Evaluación de un modelo de producción de pasturas mediante pruebas empíricas y experimentos preliminares.

José Andrés Nasca

Resumen


En el presente trabajo se utilizó un modelo de crecimiento de pasturas desarrollado por McCall y Bishop-Hurley. El objetivo fue evaluar si el modelo es capaz de simular las variaciones en producción primaria neta aérea en la estación húmeda utilizando pruebas empíricas y experimentos preliminares. Se trabajó con una gramínea megatérmica, Chloris gayana. La evaluación empírica se realizó con datos de experimentos realizados en el Instituto de Investigación Animal del Chaco Semiárido, que incluyeron biomasa seca aérea acumulada durante la estación de crecimiento, y biomasa seca aérea producida entre dos pastoreos. Los estadísticos utilizados fueron raíz cuadrada del cuadrado medio del error, relación RMSE/Media observada, error medio y los coeficientes de la desigualdad de Theil. Para evaluar la sensibilidad del modelo se realizó un experimento preliminar en el cual se simuló, en sitios contrastantes, el efecto del ambiente en la dinámica de la producción forrajera y la carga animal en los sistemas bovinos pastoriles. Se utilizó un modelo determinístico del sistema de producción, que incluyó al modelo de pasturas en evaluación. Para cada serie climática se organizó una serie construida en base a los valores medios mensuales, asumiendo que ésta sería la línea de base (punto de referencia) para comparaciones con las series climáticas reales. Se encontró un muy buen ajuste en la producción primaria neta acumulada, por cortes y en su distribución estacional. El modelo fue sensible ante cambios en la serie climática utilizada. La producción de forraje disminuyó entre un 7 y 20% en relación a la línea de base, por efecto de las lluvias y carga animal utilizada. El trabajo muestra el potencial del modelo de pasturas para simular la dinámica de la producción de Chloris gayana en ambientes del subtrópico argentino, siendo capaz de captar variaciones en el ambiente, y generar respuestas diferenciales ante cambios en las reglas de decisiones. En este sentido puede ser útil para estudiar interacciones entre el manejo y la dinámica de las pasturas en climas de alta variabilidad temporal y espacial.


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