‘Efficiëntie graspercelen beter in beeld krijgen’
Melkveehouder Ad van Velde wil graag zijn graspercelen rangschikken naar N-efficiëntie, opbrengst en RE-gehalte. ‘Zo kan ik dierlijke mest beter verdelen en efficiënter bemesten voor meer gras en ruw eiwit’, zegt Van Velde. ‘De suikerbietenteelt is qua opbrengst de afgelopen vijftig jaar tijd verdubbeld. Je kunt je afvragen waarom dat in de grasveredeling niet is gelukt.’
Melkveehouder in akkerbouwgebied
In Kantens (Noord-Groningen) boeren Ad en Annette van Velde. Een gebied waar veel akkerbouwbedrijven zijn. ‘Daar zijn we heel blij mee, want samenwerken met akkerbouwers levert een win-winsituatie op voor beide partijen, rationeel maar ook emotioneel’, vertelt Ad van Velde. ‘Ik leer veel van samenwerking, onder andere hoe we efficiënter kunnen telen.’ Sinds 2019 neemt melkveehouder Ad van Velde deel aan het NPPL-project. ‘Ik blijf zoeken naar een zo efficiënt mogelijke grasproductie op eigen grond. Dat wil zeggen zoveel mogelijk opbrengst en ruw eiwit per kilo bemesting. Grond is de duurste productiefactor en dat kan nog beter renderen. Maar dat kan alleen als je goede data hebt van input en output van grasproductie.’ Van Velde ruilt grond met akkerbouwers voor goede teeltrotaties en voor mestafzet. Hij blijft zich erover verbazen hoe weinig veehouders weten hoeveel gras ze elk jaar oogsten en hoe efficiënt dat gebeurt. ‘Akkerbouwers weten op de kilo nauwkeurig hoeveel aardappelen, uien of andere gewassen ze van hun percelen halen en hoeveel ze daarvoor hebben bemest. Als je wilt sturen op een efficiëntie grasproductie moet je dat toch ook gewoon weten’, stelt Van Velde. ‘Ook het moment van graslandvernieuwing is vaak emotie, terwijl je dat eigenlijk op basis van data zou moeten beslissen.’
Mesttank uitgerust met een NIR-sensor om heel precies dierlijke mest toe te dienen. Voorop de trekker zit een tank om zo nodig extra mineralen toe te voegen. Ad van Velde wil graag eigen drijfmest nog beter verdelen over zijn graslandpercelen. Daartoe rangschikt hij zijn percelen naar stikstofefficiëntie.
Efficiënter bemesten
Het belang van een efficiënte grasproductie en bemesting neemt alleen maar toe. Zeker vanwege afschaffing van derogatie, waardoor minder dierlijke mest op eigen grond wordt toegestaan. ‘Het is van de zotte dat we extra dierlijke mest van ons bedrijf moeten afvoeren en kunstmest moeten aankopen. Helaas hebben we daar geen invloed op. Ik probeer wel om dierlijke mest nog beter te verdelen over onze percelen. Maar dan moet ik wel weten waar de meeste mest naartoe moet.’ Van Velde maakt onderscheid in weidepercelen, 100% maaipercelen en percelen waar hij vers gras maait. De VOF combineert het melken met vier robots met weidegang. De Groningse veehouder deed afgelopen jaren veel ervaring op met precisiebemesting en opbrengstmetingen van zijn graspercelen. ‘Op basis hiervan wil ik mijn graspercelen rangschikken naar N-efficiëntie ofwel de opbrengst per kilo stikstof. Op sommige percelen of stroken heeft extra bemesten weinig zin, omdat het niks extra’s oplevert aan opbrengst en eiwit. Het is dan slimmer om meer te bemesten op andere percelen of stroken met een hoge opbrengst en kwaliteit per kilo stikstof’, legt Van Velde zijn strategie voor een efficiënte grasproductie uit.
Ad van Velde wil zijn koeien een goede kwaliteit ruwvoer voeren. Hij wil zo efficiënt mogelijk veel tonnen eiwit produceren op zijn eigen grasland.
Zicht op bemesten en opbrengsten
In 2020 is met een Verisscan de bodem van een maaiperceel in kaart gebracht en heeft Van Velde variabel kunstmest gestrooid. ‘Hieruit bleek dat plaatsspecifiek bemesten nog niet betrouwbaar genoeg mogelijk was. In plaats daarvan kijken we nu vooral naar een optimale verdeling van de beschikbare hoeveelheid (kunst)mest over de percelen.’ Dat gebeurt onder andere met behulp van NIR (Nabije Infra Rood)-technologie bij uitrijden van drijfmest met een sleepslang op gras. De NIR-sensor van John Deere op de mesttank van zijn loonwerker meet bij bemesten direct de stikstof-, fosfaat- en kali-gehalten in drijfmest, waarmee duidelijk is hoeveel bemesting de percelen krijgen. Ook nog met variatie naar opbrengend vermogen binnen de percelen. De kunstmestgift per perceel en voor elk snede houdt Van Velde zelf goed bij. Loonbedrijf Wieringa in Roodeschool meet met een opbrengstsensor op de hakselaar de opbrengst aan gras en het ruw eiwitgehalte. Van Velde gebruikt de data van bemesting, opbrengsten en ruw eiwitgehaltes, om veel beter in beeld te krijgen wat de stikstofefficiëntie is van zijn maaipercelen. Van Velde: ‘Niet alleen van ons eigen blijvend grasland, maar ook van de percelen die we ruilen met akkerbouwers. En ook de variatie aan grasopbrengsten en eiwit binnen percelen. Met een goede ranking van mijn percelen kan ik beter bepalen waar meer of minder mest naartoe moet.’ Van Velde deed afgelopen twee jaar ook ervaring op met de Pasture Reader op zijn maaier om de opbrengst van zijn percelen voor stalvoeren te meten. ‘Data verzamelen en uitlezen, bleek best lastig en ook de nauwkeurigheid van de metingen liet nog te wensen over.’
