Kvalitetssortering av spannmål på gården

Kvalitetssortering av spannmål på gården Producerad vid JTI Institutet för jordbruks- och miljöteknik på uppdrag av Skogs- och Lantarbetsgivareförbundet (SLA) Författare: Lars Thylén

Inledning Under de senaste decennierna har priserna på odlade produkter minskat över hela världen, samtidigt som produktionskostnaderna har ökat. För att möta dessa förändringar effektiviseras jordbruket mot större skördar, effektivare maskinanvändning och minskade personalkostnader. Ett sätt att öka intäkterna från växtodlingen är att producera vissa efterfrågade kvaliteter med väl definierade egenskaper, eftersom efterfrågade kvaliteter kan ge extra betalt. Sådan tilläggsbetalning ges t ex för kvarnvete med hög proteinhalt (ju högre desto bättre) som ska användas för bakning, eller för maltkorn med låg proteinhalt (9,5-11,5 % protein) som ska användas till öl. Sortering efter önskade kvaliteter kan öka värdet och därmed betalningen. Mervärdet varierar dock kraftigt beroende på tillgång och efterfrågan. Förmodligen är tilläggsbetalningen högst i länder som Australien och Nya Zeeland (länder med världsmarknadspriser). Samtidigt är avdragen för låg kvalitet som störst i dessa länder. Även om man som spannmålsodlare gör allt rätt när det gäller val av sort, gödsling, gödslingstillfälle osv, finns det ingen garanti för att produkten når en hög eller efterfrågad kvalitet, eftersom kvaliteten också till stor del bestäms av vädret under växtodlings- och skördesäsongen. Därför är det värdefullt att kunna sortera fram efterfrågade spannmålskvaliteter. Nu finns metoder för sådan sortering on-line. Den sker med hjälp av specialutvecklad sensorteknik. Kvalitetssortering av spannmål on-line är i första hand avsedd för maltkorn och kvarnvete, och beskrivs närmare i detta häfte. Innehållsförteckning Sid Ny teknik 3 Tekniken anpassas 5 Proteinhalt on-line 8 Diskussion 15 Källor 16 2

Ny teknik Spektroskopiska metoder och avancerad sensorteknik ligger bakom den nya teknik som utvecklats vid JTI för att mäta spannmålskvalitet on-line. De nya instrumenten kallas NIT-sensorer, och kan användas för att bestämma flera olika egenskaper såsom protein-, vatten- och stärkelsehalt hos spannmål. Proteinhalten i spannmål har traditionellt bestämts via en kemisk analys kallad Kjeldahl-metoden. Denna analys tar ganska lång tid att utföra och är också relativt dyr. I dag är det vanligare att använda s k NIT-instrument som bygger på spektroskopiska metoder och sensorteknik (se faktarutor) för att bestämma spannmålens proteinhalt. Även om NIT-instrumenten också är ganska dyra, kan man med hjälp av ett sådant analysera vatten- och proteinhalt i ett spannmålsprov på mindre än 60 sekunder. Sensor + ljus = NIT-sensor De NIT-instrument som används för att sortera spannmål efter proteinhalt, har en inbyggd sensor som registrerar mängden ljusenergi som passerar genom spannmålsprovet. Man brukar därför kalla instrumentet NIT-sensor. Den referensmetod till NIT-tekniken som används internationellt innebär att totalkvävemängden i spannmål bestäms genom förbränning i en liten ugn, och bygger på ett känt storlekssamband mellan kvävemängd och proteinhalt i spannmålskärnor. UV Synligt ljus NIR Mellan-IR 380 nm 780 nm 2 500 nm 25 000 nm Bild 1. Vi människor kan uppfatta ljus i våglängdsintervallet 380-780 nm (nanometer). Våglängder på 780-2 500 nm kallas nära infrarött ljus och är det infraröda ljus som oftast används inom forskningen. Våglängder på 2 500-25 000 nm kallas mellan infrarött ljus. Spektroskopiska mätmetoder Spektroskopiska metoder har använts inom lantbruksforskningen under flera decennier för att bestämma ett ämnes egenskaper vid t ex mjölkanalyser och vissa markanalyser. De bygger på att ljus av olika våglängder i olika hög grad passerar igenom eller reflekteras av ett provmaterial som exempelvis spannmål. NIT (Near Infrared Transmittance) innebär att provet belyses med ljus från det nära infraröda bandet (våglängder på 780-1 100 nm), och att man sedan mäter mängden energi som passerar genom provet. En närliggande spektroskopisk metod är NIR (Near Infrared Reflectance) som innebär att man mäter mängden reflekterad energi från nära infrarött ljus. 3

