfrac-

tions;thePfractionationfollowedthemethodofSuietal.

(1999).Briefly,1.5gsoilor0.25gmanure(< 2mm)weresequentially extracted as replicates with 30mL of H2O,0.5MNaHCO3,0.1MNaOHand1MHClafter16hoursof shaking, centrifuge at 15,000 rpmand supernantantsolutiondecanted.Afterwardstheresiduesweredigestedwith18MH2SO4(+H2O2andLi2SO4+Sepowderfordi-gesting).TheinorganicP(Pi)concentrationintheextractswas directly analyzed colorimetrically by the ammoniummolybdate-ascorbicacidmethod(MurphyandRiley,1962)andthetotalP(Pt)concentrationwasmeasuredafterdi-gestionwithammoniumpersulfate+0.9MH2SO4usinga Technicon Autoanalyzer (Technicon Industrial Systems,Tarrytown,NY).TheorganicP(Po)intheextractwascalcu-latedasthedifferencebetweenPtandPi.SummarizationofallPt concentrations inextracts (H2O,NaHCO3,NaOHandHCl)andinthedigestedresidualwasthetotalP(TP)inthesoilormanure.ThesumofPiinH2O,NaHCO3,NaOHandHCl isclassifiedastotalPi,whereasthecorrespond-ingorganic fractionsareclassifiedasPo.ThePtH2SO4 isreferredtoasresidualP(Pres).TotalconcentrationsoftheelementsCd,Cr,Cu,Ni,Pb,

Zn,FeandMnweredeterminedaftercombustionoffreshsoilat950°C(ZeienandBrümmer,1989).Briefly,100to200mgofcombustedfinegroundsoil(<0.125mm)wasweighedinto50mLteflontubesand3mLHNO3and1mLH2O2wereadded.Fivefoldsamplesweredigestedfor6hat170°C,filteredanddilutedto50mLwithdoubledistilledwater.Theconcentrationsoftracemetals intheresultingsolutionweredeterminedusingaVarianAA240DUOAAS(Varian,Germany).

Data handling and statistical analysis

SoilPfractionswerestatisticallyanalyzedseparatelyforthe experimental researchCCFO at three different sam-plingdates(1996,1999and2005)andintheyear2005at the two locations (CCFO and the grassland control).Traceelementsin2005werealsostatisticallyanalyzedforthetwolocations.Thereplicateswerenestedinlocationandyear,sothattheanalysiswasperformedusingacom-pletely randomizeddesignwithPROCMIXED (SAS Insti-tute Inc.,2005)with location,yearandsamplingdepth,andtheirinteractiontreatedasfixedeffects.Testsofsig-nificantdifferencebetweenthemeanvaluesweremadeusingFisher’sprotectedLSDtestandwereconsideredsig-nificantonlyatP <0.05.

Results and Discussion

Soil organic carbon and total nitrogen

While the TC contentswere relatively constant in theCCFOprofile,theyshowedasteepincreaseat30-60cm


253

in the grasslandprofile (Table 1).However,OCwas en-richedonly intheupper10cmoftheCCFO.BelowthisdepthOCvariedintherangeof4to7gkg-1.Thisrangeof concentrationswasobserved in thegrasslandcontrolprofilesat60-90cmdepth.SimilartoOCtheTNcontentswere smaller in theCCFO than in the grasslandprofile.TheOC:TNratioasindicatorsoforganicmatterchangesintheprofilesrangedfrom8to10(CCFO)and10to8(grassland) and indicatedanimaldung-derivedNenrich-mentsinthefirst30cmoftheCCFOprofile.Ifwecom-parethelargestTNcontentunderCCFO(1.43gkg-1)withtheTNcontentsintheupperpartofthegrasslandprofile,thanitisobviousthatthedungaccumulationintheCCFOdidnotresultinanyorganicNenrichment.Thiscanbeex-plainedbytwoprocesses:(i)arablesoilmanagementpriortotheCCFOconstructionhadreducedthenativeorganicNcontent,and(ii)moreexcrementderivedNwaslosttotheatmosphereingaseousformthancausedenrichmentsinsoils.ReductionsinTNcontentsof0.6gkg-1followingcultivationoftheprairieswereobservedinapairofnativeandcultivatedsoilsfromtheLethbridgeregion,andof1.5to1.9gkg-1insoilsfromSaskatchewan(Leinweberetal.,2009).Theabovedifferenceof0.6gkg-1iscomparabletothedifferenceinTNbetweenthegrasslandandtheCCFOat0-30cmsoildepth.AtmosphericNlossesfromtheex-

crementcanoriginatefromNH3volatilizationanddenitri-fication.Majorfactorsconducivetodenitrificationsuchashighorganicmatter, limitedoxygen,due to compactionandalkalinepH(Tisdaleetal.,1985)arecombinedintheCCFO(Table1).Therefore,itisnotsurprisingthatnopar-ticularenrichmentinTNwasfoundintheCCFOsoilprofile

Table2:

Meanconcentration(mgkg-1)ofvarioustotalPforms(Pt)andtotalP(TP)inthemanureoftheconfinedcattlefeedingoperationincludingthepercentageofeachfractionofTP(inparentheses)andtheratioofPi/Poperfraction(inparentheses)

H O P2 t NaHCO 3 Pt NaOH P t HCl P t H SO 2 4 Pt TP

788.6 (25.5) 694.4 (22.4) 615.5 (19.9) 826.1 (26.7) 172.5 (5.6) 3097.1

(78/22) (80/20) (28/72) (41/59)

Table3:

Meanconcentration(mgkg-1)ofvarioustotalPforms(Pt)andtotalP(TP)intheconfinedcattlefeedingoperationandthegrasslandcontrolin2005

Depth

cm

H O P2 t NaHCO 3 Pt NaOH P t

mg kg-1

HCl P t H SO 2 4 Pt TP

Confined cattle feeding operation

0-10 5.6 a 15.2 a 32.1 Ba 216.5 c 69.9 a 349.3

10-30 5.4 ab 3.7 Bb 7.0 Bb 282.1 Abc 59.5 Bb 356.4 B

30-60 4.9 b 4.6 Bb 6.0 Bbc 349.9 a 43.3 Bc 408.7

60-90 5.0 ab 4.2 b 4.5 Bc 318.7 Bab 42.0 Bc 374.4 B

Grassland

0-10 5.4 10.4 88.1 Ab 213.8 c 73.5 b 391.1 c

10-30 5.4 10.7 A 100.2 Aa 208.1 Bc 81.0 Aab 405.4 Ac

30-60 5.0 8.2 A 40.1 Ac 364.3 a 89.2 Aa 506.8 a

60-90 4.7 12.9 8.5 Ad 401.8 Aab 47.9 Ac 475.8 Ab

For each soil depth, P concentration in a column followed by different uppercase letters indicate significant (P < 0.05) location effects. For each location, P concentration in a column followed by different lowercase letters indicate significant (P < 0.05) soil depth effects. Only significant differences are stated.

Total phosphorus in manure and soil

TheTPconcentrationinthemanurewas3097mgkg-1(Table2),whichisintherangeofotherstudiesoncattlemanure(TurnerandLeytem,2004).TheTPconcentrationsinthefirst10cmofthemineralsoilbeneaththemanurewere 384 in the CCFO and 391mg kg-1 in the subsoilof thegrassland. These values are typical for subsoils inthisdarkbrownChernozemicclayloamsoils.IntheCCFOprofiletheTPconcentrationvariedbetween356and409mgkg-1,withthehighestconcentrationatasoildepthof30-60 cm (Table3). TheTPdistribution in thegrasslandsoilwassimilar,butslightlyhighervalueswereobserved(391 to 507mg kg-1). For both locations the pattern inthesoilprofilecouldbeexplainedbytheparentmaterialwithachangeinsoiltextureandaccumulationascalciumphosphate.WhereasinotherareashighrainfallcausesPleachingthroughthesubsoilresultinginnon-uniformdis-

254

tribution(Godlinskietal.,2004),thisprocessisnegligibleinthissemiaridarea.Also,whereasTPconcentrations insubsoilsofcultivatedsoilsincreasedafterlong-termheavymanure application (Eghball et al., 1996; James et al.,1996;Whalen andChang, 2001), the uniform distribu-tion of TP in the soil below the CCFO did not indicatearecentinfluencebytillageoruptakebyplants.Forthegrassland,thelong-termgrowthofperennialgrassmighthave caused the partly significant differences in the soilprofileasaresultofmicrobialactivityintherootzone.Duringtheperiod1996to2005nosignificantchange

intheTPconcentrationinthesoilprofileoftheCCFOwasobserved(Table4).Slightlydifferentpatternsintheprofilewere attributed to themixing activity of the cattle, thecleaningprocess, thereplacingof theclay layeranddif-ferentsamplinglocationswithinthepen.Ourresultsareincontrast to increases inPconcentrations inCCFOsoilprofiles after10 yrsonafine sand loamy soil in Florida(Dantzmannetal.,1983),whichmaybeexplainedbythecoarsersoil textureandtheupto3timeshigherannualrainfallinFloridacomparedtothesiteofthepresentstudy.

