Variabilidade espacial da biomassa da forragem e taxa de lotação animal em pastagem de capim Marandu

Ano: 2016 | Volume: 8 | Número: 2

Autores: Sabino Pereira da Silva Neto, Antonio Clementino dos Santos, Rafael Nunes Garcia, João Lucas Aires Dias, Áyzik Macedo Silva, Paulo Alexandre Rodrigues Pereira

Palavras-chave: Estrutura do pasto. Carga animal. Pecuária de precisão. Produção animal. Semivariograma. Variabilidade espacial.

Resumo Português:

O objetivo deste estudo foi realizar a modelagem variográfica da disponibilidade de matéria seca da Urochloa brizantha cv. Marandu e a simulação da taxa de lotação animal por meio do ajuste dos modelos esférico, exponencial e gaussiano ao semivariograma experimental, bem como a robustez das predições. A biomassa da gramínea foi coletada em 50 pontos em uma área de 36,22 ha. A simulação da taxa de lotação foi realizada com base na disponibilidade de folhas verdes em cada ponto amostrado, consumo diário de matéria seca por cada unidade animal (UA) e o tempo de pastejo. Os dados referentes às variáveis foram submetidos à análise descritiva, estudo geoestatístico e interpolação por krigagem ordinária. A modelagem variográfica da disponibilidade de matéria seca do capim marandu e a taxa de lotação foram caracterizadas pelos modelos esférico, exponencial e gaussiano. Entretanto, apesar da aparente precisão dos ajustes, o modelo esférico apresentou melhor inferência, segundo o critério de informação de Akaike e soma dos erros ao quadrado. Assim, a adoção de modelos com ajustes de critérios somente visuais levam a estimativas da disponibilidade de biomassa de forragem e da taxa de lotação animal que não refletem a realidade da área.

Resumo Inglês:

The objective of this study was to perform variogram modeling of the availability of dry matter of Urochloa brizantha cv. Marandu and to execute the simulation of stocking rate by adjusting the spherical, exponential and Gaussian models to the experimental semivariogram and the robustness
predictions. The grass biomass was collected in 50 points in an area of 36.22 ha. The simulation of
the stocking rate was based on the availability of green leaves at each sampled point, daily dry matter
intake per animal unit and grazing time. The data relating to the variables were submitted to descriptive analysis, geostatistical study and interpolation by ordinary kriging. The variogram modeling of dry matter availability of Marandu grass and stocking rate were characterized by spherical, exponential and Gaussian models. However, despite the apparent accuracy of the adjustments, the spherical model showed better inference according to Akaike information and sum of squared errors. Thus, the adoption of models with adjustments of only visual criteria take to estimates of forage biomass availability and stocking rate that does not reflect the area reality.