Alimentación en sistemas de muxido robotizado: descrición das racións formuladas e factores que afectan ao consumo de concentrado no robot

Alexandra Correa Fernández Alimentación en sistemas de muxido robotizado: descrición das racións formuladas e factores que afectan ao consumo de concentrado no robot. Facultade de Veterinaria Grao en Veterinaria Ano 2019 Modalidade do Traballo: Experimental Traballo de Fin de Grao Licenza Agás onde se faga constar explicitamente, esta obra pertence a Alexandra Correa Fernández e está baixo unha licenza de “Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional”. i RESUMO As granxas que adquiren un sistema de muxido robotizado enfróntanse a numerosos e novos retos para acadar o éxito do seu funcionamento. Gran parte destes retos gardan unha estreita relación cos cambios no manexo da alimentación que este sistema implica, pois parte do segredo na aceptación do robot por parte das vacas atópase no concentrado do robot e o equilibrio na formulación coa ración do presebe . Sobre todo en sistemas de tráfico libre, no que as vacas deben acudir de xeito voluntario. Dado o auxe que está a ter a posta en marcha de robots de muxido no noroeste de España, onde se concentra máis da metade do gando de vacún de leite do país, e o gran descoñecemento que existe até o de agora, é fundamental dar a coñecer como é o manexo da alimentación nestas explotacións e os factores que inflúen nel. Así, leváronse a cabo dous estudos en gandarías de Galicia, Asturias e Cantabria con robot de muxido da marca Lely. No estudo 1 recolléronse datos das racións formuladas polos nutricionistas de 35 granxas. Valoráronse as características nutricionais das racións e os ingredientes, e realizouse unha comparativa entre granxas mediante estatística descritiva. No estudo 2, recolléronse datos de lactacións completas dos animais presentes en cinco granxas (un total de 64029 entradas en SPSS) para estudar os factores que poden influír na variable de consumo de concentrado no robot para producir 100kg de leite. Realizouse unha ANOVA das variables independentes (granxa, número de lactación, días en lactación (DEL), produción diaria, número de muxidos diarios, peso vivo e minutos de rumia) e finalmente un modelo mixto para coñecer a relación entre variables. Os resultados obtidos mostran como a maior parte das explotacións de estudo usaron os mesmos ingredientes (ensilaxe de millo, ensilaxe de herba e 2 tipos de concentrados diferentes), aínda que as características nutricionais de todos eles variaron entre explotacións, principalmente ás do ensilaxe de herba (24,1 - 33,5% de MS e 11,0 - 14,7% de PB no 50% das explotacións) e o concentrado de presebe (22,2 - 29,7% de PB no 50% das granxas). Así mesmo, o consumo de concentrado/100kg de leite varía de xeito significativo (P < 0,05) en relación a diversos factores tales como DEL, número de lactación, número de muxidos diarios, produción diaria e minutos de rumia, é dicir, son numerosos os factores que teñen efectos sobre esta variable e cuxo efecto resulta fundamental coñecer para levar acabo un manexo óptimo da alimentación. Palabras chave: vacún de leite, sistema de muxido robotizado, tráfico libre, manexo alimentario, concentrado de robot. ii RESUMEN Las granjas que adquieren un sistema de ordeño robotizado se enfrentan a numerosos y nuevos retos para lograr el éxito de su funcionamiento. Gran parte de estos retos guardan una estrecha relación con los cambios en el manejo de la alimentación que este sistema implica, pues parte del secreto de la aceptación del robot por parte de las vacas se encuentra en el concentrado del robot y el equilibrio en la formulación con la ración del pesebre. Sobre todo, en sistemas de tráfico libre, en el que las vacas deben acudir de forma voluntaria. Dado el auge que está teniendo la puesta en marcha de robots de ordeño en el noroeste de España, donde se concentra más de la mitad del ganado de vacuno de leche del país, y el gran desconocimiento que existe hasta el momento, es fundamental dar a conocer como es el manejo de la alimentación en estas explotaciones y los factores que influyen en él. Así se llevaron a cabo dos estudios en ganaderías de Galicia, Asturias y Cantabria que cuentan con robot de ordeño de la marca Lely. En el estudio 1 se recogieron datos de las raciones formuladas por los nutricionistas de 35 granjas. Se valoraron las características nutricionales de las raciones y los ingredientes, y se realizó una comparativa entre granjas mediante estadística descriptiva. En el estudio 2, se recogieron datos de lactaciones completas de los animales presentes en cinco granjas (un total de 64029 entradas en SPSS) para estudiar los factores que pueden influir en la variable de consumo de concentrado en el robot para producir 100kg de leche. Se realizó una ANOVA de las variables independentes (granja, número de lactación, días en lactación (DEL), producción diaria, número de ordeños diarios, peso vivo y minutos de rumia) y finalmente un modelo mixto para conocer la relación entre variables. Los resultados obtenidos muestran como la mayor parte de las explotaciones de estudio usaron los mismos ingredientes (ensilaje de maíz, ensilaje de hierba y 2 tipos de concentrados diferentes), aunque las características nutricionales de todos ellos variaron entre explotaciones, principalmente las del ensilaje de hierba (24,1 - 33,5% de MS y 11,0 - 14,7% de PB en el 50% de las granjas) y el concentrado de pesebre (22,2 - 29,7% de PB en el 50% de las ganaderías). Así mismo, el consumo de concentrado/100kg de leche varía de forma significativa (P < 0,05) en relación a diversos factores tales como DEL, número de lactación, número de ordeños diarios, producción diaria y minutos de rumia, es decir, son numerosos los factores que tienen efectos sobre esta variable y cuyo efecto resulta fundamental conocer para llevar acabo un manejo óptimo de la alimentación. Palabras clave: vacuno de leche, sistema de ordeño robotizado, tráfico libre, manejo alimentario, concentrado de robot. iii ABSTRACT Farms that acquire an automatic milking system (AMS) face numerous and new challenges to achieve the success of their operation. Much of these challenges have a close relationship with the changes in feeding management required by this system. Since part of the secret in the acceptance of the robot by the cows comes from the robot's concentrate and the balance in the formulation with the ration at the feedbunk. Especially in free traffic systems, which cows should go on a voluntary basis. Given the boom in the development of automatic milking system (ASM) in northwestern Spain, where more than half of the country's dairy cattle is raised, and due to the lack of knowledge until now, seems of interest the research based on feeding management performance and the factors that influence it. Thus, two studies have been carried out in the