Planeamento da produção leiteira: técnicas de modelação na tomada de decisão
para a produção de silagem de qualidade
Introdução
A média de produção de leite brasileira é de 1213 litros por animal (Volpi e
Diovani, 2008), todavia a Região Sudoeste do Paraná apresenta uma média
significativamente superior, sendo de 2152 litros por animal e por ano
(Andreta, 2007). Essa produção é condicionada a fatores como: genética dos
animais (Costa, 2005), maneio (Oliveira et al., 2006), alimentação (Matos,
2006), com controle do vazio forrageiro (Oliveira et al., 2008) e qualidade da
água fornecida (Campos, 2006), além da gestão adequada da propriedade rural
(Marion e Segatti, 2006).
A região é formada na sua maioria por pequenas propriedades e possui mão de
obra, disponibilidade de recursos financeiros e assistência técnica favorável
ao crescimento significativo de produção de leite (Kirchner et al., 2006). O
uso de novas tecnologias, adaptação às exigências do mercado e o planeamento do
sistema de produção possibilitam que as propriedades da Região Sudoeste do
Paraná se destaquem em relação às demais (Pedreira et al., 2005) e desta forma
apresentem resultados satisfatórios de rentabilidade e produtividade (Grossi e
Freitas, 2002). Como ponto central para bons índices produtivos nestas
propriedades temos a interacção do homem com o maneio dos animais, juntamente
com o clima favorável, a disponibilidade de pastagens, vacas em lactação,
instalações e equipamentos básicos (Schaefer et al., 2009).
O produtor deve estar preparado para alimentar os seus animais em dois períodos
críticos, onde ocorre redução ou até mesmo escassez de alimento, caracterizado
pelo vazio forrageiro (Oliveira et al., 2008), o qual é dado pela diminuição da
disponibilidade e valor nutritivo das forrageiras (Almeida et al., 2003). A
silagem é utilizada nesse período, pois devido às suas características permite
armazenar grandes volumes de alimento, mantendo ou aumentando a densidade de
ocupação de animais no campo, podendo assim aumentar a produção de carne ou
leite e diminuir a utilização de outros produtos que elevam o custo da
alimentação dos animais (Bernardes et al., 2005).
O conhecimento de técnicas como o uso de modelos matemáticos, programas de
softwares e planeamento das atividades são ferramentas importantes para o
gestão das propriedades. Dessa forma, o objetivo desta revisão é abordar alguns
aspectos relativos à utilização de um modelo matemático para a estimativa de
produtividade de leite a partir de parâmetros bromatológicos e fitotécnicos da
cultura do milho para produção de silagem.
Desenvolvimento
O segmento da pecuária leiteira nacional passou por grandes alterações e tem
muito a crescer devido ao alto potencial que o Brasil possui para aumentar a
sua produção, suprindo a demanda interna e ampliando as exportações. Os avanços
no setor tornaram o país um dos maiores produtores mundiais. No ano de 2008, a
produção de leite posicionou o Brasil como sexto maior produtor mundial,
favorecendo os investimentos na atividade (FAO, 2009).
Em 2007, a produção foi de 25,4 biliões de litros de leite com produtividade de
1213 litros vaca-1 ano-1, representando um acréscimo de 3,4%, (Volpi e Diovani,
2008). O setor agropecuário possui participação significativa na balança
comercial brasileira, que, mesmo passando por dificuldades, se apresenta
positiva devido aos produtos agropecuários. Dentre os produtos mais
importantes, o leite destaca-se superando produtos tradicionais como o arroz e
o café beneficiado.
Por meio da produção de leite e dos seus derivados, o agronegócio de produtos
lácteos desempenha uma função importante na alimentação e também na criação de
emprego e rendimento. No ano de 2002, o valor bruto da produção agropecuária
foi de 103,5 bilhões de reais, com cerca de 41 milhões de produtos
agropecuários, tendo o leite representado 16% do valor bruto e superado os
valores da carne bovina e de frango (EMBRAPA, 2002).
A maior bacia leiteira do Brasil encontra-se na Região Sul, mais
especificamente na Mesorregião Noroeste Rio-grandense (Quadro_1), que no ano de
2007 teve uma produção de mais de 1850 biliões de litros, ultrapassando a
Região do Triangulo Mineiro com 1,76 bilhões. A Região Oeste Paranaense
apresenta-se entre as maiores produtoras, com aumento de 246% entre o período
de 1990 a 2007, chegando a 787 milhões de litros (Gomes, 2009). A produção
nacional e estadual referente a 2006 indicou que o Paraná alcançou a segunda
posição no ranking nacional, com um acréscimo de 7,3% em relação ao ano
anterior, chegando a 2,7 biliões de litros e uma produtividade média de 1954
litros animal-1 ano-1, o que representa 10% da produção nacional e
produtividade de 61% acima da média nacional (Volpi e Diovani, 2008).