Table4:

Meanconcentration(mgkg-1)ofvarioustotalPforms(Pt)andtotalP(TP)intheconfinedcattlefeedingoperationintheyears2005,1999and1996

Depth H2OPt NaHCO3Pt NaOHPt HClPt H2SO4Pt TP

cm mgkg-1

Confinedcattlefeedingoperation2005

0-10 5.6 ABa 15.2 Ba 32.1 Ba 216.5 Ac 69.9 a 349.3

10-30 5.4 ab 3.7 Bb 7.0 Cb 282.1 bc 59.5 b 356.4

30-60 4.9 b 4.6 Ab 6.0 bc 349.9 Aa 43.3 Cc 408.7

60-90 5.0 ab 4.2 b 4.5 c 318.7 ab 42.0 c 374.4


0-10 6.5 Ba 27.0 Aa 62.2 Aa 249.4 Ab 65.3 a 410.4 a

10-30 5.6 b 4.6 Bb 20.3 Bb 255.7 b 57.5 b 343.7 b

30-60 5.5 b 3.4 Bb 7.9 c 247.7 Bb 68.5 Aa 333.0 b

60-90 5.5 b 3.7 b 4.0 c 313.9 a 44.8 c 371.9 ab


0-10 4.9 A 9.4 Ca 31.7 Ba 221.3 Bc 68.6 a 336.0 b

10-30 5.2 6.7 Ab 24.7 Ab 261.0 bc 65.0 ab 362.6 ab

30-60 6.4 4.5 Ac 8.3 c 302.9 ABb 53.4 Bb 375.5 ab

60-90 5.2 4.3 c 5.5 c 351.2 a 37.4 c 403.7 a

Foreachsoildepth,Pconcentrationinacolumnfollowedbydifferentuppercaselettersindicatesignificant(P<0.05)effectsoveryears.Foreachlocation,Pconcentrationinacolumnfollo-wedbydifferentlowercaselettersindicatesignificant(P<0.05)soildeptheffects.Onlysignificantdifferencesarestated.

Phosphorus fractions in manure and soil

Themanurewascharacterizedbyanalmostevendistri-butionbetweenthePfractionswith20to27%oftotalP,excepttheH2SO4(≤6%)fraction(Table2).Becausenearly50%ofthePisreadilysoluble(H2OandNaHCO3),thereisa

highpotentialforleachingorsurfacerunoffafterhighrain-falleventsandpollutionofwaterresources.Incontrasttoourfindings,otherresearchersreportedmuchgreaterpro-portionsofavailableP,withPdistributionsof67,13,5,and5%Pfromdairy(Douetal.,2000)or11,43,19and6%Pfromcattlemanures(TurnerandLeytem,2004)extractedbyH2O,NaHCO3,NaOH,andHCl.VaryingPconcentrationinbeddingmaterial,supplementedCatotheanimalfeedto benefit reproductive health (Cooperband and Good,2002),anddifferentstoragetimesareresponsibleforthewiderangeofPconcentrationsanddistributionofPformsinmanure.ThisisespeciallyrelevantintheHClfraction.Inbothofthecalcareousdarkbrownchernozemicclay

loamsoilsmostofthePwasdeterminedintheHClfrac-tion(≤86%),followedbytheNaOH(≤24%)>H2SO4(≤20%)>NaHCO3(≤4%)>H2O(≤2%)fractions(Table5).Thisdistributionvariedslightlybetweenthetwolocations(Table5)andovertheyears(Table6),butinmostcasesthisvariationwasnotsignificant.WhereastheproportionoftheavailablePfractions(H2O

andNaHCO3)andmoderatelylabilefraction(NaOH)ofTPdecreasedwithsoildepth,theproportionoftheHClfrac-tionincreased.ThishighproportionofCa-boundPcanbeexplainedbythehighcalciumcarbonateconcentrationinthisglacialformedarea(Table1).Whileinthefirst10cmoftheCCFOonly34.5%arecarbonate,itis>52.7%inthedeeperlayers.SimilarresultsforhighproportionofCa-boundPwerereportedforsoilprofileswithpH>7from


255

Table5:

RatioofinorganictoorganicPineachfractionandpercentageofeachfractionoftotalP(TP)fortheconfinedcattlefeedingoperationandthegrasslandcontrolin2005

Depth H2OP NaHCO3P NaOHP HClP H2SO4P

cm Pi/Po %ofTP Pi/Po %ofTP Pi/Po %ofTP Pi/Po %ofTP %ofTP


0-10 10/90 1 61/39 4 23/77 8 95/5 68 18

10-30 8/92 2 100/0 1 20/80 2 97/3 79 17

30-60 9/91 1 100/0 1 43/57 1 89/11 86 11

60-90 16/84 1 100/0 1 60/40 1 92/8 85 11

Grassland

0-10 26/74 1 82/18 3 14/86 23 94/6 55 19

10-30 12/88 1 88/12 3 10/90 24 93/7 52 20

30-60 16/84 1 93/7 2 7/93 8 95/5 72 18

60-90 40/60 1 33/67 3 14/86 2 100/0 84 10

Table6:

RatioofinorganictoorganicPineachfractionandpercentageofeachfractionoftotalP(TP)fortheconfinedcattlefeedingoperationintheyears2005,1999and1996

Depth H2OP NaHCO3P NaOHP HClP H2SO4P

cm Pi/Po %ofTP Pi/Po %ofTP Pi/Po %ofTP Pi/Po %ofTP %ofTP


0-10 10/90 1 61/39 4 23/77 8 95/5 68 18

10-30 8/92 2 100/0 1 20/80 2 97/3 79 17

30-60 9/91 1 100/0 1 43/57 1 89/11 86 11

60-90 16/84 1 100/0 1 60/40 1 92/8 85 11


0-10 12/88 2 100/0 7 28/72 15 95/5 61 16

10-30 13/87 2 57/43 1 14/86 6 96/4 74 17

30-60 12/88 2 96/4 1 15/85 2 100/0 74 21

60-90 28/72 1 100/0 1 25/75 1 94/6 84 12


0-10 14/86 1 72/28 3 24/76 9 96/4 66 20

10-30 14/86 1 69/31 2 13/87 7 88/12 72 18

30-60 15/86 2 87/13 1 15/85 2 92/8 81 14

60-90 27/73 1 78/22 1 39/61 1 91/9 87 9

dairiesinsouthFlorida(Nairetal.,1995)andcalcareoussoilsinManitoba(Kashemetal.,2004).The distribution of total Pi, Po and Pres in themanure

measured in 2005 was 54.2, 40.2 and 5.6%, respec-tively,comparedtothegrasslandsoilwith57.1,24.1and18.8%andtheCCFOsoilwith69.3,12.5and18.2%.HigherproportionofPointhegrasslandthanintheCCFOdemonstratesahighermicrobialactivity,associatedwithbiomassaccumulation.Thisresultagreeswithdatafroma13yr-oldfeedlotonanalkalinesandysoilinCanadapub-

lishedbyCampbellandRacz(1975),wherethepercentageofPoandPresdecreasedwithdepth,whereasPiincreased.ThisindicatedthateitherPiwasmoremobilethanPoandPres or less Pwas incorporated intomicrobialbiomass inthedeeper soilhorizons. LowerPo concentrationsunderCCFOswerealsoreportedbyCampbellandRacz(1975),whichwerecausedbyagreatermineralizationanddeple-tionoforganicPunderanaerobicconditions.TheratioofPiandPosuggestedPidominanceinmanure

fortheH2OandNaHCO3extracts,whereasPowasdomi-

256

nantintheNaOHandHClfraction(Table2).Theseresultsrevealedthat,especiallyinthemanure,significantconcen-trationsofPocanbefound intheHClfraction,which isinagreementwithresultsforcattlemanureandsoilfromHeetal.(2006)aswellasforswineandbroilersamples(Heetal.,2003;Douetal.,2003).However,TurnerandLeytem(2004),using31PNMR,determinedonlyPi intheHClfractionofcattlemanure.ThesediscrepanciescouldbeexplainedbythetypeandamountofbeddingmaterialandtheCaandMgconcentrationinit.Incomparisontothemanure,thesoilsampleswereclassifiedbyhigherPithanPoratiosintheNaHCO3andHClfraction,buthigherPo intheH2OandNaOHfraction(Table5and6).Valuesweresimilarforbothlocations,allsoildepthsandforallyearsfortheCCFO.ThisindicatesthatneitherPonorPiofoneofthemobilefractionswasparticularly leachedandaccumulatedindeepersoillayers.Our findings demonstrate that even though approxi-

mately 50%of the P in themanurewas determind inreadilyavailableformorinsolublefractions,thenineyearmanagementof theCCFOdidnot result inasignificantP accumulation in the soil profile. This confirms resultsfromlongtermCCFO’sinsouthernAlberta(Sommerfeldtetal.,1973)andsouthernMinnesota(Zhuetal.,2004).Possible reasons are the compaction of the pen surfacebycattleandmachinery,whichincreasedthebulkdensityfrom1.70 to2.18g cm-3within thefirst three yearsofusage (Olsonetal.,2005),andscrapingandremovalofthe enrichedblackmixedmanure-soil layerwhich prob-ably containedmost P. Also, the semi-arid climatewithmean annual precipitation around 400mm reduces thePtransportandtransformationinthesoil.Mostprecipita-tionwillbeabsorbedinthemanureorresults insurfacerunoffafterhighrainfallevents(Austetal.,2008;Milleretal.,2008).SincetheenvironmentalpollutionfromthisCCFOcanbeclassifiedtheapplicationofthismanuretosurroundingagriculturallandposesariskofPenrichmentinsoilandgroundwaterduetoleachingoflabilefractionsandwinderosion.

