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Modelización de una explotación ganadera extensiva criadora de basalto Destacado

Modelización de una explotación ganadera extensiva criadora de basalto

Producción:

Los modelos de simulación pueden ser considerados como herramientas de aprendizaje –según la idea del «simulador de vuelo»– donde los usuarios se beneficiarían por experimentar con situaciones posibles, más aún si son construidos en forma participativa con los potenciales interesados. El Instituto Plan Agropecuario (IPA) desarrolló un modelo para representar a una explotación ganadera criadora extensiva sobre un suelo representativo de basalto: el MEGanE (Modelo de una Explotación Ganadera Extensiva).

Los resultados de la simulación, tanto fitotécnicos como zootécnicos muestran gran coherencia con resultados de investigación nacional. Asimismo, el MEGanE pudo reproducir una situación de crisis forrajera conocida, con resultados coherentes a una realidad posible. El MEGanE fue diseñado para transmitir conceptos, con términos de fácil comprensión por los usuarios. El objetivo de este trabajo es presentar un modelo de una explotación ganadera extensiva, desarrollado como herramienta para mejorar la comunicación sobre los efectos de la sequía (IPA).

Llamamos extensivas para nuestro propósito a aquellas explotaciones que no realizan mejoramientos forrajeros, con el Campo Natural (CN) como única fuente de alimento del rodeo. Comenzaremos con algunas definiciones y conceptos fundamentales de los sistemas, los modelos y la simulación para pasar luego al desarrollo del modelo propiamente dicho, y a la presentación de algunos resultados de simulaciones realizadas con el mismo.

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Para comenzar, definiremos entonces a un sistema como un conjunto de componentes relacionados entre sí de una manera regulada, para formar un todo organizado (Harrington y Tumay). Los sistemas pueden presentar entre sus componentes sinergias, recursividades, propiedades emergentes y subsistemas (Johansen). Estas relaciones y regulaciones hacen que los sistemas puedan ser complejos (Von Bertalanffy), y la complejidad en el campo de la modelización puede ser un problema fundamental (Wainwright y Mulligan).

Aristóteles planteaba que el todo es más que la suma de sus partes. En la construcción de modelos –por ejemplo agronómicos– existe un orden jerárquico de niveles de aproximación. Por ejemplo un cultivo, planta, órganos, tejidos, células, organelos… planos que tienen escalas de tiempo y espacio diferentes. Cada sistema puede ser formulado como un «sistema de sistemas», en cualquier nivel de complejidad que se considere (Morin) donde el resultado del funcionamiento de un nivel puede ser el insumo para otro nivel superior (Thornley y France). Por otra parte, un modelo es una representación fragmentada de la realidad, que intenta rescatar lo esencial de la misma.

La modelización es el proceso de construcción de un modelo y la simulación es la experimentación con un modelo de una hipótesis de trabajo. Un modelo, al ser una simplificación de la realidad, permite ser abarcativo de toda la realidad de forma manejable, pues se rescata sólo aquello que es relevante, para el problema a modelar, para el modelador y para el nivel de abstracción que se esté modelando (Corral y Calegari).

¿Para qué sirven los modelos y la simulación?
«Ninguna aerolínea podría imaginarse enviar un piloto a manejar un avión si no tuvo un entrenamiento en un simulador... de hecho se espera que los gerentes de una empresa piloteen sus organizaciones en cielos desconocidos» (Harrington y Tumay).

La simulación puede, ayudar al aprendizaje generando escenarios y sirve como medio de comunicación (Harrington y Tumay). De acuerdo con Thornley y France; los modelos agronómicos en particular ayudan a interpretar resultados experimentales, y son herramientas para la investigación y para los productores. Según Boote et al., los modelos pueden ser valiosos para integrar el conocimiento de la investigación, evidenciando carencias de información, lo que puede orientar para una futura investigación.

Otra ventaja es de índole ética, ya que «el esfuerzo se traslada al desarrollo del modelo y no a la unidad experimental» (Vargas). Para resumir, los modelos pueden ayudarnos a comprender y a realizar «experimentos virtuales», especialmente en el contexto de los sistemas de apoyo a las decisiones (Wainwright y Mulligan).

