VALOR NUTRICIONAL DE FORRAJES PARA LA …ciam.gal/uploads/actividades/archivos/1215archivo.pdf · 4 175 325 2,338 20 558 24 69 3.0 5 325 500 ... gandeiro. UGM = (vacas x 1 ... Superficies

CENTRO DE INVESTIGACIÓNS AGRARIAS DE MABEGONDO

VALOR NUTRICIONAL DE FORRAJES PARA LA PRODUCCIÓN DE LECHE:

INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS ANALÍTICOS

Gonzalo Flores Calvete Centro de Investigacións Agrarias de Mabegondo

13 de febrero de 2015

1.- CONSEGUIR FORRAJE DE CALIDAD EN CANTIDAD SUFICIENTE

o Tipo de cultivo o Fertilización o Manejo

2.- REDUCIR LAS PÉRDIDAS EN CONSERVACION

o Técnica de ensilado o Presecado (hierba y otros cultivos) o Aditivos o Maquinaria

3.- UTILIZAR EFICIENTEMENTE EL ENSILADO

o Valoración nutritiva o Racionamento

OBJETIVOS BASICOS DEL ENSILADO


Encuestra sobre la estructura de las explotaciones lecheras gallegas (Proyecto RTA2012-C00065-C05-02) 2013-2014

Número de explotaciones, cuota y selección de muestra

Rango (103 L)

Total Muestra Explotaciones Cuota total Explotaciones

Estrato Min Max n % Mill L % n % 1 0 25 1,404 12 20 1 18 1.3 2 25 75 2,624 22 128 6 35 1.3 3 75 175 3,504 29 419 18 77 2.2 4 175 325 2,338 20 558 24 69 3.0 5 325 500 1,133 10 460 20 44 3.9 6 500 881 7 714 31 41 4.7

Total 11,884 2,299 284 2.4

Composición del rebaño y producción de leche

Vacas

de leche Lactaciones Tasa de substit.

Rendim. declarado

Vacas de carne

Estrato n Sum n % L/vaca/año n Sum 1 5.4 7,644 5.4 36 3,960 3.4 4,758 2 10.5 27,589 5.0 29 4,849 2.0 5,248 3 22.4 78,590 4.5 43 6,503 1.1 3,732 4 35.9 83,999 4.0 55 7,838 0.3 678 5 49.4 55,981 3.2 62 9,607 0.2 258 6 94.2 82,986 3.2 66 10,566 0.2 215

Total 28.3 336,788 4.4 45 6,796 1.3 14,888 Vacas de leite: Vacas xa paridas en lactación ou secas Recría: Vacas non paridas/vacas paridas *100 Nº de lactacións declarados polo gandeiro. UGM = (vacas x 1 + novillas x 0,6). Rendemento declarado polo gandeiro.

Producción media por vaca en la UE (2008)

Superficie Agraria Útil, tenencia de la tierra, práctica del pastoreo, carga ganadera y producción de leche por hectárea

Superficie Agraria Útil

SAU Propiedad Alquiler

Cesión Pastoreo Carga Producción

de leche ha % % % %SAU UGM/ha L/ha

Estrato Med Sum Med Med Med Med Med Med 1 7.7 10,754 79.8 10.4 9.8 45 1.93 3,621 2 10.9 28,558 79.2 12.9 7.9 42 1.58 5,650 3 18.0 63,033 66.2 20.7 11.8 40 2.01 9,038 4 25.1 58,685 69.8 18.0 12.0 21 2.18 11,283 5 32.2 36,510 59.7 28.8 11.5 9 2.25 13,621 6 52.5 46,236 53.5 35.2 11.2 3 2.76 18,898

Total 20.5 243,776 69.8 19.1 10.7 32 2.02 9,431

Superficie Agraria Útil, propiedad de la tierra y carga ganadera

Dispersión de la propiedad, concentración parcelaria y superficie forestal

Fragmentación de la SAU, concentración y superficie forestal en granjas de leche de Galicia

SAU

dispersión SAU

concentrada Granjas con superficie

forestal parcelas ha/parc. Granjas Granjas Superf. forestal n ha % % ha ha

Estrato Med Med Med Med Med Sum 1 17 0.60 38.8 72 1.9 1,911 2 26 0.65 22.8 77 4.1 8,213 3 30 0.95 41.5 66 3.8 8,867 4 41 1.15 40.5 77 6.1 10,890 5 48 1.22 45.4 73 4.2 3,453 6 63 1.41 53.6 54 5.4 2,537

Total 34 0.94 38.1 71 4.2 35,872

Superficies de pastos y de maíz forrajero en las explotaciones de leche

Granjas con praderas y pastos permanentes

(n=11706)

Granjas con maíz forrajero para ensilar

(n=7732)

Granjas

Superficie ha %SAU

Granjas

Superficie ha %SAU

Estrato Med Sum Med Med Sum Med

1 100 8,828 88 50 972 22 2 100 22,411 78 63 3,982 26 3 99 52,088 81 49 8,605 35 4 97 42,364 71 75 15,607 42 5 100 22,368 59 91 15,322 49 6 93 24,820 51 98 23,056 57

Total 99 172,879 75 65 67,544 38

Ocupación forrajera de la SAU (superficie de pastos y maíz)

• La SAU de la explotaciones está prácticamente ocupada por praderas y pastos permanentes (173 mil ha) y maíz para ensilar (67 mil ha).