Galician, Asturias and Cantabria regions, with Lely AMS brand. In study 1 data from 35 farms was collected from the formulated ration by nutritionists. The nutritional characteristics of the rations and the ingredients were evaluated, and a comparison between farms was carried out using descriptive statistics. In study 2, data from complete animal lactations were collected in five farms (a total of 64029 entries in SPSS) to study the factors that may influence the concentrate consumption in the robot to produce 100kg of milk. An ANOVA of the independent variables (farm, lactation number, DIM, daily production, number of milking, weight and rumination) was performed and, finally a mixed model to know the relation among variables. The results obtained show that most of the studied farms used the same ingredients (corn silage, grass silage and 2 different types of concentrates), although the nutritional characteristics of those varied among farms, mainly those of the grass silage (24.1 - 33.5% MS and, 11.0 - 14.7% PB in 50% of the farms) and the feedbunk concentrate (22.2 - 29.7% PB in 50% of farms). Also, the consumption of concentrate / 100kg of milk varies significantly (P < 0.05) in relation to several factors such as DIM, lactation number, number of milking, daily production and rumination time, that it is to say, there are numerous factors that have actuate in this variable and whose effects are fundamental to know how to make an optimal management of the feeding. Key words: dairy cattle, automatic milking systems, free cow traffic, feeding management, robot concentrate. iv ÍNDICE RESUMO ....................................................................................................................................... i RESUMEN .................................................................................................................................... ii ABSTRACT ................................................................................................................................. iii ÍNDICE ........................................................................................................................................ iv ABREVIACIÓNS ......................................................................................................................... v INTRODUCIÓN ........................................................................................................................... 1 OBXECTIVOS ............................................................................................................................. 2 MATERIAL E MÉTODOS .......................................................................................................... 3 Estudo 1: Descrición das racións formuladas............................................................................ 3 Estudo 2: Factores que inflúen no consumo do concentrado no robot. ..................................... 5 RESULTADOS E DISCUSIÓN ................................................................................................... 7 Estudo 1: Descrición das racións formuladas............................................................................ 7 • RACIÓN TOTAL (RT) ................................................................................................. 7 • FORRAXES ................................................................................................................ 10 • CONCENTRADO DE PRESEBE E ROBOT ............................................................ 13 Estudo 2: Factores que inflúen no consumo do concentrado no robot. ................................... 15 • ANOVA de un factor .................................................................................................. 15 • Modelo mixto lineal .................................................................................................... 25 CONCLUSIÓNS ......................................................................................................................... 28 Estudo 1: Descrición das racións formuladas. .................................................................... 28 Estudo 2: Factores que inflúen no consumo do concentrado no robot. ............................ 28 BIBLIOGRAFÍA ......................................................................................................................... 29 v ABREVIACIÓNS - AMD: amidón - AMS: Automatic Milking System, sistema de muxido robotizado en galego. - BEP: balance enerxético positivo - BEN: balance enerxético negativo - FAD: fibra ácido deterxente - FND: fibra neutro deterxente - GB: graxa bruta - IMS: inxestión de materia seca - MS: materia seca - PB: proteína bruta - PV: peso vivo - RPM: ración parcial mesturada - RTM: ración total mesturada RT: ración tot 1 INTRODUCIÓN A escaseza de man de obra, xunto coa busca dunha mellora na calidade de vida, un aumento da produción e o apoio financeiro por parte das entidades públicas está levando a un aumento considerable da instalación de robots de muxido en moitas gandarías do Noroeste de España. Só en Galicia se instalaron 60 robots de muxido Lely durante o 2018, o que supuxo un incremento dun 200% das vendas con respecto ao ano anterior, ascendendo a 300 o número total de robots desta marca entre Galicia, Asturias e Cantabria. A adquisición dun sistema de muxido robotizado (ASM, polas súas siglas en inglés “Automatic Milking System”) supón un cambio moi importante na forma de manexo do rabaño, pois agora o gandeiro xa non vai ser quen se encargue de muxir aos animais. A filosofía da empresa Lely fundamentase no optimización do benestar animal, de forma que unicamente traballa con sistemas de tráfico libre, nos que a vaca posúe a liberdade para acudir a muxirse de forma voluntaria, sendo o obxectivo de referencia 3 muxidos/vaca/día. Para conseguir unha asistencia voluntaria, frecuente e regular coa mínima intervención do home, a máquina usa como principal atractivo para as vacas un concentrado que dispensa durante o muxido. Aínda que se cumpra este obxectivo tamén vai depender doutros factores como son a xestión da ración, deseño da corte, confort das vacas, estado de saúde e interaccións entre os membros do rabaño (Endres, M. e Salfer, J., 2016). Por tanto, esta nova forma de traballo implica cambios no programa de alimentación. Nos sistemas de muxido tradicionais elabórase unha única ración total mesturada (RTM) que se administra no presebe e na que se inclúen todos os alimentos que vai consumir a vaca. A RTM formúlase para cubrir as necesidade nutricionais segundo a media de produción do rabaño, sen ter en conta os días en lactación nin as diferencias de producións individuais. Sen embargo, naquelas granxas que contan con ASM, elaborase unha ración de tal forma que parte dela se proporciona no presebe e outra parte no robot. A parte da ración que se dá en presebe denomínase