Trace metal concentrations within soil profiles

The total mean Cd concentrations at both locations(CCFO:0.22mgkg-1andgrassland:0.36mgkg-1)wereintherange0.07to0.87mgCdkg-1,reportedforagri-culturallyused subsoils in Saskatchewan (Mermutet al.,1996;Krishnamurtietal.,1997).Theseauthorsreportedthat most of the Cd in the subsoil was precipitated asCdCO3.Therefore,itisassumedthatinthecarbonaceoussubstrateswithpH>7investigatedinthisstudy,Cdwasalsoboundincarbonateform,makingitlessavailableforleaching.Otherfindingsfromalong-termmanureexperi-ment in the same Lethbridge area demonstrated higher

values in the range 0.45 to 0.60mg kg-1 (Benke et al.,2008),which is attributed to the long-termmanure ap-plication (25 years), different origin of themanure andincreasedleachingthroughthesoilbecauseofirrigation.ThetotalCrconcentrations(mean0.10mgkg-1)beneath

theCCFOwerelowerthanfromthegrasslandandmuchlowerthanvaluespublishedforsubsoilsinSaskatchewan(≤ 103mg kg-1;Mermut et al., 1996) and geochemicalbackgroundconcentrationinsoilsacrossCanada(average78mgkg-1;Renczetal.,2006).MeanCuvalues≤14mgkg-1wereinthelowerrangeof

valuesacrossCanadawith5to50mgkg-1(McKeagueandWolynetz,1980;Renczetal.,2006)orinsubsoilsofheav-ilymanuredplots(Benkeetal.,2008).BecauseofthebasicsoilpH(7-8)CuoccursmostlyinCuCO3formoradsorbedtoMnoxides,whereasthelowFeconcentrationinthesesoilsplaysaminorpart forCu sorption (Kabata-PendiasandPendias,2000).Themean total Ni concentration in the soil profile of

theCCFO(27.70mgkg-1)wasslightlyhigherthaninthegrassland(24.86mgkg-1).However,bothconcentrationswereintherangeofsoilandtillvaluesacrossCanadawithameanof26.8mgkg-1(Renczetal.,2006).ThemobilityofNiinthesoilisreducedbystrongassociationtoMnaswell as to organicmatter. Although complexing ligandssuchassulfateandorganicacidsreducethesorptionofNi (Kabata-Pendias and Pendias, 2000), reduced leach-ingunderthesesemiaridconditionspreventsdownwardtransport.Both locationshad similar Pb concentrationwith7.30

mgkg-1,whichwerelowerthantheaveragesoilconcen-tration(9.65mgkg-1)acrossCanada(Renczetal.,2006)or≤21mgkg-1 insubsoils inSaskatchewan(Mermutetal.,1996).Total Zn concentrations in the soil of the CCFOwere

lowerwithameanof46.22mgkg-1 than in thegrass-land(63.02mgkg-1).Theconcentrationsatbothlocationswere in the range ofCanadian subsoils from a 25 yearmanureexperimentor fromnativeprairies (Benkeetal.,2008,Mermutetal.,1996).TheZndownwardtransportinthesoilswasreducedbecauseofthepossibleZnpre-cipitationwithcarbonate(Usmanetal.,2004)andfixationwithinorganiccompounds(Clementeetal.,2006;Walkeretal.,2003).Similar to Ni, the concentrations of Fe andMn were

higher in the soil profile below the CCFO (42.47 and319.66mg kg-1) compared to the grassland soil (29.42and259.80mgkg-1).Thesedifferencescanbeexplainedbythehighnaturalsoilvariabilityinthisarea,butalsobyinputwiththecattlemanureasaresultofnaturalconcen-trations in theanimal feedorasadditional supplementsforanimalhealth.Also,thehighertotalFeandMncon-centrations in the soil of theCCFOdidnot affect theP


257

distributioninthesoil,especiallytheNaOHfraction.Thisleadstotheconclusionthatthesetwoelementsarenotpresent in available form,which reduces their capabilityforPbinding.TheFeconcentrations inthesesoilscorre-spondto<16.5%ofthetotalMnconcentrations.Oxidesandhydroxidesofbothelementsareknownfortheirhighdegreeofassociationwithtraceelements(Kabata-PendiasandPendias,2000).Overall,thetraceelementconcentrationswerenotsig-

nificantlydifferentinthesoilprofileoftheCCFO(Table7).Eveninthefirst10cmnoaccumulationoccurred,becauseofremovaloftheblacksoilmanure layer.Consequently,therewasnopotentialfortraceelementstomovedownthe soil profile. Slightlyhighermean concentrations, ex-cept forFe,Mnand,Ni,weremeasured in thesoilpro-fileofthegrassland(Table7)butalsowithnosignificantchanges,exceptforMn,NiandZnintheprofile.Bothlo-

Table7:

Totalconcentrationsoftraceelementsintheconfinedcattlefeedingoperationandgrasslandin2005

Depth Cd Cr Cu Ni Pb Zn Fe Mn

cm mgkg-1


0-10 0.17 b 0.09 10.79 29.52 6.05 b 53.09 26.84 291.2

10-30 0.26 a 0.14 13.38 29.95 7.75 a 43.41 33.92 329.3

30-60 0.19 Bab 0.07 B 11.88 26.87 6.25 Bb 52.58 47.66 314.9

60-90 0.21 Bab 0.10 14.64 27.32 A 8.22 a 49.17 48.56 319.6 A

Grassland

0-10 0.30 0.17 11.59 27.15 6.13 b 70.52 a 25.40 282.5 ab

10-30 0.36 0.20 13.46 25.30 7.65 ab 67.07 ab 32.91 314.3 a

30-60 0.39 A 0.20 A 15.23 26.68 7.93 Aa 60.55 ab 27.99 251.5 ab

60-90 0.38 A 0.16 15.66 20.31 B 7.53 ab 53.95 b 31.38 190.9 Bb

Foreachsoildepth,means(n=5)inacolumnfollowedbydifferentuppercaselettersindicatesignificant(P<0.05)locationeffects.Foreachlocation,means(n=5)inacolumnfollowedbydifferentlowercaselettersindicatesignificant(P<0.05)soildeptheffects.Onlysignificantdifferencesarestated.

cationsweremostlynotsignificantlydifferentinthetraceelementconcentrationsofeachsoildepth(Table7).Mosttraceelementsareprobablyprecipitatedorincom-

plexformwithorganicmatterand/orPo(Celietal.,2000).Thisinhibitsthemobilityandthereforetheavailabilityforleaching incalcareous soils.Besides that, traceelementsandphosphateinsoilsmayinfluencethesorptionofeachotherbycompetingforsorptionsitesorbyinfluencingthesurfacecharge(Thakuretal.,2006).Nevertheless,ourre-sultsdemonstratea low risk for traceelement transportundertheCCFO.

Conclusions

TheconstructionandmanagementoftheCCFOinthesemi arid areaof southernAlbertadidnot result in anyundesired enrichment of organicmatter or P in the soilprofile. The annual cleaning process almost completelyremovedexcrement,theblackorganiclayerandthefirstcmofnutrientandtracemetalenrichedsoilmaterialandthehighbulkdensitylaidoutduringconstructionanden-hancedthroughoperationimpededleachingofsolutesorcolloidalmatterintodeeperpartsofthesoilprofile.Lowproportions of organic P as immobileCa-bound Pmini-mizedPtransportbymatrixflowbeneaththeCCFO.Alsothe storage ofmanure in the pens did not significantlyaffectthemetalconcentrationsintheunderlyingsoilafternine years of intensive cattle use. In particular the highorganicmatter contentof themanureprobably favored

thefixationwithinthefirstcentimetersofthesoil.There-fore,itcanbeconcludedthatthedryweatherconditionsandthealkalinepH intheunderlyingsoils reducetrans-portoftracemetalsbyleachingleadingtoareducedriskofgroundwaterpollution.WithcorrectimplementationoftheexistingguidelinesforCCFOtheriskofgroundwaterpollution is relatively low under dry climate conditions,deepgroundwaterlevels,compactedsoilsandsoilswithahighclaycontent.Consequently,theapplicationofnutri-entandtracemetalenrichedmanuretosurroundingfieldsneedstoberegulated.

258

Acknowledgements

ThestudywassupportedbytravelgrantsfundedbytheEC/CanadaCooperationPrograminHigherEducationandTraining,projectAGROBIOTEC(2002-1345/001-001)andAgriculture and Agri-Food Canada. The authors wouldliketothankBarryM.Olsenforprovidingthesoilsamplesfrom1996and1999.TheworkofAllisonGoettelandSte-venVincett,andthehelpfulcommentsandsupervisioninthelaboratorybyPamelaCaffynandBrettHillaregrate-fullyacknowledged.ThankstoClarenceGilbertsonforthecarbonandnitrogenanalyses.SpecialthanksgoestoTobyEntzforstatisticalsupport.

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U. Prüße, S. Heidinger, C. Baatz / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 3 2011 (61)261-272 261

Catalytic conversion of renewables: Kinetic and mechanistic aspects of the gold-catalyzed liquid-phase glucose oxidation

UlfPrüße,SebastianHeidinger,andChristineBaatz*

** JohannHeinrichvonThünen Institute (vTI), FederalResearch Institute forRuralAreas,ForestryandFisheries,InstituteofAgriculturalTechnologyandBiosystemsEngineering,Bundesallee50,38116Braunschweig,Germany;

Correspondingauthor:Tel.:+495315964270;Fax:+495315964199. E-mailaddress:[email protected]

Abstract

Amongthestudiesaboutconversionof renewable re-sources,glucoseoxidationtogluconicacidreceivedverymuch attention in recent years. The present paper de-scribeskineticandmechanisticaspectsoftheliquid-phaseglucose oxidation. Therefore a 0.3% Au/Al2O3 catalystpreparedbytheincipientwetnessmethodwasused.Thereaction conditions were varied between 20 to 60 °C,pH7to10,catalystconcentrationsbetween50to1200mg l-1 and initial glucose concentrations between10 to1000mmoll-1.Theconcentrationofdissolvedoxygenwastrackedformostexperiments.AnincreasingactivitywasfoundwithincreasingpHvalueintherangebetweenpH7and10,andwith increasingtemperature in therangebetween 20 and 60 °C, whereas the selectivity to glu-conicacid remainedunchangedat>99%under theseconditions. The activation energywasdetermined tobe53kJmol-1.AnalysisofthereactionorderswithregardtoglucoseandoxygenleadstotheconclusionthattheEley-RidealmodelproposedbyBeltrameetal.(2006)shouldbediscardedforthegold-catalyzedglucoseoxidation.Hydro-genperoxideisformedasby-productinglucoseoxidationunderoxygenatmosphere,whereashydrogenatedprod-uctsareby-productsunderoxygen-freeconditions.Theseobservationshavebeenexplainedbyamodifiedoxidativedehydrogenationmechanism.

