Rising Plate Meter - Tesis Luis Miceli

CALIBRACIÓN DEL PLATO MEDIDOR DE COBERTURA FORRAJERA Y
MONITOREO DE TASAS DE CRECIMIENTO Y UTILIZACIÓN DE DISTINTOS
RECURSOS FORRAJEROS EN TAMBOS DE PARICIÓN BIESTACIONADA EN
EL SUDESTE BONAERENSE.
Tesis de grado presentada para optar al título de Ingeniero Agrónomo.
Carrera de Agronomía. Plan 1999
Luis Enrique Miceli
Nombre y apellido del Director: ING. AGR. PATRICIA ANDREA ALLOCATI
Facultad de Agronomía
Universidad de Buenos Aires
Fecha de entrega: 03/06/2016

2
INDICE
AGRADECIMIENTOS……………………………….…………………………….. 3
RESUMEN………………………………………………………………………….. 4
INTRODUCCIÓN………………………………………………………….……….. 5
OBJETIVOS……………………………………………………………………….... 6
MATERIALES Y MÉTODOS…………………………………………………….... 6
Calibración del rising plate meter…………………………………………..... 6
Estimación de la cobertura promedio de los recursos forrajeros de cada
tambo (stock) y sus respectivas tasas de crecimiento………………………... 8
Estimación de la cobertura promedio antes y después del pastoreo de las
franjas diarias para cada rodeo……………………………………….………. 8
Análisis estadísticos………………………………………………………….. 9
RESULTADOS Y DISCUSIÓN…………………………………………………..... 10
Calibración del rising plate meter………………………………………….... 10
Disponibilidad forrajera promedio (stock) ………………………………...... 13
Tasas de crecimiento del forraje…………………………………….………. 19
CONCLUSIÓN………………………………………………………………........… 22
BIBLIOGRAFÍA………………………………………….…………………….…... 23

3
AGRADECIMIENTOS
Quiero agradecer a todos aquellos que me acompañaron y aconsejaron durante este
proceso. Al Ing. Agr. Francisco Furlong, administrador a cargo del establecimiento ESNEA
S.A., establecimiento que se puso a disposición para llevar a cabo el proyecto, y en especial a
mi primer director Sergio Carlos García (Ing. Agr., M.Sc, Ph.D), quien marcó mi camino
orientando, colaborando y dedicándome mucha de su gran experiencia para la realización
exitosa del proyecto, siguiendo su vida profesional en Australia, y a Patricia Andrea Allocati
(Ing. Agr., M. Sc.), quien aceptó continuar con la tutoría y llevar a buen puerto el trabajo
final.

4
RESUMEN
Para maximizar la conversión de pasto en leche, es necesario implementar un manejo
adecuado del pastoreo, para lo cual es indispensable monitorear la tasa de crecimiento de los
recursos forrajeros, así como también la oferta y consumo de pasto. En el país es escasa la
información sobre estos temas. También es poca la información que existe acerca de la
variabilidad temporal de los coeficientes de calibración del plato o disco medidor (rising plate
meter, R.P.M.), que por su practicidad, es uno de los instrumentos más utilizados para estimar
la cobertura forrajera. Con el objetivo de generar información local acerca de estas cuestiones,
se calibró el R.P.M., se estimó la disponibilidad forrajera promedio, las tasas de crecimiento y
de consumo de pasto (utilizando el plato), con una frecuencia semanal y durante el período fin
de invierno - principios de primavera. Los resultados obtenidos mostraron que el R.P.M.
provee una estimación confiable de la cobertura forrajera presente, demandando poco tiempo
y trabajo. Al mismo tiempo, se verificó que la implementación de una correcta metodología
de monitoreo, posibilita tomar decisiones de manejo completamente distintas de acuerdo a la
necesidades de cada uno de los tambos presentes en establecimiento, maximizando de este
modo la conversión de pasto en leche, lo que contribuye a incrementar la rentabilidad y
sostenibilidad del sistema en el tiempo.
Palabras clave: sistema pastoril, tasas de crecimiento, rising plate meter, calibración.