ración parcial mesturada (RPM) ou ración base e inclúe todas as forraxes e parte do concentrado, dándose o restante a través da máquina de muxido. Así, seguindo as recomendacións de Lely, a ración base é formulada para cubrir as necesidades nutricionais do rabaño segundo a súa media de produción menos 7 kg de leite, cubrindo o total de necesidades mediante o concentrado de robot. A asignación de concentrado a través da máquina non é aleatoria, senón que se axusta, primeiro, aos días transcorridos dende o parto ata alcanzar o día no que se logra o pico de lactación media do rabaño. Durante este tempo a cantidade asignada vai aumentando progresivamente, 2 adxudicando a maior cantidade no momento de máxima produción. Unha vez que se alcanzou o pico de produción, proporcionase o penso en función dos kg de leite/día producidos de forma individual, premiando con maior cantidade ás máis produtoras e restrinxíndoo nas que son menos. O obxectivo desta forma de racionamento é o de lograr unha alimentación moito máis precisa, é dicir, a de adaptar o consumo de concentrado de cada animal segundo as súas necesidades nutricionais específicas en base aos kg de leite que produce para evitar perdas de produción das vacas de maior rendemento debido a unha restrición enerxética e o engorde das menos produtoras por unha sobrealimentación, problemas que se asocian con rabaños moi heteroxéneos cando se proporciona a todas a mesma cantidade de comida. É dicir, este novo manexo da alimentación dos ASM ten dúas metas fundamentais, por un lado conseguir visitas voluntarias, frecuentes e regulares; e por outro lado, lograr unha mellora na eficiencia alimentaria. Mais non é suficiente unicamente proporcionar concentrado no robot para lograr cumprir o primeiro obxectivo, senón que este terá que ser apetecible para que resulte atractivo para a vaca, e ademais, estar correctamente balanceado coa ración base para evitar desequilibrios nutricionais e todos os problemas que isto implica. En relación con isto, hai estudos que demostran que o concentrado que mellor funciona no robot de muxido é aquel elaborado con alimentos moi palatables, tales como cereais ricos en amidón e melazas, e cunha presentación en gránulo de alta durabilidade, de forma que resulte saboroso para vaca e se evite a formación de po que provoca o rexeitamento do animal (Bach, A. et al., 2007; Rodenburg, J., 2011). Por outro lado, en contra do que nun inicio se podería pensar, a cantidade administrada parece non ter unha influencia no número de visitas unha vez que se supera certo umbral, que Bach, A. e Cabrera, V. (2017) situaron en aproximadamente 3 kg por visita. Desta forma, recomendase asignar un máximo de 9 kg de concentrado de robot diarios. Por outra banda tamén é necesario ter en conta que existen factores na granxa que poden influír no consumo de concentrado no robot, ou na resposta produtiva dos animais ao mesmo, así como que os cálculos que se estiman para a inxestión diaria para cada animal, tanto de RPM como de concentrado de robot, son teóricos, podéndose ver influenciados por moitos factores presentes acotío no rabaño. OBXECTIVOS Ante o auxe que está a ter na actualidade a substitución de sistemas de muxido tradicional por sistemas de muxido robotizado nas explotacións de vacún de leite no noroeste de España e o desafío que supón o cambio no manexo da alimentación que isto implica, decidiuse realizar un 9 Gráfica 2. Dispersión dos valores nutricionais expresados en % sobre MS da RT de cada explotación, ordenados de esquerda a dereita de maior a menor contido de MS no total da ración. A área de fondo representa a porcentaxe materia seca de cada explotación e os marcadores o valor do nutriente de cada una das granxas. Do mesmo xeito, na maior parte dos casos, os valores nutricionais da RT encontrábanse dentro dos límites recomendados polo sistema americano National Research Council (NRC, 2001), os cales aparecen recollidos na táboa 2. Así, tal e como suxire o NRC (2001), o valor da PB situouse entre un 15,8 e un 16,9 na metade das explotación (táboa 1). O sistema americano tamén recomenda formular con valores de entre 35 e 40% de hidratos de carbono non fibrosos (CNF) durante toda a lactación. Dentro deste grupo inclúese o amidón, recomendándose un máximo de 24-28% segundo o risco de acidose ruminal (a maior produción de leite maior é o risco de padecer esta patoloxía) (táboa 2) (Chase, I. E., 2002). Durante o estudio viuse que un 75% das explotacións usou valores inferiores ao 26,3% (táboa 1), pois a media de produción das vacas estivo entre 34-42 kg de leite/día, é dicir, encádranse dentro da categoría de vacas de alta produción, existindo, por tanto risco de acidose. En canto ao contido de fibra, a tendencia central do valor de FAD observada foi de 21,3%, aínda que no 25% dos casos este nutriente mantívose por debaixo de valores moi próximo ao mínimo recomendados (Q1=19,1; mínimo recomendado=18 ao inicio de lactación), como se pode observar nas táboas 1 e 2. Sen embargo, no caso da FND, o 75% das explotacións mantivéronse en valores maiores a un 32,8%, moi superior ao mínimo do 26% recomendado polo NRC (2001). 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 % sobre MS Granxas de estudo MS PB AMIDÓN FAD FND GB 10 Por último, polo que respecta a graxa da ración total, esta pode supoñer entre un 5-7% da MS para vacas moi produtivas segundo Church et al. (2002), recomendándose un máximo de graxa engadida de entre 3 e 4% (unha ración con fontes de graxa non agregadas contén de forma común de 3 a 4% de graxa). No caso deste estudio, como se aprecia na táboa 1,a tendencia central foi a de formular con valores en torno ao 3,7% de graxa sobre MS, non superándose en ningún caso o máximo de 4,9%. Valor nutricional RT MS PB AMIDÓN FAD FND GB MIN 25,8 14,4 20,7 11,0 24,0 2,9 Q1 43,0 15,8 23,4 19,7 32,8 3,2 MEDIAN A 46,0 16,3 24,7 21,3 34,1 3,7 Q3 50,7 16,9 26,3 22,0 35,3 4,2 MAX 88,0 23,0 32,6 23,3 38,6 4,9 RIC 7,7 1,1 2,9 2,3 2,5 1,0 Táboa 1. Valores nutricionais da ración total das granxas de estudo expresados en % sobre MS. CONCEPTO ETAPA DE LACTACIÓN INICIAL MEDIA FINAL PB, % de MS 17-18 16-17 14-16 FAD, % de MS 18-20 21-23 22-24 FND, % de MS 26-30 32-34 34-36 FND de forraxe, % de MS 20-22 23-25 25-27 GRASA, máximo, % de MS 6-8 4-6 4-5 CNF, % de MS 35-40 35-40 35-40 *ALMIDÓN máximo, % de MS 24-28 Táboa 2. Necesidades nutricionais para unha vaca leiteira de alta produción en lactación, adaptada ás recomendacións do sistema NRC (2001). Adaptada de: Chase, L. E. (2002). Especificaciones de ración para vacas lecheras en lactación [tabla]. En Church D. C, Pond, W. G. e Pond, K. R. (Eds.) Fundamentos de nutrición y alimentación de animales, p.431. Méxido:Limusa. • FORRAXES A través da gráfica 3, comparouse a dispersión dos valores nutricionais da ensilaxe de millo coa ensilaxe de herba. Así vese que apenas existiu no caso da primeira, a diferenza do que so sucedeu coa segunda. Esta diferencia en canto á variabilidade dos valores nutricionais explicouse pola distinta forma de manexar ambas forraxes. 