• Las praderas ocupan unas 127 mil ha y los pastos permanentes unas 46 mil ha. El porcentaje de SAU ocupado por praderas permanece prácticamente constante a lo largo de los estratos (media 59%) mientras el correspondiente a los pastos permanentes desciende desde el 64% en el primer estrato hasta el 6% del estrato superior.

• El 65% de las explotaciones cultivan maíz. Este porcentaje se incrementa desde el 50% de las explotaciones más pequeñas hasta prácticamente el 100% de las de mayor tamaño. El 97% de la superficie de maíz-ensilado de Galicia está en las explotaciones de leche

• La mayor parte de la superficie ocupada por maíz sigue una rotación intensiva de

dos cultivos/año para ensilar. Entre las explotaciones que cultivan maíz, la rotación más popular es maíz/raigrás italiano (60%), con un total de 45 mil ha. Otras rotaciones menos frecuentes son maíz/pradera (31%) y maíz/cereal de invierno (6%).

• Aproximadamente un 23% de las explotaciones que cultivan maíz dejan siempre o

a veces la tierra sin cultivar durante el invierno.

Ocupación forrajera de la SAU (superficie de pastos y maíz)

Características de la ración consumida en establo por las vacas en lactación

Granjas que pastorean

Uso de carro

Ración ofrecida en comedero Total Ración forrajera

MS Forraje Concentrado Ensilado

hierba Ensilado

maíz % % kg % % % %

Estrato Med Med Med Med Med Med Med 1 78 0 12.7 63.7 36.3 55 6 2 68 0 14.6 65.6 34.4 57 20 3 71 5 17.7 58.9 41.1 57 23 4 41 39 20.7 59.7 40.3 48 39 5 18 80 23.0 58.7 41.3 40 54 6 5 100 24.0 57.0 43.0 28 62

Total 55 24 18.0 60.9 39.1 51 30

Composición de la ración en comedero

Necesidad de conocer el valor nutricional


Aportes recomendados para vacas de leche (NRC-89)

Inicio Llegadas Fase1 Fase 2 Fase 3a Mitad al parto 0-80 d 80-200 d >200 d

MSI (kg) 13 11 24 22 19

DMS ≈ TDN(%) 56 60 77 75 67ENL(MCal/kg) 1.25 1.36 1.75 1.68 1.49UFL/kg MS 0.74 0.80 1.03 0.99 0.87

PB% 13 15 18 16 14Degradable- DIP(%PB) 70 60 60 64 68No degradable- UIP(%PB) 30 40 40 36 32Soluble- SIP(%PB) 35 30 30 32 34

FAD (%MS) 35 30 19 21 24FND (%MS) 50 45 28 30 32CNF (%MS) 30 32 40 37 34

THUMBRULES FOR DAIRY COW RATIONSMichael F. Hutjens (1992) Extension Dairy Specialist . University of Illinois

Vacas Secas Vacas en lactación

Analítica de una muestra de ensilado de maíz (LIGAL)


1000 kg hierba antes/inicio espigado

Materia Seca

Agua 800 L (80%)

200 kg (20%)

15% MS (30 kg)

Proteína

2% MS (4 kg)

Grasa Carbohidratos

• Fibrosos

• No Fibrosos

55% MS (110 kg) 18% MS (36 kg)

Cenizas

10% MS (20 kg)

Materia Orgánica

90% MS (180 kg)

1000 kg planta de maíz ½ ML

Agua 650 L (65%)

Materia Seca 350 kg (35%)

Cenizas 5% MS (18 kg)

Materia Orgánica 95% MS (332 kg)

43% MS (155 kg)

No Fibrosos 42% MS (151 kg)

Fibrosos


7% MS (25 kg)

Proteína Carbohidratos 3% MS (11 kg)

Grasa


Proteína Grasa

Azúcar Almidón

Ácidos orgánicos

Hemicelulosa

Celulosa

Lignina FAD FND

Contenido celular

98% digestible

Pared celular

digestibilidad variable Contenido en FND determina:

Valor energético

Ingesta (IMS%pv=120/FND)

Importante la forma física (t.p.)


Ensilados evaluados in vivo en el CIAM

Media Max Min c.v. Media Max Min c.v.