Comparado às demais regiões, a modernização da agricultura ocorreu de forma
mais lenta no Sudoeste, decorrente da base produtiva ser apoiada pela produção
de alimentos desenvolvida em pequenas propriedades e em virtude do declive
acentuado da região (Mondardo, 2007). Dessa maneira, a agricultura familiar
domina o cenário da Região Sudoeste, já que mais de 90% das propriedades
possuem área inferior a 50 ha, o que corresponde a 58,1% da área total
(IPARDES, 2004). Com 42 municípios pertencentes à região sudoeste do Paraná, a
média de produção de leite é de 2152 litros animal-1 ano-1, com alguns
municípios acima de 3000 litros animal-1ano-1, superando a média nacional de
produção (Volpi e Diovani, 2008). As características genéticas relacionadas com
a produção de leite são de alta heratibilidade e devem ser utilizadas para
aumentar a produtividade do rebanho para as futuras gerações (Verneque et al.,
2000). O uso de reprodutores com boas características leiteiras utilizados no
acasalamento das fémeas de menor potencial melhorou a base genética dos animais
de aptidão leiteira e tende a ser ainda maior para aperfeiçoar a produção em
menor área com menor custo (Costa, 2005).
A alimentação dos animais define a maior parte dos custos de produção e também
possibilita aumentar a produtividade de acordo com o sistema de produção
leiteiro utilizado. Quando confinados, os animais possuem dieta de melhor
qualidade, composta basicamente por concentrado, que certamente aumentará o
custo, mas terá como beneficio a maior produtividade de leite (Álvares, 1997).
No sistema de criação a pasto, o custo poderá ser menor, em consequência do
fornecimento de alimentos volumosos que são oferecidos principalmente a animais
de menor produtividade, que no final poderão resultar em lucros semelhantes ou
até mesmo superiores ao sistema confinado (Matos, 2006).
McCall et al. (1999) desenvolveram um modelo de programação linear para
observar a margem bruta por área, utilizando o sistema a pasto nos Estados
Unidos e na Nova Zelândia. Nos Estados Unidos houve uma correlação positiva
entre o custo de produção e o preço do leite, indicando que para as
propriedades que recebessem menos que US$ 0,23 por litro, o produtor devia
priorizar o sistema de produção a pasto.
Independente do sistema de produção utilizado, a quantidade e qualidade do
alimento fornecido deve atender as exigências diárias dos animais leiteiros. A
variabilidade na composição nutricional das rações é evidente em função da
matéria prima, das alterações fisiológicas das plantas e das alterações
fisiológicas dos animais. O fornecimento de volumoso de qualidade, assimilado
com concentrado na dieta, pode assegurar a produção de leite em alto nível, com
maior retorno financeiro ao produtor (Damasceno et al., 2003).
O planeamento forrageiro para disponibilizar aos animais qualidade e quantidade
de alimento durante o ano pode assegurar a produção de leite, não havendo
declínio em épocas em que os fatores climáticos (temperatura e humidade)
interferem negativamente no crescimento das plantas (Fontanelli, 2008). O
armazenamento do excedente de pastagens para posterior utilização diminui o
vazio forrageiro aos animais, melhorando os índices produtivos da propriedade
(Oliveira et al., 2008).
O processo de ensilagem é definido como a utilização da forrageira verde e
suculenta que fica armazenada em silos, sem a presença de ar para que ocorra a
fermentação realizada pelas bactérias lácticas. Este processo, quando bem
feito, conserva os valores nutritivos da forragem verde, sendo um alimento
volumoso, usado principalmente para alimentação de bovinos (Souza et al., 2000;
Bernardes et al., 2005; Colet et al., 2008; Deminicis et al., 2009). Em países
com a pecuária desenvolvida, a utilização de silagem na alimentação do gado é
prática rotineira, sem dúvida um bom alimento, barato e de qualidade nutritiva
para suplementar o rebanho, não só em períodos de escassez, mas também na forma
de complementação alimentar durante todo o ano. Vacas em lactação necessitam de
forragem de boa qualidade na dieta, para a maximização da sua produção,
manutenção da saúde e sustentação de um ambiente ruminal estável (Leite, 2006).