Keywords: conversion of renewables, gold catalyst, glu-cose oxidation, kinetics, mechanism

Zusammenfassung

Katalytische Konversion nachwachsender Rohstoffe: Kinetische und mechanistische Aspekte der goldka-talytisierten Glucoseoxidation in der Flüssigphase

ImBereichderkatalytischenKonversionnachwachsen-der Rohstoffe hat die goldkatalysierte GlucoseoxidationindenletztenJahrenbesondereAufmerksamkeiterlangt.Hierwerden kinetische undmechanistischeAspekte derGlucoseoxidationanhandeinesAluminiumoxid-geträger-ten 0,3%igen Goldkatalysators, der nach der incipientwetness-Methodehergestelltwurde,beschrieben.FürdiekinetischenUntersuchungenwurdenUntersuchungenbei20bis60°C,pH7bis10,einerKatalysatorkonzentrationvon50bis1200mgL-1undeinerAusgangsglucosekonzen-trationvon10bis1000mmolL-1durchgeführt.Zusätzlichwurde die Gelöstauerstoffkonzentration bei zahlreichenExperimentenverfolgt.MitsteigendempH-Wertundstei-genderTemperaturwurdeeineZunahmederAktivitätbeieinergleichbleibendhohenSelektivitätvon>99%fest-gestellt. Im untersuchten Temperaturbereich beträgt diescheinbareAktivierungsenergie 53KJmol-1.DieAnalysederReaktionsordnungen inBezugaufGlucoseundSau-erstoffzeigt,dasseinReaktionsverlaufderGlucoseoxida-tionnachdemEley-Rideal-Modell,wieervonBeltrameetal.(2006)fürdieseReaktionvorgeschlagenwurde,nichtzutreffend ist.Wasserstoffperoxid konnte als Nebenpro-dukt der Glucoseoxidation unter Sauerstoffatmosphärenachgewiesenwerden,wohingegenunterSauerstoffaus-schluss auch hydrierte Produkte gebildetwerden.DurcheinenmodifiziertenMechanismusderoxidativenDehydro-genierungkonntenbeideBeobachtungenerklärtwerden.

Schlüsselworte: Katalytische Konversion nachwachsender Rohstoffe, Goldkatalysator, Glucoseoxidation, Kinetik, Mechanismus

262

1. Introduction

Theconversionofrenewableresourcestovaluableprod-uctsofthechemicalindustryisanattractivewaytosavefossile resources and CO2 emissions endangering globalclimate.Amongthebiomasscarbohydratesglucoseisthemostabundantbio-feedstockforthispurpose.Inthisre-gard, themetal-catalyzed liquid-phase oxidation of glu-cose togluconicacidbygoldnanoparticleshas receivedmuchattentionduringveryrecentyears.AsfirstdescribedbyBiellaetal.(2002),goldnanoparticlesintherangeof2to5nmsupportedoncarbonshowamuchhigheractiv-ityundermild reactionconditions thantheconventionalplatinumandpalladiumbasedcatalystsappliedsofarforthisreaction.Furtheron,theAu/Ccatalystexhibitsanout-standingselectivityof100%towardsgluconicacid,afinechemicalwithanannualworldwideproductioncapacityofabout100,000tons(Lichtenthaler,2006),currentlyexclu-sivelyproducedbybiocatalyticglucoseoxidation.Themajority of the studies on gold-catalyzed glucose

oxidation used carbon-supported gold nanoparticlesoriginatingfrompreformedgoldsols(Biellaetal.,2002;Önal et al., 2004;Comotti et al., 2005;Comotti et al.,2006a and b), polymer-stabilized gold colloids (Mirescuand Prüße, 2006), glucose-stabilizedgold sols (Beltrameetal.,2006)orgoldcolloidsin“naked”form(Comottietal.,2004;Comottietal.,2006c). Insomeofthesestud-ies(Beltrameetal.,2006;Comottietal.,2004;Comottietal.,2006b)theactivityofthegoldnanoparticleshavebeendescribedaslowerbutcomparabletotheactivityoftheenzymeused in the technicalprocesses for thepro-duction of gluconic acid (Beltrame et al., 2004). Takingintoaccounttheoutstandingalmost100%selectivityofthegoldnanoparticles,whichsavesadditionalpurificationexpenses, an industrial gold-catalyzed glucose oxidationprocess seems to be within range. Unfortunately, goldcolloids, aswell as carbon-supportedgold nanoparticlesderived frompreformed sols, donot fulfil themajor re-quirementforacatalysttobeusedinanindustrialprocess:ahighlong-termstability.Thenakedcolloidsagglomerateafterafewminutessothatcompleteconversioncannotbereached(Comottietal.,2006c),andachitosan-stabi-lizedcolloidprecipitated inflakeshasbeendescribed toloseabout90%ofitsinitialactivityaftereightrepeatedbatches(MirescuandPrüße,2006).Alsothecarbon-sup-portedgoldnanoparticlesoriginatingfrompreformedsolsdonotperformmuchbetterastheyloseabout50%or60%oftheirinitialactivitywithin4or5repeatedbatches,respectively(Biellaetal.,2002;Comottietal.,2006b).However, highly active, almost 100 % selective and

long-termstablegoldcatalystsfortheliquid-phasecarbo-hydrateoxidationcanbeobtainedbyusingmetaloxidesassupportmaterial,e.g.Al2O3orTiO2preparedeitherby

deposition-precipitationwithNaOHorureaorbythein-cipientwetnessmethod(BaatzandPrüße,2007;Baatzetal.,2007;MirescuandPrüße,2007;Mirescuetal.,2007;Thieleckeetal.,2007aandb).Thesecatalystshavebeenusedfortheoxidationofglucoseandvariousotheraldos-estotheircorrespondingaldonicacidsinrepeatedbatchexperiments as well as partially under continuous-flowconditions. Nomatter which catalyst or reaction condi-tionswereapplied,themetaloxide-supportedgoldcata-lystsalwaysshowedahighactivity,nearly100%selectiv-ityand,asnoactivityandselectivitylossoccurred,ahighlong-termstablility.Hence,goldnanoparticlessupportedonmetaloxidesfulfilallnecessaryrequirementsfortheirapplicationinanindustrialcarbohydrateoxidationprocesstoproducevariousaldonicacids,e.g.gluconicacid.Knowledgeaboutthereactionkineticsofthegold-cata-

lyzedglucoseoxidationisveryimportantwithregardtoanup-scalingoftheprocesstoindustrialscale.Thusfar,onlyfewstudiesaboutglucoseoxidationreactionkineticswithgoldcatalystsareavailable(Beltrameetal.,2006;Önaletal.,2004). Inonestudycarbon-supportedgoldnanopar-ticles derived frompreformedgold sols havebeenused(Önaletal.,2004)whereasglucose-stabilizedgoldcolloidshavebeenusedintheotherone(Beltrameetal.,2006).Surprisingly, contrary results have been obtained in

thesetwostudies.Önaletal.(2006)reportedthatthere-actionfollowstheLangmuir-Hinshelwoodmodelinwhichbothglucoseandoxygenareadsorbed.Theyfoundonlya negligible increase of the initial reaction ratewith ris-inginitialglucoseconcentration,butadistinctselectivitydecrease. Beside glucose isomerisation products such asmannose and fructose, and degradation products suchas the oxygenated C3-bodies glycerolaldehyde or dihy-droxyacetone, also the hydrogenated product sorbitol,havebeenfound.Thelatterproductgivesstrongevidencethat the reaction follows the oxidative dehydrogenationmechanismwellknownfortheliquid-phasenoblemetal-catalyzedoxidationofalcoholsandaldehydes(BessonandGallezot,2001aandb;GallezotandBesson,1995;MallatandBaiker,1994).Incontrasttothesefindings,Beltrameetal.(2006)re-

portedaboutanincreaseoftheinitialreactionratewithrising initialglucoseconcentrationtendingtoanasymp-toteathigherglucoseconcentration.Thisresult,togetherwithanexperimentallyderivedreactionorderof1foroxy-gen,hasledtotheassumptionthattheglucoseoxidationfollows theEley-Ridealmodel inwhichdissolvedoxygenreactsfromtheliquidphasewithglucoseadsorbedatthecatalystsurface.However,theEley-Ridealmodelsuggest-edbyBeltrameetal.(2006)isincontradictiontoanotherstudyofthesamegroup.Comottietal.(2006c)proposedanew reactionmechanism forglucoseoxidation,whichis different from the oxidative dehydrogenationmecha-


nism,butable toexplain theexperimentallydeterminedintermediateformationofhydrogenperoxide.Accordingtothismechanismbothglucoseandoxygenareadsorbedatthecatalystsurfaceatthesametime.Thecontrarykineticmodelsreportedinthetwostudies

arebasedonthedependenceofthereactionrateontheinitialglucoseconcentration,whichhasbeenstudiedonlyinasmallrangeofglucoseconcentrations,i.e.,100to450mmoll-1byÖnaletal.(2004)and50to500mmoll-1byBeltrameetal.(2006).Ithasalreadybeenpointedoutthat‘theexperimentalevidenceishardlysufficienttosupportthatdifferentiation’(Bondetal.,2006).Inthepresentstudy,reactionkineticsoftheliquid-phase

glucose oxidation using an 0.3 % Au/Al2O3 catalyst at1 bar oxygenpressure is examined. The activity and se-lectivityofthecatalysthasbeenfurtherstudiedindepen-denceofthecatalystconcentration,pHvalue,temperatureandinitialglucoseconcentrationfrom10mmol l-1upto1000mmoll-1.Thislargerconcentrationspanshouldgivemoresignificantresultscomparedtotheothertwokineticstudies. Particular care has been taken to avoid oxygenmasstransferlimitationbymonitoringthedissolvedoxy-genconcentrationduringthecourseofreactionwheneverpossible.Reactionordershavebeenanalyzedforglucoseandoxygen,andtheactivationenergyisreported.Finally,basingonownexperimentsand literaturedata,amodi-fiedoxidativedehydrogenationmechanismfor thegold-catalyzedglucoseoxidation isproposedwhich takes theformationofhydrogenperoxideintoaccount.