DMS 64.8 77.4 46.1 10.4 67.0 75.6 56.5 5.4DMO 67.9 81.1 48.6 10.0 68.7 76.8 59.1 4.8ENL 1.36 1.62 1.01 9.9 1.54 1.73 1.33 5.1UFL 0.80 0.95 0.60 9.9 0.90 1.02 0.78 5.1

DoTT 67.6 80.7 43.2 10.0 74.8 82.3 66.5 4.4DoFND 59.5 79.2 38.3 13.4 66.0 74.5 55.4 6.9DoPC 61.5 81.1 41.7 17.5 65.2 75.2 55.0 7.7

Ensilados de hierba (n=198) Ensilados de maíz (n=99)

Digestibilidad in vivo (%)

Digestibilidad in vitro (%)




MS 22.8 76.0 13.3 39.9 30.4 44.4 15.4 16.6MSc 23.8 76.5 14.1 38.2 31.1 45.1 16.3 16.3FC 1.04 1.02

MO 88.4 93.6 68.3 3.8 96.1 97.1 91.5 0.9CZ 11.6 31.7 6.4 28.9 3.9 8.5 2.9 21.6FND 54.4 69.9 34.3 12.5 44.1 64.7 35.7 13.8FAD 37.1 51.8 23.9 13.1 25.3 36.7 19.7 15.9CEL 27.8 39.6 14.0 16.1 22.8 33.7 17.9 15.8LAD 6.3 14.5 2.0 37.8 2.3 3.5 1.0 22.8FB 28.8 41.1 18.6 13.4 22.9 33.1 16.2 16.2PB 13.1 24.5 6.0 25.4 6.7 10.0 3.9 17.5ALM 26.2 37.5 0.0 31.7


Materia seca

Composición química (%MS)




pH 4.30 6.20 3.45 11.1 3.79 4.70 3.40 5.53pHe 4.26pHdif 0.03

PBt (%MS) 14.8 26.4 6.4 26.3 6.98 10.28 4.59 15.9Nt (%MS) 2.37 4.22 1.03 26.3 1.12 1.64 0.73 15.9N-NH3 (%MS) 0.24 1.23 0.02 70.5 0.05 0.11 0.00 39.2N-NH3 (%Nt) 9.8 29.2 1.4 51.4 4.7 10.6 0.0 33.4N Soluble (%Nt) 50.0 85.1 15.7 21.8 45.7 95.8 28.1 20.9

Parámetros fermentativos (1)


pHe=0.0359 x MS + 3.44 (Haigh, 1987)




Láctico (%MS) 5.7 17.3 0.1 55.4 4.3 9.2 1.4 38.64Acético (%MS) 2.1 7.5 0.1 56.4 1.4 4.7 0.5 59.00Butírico (%MS) 1.0 4.7 0.0 103.9 0.0 0.6 0.0 262.62Propiónico (%MS) 0.3 2.4 0.0 121.2 0.0 0.6 0.0 260.41Etanol (%MS) 1.2 5.7 0.0 71.3 1.0 5.6 0.0 95.68


Parámetros fermentativos (2)


Valor energético: de DMO a energía neta

AFRC NRC INRADMO MO Valor D EM EB q ENl UFL UFL

% %MS MOD (%MS) MJ/Kg MS MJ/kg MS EM/EB Mcal/kg MS por kg MS por kg MOD

80.0 89.0 71.2 11.4 18.5 0.62 1.67 0.98 1.3875.0 89.0 66.8 10.7 18.5 0.58 1.54 0.91 1.3670.0 89.0 62.3 10.0 18.5 0.54 1.42 0.83 1.3465.0 89.0 57.9 9.3 18.5 0.50 1.30 0.76 1.3260.0 89.0 53.4 8.5 18.5 0.46 1.18 0.69 1.3055.0 89.0 49.0 7.8 18.5 0.42 1.06 0.62 1.28

1.33Nota: Valor D=DMO x MO/100; EM (MJ/Kg MS)=Valor D x 0.16; EB=19 MJ/kg MS;

ENl (Mcal/Kg MS)=EM x 0.24 x (0,463 + 0,24x q); UFL=ENl/1.7;

Caracterización do valor enerxético en forraxes

DMO x MO/100 x 1.33 x 1.7 = ENL (Mcal/kg MS) Ensilajes de hierba

DMO x MO/100 x 1.37 x 1.7 = ENL (Mcal/kg MS) Ensilajes de maíz

Ensilajes de hierba

Valor proteico: de N a PDI


El sistema PDI evalúa los alimentos y las necesidades de los animales en términos de aminoácidos realmente absorbidos en el intestino delgado. Se basa en la estimación de 2 fracciones, alimentaria (PDIA) y microbiana (PDIM). A cada alimento le son atribuidos 2 posibles valores de esta última fracción, según se considere la energía fermentescible en el rumen (PDIME) o el nitrógeno degradable (PDIMN). Por tanto, cada alimento posee dos valores PDI expresados por separado: PDIN=PDIA+PDIMN PDIE=PDIA+PDIME el menor de los cuales se tomará como valor representativo del valor nitrogenado del alimento problema



Los valores PDI son obtenidos a partir de 4 características de cada alimento: - El contenido en nitrógeno total (PB=N total x 6.25) - La degradabilidade teórica (DT) del nitrógeno en el rumen medida por el método de las bolsas de nylon - El contenido en materia orgánica fermentescible (MOF) que es el resultado de deducir de la materia orgánica digestible (MOD) la materia grasa y el N no degradable en el rumen, así como los productos de fermentación de los ensilados (PF) - La digestibilidad real de los aminoácidos de origen alimentaria en el intestino delgado (dr).