Modelización de procesos agronómicos
Clásicamente se distinguen dos ramas de aplicación de los modelos agronómicos:
1) la investigación básica, orientada a resolver problemas científicos, que tiende a desarrollar robustos modelos mecanísticos para aumentar el conocimiento de un proceso, y
2) la investigación aplicada, orientada a resolver problemas técnicos, la que desarrolla modelos empíricos (Thornley y France).

Como ejemplos de modelos de simulación citaremos el modelo DSSAT (Jones et al.), creado con fines de transferencia de tecnología para mejorar las decisiones de los productores en cultivos comerciales.

En producción animal existe una miríada de modelos, que abarcan desde la simulación de la dinámica ruminal (NRC) la gestión de pastoreo de una explotación (GrazFeed de Freer et al.), e incluso la dinámica del sector ganadero nacional (Chiara y Ferreira). En este trabajo se presenta un modelo de una explotación ganadera de basalto, y algunos resultados de simulaciones del mismo.

Materiales y métodos
Desarrollo del modelo

El modelo aquí presentado, denominado MEGanE (Modelo de una Explotación Ganadera Extensiva) fue desarrollado por un equipo con integrantes con antecedentes en el área de la informática, la modelación y la simulación en conjunto con técnicos del Instituto Plan Agropecuario.

En el proceso participaron técnicos y productores de la región del basalto (departamentos de Artigas, Salto y Paysandú), en un contexto de desarrollo participativo con el fin de rescatar el saber local. El MEGanE pretende entonces reflejar una situación productiva representativa de la cría extensiva en basalto, y fue elaborado en conjunto con sus potenciales usuarios.

El MEGanE inicialmente fue desarrollado para ser aplicado en una plataforma de Sistemas Multi-Agentes (SMA), incluyendo además del sistema físico-biológico las decisiones de los productores. En esta publicación no se presentará la simulación del componente humano, limitándonos únicamente al modelo físico-biológico.

Las simulaciones aquí presentadas fueron realizadas en planillas electrónicas. Bartaburu et al., Corral y Calegari e IPA brindan más información sobre el desarrollo del modelo participativo, sobre los modelos de decisiones y sobre los SMA. Una versión del modelo basada en la plataforma CORMAS está disponible en el sitio web del Cirad (http://cormas.cirad.fr/fr/applica/sequia.htm)

Supuestos del modelo
El MEGanE está definido para simular los resultados productivos de una explotación extensiva, en CN sobre suelos representativos del basalto (1/3 de basalto superficial, 1/3 de basalto profundo y 1/3 de basalto medio). Se asume un rodeo de razas británicas, sano, sin presencia de predadores, con una mortalidad anual de 2%, y con la posibilidad de mortalidad excepcional por crisis forrajera, cuando un animal llega a su peso límite de supervivencia. Por otra parte, se definió –por parte de los involucrados en talleres participativos– que la ganancia de peso individual no debería superar 60 kg/cabeza en primavera o 40 kg/cabeza en el resto de las estaciones, ni 140 kg/cabeza/año, con una pérdida de peso diaria de 0,5% del peso vivo en situación de ayuno (adaptado de Orcasberro). La altura de pasto en que los animales mantienen peso es 5 cm.

Características del modelo
El MEGanE es un modelo dinámico (el tiempo es una variable), empírico (reproduce las relaciones entre sus componentes a partir de observaciones experimentales y referencias anecdóticas, sin profundizar en los procesos) y determinístico (no se basa en probabilidades) (Thornley y France; Harrington y Tumay). También, el modelo fue concebido para ser interactivo, ya que permite que el usuario proponga situaciones de su interés. La Figura 1 presenta el modelo MEGanE, en forma de diagrama causal.

Paso de tiempo
El modelo tiene dos pasos de tiempo. Uno diario que afecta el crecimiento de la pastura, el consumo y evolución de peso de los animales, y otro estacional que afecta los coeficientes utilizados en los cálculos de los anteriores (ecuaciones 1 a 3) y permite al usuario interactuar con la simulación realizando acciones.

