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Informe técnico final MENDISAT 1

Informe final de proyecto

Desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones para la

gestión sostenible de sistemas ganaderos extensivos de rumiantes y la

evaluación de políticas en zonas de montaña

Centro: NEIKER

Participantes: Roberto Ruiz ([email protected])

Luis Mari Oregi, Nerea Mandaluniz, Begoña Díez

Entidades participantes:

CITA – Gobierno de Aragón: Dr. Alberto Bernués

Universidad de Lleida: Dr. Daniel Villalba

Universidad de Zaragoza: Dra. Ana Olaizola

Año 2006


Desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones para la gestión sostenible de sistemas ganaderos extensivos de rumiantes y la evaluación

de políticas en zonas de montaña

1.- Introducción El objetivo genérico del proyecto consistía en desarrollar un Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones (SATD) (Decision Support System en terminología inglesa) para el manejo sostenible de sistemas ganaderos de rumiantes en zonas de montaña. Los SATD suponen un complemento a la investigación empírica tradicional por cuanto: − permiten el estudio de sistemas en situaciones en las que la experimentación real sería

imposible o muy costosa en recursos humanos y materiales; − permiten el estudio de efectos a largo plazo puesto que el horizonte temporal es fijado

por el investigador o usuario; − permiten incorporar los elementos de incertidumbre inherentes a cualquier sistema

biológico; − son capaces de trabajar con multitud de variables que pueden ser modificadas

simultáneamente; − generan gran cantidad de resultados con escaso consumo de tiempo; − por último, su construcción obliga al investigador a examinar el sistema de manera

objetiva, lo que a menudo supone una revisión crítica de sus conocimientos, así como la identificación de aspectos en los que se requiere una mayor investigación.

Por tanto, la modelización no pretende ni puede sustituir la investigación empírica ya que ambas se complementan y necesitan. En este sentido, el proyecto se planteó para valorizar la información obtenida por proyectos de investigación anteriores desarrollados por las entidades participantes, de modo que integrara la extensa información disponible sobre el animal y el rebaño (alimentación, reproducción y manejo general de vacas nodrizas y animales en cebo), los pastos y recursos forrajeros (producción y calidad) y los sistemas de explotación (estructura, mano de obra, manejo general, economía de la explotación, etc.) para orientarla hacia la evaluación de estrategias y políticas. Así, el SATD debía tener una utilidad doble: − en el ámbito de la explotación ganadera, evaluar desde el punto de vista técnico y

económico diferentes estrategias de manejo de las explotaciones bajo diferentes escenarios (p.ej. extensificación, restricciones medioambientales, multifuncionalidad, adaptación del sistema productivo para conseguir productos de mayor calidad);

− en el ámbito regional, estudiar a priori el impacto que sobre los sistemas ganaderos de zonas de montaña tendrían determinadas políticas agrarias, agroambientales, de desarrollo rural, etc.

Los objetivos específicos, tal y como se plantearon al comienzo del trabajo, han sido los siguientes: 1. Diseñar y desarrollar un modelo dinámico y estocástico que simule el subsistema

biológico de la explotación a diferentes niveles: los recursos forrajeros, el animal


individual (alimentación, reproducción, índices productivos) y el rebaño (dinámica poblacional).

2. Parametrizar los diferentes componentes del modelo para los sistemas ganaderos estudiados.

3. Validar el funcionamiento del modelo biológico en condiciones reales tanto a nivel del animal como del rebaño. 4. Desarrollar un modelo económico de optimización mediante programación multi-

objetivo. 5. Integrar los modelos biológico y económico para evaluar estrategias alternativas de

gestión de los sistemas y analizar el impacto de políticas sectoriales.

Como se decía en la memoria de solicitud, el desarrollo de cualquier Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones (SATD) basado en modelos de simulación u optimización conlleva 3 etapas:

a) diseño y desarrollo de la estructura de los modelos;

b) parametrización de los mismos a través del análisis de datos de experiencias empíricas ya realizadas, de la bibliografía y de bases de datos existentes, o bien mediante técnicas de simulación inversa;

c) validación del modelo en condiciones reales y análisis de estrategias técnicas y/o económicas.

Las actividades arriba enumeradas han estado plenamente interconectadas y su desarrollo se ha solapado en el tiempo, ya que no es posible llevar a cabo las unas sin las otras.

En este proyecto, el peso específico de los componentes metodológicos ha sido muy elevado, y las actividades de diseño, desarrollo y parametrización de los diversos componentes del SATD pueden considerarse como un resultado en si mismas. Por esta razón, todas las actividades del proyecto se exponen en detalle de manera conjunta a continuación. 2.- Modelos biológicos

• Modelo animal: alimentación y reproducción de la vaca

Este sub-modelo deriva del modelo VACUN de Simulación de Vacas Nodrizas desarrollado por Villalba (2000). Su estructura, desarrollo y aplicaciones de uso para la simulación de sistemas de vacas nodrizas en condiciones de montaña se han incluido en una publicación en la revista Agricultural Systems (Villalba et al., 2006). En dicha publicación, se evaluaron diversas estrategias de sub-nutrición de vacas con parto en otoño durante el periodo de estabulación desde el punto de vista técnico, productivo y económico.

Básicamente el modelo consiste en una rutina de reparto de la energía metabolizable ingerida. A partir de las necesidades teóricas para mantenimiento, de las necesidades de producción y de los aportes de la dieta, estima la variación de peso y de condición corporal de la vaca. Utilizando dichas variaciones, obtenidas con un intervalo de simulación de un


día (t= 1 día), y partiendo de los valores iniciales se simulan la evolución diaria del peso vivo y condición corporal.

Para ello se han utilizado como base las ecuaciones de predicción relativas a la nutrición energética propuestas por el ARC y AFRC (A.R.C., 1980; A.F.R.C., 1990) y por el INRA francés (I.N.R.A., 1978; Agabriel y Petit, 1987; Chilliard et al., 1987).

Los parámetros iniciales, es decir aquellos que se han de suministrar al modelo para que pueda ser ejecutado y que son conocidos en cualquier experimento de simulación, son:

-Energía metabolizable de la dieta; -Concentración energética de la dieta; -Ingestión necesaria para mantenimiento; -Ingestión total; -Energía metabolizable ingerida; -Cantidad de concentrado ingerido; -Producción de leche; contenido en grasa de la leche; contenido en proteína de la leche.

Las salidas del modelo en un día (t) determinado se calculan a partir del valor en ese t del compartimiento que calcula Peso Vivo y la Condición Corporal. Concretamente dichas salidas son:

-Peso Vivo estimado el día d, calculado en función del compartimento Peso Vivo Vacío; -Condición corporal estimada el día d, calculado en función de la Grasa Total.

