Modelo para Predição do Consumo de Matéria Seca e Produção de Leite por Vacas. Clayson Correia de Sousa 1

Modelo para Predição do Consumo de Matéria Seca e Produção de Leite por Vacas Clayson Correia de Sousa 1 RESUMO Objetivou-se estabelecer um modelo para predição da produção de leite por vacas leiteiras em função do consumo de matéria seca. Foram compilados dados de pesquisas realizadas no Brasil que relacionam o consumo de matéria seca e a correspondente produção de leite por vacas alimentadas com cana-de-açúcar, silagem de milho, palma forrageira e capim-buffel. O consumo de matéria seca total variou de 5,32 a 23,5 kg/vaca/dia e o coeficiente de variação (CV) foi 28,78%. Para a produção de leite houve uma variação de 4,67 a 34,6 kg/vaca/dia e CV 43,89%. Ajustou-se um modelo linear simples com R²=0,75 com um nível de confiança 99%. A análise da regressão para PL ou CMS predito x PL ou CMS observado também foi significativa (F=209,38; P<0,01). Verificou-se que a produção de leite aumenta com o aumento no consumo de matéria seca. Palavras-chave: exigências nutricionais, desempenho, gado leiteiro Model to Predict the Dry Matter Intake and the Milk Yield by Cows ABSTRACT This research was conducted with the aim to determine a model to predict the milk yield by cows in function of the dry matter intake. There were compilated data published from researches realized in Brazil that explain the dairy cows milk yield by the dry matter intake from sugarcane, corn silage, forage cactus and buffel grass. The daily dry matter intake was 5.32 to 23.5 kg/cow and the variation coefficient was 28.8%. The daily milk yield was 4.67 to 34.6 kg/cow, whose variation coefficient was 43.89%. Was adjusted a linear model with determination coefficient R²=0.74 and a trust level 99%. The analysis of regression analysis for predicting dry matter intake or milk yield vs. observed dry matter intake or milk yield was significant (F= 209.38; P<0.01). The milk yield is as higher as the dry matter intake. Key Words: nutritional requirements, performance, prediction Introdução A produção de leite é influenciada tanto por fatores referentes ao manejo (sanidade e conforto) e à genética quanto à alimentação, de tal modo que esta última é a base de todo o sistema, intervindo na reprodução e na produção e, por extensão na 1 Mestre em Zootecnia pela UNESP. Jaboticabal, SP. (claysoncorreia@hotmail.com) 94

produtividade (Oliveira, 1998). A alimentação do rebanho contribui com 45 a 70% do custo de produção de leite, segundo Yamaguishi et al. (1990) e Carvalho (1995), citados por Tirado e Martins (2005). A formulação precisa da dieta possui relevância técnica para que se consiga adequada utilização dos alimentos e otimização econômica da produção animal. Assim, é necessário que se disponha de dados obtidos em ambiente de clima tropical, sendo que comumente quando se pretende predizer o consumo de nutrientes e a produção animal, os dados mais empregados foram obtidos em países de clima temperado, tais quais os dados do NRC - National Research Council, e mais atualmente se tem utilizado para predição o Sistema Cornell (CNCPS - Cornell Net Carbohydrate and Protein System) (Fernandes et al., 2007 e Freitas et al., 2006). O consumo de matéria seca responde por 60 a 90% das variações no desempenho dos bovinos e os 10 a 40 % restantes são explicados por variações na qualidade nutricional, descrita pela composição bromatológica dos alimentos (Mertens, 1987). Pesquisadores da Universidade da Virgínia, EUA (Brown et al., 1977), utilizaram dados de onze estações experimentais, com diferentes forragens e diferentes relações volumoso:concentrado e demonstraram que a produção de leite aumenta com o incremento no consumo de matéria seca e de concentrado. 95 A silagem de milho e a cana-de-açúcar estão entre as espécies forrageiras mais utilizadas nos sistemas de produção de leite. Segundo o IBGE, a área cultivada com milho no Brasil para ensilagem representou, em 1996, aproximadamente 46% da área total cultivada com forrageiras suplementares. A cana-de-açúcar é um alimento volumoso muito utilizado na alimentação de bovinos leiteiros, por apresentar alta produtividade, o que normalmente torna o uso mais econômico comparado às silagens de milho ou sorgo; justaposição da época de maturidade desta cultura forrageira com o de escassez de forragem; aptidão de autoconservação, ou seja, se a cana não for colhida, pode-se adiar a colheita com perdas desprezíveis da qualidade nutricionais. O uso da cana-de-açúcar na alimentação de ruminantes pode ser restrito pelo elevado teor de FDN e baixa concentração de proteína e minerais, como cálcio e fósforo, o que exige suplementação com alimentos protéicos ou fontes de nitrogênio não protéico e de minerais. Além disso, a sua indicação tem se limitado a animais de baixa produção (Magalhães et al., 2004; Lima Junior et al., 2010). Pesquisas realizadas para avaliação da cana-de-açúcar na alimentação de vacas de média e alta produção (Corrêa et al., 2003; Magalhães et al., 2004; Mendonça et al., 2004; Costa et al., 2005; Aquino et al., 2007; Oliveira et al., 2007; Queiroz et al., 2008 e Sousa et al., 2009), resultaram em consumo de 16,63 a 23,5

