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Manejo Nutricional de Hatos de Ganado en Sistemas Doble- propósito en Venezuela Roberto Blake y Charles Nicholson Cornell University

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Page 1: Manejo Nutricional de Hatos de Ganado en Sistemas Doble- propósito en Venezuela Roberto Blake y Charles Nicholson Cornell University

Manejo Nutricional de Hatos de Ganado en Sistemas Doble-propósito en VenezuelaRoberto Blake y Charles Nicholson

Cornell University

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Objetivos

Evaluar estrategias alternativas de manejo nutricional para hatos de ganado en sistemas doble-propósito

Simular los impactos de disponibilidad alternativa de recursos de finca

Evaluar cambios en la rentabilidad como resultado de cambios en los precios de productos y costos de insumos

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Métodos

Modelo multi-periódico de programación lineal 6 períodos: 3 de lluvias, 3 de secas

Determinístico (sin riesgo) Finca representativa de la región

Región Sur del Lago (Maracaibo) Región calurosa y húmeda—inundaciones Humedad del suelo no limita el crecimiento de

plantas durante el año

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Región del estudio

Sur del Lago

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Características de fincas (n =22) Característica Promedio

Área de terreno, ha 367

Vacas 261

Leche vendida kg/vaca/d 7

Carga animal, UA/ha 1.5

Tasa de nacimientos, %/año 71

Fincas que fertilizan, % 59

Fincas que suplementan dietas, % 77

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Actividades del modelo (variables) Número de animales (3 grupos de vacas, 4 otros) Forrajes (gramíneas, 2 especies) Alimentos comprados

Concentrado, melaza, urea, yuca (raíz) Mobilización y reemplazo de tejidos corporales

Tejidos grasos y no grasos en vacas Mano de obra contratado, fertilizante, herbicida Ventas de leche y animales

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Restricciones del modelo: nutritionales Requerimientos de EM Requerimientos de PM Capacidad del consumo de FDN Capacidad del consumo de MS FDN mínimo como proporción de la dieta Contenido de N de alimentos alternativos Mobilización y reemplazo (balance) de

tejidos

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Restricciones: balance de tejidos para vacas(MERLLt*)(COWLLt) ≤ MEf*F + MEs*S + METLLt

(MERLGt*)(COWLGt) + METLGt ≤ MEf*F + MEs*S(MERDGt*)(COWDGt) + METDGt ≤ MEf*F + MEs*S

METxx = ME de, o para, tejidos grasos catabolizados

(ATt)(ELL)(COWLLt) ≤ METLLt

METLLt*RF*(ELG/ELL) ≤ METLGt

METLLt*(EDG/ELL) - METLGt*(EDG/ELG) ≤ METDGt

Exx = eficiencia del uso de tejidos mobilizados o reemplazados

RF = factor de reemplazo

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Restricciones, continuación

Área total de finca (350 ha) Terreno con pastos tolerantes a alta humedad (140

ha) Capacidad total de suplementación Estructura del hato

Número constante de vacas, recría Transferencias (cadena animal por edad menos

mortalidad) Ventas de animales consistente con la cadena por edad

Uso de insumos: fertilizante herbicida, mano de obra

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Fuentes de datos

Valores de alimentos: el modelo CNCPS (adaptado al trópico) Composición química de la literatura

Requerimientos animales: el CNCPS (adaptado) Descripción animal de las fincas, literatura Los requerimientos dependen de la dieta Viola la típica suposición PL de coeficientes técnicos Proceso iterativo entre el PL y el CNCPS

Consumo de MS: CNCPS (adaptado)

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Fuentes de datos, continuación Coeficientes de mobilización/reemplazo de tejidos:

CNCPS, NRC, otra literatura Descripción de terreno: encuesta (Holmann) Descripción animal: encuesta Mano de obra: encuesta, literatura Uso de fertilizante y herbicida: encuesta, literatura Costos de insumos: encuesta, literatura Precios de leche y carne: encuesta, visitas a fincas

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Escenarios

Línea base (uso observado, forraje y concentrado) Concentrado óptimo

Uso diferente a la línea base permitida Alimentos alternativos

Usos de yuca, melaza y urea permitidos Mano de obra restringida

Límite en el uso de mano de obra—igual al promedio observado

Cambios en la política de precios Aumentos en los precios de todos los insumos y en leche

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Evaluación del modelo: comparación con lo observado

Carga animal, UA/ha

Rendimiento de leche, kg/ha/año

Promedio, encuesta

1.64 1,354

DE, encuesta 0.70 558

Rango, encuesta 0.86 - 4.07 338 - 2,571

Modelo PL (base)

2.33 2,138

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Resultados: Tamaño del hato

0

100

200

300

400

500

600

700

Escenario

Vac

as

Base CO AA MOR

Suplementar más permite un hato más grande; mano de obra es limitante

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Resultados: Uso de tierra

0

50

100

150

200

250

300

350

400

Lluvias Seca Lluvias Seca Lluvias Seca

ha

Base CO AA MOR

Exceso de forraje en las ´secas´; alimentos alternativos incrementa el uso de tierra

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Resultados: dietas en lluvias para vacas lactantes en balance energético negativo

0

2

4

6

8

10

12

Forraje Concentrado Melaza Urea Yuca

MS,

kg/

d

Base CO AA

Suplementar más fue óptimo; melaza-urea mejor que concentrado

Yuca no fue óptimo

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Resultados: uso de tejidos grasos en lluvias

0

10

20

30

40

50

60

Mobilización Reemplazo vacaslactantes

Reemplazo vacas nolactantes

tejid

os g

raso

s, k

g

Base CO AA

Mobilizar tejido es óptimo; suplementar reduce la mobilización

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Resultados: medidas financieras

0

5

10

15

20

25

Ingresos Costos variables Margen neto

mill

ion

Bs

Base CO AA MOR

Suplementar más aumentó el margen neto; melaza-urea mejor que concentrado

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Resultados: fuentes de ingreso

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Leche Carne de res

% d

e in

gres

os to

tale

s

Base CO AA MOR CPP

Restringir la mano de obra aumenta la venta de carne; cambios de política aumentan las ventas de leche

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Resumen Modelaje por PL puede ser una herramienta útil para evaluar

tecnologías alternativas.

Estratégias de manejo nutricional Análisis holístico de fincas (permite cambios en la reserva de

animales)

La integración de modelos biológicos (CNCPS) con los modelos económicos (PL) es frecuentemente apropiado.

¿Cuáles restricciones son importantes?

Satisfacer los requierimientos de EM siempre fue limitante

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Resumen (2)

Existen interacciones importantes entre el uso de tierra, composición del hato, nivel de suplementación y la dinámica de tejidos corporales Mobilizar y reemplazar tejidos es óptimo Difícil de pronosticar lo óptimo sin el modelo PL

El uso de recursos alimenticios locales fue óptimo Depende de las condiciones locales (costos)