Proteinhalten i spannmål bestäms utifrån ett känt samband mellan kväve- och proteininnehåll. Nationella skillnader vid proteinhaltsbestämning När man bestämmer proteinhalten i ett laboratorium, är det egentligen mängden kväve i spannmålen man bestämmer. Utifrån ett känt samband beräknas sedan proteininnehållet. För foderspannmål innebär det att det uppmätta kväveinnehållet multipliceras med faktorn 6,25 och för brödspannmål med 5,7. Fodervete som innehåller 2 % kväve får alltså ett proteininnehåll på 12,5 %, medan brödvete som innehåller 2 % kväve får ett proteininnehåll på 11,4 %. Proteininnehåll anges på olika sätt i olika delar av världen. I Sverige anges proteininnehållet som andel av torrsubstansen (ts). I USA används andra omvandlingsfaktorer för beräkning av proteinhalt utifrån kväveinnehåll (för vete är omvandlingsfaktorn 5,7 och för korn 6,2). Där anges dock proteinhalten inte som andel av ts utan som As-Is, ju högre vattenhalt desto lägre proteininnehåll. Och i Australien beräknas proteinhalten vid 11 % vattenhalt. Omräkning av proteininnehåll från andel av ts till As-Is och tvärtom kan göras med följande formler: Protein As-Is = ((100 - vattenhalt) / (100 vh bas)) x Protein vh korrigerat Protein vh korrigerat = ((100 vh bas) / (100 - vattenhalt)) x Protein As-Is (vh bas = den vattenhalt som respektive land utgår från i sin enhet. I Sverige är vh bas = 0, i USA är vh bas = As-Is, och i Australien är vh bas = 11) Exempel: Ett amerikanskt veteprov med proteinhalten 13 % och vattenhalten 12 % skulle i Sverige få följande proteininnehåll: ((100-0) / (100 12)) x 13 = 14,77 % Filter Spannmålsprov 14 lysdioder Energimätare Bild 2. Spannmålens proteinhalt bestäms genom att mängden energi som passerar ett spannmålsprov registreras. Nära infrarött ljus av olika våglängder skapas med hjälp av lysdioder och filter som släpper igenom ljus av en specifik våglängd. 4

Tekniken anpassas Nästan alla sensorer och mätinstrument utvecklas för användning i laboratorier. Ofta är det en större utmaning att sedan anpassa tekniken till en produktionsmiljö där det är smutsigt, dammigt, varierande temperaturförhållanden samt starka vibrationer. Om man vill bestämma spannmåls proteinhalt on-line, dvs direkt på tröskan, vid spannmålstorken eller vid spannmålsmottagningen, duger inte de refererade metoderna förbränning eller Kjeldahl-metoden (sid 3). NIT-tekniken däremot, som ursprungligen konstruerades för användning i laboratoriemiljö, kan vidareutvecklas och anpassas så att den fungerar på skördetröskor och vid spannmålstorkar om man tar hänsyn till den tuffa miljön på dessa platser. För att undvika inverkan av vibrationer, kan själva sensorn byggas in i en vibrationsdämpad vagga. Problem med damm i sensorn kan undvikas genom att materialet i de ytor som kommer i kontakt med spannmålskärnorna väljs så att statisk elektricitet minimeras. Bild 3. På en skördetröska måste sensorn tåla vibrationer, stora mängder damm, hög temperatur m m. Den bör också tåla att bli nedsmutsad och högtryckstvättad. Skillnaderna jämfört med sensorer placerade i laboratorier är stora. 5