As principais vantagens da produção de silagem são: i) produção de 30 a 50%
mais de nutrientes em comparação com a produção de grãos; ii) a manutenção do
valor nutritivo quando a biomassa é ensilada adequadamente; iii) requer menor
espaço de armazenagem por unidade de matéria seca; iv) alta aceitabilidade da
silagem pelos animais; v) menor custo comparado com a fenação; vi) o processo
de ensilagem é totalmente mecanizado. Isso permite garantir alimento aos
animais em períodos de escassez impedindo que ocorra queda na produtividade
animal. Apresenta algumas desvantagens tais como alta humidade significando
grande quantidade de água transportada e armazenada, tem custo elevado em
relação ao custo das pastagens e necessita de estrutura especial de
armazenamento (Colet et al., 2008). O milho possui um papel de destaque entre
as plantas forrageiras. Dentre as características que qualificam a cultura
destacam-se a facilidade de cultivo, alto rendimento de massa verde por
hectare, facilidade de fermentação dentro do silo, boas qualidades nutricionais
para a alimentação dos animais, possibilitando que estes mantenham a
produtividade o ano todo, além da boa aceitação/palatabilidade pelos mesmos. O
uso de cultivares de milho modernas, produtivas e adaptadas às condições locais
tem sido apontado como responsável pelos maiores incrementos obtidos em
produtividade (Mello et al., 2004). Porém, alguns conceitos são distorcidos,
principalmente na escolha das cultivares, nos esquemas culturais e durante o
processo de silagem, onde a qualidade do produto final não é prioritária
(Nussio et al., 2001). No Brasil são várias as instituições públicas e privadas
que trabalham no melhoramento de plantas, procurando identificar e desenvolver
recomendações de genótipos de milho que associem o potencial de produtividade
com as características nutricionais desejáveis. Quando colocados a competir em
vários ambientes torna-se difícil a identificação dos genótipos que apresentam
melhores características produtivas.
A interação genótipo x ambiente é responsável pela variação do desempenho de
cada genótipo, visto que o ambiente disponibiliza para a planta as condições
climáticas, principais limitantes do crescimento (Santi et al., 2006). Ensaios
de cultivares de milho adaptados às diferentes regiões são realizadas para
assegurar a interação positiva do genótipo com o ambiente, garantindo ao
produtor a produtividade final de qualidade e quantidade satisfatórias. A
análise de determinado genótipo ocorre por períodos prolongados, iniciando-se
com os trabalhos de campo, coleta de dados e discussão dos resultados obtidos.
Existe a possibilidade de, no momento de utilizar os resultados, o genótipo
utilizado já não estar disponível no mercado, devido à grande alteração nos
objetivos de cada época de utilização (Cargnelutti Filho et al., 2003).
A agricultura familiar está sustentada num conjunto de fatores, e no
direcionamento das atividades que são realizadas pelo próprio produtor, tendo,
na sua maioria, a posse dos meios de produção e sendo a maior parte do trabalho
realizado pela própria família. Para o fortalecimento dos agricultores na
cadeia do agronegócio, a adoção de práticas e técnicas de gestão da propriedade
e tecnologias de informação é necessária. Os programas computacionais fazem
parte dos instrumentos que auxiliam na modernização e ganho da produtividade da
propriedade rural (Buainain et al., 2007). Apesar de ocorrerem mudanças no ramo
de trabalho da agricultura familiar, a modernização do setor é ainda desfasada
se comparada ao processo que acontece na agricultura brasileira. Mesmo não
havendo indicadores do uso de softwares nesta área, o uso de máquinas e
assistência técnica são reduzidos na agricultura familiar (Guanziroli e Cardim,
2000).
No intuito de se tornar mais eficiente, competitivo e sustentável no mercado, o
agricultor tende a aumentar a sua qualificação e administrar de forma eficaz a
sua propriedade. Para isso, deve-se adaptar ao complexo cada vez mais
interligado, exigindo o uso e aquisição de habilidades na gestão e planeamento,
e o acesso às informaçõesdas melhores condições técnicas e ambientais da
produção (Buainain et al., 2007).
Para Gurgel e Grossi (2004), o meio rural é o espaço da produção económica que
por meio do uso de tecnologias indispensáveis alcança o crescimento no
agronegócio. A informática com o auxílio de software é uma considerável
ferramenta com potencial de aumentar os rendimentos dos recursos produtivos e
auxílio no suporte de formação de banco de dados para a tomada de decisões.
Oliveira e Silva (2005) consideram que o uso de modelos matemáticos é uma
técnica utilizada apenas nas propriedades que utilizam a agricultura de
precisão, mas passará a auxiliar também a agricultura familiar no processo de
desenvolvimento rural.
