Die wesentlichen sozio-ökonomischen Prozesse, die die vermehrten anthropogenen CO₂-Emissionen verursachen, können durch die Determinanten Bevölkerung, Wohlstand (Bruttoinlandsprodukt pro Kopf) und Technologie (Energie- und Kohlenstoffintensität) vereinfacht beschrieben werden. Der Einfluss dieser Determinanten auf die Emissionsänderungen ist nicht für alle Länder der Erde gleich.<br /> Zeitreihen der CO₂-Emissionen aus der Verbrennung fossiler Energieträger, der Bevölkerung, des Bruttoinlandsproduktes und des Primärenergieverbrauches von 121 Ländern bilden die Grundlage für das entwickelte statistische Verfahren zur schrittweisen Informationsverdichtung, mit dem der gesamte Datenraum zu 6 energiewirtschaftlichen Ländertypen schrittweise zusammengefasst wird.<br /> Zur Beschreibung dieser Ländertypen wird mit Hilfe der Dekompositionsanalyse der Einfluss der Bevölkerungs-, der Wohlstands- und der Technologiekomponenten an den Emissionsänderungen quantifiziert. Die Ländertypen können vereinfacht als Repräsentanten unterschiedlicher Entwicklungsstufen und -richtungen angesehen werden. Sie bilden unter anderem eine Grundlage für die Weiterentwicklung und Kalibrierung regionalisierter makro-ökonomischer Modelle zu den sozio-ökonomischen Hintergründen der vermehrten anthropogenen CO₂-Emissionen. / The principal socio-economic processes that cause the increased anthropogenic emissions of carbon dioxide can be modeled by the variables population, affluence (gross domestic product per capita) and technology (energy intensity and carbon intensity). The impact of these variables on the changes of the CO₂ emissions is not the same for all countries of the earth.<br /> Time series of carbon dioxide emissions from burning of fossil energies, population, gross domestic product and of primary energy supply of 121 countries were analyzed. A statistical method for the stepwise aggregation of these data into six classes of countries according to their energy use profile.<br>The impact of population, affluence and technology components on the changes of the emissions of carbon dioxide is quantified by decomposition analysis. The classes of countries according to their energy use profile can be regarded as representative of different states and of different paths of development. These classes are also a basis for the elaboration and calibration of regionalized macro economic models to analyze the socio economic determinants of the increased anthropogenic emissions of carbon dioxide.

Umfang und Intensität der Milchviehhaltung nehmen immer weiter zu, dies gilt auch für den Iran. Das Ziel dieser Studie waren die Ermittlung und Bewertung der Energieeffizienz der Milchviehhaltung und Futterproduktion im nordwestlichen Iran. Daten wurden auf einem Futterbaubetrieb und auf 24 Milchviehbetrieben im nordwestlichen Iran erfasst. Es wurde eine Untersuchungsmethode erarbeitet, die auf der VDI-Richtlinie 4600 Kumulierter Energieaufwand (KEA) und dem ISO-Standard 14044 Umweltmanagement – Ökobilanz basiert. Die Energieintensität (EI) im Futter (in MJ kg-1 DM) lag bei 2,92 für Luzerne, bei 6,76 für Gerste, bei 9,19 für Mais, bei 12,36 für Raps, bei 2,45 für Frühjahrsmaissilage, bei 4,45 für Sommermaissilage und bei 4,35 für Weizen. Die EI der energiekorrigierten Milch (ECM) lag bei 5,84±0,69 MJ kg-1, bei einer Milchleistung von 6.585±1.221 kg ECM Kuh-1 Jahr-1. Die Futter waren die Hauptquelle des Energie-Inputs in die Milchproduktion, mit einem Anteil von 79%. Innerhalb der in den untersuchten Betrieben vorgefundenen Milchleistung (3.860-8.320 kg ECM Kuh-1 Jahr-1) verringerte sich die EI bei steigender Milchleistung (-0,36 MJ kg-1 ECM je +1.000 kg ECM Kuh-1 Jahr-1). Die Allokation des Energie-Inputs führte zu einem Anteil von 83% auf dem Milch, 2% auf den Fleisch und 15 % auf den Wirtschaftsdünger. Die EI des mit Bullen bis zu einer Körpermasse von 400 kg produzierten Schlachtfleisches lag bei 75,4±9,1 MJ kg-1, bei Fortführung der Mast bis zu 700 kg lag sie bei 103,8±11,4 MJ kg-1. Die EI bei ersetzten, geschlachteten Milchkühen bei 16,3 MJ kg-1 Fleisch lag. Die Kalkulation der EI auf Basis des Brennwert der Futter, führte zu einer EI in der Milchproduktion von 23,7±3,37 MJ kg-1 ECM und in der Erzeugung von Bullenfleisch (400 kg Körpermasse) 314±25 MJ kg-1. Das Energie Output-Input-Verhältnis (OIR) lag zwischen 2,03 MJ MJ-1 für Körnermais und 7,75 MJ MJ-1 für Frühjahrsmaissilage. Während OIR in der Milch 0,55 MJ MJ-1 und in der Fleisch 0,12 MJ MJ-1 betrug. / Dairy farming is increasing and becoming more intensive, attendant on higher energy inputs, also in Iran. The aim of this study was to estimate and assess the energy efficiency of dairy farming and the related feed production in north-western Iran. Data were gained from a com-pany producing feeds in north-western Iran, and from 24 dairy farms, also in north-western Iran for a period of three years. A method of investigation was devised based on the cumula-tive energy demand (CED) method introduced by VDI guideline 4600 and ISO standard 14044, which is used in life cycle assessment (LCA). The energy intensity (EI) in the feed production (in MJ kg-1 DM) was 2.92 for alfalfa, 6.76 for barley grain, 9.19 