För att få NITsensorn att fungera på en skördetröska, förändrades dess konstruktion och funktion. Spannmålsflödet måste kontrolleras Ett exempel på anpassning av NIT-tekniken är ett kvalitetsbestämningssystem som för något år sedan utvecklades vid JTI för montering på skördetröskor. Detta instrument gör det möjligt att mäta protein- och vattenhalt on-line. Forskarna utgick från en existerande sensor, Zeltex ZX50 (se länkar sid 16), som används för bestämning av proteininnehåll i spannmål på mottagningsstationer, och som kan bestämma spannmålens vatten- och proteinhalt genom att registrera mängden ljus av olika våglängder som passerar genom ett spannmålsprov (bild 2, sid 4). För att få NIT-sensorn att fungera på en skördetröska, förändrades både dess konstruktion och funktion så att spannmålsflödet kan kontrolleras på vägen genom sensorn. Detta är nödvändigt, eftersom sensorn inte fungerar om kärnorna rör sig under en mätning. Under utvecklingsarbetet har flera prototyper byggts av denna proteinsensor. I dag ser den ut som på bild 4 a och b och säljs enbart till forskningsföretag. Produkten kommer dock att vara kommersiellt tillgänglig inom en snar framtid. NIT Bild 4 a och b. Då proteinsensorn är monterad på en skördetröska tas spannmålen direkt från elevatorn. Efter mätning släpps spannmålen ut på elevatorns tomma sida. Spannmålsflödet styrs förbi sensorn med två klaffar. 6

Kalibrering av NIT-sensorn Spektroskopiska metoder registrerar inte en egenskap direkt, utan visar på ett indirekt samband mellan den registrerade ljusenergin och den sökta egenskapen. När det gäller mätning av proteinhalten i spannmål med en NIT-sensor, utnyttjar man ett känt samband mellan den registrerade ljusenergi som passerar spannmålsprovet och proteininnehållet (eller egentligen kväveinnehållet, se sid 4). För att detta ska fungera måste man kalibrera sensorn mot en mängd prover, vid olika temperaturer. Referensproverna ska ha känd proteinoch vattenhalt, med relativt stor variation. Då sensorn kalibreras, matas referensprover genom sensorn och den ljusenergi som passerar genom proverna registreras. Utifrån dessa data beräknas ett antal konstanter som senare används för bestämning av vatten- och proteininnehåll. Vid kalibrering, liksom vid mätning, bestäms proteininnehållet som As/Is, enligt amerikansk modell (se sid 4). När sensorn väl används räknas As/Is-siffrorna om till andel av ts. I samband med att sensorn kalibreras matar man också igenom ett antal prover som testar hur väl sensorn fungerar. Utifrån dessa prover beräknas ett värde kallat SEP (Standard Error of Prediction) som anger hur väl sensorn bestämmer proteininnehållet. I laboratoriemiljö uppgår SEP ofta till endast 0,2-0,3 %. Sensorn som är avsedd för montering på skördetröskor har ett SEP på 0,35-0,45 %. Spektroskopiska sensorer är ofta individuella, dvs kalibreringen måste göras för varje enskilt instrument. Spektroskopiska sensorer är ofta individuella, dvs kalibreringen måste göras för varje enskilt instrument. Å andra sidan kan man kalibrera ett NIT-instrument så att det kan användas för bestämning av såväl protein- och vatten- som stärkelsehalt hos spannmål. Noggrannheten för ett NIT-instrument är dock mycket högre vid bestämning av vatten- och proteininnehåll än vid bestämning av stärkelsehalt. I praktiken kommer proteinsensorer för mätning on-line att vara kalibrerade vid leverans. Det kan dock vara lämpligt att komplettera kalibreringen med några aktuella lokala spannmålssorter som kanske inte har ingått i kalibreringsmaterialet. Proteininnehåll, sensor, % 20 15 10 5 5 10 15 20 Proteininnehåll, laboratorieanalys, % Bild 5. Diagrammet visar god överensstämmelse mellan analyser gjorda i laboratorium och sensorvärden, så som det ska vara när sensorn är väl kalibrerad. 7

