Un Modelo de Simulación de Sistemas de Engorda de Bovinos a Pastoreo

Se elaboró un modelo de simulación de sistemas de producción de carne basado en utilización de pasturas, cuyo objetivo fue evaluar diferentes alternativas pratenses bajo distintas modalidades de manejo, tipos de bovinos, densidades de carga, estrategias de suplementación y precios de insumos. El mod...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Castellaro G,Giorgio, Klee G,Germán, Chavarría R,Jorge
Lenguaje:Spanish / Castilian
Publicado: Instituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA 2007
Materias:
Acceso en línea:http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0365-28072007000200006
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Descripción
Sumario:Se elaboró un modelo de simulación de sistemas de producción de carne basado en utilización de pasturas, cuyo objetivo fue evaluar diferentes alternativas pratenses bajo distintas modalidades de manejo, tipos de bovinos, densidades de carga, estrategias de suplementación y precios de insumos. El modelo se estructuró sobre la base de un programa computacional, cuyo módulo principal maneja archivos de datos de manejo y genera archivos de resultados. La sección dinámica está estructurada en subrutinas orientadas a resolver ecuaciones que simulan los procesos biológicos, siendo los más importantes el consumo de energía metabolizable y el cambio de peso vivo. El crecimiento y valor nutritivo de los pastizales fue simulado empíricamente a partir de la interpolación de datos mensuales de tasas de crecimiento y digestibilidad de diferentes tipo de pasturas. El modelo también calcula los procesos relacionados con el manejo del pastoreo, conservación de forrajes y aspectos bioeconómicos. Para la validación del subsistema animal, se utilizaron los datos de peso vivo de toretes Hereford obtenidos de los experimentos físicos de pastoreo realizados durante la temporada 1979-1980. Al relacionar mediante un análisis de regresión los valores simulados con los medidos en los experimentos, se obtuvo un coeficiente de determinación superior al 95%, confirmándose la inexistencia de sesgo en la estimación. La raíz del error cuadrático medio (RMSE) no superó el 6%, lo que indicaría que este modelo es realista y tiene un alto grado de precisión.