Matthias Koesling
Forsker
(+47) 943 74 616
matthias.koesling@nibio.no
Sted
Tingvoll
Besøksadresse
Gunnars veg 6, 6630 Tingvoll
Biografi
- Livsløpsanalyse (Life Cycle Assessment - LCA)
- Melkeproduksjon
- Sauehold
- Fôrvekster og korn
- Makroalgedyrking
- inkludering av maskiner og bygninger
- innføring i LCA for studenter og elever
- FARMnor (Flow Analysis and Resource Management): vedlikehold og videreutvikling av LCA-modellen
- Klimagassutslipp ved bruk av GWP, GWP* og GTP; vanligvis for en 100-års horisont
- Kombinasjon av LCA og økonomisk analyse
- Økologisk produksjon
- Spørreundersøkelser; kvantitativ og kvalitativ
- Forsøksarbeid; korn og fôrvekster; sorter, gjødsling, urasregulering
- Dr. agr. (Doctor of Agricultural Sciences) ved fakultetet for økologisk landbruk, Universität Kassel (2017).
- Diplom-Agraringenieur (tilsvarer master of science) ved fakultetet for landbruk og ernæring, Christian Albrechts Universität Kiel (1993).
- Fagbrev som agronom, ved Landwirtschaftskammer Schleswig-Holstein (1986).
Medlem:
Medlem av EGTOP (Expert group for technical advice on organic production) for EU-kommisjonen under direktoratet for landbruk og distriktsutvikling.
Forfattere
Kristian Nikolai Jæger Hansen Håvard Steinshamn Sissel Hansen Matthias Koesling Tommy Dalgaard Bjørn Gunnar HansenSammendrag
To evaluate the environmental impact across multiple dairy farms cost-effectively, the methodological frame- work for environmental assessments may be redefined. This article aims to assess the ability of various statistical tools to predict impact assessment made from a Life Cyle Assessment (LCA). The different models predicted estimates of Greenhouse Gas (GHG) emissions, Energy (E) and Nitrogen (N) intensity. The functional unit in the study was defined as 2.78 MJMM human-edible energy from milk and meat. This amount is equivalent to the edible energy in one kg of energy-corrected milk but includes energy from milk and meat. The GHG emissions (GWP100) were calculated as kg CO2-eq per number of FU delivered, E intensity as fossil and renewable energy used divided by number of FU delivered, and N intensity as kg N imported and produced divided by kg N delivered in milk or meat (kg N/kg N). These predictions were based on 24 independent variables describing farm characteristics, management, use of external inputs, and dairy herd characteristics. All models were able to moderately estimate the results from the LCA calculations. However, their precision was low. Artificial Neural Network (ANN) was best for predicting GHG emissions on the test dataset, (RMSE = 0.50, R2 = 0.86), followed by Multiple Linear Regression (MLR) (RMSE = 0.68, R2 = 0.74). For E intensity, the Supported Vector Machine (SVM) model was performing best, (RMSE = 0.68, R2 = 0.73), followed by ANN (RMSE = 0.55, R2 = 0.71,) and Gradient Boosting Machine (GBM) (RMSE = 0.55, R2 = 0.71). For N intensity predictions the Multiple Linear Regression (MLR) (RMSE = 0.36, R2 = 0.89) and Lasso regression (RMSE = 0.36, R2 = 0.88), followed by the ANN (RMSE = 0.41, R2 = 0.86,). In this study, machine learning provided some benefits in prediction of GHG emission, over simpler models like Multiple Linear Regressions with backward selection. This benefit was limited for N and E intensity. The precision of predictions improved most when including the variables “fertiliser import nitrogen” (kg N/ha) and “proportion of milking cows” (number of dairy cows/number of all cattle) for predicting GHG emission across the different models. The inclusion of “fertiliser import nitrogen” was also important across the different models and prediction of E and N intensity.
Forfattere
Cristina Micheloni Frank Willem Oudshoorn María Isabel Blanco Penedo Sari Autio Andrea Beste Jacopo Goracci Matthias Koesling Ursula Kretzschmar Eligio Malusá Maria Dolores Raigon Jimenez Bernhard Speiser Jan van der Blom Felix WäckersSammendrag
The Expert Group for Technical Advice on Organic Production (EGTOP) was requested to advise on the use of several substances with plant protection or fertilising effects in organic production. The Group discussed whether the use of these substances and methods is in line with the objectives and principles of organic production, and whether they should be included in Regulation (EU) 2021/1165.
Forfattere
Cristina Micheloni Frank Willem Oudshoorn Sari Autio Andrea Beste María Isabel Blanco Penedo Jacopo Goracci Matthias Koesling Eligio Malusá Bernhard Speiser Jan van der Blom Felix Wäckers Ursula KretzschmarSammendrag
The Expert Group for Technical Advice on Organic Production (EGTOP) was requested to advise on the use of several substances in organic production. The Group discussed whether the use of these substances is in line with the objectives and principles of organic production and whether they should therefore be included in Annex V of Commission Implementing Regulation (EU) 2021/1165.
Divisjon for skog og utmark
#Amazing grazing - bærekraftig kjøtt og ull fra sau som beiter i norsk utmark
Kjøtt og ull fra norske sauer kommer fra gårder med ulikt ressursgrunnlag, ulike driftsopplegg og ulik ressursbruk. I dette prosjektet skal vi undersøke sauebonden sitt driftsopplegg, forbrukeren sin innsikt, og rammevilkårene som både bonden og forbrukeren må forholde seg til. Hvordan kan produksjonen forbedres, og hvordan kan forbrukeren få mer kunnskap og nærhet til hva beitebruk bidrar med gjennom produktene?
Divisjon for skog og utmark
#Amazing grazing - bærekraftig kjøtt og ull fra sau som beiter i norsk utmark
Kjøtt og ull fra norske sauer kommer fra gårder med ulikt ressursgrunnlag, ulike driftsopplegg og ulik ressursbruk. I dette prosjektet skal vi undersøke sauebonden sitt driftsopplegg, forbrukeren sin innsikt, og rammevilkårene som både bonden og forbrukeren må forholde seg til. Hvordan kan produksjonen forbedres, og hvordan kan forbrukeren få mer kunnskap og nærhet til hva beitebruk bidrar med gjennom produktene?
Divisjon for matproduksjon og samfunn
ONETWO - En avling, to fôrrasjoner – lokalprodusert fôr fra bioraffinerte engvekster til melkekyr og slaktekylling
Engvekster er råstoffet ved grønn bioraffinering som gir en rekke interessant sluttprodukter. Forskningsprosjektet ONETWO har som mål å evaluere grønt proteinkonsentrat fra presset gras som proteinkilde i kyllingfôr og fiberrik pulp i fôret til melkekyr. Vi vil også bidra til teknologisk utvikling ved å teste nye avvanningsmetoder for råstoffer med høyt vanninnhold. Videre skal vi vurdere bærekraft og utvikle forretningsmodeller for bioraffinering av engvekster i Norge.