5
INTRODUCCION
La lechería argentina durante la última década ha sufrido un proceso de estancamiento,
el incremento de producción fue solo del 7,6 % y se generó una importante concentración en
la producción y el número de tambos ha disminuido significativamente (PEL, 2007; SRA
2014). Esto se debe en gran medida al estancamiento en el precio de la leche que el productor
percibe desde 1998 (AACREA, 2015). Los sistemas que maximicen la conversión de pasto en
leche podrían disminuir el costo de producción (el pasto directamente cosechado por el animal
es el recurso alimenticio más económico) y de este modo, aumentar la rentabilidad y
sostenibilidad en el tiempo (García, 2002). En este tipo de planteo, es necesario implementar
un manejo adecuado del pastoreo, para lo cual es indispensable monitorear la tasa de
crecimiento de los recursos forrajeros, así como también la oferta y el consumo de pasto.
Por su practicidad, uno de los instrumentos más utilizados para estimar la cobertura
forrajera es el plato o disco medidor (rising plate meter, R.P.M.). La estimación de cobertura
(kgMS/ha) a través de este implemento se basa en relaciones directas entre la altura
"comprimida" (altura del pasto comprimido por el peso del plato) y la cantidad de materia
seca de forraje realmente presente en el lugar de medición, para esto el R.P.M. debe ser
calibrado previamente. La calibración se realiza mediante una ecuación lineal que está
compuesta por la ordenada al origen, que representa la cantidad de materia seca presente a
una altura cero, y por la pendiente, que representa la tasa de cambio en disponibilidad de
materia seca de forraje por cada aumento o disminución de la altura comprimida del recurso.
Estos parámetros varían a lo largo del año. La estructura y la composición de las pasturas
varía como resultado de los cambios fisiológicos y morfológicos que sufren las plantas
durante las distintas estaciones de crecimiento del año en respuesta a los cambios que se
producen en el ambiente (temperatura, humedad, fotoperiodo, nutrientes, etc.) (Frame, 1993).
Se hipotetiza en el presente trabajo que la variación estacional en ambos parámetros es
relativamente continua, pudiéndose asumir variaciones lineales para períodos de tiempo de
aproximadamente 1-2 meses (Bishop-Hurley, 1999). Sin embargo, en el país es escasa la
información acerca de la variabilidad estacional de estos parámetros, así como también lo es
la información sobre los niveles de aprovechamiento y consumo de pasto en tambos de
parición estacionada en otoño y primavera.

6
OBJETIVOS
 Generar información local respecto a la variación de los parámetros que definen la curva
de calibración materia seca presente – altura comprimida.
 Verificar si la variación temporal de los parámetros es continua para el período de fin de
invierno - principios de primavera.
 Generar datos locales respecto a tasas de crecimiento de forraje y de aprovechamiento del
mismo.
MATERIALES Y METODOS
El trabajo se realizó en el establecimiento ESNEA S.A., ubicado en el partido de
Tandil (ruta 226, km 135). El mismo cuenta con una superficie de 800 has (650 has propias y
150 has alquiladas) y con dos tambos separados físicamente, uno de parición estacionada en
otoño y el otro en primavera.
Todas las mediciones que se detallan a continuación se realizaron con una frecuencia
semanal para el período fin de invierno - principios de primavera (desde el 25 de julio hasta el
1 de noviembre).
Calibración del rising plate meter (RPM)
 Mediante la observación a campo de la composición y estructura de los recursos forrajeros
existentes en el establecimiento, se eligieron 2 potreros representativos: una pastura de
segundo año (P2) y un verdeo de invierno de primer año (VI1) (Cuadro 1).

