Mejora de la alimentación de vacas lecheras mediante una estrategia de racionamiento específico de grupos

Nuria García

Hoy en día, en las granjas lecheras se maneja un gran volumen de datos que generan los distintos sistemas, lo cual es una oportunidad para implementar un programa de racionamiento de grupos que mejore la precisión nutricional de las dietas. De esta manera, se puede aumentar la producción, reducir las pérdidas de nutrientes como nitrógeno, limitar el riesgo de enfermedades metabólicas e incrementar el beneficio final.

Múltiples análisis de simulación de agrupación han mostrado beneficios productivos y económicos cuando las vacas en lactación se agrupan de acuerdo con sus requisitos nutricionales. Sin embargo, no existe una aplicación disponible que permita implementar de forma sistemática estos grupos.

En un estudio llevado a cabo en Wisconsin (EE. UU.) y publicado en el Journal of Dairy Science (Barrientos-Blanco et al., 2020) se ha desarrollado un modelo que permite sistematizar este manejo nutricional en granjas lecheras comerciales de modo que se pueda establecer un sistema semanal continuo que asigne a las vacas un corral y una dieta más precisa.

El estudio se realizó en una granja lechera comercial con unas 2,400 vacas. En esta ganadería, las vacas en lactación se reagrupan semanalmente en 14 corrales en función del número de partos (primíparas y multíparas) y la fase de lactación (posparto, comienzo, pico y final de la lactación). En total se les proporcionan 9 dietas y los requisitos nutricionales no se tienen en cuenta a la hora de agrupar a los animales en los corrales. La reagrupación la realiza el ganadero según un informe con una lista de vacas, número de corral, fase de lactación y número de partos.

Siguiendo el criterio de la granja, se utilizaron los mismos 14 corrales para simular la implementación del sistema de racionamiento de grupos usando el modelo del estudio, es decir, se tuvo en cuenta el número de parto y fase de lactación, pero incluyendo también una predicción de los requerimientos nutricionales (energía neta de lactación —ENL— y proteína metabolizable) y la producción de leche. La dieta se reformuló para cada corral.

Las dietas para todos los grupos, tanto en el agrupamiento tradicional como en la simulación del agrupamiento nutricional, se formularon mediante un software comercial basado en los requerimientos de proteína metabolizable y ENL estimados. Se utilizaron los mismos ingredientes en ambos modelos y los precios de las dietas también fueron los mismos.

Formación de grupos de vacas

Al utilizar los requisitos previstos de proteína metabolizable, ENL y producción de leche como criterios de agrupación, además de las categorías de número de partos y etapa de lactación, se obtuvieron diferentes grupos de producción de leche y necesidades nutricionales. Por ejemplo, en los grupos de multíparas en el pico de lactación un corral tenía la producción de leche más baja, otro, la media y el tercero la más alta, lo que hizo que los requerimientos previstos de proteína metabolizable y ENL fueran respectivamente bajos, medios y altos.

Por otra parte, el modelo nutricional consiguió mantener un número fijo de vacas por corral a lo largo del tiempo lo que evitó el riesgo potencial de tener corrales con un número muy elevado o muy bajo de animales.

El modelo de agrupamiento nutricional permite formular dietas óptimas

El modelo de simulación consiguió una dieta más ajustada gracias a una mejor asignación de nutrientes en los corrales. Por ejemplo, mientras que en el agrupamiento tradicional las primíparas del pico de la lactación (tres corrales) recibían la misma dieta, en el modelo de agrupamiento nutricional cada uno de los corrales tuvo su propia dieta.

Así pues, el modelo nutricional permite calcular los requerimientos nutricionales óptimos de cada grupo y formular las dietas de forma acorde.

Beneficios medioambientales y económicos del modelo de racionamiento

Como era de esperar, con el modelo de agrupación nutricional los grupos de vacas que tenían requerimientos nutricionales previstos medios y bajos recibieron una dieta con un aporte de nitrógeno previsto menor, mientras que las vacas con altos requerimientos nutricionales tuvieron dietas que suplieron las mayores necesidades de nitrógeno previstas respecto al modelo de agrupación tradicional.

Igualmente, respecto a las pérdidas de nitrógeno, el modelo de agrupación nutricional predecía que las pérdidas de nitrógeno previstas serían menores gracias al ajuste nutricional. Esta hipótesis se confirmó en el estudio ya que con este modelo se redujo el aporte previsto de nitrógeno en 15.1 g/vaca por día con respecto al manejo tradicional, lo que benefició al medio ambiente.

Por lo que respecta a los beneficios económicos también se planteó la hipótesis de que el manejo nutricional reduciría el coste de la dieta. Si bien en algunos grupos dicho coste se incrementó debido a los altos requerimientos de proteína, en general el coste promedio potencial de las dietas en los corrales del modelo de agrupamiento nutricional fue de 31$/vaca por año menos que en el agrupamiento tradicional.

Como el objetivo de la estrategia es sistematizar la gestión del modelo de agrupación nutricional, los beneficios para el ganadero también serían importantes: tendría que emplear menos tiempo para organizar los grupos de vacas e, igualmente, cometería menos errores a la hora de agruparlas y los grupos serían más homogéneos en términos de requerimientos nutricionales.

Conclusiones

El modelo de agrupamiento nutricional:

  • Redujo el tiempo necesario para asignar a las vacas a los corrales así como el riesgo de hacinamiento y sobrepoblación.
  • Proporcionó una mejor asignación de vacas a corrales simulados de acuerdo con los requisitos nutricionales previstos.
  • Consiguió que la dieta fuera más precisa.
  • Al ahorrar en los costes de la dieta, proporcionó beneficios económicos potenciales.

En resumen, los resultados del estudio indican que el modelo de simulación de agrupamiento nutricional facilita la implementación de una estrategia de racionamiento por grupos y mejora la precisión de la alimentación.

Referencia

Jorge A. Barrientos-Blanco, Heather White, Randy D. Shaver, Victor E. Cabrera. Improving nutritional accuracy and economics through a multiple ration-grouping strategy. Journal of Dairy Science. Volume 103, issue 4, p3774-3785, april 2020.

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