kg de MS/vaca/dia e produção de 16,90 a 34,6 kg de leite/vaca/dia. A palma forrageira é um importante alimento para ruminantes no semiárido nordestino, devido à adaptação às condições climáticas, sobretudo pela baixa pluviosidade (Silva e Santos, 2006). A palma forrageira pode apresentar elevada produtividade de MS, contudo, seu uso é limitado pelo baixo teor de FDN, sendo necessária a associação com outras forrageiras, visando aumentar o teor de fibra na dieta e proporcionar adequado funcionamento do rúmen. Neste sentido, Moreira et al. (2007) destacam a viabilidade da associação da palma forrageira com pasto diferido de capim-buffel e da correção do teor protéico da dieta com uréia. Esta pesquisa foi realizada com o objetivo de predição da produção de leite em função do consumo de matéria seca por vacas leiteiras de baixa produção alimentadas com cana-de-açúcar, silagem de milho, palma forrageira ou capim-buffel. Material e Métodos Foram utilizados dados compilados de ensaios de desempenho de vacas leiteiras alimentadas com cana-de-açúcar como volumoso exclusivo ou em substituição parcial à silagem de milho. A maioria dos ensaios foi conduzida no centro-sul do Brasil, abrangendo especialmente os estados de São Paulo, Minas Gerais e do Nordeste abrangendo os estados da Bahia, Pernambuco e Ceará, em áreas com predominância de vegetação original de cerrado, mata atlântica ou de caatinga. Algumas das pesquisas apresentaram dados de vacas de baixa produção (<10 kg de leite/dia), contudo a maioria abrangeu dados de vacas de média (10 a 20 kg de leite/dia) e alta produção (>20 kg de leite/dia). Assim, também foram utilizados dados de animais alimentados com palma forrageira, bagaço de cana-de-açúcar e pasto diferido de capim-buffel, obtidos no sertão do estado de Pernambuco, área com predominância de caatinga, com o objetivo de se conseguir representar no modelo, dados de consumo e produção obtidos também de vacas de baixa produção. Na Tabela 1 estão apresentados os dados compilados de pesquisas e os preditos a partir da equação obtida nesta pesquisa (P=CMSx1,43-5,29). Os dados foram submetidos a três análises de regressão, pelo Método dos Quadrados Mínimos Ordinários e procedeuse a análise da variância. Calculou-se o coeficiente de determinação (R²) e estimouse a equação de regressão linear. Adotou-se o teste F, com 1% de probabilidade, para significância da hipótese alternativa. A primeira análise de regressão foi realizada para ajuste de uma equação de regressão com variável dependente Produção de Leite (PL) observada e variável independente Consumo de Matéria Seca (CMS). Na segunda análise, a variável dependente foi a PL predita pelo modelo ajustado e a variável independente a PL observada nas pesquisas compiladas. 96

97 Tabela 1 Consumo de matéria seca observado (CMS) e predito (CMSp) em kg/(vaca.dia), produção de leite observado (PL) e predito (PLpred) em kg/dia, por vacas alimentadas com cana-de-açúcar, silagem de milho, palma forrageira e capim-buffel *Elaborada a partir de dados de Corrêa et al., 2003; Vilela et al., 2003; Magalhães et al., 2004; Mendonça et al., 2004; Costa et al., 2005; Aquino et al., 2007; Moreira et al., 2007; Oliveira et al., 2007; Pessoa, 2007; Pimentel et al., 2007; Queiroz et al., 2008; Sousa, 2008; Teixeira Junior, 2008; Costa et al., 2009.

Na terceira análise, a variável Resultados e Discussão dependente foi o CMS predito pelo modelo ajustado nesta pesquisa e a variável A análise de regressão para PL em independente o CMS observado nas função do CMS foi significativa (F=209,38; pesquisas compiladas. P<0,01), (Figura 1), indicando que a Também foi procedida análise produção de leite aumenta linearmente com o estatística descritiva dos dados quanto à CMS. média, erro padrão, mediana, desvio padrão, O ajuste dos pontos à equação, medido variância, ponto mínimo e ponto máximo e pelo R² foi 0,75, o que indica que 75% dos contagem a 1% de probabilidade (Sartoris, pontos são representados pela equação 2003). apresentada na Figura 1. Figura 1 Produção de leite (P) em função do consumo de matéria seca (CMS). P = (1,43xCMS) - 5,29; R²=0,75; F=209,38. Há poucos trabalhos na literatura brasileira sobre este assunto, mas este ajuste corrobora com Mertens (1987) no sentido que aproximadamente 75% das diferenças em desempenho são explicadas pelas diferenças no consumo. Brow et al. (1977) também ajustaram um modelo linear por quadrados mínimos, no qual a produção de leite aumentou com o incremento no consumo de matéria seca e inclusão de concentrado na dieta. A matéria seca da dieta, se adequadamente balanceada, contém todos os nutrientes orgânicos e minerais, e conjuntamente com a água bebida pelos animais, é utilizada na síntese do leite e por isso, as diferenças de consumo explicam o aumento de produção determinada pelas diferenças na ingestão de nutrientes. Os desvios dos pontos podem ser explicados pelas diferenças das composições bromatológicas, e de características (peso, raça) dos animais que originaram os dados 98

