Modelos no lineales para la producción de leche diaria

PICCARDI, M.; MACCHIAVELLI, R.; BALZARINI, M.

Santiago del Estero

Congreso; XIX Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría; 2014

El conocimiento del comportamiento de las curvas de lactancia es crucial para la toma de decisiones en un tambo. El conocimiento del modelo de avance de la producción de leche a lo largo de cada lactancia es necesario no sólo a nivel promedio poblacional (tambo) sino también a nivel individual (vaca-lactancia). El objetivo de este trabajo fue ajustar y comparar 3 modelos no lineales (Wood, Milkbot y difásico) para modelar curvas de lactancia bajo dos enfoques (con y sin efecto aleatorio de sujeto). Los ajustes se hicieron en un grupo de tambos de alto desempeño reproductivo y productivo; en lactancias de primer parto y de épocas frescas. Se trabajó con un total de 984 lactancias cerradas (8.957 registros de controles lecheros). Se usó PROC NLMIXED de SAS para realizar los ajustes y obtener estimaciones de los parámetros de los modelos. El modelo difásico resultó computacionalmente complejo y poco práctico. Entre los modelos de Wood y MilkBot clásicos, si bien los criterios de información sugieren la selección del MilkBot, las diferencias en la mejora de la estimación de indicadores productivos no demuestran una mejora significativa respecto al modelo más parsimonioso. El modelo de Wood constituyó una buena opción para el ajuste del valor esperado de curvas de lactancia. Por otra parte, los tres modelos ajustaron mejor cuando se contempló un efecto aleatorio de sujeto, adicional al parámetro relativo al intercepto. El efecto aleatorio mejoró la capacidad predictiva del modelo aunque no impactó significativamente sobre indicadores productivos derivados de las curvas de lactancia como los litros y los días al pico de la curva.