Hasta hace poco tiempo (años 90´s), los ganaderos habían visto limitada su capacidad para evaluar el estado nutricional de los herbívoros que pastan bajo condiciones de praderas naturales en una forma lo suficientemente cuantitativa, de manera que les condujera a un manejo más preciso de la nutrición en dichos animales, ya que existían pocas metodologías prácticas disponibles que evaluaran de manera precisa la calidad de la dieta de animales que pastan en agostaderos. Esta situación se debía fundamentalmente a que no existían las herramientas analíticas que de manera económica interpretaran la situación nutricional del animal en términos de la calidad de la dieta consumida y su estado fisiológico, así como el forraje disponible, las condiciones de la superficie de pastoreo, los factores climáticos, el uso de alimentos complementarios y de modificadores metabólicos. El arribo de las microcomputadoras de alta velocidad y precio accesible, el surgimiento de una amplia gama de técnicas para desarrollar y aportar sistemas de soporte de decisiones (DSS) y el poder analítico de la espectroscopía de reflectancia cercana al infrarojo (NIRS) han confluido para aportar un mecanismo de provisión de sistemas de asesoría práctica nutricional para los herbívoros que se encuentran bajo condiciones de libre pastoreo.

El presente documento se basa en dos sistemas de soporte de decisiones para manejo nutricional, que fueron desarrollados en Estados Unidos de Norteamérica y en Australia, enfatizando en (1) los aspectos del desarrollo de estos sistemas, (2) la discusión de las tecnologías requeridas para apoyar el uso de los sistemas de soporte de decisiones, (3) la exploración de sus aspectos funcionales y (4) la demostración de cómo la tecnología informática aplicada a DSS puede permitirnos la integración de información con el objeto de predecir el balance nutricional del animal y su probable rendimiento.

En 1988, el Servicio de Conservación del los Recursos Naturales (previamente SCS) del USDA estableció un programa cooperativo con el Grupo de Ranching Systems de la Universidad Texas A&M, con el objeto de desarrollar conjuntamente un DSS para la planeación del manejo en terrenos de pastoreo. A consecuencia de este esfuerzo surge la "Grazing Lands Application" (GLA) como la principal herramineta para planeación de los recursos desarrollada por el NRCS en el año 1991. Mediante un sistema desarrollado en base a usuarios, se empleó un protocolo de desarrollo con una serie de prototipos interactivos, con el propósito de asegurar que el DSS abordaba las necesidades tanto de los asesores técnicos en el NRCS, como aquéllas de los agentes de extensión, consultores y de los productores de avanzada, mediante el uso de técnicas de planeación establecidas por el NRCS. Después de la distribución del DSS a lo largo de los Estados Unidos de Norteamérica, muchos de los usuarios del GLA requirieron que el módulo de manejo nutricional fuera distribuido también como una herramienta independiente, para ayudar a los asesores técnicos y productores en la evaluación del balance nutricional de su ganado, así como en la determinación de soluciones de costo mínimo para conciliar deficiencias nutricionales. En 1992 el "Nutritional Balance Analyzer" (NUTBAL) fue lanzado para satisfacer la demanda del usuario y desde entonces ha sido objeto de multiples revisiones y mejoras en base a estudios de validación, pruebas de campo, observaciones de productores, investigaciones con participación de productores, así como en base al surgimiento de nuevos conocimientos científicos para mejorar su aplicación en el ganado bajo condiciones de libre pastoreo.

No pretendemos describir las tecnologías relacionadas con NIRS y NUTBAL a un nivel de detalle que se puede encontrar en las descripciones completas de las ecuaciones que conforman el modelo o de los diferentes matices de la tecnología de la NIRS. Sin embargo, nuestro enfoque será la discusión de los componentes importantes del sistema así como los temas relacionados con su uso para proporcionar asesoría al productor.

El software NUTBAL permite la estimación de la proteína cruda (CP) y el balance de la energía neta de mantenimiento (NEm)/ganancia(NEg) en el ganado, la CP y el balance de NEm en ovinos y caprinos y la CP y el balance de energía digestible en equinos. Cuando dichos estimadores se asocian con la CP y la materia orgánica digestible (DOM) de la dieta de los animales bajo condiciones de libre pastoreo, por medio de la exploración fecal mediante el uso de la NIRS a partir de muestras de heces de bovinos, ovinos y caprinos, el usuario del sistema de manejo nutricional NIRS/NUTBAL puede proveer asesoría a los productores de ganado. El objetivo de esta sección del documento es la discusión de algunos spectos importantes en el uso del sistema, dentro del contexto del trabajo de consultoría dirigido a un productor que busque asesoría a este respecto, en relación al manejo de sus animales. Dada la naturaleza del sistema NRIS/NUTBAL, el principal punto a enfocar serán los aspectos nutricionales, aunque algunos temas relacionados con el manejo de praderas pueden surgir a partir del uso del sistema.

El sistema NUTBAL hace uso de una combinación de sistemas de modelaje publicados, incluyendo las fórmulas de requerimientos nutricionales básicos del NRC de 1984 y 1987, los ajustes de Fox et al. (1988) a las ecuaciones del NRC, los conceptos de McCollum (1994) relacionados con los umbrales de proteína ruminal degradable, la relación DOM/CP y el concepto de Moore y Kunkel relacionado al cambio en la tasa de consumo y a la modificación de la energía metabolizable debido a efectos asociativos en animales en crecimiento. La parte en la que NUTBAL se desvía de otros modelos nutricionales de consumo, es en la aplicación de un sistema de llenado metabólico para predecir el consumo de materia seca del animal, a partir de la producción de heces. Dicho sistema está basado en los primeros trabajos desarrollados por Conrad et al. (1964), Forbes (1980, 1984), Kartchner (1981), Fisher et al. (1990) e Ingvartsen (1994). El uso de este enfoque permite el modelaje de los procesos de producción fecal, incorporando elementos adicionales independientes a los de los procesos digestivos. Los impactos de la disponibilidad de forraje, apetito y efectos asociativos pueden ser caracterizados, tanto a través de la producción fecal como proporción del peso corregido en base a grasa, como mediante la capacidad de metabolización del forraje ingerido. Muchos de los valores basales de producción fecal expresados como porcentajes del peso del animal corregido en base a grasa son derivados de revisiones de literatura, opiniones expertas y información no publicada extrapolada de estudios anteriores. Los factores basales de producción fecal para los animales maduros en NUTBAL son relativamente menos complejos que aquéllos usados para los animales en crecimiento, los cuales reflejan diferencias en términos de sexo, relación DOM/CP, umbral de degradabilidad de proteína así como de efectos asociativos. Probablemente la mayor debilidad de NUTBAL hoy en día es la incapacidad para explicar los requerimientos de proteína degradable (IPD) así como de proteína digestible no degradada a nivel ruminal (o proteína degradable)(PDU). La investigación reciente en relación a la predicción de estas variables a través del análisis de los perfiles fecales vía NIRS, hará posible monitorearlos y eventualmente incluirlos en versiones futuras de NUTBAL (Whitley y Stuth, 1996).

Una gran limitación en el soporte de decisiones en el manejo nutricional es la incapacidad de los empresarios y consultores para determinar la calidad de la dieta bajo condiciones de campo, en donde los animales pastan libremente a través de diversos tipos de praderas o complejas mezclas de pastura disponible. Sin embargo, los recientes avances en la tecnología NIRS han hecho posible detectar a nivel fecal productos colaterales a la digestión y también relacionarlos a la CP y DOM de la dieta (Stuth et al. 1989, Lyons y Stuth 1991, Stuth et al. 1991, Lyons y Stuth 1992, Leite et al. 1992, Lyons et al. 1993, Pearce et al. 1993, Leite y Stuth 1994, Lyons y Stuth 1995, Whitley y Stuth 1996, Showers 1997). Las ecuaciones de predicción están desarrolladas en base a muestras fecales de animales intactos, así como a partir de muestras colectadas en animales con fístulas esofágicas, quienes comparten las mismas praderas sobre una amplia gama de condiciones forrajeras, como también alimentación controlada bajo estabulación. Lyons y Stuth (1992) desarrollaron una ecuación que predecía la CP y DOM de la dieta con niveles similares de exactitud a los análisis químicos estándar de laboratorio en base húmeda para el ganado bovino. A la fecha, las ecuaciones para la predicción de la calidad de la dieta en ganado bovino parecen ser confiables a lo largo de un amplio espectro de tipos de forraje, incluyendo las zonas arbustivas subtropicales, pastizales templados y tropicales, praderas templadas y subtropicales, praderas desérticas, praderas mediterráneas anuales, bosques de maderas duras, bosques de coníferas, zonas pantanosas y praderas montañosas en los EUA.

