Desarrollo e implementación de metodología para optimización del descarte en hatos de lechería especializada de Costa Rica

Abstract

El objetivo de esta tesis fue desarrollar un modelo bioecónomico para el cálculo de valores económicos de distintos rasgos productivos en ganado lechero y construir un índice de selección fenotípico que pueda ser utilizado para optimizar el descarte a nivel de hato. El trabajo se llevó a cabo en 2 fases. En la primera fase se construyó un modelo de simulación para estimar la eficiencia bioeconómica de un hato lechero especializado. Los parámetros necesarios para el modelo se obtuvieron de datos reales pertenecientes a la finca con mayor disponibilidad de información, de acuerdo a estudio realizado en fincas incluidas en la base de datos CRIPAS/UNA. Esta finca correspondió a un hato Jersey con 125 vacas adultas. Para esta finca, el modelo predijo un promedio de 97.5± 6.29 vacas lactantes/año y una producción de aproximadamente de 42.9±3.04 hembras de reemplazo. La tasa de reemplazo anual estimada fue de 34.3 ± 2.43% con una vida productiva de 2.93±0.21 años. El modelo estimó una producción diaria al pico de la lactancia de 21.6±4.7 Kg de leche y la longitud del periodo seco fue de 82.1±51.2 días. El modelo estimó una reducción de 76.8±32.4 Kg en la producción promedio por vacas lactantes por año debida a mastitis clínica. La producción corregida por el efecto mastitis clínica fue de 231.9±57.3, 183.6±46.3, 283.6±87.9 Kg de grasa, proteína y lactosa + minerales respectivamente. La producción anual estimada de sólidos totales fue de 68161±18351 Kg. Entre los parámetros económicos estimados por el modelo se obtuvo un ingreso anual de 180113.36 ± 44360.79 USD, de los cuales el 59% es por grasa y proteína, un 32% por la lactosa+minerales y un 9% por venta de animales de desecho. En cuanto a los costos, el modelo estimó anualmente un egreso de 133280.4±18778.2 USD, de los cuales un 43% es debido a la alimentación y 28, 20 y 9% atribuibles a costos fijos por vaca, crianza y administración. El modelo estimó un margen bruto anual de 46832.96±33924.87 USD, lo que significa un beneficio/costo para la situación base de la finca de 1.35. El modelo permite cuantificar el posible impacto de las distintas variables biológicas y económicas, sobre la eficiencia bioeconómica de un sistema de producción lechera. En la segunda fase se utilizó el modelo para el cálculo de valores económicos de distintos rasgos productivos y funcionales presentes en ganado lechero. Los rasgos de producción considerados fueron producción al pico (Kg), % de grasa, % de proteína, longitud de lactancia, peso de la vaca de desecho (Kg) y rendimiento en canal (Kg). Los rasgos funcionales considerados fueron periodo abiertos (días), tasa de parición (%), incidencia de mastitis (%), mortalidad en adultos (%) y días transcurridos al inicio del evento de mastitis. Los valores económicos se obtuvieron mediante un análisis de regresión múltiple realizado sobre los resultados obtenidos del modelo estocástico. En este modelo los rasgos anteriores se utilizaron como variables predictoras y la función de utilidad (variable dependiente) fue el margen bruto. Los valores económicos obtenidos, expresados como tasa de cambio en margen bruto (USD/vaca/año) por unidad de incremento en el rasgo respectivo, fueron: -3.44 (período abierto, d), 40.83 (producción al pico, kg), 2.90 (longitud de lactancia, d), 6.19 (tasa de parición, %), 111.7 (contenido de proteína, %), 96.11 (contenido de grasa,%), 0.32 (peso de vaca de desecho, kg), 0.08 (día de inicio de mastitis), 4.36 (rendimiento en canal, %), -1.10 (incidencia de mastitis,%), -2.75 (tasa de mortalidad adultos,%). Se construyó un índice óptimo utilizando el procedimiento de Indices de Selección, conformado por dos rasgos de producción (producción al pico y % de grasa) y dos rasgos funcionales (periodo abierto e incidencia de la mastitis). El índice de selección óptimo causaría progresos sustanciales en producción al pico y contenido de grasa, pero a costa de pequeños aumentos indeseados en el periodo abierto y la incidencia de mastitis, esto debido a correlaciones genéticas indeseadas entre producción y las variables de días abiertos e incidencia de mastitis. El modelo desarrollado puede ser utilizado como herramienta de apoyo para la toma de decisiones y evaluaciones de la factibilidad biológica y económica de distintas alternativa de intervención, así como también para detectar las áreas de mayor sensibilidad en estos sistemas de producción. El modelo construido permite además estimar de manera eficiente el valor económico de distintos rasgos a partir de los cuales puede derivarse un índice de selección fenotípica simple que puede ser utilizado a nivel del hato lechero para optimizar el descarte.

