Nitrogen and phosphorus balances on Finnish dairy farms

The calculation of whole-farm nutrient balance is an effective and simple method for estimating the potential nutrient loading from dairy farming into the environment. In Finland, however, the published results based on larger number of farms are still lacking. In this study whole-farm nitrogen (N) and phosphorus (P) balances on Finnish dairy farms were studied based on short-cut data for the year 2002. The survey was targeted to 1260 dairy farms, located all over Finland. Of the 386 replies received, 319 were used for subsequent statistical analyses. The association between selected farm variables and nutrient balance was studied using regression analysis and a sensitivity coefficient was calculated for each regression slope. The average (± standard deviation) whole-farm nutrient balance for N and P was 109 (±41.3) and 12 (±7.2) kg ha-1, respectively. The most responsive factors affecting the nutrient balances were total nutrient and fertilizer import per ha, followed by animal density, milk export per ha and concentrate import per ha. The results suggested that nutrient surpluses could be controlled more easily in combined crop and milk than in specialised milk production. It is concluded that nutrient surplus on Finnish dairy farms is markedly lower than that on areas with intensive production in central European countries. However, when nutrient balances were extrapolated to comparable production intensity as in central Europe, the level of the surpluses was equal

Methane production inventory between 1960–2020 in the Finnish dairy sector and the future mitigation scenarios

Enteric methane (CH4) represents about half of the climatic footprint of milk production in Finland. Methane is generated from the surplus hydrogen produced during the anaerobic feed digestion process in the rumen. Methane intensity per liter of energy corrected milk (g CH4 kg-1 ECM) is a function of the number of cows, milk yield (MY), replacement rate (RR), and the diet composition. This study aimed to model and report the inventory of CH4 from milk production in Finland between 1960 and 2020. Furthermore, we report the potential future scenarios of CH4 mitigation strategies based on the further development in MY and feed efficiency with constant or changing BW of cows. The diet composition of cattle was formulated for 5-year periods according to feed consumption statistics (ProAgria 2021) and the current metabolizable energy (ME) requirements for dairy cattle (Luke 2021a). The CH4 production from cattle was simulated using the formulated diets with the Nordic dairy cow model Karoline. The future CH4 mitigation scenarios of increased MY and improved feed efficiency were simulated using Lypsikki® dairy farm model. During the inventory period, the number of cows (1000) decreased from 1150 to less than 258, and MY increased three-fold. The total milk and CH4 production peaked in 1965 being 3650 and 110 million kg per year and decreased to 2300 and 48 million kg per year in 2020, respectively. Consequently, decreased number of cows and increased MY reduced the total CH4 production by 56%. In addition, CH4 intensity improved by 36% during the inventory period. Of the future scenarios, increased MY and improved feed efficiency had a substantial potential to improve CH4 intensity. In both scenarios maintaining the current BW of cows resulted in higher mitigation potential. We conclude that selecting more efficient animals has a significant CH4 mitigation potential.  

Characterizing geometric distortions of 3D sequences in clinical head MRI

Objective Phantoms are often used to estimate the geometric accuracy in magnetic resonance imaging (MRI). However, the distortions may differ between anatomical and phantom images. This study aimed to investigate the applicability of a phantom-based and a test-subject-based method in evaluating geometric distortion present in clinical head-imaging sequences. Materials and methods We imaged a 3D-printed phantom and test subjects with two MRI scanners using two clinical head-imaging 3D sequences with varying patient-table positions and receiver bandwidths. The geometric distortions were evaluated through nonrigid registrations: the displaced acquisitions were compared against the ideal isocenter positioning, and the varied bandwidth volumes against the volume with the highest bandwidth. The phantom acquisitions were also registered to a computed tomography scan. Results Geometric distortion magnitudes increased with larger table displacements and were in good agreement between the phantom and test-subject acquisitions. The effect of increased distortions with decreasing receiver bandwidth was more prominent for test-subject acquisitions. Conclusion Presented results emphasize the sensitivity of the geometric accuracy to positioning and imaging parameters. Phantom limitations may become an issue with some sequence types, encouraging the use of anatomical images for evaluating the geometric accuracy.Peer reviewe

