SimForrVacas: Un programa para el balanceo de la oferta forrajera con la demanda animal.
Publicado: 12 de julio de 2016
Por: Lourdes Rodríguez Shade1 , Rubén Larduet Vicet2 , Justiniano R. Stuart Montalvo1 ,Noraldo E. Ramos Mestre1
, Ramón O. Martínez Zubiaur1 , 1 Instituto de Ciencia Animal. 2Facultad de Ciencias Tecnicas Universidad Agraria Habana.
Resumen
La aplicación del modelado y la simulación de sistemas ha recibido una atención creciente durante los últimos tiempos. En la producción lechera, uno de los objetivos alcanzables con estos procedimientos es el balanceo la oferta forrajera con la demanda animal. “SimForrVaca” (simulación de la producción de forraje para vacas versión 1.0) es una herramienta computacional destinada a la simulación del rendimiento de la materia seca y el valor nutritivo del forraje para su utilización eficiente en el manejo de la alimentación de los animales. El software, solicita como entradas los años de explotación del área forrajera, el nivel de fertilización aplicada, época, intervalo entre cortes, superficie productiva, peso vivo de las vacas y el sobrante del forraje que se produce en campo y comederos. Con esa información estima el rendimiento de materia seca del forraje, la edad óptima para su utilización y la cantidad de días de reposo que necesita la planta para el reinicio del rebrote, la cantidad de vacas a alimentar y la producción de leche posible con los nutrientes ingeridos. El software se elaboró en Borland C++ Builder (2009) sobre el sistema operativo Windows, es de fácil aplicabilidad y puede utilizarse en la investigación, la docencia y en las empresas ganaderas del país para ayudar a la toma de decisiones.
Palabras clave: forraje para vacas, valor nutritivo, software, toma de decisiones.
Introducción
El establecimiento de prácticas de manejo eficientes, es fundamental para lograr la sostenibilidad de los sistemas de producción animal. La aplicación del modelado y la simulación de sistemas se encuentran entre las técnicas que más se utilizan en los últimos años para lograr este reto.
Entre las especies tropicales más estudiadas se encuentra Pennisetum purpureum Schumach y dentro de esta, la variedad king grass. Esta es de las plantas que más se utilizó en Cuba para la producción de forraje por sus elevados rendimientos de materia seca (Herrera y Ramos, 2006), características que permitieron utilizarla como donante en programas de obtención y selección de mutantes (Herrera y Martínez, 2006).
Su utilización en la producción animal (Senra, 2006) generó un caudal de información que se hace necesario sistematizar. Entre las alternativas para dar respuesta a tal situación se enmarcan los modelos matemáticos y de simulación (Jay, 2012, Hernández et al. 2009).
Los modelos matemáticos se utilizan en diferentes ramas del conocimiento por la posibilidad de expresar matemáticamente relaciones entre fenómenos mientras que los de simulación integran conocimientos en una herramienta computacional para entender el funcionamiento de un sistema y facilitar la toma de decisiones acertadas
La modelación y simulación de la dinámica de acumulación de biomasa de Peninsetum purpureum Schum vc. king grass y su uso adecuado en la alimentación animal ayuda a desarrollar estrategias que identifiquen parámetros de interés para incrementar la eficiencia y productividad de este sector.
El objetivo de este trabajo fue desarrollar una herramienta computacional para estimar el potencial de producción de biomasa del king grass, la edad óptima de cosecha y algunos indicadores del valor nutritivo cuando este constituye el único alimento en la ración de las vacas lecheras para facilitar la toma de decisiones.
Materiales y Métodos
Se utilizó información proveniente de investigaciones desarrolladas por el departamento de Pastos y Forrajes del Instituto de Ciencia Animal, situado en San José de las Lajas, provincia Mayabeque, Cuba.
Se estudiaron las curvas de acumulación de biomasa del king grass mediante el modelo de Gompertz en el período lluvioso y poco lluvioso con el efecto de la edad de rebrote y la dosis de fertilización nitrogenada.