Proteinhalt on-line Sortering av spannmål kan göras på olika ställen i hanteringskedjan, t ex på skördetröskan eller vid torken. När man mäter proteinhalten on-line vid en tork, sker provtagningen under ett kontinuerligt spannmålsflöde. Det betyder att en del spannmål kan hamna fel om kvalitetssvängningarna i spannmålen är snabbare än provtagningsfrekvensen. Kontrollmätning vid levererans kan ge besked om provtagning och sortering har fungerat. Generellt gäller att ju senare sorteringen görs i hanteringskedjan, desto mer sammanblandas spannmålspartierna. Det finns därför anledning att överväga tidig sortering, och samtidigt väga sorteringsvinster mot kostnader. On-linesortering i ett tidigt skede kan t ex ske med en NIT-sensor monterad på tröskan (bild 6). Detta kan teoretiskt göras på tre sätt. Ett första sätt skulle kunna vara att man bygger ytterligare en spannmålstank på tröskan så att spannmål med högt proteininnehåll transporteras till den första tanken och spannmål med lågt proteininnehåll till den andra. Kostnaderna för ett sådant system blir dock höga, och fungerar knappast i praktiken. Bild 6. Man kan teoretiskt sortera spannmål redan på tröskan. Men det är en dyr investering, och de två tankarna gör det besvärligt vid tömningen. Ett andra sätt att sortera spannmål i fält skulle kunna vara att ha två vagnar vid fältets kant (bild 7). När spannmålstanken på tröskan är fylld, talar datorn om vilken medelproteinhalten är så att man kan tanka ur tröskan i rätt vagn. Men med ett sådant system tillkommer tyvärr dels en högre transportkostnad eftersom man inte alltid fyller de sista vagnarna från fältet, dels krävs fler vagnar för att klara transportbehovet. Detta system är inte heller relevant om man använder flera skördetröskor och fältvagn. 8

Bild 7. Med två vagnar vid fältets kant, skulle man kunna sortera spannmålen i två kvaliteter direkt på fältet. Men ett sådant system ger högre transportkostnader. En tredje sätt är en variant av föregående system. Det innebär att man med hjälp av sensorn kan bestämma medelproteinhalten på spannmålen i vagnen i samband med att den lämnar fältet, så att man i vissa fall kan leverera spannmålen direkt till lämplig slutanvändare (bild 8). Denna metod är relevant på gårdar som har flera avsättningsmöjligheter i samband med skörden, exempelvis direktförsäljning av foderspannmål till grannar med djurproduktion, eller kvarnvete och maltkorn till spannmålsmottagningar. Bild 8. Om man har en proteinsensor monterad på skördetröskan, kan man bestämma spannmålens medelproteinhalt ute på fältet, och sedan leverera till lämplig slutanvändare. 9

Mätning vid spannmålstork I ett nyligen avslutat projekt har forskare vid JTI vidareutvecklat NIT-sensorn så att proteinhalten kan mätas on-line vid en spannmålstork. Den anpassade och kalibrerade sensorn monterades då på ett stativ vid sidan om elevatorn som transporterar spannmål från torken till olika silor (bild 9). Prover togs kontinuerligt från elevatorn på en liten del av flödet, med hjälp av en sigillprovtagare. Mätvärdena från sensorn skickades till en dator med specialutvecklad programvara (bild 10). Via datorn kunde man styra spannmålsflödet till olika silor, utifrån skillnader i proteininnehåll, och därmed sortera spannmålen i tre olika kvaliteter. När spannmålsflödet styrdes via datorn, var det egentligen inställningen på silornas motorspjäll man styrde (bild 11) när de skulle öppna och Bild 9. Proteinsensorn monterades på ett stativ som ställdes invid elevatorn från torken. Spannmålsprover togs under ett kontinuerligt flöde. Foto: Lars Thylén Bild 10. Datorns programvara som den tar sig ut på datorskärmen. Programmet används för att styra spannmålsflödet efter proteininnehåll. 10