De acordo com Gomes (2008), o modelo de CCR publicado por Abraham Charles,
William Cooper e Edwardo Rhotes, representou o início da utilização de modelos
de análise de dados (Data Envelopment Analysis ' DEA), através da qual é
possível determinar a eficiência de uma unidade produtiva comparando as demais,
considerando os inúmeros recursos disponíveis. A utilização desses modelos
mostra potencialidades na área agrícola, tanto na avaliação de desempenho de
agricultores, propriedades, cooperativas e centro de pesquisa agropecuária,
como de regiões geográficas.
Na bovinocultura de leite, os principais modelos matemáticos são relacionados
com a produção de leite, considerando as características genéticas dos animais
para identificação dos melhores animais para posterior uso em cruzamentos e
melhoria do rebanho, sendo necessário o conhecimento da direcção e magnitude
das correlações entre as características de interesse a serem selecionadas
(Cobuci et al., 2001). A possibilidade de simulação de cenários a partir de
dados que consideram fatores mutáveis de um sistema de produção contribui no
processo da tomada de decisão, onde os modelos matemáticos podem ser
considerados modelos de simulação que simplificam uma realidade. O uso de
modelos é uma forma mais rápida de obter sistemas de produção economicamente
viáveis, quer para uma propriedade rural quer a nível de pesquisa. O
desenvolvimento de modelos matemáticos para uso em propriedades rurais ocorre
pela criação e acumulação de informações científicas e desenvolvimento da
informática (Fontoura Junior et al., 2007).
É importante quantificar a produtividade e a eficiência económica dos sistemas
de alimentação de bovinos, utilizando as variações do nível de produção e os
componentes da alimentação. Como é difícil a quantificação do custo/benefício
da produção de forragem de qualidade, desenvolveu-se a folha de cálculo Milk90
(Undersander et al., 1993), com o objetivo de combinar a produção e a qualidade
da forragem num único termo. A utilização da folha de cálculo Milk90 passou por
melhorias e formação de novas folhas de cálculo ano após ano, até chegar à
última versão como Milk2006. Todas as alterações surgiram pela grande
importância que o programa possui, fazendo com que cada versão lançada
melhorasse a otimização dos dados e a obtenção de resultados economicamente
mais significativos.
A folha de cálculo utiliza informações nutricionais e económicas, como a
produção de matéria seca da pastagem por hectare, produção de leite, custo de
produção da forragem, qualidade da forragem, preço do leite e demais variáveis
onde o programa possibilita simular um animal consumindo o máximo de forragem,
aproximando a sua dieta a uma ração balanceada de acordo com a qualidade dos
ingredientes utilizados. O uso de software é utilizado por diversos autores no
desenvolvimento de estudos que fornecem dados importantes para a comparação de
diferentes genótipos de milho para produção de silagem em relação à capacidade
de produção de leite.
Parâmetros de entrada (input) e saída do modelo (output)
Pode-se ter acesso à folha de cálculo em http://corn.agronomy.wisc.edu/Season/
DSS/Milk1995.xls (Undersander et al., 1993) e a partir do link inicial pode-se
ter acesso a outras folhas de cálculo mais atuais. Porém, as versões mais
atuais não dão acesso ao conjunto de equações utilizadas para a realização das
estimativas. A folha de cálculo pode ser subdividida em duas partes, onde a
primeira parte estima a produção de leite por tonelada de forragem fornecida e
a produção de leite por hectare. Na segunda parte são estimados os custos da
produção.
Neste texto só serão discutidos itens que se referem à produção de leite. Como
parâmetros de entrada no modelo, devem ser considerados: a massa corporal da
vaca (PV), produção de leite (PL), percentual de gordura no leite (PGL),
estágio de lactação (EL), percentual de perdas na silagem, fibra detergente
neutro da silagem (FDN), digestibilidade in vitro da matéria seca (DIVMS),
produção de matéria seca da forrageira (PFMS). Deve-se considerar que as
variáveis de entrada devem ser fornecidas em libra (unidade americana) e que
uma libra equivale a 0,45359237 kg.
Os parâmetros PV, PL, PGL, FDN e DIVMS devem ser estimados conforme as
características ou as condições de cada propriedade. Pelo processo de modelação
inicialmente estima-se a digestibilidade in vitro da matéria seca ajustada em
função dos nutrientes totais digestíveis (DIVMSaj), conforme as equações que se
seguem e o fluxograma apresentado na Figura_1.
