Desarrollo e implementación de una plataforma de gestión forrajera en Uruguay “iPasto”

Ing. Agr. Santiago Lombardo Chavasci

Ing. Agr. Marcelo Pereira Machín

Ing. Agr. Alejandro Terra

Plan Agropecuario

Los pastizales son el pilar de los sistemas ganaderos en Uruguay. La actual demanda de información sobre sobre los resultados globales obtenidos en los diferentes sistemas de pastoreo está presionando la generación de nuevos conocimientos. Los siguientes trabajos tienen como objetivo identificar buenas prácticas de monitoreo y manejo del pasto para la eficiencia productiva de los sistemas bovinos y ovinos en Uruguay. ‘iPasto’ es una plataforma digital de gestión de datos que ha sido desarrollada e implementada en 25 estancias durante dos temporadas (2021/2022 – 2022/2023). Los principales resultados muestran que la productividad primaria neta aérea (PPNA) de los pastizales fue de 4534 kilogramos de materia seca (KgMS) por hectárea. La disponibilidad de pasto (GA) de los sistemas trabajados fue de 950 KgMS por hectárea. El Índice sobre plato de Comida (MPI), índice que relaciona el pasto disponible con el pasto necesario para un rendimiento animal óptimo fue de 0,75 y la Proporción del pasto mayor de 5 cm (PRG5) era del 27%.  La productividad de la carne (MP) fue de 109 kilogramos por hectárea, el pasto en PPNA por carne producida en KgMS (GMP) fue de 46 y la eficiencia de producción de carne por unidad de ganado en Kgs. (MPES) fue de 165. Según la PRG5 existen 3 grupos (Sistemas altos, medios y bajos). Sistemas altos (PRG5=60%) GA=1440, MPI=0,85 MP=153, GMP=30, MPES=175, SU=1, principalmente integrados por sistema de pastoreo rotativo, pastoreo continuo con pausas. Sistemas medios (PRG5=22%): GA=886, MPI=0,72, MP=99, GMP=51, MPES=128, SU=0,84. Sistemas bajos (PRG5=5%): GA=642, MPI=0,71, MP=87, GMP=50, MPES=154, SU=0,6, estos grupos corresponden principalmente al pastoreo continuo con pausas y al pastoreo completamente continuo. Para concluir, los sistemas altos presentan los mejores valores de eficiencia de uso del pasto (GMP y MPES), ligados a valores mejorados de GA, MPI, PRG y GMP. En los sistemas bajos y medios, MP y MPES mejoran cuando MPI, GA y SU y cuando se incluye un módulo de pastoreo rotativo en el pastoreo continuo. En Existe una tendencia positiva en el MPES a medida que el MPI aumenta en marzo y junio en todas las explotaciones.

Introducción

Los pastizales son el pilar de los sistemas ganaderos bovinos y ovinos en Uruguay. La actual demanda de información sobre los resultados globales obtenidos en los diferentes sistemas de pastoreo está presionando la generación de nuevos conocimientos. Los siguientes trabajos tienen como objetivo identificar buenas prácticas de monitoreo y manejo del pasto para la eficiencia productiva de los sistemas bovinos y ovinos en Uruguay. Se entiende por manejo de pasturas a la planificación, ejecución y monitoreo del pastoreo de animales para lograr resultados sustentables desde el punto de vista productivo desde el punto de vista productivo, ambiental, social y económico, bajo condiciones ambientales variables. Para entender cómo se gestiona este recurso y cómo se relaciona con la sostenibilidad de los sistemas ganaderos, el objetivo es implementar una plataforma de gestión de datos del recurso forrajero en sistemas ganaderos de Uruguay.