Una vez que la persona ha estimado la calidad de la dieta con el uso del laboratorio, los análisis de balance nutricional pueden ser llevados a cabo mediante la utilización del NUTBAL. Existen varios conceptos importantes que deben ser considerados cuando se usa el sistema.

En muchos casos el asesor contará únicamente con el peso o la calificación de condición corporal de los animales en cuestión aportado por el cliente, por lo que tendrá que tomar la decisión de cuál es el "más correcto". Hemos encontrado más útil el desarrollar un "umbral" de características relacionadas con la calificiación de condición corporal, con el objeto de ayudar al individuo a visualizar la clasificación del animal en cuanto a esta característica. Por ejemplo, la presencia o ausencia visible de la 12a. y 13a. costillas en el animal constituye un buen punto para delimitar su clasificación como mayor a 5 o menor a este valor. Un método que GAN Lab ha empleado para validar que este criterio y que ha sido utilizado exitosamente, es el de solicitar al productor que envíe fotografías de su ganado junto con las muestras fecales. La fotografía junto con comentarios y flechas señalando las características importantes del cuerpo del animal, es enviada de regreso al individuo. Este proceso continúa hasta que el individuo es capaz de determinar consistentemente calificaciones de condición corporal que se adecúan con las de estructura corporal de sus animales.

Factor de Ajuste de Energía. NUTBAL permite ajustes al metabolismo basal neto en un tipo racial, de acuerdo a la cantidad relativa de líneas de Bos indicus y Bos taurus, al porcentaje de influencia de razas lecheras y de tipos raciales de doble propósito. Estas diferencias se deben a que la proporción de tejidos blandos varía en las diferentes razas con respecto a su peso corporal. Altas proporciones de tejidos blandos incremetnan el metabolismo neto del animal, especialmente el del hígado y del tracto digestivo. En la base de datos de atributos animales en NUTBAL existen varios ejemplos de razas, sin embargo el rango utilizado se muestra a continuación. Para los cálculos de requerimientos, NUTBAL asume que el animal en cuestión es de una raza especializada en producción de carne y requiere que el metabolismo basal neto se ajuste en forma relativa a dicho estándar.

Clasificación de Raza Factor de Ajuste de Energía

Razas Cárnicas +0.00

Razas de Doble Propósito +0.15

Razas Lecheras +0.20

Razas Bos indicus -0.20

Para calcular el factor de ajuste de energía de un animal cruzado, es necesario conocer las proporciones que dicho animal tiene de las diferentes clases de razas mencionadas anteriormente. El ejemplo siguiente proporciona un mecanismo para asignar el factor de ajuste de energía a un tipo racial determinado.

Tipo Racial Proporción Factor Fracción

Hereford 0.50 +0.00 +0.0000

Brahman 0.25 -0.20 -0.0500

Pardo Suizo 0.25 +0.15 +0.0375
------------

Total -0.0125

 

Rendimiento de Leche en el Pico de Lactancia. Muchas de las razas primarias tienen asignados rendimientos de leche en picos de lactancia en NUTBAL, los cuales están basados en las recomendaciones del NRC (1996). Sin embargo, usted encontrará que debido a los programas de cruzamiento de un determinado cliente, el rendieminto lechero ha sido incrementado. Generalmente este es el caso en el que los productores están seleccionando novillonas de reemplazo de su propio hato, o de ventas especiales basadas en el porcentaje del peso de la madre al destete, especialmente cuando se están realizando buenos programas nutricionales. Existen tres programas de soporte que son distribuídos junto con NUTBAL, cuyos nombres son PKMILK, NEWPMILK y CALFWT y que pueden ser usados para estimar el rendimiento en leche en el pico de lactancia a partir de un grupo de becerros con un peso y edad promedio y conociendo la calificación de estructura corporal de la madre, o viceversa.

Longitud Máxima del Pelaje/Grosor Máximo de la Piel. Dadas las diferencias genéticas debidas a selección para tolerancia del frío o calor dentro de las razas, NUTBAL permite la caracterización de la longitud máxima del pelaje (de la piel a la punta del pelo) medida en la orilla trasera de la caja torácica (última costilla), aproximadamente 10 cm abajo de la columna vertebral, durante el pico de la estación de frío. El usuario puede seleccionar también el grado de grosor de la piel. El crecimiento del pelo en el animal se calcula utilizando el promedio máximo de temperatura semanal y el promedio máximo de temperatura en los últimos treinta días, para de este modo derivar un valor de longitud relativa, el cual es multiplicado por un valor máximo para un tipo racial determinado.

Rendimiento de Fibra. Debido a que NUTBAL calcula también requerimientos para ovinos y caprinos, los aportes para la producción de lana y mohair son proporcionados en la base de datos de atributos animales por tipo racial del sistema. La caracterización de este aspecto no se desarrolla con el detalle con el que lo provee GrazFeed.

Antes de asignar en NUTBAL los niveles de desempeño deseados, el usuario debe determinar claramente la condición corporal deseada y el plano de nutrición en términos de los porcentajes deseados de cosecha de becerros al destete o de metas en cuanto a peso para una fecha determinada. Por ejemplo, las vacas maduras con una calificación de estructura corporal de 4 , tendrían que ganar 1 kg/d para alcanzar una calificación de condición corporal de 5+ en 60 días, si su calificación de estructura corporal es 4 (en un sistema de 1 a 9) para lograr la meta durante el pico de lactancia. El mayor problema es si esto es biológicamente posible, dado que el animal se encuentra bajo un estado de creciente demanda de nutrientes y que el nivel de aporte puede ser económicamente prohibitivo. El establecimiento de las metas de desempeño es sumamente importante para el desarrollo de un proceso contínuo en el que se mantienen acciones enfocadas a un objetivo relativo al mercado y a las condiciones financieras del cliente.

Si un cliente está empleando determinados alimentos o está considerando la elección de determinados productos potenciales previamente a la estación de alimentación, resulta crítico representar propiamente esos alimentos en base seca dentro del diccionario de NUTBAL. Todos los alimentos comerciales son anunciados en base a " como son consumidos" ("tal cual") y NUTBAL requiere que la información ingresada sea en base seca. La mayor parte de las etiquetas de los alimentos comerciales proveen los valores de cenizas y proteína cruda, pero rara vez los de TDN y energía. Actualmente muchas compañías proveerán bajo petición, los valores promedio de calidad en base "como es consumido" ("tal cual") o en base seca, particularmente si el número del lote del alimento es conocido. En muchos casos, esta información incluirá los valores de TDN. Sin embargo, si el ususario tiene los valores del ingrediente principal pero no tiene los de TDN y el distribuidor no puede proporcionar la información, el programa de soporte TDNCALC localizada en el subdirectorio NUTB puede proveer una estimación del valor de TDN. GAN Lab mantiene una base de datos de los valores de los alimentos típicos que les son aportados por las compañías de alimentos, los cuales pueden ser encontrados en su página de la world wide web mencionada previamente.

