Avaliação do modelo Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) na predição da produção de leite e do consumo de matéria seca de vacas Holandês x Zebu.
Avaliação do modelo Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) na predição da produção de leite e do consumo de matéria seca de vacas Holandês x Zebu.
Autoria: ARCURI, P. B.; LOPES, F. C. F.; DUQUE, A. C. A.; RODRIGUES, G. S.; ELIAS, A. C. W.; MONTEIRO, J. B. N.
Resumo: A produtividade de rebanhos leiteiros pode ser incrementada com dietas formuladas em modelos matemáticos de predição de desempenho. O Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) opera com grande parte das suas equações estabelecidas em região de clima temperado. Portanto, sua utilização em condições tropicais necessita de prévia avaliação. O objetivo deste trabalho foi avaliar o CNCPS na predição do consumo de matéria seca (CMS) e da produção de leite (PL) de vacas Holandês x Zebu sob pastejo em capim-elefante (Pennisetum purpurem). Três ensaios foram conduzidos de setembro de 2004 a abril de 2005, no “Sistema Físico de Produção de Leite a Pasto” da Embrapa Gado de Leite (Coronel Pacheco, MG). Foram utilizadas 16 vacas nos terços inicial (Ensaio 1), médio (Ensaio 2) e final (Ensaio 3) da lactação. No Ensaio 1, realizado na estação da seca, no horário de 12:00 às 16:00 h, as vacas receberam, em média, 3,8 kg/vaca/dia de matéria seca (MS) de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum) picada com 1% da mistura 9:1 uréia:sulfato de amônia, suplementada com 3,3 kg/vaca/dia de MS de concentrado. No restante do dia e durante a noite, as vacas permaneceram em piquetes de capim-elefante. Nos Ensaios 2 e 3, o pasto de capim-elefante foi suplementado com concentrado de acordo com a PL. O CNCPS subestimou em 7,1% o CMS estimado e em 42,8% a PL observada, apresentando, respectivamente, baixa (r2 = 0,33) e média (r2 = 0,56) precisão na predição destas variáveis
Ano de publicação: 2007
Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Gado de Leite
Palavras-chave: Bovino, Nutrição Animal, energia metabolizável, modelo de predição, nutrição de ruminantes, suplementação, vaca em lactação
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