Esquema del método de cálculo de los PDI (Verité et al., 1987) Rumen Intestino delgado Captación Contido en AA dr N degradado N microbiano PDIMN 1-1.11(1-DT) 0.9 0.8 0.8 N total PDIN N no degradado PDIA 1.11(1-DT) 1.0 0.5 a 0.9 PDIE Eficacia de síntesis Energía MOF N microbiano PDIME MOF x 0.145 0.8 0.8



MAÍZ FRESCO (LIGAL)

Valores NIRSDMO (%) 70PB (% MS) 7MO (%MS) 96

Valores fijosDT 0.73dr 0.75EE (%MS) 3

CálculosMOF 67.2PDIA (% MS) 1.6PDIMN (% MS) 2.8PDIME (% MS) 6.2

ResultadoPDIN (% MS) 4.4PDIE (% MS) 7.8

a) Necesitamos los siguientes valores de la muestra problema:

DMO % (NIRS)PB (%MS) (NIRS)MO (%MS) (NIRS)

b) Tomamos los seguintes valores medios

DT=0.73 (degradabilidad ruminal teórica del N)dr=0.75 (digestibilidad del N alimentario en el intestino delgado)EE= 3% MS (valor medio estimado para maíz planta entera)

c) Cálculos

MOF=(DMO x MO x 0.01) - (1-DT) x PB - EE (materia orgánica fermentescible en el rumen)PDIA=1.11 x PB x (1-DT) x dr (proteína digestible en el intestino procedente del alimento)PDIMN= 0.64 x PB x (DT-0.1) (proteína digestible en el intestino de origen microbiano limitada por N)PDIME= 0.093 x MOF (proteína digestible en el intestino de origen microbiano limitada por energía)

PDIN= PDIA + PDIMNPDIE= PDIA + PDIME

Criterios de calidad de ensilados


Satisfactorio DMO≥68 y PB≥13

Aceptable 62≤DMO<68 y 11≤PB<13

Deficiente DMO<62 ó PB<11

Satisfactoria pHdif≤0.05 SATISFACTORIA

Aceptable 0.05<pHdif≤0.20 ACEPTABLE

Deficiente pHdif≥0.20

DEFICIENTE

DMO 68% ≈ 1.37 Mcal ENL/kg MS ≈ 0.80 UFL/kg MSDMO 62% ≈ 1.25 Mcal ENL/kg MS ≈ 0.73 UFL/kg MSpHdif= pH - pHe, siendo pHe=0.0359 x MS + 3.44 (Haigh, 1987)Valores de pH ≥ 4.5 son sospechosos de mala fermentación salvo si MS>40

Contenido energético y proteicoFermentación

Criterios de calidad de ensilados


CriterioSATISFACTORIA ACEPTABLE DEFICIENTE

DMO (%) ≥68 62≤DMO<68 <62

pH ≤4 4<pH<4.4 ≥4.5

Almidón (%MS) ≥30 27<Almidón<30 <27

DMO 68% ≈ 1.52 Mcal ENL/kg MS ≈ 0.89 UFL/kg MSDMO 62% ≈ 1.39 Mcal ENL/kg MS ≈ 0.82 UFL/kg MS

Criterios CIAM-LIGAL de calidad de ensilados de maíz

Criterios de calidad fermentativa de ensilados


DLG (Alemania) INRA (Francia)A. Butírico (%MS) ≤ 0.2 Ausencia o trazasA. Propiónico (%MS) Ausencia o trazas Ausencia o trazasA. Acético (%MS) ≤ 3.0 ≤ 2.0 - 2.5

N-NH3 (% N total) ≤ 8% ≤ 5-7%N-Soluble (% N total) n.d. ≤ 50%

pH ≤ 3.9 (MS≥19%) < 4.0 si MS≤ 30%≤ 4.1(MS 20-29%)≤ 4.3 (MS 30-44%)

≤ 4.5 (MS>45%)

Nota: los valores de pH sólo se aplican a ensilados de hierbaFuente: Pflaum et al ., (1998) Silage additives testing. Comparison of the German DLG and the French INRA Schemes

Criterios utilizado en las evaluaciones de aditivos comerciales

Parámetro Valores que indican una buena fermentación

Estándares de Hay Market Task Force of American Forage and Grassland Council (Rohweder et al. , 1978)

a) Leguminosas

PB FAD FND1 Antes a Inicio >19 <31 <40 >1402 Inicio a Media 17-19 31-35 40-46 124-1403 Media a Completa 13-16 36-41 47-51 100-1234 Completa a Madurez <13 >41 >51 <100

b) Gramíneas y Mezclas de Gramíneas-Leguminosas

PB FAD FND2 Antes a Inicio >18 <33 <55 124-1403 Inicio a Medio 13-18 33-38 55-60 101-1234 Medio a Completo 8-12 39-41 61-65 83-1005 Completo a Madurez <8 >41 >65 <83

Un heno estándar con VRF=100 contiene (en %MS) 41% FAD y 53% FND

Valor Relativo de un Forraje

CalidadEstado de Madurez (Floración)

Composición química (%MS)VRF

CalidadEstado de Madurez (Espigado)

Composición química (%MS)VRF

DMS (%) = 88.9 - (0.779 x FAD)