Se describió el comportamiento de las tasas de acumulación de biomasa mediante las curvas de evolución en el tiempo del incremento corriente diario (ICD) y del incremento medio diario (IMD) según Kiviste et al. (2002). Además, se modelaron algunos indicadores del valor nutritivo del king grass y se obtuvo el algoritmo matemático para predecir la producción de materia seca y la cantidad de vacas que se pueden alimentar en determinadas condiciones de manejo.
Se entiende por incremento corriente diario (ICD), el cambio de crecimiento en un intervalo de tiempo, también se le conoce como tasa instantánea de crecimiento y corresponde a la primera derivada de la función respecto al tiempo dW/dt. El incremento medio diario (IMD) es el crecimiento hasta una edad determinada dividido entre el tiempo, también se le conoce como tasa de ganancia acumulada W(t)/t.
El programa computacional se elaboró en el sistema operativo Windows XP Servicepack 3. El mismo, proporciona el ambiente gráfico sobre la base del uso de ventanas, permite la multitarea y los usuarios pueden acceder fácilmente a cualquiera de las aplicaciones en ejecución, lo cual admite la potente comunicación entre aplicaciones.
Para la programación se utilizó el Borland International C++ Builder, (2009), lenguaje de cuarta generación con un compilador que genera aplicaciones de tipo cliente/servidor de 64 bits y brinda grandes facilidades para el desarrollo de aplicaciones de propósitos generales.
Generalidades del programa computacional
Para su explotación debe contar con los requerimientos mínimos siguientes:
Microcomputadora PC Pentium o superior
Sistema Operativo Windows Xp o superior
Disco duro con 2,5 Mega bytes (MB) de espacio libre
Información de entrada:
Cantidad de años de explotación del área de forraje (cinco años como máximo). Para cada año y período estacional incorporar la dosis de N kg ha-1 y la edad de rebrote del forraje.
Superficie productiva (ha)
Perdida de forraje en campo y comedero (%)
Peso vivo de los animales (kg)
Producción de leche (kg)
Criterios de ajuste para la validación de las ecuaciones
La validación de las ecuaciones que contiene el programa computacional, se realizó a partir de la información de Fernández et al. (2009) y García Trujillo y Cáceres, (1982). La primera se utilizó para la validación del rendimiento de materia seca y la segunda para la cantidad de vacas a alimentar, en ambos períodos estacionales. Se consideró el peso vivo de una vaca de 400 kg, una superficie cultivable de 1 ha y perdidas de forraje en campo y comedero de 35 %. Las edades de cosecha que se evaluaron fueron 60 días para el período lluvioso y 70 días para el poco lluvioso.
Análisis estadístico
Para la bondad de ajuste de los modelos, se utilizaron los criterios estadísticos Coeficiente de determinación (R2 %), Significación del modelo y Coeficiente de concordancia (Cb). La información se procesó mediante el paquete estadístico InfoStat (Di Rienzo et al. 2012).
Resultados
El programa computacional se titula “SimForrVacas .exe” y cuenta con ficha registro de la Agencia Cubana del ISBN cuyo código barra es 978-959-7171-55-3.
A partir de la información que el programa solicita como entradas, se obtendrán las siguientes salidas:
Información de salida:
Edad de rebrote (días)
Edad de rebrote óptima (días)
Número de cortes por período estacional (U)
Rendimiento por período estacional (t ha-1 )
MS del forraje a la edad de rebrote y a la edad de rebrote óptima (%)
PB del forraje a la edad de rebrote y a la edad de rebrote óptima (%)
FB del forraje a la edad de rebrote y a la edad de rebrote óptima (%)
DMS a la edad de rebrote y a la edad de rebrote óptima (%)
Fase de lenta velocidad crecimiento (días)
Rendimiento por superficie productiva (t ha-1 )
Capacidad de ingestión (kg MS)
Índice de consumo
Cantidad de vacas a alimentar (U)
Energía metabolizable del forraje a la edad de rebrote y a la edad de rebrote óptima (MJ kg-1 MS)
Producción de leche (lts)
Estructura del programa computacional
El programa computacional posee una interfaz interactiva que se divide en cinco módulos principales y otras opciones anidadas. La pantalla principal del programa está compuesta por diferentes botones que son: Nueva, Estimar, Gráficos, Exportar y Finalizar.
