Cambios en la productividad de los tambos del sur de Santa Fe = Changes in dairy farm productivity in the southern Santa Fe
Se verificaron y analizaron los cambios producidos en la productividad de los sistemas lecheros del sur de Santa Fe en las últimas tres décadas. Se propusieron y compararon los modelos que mejor explican la productividad en dos períodos: Inicial (PI, 1983-1994) y Final (PF, 2003-2009). Se relevaron...
| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | info:ar-repo/semantics/artículo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Asociación Argentina de Producción Animal
2019
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| Acceso en línea: | http://ppct.caicyt.gov.ar/index.php/rapa/article/view/5754/5268 http://hdl.handle.net/20.500.12123/4260 |
| Sumario: | Se verificaron y analizaron los cambios producidos en la productividad de los sistemas lecheros del sur de Santa Fe en las últimas tres décadas. Se propusieron y compararon los modelos que mejor explican la productividad en dos períodos: Inicial (PI, 1983-1994) y Final (PF, 2003-2009). Se relevaron 76 sistemas (39 en PI y 37 en PF). Se seleccionaron y evaluaron 6 variables: carga animal (Carga, VT ha-1), producción individual (Producción, litros VO-1 día-1), nivel de suplementación (Suplementación, kg eq grano Mz VO-1 día-1), relación vaca ordeño/vaca total (VO/VT, %), intervalo entre partos (IEP, meses) y proporción de pasturas en la dieta (Pastura, %). Se utilizó la prueba de t de Student para comparar los promedios de las variables entre períodos y regresión lineal múltiple para el desarrollo de los modelos. Se analizaron todas las regresiones posibles para seleccionar el conjunto de variables (predictores) que mejor explique la productividad lechera anual (Productividad, litros haVT-1) en cada período. Para seleccionar los modelos que mejor explican la Productividad se utilizaron los índices: R2 ajustado por el número de variables (R2aj), el criterio de selección de Mallow (Cp), el de Akaike (AIC) y que los coeficientes de los predictores fueran significativamente diferentes de cero (p≤0,05). El mejor modelo en PI (R2=97%, error= 271 litros haVT-1, CV= 8,7%), incluyó 4 predictores y el mejor modelo en PF (R2=81%, error= 890 litros haVT-1, CV= 15%) incluyó 3 predictores. Carga, Producción y VO/VT fueron seleccionados para ambos períodos, con distinta jerarquía. Para PI el mejor predictor fue Carga (R2=72%) y para PF fue Producción (R2=49%). Suplementación sólo fue relevante (p≤0,05) en PI. IEP y Pastura no fueron significativas (p>0,05) en ninguno de los dos períodos. Se han producidos cambios importantes en las últimas tres décadas, actualmente la Productividad está principalmente asociada a variaciones en la Producción y en menor medida a la Carga. |
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