7
Cuadro 1: composición de los recursos forrajeros presentes en el establecimiento.
Pastura primer año
(P1)
Pastura segundo
año (P2)
Pastura cuarto año
(P4)
Verdeo invierno
primer año (VI1)
Verdeo invierno
segundo año (VI2)
Composición
Loium perenne
Lolium multiflorum
Trifolium pratense
Bromus unioloides
Loium perenne
Lolium multiflorum
Trifolium pratense
Bromus unioloides
Loium perenne
Lolium multiflorum
Trifolium pratense
Bromus unioloides
Dactylis glomerata
Lolium multiflorum
Trifolium pratense
Lolium multiflorum
Trifolium pratense
Sp. forrajeras
presentes que no
corresponden a la
composición
original
Medicago sativa
Trifolium repens
Medicago sativa
Trifolium repens
Medicago sativa
Trifolium repens
Bromus unioloides
Observaciones
Muy parecido al
VI-1
Mayor incidencia de
T.R., T.B. y
Cebadilla, Broza y
material senescente.
Parecido a la P2,
excepto que
presenta matas de
pasto ovillo.
Raigrás es el
principal
componente, no se
observa aun
crecimiento de las
otras sp.
Presenta una
estructura similar a
la P2.
Composición en
base seca (%).
Gramíneas 70.8
Leguminosas 27
Malezas 2.2
Gramíneas 93.9
Leguminosas 4.1
Malezas 2
 En cada uno de estos recursos se seleccionaron parcelas recientemente pastoreadas y otras
sin pastorear con el objetivo de contar con datos para ambas situaciones. Dentro de cada
parcela seleccionada, se eligieron visualmente sectores que representaban alta, media y
baja disponibilidad de forraje.
 Sobre cada uno de estos sectores elegidos se tomaron 4 pares de datos de altura
comprimida y biomasa para las parcelas sin pastorear y 3 pares de datos para las parcelas
pastoreadas de la siguiente manera: primero se registró la altura con el RPM (984 cm² de
superficie, 470 g de peso), luego se ubicó un cuadro (20 x 50 cm) en el mismo lugar en
que se midió con el plato y se procedió cortando todo el forraje disponible dentro del
mismo, a ras del suelo.
 El forraje cortado (con especial cuidado de no incluir restos de suelo) se colocó en bolsas
de nylon previamente taradas y roturadas y se registró el peso fresco del material
colectado.
 Para determinar la materia seca (MS) se tomó una muestra de forraje representativa de
cada sector de muestreo (por ejemplo: pastoreado - baja disponibilidad, se mezclaron las
tres muestras correspondientes a este sector y se extrajeron 100 g). Las muestras (100 g) se
secaron en microondas hasta llegar a peso constante. La disponibilidad de forraje se
expresó en kgMS/ha (10000 m² x kgMS muestra / 0.1 m²).
 Una vez obtenidos los 21 pares de datos (altura comprimida y kgMS/ha) para cada
recurso, se realizó una regresión lineal para determinar la curva promedio de ajuste entre
ambas variables.

8
Estimación de la cobertura promedio de los recursos forrajeros de cada tambo (stock) y sus
respectivas tasas de crecimiento
 Para estimar los kgMS/ha con el RPM se utilizó la ecuación proveniente de la calibración
realizada en forma previa en esa misma semana. Se utilizaron 2 ecuaciones en función de
la estructura y composición de cada recurso (Cuadro 1). En los verdeos de invierno de
primer año y las pasturas de primer año, que presentan características similares (baja
proporción de broza y material senescente, el raigrás es la especie claramente
predominante) se utilizó la ecuación del VI-1, mientras que las pasturas de segundo año y
los verdeos de invierno de segundo año, que presentan características distintas a los
recursos anteriores y similares entre sí (mayor proporción de broza y material senescente,
mayor proporción de Cebadilla y Leguminosas), se utilizó la ecuación de la P2. En el caso
de la pastura de cuarto año, la cual se incorporó en la rotación a mediados de octubre, se
utilizó la ecuación de la P2 debido a que su estructura se asemejaba bastante a esta última,
con la diferencia de que en su composición se encontraba Pasto ovillo.
 Los recursos forrajeros de cada tambo se dividieron en parcelas "virtuales" de 5 has, las
cuales fueron marcadas con una bolsa de arpillera en los alambrados. En base a estas
marcas se estableció una línea imaginaria que atraviesa de lado a lado cada parcela. Sobre
éstas líneas imaginarias se midió con el RPM (se tomaron aproximadamente 100 muestras
de altura por parcela cada semana), registrándose un dato de cobertura para todas las
parcelas y recursos. Estos datos proveen una estimación de la cobertura promedio de los
recursos forrajeros en cada tambo.
 Las tasas de crecimiento (kgMS/ha/día) para cada recurso se estimaron en función de la
diferencia de cobertura en kgMS/ha entre estimaciones semanales consecutivas dividida
por la diferencia en días entre ambas estimaciones. Cabe aclarar que las parcelas que
fueron pastoreadas durante el transcurso de esa semana no se incluyen en este cálculo,
debido a que la diferencia de cobertura entre ambas estimaciones es negativa.
Estimación de la cobertura promedio antes y después del pastoreo de las franjas diarias
para cada rodeo
 Con el RPM, se midió en dos días consecutivos la franja programada para ser pastoreada
al día siguiente y la franja pastoreada el día anterior. La ecuación utilizada para estimar la
cobertura de forraje fue calibrada en la misma semana, siendo la correspondiente al tipo de
recurso pastoreado. Se estimó la superficie de la parcela midiendo su ancho en metros (el
largo de la misma era un dato conocido). Se obtuvo el número de animales en pastoreo de
los partes diarios provistos por el tambero.