Dichos parámetros sirven de entrada para el modelo de dinámica de rebaño NODRIZA (expansión de éste) a través de su repercusión en los parámetros reproductivos.

Como ejemplo de las prestaciones y salidas del modelo se adjuntan las Figuras 1 y 2 que representan valores simulados frente a los observados, provenientes de experiencias empíricas anteriores. Se observa que la simulación de lotes de animales permite simular de manera adecuada los valores reales observados en campo.

La simulación estocástica, tal y como se ha incluido en el modelo animal, presenta ventajas muy significativas frente a la determinística, ya que permite obtener información sobre la variabilidad dentro de grupos de animales. La variabilidad de respuesta es muy importante a la hora de predecir los rendimientos productivos de un rebaño, sobre todo en situaciones de manejo diferentes.

Evaluación de estrategias

Por ejemplo, el modelo permite evaluar estrategias de manejo técnico, en concreto de alimentación en establo de vacas nodrizas con parto en otoño, en zonas de montaña del norte de España. Una estrategia de alimentación invernal viable consistiría en restringir un 25% de las necesidades totales de energía durante esta época, sin que esto tenga repercusiones negativas en futuros periodos productivos en términos de fertilidad, etc. (ver información completa en Villalba el al., 2006).


Figura 1. Evolución observada y simulada de Peso Vivo (media de 10 simulaciones)

Figura 2. Evolución de la producción de leche en 4 estrategias de manejo


• Modelo animal: alimentación y crecimiento de los terneros

Este sub-modelo basado en Hoch y Agabriel (2004a; 2004b) ha sido adaptado a las condiciones de producción del Pirineo y se ha realizado en el programa STELLA de simulación. Partiendo de la estructura del modelo original se incorporó un by-pass que simula el crecimiento compensatorio cuando se procede a una re-alimentación después de un periodo de restricción alimentaria, por ejemplo cebo intensivo tras un periodo de pastoreo.

En cuanto a la validación y utilización del modelo de alimentación y crecimiento, se ha considerado el peso y rendimiento de la canal del animal como las variables de salida más importantes. Dichas variables son fundamentales para relacionar posibles estrategias de manejo, entre ellas las restricciones alimentarias, con la rentabilidad de la explotación.

Figura 3. Simulación de la evolución del peso vivo lleno con crecimiento compensatorio (línea gruesa) y sin (línea delgada), y su diferencia (línea punteada).

Cuando se ejecutó el modelo con los parámetros aportados en la publicación original (Hoch y Agabriel, 2004a; 2004b) para las razas Charolais, Montbeliarde y Aberdeen Angus, se observó que el modelo subestimaba de manera generalizada los valores de crecimiento observados en animales de raza Parda de Montaña en experiencias de cebo intensivo desarrolladas en el CITA. Por este motivo se ajustaron los parámetros más importantes del sub-modelo (tasa de síntesis de proteínas y valor del contenido proteico de la canal en la madurez) para adaptarlo a las razas y condiciones de cebo intensivo que se dan en España, con dietas de elevada concentración energética, frente a sistemas de engorde donde el pastoreo tiene mayor importancia, y para los que el modelo fue inicialmente diseñado. El ajuste de los parámetros mencionados se realizó mediante un proceso de simulación inversa, es decir, ajustados mediante análisis de sensibilidad del propio modelo para obtener los resultados esperables. Ahora bien, la utilización de éste modelo en situaciones


en que conocemos la calidad de la dieta y cantidad de la ingestión en pastoreo, también produce estimaciones ajustadas a los valores observados de crecimiento (Figura 4).

El ajuste de estos parámetros se ha incluido en una publicación en la revista ITEA (Bernués et al., 2005a; ver apartado de información científica generada). En esta publicación se validó el modelo con los datos de engorde e ingestión de 50 terneros en los que el modelo se ajustó con un R2 mínimo de 0.990 y un error típico de la estimación medio de 4.97 kg.

Figura 4. Simulación de la evolución del peso vivo lleno para un animal (izquierda) y la media (± d.e.) de un lote de animales alimentados en pasto (derecha).

• Modelo de dinámica de rebaño

Con el objeto de poder simular la dinámicas de población que se producen en el seno de un rebaño (etapas productivas, estados fisiológicos, etc.), se realizó un primer prototipo de modelo de rebaño utilizando el software STELLA de simulación (Richmond, 2001). Dicho programa, si bien suponía ciertas limitaciones para afrontar un enfoque individualizado, permitió diseñar un modelo de rebaño en el que incluso se incorporaron componentes de aleatoriedad, y se presentó en dos congresos científicos, uno nacional y otro internacional (Bernués et al., 2005b; Ruiz et al., 2005).

Paralelamente, y con el objeto de superar las limitaciones de STELLA, se procedió a su traducción al lenguaje Visual Basic que incluyese el sub-modelo animal: el resultado es un software integrado (modelo animal-dinámica de rebaño) que se ha denominado NODRIZA.

Tabla 1. Efecto de la relación existente entre CC, GMD y manejo de lactancia de terneros (acceso restringido vs. libre) sobre el alargamiento del APP de las vacas en lactación.


NODRIZA se caracteriza principalmente por su capacidad para simular el comportamiento de vacas individuales y diferenciadas dentro de un rebaño, y por recoger las interacciones entre la alimentación, el manejo del rebaño a lo largo del año y la reproducción. El nexo fundamental entre el modelo de alimentación y reproducción de la vaca (modelo animal) y el modelo de dinámica de rebaño se realiza a través de las relaciones existentes entre la alimentación (condición corporal al parto y ganancia de peso en el posparto) y la reproducción (duración del anestro posparto). En el transcurso del proyecto se ha profundizado en el estudio de dichas relaciones, integrándose además el tipo de manejo del ternero durante la lactancia: acceso libre vs. acceso restringido a la madre (Tabla 1).

Para facilitar su utilización por el usuario, NODRIZA tiene una interfaz compuesta por varias ventanas correspondientes a variables que definen: 1- parámetros de la raza (ej. potencial de producción de leche); 2- el planning de alimentación anual (Energía Metabolizable de la dieta e ingestión, dividido en estabulación invernal y 3 periodos de pastoreo diferentes: primavera, verano y otoño); 3- manejo reproductivo (ej. manejo de los toros); y 4- variabilidad de determinados parámetros (ej: persistencia de la producción lechera, etc.).

Todas estas variables son fácilmente modificables por el usuario; como ejemplo la Figura 5 corresponde a las variables de entrada del manejo del rebaño. NODRIZA se ejecuta en intervalos de tiempo de un día y su horizonte temporal es definido por el usuario entre 1 y varios años. Además, algunos parámetros se han definido de manera estocástica, lo que permite incorporar aleatoriedad al modelo, por ejemplo la probabilidad de abortar de una vaca o la fertilidad de la cubrición del toro. Este carácter aleatorio se puede incluir en otros parámetros como mortalidad, tasa de desvieje, peso al nacimiento y otros parámetros reproductivos.