compilados nesta pesquisa (Tabela 1). Freitas nesta pesquisa também foram utilizados et al. (2006) obtiveram a seguinte equação dados de animais de baixa produção. para predição da produção de leite: P=-24,4+ A produção predita e o consumo (0,0227*PV)+(0,891*CMS) (0,232*%FDN) previsto (Figuras 2 e 3) em relação aos +(0,412*%NDT), com R²=0,95 sendo a observados resultaram em regressão produção de leite (kg/vaca/dia); PV, peso significativa, indicando relação das variáveis vivo (kg/vaca); CMS, consumo de MS; e segundo uma função linear e que a PL de teores de FDN e NDT, em %. Esta equação vacas alimentadas com cana-de-açúcar, mostrou-se mais precisa que a obtida nesta silagem de milho, capim-buffel ou palma pesquisa, contudo a mesma se restringe a forrageira pode ser estimada pelo modelo animais de média a alta produção, enquanto descrito na Figura 1. Figura 2 Produção predita (PP) versus Produção observada. Produção observada. Produção Predita. PP=0,7565PO+4,0166, R²=0,75, F=209,38. Figura 3 Consumo de matéria seca (CMSp) previsto versus (CMSo) observado. CMS observado. CMS predito. CMSp=0,99780CMSo-0,00195, R²=0,75, F = 209,38. 99

Ao predizerem o desempenho de vacas produção e a composição físico-química do mestiças alimentadas com cana-de-açúcar leite. Revista Brasileira de Zootecnia, v.36, com diferentes teores de FDN e Lignina, n.4, p.881-887, 2007. Fernandes et al. (2007) constataram diferença BROWN, C.A.; CHANDLER, P.T.; dos desempenhos preditos pelo sistema HOLTER J.B. Development of predictive Cornell v.5.0 em função de tais teores, equations for milk yield and dry matter indicando a necessidade de validação dos intake in lactating cows. Journal of Dairy dados em ensaios de desempenho. Science, v.60, n.11, p.1739-1754, 1977. O coeficiente de variação dos dados foi elevado, 28,78% para CMS observado e CORRÊA, C.E.S.; PEREIRA, M.N.; 48,9% para PL observada, uma vez ter OLIVEIRA, S.G. et al. Performance of ocorrido CMS de 5,32 a 23,5 kg/vaca/dia, Holstein cows fed sugarcane or corn silages com desvio padrão 4,35 kg/vaca/dia, e of different grain textures. Scientia Agricola, produção de leite 4,36 a 34,6 kg/dia, com v.60, n.4, p.621-629, 2003. desvio padrão 7,15 kg/vaca/dia. Freitas et al. COSTA, L.T.; SILVA, F.; VELOSO, C. et al. (2006) obtiveram CMS variando de 10 a 20,3 Teores de concentrado em dietas a base de canade-açúcar kg/vaca/dia e produção de leite de 14,9 a para vacas mestiças em lactação. 26,1 kg/vaca/dia, com desvios padrão de 2 Revista Brasileira de Saúde e Produção kg/vaca/dia e 3,2 kg/dia, respectivamente. Animal, v.10, n.4, p.1019-1031, 2009. Conclusões A estimativa da produção de leite em função do consumo de matéria seca pode ser adotada na projeção dos sistemas de arraçoamento de vacas leiteiras à base de cana-de-açúcar, silagem de milho, capimbuffel ou palma forrageira utilizando-se o modelo ajustado neste trabalho. Referências Bibliográficas AQUINO, A.A.; BOTARO, B.G.; IKEDA, F.S. et al. Efeito de níveis crescentes de uréia na dieta de vacas em lactação sobre a COSTA, M.G.; CAMPOS, J.M.S.; VALADARES FILHO, S.C. et al. Desempenho produtivo de vacas leiteiras alimentadas com diferentes proporções de cana-de-açúcar e concentrado ou silagem de milho na dieta. Revista Brasileira de Zootecnia, v.34, n.6, p.2437-2445, 2005. FERNANDES, A.M.; QUEIROZ, A.C.; LANA, R.P. et al. Estimativas da produção de leite por vacas Holandesas mestiças, segundo o Sistema CNCPS, em dietas contendo cana-de-açúcar com diferentes valores nutritivos. Revista Brasileira de Zootecnia, v.36, n.4, p.1172-1182, 2007. (Suplemento). 100

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