IMS (% de PV)= 120 / NDF

VRF = (DMS x IMS) /1.29

Boletines de ensilados de hierba


1 2 3 4 5 6 7PH pH 4.60 4.10 4.30 4.20 4.60 4.70 4.00M.S MS% 40.4 23.2 29.1 25.9 39.1 40.9 24.7P.B PB (%MS) (N x 6.25) 16.6 13.5 14.7 11.6 7.2 9.3 14.3F.B FB %MS (cálculo FB=FAD x 0.75 + 3.56 ó similar) 26.9 33.2 28.5 33.3 29.0 26.9 29.6F.A FAD (%MS) 31.1 37.6 33.6 40.3 35.2 31.3 35.1F.N FND (%MS) 51.2 56.5 53.0 62.6 53.5 48.0 48.5pHe pHe = 0.0359 x MS + 3.44 4.89 4.27 4.83 4.37 4.8 4.91 4.33ENL ENL Mcal/kg MS (cálculo basado en FAD) 1.41 1.22 1.33 1.14 1.28 1.40 1.29PDIE PDIE/kg MS (cálculo basado en FAD, PB) 7.51 6.54 7.02 5.96 5.27 6 6.85PDIN PDIN/kg MS (cálculo basado en PB) 9.64 7.85 8.56 6.74 4.19 5.43 8.31Valor res forr ?? 11.7Proteina ligada FAD PB-FAD (%MS) 0.9 0.8 1.1 1.3 1.1 0.9 1.5Proteina soluble PB-Soluble (%MS) ?? 10.3 9.7 9.3 7.6 5.6 7.9 8.1Prot s/PB PB-Soluble (%PB total) ?? 62.4 72.1 62.9 65.8 78.2 84.6 56.9NNP Nitrógeno no proteico ?? 1.7 1.6 1.5 1.3 1.1 1.3 1.3PFAD/PB PB-FAD (%PB) (no corregir si <12-14%) 5.4 5.7 7.7 11.4 15.6 9.2 10.4UFL UFL/kg MS (ENL/1.7) pero no coincide 0.88 0.77 0.83 0.72 0.71 0.78 0.81valor relativo forraje VRF (comparación relativa basada en FAD, FND) 98.2 110 85.5 107 125 118cenizas CZ (%MS) 7.1 8.0 5.1 7.6 11.9

MO %MS (100-CZ) 92.9 92 94.9 92.4 88.1conservacion pH - pHe -0.29 -0.17 -0.53 -0.17 -0.24 -0.21 -0.33

SILOS HIERBA


Boletines de ensilados de maíz

1 2 3 4 5 6 7 8

PH pH 3.90 3.70 3.70 3.90 3.90 3.80 3.80 3.70

M.S MS % 37.4 38.9 33.6 37.7 32.2 40.8 35.4 38.9

Proteina bruta PB %MS (N x 6.25) 6.3 6.6 6.6 6.8 6.8 6.8 6.5 6.6

F. bruta FB %MS (cálculo FB=FAD x 0.75 + 3.56 ó similar) 21.2 21.8 23.6 21.8 26.5 23.1 23.0 21.8

FAD FAD %MS 24.4 24.4 25.9 23.6 28.2 25.6 24.3 24.4

FND FND %MS 41.1 40.9 44.1 42.5 48.7 42.3 42.3 40.9

cenizas CZ %MS 3.5 3.3 3.4 4.1 3.6 3.7 4.2 3.3

MO %MS (100-CZ) 96.5 96.7 96.6 95.9 96.4 96.3 95.8 96.7

almidon ALM %MS 37.9 38.2 34.8 39.7 28.0 37.7 36.2 38.2

PDIE PDIE %MS (cálculo basado en PB) 6.18 6.25 6.47 6.51 6.30 6.07 6.45 6.25

PDIN PDIN %MS (cálculo basado en PB) 3.27 3.44 4.08 4.21 3.58 2.95 4.03 3.44

UFL UFL/kg MS (cálculo basado en FND) 0.92 0.92 0.90 0.91 0.87 0.92 0.92 0.92

Equiv. grano EG %MS (cálculo ALM/0.7) 54.9 54.6 49.7 56.7 40.0 53.9 51.7 54.6

SILOS MAÍZ


VALORACIÓN NUTRICIONAL DE FORRAJES ENSILADOS:

Una actividad de colaboración CIAM-LIGAL

• Tablas de composición de alimentos (foráneas, no existen tablas propias)

• Predicción a partir de parámetros químicos determinados no laboratorio • Usando ecuaciones de regresión foráneas • Usando ecuaciones de regresión propias

• Estimación a partir de métodos in vitro (p.ej.: Tilley-Terry o FND-celulasa)

• Estimación a partir de espectrofotometría (NIRS)

Todos estos métodos requieren la existencia de una colección de muestras de referencia, lo que implica la realización de ensayos in vivo (digestibilidad) e in situ (degradabilidad ruminal).

