Post on 21-Sep-2020
Claves para aumentar la producción y utilización de forrajes
Seminario Bioleche, Los Angeles, Chile
Sergio C. (Yani) García | PhD
Los temas…
Contexto
productivo
Sistemas de
producción Claves para
más y mejor
forraje
Una mirada
al futuro…
Contexto productivo: desafíos y oportunidades
Producir más y mejores alimentos…
› Con menos:
- Superficie arable
- Agua
- Fertilizante
- Impacto ambiental
› Con más:
- incertidumbre climática y de precios
- bienestar animal
- calidad de vida del productor
Contexto productivo mucho
más complejo
Costo de la Tierra
Costo de Insumos
Competencia
Mercado internacio
nal Cambio climático
Footprint
iTech (iPad,
iPhone)
Gobierno
Tecnolo-gías
La oportunidad para la leche
› Alimento natural más completo
› 160 millones de años de evolución!
(Lemay et al 2009 Genome Biology, 10:R43)
› Muy eficiente conversión de proteína vegetal en animal
Leche en base a forraje: indice conversión
0
1
2
3
4
5
6
7
Leche Pollo Cerdo Carne vacuna
Energ
ía c
onsum
ida/r
ete
nid
a
(MJ/M
J)
Fuente: Wilkinson 2011 (Animal 5:7 1014-1022)
Menos insumo comestible por unidad de producto
Leche a base de forraje: índice nutricional:ambiental
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
Leche Jugo de naranja Bebidas a basede soja
Vino tinto
Ind
ice
Smedman et al 2010; Croney et al 2012 (JAS, 90:1570-1582)
Mayor índice nutricional con menor impacto
ambiental
› Estamos en el negocio correcto…!
Oportunidades…
1
0
Chile a futuro…
› ¿4 billones de litros/año?
› ¿200 L/habitante?
› ¿mayor rol como país exportador?
› Limitantes:
- Valor de la tierra
- Utilidad/rentabilidad
Valor de la tierra
-
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
1995 2000 2005 2010
Incr
em
en
to r
ela
tivo
ChileNZArgentina
Tierra: limitante en todos los países
Argentina Australia Chile
Tierra Tierra Tierra
Coyuntura/
Política Interna
Agua
Mano de Obra
Valor de
insumos/costo
s
Sistemas
Sistemas lecheros
Bajo grano
Medio grano
Alto grano/PMR
Drylot
Freestall
Base-pastoril Estabulado Pastoril
Australia
1.Pasturas+otros forrajes+ < 1 t grano/vaca
26%
2.Pasturas+otros forrajes+ > 1 t grano/vaca
54%
3.Pasturas+ PMR + grano
13%
4.Híbrido: <9 meses pastura
- PMR 5%
5.TMR 2%
Australia
Tambos punta fueron similares al promedio en:
1
7
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1,2
1,3
Effectivearea
Milk price % Pasturein diet
%Concentrate
in diet
Concentrateintake/cow
Milkyield/cow
Superficie Precio % forraje % grano Kg grano/VM Lts/VO
Australia
Tambos punta fueron diferentes del promedio en:
1
8
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1,2
1,3
Stockingrate
Pastureutilisation
Milk yield/ha N applied Totalpasture cost
Feed cost Carga Forraje/ha Leche/ha N/ha Costo forraje Costos
Chile Leche por ha es el factor de mayor impacto relativo en los predios lecheros de Chile (fuente: extraído de datos de Ricardo Vidal Mugica, TodoAgro)
1
9
80
90
100
110
120
130
140
Precio deleche ($/L)
Concentrado(kg/VM)
ConsumoMS/ha(kg/ha)
Cargaanimal(UA/ha)
Leche porha (L)
Costo deproducción
($/L)
Valo
r re
lati
vo
a 1
00
25% inferior 25% superior
› FORRAJE: 50 a 70% de la dieta en el rango
de sistemas de producción más utilizados en
el mundo
Bajo grano
Medio grano
Alto grano/PMR
Drylot
Freestall
Seguimos muy lejos del potencial…
30
22,3
7
0
5
10
15
20
25
30
35
Máximo medido en
parcelas (P.
clandestinun)
Máximo utilizado en
ensayos de sistemas
(base kikuyo)
Promedio utilización de
pasto en Victoria
Henzell (1968) Farina et al (2011) DIFMP (2012)
To
n d
e M
S p
or
ha
¿Cómo producir más y
mejor forraje?
Primero lo primero:
Objetivos claros Meta
económica y social
• ¿Qué rentabilidad?
Meta física
• ¿Cuánta leche y a qué costo de producción?
Sistema • ¿Cómo
producir?
Alimentación • ¿Qué base
forrajera?
Claves para aumentar eficiencia
› Objetivo claro (y ambicioso…!)