El uso de granos con alta proporción de almidón como el maíz, agrega otro problema con el que se debe de tratar dentro de NUTBAL. Cuando el usuario ingresa un alimento determinado a NUTBAL, el programa asume que el animal asimila los nutrientes a una concentración específica, sin el impacto del consumo voluntario o de la disponibilidad de nutrientes a partir de otros alimentos ofrecidos al animal. Dietas altas en almidón disminuyen el apetito, debido al bajo pH ruminal y a la elvada concentración de ácidos grasos volátiles (VFA), como también reducen la disponibilidad de energía y proteína en otros alimentos asociados, como los henos y rastrojos. Existe un límite arriba del cual estos granos dejan de tener una acción aditiva para empezar a mostrar un impacto negativo, suprimiendo eventualmente los beneficios del grano al animal. Si el animal está consumiento más del 0.15% de su peso corporal corregido a grasa (BCS=5) de grano con alto contenido de almidón, nosotros recomendamos que se recurra a la utilería GRAIN para determinar si el nivel ofrecido está beneficiando al animal. Típicamente, el usuario deberá ajustar los valores de CP y DOM del forraje/heno o rastrojo base de la dieta, así como reducir el factor de producción fecal. El programa de soporte GRAIN le proporcionará los valores a utilizar en NUTBAL. Nosotros hemos encontrado aconsejable el uso de datos de granos determinados por un laboratorio certificado, para evaluar su contenido de materia seca (DM), CP y energía metabolizable (ME), en comparación a utilizar valores provenientes de tablas.

Qué tan Detallado Debiera ser el Análisis? No es poco común que una muestra a enviar para su análisis esté representando a un hato complejo en términos de tipos raciales, clasificación por edades, estados fisiológicos y condición corporal. En algunos casos la información es presentada como un promedio pero es conocido que la estructura del hato es diversa, pero en otros, el consultor no está familiarizado con el hato, por lo que hará que el productor llene los formularios, con las diferentes clases y/o rangos de peso, edad y condición corporal proporcionados en los mismos. Sin embargo, en este caso el consultor tendrá únicamnte un resultado del análisis hecho por GAN Lab en relación a la CP y DOM de la dieta para todo el grupo de animales. Finalmente, existen casos en que el productor ha representado el hato de manera apropiada y el análisis es claro. La pregunta surge en cómo representar de la mejor forma estas diferentes situaciónes en un análisis de caso. Cuando la información está limitada, nosotros solicitamos al cliente que tome una fotografía de su hato, los suficientemente cerca para que permita observar la diversidad entre individuos, que tome otra de las vacas típicas dentro del hato y una más de la disponibilidad de forraje en un área típica del rancho. Esto permite "ver" los datos escritos en el formulario.

Los asesores deberán considerar la capacidad gerencial del cliente, su habilidad para tomar decisiones como separar animales con requerimientos significativamente diferentes, así como la calidad en la información que es proporcionada. En términos generales, si un rango de valores es presentado, le es solicitado al cliente que determine si dicho rango está sesgado hacia un lado o hacia el otro. Comúnmente, son corridos por lo menos dos casos que representen al grueso de las condiciones dominantes y al hato que tiene los mayores requerimientos. Cuando el cliente puede separar individuos para tratamiento especial, nosotros recomendamos identificar dos o más grupos con motivo de análisis, de manera que resulten dos regímenes de alimentación significativamente diferentes (en tipo y cantidad) para con esto aliviar el problema. En muchos casos estas separaciones se dan entre las vacas jóvenes y viejas para baja y alta condición corporal. En animales en crecimiento, una diferencia de un mes puede ser significativa en cuanto al resultado del análisis. A consecuencia de lo anterior, nosotros sugerimos que se realice una evaluación en cuanto al rango de edades y que se corran análisis para los grupos de edad que resulten dominantes dentro del hato. A través de la presentación de estas diferencias, usted está brindando información valiosa para el cliente, la cual puede conducir a incrementar las eficiencias de producción si los beneficios anticipados superan los costos por separar los animales. El conducir estos múltiples análisis para cada muestra representa mayor consumo de tiempo para el asesor, sin embargo esta acción debiera ser considerada como una actividad de "valor agregado" y no como más trabajo.

Corrección de la Edad. Una representación adecuada de la edad de los animales en el hato menores a 60 meses de edad afecta de manera importante las relaciones condición corporal-peso, el rendimiento en la producción láctea, los requerimientos nutricionales e incrementa la sensibilidad a la relación entre producción fecal y DOM/CP de la dieta, especialmente si los animales son menores a 18 meses de edad. Cuando los hatos vacunos están compuestos por múltiples grupos de diferentes edades con diversas clases en cuanto a condición corporal, la consultoría puede volverse complicada si el cliente desea un análisis detallado. En este caso nuevamente uno debe regresar a las necesidades, capacidad y flexibilidad del cliente, para de esta manera determinar el nivel de análisis usado para aconsejarlo en cuanto a problemas nutricionales.

Caracterización del Nivel de Actividad Apropiadamente. NUTBAL permite al usuario ingresar un rango de condiciones del terreno que reflejen la pendiente, distancia de la fuente de agua de bebida, profundidad de la nieve, así como la incidencia de condiciones pantanosas. Estos "costos" por motivo de actividad son una parte integral en los cálculos de requerimientos que realiza NUTBAL.

Caracterización del Estado Fisiológico. NUTBAL permite representar animales como maduros, en crecimiento y edad reproductiva o en crecimiento. Los animales maduros representan a los animales totalmente desarrollados, ya sean machos enteros, castrados y hembras en reproducción. Los animales en crecimiento y en edad reproductiva representan a las hembras que son fértiles y que están clasificadas con un peso corregido en base a grasa mayor a 55 pero menor al 65% del peso corporal adulto. A consecuencia de lo anterior, la presentación de las categorías de edades y el estado de pubertad en hembras resulta crítico.

La velocidad del viento en NUTBAL solamente afecta al animal que se encuentra por debajo del límite crítico inferior de temperatura. Durante condiciones calurosas, la producción fecal es afectada por el grado de enfriamiento durante la noche o por las elevadas temperaturas corporales al amanecer. Resulta difícil para la mayor parte de los consultores evaluar esta variable. Nosotros recomendamos generalmente al usuario que recurra al enfriamiento de la temperatura corporal durante la noche, debido a que muchos mecanismos tienen lugar en los animales para reestabilizar su temperatura antes del amanecer del siguiente día. El acceso a sombra, una adecuada fuente de agua y un amplio aporte de forraje que permitan el pastoreo en forma localizada durante la noche, contibuyen a permitir a los animales, como las razas Bos taurus, a minimizar los pastoreos vespertinos, sustituyéndolos por períodos sustanciales para realizar esta actividad durante la noche. Las razas Bos indicus tienen la ventaja adicional de la sudoración, para aliviar el aumento en el calor corporal. Si las temperaturas de las priemras horas de la mañana no son sustancialmente diferentes a las del anochecer, y los animales tienen limitado su acceso a la sombra, nosotros recomendamos recurrir a "NO" en la opción de enfriamiento durante la noche, especialmente si las condiciones de humedad son alta.

El Problema del Forraje Existente. Probablemente uno de los aspectos más frustrantes del manejo nutricional, es determinar si la fuente de forraje está impidiendo a los animales adquirir suficiente materia seca o nutrientes. El programa de utilería FORAGE fue establecido para que considerando el forraje existente, la densidad animal y el crecimiento de la vegetación, permita determinar si el suministro de forraje está restringiendo el consumo. El valor calculado corresponde a la producción fecal como porcentaje del potencial bajo las condiciones prevalencientes de forraje, sin limitar la ingestión de materia seca.

