Avaliação de sistemas de produção de leite por meio de modelo dinâmico de simulação | Evaluation of milk production systems using a dynamic simulation model

A Tese foi dividida em quatro capítulos. No Capítulo 1 objetivou-se selecionar funções, que representam matematicamente curvas de lactação, que melhor se ajustem aos dados observados, para serem utilizados em modelos de simulação de sistemas de produção de leite. A base de dados foi construída com a utilização de 6.459 medidas de produção diária de leite por vaca, tomadas a partir de controles leiteiros mensais e quinzenais entre os anos de 2004 e 2007, provenientes de 472 lactações completas de animais de 10 propriedades. As propriedades foram classificadas quanto a produção média de litros de leite por vaca por dia em nível baixo, médio e alto. Os dados foram divididos de acordo com as ordens de lactação, em primeira ordem, segunda ordem e terceira ou maior ordem de lactação. Foram comparados oito funções de curvas de lactação obtidas na literatura. Os avaliadores de ajuste utilizados foram R², QME, QMEP e CBI. Os valores para os avaliadores obtidos em cada modelo foram comparados por meio do intervalo de confiança, considerando-se 95% de probabilidade. Para o grupo de propriedades cuja produção média das vacas foi considerada baixa, o modelo de Wilmink (1987) obteve melhor ajuste para as lactações das primíparas, enquanto que o modelo de Wood (1967) se ajustou melhor as lactações das vacas de segunda e terceira ou maior ordens. O modelo de Wood (1967) apresentou melhores ajustes para todas as ordens de lactação do grupo de propriedades cuja produção das vacas foi considerada média. O modelo de Dijkstra et al. (1997) obteve os melhores em todas as ordens de lactação referentes ao grupo vacas consideradas de alta produção. No Capítulo 2 o objetivo foi desenvolver um programa com interface amigável e de fácil utilização, para cálculo de exigências nutricionais, valor nutricional dos alimentos, avaliação de rações e estimativa de custos com a alimentação de bovinos de rebanhos leiteiros. Objetivou-se também avaliar a confiabilidade dos resultados gerados neste programa comparando-os com algumas estimativas obtidas no programa do NRC versão 2001. O programa ZooCalc 1.0 foi desenvolvido com a utilização da linguagem Visual Basic 6.0, sendo constituído de submodelos de vacas em lactação, vacas secas, novilhas e bezerras, além de um módulo para edição da composição e estimativa das frações digestíveis e concentração energética dos alimentos. O programa ZooCalc 1.0 é um aplicativo que pode ser utilizado para cálculo de exigências nutricionais e avaliação de dietas para bovinos de rebanhos leiteiros. O programa ZooCalc 1.0 e o programa do NRC produzem estimativas iguais para as frações digestíveis e concentração energética dos alimentos avaliados. Os programas estimam valores iguais para ELm, ELl, ELgt e PMgt. Pequenas diferenças são observadas em relação a PMl, devido a erros de aproximação produzidos pelo programa do NRC. Pequenas diferenças também são observadas em relação a PDR, devido a erros que acredita-se que ocorram em função de aproximações. Há pequenas diferenças para as estimativas de PMm, e PNDR, a causa, entretanto, é indeterminada. No Capítulo 3 objetivou-se desenvolver e avaliar um modelo dinâmico de simulação, com componentes estocásticos, para avaliação de sistemas de produção de leite. O modelo de simulação foi desenvolvido com a utilização integrada dos programas STELLA 9.0, ZooCalc 1.0 e planilhas eletrônicas. A estrutura física do rebanho foi dividida em 15 módulos interligados, que representam categorias ou subdivisões de categorias. Para simulação do peso corporal dos animais em crescimento e em lactação, assim como da produção e composição do leite foram utilizados modelos matemáticos obtidos na literatura. Para cálculo de exigências nutricionais e balanceamento das dietas dos animais foram utilizadas planilhas eletrônicas. Após