Valor energético y proteico de forrajes


33

Boletín de campo para caracterizar el ensilaje

(localización, tipo de pradera, fecha de corte, condiciones de medio, técnica de ensilado)

Muestreo de silos

Esquema del método de trabajo colaborativo entre el CIAM y el LIGAL para la construcción de métodos de predicción

Análisis de laboratorio (NIRS)

Relación entre metodología de ensilado y calidad de la muestra

Selección de muestras para su evaluación in vivo

Determinación en el CIAM de la

digestibilidad in vivo de los ensilaje seleccionados

• Incorporación de resultados de DMO in vivo y composición química de patrones a la colección • Desarrollo/Perfeccionamiento de los métodos de predicción de DMO

Transferencia a los laboratorios de servicio

Servicio Técnico a explotaciones

Media c.v. % Número de mostras tomadas por silo 1 2 3 4 5 6 7 MS (%) 19.90 5.86 16.7 11.7 9.6 8.4 7.5 6.8 6.3 MO (%MS) 86.34 2.48 6.9 4.9 4.0 3.5 3.1 2.8 2.6 PB (%MS) 14.26 5.56 15.2 10.8 8.8 7.6 6.8 6.2 5.8 FND (%MS) 53.90 4.80 13.5 9.7 7.9 6.8 6.1 5.6 5.2 FAD (%MS) 38.66 4.88 13.7 9.7 7.9 6.8 6.1 5.6 5.2 pH 4.09 3.62 10.2 7.2 5.9 5.1 4.5 4.1 3.8 LCT (%MS) 6.08 26.82 72.7 51.7 42.2 36.5 32.7 29.8 27.6 ACT (%MS) 2.65 26.68 75.5 53.7 43.8 37.9 33.9 31.0 28.7 BUT (%MS) 0.76 42.10 205.2 145.8 119.1 103.1 92.2 84.2 77.9 N-NH3 (%MS) 0.21 26.08 75.9 53.9 44.0 38.1 34.1 31.1 28.8 N-SOL. (%MS) 1.11 9.86 27.6 19.6 16.0 13.9 12.4 11.3 10.5 DoTT (%) 72,18 1.79 5,0 3,5 2,9 2,5 2,2 2,0 1,9

Error probable de la estimación de la media de cada parámetro, en %, al variar el número de muestras tomadas con sonda en cada silo (α=0.05; β=0.2)

La utilidad práctica de una analítica de forraje para el ganadero depende de dos factores fundamentales:

• de la calidad de los métodos de análisis e estimación no laboratorio

• de la representatividad de la toma de muestras

El muestreo inadecuado resta validez práctica a los resultados de los análisis y genera desconfianza hacia los laboratorios con independencia del nivel de

fiabilidad de las rutinas utilizadas en aquellos

Necesidad de tomar unha muestra representativa

La mecanización de la toma de muestras de ensilado es un aspecto fundamental del proceso de obtención de resultados analíticos fiables y útiles para el ganadero

Procedimiento para elaboración de predicciones de DMO in vivo

Validación

El total de muestras de DMO in vivo conocida se distribuyen al

azar en dos grupos independientes

Calibración

Ecuaciones de predicción de DMO a partir de:

• parámetros químicos • valores in vitro • NIRS

proba de validez

La "bondad" de una ecuación de predicción se mide usualmente por dus parámetros:

• Coeficiente de determinación (R2 ), que representa el porcentaje de varianza explicada por la ecuación

• Error mínimo de predicción (RSD, SEC, SEV), que representa el error de estimación

El error mínimo de predicción está relacionado con la variabilidad de la población para el parámetro a predecir

Prueba de validez de los métodos de predicción


G. Flores (CIAM) XIX Curso de Especialización FEDNA

37

Aspectos de la confección y utilización de silos experimentales en el CIAM


38

Vista de la nave de digestibilidad del CIAM

Determinaciones in vitro e in situ


Líquido ruminal de vacas secas canuladas

en rumen

• Método Tilley-Terry, modificado por Alexander y McGowan (1969)

• Solubilidad enzimática polo método FND-Celulasa, de Riveros y Argamentería (1987). Celulasa Onozuka R-10 de Merck

• Solubilidad enzimática por el método Pepsina HCl-Celulasa, descrita por Aufrère (1999)

Determinación de la degradabilidad ruminal in situ

Muestra seca a 40 ºC 76 h

Molida a 3 mm

bolsas nylon 50 µ

tiempos 0, 4, 8, 16, 24, 48, 72 e 96 h

3 vacas x 2 tandas consecutivas

Proyecto PGIDIT 03RAG05E


0

10

20

30

40

50

60

70

80

15 20 25 30Materia Seca (%)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

15 20 25 30 35 40Materia Seca (%)

DMO

FND

ALM

EB

PB

Ensilajes de hierba de 1º corte no presecados

Ensilajes de maíz

DMO

FND

EB

PB

Relación entre los contenidos de materia seca, digestibilidad in vivo de la materia orgánica (DMO) y parámetros químicos de las colección de muestras de ensilaje

de hierba (primer corte, no presecados) y planta entera de maíz.