Startti-juomajauheet maistuvat vasikoille hyvin

MTT:n Ruukissa sijaitsevalla Pohjois-Pohjanmaan tutkimusasemalla selvitettiin, miten eri juomajauheet vaikuttavat vasikoiden kasvuun, rehun kulutukseen ja terveyteen. Vertailtavana oli kolme erilaista Startti-juomajauhetta.vo

Finnish Normative Manure System : System documentation and first results

This report contains the documentation of the first version of the Finnish Normative Manure System (FNMS). The system calculates Finnish manures as a mass balance starting from animal feeding and excretion (excretion ex animal) and considering national manure management in housing (manure ex housing) and manure storage (manure ex storage). The system calculates manures for 74 animal categories in four manure types (slurry, farmyard manure, deep litter and source-separated dung and urine). The total annual quantities of manure, dry matter, organic matter and nutrients (nitrogen, phosphorus, potassium) are reported per animal and per animal place (t/year). Also, the content of dry matter, organic matter and nutrients in manures are reported (kg/t). The system quantifies national manure amounts and their nutrient contents. It also enables calculation of regional manures. In addition, the calculation of biological methane production potential was included to enable estimation of biogas production potential from manure nationally and regionally. The calculation system works well and the results reported can be used for various purposes in policymaking, regulation, emission inventories, research and development all aiming at enhanced manure utilisation. The system can still benefit from developing especially the quality of the background data used. The system was created in co-operation with Luke and SYKE during 2014-2017. Financing for the system development was received from Finnish Ministry of the Environment (main project) and Ministry of Agriculture and Forestry (additional work e.g. related to excretion calculation and background data collection). A Finnish summary of this documentation report is also available (Luostarinen et al. 2017a).201

SUOMEN NORMILANTA – laskentajärjestelmän kuvaus ja ensimmäiset tulokset

Tämä raportti dokumentoi ensimmäisen version Suomen normilanta –järjestelmästä. Järjestelmä laskee lantojen määrän ja ominaisuudet massataseena aina eläinten ruokinnasta ja erityksestä eläinsuojan ratkaisujen kautta varastoituun lantaan. Järjestelmässä on varaus 74 eri eläinluokalle, joista pääosa voidaan jo laskea. Lantatyyppejä on neljä: lietelanta, kuivikelanta, kuivikepohjalanta ja eriliskerätyt kuivalanta ja virtsa. Tuloksena saadaan vuosittaiset määrät lannalle sekä sen sisältämille kuiva-aineelle, orgaaniselle aineelle, typelle, fosforille ja kaliumille (tonnia per eläin(paikka) per vuosi). Myös kuiva-aineen, orgaanisen aineen ja ravinteiden pitoisuudet lasketaan (kg/t). Järjestelmä laskee myös kansallisia ja alueellisia koonteja em. lantatiedoista sekä lantojen sisältämän energian biologi-sena metaanintuottopotentiaalina (biokaasu). Laskentajärjestelmä toimii hyvin. Sen tuloksia voidaan hyödyntää lukuisissa eri toimissa päätöksenteon ja hallinnon tukena, päästöinventaarioissa, lannan käsittelyn ja prosessoinnin kehittämisessä sekä käytännön lannankäsittelyssä tiloilla. Järjestelmän tuottamien tulosten laatua voidaan edelleen parantaa tiettyjen lähtötietojen päivittämisellä ja/tai selvittämisellä. Suomen normilanta –järjestelmä kehitettiin Luonnonvarakeskus Luken ja Suomen ympäristökeskus SYKEn yhteistyönä vuosina 2014-2017. Järjestelmän rahoittivat ympäristöministeriö (pääprojekti) ja maa- ja metsätalousministeriö (jatkokehitys mm. erityslaskentaan liittyen). Kehittämistyö jatkuu edelleen. Tässä raportissa esitetään järjestelmän suomenkielinen tiivistelmä. Täsmällisempi dokumentaatio on saatavilla englanniksi (Luostarinen ym. 2017a).201

Environmental impacts of a lunch plate - challenges in interpreting the LCA results

The challenges of the project were to reveal and interpret complex and contrasting environmental issues associated with food by consumers, in order to build up more comprehensive understanding on LCA results as measures of sustainability. This approach was to linked to the specific example of lunch plates. Expertise from various scientific fields was used to identify the key environmental issues; food chain stakeholders to provide appropriate environmental data for LCA, consumer researchers to link that with the food consumption framework, and teaching experts to introduce pedagogic aspects into the lunch plate presentation