Melkveehouder Ad van Velde: ‘Ik leer veel van samenwerking met akkerbouwers, onder andere hoe we efficiënter kunnen telen.’
Kleine stapjes vooruit
Tot dusver varieert de jaarlijkse droge stofopbrengst tussen de graspercelen van Van Velde tussen 9 en 16,5 ton per hectare en de ruw eiwitopbrengst tussen 1,2 en 2,4 ton eiwit per hectare. ‘Als een perceel blijft steken op 9 ton droge stofopbrengst en dat gaat met extra bemesting niet omhoog, dan kun je beter deze mest aanwenden op percelen waar dat wel leidt tot extra gras. Daarom wil ik de stikstofefficiëntie van mijn percelen in beeld krijgen. We zetten daarin steeds kleine stapjes vooruit. In de akkerbouw zie ik veel nieuwe technologie. In de veehouderij gaan de ontwikkelingen ook zeker verder, maar dat gaat heel langzaam.’ Op percelen waar Van Velde niet verder komt in efficiëntie, zoekt hij het ook in graslandvernieuwing. Bijvoorbeeld met inzaai van grasrassen die efficiënter met stikstof om gaan. ‘Maar ik heb ook een topperceel dat al jaren heel veel gras produceert, daar ga ik geen nieuw gras inzaaien. Eerder kijken of extra bemesting nog wat brengt. Het zou ook interessant zijn om te weten waarom dit perceel het zoveel beter doet dan percelen die onderaan de ranking staan.’ Met verdere veredeling op productieniveau en RE-gehalte van gras moet volgens Van Velde ook nog veel te winnen zijn. ‘Ik neem even als voorbeeld de suikerbietenteelt die qua opbrengst de afgelopen vijftig jaar tijd is verdubbeld, vooral door genetische vooruitgang. Je kunt je afvragen waarom dat in de grasveredeling niet is gelukt.’
VOF (Ad en Annette) Van Velde
De vennoten Ad van Velde (66), zijn vrouw Annette (59) en zoon Pieter (26) hebben een melkveebedrijf in Kantens (Gr.) op grotendeels lichte kleigrond. Van Velde ruilt grond met een akkerbouwer voor teelt van pootgoed, mais, gras en luzerne.
200 melkkoeien
10.800 kg melk per koe
4,20% vet
3,58% eiwit
95 ha grond
76 ha gras, waarvan 9 ha gras/luzerne
17 hectare mais
2 hectare voederbieten
Beter plannen en vastleggen wat is afgesproken
Van Velde heeft percelen voor weidegang rondom de boerderij en percelen die hij maait voor stalvoeren. Verder weg liggen specifieke maaipercelen. Eind januari maakt Van Velde samen met zijn begeleiders Fedde Sijbrandij en Frank Hollewand van Wageningen University & Research een plan van aanpak voor het nieuwe seizoen. ‘We kijken naar het bouwplan en maken een nauwkeurig bemestingsplan voor percelen waarop Ad zijn koeien weidt en voor de percelen bedoeld voor stalvoeren en voor maaien en inkuilen’, vertelt Frank Hollewand. ‘De bemesting is aangepast naar het gebruik van een perceel. Met de laagste bemesting op weidepercelen en de hoogste op maaipercelen, stalvoerpercelen zitten er qua bemesting tussen in.’ Volgens Hollewand begint efficiënte graslandproductie met goed registreren wat je precies doet, niet alleen qua bemesting, maar ook met opbrengstmetingen van verschillende sneden. ‘Dat vraagt voorafgaand aan het seizoen een goede planning en ook daadwerkelijk uitvoeren wat je met elkaar afspreekt. De loonwerker moet ook goed weten wanneer registratie van bemesting en opbrengsten nodig is, anders mis je data’, zegt Hollewand. Data compleet krijgen en vastleggen voor een goed beeld van de efficiëntie is de eerste uitdaging. ‘Stap twee is om deze data zodanig te kunnen verwerken dat je de perceelefficiëntie kunt uitrekenen en erop kunt sturen. Dat vraagt een goede verwerking en interpretatie van data en dat is nog een hele puzzel.’ Voor veehouders is het praktisch om graslanddata uit één portaal of bedrijfssysteem te halen. Data moeten dan wel compatibel zijn met andere systemen, zoals de digitale graslandgebruikskalender. Hollewand: ‘Het is mogelijk, maar nog niet op de manier zoals we het voor ogen hebben. Hierin moet onderzoekers en het bedrijfsleven nog flinke stappen zetten. Het enige wat telt voor de boer is dat data zodanig beschikbaar zijn dat hij of zij hiermee ook kan werken.’
Frank Hollewand is onderzoeker precisielandbouw bij Wageningen University & Research. Hij wil graag de praktijk verder helpen met de nieuwste technieken.
Door op “Plaats reactie” te klikken ga ik akkoord met
de gebruikersvoorwaarden en de Privacy Policy.