Ajuste en el Consumo por el uso de Modificadores metabólicos. Efectos asociativos negativos debido a consumo de granos y al impacto de ionóforos sobre la producción fecal, se ven reflejados en NUTBAL, a través del campo de ajuste del consumo correspondiente a "no forraje". Los avances en los nuevos productos así como el impacto altamente variable en los forrajes consumidos, han conducido al uso de esta variable como un "afinador" o variable adimensional por su impacto sobre la producción fecal. La experiencia del usuario y el uso de registros son requeridos cuando se pretende aplicar un factor de ajuste por el uso de un nuevo modificador metabólico en NUTBAL. NUTBAL únicamente ajusta el valor de NEm del forraje cuando un ionóforo es seleccionado. Si están siendo usados implantes, NUTBAL incrementa el consumo un 8% (Fox et al. 1988). Nosotros recomendamos un ajuste fecal usando la relación desarrollada por Ellis et al. (1988) donde:

Factor de Ajuste IDM(%) = (-.07946*(DOM-34058)^2)+(2.95526*(DOM-34.58))-18.4148

El Trato con la Proteína Degradable a Nivel Ruminal. Los forrajes que utilizan la ruta fotosintética C₃ pueden aportar nitrógeno en exceso, en relación a los carbohidratos disponibles para ser utilizados por la población microbiana. Esto conduce a una alta concentración de amonia a nivel ruminal, la cual es absorbida en su mayor parte al torrente sanguíneo, para posteriormente ser excretada en forma de urea. La eliminación de la urea por la orina aumenta los costos de energía y suprime el apetito. NUTBAL asume que este fenómeno ocurre cuando la proteína degradable del rumen es mayor a 75% del valor de CP del forraje (McCollum, 1995), tal como ocurre normalmente en los pastos fertilizados de temporada fría y con crecimiento activo. La producción fecal es disminuida sustancialmente para animales en crecimiento por NUTBAL, sólo si el usuario recurre a la misma condición limitante. La relación DOM/CP reduce también la producción fecal al bajar a un valor de 4. Se asume que el mecanismo de reducción en la producción fecal es una combinación de altos niveles de amonia en el rumen y cantidades reducidas de aminoácidos metabolizables que llegan al tracto digestivo bajo.

Existen dos soluciones al problema de exceso de proteína degradable ruminal. Una solución ya presente en NUTBAL, es el aporte de una fuente fácilmente disponible de carbohidratos estructurales de rápida fermentación (eg. pulpa de remolacha, semilla de trigo), la cual representa una fuente de carbono para el exceso de nitrógeno amoniacal que está siendo liberado. La otra técnica, no incorporada en NUTBAL, es alimentar con proteína protegida (proteína de sobrepaso) que permite el escape de aminoácidos al tracto digestivo posterior, después de una hidrólisis en el abomaso (eg. harina de pescado, harina de sangre, harina de pluma, harina de semilla de algodón, gluten de maíz). Una nueva versión de NUTBAL, la cual será desarrollada en lenguaje JAVA para múltiples plataformas y medios, llamada NUTBAL PRO, se encuentra actualmente en proceso de desarrollo para abordar este problema. Esencialmente, los carbohidratos estructurales fermentables o la proteína de sobrepaso cambian la producción fecal hacia una situación más favorable, por lo que los requerimientos basales de energía y el apetito se ven reducidos. Si alguna fuente de heno, rastrojo o forraje C₄ es aportada, generalmente ella proveerá suficiente proteína de sobrepaso y carbohidratos para evitar el exceso al límite de 75% de CP en la proteína degradable a nivel ruminal.

Los principales productos de NUTBAL DSS son el reporte de mediación y balance nutricional y el reporte escrito para el cliente. El éxito del sistema de manejo nutricional NIRS/NUTBAL dependerá de la manera en que las acciones necesarias son comunicadas al cliente. Si una muestra fecal enviada apropiamente y representa al plano nutricional del hato y si el cliente ha descrito a sus animales así como el ambiente en el que se encuentran en forma precisa, el paso final es correr el reporte de NUTBAL y escribir la recomendación para el cliente (Fig. 1).

Al cliente se le presentan algunos análisis preformateados, los cuales requieren explicaciones y acciones recomendadas a realizar en la parte baja del reporte. El nivel de detalle aportado depende de la complejidad de la situación así como del grado del problema presentado a partir de los análisis hechos. En muchos casos, usted está analizando una situación en donde el alimento es especificado y la cantidad ofrecida es conocida. Si el análisis indica que la situación actual está corrigiendo el problema y que los animales están alcanzando las metas de rendimiento deseadas, entonces será suficiente un simple informe indicando que las condiciones actuales y el régimen alimenticio están alcanzando las metas establecidas. Usted podría querer revisar la disponibilidad y el precio de alimentos más apropiados o con una mejor relacion costo/eficiencia, si el cliente desea llevar a cabo esta opción. Si usted está trabajando como intermediario entre el cliente y el representante del alimento, involucre a este último lo más posible en el análisis, para permitirle aprender del proceso y representar a su producto de una manera adecuada. Los representantes de alimentos, pueden contar con productos alternativos para llegar a la solución o aportar una retroalimentación a la compañía en relación a cambios necesarios en su formulación.

Señale los nutrientes con mayor limitación desde el principio del análisis. Si la información proporcionada por el cliente tuviera que ser modificada en base a la información aportada en la forma, explique lo que usted cambió y por qué dicho cambio fue requerido, i.e. usted usó un peso más bajo o una calificaci[on de condición corporal más bajo o usted escogió un valor de temperatura diferente. Explique lo que la ganancia de peso significa en términos de la condición corporal del animal en el futuro. Por ejemplo, el cambio en una unidad en la calificación de condición corporal puede significar 35 kg de diferencia. Si la tasa de pérdida es 0.2 kg/d, esto significa que durante los siguientes 30 días, los animales perderán 6 kg o 0.15 unidades de condición corporal, lo cual representa un cambio que difícilmente es visible a simple vista.

Pueden presentarse casos en donde existe un problema pero el cliente no tiene ningún alimento capaz de corregirlo en mente. Usted puede escoger entre una variedad de alimentos de uso común y realizar un análisis que muestre su mérito relativo. Usted también puede indicar que los animales requieren de x.x kg de proteína o TDN por día para satisfacer sus necesidades y entonces dejar al cliente que vaya a comprar el alimento que tenga el menor costo por kg del nutriente limitante. La mejor solución es llamar a dicho cliente, explorar las opciones junto con él y entonces realizar el análisis con un conjunto de alimentos que fueron identificados previamente en la discusión. Es bueno establecer límites de liquidez, limitantes en la alimentación, así como el grado de disponibilidad del alimento en cuestión. Asimismo, esté seguro de que cuenta con la información nutricional del alimento antes de iniciar su análisis.

La cantidad real recomendada puede requerir ser ajustada , dado el intervalo de muestreo del individuo. Por ejemplo, si una persona está muestreando cada 30 días y hay un problema en términos de proteína, requiriendo 0.7 kg/d de harina de semilla de algodón para la situación actual, usted necesita anticipar cómo cambiarán los requerimientos del animal durante el intervalo de muestreo y cómo las condiciones relacionadas con calidad del forraje y ambiente alterarán la recomendación. Si el animal se encuentra en un plano de aumento en su requerimiento y la calidad del forraje está declinando, usted podría querer recomendar un nivel de alimentación para un número específico de días, seguido por un cambio en dicho nivel para el siguiente período. En aquellas regiones donde se presentan eventos climatólogicos severos no esperados (tormentas de nieve o hielo, fuertes lluvias en clima frío, heladas tempranas), es adecuado hacer advertencias acerca de condiciones inusuales y ajustes operativos en los niveles de alimentación y tipo de alimento administrado. Algunas veces, es recomendable correr una serie de casos con condiciones anticipadas, para ver si sus recomendaciones debieran ser alteradas. Se presentan casos en donde los requerimientos están bajando y la calidad del forraje se incrementa hacia el siguiente punto de muestreo. En tales situaciones, recomendaciones en cuanto a acciones y ajustes durante el intervalo de muestreo son justificadas.

Es una práctica sabia el recomendar cuándo y bajo qué condiciones el cliente debiera colectar la siguiente muestra. El intervalo depende fuertemente del interés existente por parte del cliente en el monitoreo, así como del nivel esperado de interacción entre usted y su cliente. Si usted se encuetra en un período de transición estacional, es adecuado reducir el intervalo entre muestreos y especificar las condiciones que justifiquen muestrear nuevamente. Por ejemplo, los períodos de transición de otoño a invierno son poco predecibles en relación a la ocurrencia de la primera helada. Usted podría recomendar que una muestra fuera tomada en 21 días o 10 días después de una helada severa, y si ocurren lluvias después de la misma, podría recomendar muestrear en 5-7 días. Es bueno establecer un valor base cada vez que las condiciones cambien sustancialmente, para entonces esperar 14-21 días y tomar otra muestra con el objeto de establecer una tendencia.

