Posicionando los análisis de forrajes para mejores oportunidades

1. Reunión GAQSA Posicionando los análisis de forrajes para mejores oportunidades Ralph Ward, President Cumberland Valley Analytical Services Hagerstown, Maryland, USA

2. Reporte de los análisis de forrajes: un pedazo de papel…

3. Reporte de los análisis de forrajes: para balanceo de dietas…

4. Análisis de forrajes: una herramienta para el cambio!

5. Análisis de forrajes: Una herramienta para el cambio • Evaluación cualitativa – entender la calidad del forraje • Medidas de referencia “Benchmarking” – reconocer los cambios que sufren los forrajes en su calidad a traves de las estaciones • Control de procesos – reconocer y manejar la variacion en la calidad de los ingredientes utilizados en la alimentacion NIR como componente crítico del proceso

6. Dos categorías de evaluación de forrajes y alimentos: • Cuantitativa • Datos utilizados en formulación de raciones: PC, FDN • Cualitativa • Se usa para caracterizar la aceptabilidad de los alimentos • Se usa como una “tarjeta de calificación” del manejo de los forrajes que incluye la producción, cosecha, y almacenamiento de lo cosechado

7. Elementos de la evaluación cualitativa de los forrajes • Fermentación – Niveles de ácidos volátiles y amoniaco • Daño por calentamiento – Proteína unida a FDA • Digestibilidad de la FDN • Digestibilidad del almidón • Tamaño de partícula del almidón • Tamaño de partícula de los forrajes • Cenizas • Hongos y levaduras

8. Las evaluaciones cualitativas son de una importancia económica crítica: • Relacionadas con la eficiencia de producción y almacenamiento de los forrajes – Beneficio potencial! • Relacionadas con el potencial de mejora o pérdida del consumo de la materia seca – Beneficio potencial! • Relacionadas con el potencial de producción de leche – Beneficio potencial! • Relacionadas con la salud animal – Beneficio potencial

9. Pérdidas de materia seca de un silo bien hecho vs mal manejado (Kung 2010)

10. Variabilidad de los nutrientes • Costo real al productor • Impacto en el consumo de materia seca • Impacto en la producción • Impacto en la salud animal • Administración requerida para el manejo de la variabilidad de los nutrientes

11. Factores de variación Muestreo en el rancho Variación verdadera en la composición Variación analítica Muestreo en el laboratorio

12. “Control de proceso” nutricional Problemas típicos con las evaluaciones nutricionales: “Fotografía” de un punto fijo en el tiempo • Es difícil definir el cambio • Puede que no se encuentre el factor del problema • Toma tiempo hacer la prueba y caracterizar el problema • El proceso es “reactivo” en lugar de “proactivo”

13. “Control de proceso” nutricional Escenario alternativo del proceso de control nutricional: Analizar con frecuencia los alimentos y forrajes además de los procesos del programa nutricional ayudará a la caracterización contínua de los alimentos y procesos asociados con el programa nutricional en el rancho.

14. “Control de proceso” nutricional Beneficios potenciales de un programa de control de procesos: • Proactivo en lugar de reactivo. • Conocimiento verdadero de los niveles de nutrientes y su variabilidad. • Habilidad para definir un cambio. • Habilidad para un mejor control de proceso nutricional. • Habilidad para poder definir mejor los problemas cuando ocurren. • Habilidad para un mejor control de ingredientes que se compran para elaborar la dieta.

16. Análisis NIRCual es la justificacion? • Rápido • Permite la caracterización de muchos nutrientes al mismo tiempo • Bajo costo • Repetible

17. Análisis NIR • Costo: No se justifica el costo de muestreo frecuente de forrajes o alimentos para evaluar la variabilidad de los mismos en el rancho (proceso de control) por medio del método de química húmeda, pero si se justifica con el sistema NIR.

18. Análisis NIR • NIR es más repetible que el análisis de química húmeda!! • NIR nunca va a ser más preciso que el análisis por química húmeda.

19. Análisis NIR • El error asociado con el análisis NIR generalmente es mucho menor al error asociado con el muestreo de campo. • El error asociado con el análisis NIR es generalmente menor al error asociado con el muestreo de laboratorio y el proceso de las muestras

20. Diferencias de FDN en un silo Bunker FDN 44.5% 41.2% 36.6% Stone, 2003

21. Distribución de las diferencias entre química húmeda y NIR en la predicción de FDN en silo de maíz N=7448 Promedio = 0.051 Desv. Est. = 1.473

22. Puntos claves • El análisis de forrajes es más que la simple compra de un pedazo de papel… • El análisis de los forrajes es un herramienta de manejo • Análisis cualitativo Oportunidad! • Medidas de referencia “Benchmarking” Oportunidad! • Control de proceso Oportunidad! • NIR es un componente clave cuando se usa el análisis de forrajes como una herramienta de manejo. Debemos de dar un mejor uso a las herramientas que tenemos disponibles!

23. Personal del Laboratorio de GAQSA

24. Muchas gracias por su participación! Ralph Ward, President Cumberland Valley Analytical Services Hagerstown, Maryland, USA