2. Experimental

2.1 Chemicals

Powdered mesoporous aluminium oxide type PuraloxKR-90fromSasol,Germany,(BETsurfacearea=88m2g-1,porevolume=0.63mlg-1,meanparticlesize=40µm)wasusedassupportmaterialandHAuCl4∙xH2O(goldcon-tent50wt%)fromChempur,Germany,asthegoldpre-cursor. D(+)-glucose monohydrate (for biochemical use)fromFluka,Germany,andKOH(purity86%)fromFluka,Germany,wereusedassupplied.Technicaloxygen(purity99.95%)fromLinde,Germany,wasusedasanoxidantwithoutfurtherpurification.

2.2 Catalyst preparation

Thegoldcatalystusedinthepresentstudywaspreparedbytheincipientwetnessmethodaccordingtothefollow-ingprocedure:AvolumeofanacidicaqueoussolutionofHAuCl4 in thedesired concentration,which correspondsto thepore volumeof the alumina support,was addeddrop-wisewithin15min to the supportmaterialduring

intensivemixinginamortar.Attheendofthisprocedurethecatalystprecursorbecomesslightlywet.Afterthepre-cursorwasdriedovernightat75°Cinair,itwasreducedfor2hat250°Cina10vol%H2/90vol%N2stream.ICP-AESanalysisconfirmedagoldcontentof0.3%.

2.3 Glucose oxidation procedure

Glucose oxidationwas carried out in a thermostattedglassreactor(totalvolume600ml,initialreactionvolume500ml)equippedwitharefluxcondenser,apHelectrodeandaburetteforbasedosage,aglassfritfortheoxygensupply,anoxygenelectrode,agasoutletandamagneticstirrerwhichoperatedat900rpm.Prior to the start of the reaction the desired catalyst

amountwassuspendedin450mlofdeionizedwateratthe desired pH value inside the reactor. This suspensionwas thermostatted until the reaction temperature wasreached,whileoxygenatatmosphericpressurewasbub-bledthroughthesuspensionataflowrateof500mlmin-1to saturate the suspensionwith dissolvedoxygen.A re-actionwasstartedbyfirstaddingthedesiredamountofglucosedissolvedin30mlofdeionizedwaterthermostat-tedatthereactiontemperatureandafterwards20mlofdeionizedwaterusedforrinsingtoensurethatallglucosehadbeenaddedtothereactor.Atinitialglucoseconcen-trationsof500mmol l-1and1000mmol l-1, thecatalystwassuspendedinasmalleramountofwater,asmorewa-terwasneededtodissolvethelargeramountsofglucose.Duringthereactiontheoxygensupplywasmaintained

atthesameflowrateandthepHvaluewaskeptconstantwith an automatic titrator (TitroLine alpha, Schott, Ger-many)byaddingaqueousKOHinconcentrationsbetween0.25moll-1and10moll-1dependingontheinitialglucoseconcentrationused.Indifferentsetsofexperiments,oneoftheparameters:catalystconcentration,pHvalue,tem-peratureorinitialglucoseconcentrationwasvaried,whiletheothers,unlessotherwisestated,werefixedatthestan-dardreactionconditions,i.e.,140mgl-1catalystconcen-tration,pH9,40°C,100mmoll-1initialglucoseconcen-tration.Duringreactioncourse,theamountofaddedKOHand,whenpossible(seeSection2.4),theconcentrationofdissolvedoxygenweremonitored.Allreactionswerecar-riedoutuntilaconversion>99%wasreached.Conver-sionandselectivitywerecheckedwithaHPLCsystemaspreviouslyreported(Baatzetal.,2007;MirescuandPrüße,2007).

2.4 Dissolved oxygen

During the course of all reactions carried out up to40°C,whichmarksthehighestapplicationtemperatureof the oxygen measurement system, the concentration

264

ofdissolvedoxygenwastrackedbyanoxygenelectrode(CellOx325,WTW,Germany)incombinationwithamea-suring instrument (Oxi 340i,WTW, Germany). All mea-suredoxygenconcentrationswerenormalizedwithregardto the highest oxygen concentration occurring duringeachreactioncourse(alwaysaftercompleteglucosecon-version)andarereportedaspercentageofthemaximumoxygensolubilityattheendofthereaction.Thesolubilityofoxygeninthereactionsuspensionde-

pendsonthetemperature,theglucoseconcentrationandthesalinityofthesuspension.AsdisplayedinTable1,theinfluenceof the temperatureon theoxygen solubility ishigher than the influence of the glucose concentration.TheoxygensolubilityvaluesreportedinTable1werecal-culatedbyusingHenryconstantsinterpolatedfromHenryconstants for aqueousglucose solutions reported in theliterature(Rischbieteretal.,1996)andassumingthatthetemperaturedependenceofoxygensolubilityinaqueousglucosesolutionscorrespondstothatofoxygeninwater(Radtkeetal.,1998).

Table1:

Calculated concentrations of dissolved oxygen in the reaction sus-pensionat1baroxygenpressureindependenceoftheinitialglucoseconcentrationandtemperature

c0,glucosemmoll-1

Temperature°C

coxygenmmoll-1

10 40 0.972

50 40 0.966

100 40 0.956

250 40 0.925

500 40 0.872

1000 40 0.766

100 20 1.350

100 30 1.122

100 40 0.956

100 50 0.825

100 60 0.728

Iftheconcentrationofdissolvedoxygenistobemoni-toredduringglucoseoxidation,aproblememerges.Thedecreasing glucose concentration with proceeding con-versionleadstoanincreasingoxygensolubilitywhiletheincreasingsalinitycausedbytheformationofthereactionproductpotassiumgluconateleadstoadecreasingsolubil-ity (Radtkeetal.,1998).Botheffectsbecomesignificantathigherinitialglucoseconcentrations,i.e.,500mmoll-1and1000mmol l-1, andmay lead toanestimatederrorwithregardtothereportedoxygenvaluesofabout10%.

2.5 Evaluation of catalytic activity

ThegluconateversustimeplotswerederivedfromtherateofKOHaddition.As,withHPLCanalysis, a conver-sionandselectivityof>99%hadbeendeterminedforallexperimentsreportedhere,theKOHadditionratedirectlycorresponded to the glucose conversion and gluconateformation.Atypicalgluconateversustimeplot isshowninFigure1,inwhich,afterashortinductionperiod,alin-ear increaseofthegluconateconcentrationuptoabout80%conversion canbenotedbefore the reaction ratesubsequentlydecreasestowardscompleteconversion.AsindicatedbythefitlineinFigure1,thelinearpartofthecurvewasusedtocalculatetheactivityfromtheslopeofthefitline.Furtheron,theactivityisreferredtothegoldcontentofthecatalyst,sothatitisgivenintermsofmmolofproducedgluconateperminuteandpergramgold,i.e.,mmolmin-1gAu

-1.

0 100 200 300 400

time / min

0

20

40

60

80

100

gluconate

fit line

glu

conate

concentr

ation / m

mol l-1

Figure1:

Typical gluconate versus time plot. The slope of the fit line in thelinearpartofthecurveisusedtocalculatetheactivityofthecatalyst.Reactionconditions:ccatalyst=140mgl-1,c0,glucose=100mmoll

-1,40°C,pH9.

2.6 Analysis of hydrogen peroxide

Hydrogenperoxidewasanalysedaccordingtothepro-ceduredescribedbyComottietal.(2006c).Therefore,thepHoftheperiodicallywithdrawn10mlsampleswasad-justedto1.8byadding0.5moll-1H2SO4.Afteradditionof0.5mlMnSO4solution(c=1mmoll

-1)thesamplesweretitratedwith20mmoll-1KMnO4solution.

2.7 Glucose oxidation under oxygen-free conditions

Forthisreactionthesameequipmentwasusedasde-scribedin2.3.Forthereaction,100mmoll-1Glucosewasfirststirredwith10,000mgl-1catalystat40°CatpH9for24h.After24h,thepHwasadjustedto10.5.These


conditionsweremaintainedforanother60hsothatthewholereactionlasted94h.ThepHvaluewaskeptcon-stantatall timesbytitrating2.5mol l-1KOH. Insteadofoxygen,nitrogen(purity99.999%)wasbubbledperma-nentlythroughthesuspensionataflowrateof50mlmin-1inordertosecureoxygen-freeconditions.Analysis of the reaction mixture after 94 h was per-

formedasdescribedinsection2.3.Theresultswerecon-firmedbyanadditionalanalysiscarriedoutbySüdzuckerAG.

3. Results and discussion

Forananalysisof reactionkinetics,mass transfer limi-tations have to be excluded. To exclude pore diffusion,a finely powdered catalyst supportwasused and a lowgoldloadingwasadjustedtothecatalyst.Toexcludeex-ternalmasstransferlimitationsahighstirringrateof900rpmwasapplied.Asoxygen,due to its lowsolubility, isthe deficit compound in glucose oxidation (see Table 1)asufficientconcentrationofdissolvedoxygenduringthereactioncoursehas tobeensuredbyadjustingapropercatalystconcentration.

3.1 Influence of catalyst concentration

Tofigureouttheinfluenceofthecatalystconcentrationontheapparentreactionrateandtheamountofdissolvedoxygenduringthereactioncourse,catalystconcentrationsfrom50to1200mgl-1wereusedforglucoseoxidationunder otherwise standard reaction conditions (see Sec-tion2.3).Thecourseofproducedgluconateandthenormalized

oxygenconcentrationversustimearedisplayedinFigures2 A and B for two catalyst concentrations. At the low-estappliedcatalystconcentration,i.e.,50mgl-1,whichisshowninFigure2A,theconcentrationofdissolvedoxygenduringthereactioncourseremainsalmostconstantatthesaturation level. Thus, even at the highest reaction rateduring this run, the rateof oxygendissolution is higherthantherateatwhichoxygenisconsumedbythereac-tion.Incontrast,thesecondhighestcatalystconcentrationappliedhere,i.e.,800mgl-1,leadstoadramaticdecreaseof thenormalizedoxygenconcentrationtobelow10%immediatelyafterthereactionhasstarted.Afterabout50% glucose conversion, the oxygen concentration slowlystarts to increase. A value of 50% dissolved oxygen isreachedat90%glucoseconversion,andthesaturationvalueof100%isnotattainedbeforecompleteglucoseconversion.Needless to say that suchapronouncedde-creaseindissolvedoxygensignificantlyinfluencestheac-tivityofthecatalyst.