DIVMSaj = (DIVMS ' 7,9) / 100 (1)
Na sequência é estimada a proporção máxima de forragem (MaxF) dada por:
MaxF = PFMS * PV / (FDN * 0,01) (2)
Onde a percentagem da matéria seca da dieta (PFMS, %) é obtida pela relação:
Se MaxF * NDTms > NDTreq, usa-se FDNF / (FDN * 0,01) / MSI, (3)
caso contrário:
Se MaxF * NDTms < NDTreq, usa-se MaxF / (1 ' PS* 0,01) (4) Onde NDTms =
nutrientes digestíveis totais da matéria seca, %; NDTreq = requerimento de
nutrientes digestíveis totais, %; FDNF = fibra detergente neutro da forragem,
%; MSI = matéria seca ingerida, lb.
Já a percentagem mínima de forragem em relação ao peso vivo (PMFPV, %) do
animal é obtida por:
PMFPV = MSI * 0,21 / PV (5)
E a percentagem do FDN do peso vivo da vaca (PFDNPV, %) é:
PFDNPV = 0,00925 * PV / PV (6)
Em que se deve considerar a seguinte relação:
Se PMFPV < PFDNPV, usa-se PFDNPV, (7)
caso contrário:
Se PMFPV > PFDNPV, usa-se PMFPV (8) A estimativa da matéria seca ingerida (MSI,
lb) é dada por meio da seguinte equação:
MSI = [(PV * 0,01641 + 01713 * PL + PL * PGL * 0,01 * 4,534) * 0,658 + 14,5] *
ELaj (9)
Onde MSI = matéria seca ingerida, em lb (considerando 1 lb = 0,45359237 kg);
ELaj = estádio de lactação ajustado, onde deverá ser considerada a seguinte
relação:
Se EL = 1, utilizar ELaj = 1, caso contrário Elaj = 1,07 (10)
A ingestão de matéria seca de forragem (IMSF, lb d-1) considera a seguinte
relação: Se MaxF * DIVMSaj > NDTreq, usa-se NDTreq / DI- VMAaj / (1 ' PS *
0,01), (11)
Caso contrário:
NDFreq / (1' PS * 0,01) (12)
Em que se deve considerar os nutrientes digestíveis totais requeridos (NDTreq)
que é dado em função:
NDTreq. = PV0,75 * 0,04263 + ((PGL ' 2,5) * 0,042 + 0,259) * PL + NDTUL (13)
Onde NDTreq. = requerimento de nutrientes digestíveis totais, lb; NDT =
nutrientes digestíveis totais, %; NDTUL=nutrientes digestíveis totais da última
lactação, sendo NDTUL = PL + ELaj (14)
O estádio de lactação ajustado (ELaj) é dado pela relação:
Se EL = 3, usa-se ELaj = 2,26, caso contrário EL < 3, usa-se ELaj = 0 (15)
A matéria seca final da forragem fornecida ajustada (MSFFaj, lb d-1) é dada
por:
MSFFaj = MSIF * DIVMSaj * (1 ' PS * 0,01) (16)
A produção de leite diária de forragem (PLDF, lb) é dada pela seguinte equação:
PLDF = (DIVMS ' (PV0,75 * 0,04263 ' PBUL) / ((PGL ' 2,5) * 0,042 + 0,259) (17)
em que PBUL considera o estágio de lactação do animal, se dois considerar zero,
se três considerar 2,26. A produção de leite por tonelada de forragem (PLTF,
lb) é dada por:
PLTF = 2000 / MSIF / PLDF (18)
E a produção de leite por hectare (PLha, lb) é dada por:
PLha = PF * PLTF (19)
Deve-se considerar que o processo de melhoramento genético para a cultura do
milho é dinâmico tanto nos genótipos aptos para grão, silagem e dupla aptidão.
Outros benefícios são a redução do tempo necessário para a tomada de decisão,
adequação a área cultivada para as necessidades de cada propriedade e
qualificação técnica dos agricultores e dos técnicos, pela procura de novas
informações a respeito dos genótipos de milho. O agricultor não deve
necessariamente ter implantado a cultura para obter os parâmetros de entrada do
modelo. Esses valores devem/podem ser requisitados no momento do planeamento da
propriedade junto às empresas que comercializam as sementes.
As incorporações tecnológicas devem ser constantes para a melhoria da
produtividade das propriedades rurais produtoras de leite, fazendo com que a
modelação e a presente estimativa de produção de leite possam auxiliar
efetivamente nesse processo. Além destas utilidades a folha de cálculo pode
auxiliar no processo de ensino/aprendizagem em disciplinas específicas.
Conclusões
A utilização de técnicas de modelação pode facilitar a tomada de decisão para a
produção de silagem de qualidade. A folha de cálculo de estimativa da produção
de leite a partir de parâmetros bromatológicos e produtivos da cultura do milho
pode auxiliar no planeamento de propriedades leiteiras.