Establecimiento del Intervalo de Muestreo. Cuándo y con qué frecuencia muestrear depende de la situación financiera del cliente, así como del grado de interés que él tenga en el programa de monitoreo. Nosotros sentimos que una frecuencia mínima de muestreo de 30 días es requerida con el uso del sistema de perfiles fecales NIRS para el primer año en el programa, seguido por una intensificación en el muestreo en condiciones de transición y una disminución en dicha frecuencia cuando es sabido que las condiciones son buenas debido a anteriores programas de muestreo. Condidiones poco usuales requieren un muestreo en 5-7 días a partir del comienzo del evento, seguido por un intervalo de 14 días con el objeto de tener una mejor perspectiva del impacto del mismo.

El principal mecanismo empleado por NUTBAL para manejar el consumo es mediante el modelaje de la dinámica de la producción fecal o de la materia seca indigestible, usando las predicciones hechas por la NIRS acerca de la DOM convertida a TDN.

Límite Superior de Producción Fecal (kg DM/d)

Consumo Voluntario (kg DM/d) = ----------------------------------------------------------

Fracción Indigestible de la Dieta (kg IDM/kg DM)

donde la IDM de la dieta = 1 - (TDN % * .01)

y TDN = 1.05 * DOM

Esta ecuación de consumo voluntario es descrita por Ellis et al. (1988) como el modelo de "restricciones físicas" del consumo, el cual asume que, en el límite superior de consumo la producción fecal representa un porcentaje constante

del peso corregido en base a grasa para un animal bajo condiciones fisiológicas y metabólicas estables (Ellis, 1978; Forbes, 1980; Minson, 1982). La relación positiva entre el consumo voluntario diario y la digestibilidad, así como la relación no significativa entre la digestibilidad y la producción fecal, sugieren que un incremento en el consumo con un incremento en la digestibilidad son alcanzados mediante el aumento en la cantidad de materia seca dentro del tracto gastro intestinal (Ellis et al., 1988). La fracción indigestible es determinada mediante el recíproco del total de nutrientes digestivos seleccionados por el animal. Conforme la digestibilidad aumente, el consumo también lo hará en la medida en que los límites de materia seca indigestible no sean excedidos. La producción fecal cambia tanto como el tracto gastro intestinal lo hace, como respuesta a diferencias morfológicas entre las especies, razas e individuos, como también debido a estados fisiológicos del animal e interacción con el ambiente. Nosotros proponemos que estos niveles de producción fecal dentro de estados fisiológicos y dentro de las especies pueden ser usados para predecir el consumo potencial de forraje, expresado como proporción del peso corporal corregido en base a grasa. Asimismo, dichos factores asociados a la producción fecal pueden ser usados como variables direccionales en modelos de simulación y de soporte de decisiones.

Tanto el NRC (1987) como el ARC (1980) definen el consumo basándose en los requerimientos de energía del animal y asumiendo el contenido de energía del alimento. Como SCA (1990) lo estableció, " la mayor parte de los esquemas desarrollados en otros sistemas de alimentación estándar son aplicables únicamente a animales estabulados y otros animales alimentados manualmente". En otras palabras, estas fórmulas de consumo estiman lo que los animales necesitan consumir para satisfacer sus requerimientos de energía, pero no lo que ellos consumirán ad libitum bajo condiciones de pastoreo. En la mayor parte de las instancias, el consumo voluntario de los rumiantes bajo condiciones de libre pastoreo excede lo predicho por las ecuaciones de consumo del NRC (1987) o del ARC (1980).

Bajo condiciones extensivas de pastoreo, el consumo es influenciado simultáneamente por la cantidad de forraje en oferta, la concentración de nutrientes críticos (energía, proteína cruda, minerales), relaciones entre nutrientes y partición de los componentes entre dichos nutrientes. La producción fecal es sensible no sólo al estado fisiológico y metabólico del animal, sino también a la concentación y relación entre las fracciones de proteína de la dieta y la energía, a la disponibilidad de forraje, condiciones ambientales, así como al uso de suplementos alimenticios, aditivos y modificadores metabólicos como las hormonas de crecimiento y ionóforos (NRC, 1987; Fox et al., 1988; Fox et al., 1990). La concentración y relación entre los nutrientes críticos en la planta están afectadas por la ruta fotosintética (C₃ vs C₄), los hábitos de crecimiento (pasto, hierba, arbusto), etapa de crecimiento, tasa de crecimiento el momento de la ingestión y nivel de lixiviación del tejido vegetal senescente.

Los siguientes factores que afectan el consumo en los rumiantes son considerados por NUTBAL, cuando se evalúa el nivel de demanda que los animales ejercerán sobre el recurso forrajero, así como su subsecuente balance nutricional.

Los pequeños rumiantes poseen estómagos anteriores proporcionalmente más pequeños y tasas de pasaje de digesta más rápidas, por lo que en general su producción fecal se incrementa como porcentaje del peso corporal corregido en base a grasa. Las constantes basales típicas de producción fecal (kg de materia seca por kg de peso corporal corregido en base a grasa) para hembras vacías de ganado bovino ovino y caprino son 0.01, 0.011 y 0.012 respectivamente (Ellis et al., 1988; Ranching Systems Group, 1993). Como se mencionó previamente, NUTBAL calcula el balance de nutrientes para ganado bovino, ovino caprino y equino. Este documento aborda únicamente los algoritmos de consumo para el gando bovino.

Todas las funciones de requerimientos nutricionales y consumo asumen una calificación de estructura corporal media y una de condición corporal de 5 para un animal maduro. Los requerimientos del animal en crecimiento son calculados en base a un un peso corporal corregido en base a grasa y ajustado a un novillo con una calificación de condición corporal media (Fox et al., 1988). Las razas de ganado lechero tienen mayor capacidad gastro intestinal relativa al volumen corporal durante la lactancia. Esta capacidad mayor resulta en consumos proporcionalmente mayores para pesos corporales corregidos en base a grasa equivalentes, comparados con otras razas de carne Bos taurus. Fox et al. (1988) indicaron que el consumo podría ser 11% más alto para animales Holstein y 4% más alto para cruzas de esta raza. Se requiere tener especial atención a muchas razas de doble propósito, con el objeto de determinar el nivel de desviación relativa a las relaciones de producción fecal, que presenten este tipo de animales con respecto a las razas tradicionales de ganado de carne. Actualmente NUTBAL no realiza ajustes en el metabolismo basal neto por efecto de la variación estacional.

Una de las asunciones primarias de los sistemas de requerimientos nutricionales, debiera ser que el peso del animal tuviera que estandarizarse a un nivel determinado de gordura. Los pesos estándar de referencia para el ganado bovino debieran estar basados, en nuestra opinión, en el índice promedio de gordura o calificación de condición corporal de 5 en una escala de 1 a 9. Esto corresponde a un contenido de grasa corporal de 25%. Gran cantidad de estudios de consumo han sido publicados tomando como base al porcentaje de peso corporal sin considerar alguna corrección por efecto de gordura, conduciendo con esto a un amplia variedad de "relaciones de consumo" en la literatura que no pueden ser comparadas o contrastadas. El uso del peso estándar de referencia a un promedio de gordura permite la determinaciones de consumo a lo largo de una amplia variedad de valores de gordura corporal, asegurando que dichas determinaciones son más un reflejo de la tamaño del tracto gastro intestinal o función, que el peso del animal. Esencialmente, NUTBAL corrige una calificación de condición corporal dada de acuerdo un sexo, edad y calificación de estructura corporal específicos hacia un peso corporal común, a una calificación de condición corporal de 5, utilizando la fórmula que se muestra a continuación.

Si la Calificación de Condición Corporal > 5

Peso Estándar de Referencia = Peso Corporal/(.5444+(.0898 * Calificación de Condición Corporal))

Si la Calificación de Condición Corporal < 5

Peso Estándar de Referencia = Peso Corporal/(.6663+(.0657 * Calificación de Condición Corporal))

Las relaciones de la condición corporal y la edad en animales en crecimiento deben también ser consideradas en animales que se encuentran experimentando "ganancia compensatoria". Una falla en corregir el peso corporal de acuerdo al nivel de gordura resultaría en subestimar el consumo. La capacidad del tracto gastro intestinal en estos animales es más grande que la indicada únicamente mediante el peso corporal (Koong et al., 1982; Abdalla et al., 1982).