En cuanto a la información de salida, esta puede tener forma gráfica o de tablas, y el usuario puede elegir entre las siguientes variables: 1- Terneros destetados: Numero y PV; 2- Vacas: PV y CC de lactantes y secas (al parto, al inicio y final de cubrición, a la salida al pasto, a la subida y la bajada de puerto, a la entrada y salida en estabulación); 3- % de vacas gestantes; 4- % de abortos; 5- % de abortos causados por subnutrición; 6- % de mortalidad de terneros; 7- % de mortalidad de vacas debidas al azar; 8- % de mortalidad de vacas debidas a subnutrición; 9- % de vacas secadas por subnutrición; 10- duración de la paridera; 11- intervalo entre partos; y 12- duración media del anestro posparto. En caso de estudios que requieren análisis posteriores con mayor profundidad, NODRIZA genera un fichero de datos diarios resultantes de la simulación, para todas las vacas y de todas las variables mencionadas anteriormente. Asimismo, datos sobre la energía metabólica ingerida, el ancestro posparto, el potencial de producción lechera, el consumo potencial de leche del ternero correspondiente, peso vivo vacío de las vacas, la energía neta de la leche producida y variables fisiológicas de cada vaca.

De cara a su posterior ligazón con estudios de tipo económico, se ha incluido una salida de datos que ofrece, para cada época del año y cada año, la cantidad de alimentos consumidos por el rebaño, tanto pastos como alimentos ofrecidos en pesebre.

Los parámetros de manejo, los porcentajes de mortalidad, desvieje, reposición, abortos, etc., así como el estado del rebaño en el momento de comenzar la simulación están


definidos por el usuario (Figura 5); en sucesivas pantallas se define el manejo de la alimentación en establo y la duración de los periodos de pastoreo. Aunque todos los parámetros pueden ser modificados por el usuario, para muchos de ellos se pueden utilizar valores ofrecidos por defecto. Además, el modelo incorpora cierta aleatoriedad en el cálculo de las siguientes variables: Energía Neta de mantenimiento de la vaca, peso al nacimiento del ternero, producción en el pico y persistencia de la lactación, ganancia media diaria del ternero de 0 a 150 días y duración del anoestro posparto. La incorporación de aleatoriedad en estas variables se realiza por medio de una matriz de varianzas y covarianzas, de forma que la variabilidad incorporada a cada variable es coherente con la variabilidad de las demás variables con las que se correlaciona; por ej. una vaca que tiene una ingestión muy limitada no puede tener alta producción de leche. De esta forma, la variabilidad dentro del rebaño se plasma en la diferente evolución del mismo en cada año, tal y como se muestra en la Figura 6.

Figura 5. Interfaz de manejo del rebaño del sub-modelo.

En esta figura se muestra la evolución del número de vacas del rebaño durante diez años de simulación (línea rosa). El tamaño inicial del rebaño era de 100 vacas, el cual se mantiene


más o menos constante; van muriendo vacas en el porcentaje definido pero de forma aleatoria, de manera que, debido a una reposición similar a la suma de la mortalidad y el desvieje, el rebaño se mantiene constante, aunque con fluctuaciones en el tiempo. Por ej. en el año 4 mueren menos vacas que en el año 9. De similar manera, se muestran en morado las vacas que abortan. El número de vacas gestantes (línea azul) también va variando de año en año en función del número de vacas que están cíclicas cuando hay presencia de los toros (en función del manejo reproductivo: va variando la fecha de inicio de la paridera y su duración).

Figura 6. Evolución del estado de las vacas de un rebaño simulado durante 10 años

En estos momentos, a través de un proyecto INIA-TRT1, ha comenzado la adaptación de NODRIZA al usuario final en un entorno de ventanas más amigable, adaptando su funcionalidad a las necesidades de los técnicos y ganaderos, así como la elaboración de un manual de instrucciones.


Como ejemplo del potencial de uso NODRIZA en evaluación de estrategias de tipo técnico a lo largo del tiempo, se han realizado ejercicios de simulación a largo de plazo en 3 tipos de manejo reproductivo y general del rebaño: parto de primavera (sistema tradicional); partos de otoño (sistema alternativo) y un sistema de máxima extensificación en el uso de los factores tierra y trabajo consistente en la obtención de 2 partos en 3 años (Figura 7).

1 Aplicación y demostración del modelo de simulación NODRIZA en explotaciones de vacuno de carne de Aragón, País Vasco y Cataluña (NODRIZA-DEMO) INIA-TRT2006-00044-C02


Figura 7. Diagrama de sistemas de manejo simulados en NODRIZA

Los resultados presentados en la Figura 8 son sólo un resumen de la información generada por la simulación con Nodriza que está pendiente de ser procesada y combinada con la información económica y con el modelo de optimización multicriterio.

El número de vacas en el rebaño da una idea general de cómo está funcionando el modulo de dinámica de rebaño, existen variaciones mensuales del número de vacas, entradas por reposición, salidas por bajas o desviejes, pero el número de vacas del rebaño se mantiene constante (si se pretendiese aumentar el tamaño de rebaño, bastaría con aumentar los índices de reposición por encima de la mortalidad y el desvieje).

Las gráficas de peso vivo y condición corporal muestran unos primeros años en los que las vacas ajustan su peso y condición corporal a las condiciones establecidas de alimentación. Se puede observar que a partir del 3er año se van repitiendo los patrones y nos encontramos en unas condiciones limitantes en cuanto a alimentación en algunos periodos, que conllevan unas condiciones corporales medias más bien bajas, lo que condicionará la reproducción del rebaño.

El efecto de la limitación alimentaria en algún periodo sobre la reproducción se presenta en la tabla que representa el número de vacas gestantes (altamente relacionado con terneros nacidos y destetados) por año. Existen variaciones interanuales dentro de un mismo escenario, siendo la paridera de otoño la más variable, con tasas de fertilidad mínimas de un 57% y máximas de un 92%. La paridera de primavera presenta una variabilidad menor y unas tasas de fertilidades superiores (62-79%) y por último la alternativa “2 en 3” se muestra como la que tiene fertilidades más elevadas (96-100%).