För att dessa spjäll inte skulle slå för ofta p g a snabba förändringar i provresultaten, styrdes spannmålsflödet inte efter varje prov, utan efter medelvärdet av de tre senaste proven. Det fungerade relativt bra, men motorspjällen läckte lite spannmål eftersom de inte var gjorda för att arbeta då det var spannmål i den horisontella elevatorn. I en annan installation användes i stället ett trevägsspjäll för styrning av spannmålsflödet. Denna installation verkar vara fri från spannmålsläckage. 4 2 3 1 Foto: Lars Thylén Bild 11. Sortering on-line vid spannmålstork. En dator (1) kommunicerar med proteinsensorn (2) och styr sorteringen via en reläenhet (3) som reglererar öppning och stängning av motorspjällen (4) på olika silor. Resultat från on-linesortering vid tork I samband med skörd av höstvete registrerade sensorn protein- och vatteninnehåll i det vete som passerade torken. Den mesta spannmålen sorterades efter proteininnehåll, utom vid slutet av skörden då någon silo med specifik kvalitet blivit full så att man tvingats blanda smärre mängder av olika kvalitet. Efter vissa inkörningsproblem, då sensorsystemet omprogrammerades, fungerade mätningarna tillfredställande. 20 18 Proteininnehåll, % 16 14 12 10 8 6 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 Mätning, nummer Bild 12. Under skördeperioden varierade proteininnehållet i spannmålen mellan 10 och 15,5 %. I diagrammet visas det flytande medelvärdet av fem bestämningar. 11

Under skörden registrerades proteininnehållet i 17 000 spannmålsprover under en tiodagarsperiod. Denna provtagningsintensitet är betydligt lägre än sensorns kapacitet, vilket beror på att utmatningen från torken sker stötvis (intermittent). Ungefär 700 ton vete analyserades och sorterades i samband med skörden. Resultaten från proteinmätningarna redovisas i bild 12, medan vattenhaltsvariationerna redovisas i bild 13. När sensorn var kopplad till torken fick man också information om spannmålens temperatur direkt före transport till silon. Spannmålens temperatur följer förstås omgivningstemperaturen (samma som sensorns temperatur) och översteg här +30 grader Celsius under varma dagar. Ett svagt samband mellan proteininnehåll och spannmålens temperatur kunde skönjas, vilket indikerar att temperaturkompensationen i kalibreringen inte fungerade perfekt. 18 16 Bild 13. Vattenhalten i spannmålen från torken varierade mellan 11,5 och 14 % med de flesta registreringarna kring 13 %. I diagrammet redovisas data som ett flytande medelvärde av fem registreringar. Vattenhalt, % 14 12 10 8 6 1 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 Mätning, nummer I bild 14 visas temperaturvariationer hos sensorn och spannmålen. Temperaturskillnaderna beror på variationer i omgivande luft. Bild 14. Temperaturvariationerna i spannmålen från torken är nära korrelerade till sensorns temperatur som i sin tur beror på omgivningstemperaturen. Vid vissa tillfällen syns en tydlig spik i avläst temperatur. Detta beror på att torken stannat under natten p g a en tom våtficka i torken. Temperatur, C 40 35 Sensor 30 25 20 Spannmål 15 10 5 0 1 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 Mätning, nummer 12