11 En xeral, o proceso de ensilaxe da planta de millo é moi constante entre granxas. Colleitase en épocas moi concretas do ano (verán e outono), tendo sempre en conta a idade da planta, xa que o principal obxectivo deste cultivo é o de lograr o maior contido en amidón posible e este varía co paso do tempo. Ademais, pícase de forma que a partícula alcanza un tamaño moi reducido (3-4 cm), o que favorece o proceso de almacenamento ao evitar a circulación de aire entre as partículas. Así mesmo, o millo forraxeiro conta cunha gran cantidade de azucres complexos, principalmente amidón, que se transforman en ácido láctico en condicións de anaerobiose durante o proceso de fermentación, o que permite unha baixada rápida do pH e, con isto, a inhibición da actividade de microorganismos alterantes, o que facilita a súa conservación e dá lugar, por tanto, a menor variación na súa composición nutricional (Martínez-Fernández et al., 2014). Sen embargo, o manexo do ensilaxe de herba é máis impreciso, o que inflúe directamente na súa dispersión dos valores nutricionais. Como se pode ver na táboa 3, o parámetro que mostrou maior dispersión foi a MS (RIC=10), seguido da fibra (RIC de FAD y FND 5,1 y 4,9 respectivamente) e a PB (RIC=3,9). No que respecta ao contido de MS, o principal factor que lle afecta é o pre-secado realizado tras o corte da herba e antes da súa recollida e almacenamento. Esta práctica depende do clima (temperatura e humidade ambiental) e das horas de duración do mesmo, de forma que resulta difícil adaptar o tempo a transcorrer de secado da herba ás condiciones climáticas de cada zona e época do ano para conseguir un resultado homoxéneo, tanto entre granxas como incluso dentro de cada una delas ao longo do ano. Por outra parte, a dispersión do contido en fibra relacionouse co feito de que o cultivo do pasto no se levou a cabo de forma sistemática, se non que o corte se realizou un número variable de veces ao ano en función das condicións climáticas da zona e crecemento das plantas, sen ter en conta a idade. Isto repercutiu na porcentaxe de fibra da ensilaxe, pois a medida que a planta envellece aumentan as súas partes filamentosas, as cales son ricas en fibra non dixerible. Ademais, á diferencia do que sucede co millo forraxeiro, o pasto non se sementa para cada colleita, senón que se aproveitan os rebrotes durante varios anos consecutivos, e en cada novo cultivo dun rebrote o contido en fibra das plantas é maior (Fernández, M., 2012). Outro dos factores máis importantes que inflúe na proporción dos nutrientes desta forraxe é a heteroxeneidade da composición botánica dos pastos. O principal nutriente afectado por este feito é a PB, debido, fundamentalmente, ás diferencias na relación leguminosas-gramíneas. Así, a maior porcentaxe de PB presentase cando predominan as primeiras. Neste sentido, tamén destaca a diferencia entre o mínimo (7,2%) e máximo (19,0%) atopado (táboa 3). Unha posible xustificación é, como indica Pereira-Crespo et al. (2015), a actual tendencia que existe nas 12 explotación de gran tamaño de Galicia de efectuar colleitas monofitas de gramíneas en rotación con millo forraxeiro en detrimento dos cultivos mixtos de leguminosas e gramíneas, de forma que as ensilaxes efectuadas nestes casos terán unha proporción moi baixa de PB pola súa escasa presenza nesta familia de plantas. Ademais, a dispersión dos valores da PB, tamén se relacionou, ao igual que os anteriores parámetros, coa época do ano na que se realiza o corte, pois os cultivos de primavera caracterízanse por un maior contido deste nutriente. Finalmente puidemos apreciar que existía complementariedade entre estas forraxes. Pois como se aprecia na gráfica 3 e táboa 3, a ensilaxe de millo resultou moi enerxética, pois o seu contido en amidón foi moi elevado, como se pode observar na táboa 3 en ningún caso o seu valor se situou por debaixo do 23,9% sobre MS. Desta maneira este ingrediente converteuse na principal fonte enerxética do presebe. Por outra banda, a ensilaxe de herba foi unha fonte importante de proteína, pois o seu contido mantívose entre un 11,9 e un 14,2% na metade das granxas (Q1 e Q3 respectivamente), mentres que no caso da ensilaxe de millo non se chegou a superar en ningunha situación o valor máximo do 8,0%. Ambos ensilaxes representaron a principal fonte de fibra da ración. Gráfica 3. Diagrama de caixas que representa a dispersión, tendencia central e máximos e mínimos dos valores nutricionais do ensilaxe de millo e ensilaxe de herba. Para poder comparar ambos ensilaxes colócanse de tal forma que para cada un dos nutrientes estudados, a caixa e bigotes da esquerda se corresponden coa ensilaxe de millo forraxeiro e os da dereita coa ensilaxe de herba. 13 ENSILAJE DE MAÍZ ENSILAJE DE HIERBA MS PB FAD FND ALM MS PB FAD FND MIN 26,9 5,4 23,5 37,7 23,9 11,5 7,2 25,4 46,3 Q1 31,8 6,4 25,4 42,4 30,7 24,1 11,0 28,9 53,4 MEDIANA 34,4 6,7 26,8 43,7 33,7 29,3 12,9 31,0 55,8 Q3 36,7 7,0 28,3 45,1 36,2 33,5 14,7 32,5 57,9 MAX 44,3 8,0 30,5 50,5 39,5 54,4 19,0 37,4 68,0 RIC 5,2 0,6 2,9 2,7 5,6 10,0 3,7 5,1 4,9 Táboa 3. Valores nutricionais da ensilaxe de millo (á esquerda) en ensilaxe de herba (á dereita) das diferentes granxas de estudo, expresados en % sobre MS. • CONCENTRADO DE PRESEBE E ROBOT A ración complementouse co concentrado proporcionado a través da RPM no presebe e co concentrado do robot. Ao comparar as características nutricionais de ambos, como se mostra a través da gráfica 4, observouse que apenas había dispersión dos valores nutricionais do concentrado de robot entre as diferentes explotacións, a diferencia do que sucedeu co concentrado da RPM. Isto explicouse porque o primeiro respondía a fórmulas estándar elaboradas polas fábricas de pensos, de forma que o axuste da ración se realizou, fundamentalmente, mediante o concentrado do presebe. Tamén se comprobou que existía complementariedade entre ambos é dicir, formuláronse de maneira que os nutrientes presentes en pequena proporción nun deles foron superiores no outro. Así, o concentrado de robot resultou moi enerxético (rico en amidón), mentres que o concentrado da RPM tivo unha maior proporción de PB e GB. Como pode verse na táboa 4, a tendencia central foi a de formular o concentrado de presebe con maior cantidade de proteína (Q2 concentrado de RPM = 25,2% fronte a un 18,5% no robot),e menor proporción de amidón en comparación co concentrado do robot (Q2 concentrado RPM=23,1% fronte a un 33,7% do concentrado do robot), co obxectivo de reducir o custo deste último e aumentar a súa palatabilidade. O granulado do penso incrementa os costes de fabricación, polo que, para amortizar este gasto, se recorre ao uso de materias primas de menor prezo. Segundo o informe semanal de evolución dos