Índice de Carga Calórica

1. Materiales y métodos
Localización “M”
Colombia
Variables evaluadas
Temperatura
Humedad relativa
Velocidad del viento
Software o páginas utilizados
http://ccafs-climate.org/ (Ramirez, J.; Jarvis, A. 2008.)
ArcGIS

2. Materiales y métodos
Índice de Carga Calórica ICC Para Ganado De
leche DHLI (Modelo mecanístico)
Cuando TA <22.2, DHLI = (52.8 + (0.06 × RH) + (0.66 ×
TA) – (0.39 × WS)
Cuando TA >22.2, DHLI = (1.09 + (0.36 × RH) + (1.42 ×
TA) + e-ws+2.6)))
Donde RH = Humedad relativa (%)
TA = Temperatura ambiente (°C)
WS = Velocidad del viento (m/s)

3. Ü
Legend
elevacion
Value
-28 - 1,000
1,000 - 5,453
0 350 700
175
Kilometers
Resultados
Este es el mapa
donde se realizo
el análisis del
DHLI para el
2020 y 2050
(diapositiva 6)

4. Aquí se trabajo con las variables promedio (vv HR y T° y además es un promedio de todo el año
)

5. Aquí se trabajo con las variables maximas(vv HR y T° y además es un promedio de todo el año )

6. 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Enero Febre
ro
Marzo Abril Mayo Junio Julio Agost
o
Septie
mbre
Octub
re
Novie
mbre
Dicie
mbre
PROMEDIO_ ICC_2050 59 59 59 60 60 59 59 60 60 60 60 59
ICC_PROMEDIO_2020 58 59 59 59 59 58 58 58 59 60 59 59
ICC_MAX_2020 72 71 72 74 75 75 75 76 75 74 73 73
ICC_MAX_2050 76 77 79 79 80 80 82 81 80 78 77 76
ICC
(DHLI)
Aquí se trabajo con las variables promedio y máximas (vv HR y T° ) pero ya por cada mes para
las zonas que están en verde en el mapa >1000msnm, que se supone son las zonas lecheras
Ü
Legend
elevacion
Value
-28 - 1,000
1,000 - 5,453
0 350 700
175
Kilometers

7. Referencias
• Benavides, R. A. M., Aguilar, F. S., Duque, S. M. P., & Guerrero, H. S. (2016). Caracterización del Ambiente
térmico para la actividad ganadera bovina en el Valle del Cauca, Colombia.
Acta Agronómica, 65(4), 406.
• Brosh A, Aharoni Y, Degen AA, Wright D, Young BA (1998) Effects of solar
radiation, dietary energy, and time of feeding on thermoregulatory responses
and energy balance in cattle in a hot environment. J Anim Sci 76: 2671–2677.
• Dunshea, F. R., Leury, B. J., Fahri, F., DiGiacomo, K., Hung, A., Chauhan, S., ... & Gaughan, J. B.
(2013). Amelioration of thermal stress impacts in dairy cows. Animal Production Science,
53(9), 965-975.
• ESRI 2011. ArcGIS Desktop: Release 10. Redlands, CA: Environmental Systems Research Institute.
Hijmans, R. J., Guarino, L., Bussink, C., Mathur, P., Cruz, M., Barrentes, I., & Rojas, E. (2004). Diva-
Gis. Vsn. 5.0. A geographic information system for the analysis of species distribution data.
• Passey R (2003) Uncertain harvest: The predicted impacts of global warming
on Australian agriculture. Technical Report. Australian Wind Energy Association and Climate
Action Network Australia.
• Ramirez, J.; Jarvis, A. 2008. High Resolution Statistically Downscaled Future Climate Surfaces.
International Center for Tropical Agriculture (CIAT); CGIAR Research Program on Climate Change,
Agriculture and Food Security (CCAFS). Cali, Colombia.
• Shaji, S., Niyas, P. A. A., Chaidanya, K., Sejian, V., & Bhatta, R. (2015). Ameliorative strategies
to sustain livestock production during heat stress. J Vet Sci Med Diagn 4, 3, 2.
• Zeinhom, M. M., Aziz, R. L. A., Mohammed, A. N., & Bernabucci, U. (2016). Impact of Seasonal
Conditions on Quality and Pathogens Content of Milk in Friesian Cows. Asian-Australasian journal of
animal sciences, 29(8), 1207.