Kvalitetsvariationer vid leverans Under vintern levererades den kvalitetssorterade spannmålen med lastbil till en köpare. I samband med leveransen hölls spannmålspartierna åtskilda, dvs spannmål från silor med låg, medelhögt respektive högt proteininnehåll levererades separat. Vid lossningen togs ett spannmålsprov från samliga lastbilar för bestämning av spannmålens vatten- och proteinhalt. En sammanfattning av resultaten redovisas i tabell 1. Resultaten bearbetades statistiskt och visade att att det fanns signifikanta skillnader mellan spannmål som kom från en silo med låg respektive hög proteinhalt, liksom mellan spannmål från silor med medelhög respektive hög proteinhalt. Dock fanns ingen signifikant skillnad mellan spannmål från silor med låg respektive medelhög proteinhalt. Proteinhalt Antal Protein vid lossning Protein i silorna lastbilar medelvärde (% av ts) standardavvikelse Hög 3 12,8 0,26 Medel 7 12,4 0,4 Låg 10 12,2 0,12 Alla 20 12,4 0,35 Tabell 1. Spannmålen levererades i olika lastbilar beroende på uppmätt proteinhalt vid sorteringen on-line. När spannmålen i lastbilarna analyserades, såg man tydliga skillnader i proteinhalt mellan spannmål som kom från silor där proteinhalten var hög respektive låg. Ekonomiska effekter av kvalitetssortering För att man ska kunna tala om mervärde vid sortering av spannmål, måste det finnas ett pristillägg på spannmål med hög kvalitet. Pristilläggets storlek är en viktig faktor, men det måste också finnas tydliga prissteg. Andra faktorer som påverkar lönsamheten vid spannmålssortering är hanterad volym, hur stor proteinhaltsvariation som finns i spannmålspartiet samt hur anläggningen är utformad. Kvarnvete och maltkorn Kvarnvete och maltkorn är kanske de två produkter som man först tänker på då man sorterar spannmål efter proteininnehåll. För maltkorn anger man ofta att proteininnehållet skall vara mellan 9,5 och 11,5 % medan proteingränsen för kvarnvete ofta sätts vid 11,5 %. Pristillägget för godkänd vara är vissa år uppemot 20 % för maltkorn, medan pristillägget för kvarnvete de sista åren varit någon 13

enstaka procent. Förutom maltkorn och kvarnvete finns det efterfrågan på andra specialkvaliteter, exempelvis vete med en proteinhalt under 10 % för kexproduktion. Om lantbrukaren använder spannmål till egna djur ökar spannmålens värde med ökad proteinhalt så att sortering kan vara värdefull. Styra användningen av foderspannmål För foderspannmål som säljs till spannmålsfirmor påverkas inte priset av proteinhalten. Detta innebär att det är ointressant att sortera foderspannmål som ska säljas enligt allmänna prislistor. Om lantbrukaren däremot använder spannmålen till egna djur ökar spannmålens värde med ökad proteinhalt, så att sortering kan vara värdefull. Hög proteinhalt på spannmålen sparar inköp av koncentrat och andra proteinfodermedel. På djurgårdar kan spannmålen sorteras så att högavkastande djur utfodras med spannmål med högt proteininnehåll. Äldre ungdjur, sinkor, sinsuggor och äldre slaktsvin kan få spannmål med lägre proteinhalt. Djurgårdar som har större spannmålsproduktion än behovet till djuren, kan sälja spannmålen med lägst proteinhalt och på detta sätt minska behovet av kraftfoderinköp. När proteinhalten stiger brukar också energiinnehållet stiga i spannmål. Detta ökar värdet ytterligare av att sortera spannmål efter proteinhalt. Kostnader för sortering Sortering av spannmål kan göras på ett flertal olika platser i hanteringskedjan. Här har vi återgivit ett exempel på sortering vid en gårdstork, men sortering redan i fält är tekniskt möjligt. Det är också möjligt att sortera spannmål senare i hanteringskedjan. Beroende på var sorteringen av spannmålen görs påverkas hanteringskostnaderna. I JTI-rapport 301 (se källor) redovisas ett antal olika scenarier för spannmålssortering med kostnader och möjligheter till mervärden. Kostnadsposter som tillkommer vid sortering av spannmål är bland andra: Högre transportkostnader Merarbete i torken Högre lagringskostnader eftersom alla silor inte kan fyllas Högre analyskostnader Kan vara svårare att sälja flera mindre partier spannmål jämfört med att sälja ett parti bulkvara 14