9
Análisis estadísticos
Análisis de regresión (Microsoft Excel):
Los modelos de regresión son el ajuste de una tendencia a una nube de puntos (o
también llamado diagrama de dispersión) generada por una distribución binomial.
-Rectas de regresión lineal (polinómica de 1 grado):
Las rectas de regresión son las rectas que mejor se ajustan a la nube de puntos
generada por una distribución binomial. Matemáticamente, son posibles rectas de máximo
ajuste.
Con este modelo matemático se aproxima la relación de dependencia entre una variable
dependiente Y, las variables independientes X.
Y= a X + b
Y: MS; X: Unidades Disco; a: Pendiente; b: ordenada de origen.
-Regresión polinómica de 3 grado:
Curva generada por nube de puntos que posiblemente cumpla una serie de
restricciones adicionales. El nivel de restricción determina el grado. El polinomio de tercer
grado se ajusta a cuatro puntos.
Y= a x3 + b x2 + c x + d
-Correlación:
La correlación ("r") de las rectas determinará la calidad del ajuste. Si r es cercano o
igual a 1, el ajuste será bueno y las predicciones realizadas a partir del modelo obtenido serán
muy fiables (el modelo obtenido resulta verdaderamente representativo); si r es cercano o
igual a 0, se tratará de un ajuste malo en el que las predicciones que se realicen a partir del
modelo obtenido no serán fiables (el modelo obtenido no resulta representativo de la
realidad).
Modelo representativo: R2 > 0,75

10
RESULTADOS Y DISCUSION
Calibración del R.P.M.
En el Cuadro 2, se presentan las calibraciones semanales correspondientes a cada
recurso. Como se puede observar, tanto en el caso de la pastura como en el caso del verdeo de
invierno los R² son elevados en todas las fechas en que se calibró. En las ecuaciones de la
pastura los R² se verificaron por encima de 0.75, mientras que en las ecuaciones del verdeo se
verificaron por encima de 0.81, en ambos casos, durante todo el período de análisis. Estos
valores, indican que la altura comprimida del RPM presenta una estimación confiable de la
cobertura forrajera.
Cuadro 2 : Coeficientes que componen las ecuaciones de calibración semanales de la pastura y del verdeo
de invierno
Pastura de segundo año V. Invierno de primer año
Fecha Ordenada al Origen Pendiente R² Fecha Ordenada al Origen Pendiente R²
30/7 484.09 215.80 0.91 29/7 100.38 162.43 0.90
6/8 406.71 224.06 0.93 5/8 477.72 164.37 0.94
13/8 700.70 190.79 0.85 12/8 651.36 177.64 0.88
22/8 260.97 190.41 0.94 21/8 517.20 156.31 0.87
27/8 523.14 161.67 0.83 26/8 565.69 145.18 0.88
3/9 535.02 139.95 0.83 2/9 714.59 120.22 0.88
10/9 643.34 160.25 0.87 9/9 614.29 109.63 0.82
17/9 839.86 134.88 0.79 16/9 783.90 144.91 0.95
24/9 885.91 150.48 0.81 23/9 587.57 120.66 0.88
5/10 895.01 120.78 0.87 3/10 649.69 118.37 0.90
18/10 953.09 110.71 0.90 15/10 738.48 83.99 0.90
23/10 430.91 430.91 0.94 22/10 422.23 108.03 0.92
29/10 811.57 121.95 0.76 28/10 998.57 80.30 0.90
En los Gráficos 1 y 2, se puede observar la variación temporal que presentan los
coeficientes que componen la ecuación de calibración del RPM para el verdeo y para la
pastura respectivamente. La pendiente presenta una variación lineal durante el período
analizado con un R² cercano a 0.8 en ambas ecuaciones. A medida que finaliza el invierno y
se avanza en la primavera, las pasturas atraviesan una serie de cambios fisiológicos y
morfológicos en respuesta a las variaciones que se producen en el ambiente (temperatura,
humedad, fotoperíodo, entre otros) (Frame, 1993). Éstos cambios determinan que las mismas
pasen del estado vegetativo al reproductivo, ofreciendo una mayor resistencia a la compresión
ejercida por el peso del RPM (en especial las gramíneas, que encañan y elongan sus tallos).
Esto explica la tendencia decreciente que presenta la pendiente durante el período de análisis.
En el invierno las pasturas y verdeos ofrecen una menor resistencia al plato al presentar una
elevada proporción de hojas respecto de tallos, lo que determina que la MS comprimida por
unidad de disco (o de altura comprimida) sea mayor que en primavera (Thompson et al.,
2001).