El modelo de simulación Nodriza nos permite por tanto evaluar la variabilidad de la respuesta a nivel de rebaño entre diferentes años y por tanto nos ofrece información muy valiosa para la toma de decisiones a medio-largo plazo. Entre los escenarios propuestos, con una limitación nutritiva, la alternativa de primavera y de otoño ofrecen partos todos los años, pero con menor fertilidad (fertilidad media del 73% para primavera y del 75 % para otoño), y además más variable (coeficientes de variación del 9 y 13% para primavera y otoño, respectivamente). En cambio la alternativa de máxima extensificación puede adquirir mayor valor al ofrecer fertilidades superiores (fertilidad media del 98% con


coeficiente de variación del 1%) y por tanto mayor número de terneros. Si añadimos a eso que esta ultima alternativa desteta ternero con una diferencia máxima de 60 días de edad, mucho menor que la de los partos de otoño y primavera, la variabilidad del output a vender será también menor.

Evidentemente los resultados estrictamente técnicos obtenidos por este modelo biológico deben ser evaluados en un marco más amplio, incluyendo como mínimo los componentes económicos (ver apartado 5). Sin embargo, queremos insistir una vez más en la importancia de que los resultados de la simulación de NODRIZA, de carácter estocástico, lo que nos permite acercarnos más a la respuesta real que obtendríamos que otros modelos más deterministas.

Figura 8. Resultados de simulación de varios indicadores en los 3 escenarios de manejo propuestos durante 10 años


• Modelo de producción de pasto e integración en pastoreo

Producción de pasto

La inclusión del pastoreo en la alimentación de rumiantes supone una gran complejidad tanto en lo relativo a la estimación de la capacidad de ingestión voluntaria de los animales como de la oferta disponible en un momento dado. Especialmente en lo relativo a esta última, durante la realización del proyecto se ha observado una escasa disponibilidad de información y datos en nuestras condiciones, por lo que hubo que diseñar una experiencia destinada a estimar ciertos parámetros relacionados con la oferta de hierba que posteriormente pudieran servir para ser incluidos en el modelo. Así, se desarrolló una experiencia empírica en la Finca Experimental la Garcipollera en Huesca que tenía como objetivos: 1- estimar la curva de producción potencial en ausencia de pastoreo en praderas de fondo de valle en el Pirineo Central Aragonés para determinar la oferta de hierba (kg MS/Ha) en el momento de entrada de los animales al pasto y 2- estimar la tasa diaria de producción potencial (tdpp) a lo largo de la primavera bajo distintas presiones de pastoreo (kg MS/Ha).

Para ello se recogieron muestras en un diseño experimental que simulaba el pastoreo con cargas ganaderas moderadas e intensas (frecuencias de corte BAJA y ALTA, respectivamente) durante la primavera de 2005 (del 26 de abril al 22 de junio, en intervalo semanal) en 6 parcelas de exclusión sub-divididas en 4 sub-parcelas, según el siguiente esquema:

En la Figura 9 se observa la estimación de la producción forrajera potencial mediante un modelo polinómico cuadrático que ajustó adecuadamente los valores observados (R2=0,92). La productividad estimada del conjunto de parcelas al final de la estación fue de 6222±567,9 kg MS/ha.


Figura 9. Curva de crecimiento estimada de las praderas (kg MS/ha) durante la primavera en ausencia de pastoreo (media cuadrática ± error estándar)

Al someter a la pradera a distintas frecuencias de corte, se observó que ni la oferta ni la tasa diaria de producción potencial se vieron afectados por el avance de la estación (P>0,05), garantizando con cada una de las estrategias una disponibilidad de hierba media de 390±138,4 y 1549±129,6 kg MS/ha, para la frecuencia de corte ALTA y BAJA, respectivamente. El crecimiento medio diario fue superior con una frecuencia de corte BAJA que ALTA (P<0,001; Figura 10).

Figura 10. Tasas diarias de producción potencial (tdpp, kg MS/ha*d) de las praderas en primavera al someterlas a dos frecuencias de corte: ALTA (�) y BAJA (�) (media cuadrática ± error estándar)

Con los datos obtenidos de oferta forrajera (que varía en función de la tasa diaria de producción potencial), de ingestión voluntaria (ver siguiente apartado) y con la carga ganadera que se establezca, se puede calcular la ingestión real de los animales en pastoreo a lo largo del tiempo, por lo que puede incorporarse dicha información en NODRIZA para simular también la alimentación en los periodos de pastoreo.


Esta parte del proyecto dio lugar a un trabajo llevado al congreso de la British Grassland Society del año 2006 (Alvarez et al., 2006; ver apartado de información científica generada).

Análisis de laboratorio y estimación de la ingestión voluntaria

El diseño de un SATD para producción animal requiere la incorporación de un módulo de alimentación que permita estimar la ingestión voluntaria de los animales. Para ello tradicionalmente se ha seguido un enfoque estático para estimar la ingestión a partir de determinadas características del alimento (sistema INRA, NRC, AFRC, etc.). Sin embargo, Herrero (1997) incorporó un enfoque dinámico al incluir el efecto de las tasas de pasaje del alimento en función de las características tanto del alimento como del animal.

En este sentido, el objetivo del proyecto fue el de poner a punto las metodologías necesarias para estimar la ingestión voluntaria, la energía metabolizable ingerida y la producción potencial (bien en forma de leche como de movilización de reservas corporales) en vacas de carne en los sistemas de producción del País Vasco y Aragón. Para ello se recopiló la información generada en proyectos anteriores de los equipos participantes relativa a analítica de alimentos (Casasús et al., 2004), y se recogieron nuevas muestras de los alimentos habitualmente empleados a lo largo del ciclo productivo.

En total se caracterizaron:

− Alimentación en pesebre: 14 muestras de paja de cebada, heno de hierba, alfalfa y unifeed. Para esos alimentos se disponía de la ingestión real observada en las experiencia realizadas por Casasús et al. (2004)

− Pastoreo en zonas de fondo de valle (Bescós, Aragón): 18 muestras de hierba recogidas con motivo de la experiencia de producción de pasto llevada a cabo en las instalaciones de la Finca Experimental de la Garcipollera, detallada en el punto 4.1.

− Pastoreo en zonas de montaña (parque de Gorbeia, País Vasco): 51 muestras de hierba correspondientes a tres zonas de pastoreo, 2 vertientes, 2 tipos de suelo, 4 meses (de junio a octubre) y 3 tipos de cubiertas herbácea (Pasto abierto, <50% de cubierta arbustiva y >50 % de cubierta arbustiva)

Las analíticas realizadas sobre dichos alimentos fueron de dos tipos:

− Análisis de composición química y nutricional habituales (MS, Cenizas, PB, FB, FND, etc.)