prezos de cereais e oleaxinosas do Ministerio de Agricultura, Pesca e Alimentación elaborado a data de marzo de 2019, o prezo dos principais cereais (trigo, millo e cebada), que son fundamentalmente enerxéticos, situouse entre 150-220€/tn fronte aos 300-360€/tn das principais 14 oleaxinosas (soia, colza e xirasol), as cales son fonte de proteína. Así, a elaboración dun concentrado máis enerxético e con menor cantidade de proteína, resulta más económico, suplíndose os requirimentos de proteína a través do concentrado de presebe. Por outra parte, relaciónanse os concentrados ricos en azucres, amidón principalmente, cunha maior palatabilidade para as vacas, polo que, ao usar un concentrado rico neste nutriente, aumenta o seu atractivo e, con elo, o número de muxidos voluntarios. En canto á graxa bruta engadida, a tendencia central foi a usar menos cantidade no concentrado do robot (Q2 concentrado de robot =3,3 fronte ao 4,0% do da RPM), pois o seu exceso diminúe a durabilidade do gránulo de concentrado e asociase cunha diminución da palatabilidade, aínda que unha certa cantidade é necesaria para lograr el prensado. Así, este nutriente aportouse fundamentalmente mediante el concentrado do presebe, xa que, aínda que non é unha necesidade nutritiva como tal, proporciona case 2,5 veces más enerxía que os hidratos de carbono e as proteínas, de forma que axuda a cubrir as necesidades enerxéticas das vacas máis produtoras de maneira fácil (Fernández Vázquez, 2004). Gráfica 4. Diagrama de caixas e bigotes que representa os valores nutricionais do concentrado da RPM e do concentrado de robot. Para poder comparar ambos concentrados posicionáronse de tal forma que para cada un dos nutrientes estudados, a caixa e bigotes da esquerda se corresponde co concentrado da RPM e os da dereita co concentrado de robot. 15 CONCENTRADO DA RPM CONCENTRADO DO ROBOT MS PB AMD GB FAD FND MS PB AMD GB FAD FND MIN 87,5 14,0 0,8 2,4 5,2 11,2 87,4 16,7 19,1 2,0 6,3 14,6 Q1 88,6 22,2 18,8 3,2 6,1 14,0 87,9 18,0 29,6 2,8 7,9 15,0 Q2 89,1 25,2 23,1 4,0 9,1 15,3 88,1 18,5 33,7 3,3 9,0 17,2 Q3 89,4 29,7 27,4 4,7 12,1 19,7 88,8 20,4 38,1 4,3 10,0 19,0 MAX 90,2 33,6 45,8 7,8 16,9 25,5 90,0 23,3 42,9 4,8 14,5 23,4 RIC 0,8 7,5 8,5 1,5 5,9 5,7 0,9 2,4 8,5 1,6 2,1 4,0 Táboa 4. Valores nutricionais do concentrado dado en presebe na RPM (á esquerda) e do concentrado de robot (á dereita), expresados en % sobre MS. Por último mencionar que, como xa se dixo, é a través do concentrado do presebe mediante o cal e axustan os valores nutricionais da ración, de forma que a dispersión de datos deste se asociou á variación nas forraxes empregadas na RPM. A variación dos niveis de amidón (RIC=8,5) relacionouse principalmente coas diferencias en canto a dispoñibilidade da ensilaxe de millo en cada granxa xa mencionadas, de forma que se formulou este concentrado con menor cantidade deste nutriente canto maior era a porcentaxe desta forraxe na ración. A dispersión dos valores de fibra (RIC de FAD y FND= 5,9 y 5,7 respectivamente) (táboa 4), relacionouse coa variación en cuanto á cantidade de forraxe total empregado, de maneira que se formulou con maior porcentaxe de fibra o concentrado da RPM cando diminuía la relación forraxe:concentrado do total da ración. Por último, a variación de proteína bruta asociouse ás diferencias de dispoñibilidade de ensilaxe de herba nas explotacións, xa que esta foi, xunto con este concentrado, a principal fonte de proteína do presebe. Estudo 2: Factores que inflúen no consumo do concentrado no robot. • ANOVA de un factor A realizar o test ANOVA, todos os factores de estudios resultaron ter un efecto significativo (p < 0,001) sobre a variable dependente, como se pode observar na táboa 5. ANOVA Parámetro Granxa Nº Lactación DEL NºMuxidos Produción Enerxía Peso Vivo Min Rumia pvalor 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Táboa 5. Resultados de significación para cada un dos factores obtidos na análise ANOVA. . 16 Factor granxa A primeira variable analizada foi o factor granxa (táboa 6), cuxo efecto sobre a variable dependente se asociou a factores relacionados co manexo e ambiente principalmente. En cada explotación os gandeiros e gandeiras traballan de maneira diversa, con distintas rutinas e formas de manexar ao gando. Ademais, o deseño das cortes varía moito dunha granxa a outra: o tipo de camas, ventilación, espazo, iluminación, etc.; así como as características das ración (picado, proporción de cada ingrediente, e o propio ingrediente per se) e a forma de manexar a alimentación tanto por parte dos gandeiros como dos diferentes asesores nutricionistas. A causa disto, esperase que o comportamento produtivo sexa diferente entre explotacións, tal e como se amosa na táboa 6, onde vemos que hai diferencias significativas entre todas as granxas de estudo (agás entre a granxa 1 e 3). Parámetro Descritivos Categoría Media (kg concentrado/100 kg leite) Erro típico Granxa 1 11,7331a 0,02907 2 17,1629b 0,04140 3 11,7413 a 0,02355 4 14,4049c 0,03749 5 10,0247d 0,01861 Total 13,0356e 0,01739 Táboa 6. Valores da media dos kg de concentrado consumido en robot por cada 100 kg de leite para cada unha das granxas de estudo e explotacións entre os que se atopou diferencias significativas. Letras distintas indican diferencias estatísticas significativas entre categorías Factor número de lactación No caso do número de lactación, pódese ver na táboa 7 que a medida que aumenta o número de lactacións diminúe a cantidade de concentrado consumido por cada 100 kg de leite. Isto puido darse por varios motivos. Por un lado, considerase que as vacas alcanzan a puberdade a un peso crítico de entre un 55-60% do PV adulto, para cada raza independentemente do ritmo de crecemento (Rodríguez- Sánchez et al., 2015), polo que cando se produce o primeiro parto esta aínda non completou o seu desenvolvemento corporal. Por tanto, durante a primeira lactación as necesidades enerxéticas das vacas son maiores que as de lactacións máis avanzadas debido ás necesidades nutritivas de crecemento engadidas. Por este motivo, non poden empregar a mesma proporción de enerxía para producir leite que as vacas adultas, pois parte da enerxía destinase á formación de novos tecidos. 