Componentes del MEGanE
Clima

La influencia del tiempo meteorológico está determinada por un coeficiente climático (coefClima), que es el desvío de la Tasa de crecimiento de materia seca (TCMS) de una estación determinada con respecto a su promedio histórico (PTCMS). En la utilización del MEGanE se utilizó la TCMS para un potrero representativo del basalto (30º38.8´S, 57º0.9´O), la que fue estimada por teledetección (Paruelo et al). El coefClima se calcula como: donde: i es cualquier estación del año. Cabe destacar que el coefClima puede calcularse utilizando otras formas de evaluación de la TCMS que no sean la teledetección, tales como la evaluación de recursos forrajeros a través de cortes de biomasa.

Pastura La pastura se define por su altura (en cm), que está determinada por la resolución en tiempo continuo de una ecuación logística (Ecuación 1), restándosele el consumo animal: donde:
Altura pasto
es la altura de la pastura ofrecida para consumo, en cm (altura inicial del día). K es una constante estacional que determina la altura máxima de la pastura, multiplicada por el coeficiente climá-tico (coefClima) explicado anteriormente.

Los valores de K promedio se presentan en el Cuadro 1. r es una constante que toma el valor 0,002. En el modelo matemático se incluye el consumo de pastura expresado en centímetros (ConsumoCM, que se explicará posteriormente). En cada paso de tiempo diario, la altura de pastura ofrecida a los animales (altura pre consumo) será el resultado de la altura inicial diaria a la que se le suma el crecimiento diario. La altura post consumo (diferencia entre altura pre consumo y el consumo en cm de pastura) de un día será la altura inicial del día siguiente.

Cabe destacar que el MEGanE fue diseñado para favorecer la comunicación con los posibles usuarios por lo que se formuló para que la disponibilidad de pastura sea representada en función de su altura. Este concepto tiene –a nuestro entender– una mayor facilidad relativa de comprensión y comunicación con respecto a otras formas corrientes de expresarla (como por ejemplo la oferta en términos de kg MS/ha o la asignación de forraje, en términos de kg MS/kg peso vivo).

Ganancia diaria de peso: corresponde con la ganancia de peso diaria (GMD; en kg/cabeza/día).

Está definida por la siguiente ecuación (Ecuación 2): donde: Altura pasto es la altura del pasto disponible para el consumo de los animales (altura pre consumo), en centímetros. µ es una constante que toma el valor máximo de ganancia individual de peso en la estación. v y e son constantes que toman los valores 0,24 y 132 respectivamente. coefEstación es un coeficiente estacional que afecta la ganancia de peso del animal en función de la calidad de la pastura, indicada por la digestibilidad de la Materia Seca (MS) de la misma.

Toma los valores: 1,15 en primavera, 1,05 en verano y 1,0 en otoño e invierno (adaptado de Crempien). coefCategoría es el coeficiente de la categoría animal, que toma diferentes valores según la categoría de animales que se trate (Cuadro 2). El valor del coefCategoría para vacas con ternero al pie indica que esta categoría tendrá una ganancia de peso inferior respecto a las otras (Ecuación 3).

Asimismo, este valor forzará a que el consumo de esta categoría sea superior, como se explicará en el siguiente punto (apartado «Consumo», Ecuación 4).

Cabe recordar que las constantes y valores se ajustaron para modelizar una explotación extensiva del basalto, de acuerdo con los criterios establecidos por los expertos locales. Consumo: este componente refiere al consumo de MS individual por día (en kg MS/cabeza/día).

Dicho consumo queda definido por la Ecuación 3: donde: PM es el peso metabólico (peso vivo 3/4), en kilogramos. Altura pasto: corresponde con la altura del pasto disponible para el consumo de los animales (altura preconsumo), en centímetros. GMD es la ganancia media diaria. energíaPasto es el aporte de energía metabolizable por cada kg de MS de la pastura, definida en 1,8 Mcal EM/kg MS (Mieres et al). La Ecuación 4 toma en cuenta los requerimientos de mantenimiento y de ganancia de peso (NRC).

Debido a que una de las mayores limitantes de la modelización de sistemas en pastoreo es la ausencia de mediciones directas del consumo de MS por el animal (Dove), en el presente modelo se estima el consumo de MS en función de la ganancia diaria de peso lograda, del peso metabólico del animal y del costo de cosecha en pastoreo.

A partir del consumo de MS se calcula el consumo de pastura en centímetros (consumo CM), teniendo en cuenta el coeficiente kgMScm, el que representa el peso por hectárea de 1 cm de pasto (180 kgMS/ha/cm).