− técnica de producción de gas in vitro (Tilley y Terry, 1963; Aufrere, 1982): se basa en las relaciones empíricas encontradas precisamente entre la cantidad de gas producido y la digestibilidad de los alimentos (Khazaal et al., 1995; Chenost et al., 2001). Para ello se pesa por triplicado 0,5 gramos de cada una de las muestras de alimento objeto de estudio, se introduce en sendas botellas y a continuación se añade liquido ruminal y una solución tampón (McDougall, 1948). Las botellas se mantienen en un baño a 39ºC para que tenga lugar la digestión, y se mide la producción de gas a las 2, 4, 6, 8, 10, 12, 15, 19, 24, 30, 36, 48 y 72 h (Figura 9). En particular, la técnica puesta a punto en Neiker (García-Rodríguez et al., 2005) se basa en la metodología propuesta por Menke y Steingass (1988), con las innovaciones introducidas posteriormente con relación a la


utilización de transductores de presión semi-automáticos (Theodorou et al., 1994; Mauricio et al., 1999).

A modo de ejemplo, en la Figura 11 se pueden observar los datos correspondientes al volumen de gas obtenido en la incubación de muestras de paja de cebada y heno de pradera.

Figura 11. Producción de gas obtenida a lo largo de 96 horas de incubación en cada una de las 6 botellas (3 botellas x 2 series) que contenían sendas muestras de paja de cebada y heno de pradera

Los volúmenes de gas acumulado obtenidos se corrigieron por el contenido en materia seca del alimento y posteriormente se ajustaron al modelo matemático de Krishnamoorthy et al (1991), precisamente para calcular los parámetros que requiere DYNAFEED para su funcionamiento (Tabla 2). Dicho modelo fue

y = B (1-exp –C(t-L) )

Donde y = producción acumulada de gas (ml) en un momento dado (t) B = asíntota de producción de gas obtenida a partir de la fermentación de la FND C = es la tasa fraccional de producción de gas L = representa la fase “lag” antes de que comience la fermentación de la FND (h)

Con el objeto de determinar la digestibilidad de la FND, la fracción insoluble pero potencialmente degradable del forraje, en el marco de este proyecto fue preciso poner a punto la microtécnica de Pell y Schofield (1993), que consiste en filtrar el residuo obtenido al final de la incubación con ayuda de vacío.

Estos parámetros se emplearon como inputs en DYNAFEED (Herrero et al., 2002) para estimar la ingestión voluntaria (Dry Matter Intake, kg/d) y energía metabolizable ingerida (ME Suply, MJ/d) que haría un determinado animal tipo a partir de estos tipos de forrajes, como se muestra en la Figura 12.


Tabla 2. Composición química (FND y PB), digestibilidad de la FND (FNDD) y parámetros de producción de gas (B, C, y L) de las muestras de hierba recogidas en la Finca Experimental de la Garcipollera

Los principales resultados obtenidos (ej: vacas adultas de 550 kg de PV, Figura 13) para cada una de las etapas fueron:

− Alimentación en pesebre: Ruminant ofreció unas estimas de IV que oscilaron entre los 9.8 kg de paja en vacas adultas de 600 kg de PV (con suplementación de 1 kg de soja) y 15.2 kg de alfalfa para vacas de 570 kg en lactación, y una ingestión de energía de entre 9.3 y 11.1 EM /kg MS ingerida. Al comparar esas estimas de IV obtenidas por Ruminant con con otras disponibles en la bibliografía (Mertens, 1994, Agabriel y Petit, 1987; Petit et al, 1987; NRC 1987 y 1996; Faverdin et al., 1987, etc.) se encontró que Ruminant presentaba un comportamiento más regular en las estimas, con diferencias mínimas de +4,9% (para henos de hierba) y máxima de un 25% (taco de alfalfa deshidratada)

− Pastoreo en fondo de valle: se estimó la ingestión de vacas adultas, tanto en mantenimiento como en lactación (hasta 12 litros de producción lechera), de entre 450 y 750 kg de PV y con capacidad para movilizar hasta 1 kg de reservas corporales al dia. Se tomaron como referencia las muestras de hierba numero 10, 14 y 18 recogidas en la finca de la Garcipollera. Las ingestiones estimadas oscilaron entre los 9.8 y los 18.8 kg MS (entre 21,3 y 29.6 g MS/ Kg PV), y entre 10 y 11 EM/kg MS

− Pastoreo en zonas de montaña: para el mismo rango de pesos y tipos de animales en esta ocasión se encontraron unas IV mínimas de 5.9 kg de PV (para pasto con cubierta arbustiva<50% en el mes de Agosto) y máxima de 12.3 (en pasto abierto de Junio), con una concentración energética de la dieta de entre 7.7 y 9.5 MJ/kg MS.


Figura 13.- Estimación de la ingestión voluntaria tanto (KG MS/día y MJ/kg MS) en vacas adultas de 550 kg de PV.

Por tanto, las principales conclusiones del trabajo realizado en este apartado son:

− se dispone de las herramientas y metodologías necesarias tanto para la caracterización de los alimentos como para la estimación de la ingestión voluntaria.

− el modelo de Herrero (1997) permitió estimar de manera aproximada la ingestión voluntaria, siendo en general el modelo que ofreció un mejor ajuste cuando se comparó con otros disponibles en la bibliografía (Mertens, 1994; Agabriel y Petit, 1987; Petit et al, 1987; NRC 1987 y 1996; Faverdin et al., 1987, etc.)

− se evaluó el impacto de un amplio rango de posibilidades de estrategias de alimentación a lo largo del ciclo productivo.

A su vez, las principales limitaciones observadas en este apartado fueron:


− existen en la bibliografía diferentes propuestas de ecuaciones para el ajuste de los datos de producción de gas (krisnamoorthy, triple exponencial, difásica, etc.) lo que condiciona el valor de los parámetros obtenidos.

− el modelo empleado no incorpora el efecto del tamaño de partícula, que en ocasiones (tacos de alfalfa) pueden contribuir a subestimar la ingestión real.

3.- Modelo técnico-económico

• Sistemas de explotación y su dinámica

Aragón

La tesis doctoral de D. Anastacio García, titulada “Los sistemas de vacuno de carne en el Pirineo Central Español: dinámica de las explotaciones y simulación de estrategias de adaptación al entorno socio-económico”, se desarrolla en el marco de este proyecto. Los objetivos de dicha tesis son los siguientes:

1. Caracterizar las explotaciones de vacuno de carne de montaña en el Pirineo Oscense,

2. Estudiar la evolución y dinámica de las explotaciones en el periodo de tiempo comprendido entre principio de la década de los 90 y la actualidad.

3. Analizar el grado de innovación tecnológica de los ganaderos, los procesos de toma de decisiones en la explotación así como los objetivos reales de los ganaderos y sus opiniones con respecto a su actividad.

4. Desarrollar un modelo de programación matemática como herramienta de apoyo a la toma de decisiones y evaluación de estrategias alternativas de manejo bajo diferentes escenarios técnicos, económicos y políticos.