0

0

0

A

B

200

20

400

40

600

60

800

80

1000

100 120

time / min

time / min

0

gluconate

oxygen20 20

40 40

60 60

80 80

100 100

glu

conate

concentr

ation / m

mol l-1

oxygen / %

0

60

80

100

glu

conate

concentr

ation / m

mol l-1

0

20

40

60

80

100

oxygen / %

20

40

gluconate

oxygen

Figure2:

Gluconate and normalized oxygen concentration versus time plotsforacatalystconcentrationofA:50mgl-1andB:800mgl-1.Otherreactionconditions:c -1

0,glucose=100mmoll ,40°C,pH9.

The reaction rate of glucose oxidation in dependenceof the applied catalyst concentration is depicted in Fig-ure3.Asexpected, thereactionrate tendstobeanas-ymptoteathighcatalystconcentrationwhenanexternalmass transfer limitation becomes apparent, whereas alinear increase, i.e., noexternalmass transfer limitation,canbeobserveduptoacatalystconcentrationofabout200mgl-1.ForsomeoftheappliedcatalystconcentrationsthecourseofthenormalizedoxygenconcentrationversusglucoseconversionisadditionallydisplayedinFigure4.Itcanclearlybenotedthattheoxygenconcentrationdropsconsiderablywithrisingcatalystconcentration.Lowestox-ygenconcentrationsatasinglecatalystconcentrationcanbefoundatbetween10%and50%glucoseconversion,whentheobservedreactionrateishighestforallcatalystconcentrations.Atacatalystconcentrationof140mgl-1,aconcentrationatwhichtheresultsshowninFigure3con-firmnomasstransferlimitation,theoxygenconcentrationoverthewholeglucoseconversiondropsdownto60%atmaximum(Figure4).Atthehighercatalystconcentra-tionof400mg l-1, a concentration atwhich the results

266

shown inFigure3clearly indicatebeginningmasstrans-fer limitations, theoxygenconcentrationdropsdowntoabout40%duringthefirst50%ofglucoseconversion(Figure4). Itcanthusbeconcludedthat thenormalizedoxygenconcentrationshouldnotfallbelow50%atanytimeduringthereactioncourseinordertoavoidoxygenmasstransferlimitations.

0 200 400 600 800 1000 1200

catalyst concentration / mg l-1

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

reaction r

ate

/ m

mol m

in-1

Figure3:

Influenceoftheappliedcatalystconcentrationontheapparentreac-tionrate.Thedashedlineindicatesthereactionratewithoutexternaloxygenmasstransferlimitation.Otherreactionconditions:c0,glucose=100mmoll-1,40°C,pH9.

Figure4:

Plotofthenormalizedoxygenconcentrationversusglucoseconver-sionatfourdifferentappliedcatalystconcentrations.Otherreactionconditions:c0,glucose=100mmoll

-1,40°C,pH9.

3.2 Influence of the pH value

TheinfluenceofthepHvalueonglucoseoxidationwasstudied in the range between pH 7 and pH 10. At thelowerpHvaluesof8and7,ahighercatalystconcentrationof280mgl-1or420mgl-1,respectively,wasusedinordertocompensatefortheexpectedloweractivity.Otherwise,standard reactionconditionswereused. Foralldifferent

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

conversion / %

50 mg l-1

0

20

40

60

80

100

oxygen / %

140 mg l-1

400 mg l-1

800 mg l-1

runstheconcentrationofdissolvedoxygenwasmonitoredandassuredtobehigherthan50%.TheresultsdepictedinFigure5showtheexpectedrising

activitywithincreasingpHvalue.Thisfindingisconsistentwithresultsreportedforglucoseoxidationonvariousoth-ergoldcatalysts(Biellaetal.,2002;Comottietal.,2006b;Mirescuetal.,2007;Önaletal.,2004).Theselectivitytogluconatealwaysexceeded99.5%withinthepHrangestudiedhere.AtpHvalueshigherthan10,theselectivitydecreasesmainlydue to the formationof thealkali-pro-motedisomerisationproductsfructoseandmannoseasal-readyreportedin(Biellaetal.,2002;Mirescuetal.,2007;Önaletal.,2004).Thus,pHvalueshigherthan10werenot considered in this study. Likewise,glucoseoxidationatpHvalueslowerthan7werenotexaminedduetotheexpectedverylowactivity.LowactivitiesunderneutralorslightlyacidicpHvalueshavealsobeendescribedfortheglucoseoxidationwithothernoblemetalcatalystsbasedonpalladiumorplatinum,whichmainlyhasbeenascribedto a catalyst poisoning by adsorbed free gluconic acid(BessonandGallezot,2001a;MallatandBaiker,1994).

Figure5:

InfluenceofthepHvalueonthecatalystactivity.Otherreactioncon-ditions:ccatalyst=420mgl

-1atpH7,ccatalyst=280mgl-1atpH8,ccatalyst

=140mgl-1atpH9and10,c0,glucose=100mmoll-1,40°C.

3.3 Influence of the temperature

The influence of the temperature on the glucose oxi-dationwascheckedwithina rangebetween20 °Cand60°C.Theconcentrationofdissolvedoxygenwasmoni-toredonlyup toa temperatureof40°Cas theappliedoxygenelectrodehasanupperapplicationtemperatureof45°C.During the runsat20°C,30°Cand40°C, thenormalizedoxygenconcentrationalwaysexceeded60%sothatexternalmasstransferlimitationswereexcluded.Thecatalystactivityindependenceofthereactiontem-

perature is reported inTable2.Asexpected, theactivityvaluesstronglyincreasewithincreasingreactiontempera-

7 8 9 10

pH / -

0

activity / m

mol m

ing

-1-1

Au

500

1000

1500

2000


ture,afindingwhichisconsistentwiththoseofComottiet al. (2006b),Beltrameetal. (2006)andMirescuetal.(2007)forthesamereactionbutothertypesofgoldcata-lysts.Inthetemperaturerangestudiedhere,theselectivitywasnotaffectedbythetemperatureandalwaysexceeded99%.Inordertoachieveahighselectivity,temperatureshigherthan60°Caregenerallynotadvisableforcarbohy-drateoxidationashomogeneousreactionssuchasisom-erisation and various degradation reactions leading tobrownproductsare favouredat suchhigh temperaturesasalreadyreportedfortheoxidationofglucose(Mirescuetal.,2007;Önaletal.,2004)aswellasformaltoseandlactose(MirescuandPrüße,2007).

Table2:

Temperaturedependencyofthecatalystactivityforglucoseoxidati-on.Otherreactionconditions:pH9,c0,glucose=100mmoll

-1,ccatalyst=140mgl-1.

Temperature°C

Activitymmolmin-1gAu

-1

20 194

30 285

40 1173

50 1517

60 2165

Within the temperature range between 30 °C and60°C,Beltrameetal.(2006)determinedanapparentacti-vationenergyof47kJmol-1forglucoseoxidationontheirglucose-stabilizedgoldcolloid.ForthepresentstudytheArrheniusplotbasedontheactivitiesshowninTable2isdisplayedinFigure6.Itshowsanapparentactivationener-gyof53kJmol-1forthe0.3%Au/Al2O3catalystusedherewhichisingoodconsistencewithBeltrameetal.(2006).

0.003 0.0031 0.0032 0.0033 0.0034

1/T / K-1

3

4

5

6

7

8

9

In (

activity)

Figure6:

Arrheniusplotforthedeterminationoftheactivationenergy

3.4 Influence of the initial glucose concentration

Thedependenceofthereactionrateontheinitialglu-coseconcentrationhas,thusfar,onlybeenstudiedinsmallconcentrationranges,i.e.100to450mmoll-1byÖnaletal.(2004)and50to500mmoll-1byBeltrameetal.(2006).Furtheron,thefitsoftheratevs.concentrationcurvesinbothstudiesappearquiterisky,asarethestatedcontraryreactionmodels,i.e.,theLangmuir-HinshelwoodmodelbyÖnaletal.(2004)ortheEley-RidealmodelbyBeltrameetal.(2006),deducedfromthesecurves,apointwhichhasalreadybeencriticizedbyBondetal.(2006).Hence, amore significant span of initial glucose con-

centrations, ranging from 10 to 1000mmol l-1 was ex-aminedinthepresentstudyunderotherwisestandardre-actionconditions.Theconcentrationofdissolvedoxygenwas tracked forall initialglucoseconcentrationsstudiedhere.Thegluconatevs.timetogetherwiththenormalizedoxygenconcentrationvs.timecurvesaredepictedinFig-ure7forfourdifferentinitialglucoseconcentrations.Thenormalizedoxygenvs.timecurvessuggestnooxygenlimi-tationsup to500mmol l-1 initialglucose concentration,whereasasmalloxygen limitationmayhaveoccurredat1000mmoll-1,asinthelattercasethenormalizedoxygenconcentrationslightlyfallsbelow50%.Thecatalystactivityindependenceoftheinitialglucose

concentrationisdisplayedinFigure8whichshowsanin-creasing activitywith rising initial glucose concentrationup to500mmol l-1.At an initial concentrationof 1000mmol l-1 theactivity ismoreor lessequaltothatat500mmoll-1.Theindependenceoftherateontheinitialglu-coseconcentrationasreportedbyÖnaletal.(2004)isnotsupportedbythepresentresults.Analysis of the reaction order for glucosewas carried

outbothbythedifferentialandintegralmethods.Similarresultswereobtainedwiththetwomethodsshowingthatthereactionorderforglucoseisequalto0.5asmeanval-ueoverthewholeconcentrationrangestudied.However,theintegralanalysisrevealedadecreasingreactionorderwithincreasinginitialglucoseconcentrationasitwouldbeexpectedforacomponentwhichadsorbsatthecatalystsurface.