11
En el caso de la ordenada al origen, la tendencia que mejor se ajusta es la de tipo
polinómica de 3 grado, tanto para el verdeo como para la pastura. Si se analiza el promedio
mensual de las ecuaciones de calibración (Gráficos 3 y 4), en ambos casos se puede observar
que la ordenada al origen presenta una tendencia ascendente a medida que se sale del invierno
y se entra en la primavera. Al igual que en el caso de la pendiente, los cambios fisiológicos y
morfológicos que se producen en las pasturas como respuesta a las variaciones en el ambiente,
y que afectan su estructura y composición (Frame, 1993), determinan que también existan
variaciones temporales en la cantidad de materia seca a altura cero (ordenada al origen).
Durante la primavera la acumulación de MS en la base de los tallos es elevada respecto del
invierno, determinando que este último coeficiente tenga una tendencia creciente durante el
período analizado (Thompson et al., 2001).
Los resultados de esta investigación concuerdan con los obtenidos en Nueva Zelanda
en trabajos similares (Bishop-Hurley, 1999; Thompson et al., 2001), donde se observó que
para el período del año analizado, la pendiente presenta una clara tendencia lineal y
decreciente, mientras que la ordenada al origen presenta una tendencia creciente, y no tan
lineal como la pendiente, siendo la tendencia que mejor ajusta la polinómica. Teniendo en
cuenta esto último y la confiabilidad del método para estimar la cobertura forrajera presente a
partir de la altura del pasto comprimido por el peso del plato, es recomendable, para este
período del año calibrar el RPM mensualmente, con la posibilidad de interpolar linealmente
los coeficientes entre calibraciones sucesivas. De este modo se tendrá como resultado una
buena estimación de cobertura forrajera aplicando una técnica económica, que demande poco
tiempo y trabajo.
Gráfico 1: Variación semanal de los coeficientes que componen la ecuación de calibración del
verdeo de invierno de primer año.
y = 0.0052x3 - 584.76x2 + 2E+07x - 3E+11
R² = 0.6118
y = -0.9255x + 34844
R² = 0.7993
0
400
800
1200
23-jul. 12-ago. 01-sep. 21-sep. 11-oct. 31-oct. 20-nov.
KgMS/ha
Verdeo
O. origen Pendiente Polinómica (O. origen) Lineal (Pendiente)

12
Gráfico 2: Variación semanal de los coeficientes que componen la ecuación de calibración de la
pastura de 2do año.
Gráfico 3: Variación del promedio mensual de los coeficientes que componen la ecuación de
calibración del verdeo de invierno de primer año.
y = -0.005x3 + 559.35x2 - 2E+07x + 3E+11
R² = 0.5145
y = -1.1086x + 41742
R² = 0.8111
0
400
800
1200
23-jul. 12-ago. 01-sep. 21-sep. 11-oct. 31-oct. 20-nov.
KgMS/ha
Pastura
O. origen Pendiente Polinómica (O. origen) Lineal (Pendiente)
y = -1.0421x + 39221
R² = 0.9916
y = 3.947x - 147452
R² = 0.8407
0
200
400
600
800
02-ago. 12-ago. 22-ago. 01-sep. 11-sep. 21-sep. 01-oct. 11-oct. 21-oct.
KgMS/ha
Verdeo
Pendiente O. origen

13
Gráfico 4: Variación del promedio mensual de los coeficientes que componen la ecuación de
calibración de la pastura de segundo año.
Disponibilidad forrajera promedio (stock)
En los Gráficos 5 y 6 se presenta la evolución semanal de la disponibilidad forrajera
promedio (stock) y de las tasas de crecimiento y de consumo de forraje por ha. para el tambo
de otoño y primavera, respectivamente. Debido a la variación en la relación de tipo de cambio
monetario que se produjo a principios de año en el país (2002), la empresa enfrentó
dificultades financieras durante el otoño, y se tomó la decisión de no fertilizar las pasturas en
este período. Por tal motivo se afectó el crecimiento de las mismas y la presupuestación
forrajera prevista para el invierno. Esto último induce a pensar que el consumo/ha se mantuvo
por encima del crecimiento por ha, afectando negativamente el stock durante las primeras
etapas del invierno. A mediados de agosto, se presentaron condiciones climáticas favorables
(Gráficos 7 y 8), y se comenzó a fertilizar las pasturas, lo que determinó un mayor
crecimiento por ha y que se detuviera la tendencia decreciente del stock, estabilizándose
alrededor de 1500 kg MS/ha en el tambo de primavera y alrededor de 1400 kgMS/ha en el
tambo de otoño. Durante septiembre, la tasa de crecimiento se mantuvo por encima del
consumo (que aumentó en menor medida que el crecimiento), determinando un paulatino
incremento en el stock, el cual se estabilizó en ambos tambos alrededor de 2000 kgMS/ha
(valor de stock objetivo planteado para el manejo forrajero en el establecimiento) a partir de
octubre. Cabe aclarar en este punto, que este tipo de análisis solamente se puede efectuar a
partir de los datos provistos por las mediciones realizadas, por lo tanto las mediciones se
y = -1.226x + 46147
R² = 0.9656
y = 4.8953x - 182982
R² = 0.8706
0
300
600
900
02-ago. 12-ago. 22-ago. 01-sep. 11-sep. 21-sep. 01-oct. 11-oct. 21-oct.
KgMS/ha
Pastura
Pendiente O. origen

