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Los forrajes suponen más del 50% de la ración en las explotaciones de vacuno de leche de la Cornisa Cantábrica, principalmente silo de maíz, y a continuación silo de hierba y en menor medida hierba seca y hierba verde.
Estos datos, extraídos de un estudio elaborado conjuntamente por los principales centros de investigación agraria de la Cornisa, entre ellos el de CIAM de Mabegondo, revelan la importancia que tienen la calidad de estos forrajes a la hora de realizar una formulación para el vacuno de leche. Y es que no solo repercute en la alimentación de las vacas y en la calidad de la leche, sino también en el ajuste fino de las raciones formuladas por los técnicos, y por lo tanto en miles de euros que se puede ahorrar una ganadería.
En este sentido, dotarnos de métodos acreditados de cálculo de la energía neta de estos forrajes, resulta clave para la formulación de raciones de vacas de leche. La energía es el primer parámetro a tener en cuenta cuando aborda una formulación.
Una correcta analítica de forraje puede permitir ahorrar miles de euros a una ganadería
El cálculo de la energía neta de un forraje tiene una correlación muy alta con su digestibilidad, un parámetro que mide la cantidad de energía que un animal es capaz de aprovechar de un alimento determinado.
Para ver la realidad a pie de campo de la “fiabilidad” de las analíticas de forrajes recabamos la opinión de profesionales del sector tanto de España como de Francia:
Joaquim Baucells, veterinario asesor de leche de Centre Veterinari Tona (CVTONA)
¿Qué condiciones debe cumplir una analítica de forrajes, tanto hierba como silo de maíz para que sea fiable?
En general , el ensilado de maíz es un producto con menos variabilidad y las analíticas tienen alta fiabilidad , mientras que otros forrajes ( ray grass, cebada , trigo , avena , colza, hierba…) requieren continuos controles y analíticas para precisar su valoración.
La clave principal y primera premisa para que un análisis sea representativo (fiable) es una correcta toma de muestras siguiendo, en todo momento, un protocolo adecuado al tipo de forraje (verde, ensilado, heno…..)
En segundo lugar, las muestras correctamente recogidas , deben conservarse y transportarse adecuadamente para evitar el deterioro de algunos parámetros más sensibles como la humedad.
Quim Baucells: “Se debería medir de forma periódica la Materia Seca del silo en la propia explotación”
Finalmente, disponer de un laboratorio dinámico, rápido, experimentado y contrastado que cumpla los estándares internacionales para el tipo de análisis solicitado.
Independientemente de si la analítica se realiza toda o en parte por vía húmeda o NIR, habitualmente solicitamos la determinación de los clásicos parámetros químicos para cualquier alimento: PH , humedad, cenizas, proteína bruta, extracto etéreo, fibra bruta..Además, requerimos Fibra Neutro Detergente y Fibra Ácido Detergente.
En casos específicos nos pueden interesar realizar analíticas adicionales complementarias (Almidón, Ca , Mg, K , Aminoácidos (Lys y Met) , perfil de AGV, digestibilidades, NNP , Azucares, digestibilidad de la FND…. ) que se solicitarán según sea el caso.
Para mejorar el control de la humedad de los forrajes y TMR , y conocer las evoluciones en el tiempo, recomendamos complementar las analíticas de laboratorio y disponer de herramientas de medida de MS ( estufas , microondas..), en la propia explotación que de forma periódica nos permite determinar la humedad , detectar cambios, ajustar con mayor precisión el forraje a la dieta y evaluar con mayor exactitud la ingesta diaria .
¿Aporta más fiabilidad en las analíticas si se incluye una análisis de la digestibilidad de la materia orgánica in vivo? En qué porcentaje puede aumentar la fiabilidad?
La digestibilidad de la materia orgánica (DMO) es un parámetro utilizado en los sistemas de evaluación de forrajes en Europa (como INRA) para predecir la Energia Metabolizable. Puede aportar un poco más de fiabilidad para predecir el valor energético. Sin embargo no creo que valga la pena solicitar DMO, pues el valor energético del forraje también puede predecir bastante bien utilizando ecuaciones (NRC) en base a la FAD y el tipo de forraje.
Stéphane Saille, responsable de Marketing & Innovation en BCL OUEST (Francia)
¿Que recomendaría para obtener unos datos fiables de las analíticas de forrajes?
Ante todo es necesario recoger muestras que sean representativas del conjunto del silo que se va a analizar. A continuación, asegurarnos de que el envío de la muestra al laboratorio sea rápido, y en condiciones normales, sin sobreexposición al sol, por ejemplo. También es posible congelar las muestras para tener más flexibilidad a la hora de enviar las muestras (por ejemplo, si hacemos varios silos, y vamos tomando muestras de cada uno de ellos).
A continuación, es clave asegurarnos de que los aparatos NIR tengan una calibración correcta. En este sentido, en BCL Ouest trabajamos con aparatos móviles que recalibramos regularmente a partir de los análisis químicos de los forrajes.
Por último, recomendaría no escatimar en realizar varios análisis de un silo, sobre todo si el forraje es heterogéneo.