a minimização do custo, cada ração foi avaliada com a utilização do programa ZooCalc 1.0. Para avaliar se o modelo de simulação estaria funcionando de forma coerente com o esperado foram obtidas as respostas médias de alguns indicadores zootécnicos, econômicos e de tamanho a variação da área utilizada para produção de milho para silagem, do intervalo de partos e da idade a primeira inseminação. Para avaliar a capacidade do modelo em gerar valores simulados que se aproximem da realidade foi medido o grau de associação linear entre os valores gerados pelo modelo e observados em situação prática. As análises de sensibilidade demonstraram que os valores produzidos pelo modelo de simulação se comportam de acordo com o esperado, em resposta as variações da área utilizada para produção de milho para silagem, do intervalo de partos e da idade a primeira inseminação. Existe correlação entre os valores gerados pelo modelo de simulação e os observados na prática e o grau de associação linear para as variáveis número total de animais, número total de vacas e número de vacas em lactação pode ser considerado elevado. No Capítulo 4 o objetivo foi comparar, com a utilização do modelo de simulação desenvolvido, o uso de rebanhos das raças Holandesa e Jersey, em um sistema de produção de leite em confinamento, no que diz respeito aos índices de tamanho, zootécnicos e econômicos. Objetivou-se também avaliar a lucratividade da atividade, mediante a utilização diferentes sistemas de bonificação do preço pago pelo leite, pelo porcentual de gordura e proteína. O modelo de simulação utilizado foi o mesmo descrito no Capítulo 3. As comparações foram realizadas, primeiramente, desconsiderando bonificações no preço do leite pelo aumento da concentração de gordura e proteína. Em seguida a lucratividade da atividade foi comparada considerando bonificações de 1,0, 2,0, 3,0, 4,0 e 5,0 % no preço pago pelo leite da raça Jersey, para cada unidade de acréscimo no porcentual de gordura do leite, acima do obtido com a raça Holandesa e bonificações de 2,0, 4,0, 6,0, 8,0 e 10,0% para cada unidade de acréscimo no porcentual de proteína do leite Jersey, acima do obtido com a raça Holandesa. Por fim, a lucratividade da atividade foi comparada utilizando-se o sistema de bonificação por qualidade proposto por Gimenes e Ponchio (2006) e o sistema de bonificação adotado pela empresa A. O tempo de simulação utilizado em cada comparação foi de 10 anos e o rebanho foi considerado estabilizado durante as simulações. Sistemas de produção de leite em confinamento são capazes de manter cerca de 35,9% mais animais da raça Jersey do que da raça Holandesa, devido ao menor consumo de volumosos por animal da raça Jersey. Embora a produção de leite por vaca Jersey corresponda a aproximadamente 69% da produção de leite por vaca Holandesa, a produção anual de leite do sistema utilizando animais da raça Jersey corresponde a 93,8% daquela obtida com animais da raça Holandesa. Quando não há bonificação por porcentual de gordura e proteína do leite, embora com a utilização da raça Jersey a renda bruta da atividade se aproxime daquela obtida com a raça Holandesa (99,2%), o lucro obtido com a raça Holandesa é maior devido aos menores custos de produção, principalmente os relacionados com a utilização de alimentos concentrados. Para que a atividade seja mais lucrativa com a utilização da raça Jersey é necessária bonificação de 5,0% do preço do leite, para cada unidade porcentual de gordura do leite acima daquela obtida com a raça Holandesa, ou bonificação de 10,0% no preço do leite para cada unidade porcentual de proteína do leite acima daquela obtida com a raça Holandesa. Com a utilização do sistema de bonificação proposto por Gimenes e Ponchio (2006) o lucro anual com a raça Jersey é maior do que o obtido com a raça Holandesa. Entretanto, com a aplicação do sistema de bonificação utilizado pela empresa A a raça Holandesa torna-se mais lucrativa que a raça Jersey.

