TRABAJO TÉCNICO.- Uso de datos georeferenciados para la producción de alimento resulta clave para ser eficientes en la producción tambera. En la actualidad existen en la zona de Villa María, datos aislados de producción de forrajes en franjas demostrativas de diferentes empresas y técnicos privados, los cuales dan un indicio de las producciones forrajeras que se pueden obtener en la zona, pero no permiten determinar el potencial de producción de alimentos groseros de los sitios evaluados, ya que estos datos no se repiten anualmente en los mismos establecimientos de la zona.
El INTA en sus estaciones experimentales más cercanas a Villa María, Manfredi y Marcos Juárez, posee abundante información de producción de alimentos groseros, en donde ambas experimentales presentan condiciones muy diferentes a las encontradas en la región, en lo que respecta principalmente a calidad de suelos y régimen pluviométrico.
Por lo tanto el grupo técnico que integra dicho proyecto, ha comenzado a realizar las primeras evaluaciones en un establecimiento ganadero de leche, de la zona de Villa María, en conjunto con la empresa Barenbrug Palaversich desde principios del año 2011. Esta última ha firmado un convenio de cooperación con la UNVM, para fomentar el desarrollo de la región y la formación de estudiantes y futuros técnicos.
Los sistemas de producción de leche de la zona de Villa María, independientemente del tamaño y modelo productivo utilizado, necesitan maximizar la producción de alimentos groseros para lograr cubrir los requerimientos físicos de las dietas de los rodeos, para obtener mayor competitividad y sustentabilidad de los sistemas en el tiempo. Dicha importancia se sustenta, en que los bovinos necesitan cubrir un requerimiento básico que es la rumia. Para ello es necesario incluir en la dieta alimentos groseros, los cuales no pueden ser sustituidos por alimentos comerciales o concentrados.
Conocer y maximizar la producción de alimentos groseros en la zona de Villa María, permitirá dimensionar correctamente los sistemas de producción de leche y resolver los baches productivos que alteran el normal desarrollo del sistema en su conjunto, haciendo que estos sean más competitivos y sostenibles.
Conclusiones
- El uso de imágenes geo referenciadas de índice de productividad permiten cuantificar con precisión la producción de forraje de los diferentes cultivos forrajeros y calcular la producción de los sistemas ganaderos, siendo estos elementos claves para la presupuestación forrajera.
- El corto periodo analizado en este estudio, deja un interrogante en el modelo productivo analizado para transformar forraje en leche, dadas las bajas eficiencias de cosecha del animal que afectan directamente la carga animal del sistema.
- Por la distribución de la producción de forraje de las alfalfas evaluadas, se observó que bajo pastoreo animal, las pérdidas son menores en invierno y en los ambientes de baja productividad. Por lo tanto para mejorar las eficiencias de cosecha del sistema se debería cosechar mecánicamente el forraje en primavera verano y en los ambientes de media y alta productividad.
- El uso de herramientas geo referenciadas en ganadería también permitiría, realizar manejo por ambientes, en lo que respecta a enmiendas, fertilización, siembra variable, cultivos por ambientes y hasta pastoreos por ambientes.
- Es lamentable que no haya disponible en la actualidad, mapeadores de rendimiento para picadoras de forraje, siendo mucha información la que se pierde anualmente en los sistemas de producción ganaderos.
- Las herramientas de agricultura de precisión también deben ser utilizadas en ganadería para maximizar la producción y el aprovechamiento de forrajes, para luego transformar en productos de alto valor como leche y carne.
Director; A Barrenechea (1); Codirector; J Bologna Rodríguez (2); G Casetta (1); M Barrenechea (1); G Coschica (1); D Rotondaro (1); F Pomba (*); A Colombano (*); R González (*)
(1) Docentes Universidad Nacional de Villa María.
(2) Marketing / R+D Manager Barenbrug Palaversich
(*) Alumnos Universidad Nacional de Villa María.