17 Ademais, vemos que hai unha diferencia moi marcada da cantidade de concentrado consumido por cada 100 kg de leite producido polas vacas de tres ou máis lactacións en comparacións coas de dúas (0,813 kg) e, sobre todo coas de unha lactación (2,242 kg). Isto explicouse porque, como indica Church, C. D. (1993), as necesidades de mantemento están moi influenciadas pola composición dos tecidos corporais, os cales experimenta cambios que van paralelos á idade e o peso. A medida que as vacas envellecen e aumentan de peso, a composición do tecido engadido vira de proteína cara graxa, cuxas necesidades de mantemento son inferiores. É dicir, a medida que o animal envellece a enerxía destinada ao mantemento dos tecidos diminúe. Parámetro Descritivos Categoría Media (kg concentrado/100 kg leite) Erro típico NºLactación 1 14,3997a 0,03683 2 12,9705b 0,02823 3 12,1573c 0,02535 Total 13,0356 0,01739 Táboa 7. Valores da media dos kg de concentrado consumido en robot por cada 100 kg de leite para cada unha das categorías de lactación e grupos entre os que se atopou diferencias significativas (p < 0,05). Letras distintas indican diferencias estatísticas significativas entre categorías Factor DEL Na táboa 5 apréciase como tamén houbo diferencias significativas (p < 0,001) entre as medias de consumo de concentrado en robot por cada 100 kg de leite segundo os días en lactación. Na táboas 8 pódese ver que aqueles animais de inicio e final de lactación (categoría 0 e 3 respectivamente) son os que mostran menores valores de media desta variable e ademais apreciamos que entre a categoría 2 e 3 non hai diferencias significativas. Para establecer unha posible explicación, recorreuse aos cambios que experimentan os animais ao longo da curva de lactación a nivel de produción, inxestión de materia seca (IMS) e condición corporal. O inicio de lactación caracterizase por un incremento progresivo da produción de leite dende o día do parto ata alcanzar un máximo ás 6-8 semanas de paridas (42-56 DEL). Sen embargo, a máxima capacidade de IMS non se acada ata ás 12-15 semanas (84-105 DEL). Deste modo, dende o día 0 ata este momento, as vacas vense obrigadas a recorrer á mobilización das reservas corporais para obter a enerxía necesarias que lles permita cubrir á elevada demanda enerxética experimentada para manter o seu nivel de produción, xa que non son quen de obtela na súa integridade do alimento inxerido. É dicir, atópanse nunha situación de balance enerxético negativo (BEN), na que están perdendo peso. Tras o pico de lactación a produción mantense estable, aínda que comeza a diminuír progresiva e lentamente, ata o día 150 aproximadamente. Por outro banda, como dicíamos, vai aumentando a capacidade de inxestión a medida que diminúe a produción de leite, polo que ás vacas empezan a gañar o peso perdido durante os primeiros 18 meses. Logo, a caída de produción é máis marcada e a partir do día 210 aproximadamente entran nunha situación de balance enerxético positivo (BEP), é dicir, o leite producido é tan pouco, que “sobra” parte da enerxía inxerida coa alimentación, de maneira que esta se acumula en forma de graxa, acentuándose a ganancia de peso vivo (Church, D.C., 1993; Etgen, W. E., James, R. E e Reaves, P. M., 1987). Ou sexa, o consumo de concentrado no robot ao inicio de lactación por cada 100 kg de leite producidos é menor porque gran parte de enerxía empregada para a produción de leite provén das propias reservas corporais do animal. Ademais, cabe dicir que nas primeiras semanas de lactación a cantidade de concentrado asignado no robot para cada vaca é baixo, polo que estes resultados neste grupo tamén poden estar influenciados por un fenómeno de substitución de MS de RPM por concentrados de robot (Moisey, F. R., e Leaver, J. D.,1985; Leaver, J. D., 1988; Bach, A. et al., 2007; Lawrence, D. C. et al, 2015). A medida que as vacas se achegan ao pico de lactación aumentan a capacidade de inxestión, polo que diminúe a mobilización de reservas corporais. A asignación de concentrado no robot tamén aumenta xunto coa capacidade de inxestión das vacas e aumento de produción, por tanto, maior proporción da enerxía provén do concentrado inxerido no robot, polo que a cantidade de concentrado que usa unha vaca para producir 100 kg de leite é superior a que precisan aquelas vacas que están no inicio da lactación. Na táboa 8 obsérvase que non houbo diferencias significativas entre as vacas que se atopaban en pico e metade de lactación. Este resultado pode estar condicionado polo feito de que a inxestión máxima, como xa dixemos, se produce aos 84-105 DEL, e a produción mantense elevada e cunha caída progresiva, pero pouco marcada, dende o pico de lactación ata os 150 días, e dicir, aínda que comeza a inverterse, a situación produtiva da vaca na metade da lactación é similar á situación sufrida cando a produción é máxima. Como xa e explicou, a partir do día 210 tras o parto aproximadamente, considerase que as vacas entran en BEP, é dicir, o consumo de MS por kg de leite elévase debido a que a súa capacidade de produción se ve limitada e non son quen de empregar toda a enerxía consumida para producir leite. En base a isto, o lóxico sería esperar que os animais da categoría 3 presentasen unha media de consumo de concentrado por cada 100 kg de leite superior aos de menos DEL. Sen embargo o consumo de concentrado por cada 100 kg de leite foi menor para estas vacas (táboa 8), o que se xustificou polo feito de que, para evitar un engorde excesivo das vacas, os nutricionistas diminúen a cantidade de concentrado asignada por produción ás vacas que se atopan no final da lactación. É dicir, os resultados non indican que estas vacas sexan máis eficientes no sentido de consumir menor MS para producir leite que as vacas que se atopan na metade, pico e 25 dirección, ás vacas de maiores tempos de rumia (categorías 2 e 3) corresponderíanse coas vacas que están no pico e metade de lactación, ás que o robot lles asigna maior cantidade de concentrado por estar nos momentos de maior produción, motivo polo que os datos rexistrados coinciden con maior cantidade de concentrado consumido por cada 100 kg de leite (táboa 12). Ademais, a metade de lactación coincide coa máxima capacidade de inxestión das vacas, é dicir, aumenta a cantidade de RPM inxerida e, por tanto, tamén a de fibra, pois como demostramos no estudo 1, o presebe constitúen a principal fonte deste nutriente, de tal forma que isto contribuiría a aumentar a estimulación da rumia. Parámetro Descritivos Categoría Media (kg concentrado/100 kg leite) Erro típico MinRumia 0 12,7369 a 0,03908 1 12,5338 b 0,03237 2 12,9766 c 0,03230 3 13,9068 d 0,03427 Total 13,0363 0,01739 Táboa 12. Valores da media dos kg de concentrado consumido en robot por cada 100 kg de leite para cada unha das categorías de MinRumia e grupos entre os que se atopou diferencias significativas (p < 0,05). Letras distintas indican diferencias estatísticas significativas entre categorías • Modelo mixto lineal Ao facer o modelo mixto lineal, no que se teñen en conta as interaccións que se producen entre os factores estudiados, así como os efectos aleatorios causados polas diferencias de manexo asociadas as diferentes granxas; atopamos que todos os factores teñen efecto estatisticamente significativo (p < 0,001) sobre a variable dependente (kg consumidos de concentrado en robot/ 100kg de leite) menos o peso vivo (taboa 13). É dicir, menos o peso vivo, todos os factores tiveron efecto sobre a variable dependente. Ademais tamén puidemos observar que practicamente todos os factores interaccionaban entre