Debido a que NUTBAL corrige la condición corporal hacia un estándar, los animales que se encuentran en crecimiento y con calificaciones de condición corporal menores a 5, tienen pesos corporales ajustados que les permiten proporcionalmente mayor consumo por unida de peso corporal.

La ganancia compensatoria es más común entre los animales jovenes que han sido sujetos a regímenes nutricionales por debajo de lo óptimo, pero únicamente ocurre si el animal no ha sido detenido en el desarrollo de su potencial genético para desarrollar su esqueleto (i.e. la morfología animal indica que se ha llevado a cabo suficiente desarrollo esquelético para permitir la realimentación del tejido blando y muscular, así como la deposición grasa a niveles consistentes con la edad y talla del animal bajo condiciones normales).

Debido a que los costos de energía de mantenimiento son mayores para el tejido blando que para el muscular y el adiposo, los animales con menor masa en órganos que lo normal, tienen menor metabolismo basal por unidad de peso corporal. La mayor masa de órganos que afectan el metabolismo basal neto incluye al estómago, intestions delgado y grueso e hígado, y en menor grado los riñones, el corazón y el bazo. Ha sido observado que la masa hepática de corderos mostrando crecimiento compensatorio es de 45 a 60% menor, el estómago e intestinos delgado y grueso de 28 a 48% menor y el calor de producción en ayuno de 20 a 22% menor, cuando estos animales se comparan con corderos bajo planos normales de nutrición. NUTBAL utiliza los ajustes propuestos por Fox et al. (1988) para la determinación de la NEm y la NEg.

Vacas Maduras. La capacidad gastro intestinal de los animales que no se encuentran en gestación o que se encuentran dentro de los primeros dos tercios de la misma es similar a la del factor base de producción fecal de la especie. Sin embargo, por lo menos para el caso del ganado bovino, puede haber hasta un 10% de reducción en la producción fecal en el último trimestre de la gestación. Aunque esta reducción ha sido atribuida generalmente a la reducción en la capacidad ruminal en relación con el feto en crecimiento, existe alguna evidencia que indica que el incremento en los niveles de estrógenos puede ser responsable de esta reducción por lo menos en parte (Fofbes, 1984). A continuación se enlistan los factores base de producción fecal (proporcionales al peso corporal corregido en base a grasa) para vacas maduras:

Vaca Seca Abierta .01

Vaca Primer Tercio de Gestación .01

Vaca Segundo Tercio de Gestación .01

Vaca Ultimo Tercio de Gestación .009

Vaca Siete Meses de Gestación .0095

Vaca Ocho Meses de Gestación .0092

Vaca Nueve Meses de Gestación .0088

El rendimiento de leche en un determinado punto de la curva de lactancia constituye una secuencia compleja de cálculos, comenzando por el ajuste del valor de rendimiento de leche en pico de lactancia en relación a la condición corporal. Los estimadores de rendimiento de leche en pico de lactancia para vacas con calificaciones de condición corporal menores a 5 son ajustados a razón de 7% de decremento por unidad de condición corporal. La ecuación de Wood (Fox et al., 1988) es usada para calcular el rendimiento en leche al día de lactancia especificado. El rendimiento de leche ajustado a condición corporal es entonces ajustado de acuerdo a la edad de la vaca, en forma lineal decreciente de 5 a 2 años de edad.

Factor de Producción Fecal = .009938 + (.000372 * (kg diarios de leche))

Si la lactancia es de menos de 158 días un factor de rezago es aplicado mediante la siguiente fórmula:

Factor de Producción

Fecal por Rezago = ((.00996 + .006387 * día de lactancia) * (factor fecal de no rezago - .009)) + .009

Toro Maduro y Buey. Se asume que los bueyes maduros tienen un factor de producción fecal base similar al de las vacas, teniendo los machos enteros valores un poco más altos a una condición corporal y un estado fisiológico equivalentes.

Toro Maduro .0102

Buey Maduro .01

Novillonas en Crecimiento hasta 60 Meses. Los animales en crecimiento son sensibles a la concentración de proteína y a la relación energía/proteína en la dieta, cambiando con la edad. La revisión de las investigaciones realizadas por McCollum (1994), Moore (1994) y Moore y Kunkel (1995) ha indicado que la producción de IDM en animales en crecimiento está influenciada por la relación DOM/PC y por la proporción de CP degradable en el rumen. El nitrógeno es considerado inadecuado para las poblaciones microbianas cuando la relación DOM/CP es mayor a 7, con niveles óptimos alrededor de 4. Generalmente relaciones < 4 resultan en una supresión en la producción de IDM si la proteína degradable es > 75.

Si la proteína degradable en rumen es menor al 75%, como sucede en la mayor parte de las especies de praderas naturales, entonces se utiliza la siguiente fórmula para calcular el factor base de IDM para animales en crecimiento. Esta fórmula considera la edad del animal y la relación DOM/CP de la dieta.

Factor de Producción Fecal = ((0.02344 – (0.00642 * log10(prom.edad.meses))) – ((0.0156 – (0.00711 *

log10(prom.edad.meses))) * log10(relación DOM/CP)))

Si la proteína ruminal degradable es mayor a 75% como en el caso de muchos pastizales anuales de estación fría, el siguiente grupo de factores base de IDM son usados en dietas con valores mayores o menores a 4 en la relación DOM/CP.

DOM/CP menor o igual a 4

Factor IDM = (0.03024 – (0.01749 * log10(% DOM en dieta total)) + (0.01625 * log10(relación DOM/CP))) * (1.04269 – (0.05912 * log10(prom.edad.meses)))

DOM/CP mayor a 4

Factor IDM = (-0.04358 + (0.03066 * log10(% DOM en dieta total)) - (0.00453 * log10(relación DOM/CP))) * (1.04269 – (0.05912 * log10(prom.edad.meses)))

En muchos climas, los animales caminan grandes distancias hacia las fuentes de agua, lo cual resulta en una reducción en el consumo de forraje, particularmente si los rumiantes requieren acceso diario al agua (Louw, 1984). Gordon (1985) no observó cambios en el consumo durante los primeros dos días de privación de agua en ovinos Merino, pero en novillonas Hereford notó una reducción del 50% por día en el consumo, durante un período de 4 días de privación de agua.

Dos ajustes para producción de IDM son realizados por effecto ambiental. Uno es en base a la condición de la capa de pelo del animal (Fox et al., 1988). Este factor también influye en los requerimientos de energía.

Condición de la Capa Factor de Ajuste de IDM

Seca 1.00

Miembros/parte baja del cuerpo lodosa 0.95

Lodo hasta la parte superior del cuerpo 0.85

Capa mojada, nieve, cubierta con lodo 0.70

Con enfriamiento nocturno de la temperatura corporal (temperatura rectal normal al amanecer):

Si el enfriamiento nocturno no se presenta:

Si la capa de pelo está seca:

Si la capa de pelo está cubierta con lluvia o nieve:

El consumo realizado por el animal está influenciado no sólo por su capacidad gastro intestinal, sino también por la concentración de materia seca indigestible de la dieta (Ellis et al., 1988). La calidad del forraje como parte del consumo, generalmente tiene implicaciones sobre la digestibilidad, proteína cruda, componentes secundarios y contenido mineral. El nivel de digestión está generalmente relacionado con la proporción relativa de contenido celular, así como con la composición de las porciones fibrosas de la pared celular (carbohidratos estructurales). Estos componentes están influenciados por: (1) su contenido de tejidos especializados con diferentes digestibilidades inherentes, (2) la composición intrínseca de los carbohidratos estructurales, (3) cambios en la composición de los carbohidratos estructurales por efecto de edad, y (4) asociación entre entidades potencialmente digestibles con aquéllas indigestibles (Ellis et al., 1988).