3.5 Kinetic model and mechanistic aspects

Thediscriminationofthekineticmodelshouldnotrelysolely on thebasis of the ratedependence in the initialglucoseconcentrationbutshouldalsotake intoaccountotherreactants.Forthepresentstudy,thenormalizedoxy-gen concentrations shown for different catalyst concen-trationsinFigure4areusedtoestimatetheinfluenceofthedissolvedoxygenconcentrationonglucoseoxidationatotherwiseequalconditions.

268

0

0

0

0

0 100 500200 300 400

time / min

time / min

0

0

200

50

400

100

600

150

800

200

1000

250

gluconate

gluconategluconate

gluconate

oxygen

oxygenoxygen

oxygen

glu

conate

concentr

ation / m

mol l-1

glu

conate

concentr

ation / m

mol l-1

0

0

20

20

40

40

60

60

80

80

100

100

oxygen / %

oxygen / %

time / min

20

40

60

80

100

oxygen / %

100

2

200

4

300

6

400

8

500

10

glu

conate

concentr

ation / m

mol l-1

glu

conate

concentr

ation / m

mol l-1

0

20

40

60

80

100

oxygen / %

50 150100 300200 250

time / min

A

C

B

D

0 200 1000400 1200600 1400800 16000 200 600400 800

Figure7:

GluconateandnormalizedoxygenconcentrationversustimeplotsforaninitialglucoseconcentrationofA:10mmoll-1,B:250mmoll-1,C:500mmoll-1andD:1000mmoll-1.Otherreactionconditions:ccatalyst=140mgl

-1,40°C,pH9.

0

activity / m

mol m

ing

-1-1

Au

initial glucose concentration / mmol l-1

200 400 600 800 10000

500

1000

1500

2000

2500

Figure8:

Influenceoftheinitialglucoseconcentrationonthecatalystactivity.Otherreactionconditions:ccatalyst=140mgl

-1,40°C,pH9.

Therefore, the catalyst activity in dependence of themedium normalized oxygen concentration between 10and50%glucoseconversion,i.e.,atthehighestreactionrate,wasanalyzedbythedifferentialmethod(logactivityvs.

logoxygenplot).Theslopeofthefitline,whichcorrespondstothereactionorderofoxygen, liesatavalueofabout0.35suggestingthatoxygenadsorptionandreactionfromtheadsorbedstateislikely.Thisvalueisdefinitelydifferentfrom1,which is theoxygenreactionorderproposedbyBeltrameetal.(2006)onthebasisoftwodifferentoxygenpartialpressures.Theoxygenreactionorderof1hasbeenusedasfurtherevidencefortheEley-Ridealmodelinthatstudy,whichtheauthorsthemselvesdescribeasveryun-commonforgold-catalyzedreactions.Thereactionorderforglucosebetween0and1found

inthisstudysuggestsglucoseadsorptiononthecatalystaswell.Glucosereactingfromtheadsorbedstatehaslike-wisebeenproposedintheotherkineticstudies(Beltrameetal.,2006;Önaletal.,2004).Consequently,asexperi-mentalevidenceexiststhatbothglucoseandoxygenre-actat thecatalystsurface, theEley-Ridealmodel for thegold-catalyzedoxidationofglucoseproposedbyBeltrameetal.(2006)hastobediscarded.Consequently,thegoldcatalyzed glucose oxidation is more likely to follow theLangmuir-Hinshelwoodmodel.


AnEley-Ridealkineticmodelalsowouldnotfit to thetworeactionmechanismsfor thegold-catalyzedglucoseoxidation currently under discussion. On the one hand,this is the classic oxidative dehydrogenationmechanismwhichhasalreadybeenprovenforalcoholandcarbohy-drateoxidationonothernoblemetalcatalysts,e.g.,PtandPd,(seeGallezotandBesson,1995;BessonandGallezot,2001b,andreferences therein).Accordingto thismech-anism,glucose isfirsthydrated to thegeminaldiol thatdissociatively adsorbs at the catalyst surface, leading toadsorbedgluconicacid,whichdesorbs,andanadsorbedhydrogenatom.Adsorbedhydrogenatomssubsequentlyreactwithdissociativelyadsorbedoxygentoadsorbedwa-terwhichafterwardsdesorbs.Ifnooxygenispresentthereactionnonethelessproceedstoaconsiderableextent.On the other hand, Comotti et al. (2006c) have sug-

gestedamechanisminwhichglucoseisfirstattackedbyhydroxide leading to the deprotonated geminal diol ofglucose.Thisanionichydratedglucosespeciesadsorbsatthecatalystsurfaceleadingtoanelectronrichgoldwhichfacilitates oxygen adsorption by a nucleophilic attack.Eliminationof aproton from theadsorbedglucose spe-cies,togetherwiththetransferofanotherelectronfromthisspeciestotheco-adsorbedanionicoxygenspeciesviagold, results in the gluconate anion and a peroxide-likeoxygenspecies.Both mechanisms have their strong points and weak

points.Theclassicoxidativedehydrogenationmechanismisabletoexplaintheformationofhydrogenatedproducts,whichhavebeendescribedbyÖnaletal. (2004)forthegold-catalyzedglucoseoxidation,asthecatalystsurfaceiscoveredbyreactivehydrogenspeciesduringtheoxidationreaction.However,theobservedactivityriseswithincreas-ingpHvalueandtheobservedformationofhydrogenper-oxide (Beltrameetal.,2006;Comotti et al.,2006c) cannotbeunderstoodonthebasisofthismechanism.Incon-trast,boththepromotingeffectofalkaliandH2O2forma-tioncaneasilybeunderstoodbytheComottimechanism.However, according to their mechanism, hydrogenatedproductscannotbeformedasthecatalyst’ssurfaceisnotcoveredwithreducinghydrogenspeciesatanytime.Itisfurther stated that glucose conversion to gluconic aciddoes not proceed under oxygen-free conditions; hence,oxygenisanessentialcompoundinthereactionmecha-nism(Beltrameetal.,2006).Toclarifythesituationforthegoldcatalystusedinthe

present study, analysis for both hydrogen peroxide andglucoseconversionunderoxygen-freeconditionswascar-riedout.AsitcanbetakenfromFigure9largeamountsofhydrogenperoxidecouldbedetectedduringthecourseofthisreaction.Thus,thefindingsofComottietal.(2006c)areconfirmedinthisregard.

Glucoseconversiontogluconicacidunderoxygen-freeconditionswascarriedoutwithalargeramountofcatalyst(10000mgl-1)accordingtotheproceduredescribedinSec-tion2.7.Ifthereactionwascarriedoutunderotherwisestandardreactionconditions,namelypH9,onlyaverylowglucoseconversion(<1%)couldbedetectedwithin24h.However,byadjustingaslightlyhigherpHvalueof10.5,aconsiderablereactionratecouldbeachieved.Duringan-other60h,about80%glucoseconversionwasobtained.Analysis of the reactionmixture after this additional 60h revealed thatnotonlygluconic acidwasproduced toabout44%ofthetotalamountofformedproducts,butalsohydrogenatedproducts,mainlysorbitol,mannitolandxylitol,toabout28%inthesum.Theotherproductswerethealkalineisomerisationproductsfructoseandmannose(together28%),formedinahomogeneousreaction.Nohydrogen peroxide formation could be detected duringthisexperiment.

0

2

4

6

8

10

12

0

time / min

gluconate

H O2 2

glu

conate

concentr

ation / m

mol l-1

HO

concentr

ation / m

mol l

22

-1

20

40

60

80

100

0 50 250100 300150 350200

Figure9:

Gluconateandhydrogenperoxideconcentrationversustimeplotforacatalystconcentrationofccatalyst=200mgl

-1atotherwisestandardreactionconditions.

Accordingtothesefindings,amechanismforthegoldcatalysedglucoseoxidation ismostprobablewhich is inbetween the classic oxidative dehydrogenation mecha-nismand theone suggestedbyComotti et al. It seemsreasonabletoassumethatthereactionstartswithanu-cleophilic attack of a hydroxide ion on glucose leadingtoadeprotonatedgeminaldiolofglucose,which inthesecondstepislikelytoadsorbatthecatalystsurfacelead-ingtoelectron-richgoldasshowninFigure10.Thusfar,thestepshavealreadybeensuggestedbyComottietal.(2006c),whoalreadypointedout that thispathwaycaneasily explain reaction enhancement by alkali. Depend-ing onwhether or not oxygen is present in a sufficientamount, thisadsorbedglucosespeciesmayreact intwodifferentways.

270

R

O

H

OH+

R

R

O

O

H

H

OH

OH

-

-

-

-

+AuAu

R O

H

OH

Figure10:

Formationofthedeprotonatedgeminaldiolofglucosebynucleophi-licattackofahydroxideiononglucoseandadsorptionoftheformedglucosespeciesatthegoldsurface

Ifnooxygenispresent,theadsorbedglucosespeciesislikelytodecomposebyhydrogentransfertothecatalystsurfaceasshowninFigure11.Thisresultsinadesorbedgluconicacidspecies,whichisfurtherdeprotonatedtothegluconate anion under the alkaline reaction conditions,andhydrogenadsorbedat thecatalyst surface,which isthesourceforthehydrogenatedproductsobservedunderoxygen-freeconditionsinthepresentstudy.