FND no es un buen predictor de DMO (1)


25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

35 40 45 50 55 60 65

DFN

D (

%)

FND (%)

Relación entre DFND (%) e FND (valores de dixestibilidade determinados in vivo) DF…

55

60

65

70

75

80

15 20 25 30M

OD

(%M

S)

FND_D (% MS)

Relación entre MOD (%MS) e FND_D (%MS) (valores de dixestibilidade determinados in vivo) D-Value

FND no es buen predictor de DMO (2)


.... a pesar de lo cual se sigue utilizando en algunos laboratorios


FORMULAS UTILIZADAS EN LAS ANALITICAS EN EL LABORATORIO XXXXXXXXX: SILOS MAIZ 1.- PDIN = 0.615 * PB 2.- PDIE = ( 0.218 * PB) + ( 0.009 * (560 – ( 0.28 * PB))) 3.- UFL = 1.186 – 0.0064 * FND 4.- EQUIVALENTE GRANOS = % ALMIDON / 0.70

Se recomienda tener estimaciones de la digestibilidad in vitro


Pero las analíticas in vitro son laboriosas


Por lo cual es de especial interés disponer de calibraciones NIRS para estimación directa de DMO


La obtención de las colecciones de muestras de DMO in vivo implicó la realización de cerca de 400 evaluaciones con animales y de

aproximadamente 14.000 determinaciones por métodos de referencia en el laboratorio

La obtención de la colección de muestras de Degradabilidad in situ implicó la incubación de más de 9.000 bolsas en el rumen de vacas

canuladas y la realización de aproximadamente 5.000 determinaciones por métodos de referencia en el laboratorio

Este trabajo se inició a comienzos de los años 90 y continúa en la actualidad, buscando reducir los errores de estimación del valor

energético y nitrogenado de los forrajes

Alcance de los trabajos



Se obtuvieron múltiples ecuaciones basadas en parámetros químicos y en medidas in vitro para estimar DMO en ensilados de hierba .......

Tabla 5.- Ecuaciones seleccionadas para la predicción de la digestibilidad in vivo de la materia orgánica de ensilajes de hierba

Ecuación de predicción DMO in vivo %

nº muestras

Calibración Validación cruzada

R2c RSDc R2

cv RSDcv a) Modelos que incluyen digestibilidad in vitro como predictor DMO= 23.62 + 0.718 DoNDC 66.20 135 0.63*** 4.03 0.62*** 4.07 DMO= 24.51 + 0.605 DoNDC + 0.458 PB 66.20 135 0.66*** 3.92 0.64*** 3.96 DMO= 9.18 + 0.863 DoTT 66.51 192 0.70*** 3.79 0.69*** 3.86 DMO= 11.96 + 0.705 DoTT + 0.590 PB 66.51 192 0.76*** 3.43 0.74*** 3.49 DMO= -1.73 + 0.790 DoTT + 0.641 PB + 0.202 FAD 66.51 192 0.77*** 3.37 0.75*** 3.47 b) Modelos que sólo incluyen parámetros químicos como predictores DMO= 96.08 – 0.806 FAD 66.40 197 0.31*** 5.79 0.30*** 5.82 DMO= 96.43 – 1.042 FB 66.40 197 0.32*** 5.73 0.31*** 5.78 DMO= 48.27 + 1.397 PB 66.40 197 0.43*** 5.23 0.42*** 5.27 DMO= 103.9 – 0.694 FND 66.40 197 0.44*** 5.19 0.43*** 5.24 DMO= 68.06 – 0.424 FAD + 1.075 PB 66.40 197 0.50*** 4.94 0.48*** 4.98 DMO= 80.62 – 0.797 FAD + 0.032 FADxPB 66.40 197 0.52*** 4.81 0.51*** 4.85 DMO= 78.69 – 0.426 FND + 0.827 PB 66.40 197 0.53*** 4.77 0.52*** 4.81 DMO= 71.49 – 0.665 FB + 1.084 PB 66.40 197 0.55*** 4.71 0.53*** 4.75 DMO= 109.40 – 1.013 FND – 1.563 PB + 0.0466 FNDxPB

66.40 197 0.56*** 4.62 0.55*** 4.66

DMO= 107.46 – 1.900 FB – 1.673 PB + 0.0960 FBxPB 66.40 197 0.58*** 4.53 0.56*** 4.59 DMO= 83.94 – 0.419 FND + 0.723 PB – 0.685 LAD 66.40 197 0.58*** 4.51 0.56*** 4.57 DMO= 72.41 – 0.494 FND + 0.611 PB – 0.623 LAD + 0.906 EB

66.40 197 0.60*** 4.47 0.57*** 4.52


....... y en ensilados de maíz

Tabla 13.- Ecuaciones seleccionadas para la predicción de la digestibilidad in vivo de la materia orgánica (DMO) de ensilajes de planta entera de maíz

Ecuación de predicción de digestibilidad in vivo (DMO) Calibración Validación cruzada R2