for maize corn, 12.36 for rapeseed, 2.45 for spring maize silage, 4.45 for summer maize silage and 4.35 for wheat grain. The EI for the energy corrected milk (ECM) was 5.84±0.69 MJ kg-1 with a ECM yield of 6,585±1,221 kg cow-1 yr-1. Feedstuff was the main source of energy input in milk production, with approximately 79% of the total energy input. The EI was decreasing with an increasing milk yield (-0.36 MJ kg-1 ECM per +1,000 kg ECM cow-1 yr-1), within the range of the milk yield found in the investigated farms (3,860-8,320 kg ECM cow-1 yr-1). The energy input was allocated to milk (83%), manure (15%) and meat (2%). The EI for boneless meat produced by bulls up to 400 kg body mass was 75.4±9.1 MJ kg-1 and produced by bulls up to 700 kg was 103.8±11.4 MJ kg-1. The allocated EI for meat of the replacing slaughtered cows was 16.3 MJ kg-1 of meat. By calculating the EI for milk production on the basis of the higher heating value (HHV) of feeds, it yielded in a mean EI of 23.7±3.37 MJ kg-1 ECM and an EI of 314±25 MJ kg-1 bull meat (400 kg body mass). Energy output input ratio (OIR) ranged between 2.03 MJ MJ-1 for maize corn and 7.75 MJ MJ-1 for spring maize silage production. While, in milk production OIR was 0.55 MJ MJ-1 and in meat production 0.12 MJ MJ-1.

Die steigende Verknappung der Ressourcen bei stetigem Bevölkerungswachstum und der sich vollziehende Klimawandel erfordern Nachhaltigkeit in allen Ebenen der landwirtschaftlichen Produktion. Ziel dieser Arbeit war es eine allgemein anwendbare Methode zur Energiebilanzierung in der Tierhaltung am Beispiel der Milchviehhaltung zu entwickeln und darauf aufbauend Indikatoren zur Bewertung der Nachhaltigkeit des Energieeinsatzes im Milchproduktionsverfahren zu ermitteln. Anhand eines theoretischen Standardverfahrens der Milchproduktion wird eine Energieintensität von 3,54 MJ zur Herstellung von einem kg Milch bei einer definierten Einzeltierleistung von 8.000 kg Milch Kuh-1 Jahr-1 berechnet. Hierbei wird der kumulierte Energieaufwand (KEA) komplett dem Zielprodukt Milch zugeordnet. Stark beeinflussbar ist die Energieintensität durch die Fütterungsgestaltung, wobei beispielsweise ein steigender Kraftfutteranteil in der Ration die Energieintensität erhöht. Die Analyse der Daten von zwei Praxisbetrieben bestätigen die Ergebnisse. Aufgrund der Kuppelproduktentstehung in der Milchviehhaltung werden unterschiedliche Allokationsmethoden des KEA der Milchproduktion auf die einzelnen Produkte entwickelt und diskutiert. Die ermittelte Vorzugsmethode empfiehlt folgende Allokation des KEA auf die vier Kuppelprodukte: 59 % des KEA wird dem Zielprodukt Milch zugeordnet, 18 % der Schlachtkuh, 2 % dem Kalb und 21% den Exkrementen. Die Durchführung einer Fehlerfolgeabschätzung zeigt, dass Einzelunsicherheiten aufgrund der Vielzahl der einfließenden Parameter in der Energiebilanzierung der Milchproduktion nur geringen Einfluss auf den KEA haben. Der Einfluss von Verfahrensänderungen durch betriebs- und managementbedingte Entscheidungen auf den KEA ist bedeutend höher. Als geeigneter Indikator zur Bewertung der Nachhaltigkeit des Energieeinsatzes in der Tierhaltung wurde die Energieintensität ermittelt. Diskussionswertebereiche für die Energieintensität wurden definiert. / The scarcity of resources, the progressive growth of population and the climate change require sustainability in all levels of the agricultural production. The purpose of this research is to contribute to the development of a method for a generally accepted way of balancing energy in livestock husbandry at the example of dairy farming. Afterwards sustainability indicators were determined for the assessment of the sustainable use of energy in dairy farming. For a defined standard procedure which includes an animal performance of 8.000 kg milk cow-1 year-1, an energy intensity of 3.54 MJ per kg milk is calculated.The investigations show that the CED in dairy farming is strongly affected by the composition of the diet. Increasing pasture in the diet decreases the CED while concentrate in the diet has a reverse effect. Data analyses concerning the energy intensity at two farms confirm the results of the calculations. Dairy farming is a multi-output process. For that reason the allocation of the cumulative energy demand on the different products is done within the scope of a life cycle inventory analysis. The preferable solution of the allocation divides the cumulative energy demand on the four co-products as follows: 59 % for the milk production, 18% for producing beef from the dairy cow, 2% for the calf and 21% for the excrements. An uncertainty analysis is done to verify the influence of single uncertainties on the results of the calculations. As result an uncertainty of ± 6 % of the CED of the standard procedure was calculated. This uncertainty of the calculation has a lower influence on the CED than management related decisions on the cultural practices e.g. diet compositions and service life of the cows. Energy intensity in livestock husbandry has been determined as a useful indicator and therefore a reasonable part of an indicator system for the examination of the sustainability of agricultural production procedures.