R

hydrogenated

products /

hydrogen

O

OH

--

-

+

+ OH

H O

-

- 2

AuAu

R O

H

H

OH

R

O

O

Figure11:

Further reaction pathway of the adsorbed glucose species underoxygen-freeconditions

Ifoxygenispresentitwillalsoadsorbatthecatalystsur-faceaccordingtotheschemeshowninFigure12.Thelin-earoxygenadsorption,aswellasoxygenandtheglucosespeciesbeingadsorbed simultaneously,havealreadybeensuggestedbyComottietal.(2006c).Theirsuggestionofanactivatedoxygenadsorptionby theelectron-richgold sur-facelikewiseseemsreasonableasadsorbedO2

-speciesarefavoured(Bondetal.,2006).However,fromthisstateon,inouropinion,itseemstobemorelikelythattheadsorbedglucosespecieswilldecomposeinthesamewayasunderoxygen-freeconditionsbyhydrogentransfertothegoldsur-face.Aftergluconicaciddesorptionbothahydrogenspe-ciesandthelinearO2

-speciesareco-adsorbedatthecatalystsurface.Thosetwospecieswillreactinthefinalsteptoanadsorbedperoxidespecieswhichsubsequentlydesorbs.

Bythismechanismtheformationofhydrogenperoxideandtheformationofhydrogenatedproductscanbeex-plained. Oxygen is needed to clean the catalyst surfacefromadsorbedhydrogen. If oxygen is not present, or ifoxygenadsorption is slowcompared toglucoseadsorp-tion,hydrogenatedproductsareproduced.

O

O

-

-

-

-

-

+

+

+

+ OH

H O

-

- 2Au

Au

AuAu R

RO

OO

O

O2

H

HH

HOO

OHOH

RR

OO

OO

Figure12:

Furtherreactionpathwayoftheadsorbedglucosespeciesifoxygenispresent

Themaindifferenceofthemechanismproposedhere,andtheclassicoxidativedehydrogenationmechanism, isthefactthatthegoldcatalystadsorbsoxygennotdisso-ciativelybutinalinearmanner.Linearlyadsorbedoxygenresultsinperoxidespecieswhereasdissociativelyadsorbedoxygenwouldleadtowaterasproductasitisformulatedintheclassicoxidativedehydrogenationmechanismprov-enforpalladiumandplatinumbasedcatalysts.Thisdiffer-ence inoxygenchemisorptionof thegold catalyst com-paredtopalladiumandplatinumcatalystsmightalsobethereasonfortheunusualhighselectivityofgoldincar-bohydrateoxidationcomparedtopalladiumandplatinum.

4. Conclusions

Thekineticsoftheliquid-phaseglucoseoxidationtoglu-conicacidhasbeeninvestigatedusinga0.3%Au/Al2O3catalystpreparedbythe incipientwetnessmethod.Oxy-genmasstransferlimitationswerefoundtoinfluencethecatalyticactivitybelow50%dissolvedoxygenwithregardto its saturation level. An increasing activity was foundwithincreasingpHvalueintherangebetweenpH7and10andwithincreasingtemperatureintherangebetween20and60°C,whereastheselectivitytogluconicacidre-mainedunchangedat>99%undertheseconditions.Theactivationenergywasdeterminedtobe53kJmol-1.Comparedtootherkineticstudiesofthegold-catalyzed

glucoseoxidation(Beltrameetal.,2006;Önaletal.,2004),abroaderinitialglucoseconcentrationrangebetween10


and1000mmoll-1wasinvestigatedinthepresentstudy.Analysisofthereactionorderswithregardtoglucoseandoxygen led to theconclusion that theEley-Ridealmodelshouldbediscardedforthegold-catalyzedglucoseoxida-tion.During glucose oxidation with oxygen, considerable

amounts of hydrogen peroxide are formed. The goldcatalyst isabletooxidiseglucosetogluconicacidunderoxygen-free conditions; considerable amounts of hydro-genatedproductsarealsoformedundertheseconditions.Bothobservationscanbeexplainedbyamodifiedoxida-tivedehydrogenationmechanism,inwhichhydrogenfromtheadsorbed sugar is transferred to thecatalyst surfacewhereitreactswithaco-adsorbedlinearoxygenmoleculeleadingtohydrogenperoxide.

Acknowledgements

TheauthorswouldliketothanktheFachagenturNach-wachsende Rohstoffe e.V. (FNR) and Südzucker AG forfinancial support, and Sasol Germany GmbH for kindlysupplyingthealuminasupport.Furthermore,wesincerelyappreciate Südzucker’s assistance in the HPLC and GCanalysisofonereactionmixture.

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272

LandbauforschungvTI Agriculture and Forestry Research

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318 Yelto Zimmer, Stefan Berenz, Helmut Döhler, Folkhard Isermeyer, Ludwig Leible, Norbert Schmitz, 14,00 €Jörg Schweinle, Thore Toews, Ulrich Tuch, Armin Vetter, Thomas de Witte (2008)Klima- und energiepolitische Analyse ausgewählter Bioenergie-Linien

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324 Ulrich Dämmgen (Hrsg.) (2009) 8,00 €Calculations of Emissions from German Agriculture – National Emission Inventory Report (NIR) 2009 for 2007Berechnungen der Emissionen aus der deutschen Landwirtschaft – Nationaler Emissionsbericht (NIR) 2009 für 2007

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326 Gerold Rahmann (Hrsg.) (2009) 8,00 €Ressortforschung für den Ökologischen Landbau 2008

327 Björn Seintsch, Matthias Dieter (Hrsg.) (2009) 18,00 €Waldstrategie 2020Tagungsband zum Symposium des BMELV, 10.-11. Dez. 2008, Berlin

328 Walter Dirksmeyer, Heinz Sourell (Hrsg.) (2009) 8,00 €Wasser im Gartenbau – Tagungsband zum Statusseminar am 9. und 10. Februar 2009 im Forum des vTI in Braunschweig. Organisiert im Auftrag des BMELV

329 Janine Pelikan, Martina Brockmeier, Werner Kleinhanß, Andreas Tietz, Peter Weingarten (2009) 8,00 €Auswirkungen eines EU-Beitritts der Türkei

330 Walter Dirksmeyer (Hrsg.) (2009) 14,00 €Status quo und Perspektiven des deutschen Produktionsgartenbaus

331 Frieder Jörg Schwarz, Ulrich Meyer (2009) 12,00 €Optimierung des Futterwertes von Mais und Maisprodukten

332 Gerold Rahmann und Ulrich Schumacher (Hrsg.) (2009) 8,00 €Praxis trifft Forschung — Neues aus der Ökologischen Tierhaltung 2009

333 Frank Offermann, Horst Gömann, Werner Kleinhanß, Peter Kreins, Oliver von Ledebur, Bernhard Osterburg, 10,00 €

Janine Pelikan, Petra Salamon, Jürn Sanders (2010)vTI-Baseline 2009 – 2019: Agrarökonomische Projektionen für Deutschland

334 Hans-Dieter Haenel (Hrsg.) (2010)Calculations of Emissions from German Agriculture - National Emission Inventory Report (NIR) 2010 for 2008Berechnung der Emissionen aus der deutschen Landwirtschaft - Nationaler Emissionsbericht (NIR) 2010 für 2008

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335 Gerold Rahmann (Hrsg.) (2010)Ressortforschung für den Ökologischen Landbau 2009

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336 Peter Kreins, Horst Behrendt, Horst Gömann, Claudia Heidecke, Ulrike Hirt, Ralf Kunkel, Kirsten Seidel, Björn Tetzlaff, Frank Wendland (2010)Analyse von Agrar- und Umweltmaßnahmen im Bereich des landwirtschaftlichen Gewässerschutzes vor dem Hintergrund der EG-Wasserrahmenrichtlinie in der Flussgebietseinheit Weser

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337 Ulrich Dämmgen, Lotti Thöni, Ralf Lumpp, Kerstin Gilke, Eva Seitler und Marion Bullinger (2010)Feldexperiment zum Methodenvergleich von Ammoniak- und Ammonium-Konzentrationsmes-sungen in der Umgebungsluft, 2005 bis 2008 in Braunschweig

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339 Gerald Schwarz, Hiltrud Nieberg und Jürn Sanders (2010)Organic Farming Support Payments in the EU

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341 Gerold Rahmann und Ulrich Schumacher (Hrsg.) (2010)Praxis trifft Forschung — Neues aus der Ökologischen Tierhaltung 2010

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342 Claus Rösemann, Hans-Dieter Haenel, Eike Poddey, Ulrich Dämmgen, Helmut Döhler, Brigitte Eurich-Menden, Petra Laubach, Maria Dieterle, Bernhard Osterburg (2011)Calculation of gaseous and particulate emissions from German agriculture 1990 - 2009Berechnung von gas- und partikelförmigen Emissionen aus der deutschen Landwirtschaft 1990 - 2009

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343 Katja Oehmichen, Burkhard Demant, Karsten Dunger, Erik Grüneberg, Petra Hennig, Franz Kroiher, Mirko Neubauer, Heino Polley, Thomas Riedel, Joachim Rock, Frank Schwitzgebel, Wolfgang Stümer, Nicole Wellbrock, Daniel Ziche, Andreas Bolte (2011)Inventurstudie 2008 und Treibhausgasinventar Wald

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Landbauforschung (vTI Agriculture and Forestry Research) ist ein wissenschaftliches Publikations organ des Johann Heinrich von ThünenInstituts (vTI), Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei. Die Zeitschrift wird vom vTI heraus gegeben und erscheint vierteljährlich. Die Sprache der Beiträge ist deutsch und englisch. Sonderhefte erscheinen nach Bedarf.

In der Zeitschrift werden Forschungsergebnisse aus der Ressortforschung des BMELV mit Bezug zur Land und Forstwirtschaft und den ländlichen Räumen veröffentlicht, einschließlich Forschungs ergebnissen aus Kooperationsprojekten, an denen das vTI beteiligt ist.

Die Landbauforschung ist eine multidisziplinär ausgerichtete Zeitschrift, die die verschiedenen Facetten der Agrar und Forstwissenschaften einschließt und besonderes Augenmerk auf deren interdisziplinäre Verknüpfung legt.

Englischsprachige Beiträge sind erwünscht, damit die Forschungsergebnisse einem möglichst breiten wissenschaftlichen Diskurs zugeführt werden können.

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Vol.61 No. 3 09.2011


Landbauforschung vTI Agriculture andForestry Research

Vol.61 No. 3 09.2011

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