La digestibilidad de los forrajes y su impacto en el consumo hecho por el animal deben ser vistos en términos de la tasa y de la etapa del proceso de digestión en el que se ubiquen. La tasa de digestión para un determinado segmento del tracto gastro intestinal (GI) se ve influenciado por la composición e indigestibilidad de cada entidad química dentro de los residuos del forraje, como también por el tiempo de permanencia de dichos residuos dentro del segmento GI. La actividad de la población microbiana dentro del segmento GI es esencial a este proceso, debido a que los microorganismos hidrolizan y fermentan los componentes del forraje, con el objeto de obtener los nutrientes que ellos requieren para su mantenimiento y crecimiento. En el momento en el que la adquisición de nutrientes limita el crecimiento microbiano, como en el caso de una cantidad limitada de nitrógeno (proteína cruda de la planta), la tasa de digestión se hace lenta y, dependiendo del tiempo de residencia en el segmento GI, la tasa de digestion declina. Esta reducida actividad microbiana resulta en una disminución en el consumo de forraje. Minson (1982) sugirió que la concentración crítica de proteína cruda del forraje a partir de la cual el consumo disminuye es 7%.

Para animales maduros, el factor de ajuste para la IDM es realizado en el caso de niveles de proteína cruda por debajo del 7%, mediante la siguiente fórmula:

Factor de Ajuste de IDM = (35.92 + (9.026 * proteína cruda))/100

Los animales en crecimiento son ajustados basándose en el nivel de DOM, en la relación DOM/CP y en la proteína cruda degradable determinada por el usuario.

Una asunción fundamental para los cálculos de consumo voluntario es que la cantidad de forraje en oferta no es un factor limitante para encontrar las restricciones en llenado de materia seca. Sin embargo, los animales están frecuentemente sujetos al forraje existente (kg/ha) que restringe el consumo. Una revisión extensiva de la literatura realizada por Huston y Pinchak (1991) indicó una gran discrepancia en cuanto a los niveles límite de consumo voluntrio restringido. El uso extensivo ha hecho surgir una regla general indicando que una densidad animal menor a 2.5 ha/au (au = consumo de una unidad animal a razón de 12 kg DM/día) y una cantidad de forraje cosechable menor a 1000 kg/ha, constituyen condiciones en que el programa requiere ser corrido para determinar las condiciones potenciales en el consumo de animales en pastoreo.

Cuando la proteína cruda de la dieta se encuentra por debajo del 7%, el uso de un suplemento proteico puede estimular el consumo de materia seca (Leng, 1984). Sin embargo, en niveles por arriba del 7% de CP, el papel de los suplementos proteicos es el de satisfacer los requerimientos de proteína del animal relativos al nivel de rendimiento deseado. Los animales en crecimiento y hasta cierto punto las vacas en lactancia temprana son sensibles al balance de DOM y CP. La producción fecal es promovida cuando dicha relación se encuentra por debajo de 7 (Moore y Kunkel, 1995). Para usar en forma efectiva los suplementos proteicos debe existir una adecuada evaluación de los requerimientos nutricionales en relación a las metas de rendimiento y al consumo proyectado de nutrientes. La asignación del suplemento proteico se convierte entonces en un problema de administrarlo en forma suficiente al menor costo, de manera que se satisfaga el desbalance. Cuando los animales muestran desbalance tanto en proteína cruda como en energía neta, entonces la concentración de energía (NEm y NEg) de los alimentos debe ser considerada al igual que su contenido de proteína cruda. Combinaciones de un suplemento proteico y un alimento con alta energía (azúcar soluble en la melasa o carbohidratos altamente fermentables en los granos) o suplementos proteicos conteniendo alta cantidad de grasa como la semilla entera de algodón, son frecuentemente utilizados en estas situaciones. Efectos asociativos pueden manifestarse por sí mismos cuando se administran carbohidaratos altamente fermentables, en dos diferentes formas: (1) incremento en los protozoarios ruminales, lo cual conduce a una reducción en la proteína microbiana disponible para el animal o (2) reducción en la digestibilidad del forraje ingerido debido a una caída en el pH ruminal, lo cual inhibe la actividad celulolítica bacteriana. Una regla general básica es que el consumo de grano debiera permenecer abajo del 0.4% del peso corporal corregido en base a grasa, con el objeto de minimizar efectos asociativos.

El sistema de soporte de decisiones NUTBAL provee un programa de soporte que utiliza el concepto de "tasa de cambio en el consumo" desarrollado por Moore y Kunkel (1995), con el objeto de reflejar cambios en la producción de IDM y en la materia orgánica digestible del forraje debidos a efectos asociativos. Los valores del forraje y suplemento son convertidos a materia orgánica. Moore y Kunkel (1995) también corrigen en base a la concentración de ME (Mcal/kg OM). NUTBAL convierte la "desviación en la concentración de ME" a NEm y NEg

y corrige los valores de NEm y NEg del forraje sustrayendo o añadiendo los valores de desviación de NEm y NEg debido a efectos asociativos. Las ecuaciones fueron desarrolladas a partir de todos los datos que indicaban efectos negativos debidos al uso de granos, al igual que las derivadas de la literatura por Moore y Kunkel (1995).

Tasa de Cambio de la Producción Fecal ("Consumo de Forraje") (OM, % BW)

Factor de Ajuste de IDM = 0.0827 – (0.1519 * log10(consumo de OM de suplemento %BWT)

(0.1847 * log10(% de CP del suplemento)

R² = 0.23 (relacionada al rango limitado de valores usados)

Desviación en la concentración de ME (Mcal/kg de OM)

Factor de Ajuste de ME = -0.03627 – (3.1208 * (consumo de OM de suplemento %BWT)²)

+ (0.3245 * (consumo de OM de suplemento %BWT)²) * (ME de suplemento)²)

+ (0.000336 * (% de CP del forraje)²) * - 1

Los ionóforos como monensin y lasilocid son aditivos alimenticios que se utilizan para mejorar la eficiencia de conversión del alimento logrando mayores ganancias de peso vivo en animales en crecimiento. El uso de estos modificadores de las poblaciones microbianas puede afectar el consumo de materia seca de forraje, su valor de la energía neta de mantenimiento, la digestibilidad de su proteína cruda y probablemente el metabolismo basal neto del animal a nivel tisular (Byers, 1980; NRC, 1984; Garrett, 1987). Ellis et al., (1988) notaron que la digestibilidad de la materia orgánica (OMD) de los forrages se incrementaba alrededor de 4% con un efecto cuadrático en la producción fecal (% del peso corporal), así como un impacto negativo en la DOM por debajo de 45% o arriba del 65%, con un incremento pico de producción fecal a un 55% de DOM. Una mayor recirculación y escape del forraje ingerido puede conducir a niveles altos de propionato, así como a un rendimiento más eficiente de proteína microbiana que escapa a la degradación ruminal, incrementando consecuentemente la digestibilidad de la proteína cruda (Garret, 1987; NRC, 1984; Ellis et al., 1988). En su forma actual, NUTBAL ajusta únicamnte la NEm dada la dinámica de consumo asociada con ionóforos y otros modificadores metabólicos. El usuario es dirigido hacia el uso de factor de ajuste en el consumo en NUTBAL, para imponer ajustes a la producción de IDM por ionóforos, como un sustituto para la tasa de pasaje, apetito y control quimiostático.

Los implantes que estimulan el crecimiento del animal incrmentan la producción fecal de IDM (% de BWT) en 8% cuando se consideran en NUTBAL. Una nueva familia de hormonas de crecimiento y antibióticos está siendo aprobada para su uso en ganado bovino, lo cual impactará este factor de ajuste. Esta es una función del campo del factor de ajuste en el consumo en NUTBAL.

Gran parte del tarbajo de validación para el sistema se ha enfocado a validar las predicciones del sistema NIRS (Lyons et al., 1995). Con el paso de los años hemos encontrado que las ecuaciones se han vuelto más robustas si las muestras regionales incluidas en ellas permiten la detección de los matices de cambio en las condiciones de calidad del forraje. Con el objeto de abordar los problemas relacionados a la vegetación de estación caliente y fría en los grandes planos del norte de los EUA, tuvimos que añadir muestras de validación a partir de estudios realizados en Montana (Gringes, comunicaciones personales), Dakota del Sur (Kronberg, comunicación personal) y Nebraska (Adams, comunicaciones personales). Lyons et al. (1995) encontraron el sistema viable para el caso de vacas maduras pastando en praderas naturales subtropicales de la parte sur del Estado de Texas.