El botón Nueva, define un nuevo procesamiento o simulación de datos, donde el usuario ingresa la información de entrada que requiere el programa (años de explotación, superficie productiva, peso vivo de la vaca, perdida de forraje en campo y comedero).
El botón Estimar, permite completar el proceso de entrada de datos al mostrar una nueva pantalla.
El botón Gráficos, visualiza las curvas de acumulación de biomasa y tasas de crecimiento del king grass.
El botón Exportar, permite enviar el resultado de la simulación a una hoja de cálculo de Microsoft Excel.
El botón Finalizar, indica que se concluyó la sesión de trabajo en el programa.
El programa computacional posee una pantalla adicional donde se captura la información sobre la edad de rebrote a considerar y la dosis de N a aplicar en cada época del año. Posee además una interface que muestra las salidas de la información que se solicite en forma de tabla y gráficos.
La ayuda del sistema permite al usuario conocer cuáles son los principales elementos del programa computacional y cómo trabajar en el mismo.
Las figuras 1 y 2 muestran las pantallas con las principales salidas del programa y sus funciones.
Figura 1. Pantalla de salida de la información contenida en el programa computacional.
Figura 2. Pantalla de salida gráfica de la información contenida en el programa computacional.
La tabla 1 muestra el resultado de la simulación de las principales variables de entrada y salida del programa computacional.
Tabla 1. Valor nutritivo a las edades optimas de cosechas estimadas por el programa computacional para ambos períodos estacionales
Discusión
Entre los resultados principales de la investigación se destaca la influencia que ejerció la edad de rebrote y la época del año en la producción de biomasa de Pennisetum purpureum Schum vc. king grass. Se encontró que el modelo de Gompertz fue el de mejor ajuste y mostró uniformidad en algunas características del crecimiento de la planta. Entre estas se encontraron el período de mayor velocidad de crecimiento y la edad en se alcanzó el punto de inflexión. Cabe destacar que en las dos épocas del año se observaron para estas características comportamientos similares en cuanto a edades de rebrote pero, lógicamente con rendimientos y tasas de crecimiento diferentes.
Algunos autores como García Trujillo y Cáceres, (1982); Cáceres y Santana, (1988) y Santana et al. (2010) de carácter general recomiendan realizar los cortes entre 55 a 60 días de edad del rebrote en el período lluvioso y entre 65 a 70 días en el poco lluvioso. Estas recomendaciones se relacionan fundamentalmente con el valor nutritivo que posee la planta a esas edades para cubrir los requerimientos del ganado. Los resultados de la investigación indican sin embargo, la conveniencia de alargar el período de cosecha de esta forrajera más allá del propuesto por los autores antes citados.
Varios autores coinciden en que los mayores rendimientos en cultivares de Pennisetum purpureum se alcanzaron cuando el forraje se cortó con frecuencias de corte más largas (Fallas et al. 1997; Faría et al. 2012). Sin embargo, son escasos los estudios que analizaron de forma integral el rendimiento del forraje, las vacas posibles a alimentar y la producción de leche que se puede esperar, situación que impide realizar valoraciones profundas sobre el tema.
Las curvas de ICD e IMD propuestas por Kiviste et al. (2002) contribuyeron a decidir el momento de utilización del forraje, encontrándose este en el momento en que se interceptan ambas curvas, aspectos que debe considerarse como elemento básico en el momento de trazar estrategias para el manejo de la variedad (Figura 2).