Métodos

iPasto es una plataforma digital para la gestión de datos (Lombardo 2021), una aplicación web que permite registrar calcular y visualizar información para mejorar la gestión de los pastos a escala de potrero y granja. En vincula datos de gestión y productividad de praderas y potreros (lotes o zonas de pastoreo) de una explotación. Los datos registrados en la explotación (seguimiento de los potreros o del campo) y los datos procedentes de la teledetección generan información en tiempo real sobre el rendimiento de los pastizales, que a su vez se almacena en un archivo. que, a su vez, se almacenan en una base de datos para su posterior análisis. La plataforma se divide en 3 módulos. Un primer módulo de información básica, donde el usuario configura su explotación con sus potreros, un segundo módulo de “Seguimiento Forrajero” y un tercero de “Monitoreo de Potreros”. El módulo 2,  de “Seguimiento Forrajero” permite, mediante el uso de teledetección y la utilización de un modelo ecofisiológico adaptado de Monteith, estimar y visualizar información sobre la Producción Primaria Neta Aérea (PPNA) en el potrero y a escala de explotación para los distintos recursos forrajeros desde el año 2000 hasta la actualidad. Los principales resultados de este módulo son 1-PPNA expresada en kg MS. El módulo 3, “Monitoreo de Potreros” permite actualizar el estado de los potreros, así como mostrar los siguientes outputs o indicadores globales de rendimiento forrajero del establecimiento; 2-Disponibilidad de Pasto (stock promedio en kg MS por hectárea que tienen los establecimientos en un determinado momento dado). 3-Indice de sobre Plato de comida (MPI), índice elaborado en el Proyecto FPTA-INIA Nº 345 (Duarte 2020), este índice es el resultado de comparar el forraje o pasto disponible en el establecimiento, con el que debería estar disponible para un óptimo desempeño de la ganadería que allí se desarrolla. El resultado se expresado en decimales, el valor 1 del PMI significa que la superficie de pastoreo disponible es igual a la necesaria, mientras que valores inferiores o superiores indican carencias o excedentes. 4-Proporción de área del establecimiento disponible para el pastoreo a diferentes alturas (es decir, generada a partir de la proporción de superficie en tres rangos de altura), esta variable está representada por los tres indicadores siguientes tres indicadores siguientes: Proporción de superficie con altura de forraje; ‘menos de 2,5 cm'(PGR-2,5), ‘entre 2,5 y 5 cm» (PGR2,5 a 5) y “mayor de 5 cm” (PGR5). iPasto está desarrollado siguiendo una arquitectura básica Cliente-Servidor. La API se desarrolla utilizando el framework ExpressJS para el desarrollo de APIs REST, sobre el entorno de ejecución Node JS, en lenguaje JavaScript. El sitio web sitio web se desarrolla utilizando el framework ReactJS, también en JavaScript. De esta forma se unifica el uso de un único lenguaje para ambos componentes de la aplicación. La base de datos es SQL y se utiliza MySQL para implementarla. En cuanto a la distribución de los componentes, la API y la base de datos se alojan en el mismo servidor, siendo este un servidor servidor NetUY dedicado. La WEB se almacena estáticamente en AWS para ser servida a los clientes. El repositorio de código en Github siguiendo el protocolo git. Se desarrollaron pipelines para implementar CI/CD para agilizar el proceso de despliegue/pruebas/puesta en producción. La implantación y uso de la plataforma acumula más de de 2 años de uso (es decir, inicio de uso en junio de 2021 hasta marzo de 2023). Tras la labor de difusión y formación en el uso de la plataforma, se inicia su implementación con 25 fincas integrantes del Proyecto de Manejo de Pastizales Proyecto de Gestión FPTA N º 356 (Pereira Machin 2020) ejecutado por el Instituto Plan Agropecuario (IPA) en la actualidad este programa se extiende a más de 400 productores asociados a la institución. Para el análisis descriptivo de sus principales resultados, se tomó la evolución de las campañas 2021-2022 y 2022-2023, para el grupo de establecimientos iniciales de la propuesta de monitoreo.