Karkearehujen sulavuuden määritys tarkentunut

Karkearehujen sulavuus vaikuttaa merkittävästi rehujen energia- ja valkuaisarvoihin, syöntipotentiaaliinja rehua syövien lehmien maidontuotantoon. Sulavuuden luotettava määrittäminen on siis erittäintärkeää rehujen tuotantovaikutuksen määrittämiseksi ja ruokinnan taloudellisen optimoinnin lähtötietona.Tässä kirjoituksessa käsitellään märehtijöiden ruokinnassa käytettävien karkearehujen sulavuudenmäärittämistä.Karkearehujen sulavuuden referenssimenetelmänä käytetään lampailla in vivo ruokinnan ylläpitotasollasuoritettua sulavuuskoetta, jossa sulavuus lasketaan eläinten syömän ja sonnassa erittyneenravintoaineen määrän erotuksena. Rehujen sulavuutta voidaan arvioida erilaisin laboratorioanalyysein,jotka jäljittelevät eläinten ruoansulatuskanavassa tapahtuvaa rehun sulatusta. Tässä tutkimusaineistossaon mukana 86 säilörehua noin 10 vuoden ajalta, joiden sulavuus on määritetty lampailla in vivo jamonipuolisesti laboratoriomenetelmin. Karkearehutyypeistä mukana ovat nurmisäilörehu ensimmäisestäsadosta ja jälkisadosta, puna-apila- ja kokoviljasäilörehu.Yksittäisten kemiallisten komponenttien (RV, NDF, ADF, ligniini) yhteydet sulavuuteen eivätole riittäviä sulavuuden ennustamiseen. Biologiset laboratoriomenetelmät orgaanisen aineen pepsiinisellulaasiliukoisuus(OMS) ja sulamattoman kuidun pitoisuus (iNDF) sen sijaan ennustivat karkearehujenorgaanisen aineen sulavuuden riittävän tarkasti käytännön ruokinnansuunnittelua varten. Ennusteidentarkkuus parani merkittävästi, kun analyysitulokset muunnettiin sulavuudeksi rehutyyppikohtaisiakorjausyhtälöitä käyttäen eli erikseen ensimmäisestä sadosta ja jälkikasvusta tehdyille nurmisäilörehuille,palkokasvisäilörehuille ja kokoviljasäilörehuille. Rehutyyppikohtaiset korjausyhtälöt ovattilasäilörehujen D-arvon määrityksen taustalla Artturi-analyysissä. Tässä kirjoituksessa esitettyihinyhtälöihin perustuen on myös laadittu MS Excel –pohjainen tiedosto, joka on käytettävissä Artturi®-verkkopalvelussa (www.mtt.fi/artturi).Kuidun (NDF) ja sulamattoman kuidun (iNDF) määrityksen kautta rehun orgaaninen aine saadaanjaettua kolmeen biologisesti mielekkääseen osaan: NDS (orgaaninen aine - kuitu), potentiaalisestisulava kuitu (NDF - iNDF) ja iNDF. Solunsisällysaineiden todellinen sulavuus on lähes täydellinen jasen vaihtelu on hyvin pientä. Kuidun sulavuus sen sijaan on selvästi vähäisempää ja vaihtelevampaa,eli rehujen sulavuuden määrityksessä oleellista on nimenomaan kuidun pitoisuuden ja sulavuudenselvittäminen. Rehutyyppikohtaiset summatiiviset mallit ennustivat karkearehujen D-arvon lähes yhtähyvin kuin OMS ja iNDF. Kun koko aineistoa tarkasteltiin yhdessä, summatiiviset mallit olivat parempiakuin iNDF ja erityisesti OMS.Tutkimuksen tuloksena käytännön tilarehujen analytiikka on merkittävästi tarkentunut, kunNIRS-kalibroinnin referenssimenetelmän luotettavuutta on pystytty parantamaan. Aikaisempi ensimmäisensadon D-arvon aliarvostus ja jälkisadon yliarvostus on saatu poistettua. Analyysin tarkkuudessaollaan lähestymässä lampailla tehtävien sulavuuskokeiden keskimääräistä satunnaisvirhettä, joka onteoreettinen minimivirhe, johon rehujen sulavuusmittauksissa voidaan päästä