Al ser el king grass una planta de ciclo de crecimiento largo, a las edades de corte recomendadas según su valor nutritivo, posee todavía elevado potencial de expresión del crecimiento. Por lo tanto no se trata solo de obtener un producto de elevada calidad, sino también de cuidar la planta dándole el período de reposo necesario para lograr el equilibrio entre rendimiento, calidad y persistencia del área de producción de forraje.
Las edades óptimas de cosecha que estimó el modelo de simulación fueron de 93 y 112 días para los períodos lluvioso y poco lluvioso, respectivamente, valores superiores a los que recomienda la literatura (Trujillo y Cáceres, 1982 y Cáceres, 1985).
El nivel crítico de la proteína en forrajes tropicales, se sitúa en 7% en base seca. Este nivel se considera como mínimo para garantizar un balance de nitrógeno positivo. De ahí que la valoración cuantitativa del tenor proteico del forraje sea un factor fundamental para conocer si se satisfacen los requerimientos del rumiante, ya que limita el consumo, que es la base de la producción animal.
Se pueden aplicar diferentes estrategias para dar solución a esta problemática. Santana et al. (1998), utilizaron diferentes proporciones de A. lebbeck y forraje de king grass y encontraron que la mejor proporción fue 50:50, al elevarse el valor nutritivo de la ración con valores de PB de 17 % y Dig MS de 69,9 %, con los más altos consumos de MS y EM. Por lo cual, para las edades de cosecha que se proponen como óptimas, sería necesario suministrar en la ración una fuente adicional de proteínas que complemente de forma satisfactoria el suministro de aminoácidos procedentes de la proteína microbiana (Sánchez, 2007).
Las leguminosas contienen niveles altos de proteína y enriquecen la dieta que consumen los animales (no solo porque ellas mismas aportan proteína, sino también porque incrementan el nivel de proteína en la gramínea con la que se asocian) y además fijan importantes cantidades de nitrógeno al suelo (Peters, 2002; Kemp et al. 2002).
Espinosa et al. (2001) encontraron incremento de los niveles de PB en el king grass al utilizar fertilización química en asociaciones con leguminosas forrajeras como frijol alado (Psophocarpus tetragonolobus), siratro de agua (Macroptilium atropurpureum), Centrosema (macrocarpum Benth CIAT 5620), centro (Centrosema pubescens Benth CIAT 5634).
Otra alternativa pudiera ser la siembra del king grass asociado con leguminosas forrajeras herbáceas (Espinosa et al. 2001), ya que se ha encontrado mayores rendimientos en los tratamientos asociados a estas plantas (24 a 30 t MS/ha/año) y mayor contenido de PB.
Entre las alternativas a utilizar se encuentra además la suplementación energéticoproteica. García Trujillo y Cáceres, (1982) demostraron que para una producción de 6 litros de leche, la energía del forraje y la proteína disponible en el intestino fue limitante desde los 75 d, por lo que para cortar el forraje a los 85 d fue necesaria la suplementación con urea y soya
La utilización de fuentes de amoníaco (urea, soya, girasol, entre otros) contribuye a incrementar la digestibilidad de la MS y de la pared celular en los forrajes de baja calidad.
Pirela, (2005) planteó que el suministro de materias primas con altos niveles de proteína tales como la harina de soya, semillas de soya y algodón, destilados de maíz secos, urea, o bien de raciones balanceadas que contengan entre 16 y 18% de proteína cruda, aumentan la eficiencia de utilización de los alimentos absorbidos e incrementan el consumo voluntario, cuando se utilizan forrajes con alto contenido de fibra.
Conclusiones
El programa computacional que se desarrolló permitió estimar el rendimiento de materia seca del forraje y su aporte nutricional para alimentar una determinada cantidad de vacas lactantes. Además, permite simular situaciones que en la práctica serían difíciles y costosas de obtener, por lo que constituye herramienta muy útil en la investigación, producción y docencia en la toma de decisiones. Se recomienda Incorporar nuevas variedades de pastos y forrajes al programa computacional y evaluarlo con información experimental de los clones que se explotan en la actualidad en el país.
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