The Thesis is divided into four chapters. Chapter 1 aimed at selecting functions that mathematically represent lactation curves, providing a better fit to the observed data, to be used in simulation models of milk production systems. Data base was built with 6,459 recordings of daily milk production per cow obtained from monthly and quarterly milk controls between 2004 and 2007, coming from 472 complete lactations of animals from 10 different farms. The farms were divided into low, medium and high production levels according to average milk yield in liters per day per cow. Data were divided according to the lactation orders into first order, second order and third or the highest lactation order. Eight functions of lactation curves obtained from the literature were compared. The used goodness-of-fit measures were R², MSE, MSEP and BIC. The values of these measures obtained from each model were compared using the confidence interval, with 95% probability. For the group of farms with low average production, the Wilmink s (1987) model gave better fit for lactations of first-order cows, whereas the Wood's (1967) model was better fitted for lactations of third-or-higher-order cows. The Wood's (1967) model provided better fit for all the lactation orders of farms with medium production. The Dijkstra et al. s (1997) model gave the best fits in all the lactation orders of the high production group. Chapter 2 aimed at developing user-friendly interface and easy-to-use software for calculating nutritional requirements, feed nutritional value, evaluation of rations and estimate of costs with dairy cattle feeding. Another objective was to evaluate the reliability of results generated by the software by comparing them with estimates obtained from the NRC software version 2001. The ZooCalc 1.0 software was developed using the Visual Basic 6.0 language, consisting of submodels of lactating cows, dry cows, heifers and calves, as well as a module for editing the composition and estimates of digestible fractions and dietary energy concentration. ZooCalc 1.0 is an application that can be used to calculate the nutritional requirements and feed evaluation for dairy cattle. ZooCalc 1.0 and NRC produce the same estimates for the digestible fractions and energy concentration of the tested feed. Both estimate the same values for NEm, NEl, NEc and MPc. Small differences were found for MPl because of the approximation errors produced by the NRC software. Small differences were also found for RDP, which might be due to approximation errors. There were small differences for the estimates of MPm and RUP, however, the cause is unclear. Chapter 3 aimed at developing and evaluating a dynamic simulation model, with stochastic components, to evaluate milk production systems. The simulation model was developed by using STELLA 9.0, ZooCalc 1.0 and electronic data sheets together. The physical structure of the herd was divided into 15 interlinked modules that represent categories or subdivisions of categories. Mathematical models obtained from the literature were used for body weight simulation of growing and lactating animals, as well as of milk production and milk composition. Electronic data sheets were used to calculate the nutritional requirements and dietary balance. After cost minimization, each ration was evaluated using ZooCalc 1.0. Some average responses of technical, economic and size indicators, the variation in the area used for silage corn production, the interval between calving and age at first insemination were obtained to evaluate whether the simulation model was working consistently with the expected. To assess the capacity of the model to generate simulated values that approach reality, the degree of linear association was measured between values generated by the model and values observed in practical situation. Sensibility analyses showed that the values produced by the simulation model were in agreement with the expected results, in response to variations in the area used for silage corn production, the interval between calving and the age at first insemination. There was correlation between the values generated by the simulation model and the values observed in practical situation, and the degree of linear association for the variables total number of animals, total number of cows and number of lactating cows can be considered high. Chapter 4 compared size, technical and economic indices of Holstein and Jersey herds in a confinement production system using the developed simulation model. It also evaluated the profitability of the activity by using different systems of allowance for milk price, because the percentage of fat and protein. The simulation model was the same described in Chapter 3. The comparisons were performed, initially, without considering the allowances for milk price based on the increase in the concentration of fat and protein. Later, the profitability of the activity was compared considering allowances of 1, 2, 3, 4 and 5 % for the milk price of the Jersey herd, for each unit of increase in the percentage of milk fat above the values obtained with the Holstein herd, and allowances of 2, 4, 6, 8 and 10 % for each unit of increase in the percentage of milk protein of the Jersey herd above the values obtained with the Holstein herd. Finally, the profitability of the activity was compared by using the allowance system based on quality proposed by Gimenes and Ponchio (2006) and the allowance system used by company A. The simulation time used for each comparison was 10 years and the herd was considered stabilized during the simulations. Confinement production systems were able to keep about 35.9% more Jersey animals than Holstein animals because of the lower roughage consumption per Jersey animal. Although the milk production per Jersey cow corresponded to approximately 69.0% of the milk production per Holstein cow, the annual milk production of the system using Jersey animals corresponded to 93.8% of the system with Holstein animals. When there is no allowance for percentage of fat and protein in the milk, although the Jersey breed provides gross income close to the Holstein (99.2%), the profit obtained with the Holstein breed is higher because of the lower production costs, mainly the ones related with concentrate feed. In order to the activity become more profitable with the Jersey breed, an allowance of 5.0% for milk price will be needed for each percentage unit of fat above the percentage obtained with the Holstein breed, or allowance of 10.0% in the milk price for each percentage unit of protein above the percentage obtained with the Holstein breed. With the use of the allowance system proposed by Gimenes and Ponchio (2006) the annual profit with the Jersey breed is higher than the profit obtained with the Holstein breed. However, with the application of the allowance system used by the company A, the Holstein breed becomes more profitable than the Jersey breed.

Universidade Federal de Alagoas