“Se deberían analizar los silos varias veces al año y medir también la rotura de los granos de maíz”
¿Es más fiable un análisis de forraje si incluye la DMO in vivo?
En BCL Ouest utilizamos el criterio de la DMO en nuestras analíticas pero no in vivo. La DMO la calculamos a partir de la Dcell MS y el parámetro entra en el cálculo de las UFL o energía, según el modelo M4 del INRA. De hecho, somos muy cuidadosos de calibrar el NIRS con la DcellMS para mantener un buen nivel de precisión.
En el día a día, si que es difícil utilizar la DMO in vivo porque exige realizar test en animales.
¿Que se puede mejorar en las analíticas de forrajes en Francia?
Hay un trabajo a realizar en lo que es hacer análisis más regulares, incluso mensuales, y en el número de analíticas por año. La reflexión se produce a partir del hecho de que el tamaño de los rebaños aumenta, y los silos son cada vez más altos, largos y anchos, con forraje procedente de muchas parcelas. Por lo tanto, sería muy interesante realizar varias analíticas del silo al año, como mínimo para ver la Materia Seca, para ajustar las raciones y el concentrado.
Otro criterio que incluiría por rutina en las analíticas sería medir la rotura de los granos de maíz.
Gonzalo Flores Calvete. Jefe del departamento de Pastos del Centro de Investigaciones Agraria de Mabegondo (CIAM)
¿Que factores determinan que las analíticas de forrajes de un laboratorio sean fiables para el ganadero?
La digestibilidad de un forraje determina su valor energético como alimento, y la mejor estimación de la digestibilidad es la realizada “in vivo”, utilizando animales, por lo general ovinos, alojados en jaulas.
Sin embargo, estas determinaciones son lentas y muy costosas por lo que es necesario disponer de métodos de laboratorio para la estimación indirecta del valor de la digestibilidad “in vivo”.
“Predecir energía neta de un forraje basándose en parámetros químicos (FAD, FND, PB..) es poco preciso”
A día de hoy la metodología NIR´s es la que se está utilizando mayoritariamente para la analítica de forrajes. Sin embargo, este método exige tener calibraciones fuertes y fiables obtenidas por métodos de referencia Y en el caso del parámetro de la digestibilidad el método de referencia es la digestibilidad “in vivo” o “in vitro”.
Sería impensable incluir una determinación “in vivo” de cada forraje que se envía al laboratorio para ser analizada. Sin embargo, si incluimos en el NIR´s ecuaciones de calibración con los resultados de estas determinaciones “in vivo” obtendremos los mejores indicadores de calidad y de valor nutricional de los forrajes.
Es decir, ¿calcular la energía neta de un forraje en base a la fibra neutro detergente (FDN) no es fiable?
Las ecuaciones de predicción de la energía neta basadas en parámetros químicos (FAD, FND, PB..) son las menos precisas, según se conoce en base a resultados de investigación.
En este sentido, en el CIAM se desarrollaron a lo largo del año numerosas calibraciones “in vivo” para la estimación de la digestibilidad de distintos forrajes, como silos de hierba, cereales de invierno, leguminosas forrajeras, sorgo, girasol y maíz.
René Baumont, investigador del INRA, centro público del gobierno de Francia.
¿Que determina la fiabilidad de una analítica de forraje?
La fiabilidad depende principalmente de la representatividad de la muestra, y en este sentido es recomendable tomar la muestra cuando se hace el silo. También depende de la conservación de la muestra antes de ser enviada al laboratorio, y en este sentido es mejor que esté congelada.
“Incluir los datos fiables de la DMO in vivo en la calibración del aparato NIRS es siempre mejor”
¿Es más fiable una analítica de forraje que incluya la DMO in vivo?
La digestibilidad in vivo no puede ser medida en una analítica de laboratorio. Sin embargo, recomendamos desde el INRA medir en laboratorio la digestibilidad enzimática pepsina-celulasa, que es el mejor predictor de la DMO in vivo.
En todo caso, incluir los datos fiables de la DMO in vivo en la calibración del aparato NIRS es siempre mejor.
Carlos Manuel Franco Abuín, profesor del Departamento de Química Analítica, Nutrición y Bromatología del Campus Terra de la Universidade de Santiago de Compostela.
¿Qué condiciones debe cumplir una analítica de forrajes, tanto hierba como silo de maíz, para que sea fiable?
Que esté hecha empleando un método normalizado o reconocido u oficial se está publicado y hecho en un centro de reconocido prestigio o preferentemente acreditado y que trabaje con los dichos métodos oficiales o normalizados. Dada la variabilidad que puede haber, las analíticas deben de hacerse por triplicado y tras un plan de toma de muestras adecuado en función de las partidas o lotes que haya. Cuanto más grande más muestras.
¿Aporta más fiabilidad en las analíticas si se incluye un análisis de la digestibilidad de la materia orgánica in vivo?
Creo que ahora los Laboratorios están empleando la digestibilidad in vitro. No soy un experto, pero obviamente se trata de un análisis distinto, el de la digestibilidad. Desde luego debe de ser un parámetro que ayuda, aunque supongo que también tiene mucha variabilidad. Debe de emplearse también un método normalizado para que sea representativo.