si. Parámetro Estimación Intervalo de confianza 95% Erro típico Límite inferior Límite superior pvalor Intersección 23,311 20,332 26,289 1,314 0,000 NºLactación 0,357 0,045 0,669 0,158 0,025 DEL -1,335 -1,395 -1,276 0,030 0,000 NºMuxidos 2,127 1,814 2,441 0,159 0,000 ProduciónEnerxía -0,406 -0,436 -0,375 0,015 0,000 PesoVivo 0,023 -0,219 0,266 0,124 0,850 MinRumia -0,004 -0,007 -0,002 0,001 0,000 26 INTERACCIÓNS Estimación Intervalo de confianza 95% Erro típico pvalor Límite inferior Límite superior NºLactación * DEL -0,015 -0,024 -0,007 0,004 0,000 NºLactación * NºMuxidos -0,003 -0,047 0,041 0,022 0,882 NºLactación * ProduciónEnerxía 0,037 0,033 0,041 0,002 0,000 NºLactación * PesoVivo -0,305 -0,343 -0,268 0,019 0,000 NºLactación * MinRumia 0,001 0,000 0,001 0,001 0,003 DEL * NºMuxidos 0,037 0,028 0,046 0,004 0,000 DEL * ProduciónEnerxía 0,018 0,017 0,019 0,001 0,000 DEL * PesoVivo 0,045 0,038 0,052 0,003 0,000 DEL * MinRumia 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000 NºMuxidos * ProduciónEnerxía -0,015 -0,018 -0,011 0,001 0,000 NºMuxidos * PesoVivo 0,122 0,081 0,162 0,020 0,000 NºMuxidos * MinRumia -0,001 -0,001 -0,001 0,000 0,000 ProduciónEnerxía * PesoVivo 0,003 -0,001 0,007 0,002 0,123 ProduciónEnerxía * MinRumia 0,001 0,000 0,000 0,005 0,000 PesoVivo * MinRumia -0,001 -0,001 0,006 0,000 0,054 Táboa 13. Resultados do Modelo Lineal Mixto, no que podemos observar a significación de cada un dos factores analizados tendo en conta as súas interaccións cos demais factores de estudio. Ademais aporta información sobre as interaccións de primeiro orde entre os factores independentes, considerándose que existe interacción cando hai significación estatística. O factor peso vivo non resultou ter un efecto real sobre o consumo de concentrado no robot por cada 100 kg de leite producido, a diferenza do que nos indicaba o test ANOVA. A diferencia de resultados entre unha proba e outra explicouse porque, na primeira análise, ao non ter en conta os demais factores cada vez que se analizaban un, xerouse confusión entre a variable peso vivo e as demais variables coas que interacciona (NºLactación * PesoVivo; DEL * PesoVivo; NºMuxidos * PesoVivo; PesoVivo * MinRumia teñen un p < 0,05). É dicir, cando non se teñen en conta os demais factores podemos pensar que o peso vivo está tendo un efecto sobre os kg de concentrado que as vacas consumen en robot por kg de leite, porque vemos que estes varían cando tamén o fai o peso, pero isto é debido, a que o peso varia a medida que o fan os factores que si inflúen realmente. Por exemplo, ao longo da curva de lactación prodúcense flutuacións do peso vivo, é dicir, o peso varía de maneira paralela aos DEL, pero son os días transcorridos tras o parto os que teñen unha influencia real no consumo de concentrado. Algo similar sucede no caso do número de lactación, ás vacas non alcanzan o seu desenvolvemento corporal completo ata a 1ª ou 2ª lactación, é dicir, o peso vivo varia a medida que o fai o número de partos que tiveron as vacas, polo que se confunde o efecto xerado pola variable nºLactación co peso vivo. 27 No caso dos número de muxido pode asociarse o seu efecto co do peso vivo porque, a medida que transcorren os días en leite, cambia a xerarquía do rabaño, xeralmente cando as vacas entran no grupo atópanse nos eslavóns máis baixos, e a medida que pasan os días e van saíndo vacas do grupo e entrando outras novas cambia a súa posición, o que se relaciona coa variación do número de muxidos diarios, pois os fenómenos de dominancia aseguran a prioridade de acceso dos individuos dominantes aos considerados recursos limitados, entre os que se inclúe a alimentación, e por tanto, o acceso a máquina de muxido que lles está a dispensar concentrado (Callejo, A., 2009). É dicir, a medida que avanza a lactación e, por tanto, van recuperando peso, normalmente aumenta a súa posición na escala xerárquica, e con isto, aumenta o número de visitas que realizan a máquina. Por último, no caso dos minutos de rumia, vimos que, segundo a bibliografía mencionada, tamén varían ao longo da lactación, polo tanto, fano á par que o peso vivo. Os demais factores estudados resultaron como significativos (p < 0,05) para a variable dependente, tal e como indicaba a análise ANOVA. Isto é, o número de lactación das vacas, DEL, produción diaria de leite corrixida por enerxía, número de muxidos e minutos de rumia son factores que están a causar un efecto sobre os kg de concentrado que os animais consumen no robot para producir 100 kg de leite. O modelo lineal mixto tamén aporta unha estimación de cal é a tendencia que segue a variable dependente conforme aumenta o valor do factor independente, é dicir, a aumentar o seu valor cando a estimación é positiva ou a diminuílo cando a estimación é negativa; sen embargo, como se di, isto é unha tendencia, que pode diferir dos resultados da proba ANOVA polo feito de que neste caso se usan as variables sen categorizar, de modo que para coñecer o efecto real requiriríase dunha continuación do estudo mediante novos test estatísticos. Ademais proporciónanos interaccións entre os factores, é dicir, que variables independentes son as que están influído sobre cada factor, considerándose que hai interacción cando o p < 0,05, pero, ao igual que no caso da estimación, para coñecer a relación real entre os factores independentes e o seu efecto sobre a variable dependente sería preciso realizar un estudo máis amplo. Por tanto, establecéronse como posibles explicacións para o efecto destes factores sobre o consumo de concentrado en robot por cada 100 kg de leite producida aquelas que xa mencionamos para os resultados do test ANOVA, tendo sempre en conta que son hipóteses xa que este estudo e limitou a comprobar se estes factores poderían influír sobre a variable dependente de interese, de forma que que estes resultados poidan contribuír a abrir o camiño para realizar futuros estudos que nos permitan coñecer o seu efecto real e como aplicar estes coñecementos para mellorar o manexo da alimentación nas granxas con sistema de muxido robotizado. 