14
realizaron, justamente, para poder tomar decisiones de manejo que permitan alcanzar y
mantener un stock que se adecue a las necesidades del establecimiento.
Gráfico 5: Evolución del stock, de la tasa de crecimiento (crecimiento diario correspondiente a
cada recurso, ponderado por la superficie del los mismos) y de la tasa de consumo (consumo
diario total dividido la superficie en pastoreo) en el tambo de parición estacionada en otoño.
Gráfico 6: Evolución del stock, de la tasa de crecimiento (crecimiento diario correspondiente a
cadarecurso, ponderado por la superficie del los mismos) y de la tasa de consumo (consumo
diario totaldividido la superficie en pastoreo) en el tambo de parición estacionada en primavera
0
15
30
45
60
75
0
500
1000
1500
2000
2500
03-jul. 23-jul. 12-ago. 01-sep. 21-sep. 11-oct. 31-oct. 20-nov.
KgMS/ha/día
KgMS/ha
Tambo de Primavera
Stock Crecimiento Ponderado Consumo diario total/ha Rot
0
15
30
45
60
75
0
500
1000
1500
2000
2500
KgMS/ha/día
KgMS/ha
Tambo de otoño
Stock Crecimiento Ponderado Consumo diario total/ha Rot

15
Gráfico 7: Evolución quincenal de la temperatura media (Fuente: INTA - Balcarce).
Gráfico 8: Evolución quincenal de la precipitación (Fuente: INTA - Balcarce).
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20-jul. 9-ago. 29-ago. 18-sep. 8-oct. 28-oct.
Centigrados
Tempeatura media
0
50
100
150
200
25-jul. 14-ago. 03-sep. 23-sep. 13-oct. 02-nov.
mm
Precipitación

16
La evolución de la superficie total pastoreada en cada tambo se puede observar en los
Gráficos 9 y 10. En ambos tambos se mantuvo constante hasta fines de septiembre. El stock
varía en función de la relación entre la tasa de crecimiento y de consumo de forraje por ha, el
consumo de forraje por ha varía en función de la carga y del nivel de suplementación, y a su
vez la carga varía en función del número de animales en pastoreo y de la superficie
pastoreada. Por lo tanto, el nivel de consumo por ha. hasta fines de septiembre en el tambo de
primavera estuvo determinado por la carga, que aumentó como consecuencia del incremento
del número de animales en ordeñe (Gráfico 11), y por el nivel de suplementación (Gráfico
13). En el caso del tambo de otoño, el nivel de consumo de forraje por ha estuvo determinado
principalmente por el nivel de suplementación (Gráfico 12), debido a que la carga (Gráfico
11) se mantuvo relativamente constante durante dicho período.
A partir de principios de octubre y hasta el final de período analizado los recursos
forrajeros presentaron un mayor crecimiento (Gráficos 5 y 6). Para mantener un stock
relativamente constante (2000 kgMS/ha), en el caso del tambo de otoño, se incrementó el
consumo por ha mediante un incremento en la carga a partir de una disminución de la
superficie en pastoreo, y mediante una disminución el nivel de suplementación, que llegó
nivel cero a mediados de octubre (Gráfico 12). Por el contrario, para mantener un stock
constante en el tambo de primavera fue necesario aumentar la superficie en pastoreo. En este
tambo las pariciones se encuentran concentradas durante este período, lo que determinó un
incremento en el número de animales en pastoreo. Por lo tanto, para mantener un nivel de
consumo que no exceda el nivel de crecimiento por ha del forraje, se debió ajustar la carga
mediante un incremento en la superficie pastoreada. Además, en este tambo, se mantuvo
cierto nivel de suplementación, debido a que las vacas se encontraban en el primer tercio de la
lactancia, momento en que la respuesta a la misma es elevada (Gráfico 13).
Gráfico 9: Evolución del stock y de la superficie asignada a vacas en ordeñe en el tambo de otoño.
0
500
1000
1500
2000
2500
0
40
80
120
160
200
240
280
320
KgMS/ha
Ha.VO
Tambo de otoño
Superficie VO Stock