The objective of this thesis was to develop a bioeconometric model for the calculation of economic values of different productive traits in dairy cattle and to construct a phenotypic selection index that can be used to of different productive traits in dairy cattle and to construct a phenotypic selection index that can be used to optimize herd-level culling. be used to optimize herd-level culling. The work was carried out in 2 phases. In the first phase, a simulation model was built to estimate the bioeconomic efficiency of a specialized dairy herd. herd. The parameters needed for the model were obtained from real data belonging to the farm with the most available information. the farm with the most available information, according to a study carried out on farms included in the CRIPAS/ CRIPAS database. CRIPAS/UNA database. This farm corresponded to a Jersey herd with 125 adult cows. For this For this farm, the model predicted an average of 97.5± 6.29 lactating cows/year and an average production of approximately 42.9±3.5 cows/year and a production of approximately 42.9±3.5 cows/year. approximately 42.9±3.04 replacement females. The estimated annual replacement rate was 34.3±2.43% with a productive life of 34.3±2.43%. 2.43% with a productive life of 2.93±0.21 years. The model estimated a daily production at the peak of lactation of 21.6±4.5±1.5 years. lactation of 21.6±4.7 kg of milk and dry period length was 82.1±51.2 days. The model estimated a 76.8±32.4 kg reduction in average production per lactating cow per year due to clinical mastitis. mastitis. The production corrected for the clinical mastitis effect was 231.9±57.3, 183.6±46.3, 283.6±87.9 Kg of fat, protein and lactose + minerals respectively. The estimated annual production of total solids was total solids was 68161±18351 Kg. Among the economic parameters estimated by the model, an annual income of 180113.36 kg was obtained. annual income of 180113.36 ± 44360.79 USD, of which 59% is from fat and protein, 32% from lactose+minerals, and 32% from lactose+minerals. lactose+minerals and 9% from the sale of cull animals. In terms of costs, the model estimated an annual 133280.4±18778.2 USD annually, of which 43% is due to feed and 28, 20 and 9% attributable to fixed costs for cow, breeding and management. The model estimated an annual gross margin 46832.96±33924.87 USD, which means a profit/cost for the baseline farm situation of 1.35. The model allows us to quantify the possible impact of the different biological and economic variables, on the bioeconomic efficiency of a dairy production system. In the second phase, the model was used to the second phase, the model was used to calculate the economic values of different productive and functional traits present in dairy cattle. dairy cattle. The production traits considered were production at peak (kg), % fat, % protein, lactation length protein, lactation length, cull cow weight (kg) and carcass yield (kg). The functional traits The functional traits considered were open period (days), calving rate (%), incidence of mastitis (%), adult mortality (%) and days elapsed at the onset of the mastitis event. Economic values were obtained The economic values were obtained through a multiple regression analysis performed on the results obtained from the stochastic model. stochastic model. In this model, the above traits were used as predictor variables and the utility function (dependent variable) was function (dependent variable) was the gross margin. The economic values obtained, expressed as rate of change in gross margin (USD/cow/year) per unit increase in the respective trait, were: -3.44 (open period, d), 40.83 (production at peak, kg), 2.90 (lactation length, d), 6.19 (calving rate, %), 111.00 (calving rate, %), 111.00 (lactation length, d), 111.00 (lactation (calving rate, %), 111.7 (protein content, %), 96.11 (fat content, %), 0.32 (cull cow weight, kg), 0.32 (cull cow weight, kg), 0.32 (cull cow weight, kg), 0.32 (cull cow weight, kg) weight, kg), 0.08 (day of mastitis onset), 4.36 (carcass yield, %), -1.10 (mastitis incidence,%), -2.10 (mastitis incidence,%), -2.10 (mastitis incidence,%), -2.10 (mastitis mastitis,%), -2.75 (adult mortality rate,%). An optimal index was constructed using the The optimal index was constructed using the Selection Indexes procedure, consisting of two production traits (peak production and % fat) and two functional traits (peak production and % fat) and two functional traits (peak production and % fat). of fat) and two functional traits (open period and mastitis incidence). The optimal selection index The optimal selection index would cause substantial gains in peak production and fat content, but at the cost of small unwanted increases in peak production and fat content. small undesired increases in open period and mastitis incidence, due to undesired genetic correlations between the undesirable genetic correlations between production and the variables of days open and mastitis incidence. mastitis incidence. The developed model can be used as a support tool for decision making and feasibility evaluations. and evaluations of the biological and economic feasibility of different intervention alternatives, as well as to detect the most sensitive areas in these production systems. The model also allows to efficiently estimate the economic value of different traits from which an economic value can be derived. from which a simple phenotypic selection index can be derived, which can be used at the dairy herd level to optimize herd level to optimize culling.