Se ha completado todo el trabajo de recogida de información a través de la realización de una encuesta directa a una muestra representativa de explotaciones de vacuno de las que se disponía información previa (Olaizola, 1991; Bernués, 1994), permitiendo comparar la evolución de dichas explotaciones en un periodo de 15 años. En dicho cuestionario se recogía información sobre: características generales de la explotación; superficies y aprovechamientos; estructura familiar y mano de obra; estructura del rebaño; manejo reproductivo, del ternero y sanitario; pastoreo y alimentación; instalaciones y equipo; comercialización e ingresos; compras y gastos; dinámica de la explotación, innovación y objetivos de los ganaderos. De las 102 explotaciones analizadas en los trabajos mencionados, 30 han desaparecido en este lapso de tiempo, por lo que la muestra final a efectos comparativos es de 72 explotaciones.

Los 3 primeros objetivos han sido completados. Se han tipificado los sistemas de explotación en grupos homogéneos y representativos, los cuales serán la base del modelo de optimización; se ha realizado un análisis evolutivo de los sistemas que ha permitido identificar factores de cambio y diversos patrones y trayectorias evolutivas; y por último, se han identificado los objetivos, opiniones y grado de innovación tecnológica de los ganaderos. Toda esta información resulta indispensable para completar el objetivo 4, que se describe en el siguiente apartado.


A modo de ejemplo, en la Figura 14 se representan los objetivos de los ganaderos y su importancia según la zona de estudio. Estos resultados tienen especial relevancia puesto que van a ser tenidos en cuenta para establecer diferentes hipótesis en el modelo de optimización (programación lineal). Asimismo, las Tabla 3 y 4 ofrecen algunos indicadores de evolución de los sistemas que junto a la información obtenida en la caracterización de lo sistemas de vacuno de carne (objetivo 1 de la tesis), han sido utilizados para elaborar las restricciones y obtener los coeficientes del modelo.

Figura 14. Importancia de los diferentes objetivos de los ganaderos

Tabla 3. Evolución de las características estructurales y orientación productiva de las explotaciones

En cuanto a la evolución de los sistemas de explotación y de manera muy resumida, podemos mencionar que se ha producido un gran reajuste estructural en los últimos años en las explotaciones de vacuno, debido fundamentalmente al efecto de las políticas agrarias y a la disminución paulatina del número de explotaciones. Ha habido un cambio drástico de orientación productiva, con el abandono total de la producción de leche y el cierre del ciclo productivo con el cebo de los terneros en buena parte de las explotaciones. Esto ha llevado una mayor extensificación en el uso de recursos naturales (aumento de los periodos de pastoreo y del número de animales que pastan) y también económica, con una disminución del uso de insumos (sobre todo de alimentación) por animal. La productividad del trabajo


ha aumentado en los últimos años, debido fundamentalmente a las ayudas implementadas por la PAC y también a la disminución de la mano de obra de la explotación.

Sin embargo, a pesar de los cambios generales observados, existen diversas dinámicas de evolución (tipos de cambios acontecidos); se han identificado 6 trayectorias de evolución claramente diferenciadas en función de la dirección y magnitud del cambio en 4 factores: el tamaño y la productividad; grado de extensificación económica y del pastoreo; la carga ganadera; y la orientación productiva hacia el cebo. Se han identificado algunos indicadores que ayudan a comprender estas trayectorias diferenciadas: la familia y su grado de dinamismo (tamaño de familia, presencia de hijos y grado de innovación tecnológica del titular); y la localización física de la explotación y su entorno socio-económico (la distancia a la cabecera de comarca y la evolución de la población activa dedicada a la agricultura y los servicios), se han mostrado como los factores más relevantes a la hora de explicar las diferentes trayectorias de evolución que han seguido unas explotaciones frente a otras.

Algunos de los resultados de este apartado se han publicado en García-Martínez et al. (2005; 2006a; 2006b) (ver apartado de información científica generada).

Tabla 4. Evolución de la estructura de costes variables, resultados económicos y productividad

País Vasco

Por lo que se refiere a los sistemas de producción existentes en el País Vasco, se realizó una encuesta a 37 explotaciones de vacuno de carne de la CAPV adscritas a los programas de mejora genética (10 explotaciones de raza Pirenaica, 9 de Limousín y 18 de Blonda). La información recopilada se refería a una serie de 55 indicadores de los componentes técnico y socio-económico.

Así, se identificaron 5 sistemas principales, predominando en cada una de las razas los siguientes:

o Pirenaica:

o Sistema 1: Explotaciones pequeñas (15 vacas), ganaderos a tiempo parcial; 72% de IA; Estabulación permanente de 3 meses; No usan monte. Destete tardío (7 meses).


o Sistema 4: Explotaciones grandes (40 vacas), a tiempo completo; 39% de IA. Estabulación de 5 meses y luego pastoreo en monte. Destete precoz (3 meses).

o Limousín:

o Sistema 1: Explotaciones grandes (50% a tiempo completo mayores: 42 vacas vs. 29 en las de tiempo parcial); 60% IA. Estabulación de 3-4 meses y el resto del tiempo pastoreo valle

o Sistema 3: Explotaciones grandes (37 vacas), a tiempo parcial; 23% de IA. Estabulación de 4 meses + pastoreo valle

o Sistema 5: Explotación muy grande (108 vacas). 50% IA + 50% MN (separa los toros durante 3 meses para concentrar partos). Estabula durante 5 meses y uso de monte durante 3 meses.

o Blonde d’Aquitaine:

o Sistema 1: Explotaciones pequeñas (5 vacas); ganaderos a tiempo parcial; 100% IA y estabulación de 3 meses.

o Sistema 2: Explotaciones medianas (18-20 vacas), más tiempo completo basadas en el uso de pastoreo de valle (sin supl.); reproducción: 100% IA o con 35-50% de IA + Toros que separan 3 meses.

o Sistema 3: Explotaciones medianas (18-20 vacas), más tiempo completo, con estabulación de 4 meses, y más suplementación en pastoreo, poco uso de IA y manejo de toros separados.

• Modelo de optimización técnico-económica

Se ha desarrollado un modelo descriptivo de programación lineal que permite evaluar las consecuencias socio-económicas de la adaptación de las explotaciones a diferentes escenarios técnicos, políticos y económicos. El objetivo genérico de los modelos descriptivos sería expresar las relaciones de dependencia entre las variables que afectan al sistema de producción, de tal forma que permiten prever posibles reacciones de las explotaciones. Las técnicas de optimización y concretamente la programación lineal han sido unas herramientas ampliamente utilizadas para establecer modelos de explotaciones agrarias y en la actualidad, sobre todo, para estudiar el impacto de determinadas medidas de políticas agrarias en los sistemas ganaderos (Veysset et al., 2005, Breen et al., 2005).

La estructura general del modelo presenta la forma estándar de un modelo de programación lineal.