17
Gráfico 10: Evolución del stock y de la superficie asignada a vacas en ordeñe en el tambo de
primavera
Gráfico 11: Evolución de la carga animal por ha. VO y del número de vacas en ordeñe en el
tambo de otoño y primavera.
0
500
1000
1500
2000
2500
0
40
80
120
160
200
240
280
KgMS/ha
Ha.VO
Tambo de primavera
Superficie VO Stock
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
N°VO
VO/ha.VO
carga Tbo. otoño carga Tbo. primavera
VO Tbo. otoño VO Tbo. primavera

18
Gráfico 12: Evolución del consumo y de la producción de leche por vaca en ordeñe en el tambo
de otoño
Gráfico 13: Evolución del consumo y de la producción de leche por vaca en ordeñe en el tambo de
primavera.
0
5
10
15
20
25
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
27-jul. 11-ago. 26-ago. 10-sep. 25-sep. 10-oct. 25-oct.
Litros/VO/día
KgMS/VO/día
Tambo de primavera
Forraje fresco Silo Concentrado Litros/VO/día
0
5
10
15
20
25
30
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
27-jul. 11-ago. 26-ago. 10-sep. 25-sep. 10-oct. 25-oct.
Litros/VO/día
KgMS/VO/día
Tambo de otoño
Forraje fresco Silo Concentrado Litros/VO/día

19
Tasas de crecimiento del forraje
Para interpretar la evolución que presentaron las tasas de crecimiento promedio de los
distintos recursos forrajeros presentes en establecimiento, se analizó, mediante regresiones
simples, la relación existente entre las tasas de crecimiento (Gráfico 15), la temperatura
(Gráfico 7) y la precipitación (Gráfico 8) registrada durante el período analizado. Como se
puede observar en el Gráfico 14, las pasturas y verdeos de primer año, presentan un R² por
encima de 0.85 y 0.71 para las regresiones entre la tasa de crecimiento con la temperatura y la
precipitación respectivamente, lo que indicaría que ambos factores climáticos explican en
gran medida la evolución del crecimiento en estos recursos. Por el contrario, las pasturas y
verdeos de segundo año, presentan un R² por debajo de 0.6 y 0.47 para las regresiones con la
temperatura y la precipitación respectivamente, lo que indica que la relación entre éstos
factores climáticos y ambos recursos no es lo suficiente estrecha como para explicar la
evolución del crecimiento en los mismos. Este tipo de relaciones podrían explicarse si se tiene
en cuenta la composición de los distintos recursos (Cuadro 1). El raigras fue claramente la
especie predominante en la composición de las pasturas y verdeos de primer año, donde el
crecimiento del trébol rojo y demás especies se comenzó a visualizar solo al final del período
analizado. En el caso de las pasturas y verdeos de segundo año, que presentaron en su
composición una mayor influencia de leguminosas y otras gramíneas durante todo el período
de análisis, además de la relación existente con la temperatura y la precipitación, otros
factores (interacciones interespecíficas) estarían afectando la evolución de la tasa de
crecimiento.
En el Gráfico 15, se puede observar la evolución que presentaron las tasas de
crecimiento de los distintos recursos, donde las pasturas y verdeos de primer año, presentaron
una evolución similar en su crecimiento, mientras que las pasturas y verdeos de segundo año
presentaron en su crecimiento, una evolución distinta a la de éstos últimos y similar entre sí.
Estas relaciones en la evolución del crecimiento entre los distintos recursos, tienen sentido, si
se tiene en cuenta la respuesta diferencial que presentaron los mismos a los distintos factores
que afectaron su crecimiento, y que han sido expuestos en el párrafo anterior.