c RSDc R2cv RSDcv

a) Modelos que incluyen digestibilidad in vitro como predictor DMO=42.47 + 0.382 DoPC 0.26*** 2.59 0.19** 2.69 DMO=37.82 + 0.447 DoNDC 0.27*** 2.57 0.21** 2.66 DMO=39.88 + 0.627 DoNDC – 0.429 MS 0.45*** 2.27 0.37*** 2.36 DMO=31.25 + 0.454 DoPC + 1.017 PB 0.43*** 2.29 0.35*** 2.41 DMO= 8.55 + 0.792 DoTT 0.53*** 2.06 0.48*** 2.15 DMO= 6.78 + 0.770 DoTT + 0.533 PB 0.58*** 1.97 0.51*** 2.08 DMO=36.45 + 0.719 DoTT – 0.232 FND – 0.387 MS 0.67*** 1.75 0.61*** 1.85 DMO=42.53 + 0.650 DoTT – 0.400 FAD – 0.416 MS 0.68*** 1.74 0.61*** 1.85 b) Modelos que sólo incluyen parámetros químicos como predictores DMO=84.71 – 0.409 FND 0.24*** 2.63 0.17** 2.72 DMO=75.80 – 3.616 LAD 0.25*** 2.60 0.18** 2.71 DMO=82.70 – 0.621 FAD 0.28*** 2.55 0.21*** 2.65 DMO=78.51 – 0.685 FAD + 0.896 PB 0.30*** 2.64 0.24*** 2.73 DMO=70.82 – 4.439 LAD + 1.072 PB 0.44*** 2.27 0.36*** 2.39 DMO=106.90 – 0.942 FAD – 0.500 MS 0.50*** 2.15 0.43*** 2.25 DMO=104.18 – 1.190 FAD + 2.145 CZ – 0.477 MS 0.58*** 1.99 0.45*** 2.23 Significación del modelo: *** p<0.001; ** p<0.01; * p<0.05


50

Modelos Validación cruzada R2 RSD

Basados en parámetros químicos como predictores FAD 0.30 5.82 FB 0.31 5.78 PB 0.42 5.27 FND 0.43 5.24 FAD, PB 0.51 4.85 FND, PB 0.55 4.66 FND, PB, LAD 0.59 4.45 Basados en métodos in vitro como predictores DoNDC 0.62 4.07 DoTT 0.69 3.86 Modelos mixtos DoNDC, PB 0.64 3.96 DoTT, PB 0.74 3.49 DoTT, PB, FAD 0.75 3.47 Método NIRS 0.75 2.64

Poder predictivo de las estimaciones de DMO in vivo de ensilajes de hierba disponibles en CIAM-LIGAL


Modelos Validación

cruzada R2

cv RSDcv Basados en parámetros químicos como predictores FND 0.17 2.72 LAD 0.18 2.71 FAD 0.21 2.65 FAD, PB 0.24 2.73 LAD, PB 0.36 2.39 FAD, MS 0.43 2.25 FAD, CZ, MS 0.45 2.23 Basados en métodos in vitro como predictores DoPC 0.19 2.69 DoNDC 0.21 2.66 DoTT 0.48 2.15 Modelos mixtos DoNDC, MS 0.37 2.36 DoPC, PB 0.35 2.41 DoTT, PB 0.51 2.08 DoTT, FAD, MS 0.61 1.85 Método NIRS 0.50 2.07

Poder predictivo de las estimaciones de DMO in vivo de ensilajes de planta entera de maíz disponibles en CIAM-LIGAL

La técnica NIRS proporciona la mayor exactitud relativa para predecir el valor energético de ensilados de hierba y de maíz, superior a la de cualquier otro método, seguida por los métodos de digestibilidade in vitro con líquido ruminal e incubación ruminal in situ.

Dada la rapidez del método NIRS, su carácter no destructivo, y la capacidad de determinar simultáneamente el conjunto de parámetros de composición química e indicadores de calidad fermentativa, hacen de este método el habitual en las determinaciones del valor nutricional de forrajes

Transferencia de las calibraciones NIRS


La exactitud relativa de los métodos de estimación de DMO basados en parámetros químicos no es satisfactoria. El hecho de que los predictores de DMO son a su vez estimados por NIRS aumenta el error de estas ecuaciones de predicción.

La técnica NIRS proporciona la mayor exactitud relativa para predecir el valor energético de ensilados de hierba y de maíz, superior a la de cualquier otro método, seguida por los métodos de digestibilidade in vitro con líquido ruminal e incubación ruminal in situ.

La calidad predictiva de las ecuaciones de regresión basadas en parámetros químicos no es, en general, satisfactoria

Dada la rapidez del método NIRS, su carácter no destructivo, y la capacidad de determinar simultáneamente el conjunto de parámetros de composición química e indicadores de calidad fermentativa, hacen de este método el habitual en las determinaicones del valor nutricional de forrajes

Transferencia de las calibraciones NIRS


Las calibraciones NIRS desarrolladas en el CIAM para ensilados de hierba y maíz fueron transferidas a diversos laboratorios de servicio que participaron en los trabajos, siendo el LIGAL el principal destinatario

Los trabajos de mejora de las calibraciones continúan actualmente con el proyecto FEADER –A3F (finalizará en junio de 2015), siendo los objetivos del mismo:

– Aumento de las bases de datos de ensilados de hierba y maíz

– Puesta a punto de ecuaciones para estimar calidad fermentativa de ensilados

– Nuevas ecuaciones para pastos y planta entera de maíz en estado fresco

– Nuevas ecuaciones para la predicción de la degradabilidad ruminal del N en ensilados

Gracias por la atención

Documents

VALOR NUTRICIONAL DE FORRAJES PARA LA …ciam.gal/uploads/actividades/archivos/1215archivo.pdf · 4 175 325 2,338 20 558 24 69 3.0 5 325 500 ... gandeiro. UGM = (vacas x 1 ... Superficies