La función objetivo del modelo expresa el Margen Bruto de la explotación que se define por la diferencia entre la producción vendida más las subvenciones percibidas y el reempleo y los costes variables. La solución óptima se obtiene maximizando la función económica cuya fórmula general es:


donde,

Xji =Producción obtenida (j) por la actividad ganadera (i)

Pj = Precio de la producción (j)

Xi= Número de unidades de las actividades ganaderas (i)

Si = Subvenciones percibidas por las actividades ganaderas (i)

Hk= Hectáreas dedicadas al cultivo (k)

Sk= Subvenciones percibidas por las hectáreas de cultivo (k)

Gi = Gastos variables (excepto gastos de alimentación) originados por la actividad ganadera (i)

Gk = Coste de arriendo de una hectárea de cultivo (k)

Flkt = Toneladas de forrajes del tipo (l) producidos por el cultivo (k) y utilizados en la alimentación del ganado en los diferentes periodos (t).

Cl = Coste de producción de una tonelada de Forraje del tipo (l)

Cpt= Toneladas de concentrados o piensos comprados (p) destinados a la alimentación del ganado en los diferentes periodos (t).

Pp = Precio de una toneladas de pienso concentrado o forrajes adquiridos.

Restricciones del modelo

Las restricciones del modelo se refieren fundamentalmente a la disponibilidad de los diferentes factores de producción y expresan las relaciones que se detallan:

- Ocupación de tierra: son restricciones que expresan las disponibilidades de superficie, de tal forma que están limitadas como máximo por las disponibilidades que hemos establecido en los modelos. Las superficies destinadas a pastos están limitadas como mínimo por las disponibles en los modelos.

- Frecuencia y sucesión de cultivos: se refieren a que algunos cultivos no se consideran buenos precedentes culturales; es decir las praderas polifitas no pueden ocupar toda la superficie disponible porque no es buen precedente de sí misma, pero sí lo es de los prados.

- Mano de obra: se han considerado cuatro periodos de realización de los trabajos, invierno, primavera, verano y otoño: se refieren a que las necesidades de la mano de obra en cada periodo deben ser inferiores a las disponibilidades de mano de obra en dicho periodo.

- Ganado: las restricciones hacen referencia a:

- Dimensión del rebaño: la dimensión ganadera de la explotación se ha limitado como máximo al tamaño medio del rebaño de los sistemas establecidos.

- Equilibrio del rebaño: estas restricciones expresan las relaciones existentes entre las actividades ganaderas (terneros tanto machos como hembras, reposición de la


explotación y compra de reposición), es decir, los índices reproductivos, tasa de reposición y tasa de mortalidad establecidos en cada modelo.

- Necesidades alimenticias del rebaño: estas restricciones expresan las relaciones entre las necesidades nutricionales de las actividades ganaderas expresadas en MJ de EN y Materia Seca y los alimentos disponibles, tanto de la propia explotación como comprados y en los diferentes periodos considerados.

- Relación entre los cultivos y las necesidades de los animales: son restricciones que ajustan la utilización de los alimentos, en los diferentes periodos, a las disponibilidades según las superficies cultivadas,de tal forma que no se puede obtener heno o silo si éste no entra en la solución. Además la utilización de los alimentos producidos está limitada por la producción de los cultivos.

- Maquinaria: al igual que las restricciones referidas a mano de obra se han considerado cuatro periodos de ejecución de las labores. Las restricciones se refieren a que las necesidades de maquinaria en los diferentes periodos han de ser inferiores a las disponibilidades.


Para la evaluación de los sistemas de ganado vacuno de carne de montaña actuales se ha realizado una tipología previa mediante métodos estadísticos multivariantes (Análisis de Componentes Principales y Análisis Cluster), que nos ha permitido establecer cuatro tipos de explotaciones de vacuno. Las variables utilizadas se refieren, fundamentalmente, a la estructura de la explotación, a la distribución de los aprovechamientos, utilización de superficies de pastoreo, grado de intensificación e importancia del cebo de terneros (Tabla 5). Los tipos de explotaciones obtenidos podrían ser definidos: Tipo 1, explotaciones de escasa dimensión ganadera que no ceban terneros; Tipo 2 explotaciones de menor dimensión física, mayor carga ganadera y que ceban una parte de los terneros; Tipo 3. Explotaciones de elevada dimensión, especializadas en el cebo de terneros, ya que adquieren terneros para cebar; Tipo 4, explotaciones de mayor dimensión, manejo más extensivos y que ceban parte de los terneros.

Tabla 5. Características medias de los tipos de explotaciones de vacuno.


Las matrices del modelo de PL formuladas para cada tipo de explotaciones varían en su tamaño pero como media podemos decir que son de 59 filas por 89 columnas. La resolución de los modelos establecidos se ha realizado con el paquete de optimización Xpress-MP (Figura 15).

Figura 15. Simulador XpressMP-IVE donde figura el código del modelo correspondiente al Tipo 1 de explotaciones (ventana central), variables a optimizar y restricciones (ventana izquierda) y la salida tras la optimización (ventana derecha)


A partir de los modelos óptimos obtenidos para cada tipo de explotación de vacuno, se han modificado las hipótesis alternativas, referidas a la utilización de diferentes factores de producción y a los parámetros técnicos, así como los cambios previstos en la última reforma de la PAC.

En general, la solución óptima obtenida para cada explotación sirve para plantear hipótesis alternativas referidas fundamentalmente a disponibilidad de factores o aspectos técnicos. Así en aquellos sistemas en que en la solución aparece como limitante un recurso respecto a otros (tierra, ganado, mano de obra) se plantea la posibilidad de aumentar la disponibilidad de ese recurso, como puede ser en el caso de la mano de obra mediante la contratación. Así mismo, dada las diferencias en la importancia que tiene el cebo de terneros entre los modelos establecidos nos permite establecer hipótesis alternativas respecto al tipo de producción y su importancia. Éste último aspecto es relevante a la hora de establecer los cambios implementados en la última reforma de la PAC, ya que supone el desacoplamiento de parte de la prima al sacrificio de los terneros de más de 8 meses y la prima especial bovino macho. La evaluación definitiva de estrategias de manejo y políticas agrarias se desarrolla en el marco de la tesis doctoral de D. Anastacio García, la cual está próxima a finalizar (ver apartado anterior).

4.- Aplicación al sector y posible difusión de resultados

La información científica generada en el proyecto ha dado lugar a diversas publicaciones y presentaciones realizadas en congresos (ver publicaciones anejas). Los resultados obtenidos se han difundido también en diversas jornadas técnicas, en el marco de reuniones con ganaderos, así como docencia en cursos de doctorado de la Universidad de Zaragoza.