28 CONCLUSIÓNS Estudo 1: Descrición das racións formuladas. Nas explotacións con sistemas de muxido robotizado o manexo da alimentación é diferente ao das explotacións tradicionais, pois parte da ración é subministrada en presebe e a restante no robot. Nas granxas de estudo usáronse os mesmos ingredientes de forma xeral (ensilaxe de millo, ensilaxe de herba e 2 tipos de concentrado diferentes), aínda que as características nutricionais de todos eles variaron entre explotacións, principalmente ás do ensilaxe de herba (a porcentaxe de MS variou entre un 24,1 e 33,5% no 50% das explotacións e a da PB entre un 11,0 e 14,7% sobre MS) e o concentrado de presebe (a porcentaxe de PB variou entre un 22,2 e un 29,7% no 50% das granxas). Aínda así no cómputo xeral dos valores nutricionais da ración total, apenas se observou dispersión dos datos entre explotacións e estes encadráronse dentro das recomendación establecidas para vacas de alta produción do sistema de referencia NRC (2001). A metodoloxía da formulación dos nutricionistas pasou por variar a fórmula nutricional do concentrado de presebe e manter estables os valores do robot para axustar a ración. A principal fonte de amidón na ración foi a ensilaxe de millo (Q2=33,7) e o concentrado de robot (Q2=33,7), a de proteína o concentrado de presebe (Q2=25,2) e en menor medida a ensilaxe de herba (Q2=12,9), mentres que na ración parcial mesturada se atopou a maior parte da fibra, pois é onde se administran todas as forraxes e estas resultaron ser o ingrediente maioritario da ración total (un 50% sobre MS como tendencia central). Estudo 2: Factores que inflúen no consumo do concentrado no robot. O cambio que supón para o manexo da alimentación a adquisición dun robot de muxido entraña numerosos retos e complicacións, xa que son moitos os factores que poden influír na inxestión da vaca tanto en presebe como en robot, e, por tanto, distorsionar os cálculos teóricos que os nutricionistas elaboran para lograr unha ración o máis axustada posible. Neste estudo viuse que o consumo de concentrado no robot por cada 100 kg de leite producidos variou de xeito significativo (p < 0,05) en función do número de lactación, días en lactación, número diario de muxidos, produción diaria e minutos de rumia. Por tanto, sería interesante profundar en estudos que permitan coñecer estes e outros factores que poden influír sobre esta variable e o seu efecto para conseguir unha alimentación óptima dos rabaños muxidos mediante sistema de muxido robotizado. 29 BIBLIOGRAFÍA Arruebo, M. P. (2018) “Sistema digestivo: fisiología digestiva de los rumiantes” en García, A. (Ed.) Fisiología Veterinaria, (pp. 697-716) Madrid: Tébar Flores. Bach, A. (2005). El consumo de materia seca en vacuno lechero, Frisona Española [en liña] (150), 84-88. [Consultado 18-02-2019] Dispoñible en http://www.revistafrisona.com/Portals/0/articulos/n150/A15004.pdf?ver=2013-04-03-151122- 857 Bach, A., et al. (2007). Effect of amount of concentrate offered in automatic milking systems on milking frequency, feeding behavior, and milk production of dairy cattle consuming high amounts of corn silage. Journal of Dairy Science, [en liña] 90(11), 5049-5055. [Consultado 28-04-2019] Dispoñible en doi:10.3168/jds.2007-0347 Bach, A., & Cabrera, V. (2017). Robotic milking: Feeding strategies and economic returns. Journal of Dairy Science, [en liña] 100(9), 7720-7728. [Consultado 29-03-2019] Dispoñible en doi:10.3168/jds.2016-11694 Bar, D. e Solomon, R. (2010). Rumination Collars: What Can They Tell Us ?. Traballo presentado en The First North American Conference on Precision Dairy Management 2010. Toronto, Canadá [En liña]. [Consultado 13-05-2019]. Dispoñible en http://www.precisiondairy.com/proceedings/s11bar.pdf. Byskov, M. V., et al. (2015). Variations in automatically recorded rumination time as explained by variations in intake of dietary fractions and milk production, and between-cow variation. Journal of Dairy Science, [en liña] 98(6), 3926-3937. [Consultado 07-05-2019] Dispoñible en doi:10.3168/jds.2014-8012 Callejo, A. (2009) “EL bienestar de la vaca lechera ¿qué es el cow comfort?” en Callejo, A. (Ed.) Cow comfort: El bienestar de la vaca lechera, (pp. 19-25) Navarra: SERVET. Chase L. E. (2002) “Ganado lechero” en Church, D. C., Pond, W. G. e Pond K. R (Eds.) Fundamentos de Nutrición y Alimentación de Animales, (pp 423-433) México: Limusa S.A. Church, C. D. (1993) El rumiante: fisiología digestiva y nutrición. Zaragoza: Acribia S.A. Endres, M. e Salfer, J. (2016) Feeding Practices for Dairy Cows Milked with Robotic Milking Systems DAIReXNET Feature Article Series, [en liña]. [Consultado 05-02-2019]. Dispoñible en https://articles.extension.org/pages/73959/feeding-practices-for-dairy-cows-milked-with- robotic-milking-systems 30 Etgen, W., James, R. e Reaves, P. (1987) “Feeding management”. En Etgen, W., James, R. e Reaves, P. (Eds.) Dairy cattle: feeding and management, (pp. 235-255). USA: Wiley. Fernández, M. (2012). El uso de las grasas en la alimentación del vacuno lechero. Mundo Ganadero, [en liña] s168, 28-31. [Consultado 15-02-2019] Dispoñible en https://www.mapa.gob.es/ministerio/pags/biblioteca/revistas/pdf_mg/mg_2004_167s_28_31.pdf Lawrence, D. C. et al. (2015). The effect of concentrate feeding amount and feeding strategy on milk production, dry matter intake, and energy partitioning of autumn-calving holstein-friesian cows. Journal of Dairy Science,[en liña] 98(1), 338-348. [Consultado 11-04-2019]. Dispoñible en doi:10.3168/jds.2014-7905 Leaver, J. D. (1988). 18 - level and pattern of concentrate allocation to dairy cows. Nutrition and lactation in the dairy cow [en liña]. 315-326. Elsevier Ltd. [Consultado 11-04-2019] Dispoñible en doi:10.1016/B978-0-408-00717-7.50023-X National Research Council (2001). Nutrient Requeriments of Dairy Cattle. 7ª ed. Washington DC: The National Academies Press. Ministerio de Agricultura, Pesca e Alimentación [https://www.mapa.gob.es]. España. [Consultado: 02-04-2019] Dispoñible en: https://www.mapa.gob.es/es/agricultura/temas/producciones-agricolas/cultivosherbaceos/cereales/evolucion-de-los-precios-de-los-principales-cereales/default.aspx Moisey, F. R. e Leaver, J. D. (1985). Systems of concentrate allocation for dairy cattle 3. A comparison of two flat-rate feeding systems at two amounts of concentrates. Animal Science, [en liña] 40(2), 209-217. [Consultado 02-05-2019]. Dispoñible en doi:10.1017/S0003356100025319 Moretti, R., et al. (2017). Heat stress effects on holstein dairy cows' rumination. Animal: An International Journal of Animal Bioscience, [en liña]. 11(12), 2320-2325. [Consultado 15-05- 2019] Dispoñible en doi:10.1017/S1751731117001173 Pereira-Crespo, S. et al. (2016). Calidad de los ensilados de hierba y de maíz en las explotaciones lecheras gallegas. Libro de actas de 55ª Reunión Científica de la Sociedad Española para el Estudio de los Pastos (SEEP). Innovación Sostenible en Pastos: Hacia una Agricultura de Respuesta al Cambio Climático, [en liña]. 105-110. [Consultado 17-02-2019] Dispoñible en: http://ciam.gal/uploads/publicacions/1232archivo.pdf Rodenburg, J. (abril, 2011). Designing Feeding Systems for Robotic Milking. Traballo presentado no Tri-State Nutrition Conference, Fort Wayne, Indiana [en liña]. [Consultado 05-02-2019] Dispoñible en 31 https://www.researchgate.net/publication/265084870_Designing_Feeding_Systems_for_Roboti c_Milking. Rodríguez-Sánchez, J. A. et al. (2015) “Recría de novillas de las razas parda de montaña y pirenaica con parto a dos años” Libro de Actas XI Congreso Iberoamericano de Razas Criollas y Auctótonas, [en liña] 105-107. [Consultado 06-05-2019] Dispoñible en: https://citarea.citaaragon.es/citarea/bitstream/10532/2862/1/2015_067.pdf .