Desarrollo de un modelo matemático para la predicción del consumo de materia seca en vacas Holstein.

Abstract

Resumen El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo matemático para predecir el consumo de materia seca en vacas Holstein y compararlo con otros modelos utilizados tradicionalmente. Para ello, se recopiló información de 128 registros de consumo, producción y composición de leche de vacas Holstein en un sistema de pastoreo rotacional con pasto Kikuyo. Las variables consideradas para la construcción del modelo fueron el peso vivo, peso vivo metabólico, días en leche, consumo de materia seca de forraje, consumo de materia seca de concentrado, producción de leche, producción de leche corregida al 4% de grasa, grasa en leche y proteína en leche. Utilizando un enfoque de regresión stepwise, se realizó la construcción del modelo para predecir el consumo de materia seca total. El modelo resultante con el mayor coeficiente de determinación (R2) fue: CMST = 0.0966 * W075 + 0.3435 * PLCGrasa4, donde CMST representa el consumo de materia seca total, W075 es el peso vivo metabólico y PLCGrasa4 es la producción de leche corregida al 4% de grasa. Es importante destacar que el modelo desarrollado en este estudio solo consideró el peso vivo y la producción de leche como variables determinantes del consumo. Sin embargo, se reconoce que factores ambientales, de manejo y el estado fisiológico del animal también influyen en el comportamiento alimentario de los animales. La capacidad de predicción del modelo propuesto fue evaluada mediante el Error de Predicción Cuadrático Medio (EPCM), y se comparó con otros modelos existentes. El modelo propuesto mostró un EPCM bajo en comparación a los modelos del NRC (2001) y Rayburn y Fox (1993), lo que indica un buen ajuste del modelo a los datos observados. El análisis de los residuales mostró que los modelos AFRC (1993) y McCullough et al (1983) tendieron a subestimar el consumo de materia seca, mientras que el modelo propuesto y los modelos NRC (2001) y Rayburn y Fox (1993) presentaron residuales cercanos a cero y distribuidos aleatoriamente a uno y otro lado del eje x. En conclusión, este estudio logró desarrollar un modelo de predicción del consumo de materia seca en vacas Holstein utilizando el peso vivo metabólico y la producción de leche corregida al 4% de grasa como variables explicativas. Las predicciones del modelo propuesto fueron comparables a las de modelos tradicionales utilizados por profesionales y ganaderos.