Condición corporal: la condición corporal (CC; en puntos) –calculada para vacas de cría– queda definida por la siguiente ecuación (Ecuación 5): CC= Peso-220 40 De este modo, la CC resulta de la diferencia entre el peso del animal en cualquier momento y el peso mínimo de supervivencia, donde cada punto de CC representa una variación de peso de 40 kg.

Cálculo de preñez: el porcentaje de preñez queda determinado por una función logística del peso de los animales de modo de representar la relación entre el estado de los animales y su desempeño reproductivo (Kunkle et al.), según la siguiente ecuación (Ecuación 6): Preñez = 1 1+Axe-BxPeso En la función, los coeficientes A y B varían según la categoría (Cuadro 2). Dotación: la dotación corresponde a la relación entre las Unidades Ganaderas (UG) totales y la superficie.

Para su cálculo se considera que el peso de una UG es de 380 kg/ cabeza. Resultados y discusión A continuación se presentan algunos resultados de simulación del MEGanE. En una primera instancia los resultados se presentan de modo ceteris paribus para analizar los impactos de las principales variables consideradas en el modelo, dejando otras variables incambiadas. Luego, se presentan algunos resultados de la simulación, de modo de mostrar posibles escenarios contrastantes.

Dinámica de la pastura Como fue definido anteriormente, el crecimiento de la pastura en el MEGanE depende de la altura inicial en un día, a la que se suma el crecimiento diario de la misma, y luego se le resta el consumo de los animales.

Para mostrar el efecto de la estación en el crecimiento de forraje (las que hacen variar su coeficiente K; (ver Cuadro 1) en la Figura 2 se presenta la oferta de MS de la pastura, sin consumo animal y en condiciones promedio de la TCMS, para la serie representada (coefClima=1). Como se aprecia en la Figura 2, las pasturas parten – arbitrariamente– con una disponibilidad de 540 kg MS/ha (altura del pasto * kgMScm), que equivale a una altura inicial estacional de 3 cm.

La altura inicial de la pastura es una entrada (input) del modelo, debiéndose definir en primera instancia. En caso de simular varias estaciones consecutivas, la altura final de una pasa a ser la inicial de la siguiente. El Cuadro 3 presenta la MS acumulada en cada estación, la distribución estacional y la TCMS promedio (en kg MS/día) para la misma simulación, sin consumo animal.

Los resultados obtenidos de acumulación de MS son comparables a los publicados por Saldanha; para una pastura de CN de basalto con una baja frecuencia de pastoreo (80 días), con la excepción de la producción de verano (Cuadro 3).

Las diferencias en producción de MS/ ha se puede deber a una diferente estacionalidad de la pastura real con respecto a la simulada. La distribución estacional del forraje indica que en el estudio de Saldanha; se trata de un campo con mayor producción estival que el modelado en el MEGanE.

Los resultados de producción estacional de MS, distribución de la misma en el año, así como la TCMS también son comparables a los publicados por Berreta y Bemhaja, utilizando la ponderación para un suelo representativo de basalto (Berreta et al). Asimismo, los resultados también son coherentes con la modelización para suelos de basalto presentada por Bettolli et al.

Efecto del clima y altura del pasto al inicio de la estación
La altura inicial (día 0) de la simulación es una entrada (input) del modelo, por lo que la altura considerada en la simulación presentada en el punto anterior es arbitraria. Al considerar el efecto de la altura inicial por estación es de esperar que existan diferentes acumulaciones de forraje, debido a un área foliar remanente diferente que afecte el futuro crecimiento de la pastura (Saldanha).

La Figura 3 presenta el resultado de la simulación del MEGanE variando el coeficiente climático, en tres situaciones: «bajo crecimiento de pastura» (coefClima=0,5), «crecimiento promedio» (coefClima=1) y «alto crecimiento de pastura» (coefClima=1,5); y con dos situaciones de altura del pasto al inicio de la ecuación: «baja altura inicial» (3 cm) y «alta altura inicial» (7 cm), para cada estación. ΩC


 Continuará…
Autor/es: Francisco Dieguez
De: Instituto Plan Agropecuario
Lugar: Jornadas Internacionales de Actualización Ganadera para la Pampa Húmeda - JIAGPH 2014

Modificado por última vez enMartes, 03 Marzo 2015 08:20
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