› Producir y utilizar más forraje
Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb
Brassica o Gramínea Leguminosa Maíz
40 ton
MS/ha/año
García et al 2008
Rotaciones de Forrajes Complementarios
Triple cultivos (t MS/ha)
CFR
Año Brásica Leguminosa Maíz Total Pastura
1 12.0 3.5 26.6 42.1 17.3 2 10.1 4.6 26.2 40.9 18.0 3 11.6 3.9 29.2 44.7 18.4
Promedio 11.2 4.0 27.3 42.6 17.9
2
7
Brassicas
2
8
Arveja forrajera
2
9
Maíz
Pastura
37 t
DM/ha
29 t
DM/ha
~20 t MS/ha
Sistemas forrajes complementarios (CFS)
Tambo “Corstorphine” de la Universidad de Sydney
27,800 L/ha en
base a forraje
propio!
100 VO en 21,5 has
Diferencia de rinde entre investigación y productor
0 10 20 30 40 50 60
(Hunter Valley control (sorgo), NSW)
(Hunter Valley, NSW)
(Hunter Valley, NSW)
(Maffra, Vic)
(Mt Gambier, SA)
(Hunter Valley, NSW)
(Hunter Valley, NSW)
(Hunter Valley, NSW)
(Nort Coast NSW)
Módulo
Potrero
Parcela
Ca
mp
os d
e p
rodu
cto
res
Inve
stig
ac.
Forraje total utilizado por año (t MS/ha)
‘Cadena de ineficiencias’ de la producción y utlización de forraje
40 t MS/ha
10-20
t MS/ha
SC Garcia et al 2013
Selección de
Cultivos
Nutrientes
(N,P, K etc) Potencial Riego Calidad
‘Cadena de ineficiencias’ de la producción y utlización de forraje
40 t MS/ha
10-20
t MS/ha
SC Garcia et al 2013
Selección de
Cultivos
Nutrientes
(N,P, K etc) Substitución Potencial Riego Calidad
Selección de cultivos
› ¿Cuántas toneladas de MS?
› ¿Energía, proteína, fibra?
› ¿Cosecha, pastoreo, o ambos?
› ¿Qué cultivos?
- Adaptación zonal
- Tipo y sequencias
- doble o triple cultivos anuales
Doble cultivos
12,3 9,4
6,4 12,1
9,1 5,9
27,0
24,6 25,6
20,4
18,4 20,1
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Maíz-Trébolannual
Maíz-Canola Maíz-Arvejaforrajera
Sorgo-Trébolannual
Sorgo-Canola
Sorgo-Arvejaforrajera
Rin
de (
t M
S/h
a)
Doble cultivos
Base maíz Base sorgo
Fuente: FutureDairy
Doble vs Triple cultivo anual
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Doblecultivo
Triplecultivo
Doblecultivo
Triplecultivo
Año 1 Año 2
Rin
de a
nu
al
(t M
S/h
a)
Brásica
Leguminosa
Maíz
Fuente: FutureDairy
Opciones invierno-primavera
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Naboforrajero
TrébolPersa
Balansa Berseem Arvejaforrajera
Raigrásperenne
Brásica Leguminosas Gramíneas
Ta
sa d
e c
recim
ien
to (
kg
MS
/ha/d
)
Fuente: FutureDairy
Opciones verano
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
Rin
de (
t M
S/h
a)
Fuente: FutureDairy
‘Cadena de ineficiencias’ de la producción y utlización de forraje
40 t MS/ha
10-20
t MS/ha
SC Garcia et al 2013
Selección de
Cultivos
Nutrientes
(N,P, K etc) Dieta Potencial Riego Calidad
Riego y nitrógeno
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
Irrigation (mm) Nitrogen (kg/ha)
kg
N/h
a .
CFR
Pasture
Riego (mm) Nitrógeno (kg/ha)
Pastura
Eficiencia de uso de N y agua
Nitrógeno Riego
0
10
20
30
40
50
60
70
80
CFR Pasture CFR Pasture
N e
ffic
ien
cy (
kg
DM
/kg
N)
0
1
2
3
4
5
6
Wate
r u
se e
ffic
ien
cy (
t D
M/M
L)
Kg MS/kg N t MS/ML
Eficiencia de uso del N
R Islam & SC Garcia, FutureDairy
0
50
100
150
200
250
300
0 200 400 600
Eff
icie
ncia
de u
so
del N
(kg
MS
/kg
N)
Nitrógeno aplicado (kg/ha)
Sin Riego
Con Riego
43 43
¿dónde queremos estar?