Resultados

La plataforma iPasto está disponible y es de acceso público. A continuación, se describen los resultados de los indicadores que contribuyen a caracterizar la gestión de los pastos realizada en las explotaciones ganaderas. Los resultados de los principales outputs muestran que la productividad primaria neta aérea (PPNA) de los pastos fue de 4534 kilogramos de materia seca (KgMS) por hectárea. materia seca (KgMS) por hectárea. La disponibilidad de hierba (GA) de los sistemas trabajados fue de 950 KgMS por hectárea. El Índice sobre Plato de Comida (MPI), que relaciona el pasto disponible con el pasto requerido para un óptimo rendimiento animal fue de 0,75 y la Proporción del pasto mayor de 5 cm (PRG5) fue de 27%. La carne (PM) fue de 109 kilogramos por hectárea, Hierba producida por carne producida en KgMS (GMP) fue de 46 y la eficiencia de producción de carne por unidad de ganado en Kgs. (MPES) fue de 165. Según la PRG5 hay 3 grupos (sistemas altos, medios y bajos). Sistemas altos (PRG5=60%): GA=1440, MPI=0,85 MP=153, GMP=30, MPES=175, SU=1, integrados principalmente por pastoreo rotativo pastoreo continuo con pausas. Sistemas medios (PRG5=22%): GA=886, MPI=0,72, MP=99, GMP=51, MPES=128, SU=0,84. Sistemas bajos (PRG5=5%): GA=642, MPI=0,71, MP=87, GMP=50, MPES=154, SU=0,6, estos grupos corresponden principalmente a pastoreo continuo con pausas y a pastoreo completamente continuo. Por lo tanto, los sistemas altos tienen los mejores valores de eficiencia de uso del pasto (GMP y MPES), ligados a mejores valores de GA, MPI, PRG5, MP y SU. En los sistemas bajos y medios, MP y MPES se mejoran cuando se mejoran MPI, GA y SU y cuando se incluye un módulo de pastoreo rotativo en el pastoreo continuo. Se observa una tendencia positiva en el MPES a medida que el MPI aumenta en marzo y junio para todas las explotaciones. 

Cuadro 1. Indicadores promedio resumen ejercicio 2021/2022 y 2022/2023.

Nota: ANPP es PPNA, GA es Pasto Disponible, MPI es Indice sobre Plato de Comida, SU es Carga Animal, MP es Producción de Carne equivalente, GMP es el pasto en PPNA por carne producida en KgMS, y MPES es eficiencia de producción de carne por unidad de ganado en Kgs.

Figura 1. Evolución PGR5 promedio de los ejercicios 2021/2022 y 2022/2023 de los 25 establecimientos.

Discusión

La plataforma iPasto es una herramienta que permite la captura de datos y genera indicadores potentes que contribuyen a la gestión de los recursos forrajeros. Cuenta con una base de datos que se enriquece diariamente, lo que ofrece la posibilidad de incluir inteligencia artificial (IA) para desarrollar procesos automáticos que mejoren la precisión en la estimación de indicadores existentes y futuros. Tiene el potencial, a través de su escalamiento a nivel nacional, de convertirse en una plataforma de uso libre, con respaldo y apoyo institucional para mejorar la toma de decisiones en los procesos de adaptación y contribuir a la eficiencia en el uso del forraje. Para este análisis podemos observar que los sistemas altos tienen los mejores valores de eficiencia en el uso del pasto (GMP y MPES), ligados a mejores valores de GA, MPI, PRG5, MP y SU. En los sistemas bajos y medios, MP y MPES mejoran cuando se mejoran MPI, GA y SU y cuando se incluye un módulo de pastoreo rotativo en el sistema. Cuando se incluye un módulo de pastoreo rotativo en el pastoreo continuo. Se observa una tendencia positiva en el MPES a medida que el MPI aumenta en marzo y junio en todas las explotaciones. 

Agradecimientos

INIA Uruguay por la financiación de este trabajo en el marco del proyecto FPTA Nº 356.  Socios, técnicos y agricultores del proyecto FPTA No. 356. Instituto Plan Agropecuario de Uruguay.

Materiales Consultados

A. Terra (2023) iPasto y Visualizador del crecimiento de pasturas Dos Herramientas para la toma de decisiones. Revista Plan Agropecuario No. 185, 38-40.

S. Lombardo et al. (2021) iPasto, una Plataforma para la gestión del pasto en ganadería. Revista Plan Agropecuario No.179, 16-17.

M. Pereira Machín et al. (2020) Manejo de pastizales: dónde empieza todo, y lo que sabe el productor, importa. Revista INIA No.63, 78-80. 

E. Duarte et al. (2020) FPTA 345 ‘de pasto a carne’ cerrando una etapa y preparando la siguiente. Revista INIA No. 60, 79-81.