20
Gráfico 14: Regresión lineal entre la tasa de crecimiento promedio medidas con el RPM, la temperatura
media y la precipitación acumulada (quincenalmente) registrada durante el período analizado en el INTA
Balcarce. Los gráficos A, B, C y D corresponden a las regresiones con la temperatura; D, E, F y G con la
precipitación. Los gráficos A y E corresponden a las pasturas de primer año; B y F a las de segundo; C y
G a los verdeos de primer año; D y H a los de segundo.
y = 4.7425x - 12.086
R² = 0.8506
0
20
40
60
80
0 5 10 15 20
KgMS/ha/día
Centígrados
A
y = 0.2167x + 26.7
R² = 0.716
0
20
40
60
80
0 50 100 150 200
KgMS/ha/día
mm
E
y = 2.2362x + 2.6341
R² = 0.2559
0
20
40
60
0 5 10 15 20
KgMS/ha/día
Centígrados
B
y = 0.1061x + 20.619
R² = 0.2321
0
20
40
60
0 50 100 150 200
KgMS/ha/día mm
F
y = 3.9316x - 13.084
R² = 0.9023
0
20
40
60
0 5 10 15 20
KgMS/ha/día
Centígrados
C
y = 0.1788x + 19.133
R² = 0.7525
0
20
40
60
0 50 100 150 200
KgMS/ha/día
mm
G
y = 3.4437x - 11.12
R² = 0.5936
0
20
40
60
0 5 10 15 20
KgMS/ha/día
Centígrados
D
y = 0.1524x + 17.427
R² = 0.4687
0
20
40
60
0 50 100 150 200
KgMS/ha/día
mm
H

21
Gráfico 15: Evolución de las tasas de crecimiento promedio (medidas con el RPM, n = 5) de los distintos
recursos forrajeros existentes en el establecimiento durante el período de análisis (en la pastura de primer
año no se presenta desvío estándar debido a que solo existe un solo lote con dicho recurso, n = 1)
0
20
40
60
18-jul. 2-ago. 17-ago. 1-sep. 16-sep. 1-oct. 16-oct. 31-oct.
KgMS/ha/día
Tasas de crecimiento
Pastura año 1 Pastura año 2
Verdeo I año 1 Verdeo I año 2

22
CONCLUSIONES
El Rising Plate Meter (R.P.M.) es un valioso instrumento para estimar la cobertura
forrajera.
Mediante la utilización del R.P.M., se presentó una metodología de monitoreo de la
disponibilidad promedio de forraje, de las tasas de crecimiento y de consumo de pasto para
cada uno de los tambos del establecimiento.
Los datos provistos por este tipo de monitoreo generan bases que permiten tomar
decisiones como ajustar carga, reducir o aumentar superficies, determinar el nivel de
suplementación, entre otras, en el tambo de parición en otoño y en el de parición de
primavera de acuerdo a las necesidades de cada uno.
Finalmente, y teniendo en cuenta lo expuesto, una correcta metodología de monitoreo
permite implementar un adecuado manejo del pastoreo, maximizando la conversión de pasto
en leche. Esto último, posibilitaría un incremento en la rentabilidad y sostenibilidad de los
sistemas de producción en el tiempo.

23
BIBLIOGRAFIA
AACREA, Series de precios Agropecuarios. Area Economía – convenio Banco SantanderRío.
http://www.aacrea.org.ar/index.php/software/141-series-de-precios-agropecuarios.
Consultado Septiembre 2015.
Bishop-Hurley, G. J. 1999. An evaluation of a dairy systems study of the effects of
contrasting spring grazing managements on pasture and animal performance. Ph.D.
Thesis. Massey University.
Frame, J. 1993. Herbage mass. In ‘Sward Measurement Handbook.’ (Eds. A. Davies, R. D.
Baker, S. A. Grant and A. S. Laidlaw.) pp. 39-68. British Grassland Society: London,
UK.
García, S. C. 2002 Desafíos y oportunidades para el establecimiento de sistemas estacionales
de producción de leche en Argentina y Uruguay. In X Congreso Latinoamericano de
Buiatría, XXX Jornadas Uruguayas de Buiatría. Centro Médico Veterinario, Paysandú.
pp 97-106
PEL, 2007. Plan Estratégico para la Cadena Láctea Argentina 2008-2020. Fundación PEL.
SRA (Sociedad Rural Argentina), 2014. Lineamientos para una lechería en crecimiento. Mesa
Nacional de Productores de Leche (MNPL).
http://www.sra.org.ar/newsite/descargas/propuesta-mnpl-marzo-2014.pdf . Consultado
Sept. 2015.
Thompson, N.A.; M.P. Upsdell; R. Hooper; H.V. Henderson; M.B. Blackwell; D.A.
McCallum; R.J. Hainsworth; K.A. MacDonald; D.D. Wildermoth; G.J. Bishop-Hurley y
J.W. Penno. 2001. Development and evaluation of a standardised means for estimating
herbage mass of dairy pastures using the rising plate meter. Proc. of the NZ Grass.
Assoc. 63:149-157.

Rising Plate Meter - Tesis Luis Miceli

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Similar a Rising Plate Meter - Tesis Luis Miceli

Último

Rising Plate Meter - Tesis Luis Miceli