Equações de previsão para estimar a ingestão de ração e o crescimento de bezerros em amamentação: avaliação e desenvolvimento de modelo

Resumo

As questões ambientais estão cada vez mais sendo colocadas na pauta de discussão devido ao uso descontrolado de recursos e ao aumento exagerado emissão de gases de efeito estufa. Nesse sentido, as discussões sobre como melhorar produtividade do gado para reduzir as emissões de metano estão sendo estudados e colocados em prática, inclusive na pecuária de corte. Uma vez que dentro do ciclo de produção da carne, o maior obstáculo encontra-se na fase de criação e no par vaca-bezerro, o desafio é buscar alternativas que visem maiores índices de produção, mas que sejam ligadas à sustentabilidade. Quando a questão é otimizar a fase de criação, o desmame é uma estratégia que vem sendo adotada para desmamar os bezerros e assim melhorar a condição corporal da vaca, retornando à ciclicidade mais rapidamente para a próxima estação de monta. Por outro lado, para que o bezerro seja retirado precocemente, estratégias de suplementação são recomendadas pré e pós-desmame para que esses animais não sofram maiores perdas de desempenho ao longo de suas vidas. Portanto, para melhorar o equilíbrio da dieta de bezerros em aleitamento e direcionar melhor a nutrientes na ração, alguns pesquisadores estão buscando equações que estimar o consumo de concentrado por bezerros ainda na fase de aleitamento. O objetivo deste projeto é desenvolver equações de predição para estimar o consumo de ração e crescimento de bezerros em aleitamento, envolvendo também uma abordagem sustentável e econômica. Para observar as exigências nutricionais, será utilizado o NASEM 2016, para estimar ingestão de energia líquida e taxa de crescimento, comparando os valores encontrados com os reais e estes serão usados para desenvolver novas equações, todas as análises serão realizadas com software R. Para os resultados de peso e idade ao desmame, 100 cabeças de vacas serão simuladas 1000 vezes para criar uma população de resultados, com dados de campo reais do CHAPS, que também será usado para medir a precisão das equações de previsão. (AU)