Tierwohl am Verhalten erkennen

Hintergrund und Zielsetzung

Die Nachfrage nach Fisch und Fischereierzeugnissen nimmt stetig zu.  Die Erträge aus der Fangfischerei stagnieren allerdings, so dass zusätzliche Erträge nur mittels Aquakultur zu erzielen sind. In den vergangenen 20 Jahren hat die Aquakultur deshalb an Bedeutung gewonnen, infolgedessen wurden ihre Produktionsmethoden zunehmend intensiviert und auch industrialisiert.

Die intensive Aquakultur ist eine relativ junge Disziplin der landwirtschaftlichen Tierproduktion. Häufig werden Vertreter aus der Familie der lachsartigen Fische wie Lachs, Forelle und Saibling in Aquakulturanlagen produziert. In Deutschland stellt die Regenbogenforelle (Oncorhynchus mykiss) die wichtigste Art für die heimische Aquakultur dar. Ursprünglich aus Nordamerika eingeführt zeichnet sich diese Art durch ihre gute Anpassungsfähigkeit, hohe Wachstumsraten sowie einfache Haltung in unterschiedlichen Produktionssystemen aus.

 Mit der zunehmenden Intensivierung der Produktion in den vergangenen Jahren wird allerdings verstärkt über Tiergerechtheit in der Aquakulturdiskutiert. In diesem Projekt soll deshalb untersucht werden, ob eine Bewertung der Tiergerechtheit, basierend auf verhaltensbiologischen Indikatoren, unter Produktionsbedingungen möglich ist.

Vorgehensweise

In dem Vorhaben wurde untersucht, ob mittels Sensortechnik, sog. RFID (Radio Frequency Identification) Transpondern und Beschleunigungssensoren das Verhalten von Fischen in Kreislaufanlagen automatisiert erfasst werden kann. Es sollte weiterhin untersucht werden, ob sich das Verhalten der Fische während risikobehafteter Anlagenzustände oder bei potentiell suboptimalen Haltungsbedingungen, welche die Tiergerechtheit oder das Tierwohl der gehaltenen Organismen gefährden können, ändert. Hierbei sollte ermittelt werden, ob diese Verhaltensauffälligkeiten mit den Sensorsystemen automatisiert erfasst und Indikatoren zur Früherkennung abgeleitet werden können. Als Modellart für diese Untersuchungen wurde die Regenbogenforelle im Stadium der Mastphase verwendet.

Unsere Forschungsfragen

Können Aktivität und Verhaltensmuster mittels automatisierter Systeme aufgezeichnet und erfasst werden? Wie wirkt sich Stress auf das Verhalten von Fischen in Aquakultursystemen aus?

Ergebnisse

Die beiden durchgeführten Versuchsansätze - Versuch 1: Pumpenausfall, Versuch 2: Haltungsdichte - ergaben, dass das Verhalten von Regenbogenforellen während optimaler Anlagenfunktionalität sowohl mittels RFID-Transpondern als auch mit Beschleunigungssensoren automatisiert erfasst und eine Grundaktivität der gehaltenen Fische abgeleitet werden kann. Mittels beider Systeme konnte die für Regenbogenforellen erwartete diurnale Rhythmik des Verhaltens aufgezeichnet werden. Auch wurden Aktivitätsspitzen, hervorgerufen durch die tägliche Fütterung bzw. bedingt durch Störungen während des allg. Anlagenunterhalts detektiert und aufgelöst. Im Vergleich zur Grundaktivität, die während Zeiten optimaler Anlagenfunktion ermittelt wurde, erzeugte der simulierte risikobehaftete Anlagenzustand eine optisch klar zu erkennende Änderung des Verhaltens. Diese Verhaltensänderung konnte automatisiert erfasst und klar von der Grundaktivität abgegrenzt werden. Bei unterschiedlichen Haltungsdichten zeigten Regenbogenforellen ebenfalls ein diurnales Verhaltensmuster, welches automatisiert aufgezeichnet werden konnte. Die Erhebung des Verhaltens mittels RFID-Transpondern zeigte sich robust gegenüber ansteigenden Haltungsdichten. Mittels der Beschleunigungssensoren konnte eine zunehmende Aktivität mit ansteigender Haltungsdichte festgestellt werden. In dem Testumfeld erwiesen sich Haltungsdichten zwischen 20 – 80 kg m^-3 jedoch als unzureichender Stressor und es konnte keine signifikante Veränderung der Herzschlagrate mit ansteigenden Dichten festgestellt werden. Unterschiede zwischen Tag und Nacht waren hingegen signifikant.

Kreislaufanlagen bieten aufgrund des hohen Technisierungsgrades ideale Möglichkeiten, um automatisierte Erfassungsmethoden anzuwenden und diese in eine Anlagenvisualisierung zu integrieren. Die Ergebnisse des Vorhabens zeigen die Möglichkeiten Fischverhalten in Kreislaufanlagen automatisiert zu erfassen. Gerade RFID-Transponder repräsentieren hierfür einen attraktiven und kostengünstigen Ansatz, der zur Erzeugung von „Big Data“ und zur Entwicklung von KI-Ansätze dienen kann.