El impacto de la deficiencia proteica fue mayor durante el período de dormancia del verano tardío, con sólo 0.7 unidades de diferencia en la proteína cruda predicha (6.1 a 6.8% CP) por los resultados de la NIRS, la cual proyectó una pérdida de peso que excedió a la observada. NUTBAL tiene varios valores "umbrales" críticos que determinan que la caracterización bajo condiciones de campo sea crítica, con 7% de CP y una relación DOM/CP de 8, siendo éstos los niveles más sensibles en el modelo.

En los estadios posteriores del estudio, los animales fueron transportados a otro rancho y las predicciones resultaron más altas que lo observado, debido a que no se sabía en cuánto se debía reducir el consumo y los requerimientos de energía por estrés de transporte. A pesar de ello, en términos generales el sistema se comportó muy bien una vez que los datos ingresados al mismo reflejaban la realidad de las condiciones de pastoreo de los animales. Esta información señala el hecho de que la adquisición de datos certeros al sistema de soporte de decisiones es tan importante como la validez de los algoritmos de los modelos nutricionales.

Una prueba de validación de manejo nutricional de NUTBAL/NIRS conducida durante 9 meses en la región subtropical del sur de Texas, y una segunda serie de pruebas de validación durante 24 meses fueron realizadas en una zona templada boscosa de la zona centro este del mismo Estado. En ambas validaciones fueron utilizadas vaca F1 Hereford-Brahman.

En la validación hecha en la zona subtropical, cuando no fueron considerados factores externos que afectaban el consumo de forraje, las predicciones del modelo fueron mayores (P=0.0001) a la ganancia observada, cayendo dichas predicciones fuera de un intervalo de confianza al 95% en 7 de 10 períodos de pesaje (Fig. 3). Ajustes negativos al consumo de forraje debido a altas temperaturas fueron considerados en las predicciones mejoradas para la mayor parte de los períodos de pesaje. Debido a que este lugar estaba localizado cerca de la costa del Golfo de México y recibía brisa nocturna, las predicciones fueron hechas asumiendo que las vacas disfrutaban del beneficio del enfriamiento nocturano. Durante Enero y Febrero, ajustes negativos al consumo de forraje debidos a baja disponibilidad del mismo, fueron tomados en cuenta para la pérdida de peso observada. La ganancia de peso que siguió a este período fue debida a la disponibilidad de heno a libre acceso.

En la zona boscosa templada, no fueron observadas diferencias (P=0.9226) entre las predicciones del modelo y el comportamiento observado, asumiendo enfriamiento nocturno (Fig. 4). Las predicciones del modelo sin considerar el enfriamiento nocturno, tendieron a ser más bajas (P=0.0001) que el comportamiento observado. Por lo menos en las vacas Brahman-Hereford usadas en este estudio, el consumo parece no haber sido deprimido por el tiempo reducido de pastoreo en respuesta a las altas temperaturas nocturnas y humedad. Las diferencias entre las predicciones del modelo sin la inclusión de alimentos suplementarios y el comportamiento observado se acercaron a la significancia (P=0.1319), tendiendo los estimadores del modelo a subestimar los valores observados. Los estimadores del modelo con suplementos fueron mayores que la ganancia observada (P=0.221), debido posiblemente a que las vacas fueron alimentadas en el piso y en forma grupal. A lo largo de este estudio de dos años, no hubo diferencia (P=0.412) entre las estimaciones del modelo y las ganancias/pérdidas observadas cuando el enfriamiento nocturno y la alimentación suplementaria fueron incluidos en el modelo. Las correlaciones entre las estimaciones del modelo y los rendimientos observados fueron las más bajas (r=0.68) sin enfriamiento nocturno ni suplementos, así como las más altas (r=0.85) con estos dos factores incluidos.

El hecho de que NUTBAL no es un modelo de simulación es ilustrado en sus estimaciones de los 10-12 meses durante el primer año del estudio, en los cuales las vacas se encontraban en lactancia. El modelo bajo estas condiciones sobreestimaba la pérdida de peso, debido a que no distribuía la energía entre mantenimiento y lactancia. El modelo trata a la producción de leche como una meta de producción y no la reduce como respuesta a un déficit de energía. Bajo estas condiciones, si dicho déficit estuviera igualmente repartido entre pérdida de peso y reducción en la producción de leche, mientras se mantuviera el consumo de forraje, las estimaciones se aproximarían al rendimiento esperado.

Dados los recientes avances en genética, nutrición, uso de alimentos y de modificadores metabólicos, así como los nuevos conceptos emergentes acerca de los mecanismos que manejan el consumo en los rumiantes, el sistema de soporte de decisiones en manejo nutricional NUTBAL/NIRS tendrá que responder al nuevo conocimiento. Sin embargo, los DSS de esta naturaleza pueden expanderse solamente si una adecuada tecnología de monitoreo acompaña a la tecnología de planeación computarizada. A consecuencia de esto, la prioridad de este sistema consiste en expander la capacidad de la tecnología de perfiles fecales NIRS para predecir los niveles de proteína ruminal degradable, proteína degradable de sobrepaso y la proteína consumida indigestible, así como el nivel de carbohidratos estructurales altamente degradables. Esta capacidad permitiría entonces el despliegue de un sistema más sofisticado, aplicable a nivel de rancho por parte de los ganaderos y asesores técnicos.

Es propósito del "Ranching Systems Group" el llevar a NUTBAL hacia un sistema más completo de asesoría, mediante la inclusión de sistemas expertos, llamados "nutrition wizards" que ayudan a manejar en forma óptima matices de parametrización y toma de decisiones relacionadas a la viabilidad de la alimentación, en relación al mercado y a asuntos financieros del rancho. El sistema NUTBAL-PRO será configurado para aplicación en las estructuras emergentes de inforamción, incluyendo internet, WEBTV, CD-ROM y otros medios no tradicionales para la distribución de herramientas para la toma de decisiones.

La adquisición y el almacenamiento en línea de información nutricional explícita de manera espacial, así como de las condiciones forrajeras, será también un esfuerzo primario en el futuro, con el objeto de ayudar en el soporte del uso del sistema y servir a nuevos "clientes remotos" aconsejando estructuras de agricultura.

El manejo nutricional de ganado en libre pastoreo representa un reto para los ganaderos, quienes han venido utilizando un sistema de ensayo-error desde hace largo tiempo. Las tecnologías recientes diseñadas para predecir la calidad de la dieta por medio del establecimeinto de los perfiles fecales mediante la NIRS o a través de la selección de dieta en forma simulada, ofrecen métodos prácticos para evaluar la concentración nutricional de la dieta del ganado que pasta bajo condiciones extensivas. Las predicciones de la calidad de la dieta ligadas a los sistemas de soporte de decisiones, permitirán a los productores suministrar en forma estratégica los nutrientes que mejor satisfagan las necesidades de su ganado de manera efectiva y a menor costo. Los paquetes NUTBAL y GRAZFEED constituyen esfuerzos pioneros en la evaluación de la situación nutricional del ganado en tierras de pastoreo. Los avances para mejorar las predicciones de la calidad de la dieta usando marcadores sofisticados, tecnologías de NIRS mejoradas y técnicas estadísticas robustas están en el horizonte. El progreso exponencial en la tecnología informática, a lado de las infraestructuras de comunicación en expansión a través de la world wide web, llevará a una nueva era de análisis altamente distribuido, mediante métodos rápidos y seguros para asesorar el estado nutricional de los animales bajo condiciones de libre pastoreo. El mejoramiento en el monitoreo y la capacidad analítica se traducirán en el hecho de que podremos progresivamente explorar en una forma más profunda los procesos fisiológicos e incorporar esa complejidad en sistemas de soporte de decisiones fáciles de usar.