En cuanto a las aplicaciones inmediatas de los resultados, es necesario mencionar el proyecto recientemente aprobado por INIA, titulado: Aplicación y demostración del modelo de simulación NODRIZA en explotaciones de vacuno de carne de Aragón, País Vasco y Cataluña (NODRIZA-DEMO), ref. INIA-TRT2006-00044-C02, cuyos investigadores principales son los mismos que en el presente proyecto, y que tiene una vigencia de dos años. Dicho proyecto de transferencia tecnológica gira alrededor de 3 tipos de actividades:

1. Adaptación al usuario del modelo NODRIZA

2. Actividades de capacitación: Formación en el uso y aplicaciones de NODRIZA. Estas actividades estarán dirigidas a técnicos de la administración (CTA de Aragón), asociaciones de ganaderos (ARAPARDA y ASAPI en Aragón, y EHAHE, EBAFE, EPIFE, ELIFE del País Vasco), centros de gestión del País Vasco (LORRA, SERGAL, LURGINTZA y ABELUR) y de otras entidades participantes en el proyecto de transferencia.

3. Actividades de demostración: Existe una fase de validación en campo (elección de casos de estudio reales) y demostración al sector que permitirá determinar la utilidad real de NODRIZA, no solo como herramienta de investigación, sino como un software útil para técnicos y asociaciones de ganaderos.

En el proyecto participan:


- En Aragón: el Centro de Transferencia Agroalimentaria (CTA) del Gobierno de Aragón, ARAPARDA (Asociación Aragonesa de criadores de raza Parda de Montaña), ASAPI (Asociación Aragonesa de criadores de raza Pirenaica),

- En el País Vasco: Centros de Gestión: SERGAL S. Coop. (Alava), LORRA S. Coop. (Bizkaia), ABELUR S.L. y LURGINTZA S. Coop. (Gipuzkoa). Asociación de Criadores de Ganado Vacuno de Carne de Euskadi (EHAHE), en la cual se agrupan las asociaciones de ganaderos de raza Pirenaica, Blonde d’Aquitaine y Limousín.

5.- Información científica generada

� Publicaciones Científicas Internacionales

Bernués A., Ruiz R., Villalba D. 2005. HERDYN: a dynamic model to simulate herd dynamics in beef cattle extensive systems. Book of Abstracts No. 11 (2005), 56th Annual Meeting of the European Association for Animal Production, Uppsala (Sweden), 3-8 June 2005. Ed. Wageningen Academic Publishers, 397.

Álvarez J., Ripoll G., Bernués A., Ruiz R., Sanz A., Villalba D., 2006. Growth curve of Pyrenean meadows and comparison of different stocking rates in spring. In: Proceedings of the 8th British Grassland Society Research Conference. J.M. Moorby (Ed.), 55-56

Ruiz R., Bernués A., García-Martínez A., Oregi L., Olaizola A., 2007. Resource management strategies in mountain agro-ecosystems in north Spain. In Opportunities and challenges for smallholder ruminant systems in Latin America: resource management, food safety, quality and market access. Bernués A., Castelán-Ortega O., Ruiz R., Mould F. (Eds). Universidad Autónoma del Estado de México (in press).

� Publicaciones Científicas Nacionales

Mandaluniz N., Igarzabal A., Ruiz R., Oregui L.M., 2004. Consideraciones del concepto de carga ganadera en los sistemas extensivos y silvopastorales. En Pastos y Ganadería Extensiva. Editado por: B. García Criado, A. García Ciudad, V.R. Vázquez de Aldana, I., Zabalgogeazcoa. Salamanca. pp 371-375

Bernués A., Ripoll G., Ruiz R., Casasús I., Villalba D., 2005. Aplicación de un modelo de simulación de crecimiento al cebo de terneros de raza Parda de Montaña: resultados preliminares. ITEA, vol. extra nº 26 tomo I, 219-221.

Ruiz R., Villalba D., Bernués A., 2005. Desarrollo de un modelo de simulación de la dinámica de rebaño en sistemas extensivos de vacuno de carne. ITEA, vol. extra nº 26 tomo I, 204-206.

Ruiz R., Igarzabal A., Mandaluniz N., Amenabar M., Oregui L.M. 2005. Caracterización de los principales sistemas de producción de ganado vacuno en el País Vasco. ITEA, vol. extra tomo I, 195-197


� Comunicaciones a Congresos, Reuniones, Simposios

De carácter internacional

Bernués A., Ruiz R., Villalba D. 2005. HERDYN: a dynamic model to simulate herd dynamics in beef cattle extensive systems. 56th Annual Meeting of the EAAP. Uppsala, Sweden, 5-8 June 2005.

Ruiz R., García-Martínez A., Oregi L., Olaizola A., Bernués A., 2006. Resource management strategies in mountain agro-ecosystems in Spain. International Worksop: New Opportunities for Dairy and Dual Purpose Ruminant Systems in Latin America: Resource Management, Product Safety, Quality and Market Access. 28-30 June 2006, Ixtapan de la Sal, México.

Álvarez J., Ripoll G., Bernués A., Ruiz R., Sanz A., Villalba D., 2006. Growth curve of Pyrenean meadows and comparison of different stocking rates in spring. British Grassland Society 8th Research Conference “Grassland as a Multifunctional Resource”. 4–6 September 2006, Royal Agricultural College, Cirencester, UK.

De carácter nacional

Mandaluniz N., Igarzabal A., Ruiz R., y Oregui L.M., 2004. Consideraciones del concepto de carga ganadera en los sistemas extensivos y silvopastorales. Reunion anual de la SEEP, Salamanca 10-14 de mayo de 2004.

Bernués A., Ripoll G., Ruiz R., Casasús I., Villalba D., 2005. Aplicación de un modelo de simulación de crecimiento al cebo de terneros de raza Parda de Montaña: resultados preliminares. XI Jornadas sobre Producción Animal, Asociación Interprofesional para el Desarrollo Agrario, Zaragoza 11-12 de mayo de 2005.

Ruiz R., Villalba D., Bernués A., 2005. Desarrollo de un modelo de simulación de la dinámica de rebaño en sistemas extensivos de vacuno de carne. XI Jornadas sobre Producción Animal, Asociación Interprofesional para el Desarrollo Agrario, Zaragoza 11-12 de mayo de 2005.

Ruiz R., Igarzabal A., Mandaluniz N., Amenabar M., Oregui L.M. 2005. Caracterizacion de los principales sistemas de producción de ganado vacuno en el País Vasco. XI Jornadas sobre Producción Animal, Asociación Interprofesional para el Desarrollo Agrario, Zaragoza 11-12 de mayo de 2005.

Documents

Centro: NEIKER Participantes: Roberto Ruiz (rruiz@neiker ...€¦ · alimentación en establo de vacas nodrizas con parto en otoño, en zonas de montaña del norte de España. Una