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0 124 246 354 484 0 124 246 354 484 0 124246 354 484 0 124 246 354 484
0 33 66 100
Fo
rag
e y
ield
(t
DM
/ha)
Nitrógeno (kg/ha)
Riego (%)
Rin
de
(t
MS
/ha/a
ño
)
Maíz
R Islam & SC Garcia, FutureDairy
Nabo forrajero
Leguminosa
anual
‘Cadena de ineficiencias’ de la producción y utlización de forraje
40 t MS/ha
10-20
t MS/ha
SC Garcia et al 2013
Selección de
Cultivos
Nutrientes
(N,P, K etc) Dieta Potencial Riego Calidad
Cambios en rinde y en las fracciones de la planta de maíz con riego
0
5
10
15
20
25
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
0.00 (0) 0.33 (153) 0.66 (305) 1.00 (480)
Rinde (tMS/ha)
% grano
% hoja
% Tallo
Cambios en la planta de maíz
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Grano Resto de la planta
gra
mo
s
po
r p
lan
ta
0.00 (0)
0.33 (153)
0.66 (305)
1.00 (480)
Cambios en la fracción fibra
50%
55%
60%
65%
70%
75%
80%
0 153 305 480
%
Riego (mm)
Fibra Detergente Neutro
Hoja
Tallo
Marlo
20%
25%
30%
35%
40%
0 153 305 480
%
Riego (mm)
Fibra Detergente Acido
Composición química del silaje de maíz
50%
51%
52%
53%
54%
55%
56%
0,0%
1,0%
2,0%
3,0%
4,0%
5,0%
6,0%
7,0%
8,0%
9,0%
10,0%
0.00 (0) 0.33 (153) 0.66 (305) 1.00 (480)
% CHO
solubles
% FDN
% Proteína
cruda
Rango “óptimo”
• Rinde alto pero no máximo
• Alta efficiencia de uso de
agua y N
• Relativamente alto valor
nutritivo
Incre
mento
en la
eficie
ncia
de u
so
del N
deb
ido a
l riego
N aplicado (triple cultivo) (kg/ha)
Factores que afectan el ‘óptimo’
‘Cadena de ineficiencias’ de la producción y utlización de forraje
40 t MS/ha
10-20
t MS/ha
SC Garcia et al 2013
Selección de
Cultivos
Nutrientes
(N,P, K etc) Dieta Potencial Riego Calidad
Impacto de la calidad del forraje
Adapted from Kawas et al 1990
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
Pre-floración Floracióntemprana
Floración media Floracióncompleta
Lech
e (
L p
or
vaca)
F:C= 80:20 F:C=65:35 F:C=45:55
Suplementando mejor: calidad del
forraje base
0
5
10
15
20
25
30
2,7 5,4 8,1
Mil
k p
rod
uc
tio
n (
L/c
ow
/da
y)
Grain based concentrate (kg DM/cow/day)
Fresh, Fresh Depleted, Depleted
Fresh, Depleted Depleted, Fresh
0
5
10
15
20
25
30
2,7 5,4 8,1
Milk p
rod
ucti
on
(L
/co
w/d
ay)
Grain based concentrate (kg DM/cow/day)
Fresh, Fresh Depleted, Depleted
Fresh, Depleted Depleted, Fresh
0
5
10
15
20
25
30
2,7 5,4 8,1
Milk p
rod
ucti
on
(L
/co
w/d
ay)
Grain based concentrate (kg DM/cow/day)
Fresh, Fresh Depleted, Depleted
Fresh, Depleted Depleted, Fresh
Kaur et al, Int’l Grassland Conference, Sydney, 2013
15
17
19
21
23
25
27
Pastura "nueva"(mayor calidad)
Pastura "vieja" (menorcalidad)
Pro
du
cció
n d
e lech
e (
L/V
O. d
)
2.7
5.4
8.1
55 55
Ahorro de CONCENTRADO
Mas leche en base a forraje propio:
55
-40%
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
Cam
bio
rela
tivo
al
pro
med
io
de l
a in
du
str
ia Leche
Concentrado
› 26 t MS/ha
› 27,800 L/ha
› 7,653 L/VO
› ~1 t concentrado/VO
› FCE =1.23 L/kg MS
Mirando al futuro…
Predicción de rinde por altura y reflectancia
5
7
r² = 0.63***
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3
V5
r² = 0.51
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3
V3
r² = 0.78
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3
V6
r² = 0.86
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3
V8
Rin
de r
ela
tivo
al 100%
Indice (altura x NDVI)
Sonic meter
RPM infrared meter
AMS (single robot)
AMR (robotic rotary)
E-cow pH
rumen probe
Khan pH
rumen probe
Chloro-phyll meter
Green-seeker
Infrared cameras
GPS, activity
tags
Robots Auto weigh scales
Tecnologías evaluadas en FutureDairy…!
Australian Centre for Field Robotics and Faculty of Veterinary Science, University of Sydney
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› Manejar la ‘cadena de ineficiencias’