Diskussion Med hjälp av de nya NIT-sensorerna (spektrometriska sensorer) kan man kvalitetssortera spannmål on-line på skördetröskor, eller vid spannmålstorkar. Tekniken kan bli mycket användbar vid produktion av specifika spannmålskvaliteter, då man vill öka värdet på sin produkt. Det går att installera ett sådant sorteringssystem vid de flesta torkanläggningar. Men det måste finnas motorspjäll, så att man kan styra spannmålsflödet till olika silor. För att nå ett bra resultat krävs också att anläggningen har flera mindre silor. Om man istället skulle ha ett fåtal stora silor, ökar risken för halvfyllda silor med olika kvaliteter, eftersom man före skörd ju inte vet hur stora volymer av respektive kvalitet som kommer att produceras. I en anläggning där spannmålen transporteras runt mellan olika lagringsfickor ett antal gånger, kommer spannmål av olika kvalitet att blandas mer. För att få en så effektiv sortering som möjligt, är det bättre om spannmålen går direkt från en våtficka via torken till en lagringssilo. Visst kan man uppnå en bättre sortering om man registrerat proteininnehållet redan i fält och sorterat spannmålen i olika vagnar, men nackdelen med ett sådant system är de logistiska problem som uppkommer. Det är bättre att göra kvalitetssorteringen vid många mindre silor än vid några få stora. NIT-sensorn kan installeras även vid mottagningsstationer. Fördelen med detta är att det då krävs färre sensorer i systemet. En nackdel med att sortera senare i hanteringskedjan är dock att spannmål av olika kvalitet som blandats vid torkningen, knappast kan uppgraderas till originalkvalitet när man sorterar vid mottagningsstationen. En annan nackdel är att man förlorar möjligheten att direktleverera spannmål från lantbrukaren till slutkonsumenten. Den ekonomiska nyttan av att sortera spannmål beror till stora delar på vilket mervärde en specifik kvalitet har samt hur stor variation det finns inom ett parti. Att sortera vete då tillägget för brödkvalitet är ett öre per kilo medför knappast något mervärde för ett lantbruksföretag. Däremot kan maltkorn vara intressant att sortera, eftersom det har ett kvalitetstillägg som vissa år kan vara 20 öre per kilo. Det kan också vara en bra affär att sälja spannmålspartier av väl definierad kvalitet till kvarnar, mälterier etc. 15

Länkar och webbplatser www.zeltex.com Källor AWB. 2004. http://www.awb.com.au/awbl/launch/site/growers/ Content/GrainPrices/CurrentSeasonEPR/ Benfalk C., Gilbertsson M., Gustafsson M. & Thylén L. 2001. Sensorrika system på gården. Teknik för lantbruket nr 89, JTI, Uppsala. Dawson C.J. 1996. Implications of precision farming for fertilizer application policies. Proceedings No. 391, The Fertilizer Society, sid 44 ff. Mulla D.J., Bhatti A.U., Hammond M.W. & Benson J.A. 1992. A comparison of winter wheat yield and quality under uniform versus spaially variable fertilizer management. Agriculture, Ecosystems and Environment, 38, sid 301-311. Rosenqvist H. & Thylén L. 2002. Möjligheter till sortering av spannmål ekonomiska aspekter. JTI-rapport nr 301, sid 38, JTI, Uppsala. Thylén L., Algerbo P.A. & Pettersson C.G. 1999. Grain quality variations within fields of malting barley. Precision Agriculture 99, J.V. Stafford (Ed), Sheffield Academic Press, sid 287-296, UK. Denna skrift har producerats vid JTI Institutet för jordbruks- och miljöteknik) på uppdrag av Skogs- och Lantarbetsgivareförbundet (SLA). Uppsala januari 2005. Författare: Lars Thylén Redaktör/layout: Carina Johansson Illustrationer: Kim Gutekunst 16 Skogs- och Lantarbetsgivareförbundet (SLA) Box 16006, 103 21 Stockholm Telefon 08 762 72 00 Telefax 08 611 09 69 E-post: info@sla-arbetsgivarna.org Webbplats: www.sla-arbetsgivarna.org JTI Institutet för jordbruks- och miljöteknik Box 7033, 750 07 Uppsala Telefon 018 30 33 00 Telefax 018 30 09 56 Besöksadress: Ultunaallén 4 Webbplats: www.jti.slu.se