Los pastizales son el pilar de los sistemas ganaderos en Uruguay. La actual demanda de informaci\u00f3n sobre sobre los resultados globales obtenidos en los diferentes sistemas de pastoreo est\u00e1 presionando la generaci\u00f3n de nuevos conocimientos. Los siguientes trabajos tienen como objetivo identificar buenas pr\u00e1cticas de monitoreo y manejo del pasto para la eficiencia productiva de los sistemas bovinos y ovinos en Uruguay. ‘iPasto’ es una plataforma digital de gesti\u00f3n 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 a\u00e9rea (PPNA) de los pastizales fue de 4534 kilogramos de materia seca (KgMS) por hect\u00e1rea. La disponibilidad de pasto (GA) de los sistemas trabajados fue de 950 KgMS por hect\u00e1rea. El \u00cdndice sobre plato de Comida (MPI), \u00edndice que relaciona el pasto disponible con el pasto necesario para un rendimiento animal \u00f3ptimo fue de 0,75 y la Proporci\u00f3n del pasto mayor de 5 cm (PRG5) era del 27%.\u00a0 La productividad de la carne (MP) fue de 109 kilogramos por hect\u00e1rea, el pasto en PPNA por carne producida en KgMS (GMP) fue de 46 y la eficiencia de producci\u00f3n de carne por unidad de ganado en Kgs. (MPES) fue de 165. Seg\u00fan 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 m\u00f3dulo 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.<\/p>\n\n\n\n
Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n Los pastizales son el pilar de los sistemas ganaderos bovinos y ovinos en Uruguay. La actual demanda de informaci\u00f3n sobre los resultados globales obtenidos en los diferentes sistemas de pastoreo est\u00e1 presionando la generaci\u00f3n de nuevos conocimientos. Los siguientes trabajos tienen como objetivo identificar buenas pr\u00e1cticas 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 planificaci\u00f3n, ejecuci\u00f3n 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 econ\u00f3mico, bajo condiciones ambientales variables. Para entender c\u00f3mo se gestiona este recurso y c\u00f3mo se relaciona con la sostenibilidad de los sistemas ganaderos, el objetivo es implementar una plataforma de gesti\u00f3n de datos del recurso forrajero en sistemas ganaderos de Uruguay.<\/p>\n\n\n\n M\u00e9todos<\/strong><\/p>\n\n\n\n iPasto es una plataforma digital para la gesti\u00f3n de datos (Lombardo 2021), una aplicaci\u00f3n web que permite registrar calcular y visualizar informaci\u00f3n para mejorar la gesti\u00f3n de los pastos a escala de potrero y granja. En vincula datos de gesti\u00f3n y productividad de praderas y potreros (lotes o zonas de pastoreo) de una explotaci\u00f3n. Los datos registrados en la explotaci\u00f3n (seguimiento de los potreros o del campo) y los datos procedentes de la teledetecci\u00f3n generan informaci\u00f3n 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 an\u00e1lisis. La plataforma se divide en 3 m\u00f3dulos. Un primer m\u00f3dulo de informaci\u00f3n b\u00e1sica, donde el usuario configura su explotaci\u00f3n con sus potreros, un segundo m\u00f3dulo de \u201cSeguimiento Forrajero\u201d y un tercero de \u201cMonitoreo de Potreros\u201d. El m\u00f3dulo 2, \u00a0de \u201cSeguimiento Forrajero\u201d permite, mediante el uso de teledetecci\u00f3n y la utilizaci\u00f3n de un modelo ecofisiol\u00f3gico adaptado de Monteith, estimar y visualizar informaci\u00f3n sobre la Producci\u00f3n Primaria Neta A\u00e9rea (PPNA) en el potrero y a escala de explotaci\u00f3n para los distintos recursos forrajeros desde el a\u00f1o 2000 hasta la actualidad. Los principales resultados de este m\u00f3dulo son 1-PPNA expresada en kg MS. El m\u00f3dulo 3, \u201cMonitoreo de Potreros\u201d permite actualizar el estado de los potreros, as\u00ed como mostrar los siguientes outputs o indicadores globales de rendimiento forrajero del establecimiento; 2-Disponibilidad de Pasto (stock promedio en kg MS por hect\u00e1rea que tienen los establecimientos en un determinado momento dado). 3-Indice de sobre Plato de comida (MPI), \u00edndice elaborado en el Proyecto FPTA-INIA N\u00ba 345 (Duarte 2020), este \u00edndice es el resultado de comparar el forraje o pasto disponible en el establecimiento, con el que deber\u00eda estar disponible para un \u00f3ptimo desempe\u00f1o de la ganader\u00eda que all\u00ed 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-Proporci\u00f3n de \u00e1rea del establecimiento disponible para el pastoreo a diferentes alturas (es decir, generada a partir de la proporci\u00f3n de superficie en tres rangos de altura), esta variable est\u00e1 representada por los tres indicadores siguientes tres indicadores siguientes: Proporci\u00f3n de superficie con altura de forraje; ‘menos de 2,5 cm'(PGR-2,5), ‘entre 2,5 y 5 cm\u00bb (PGR2,5 a 5) y \u201cmayor de 5 cm\u201d (PGR5). iPasto est\u00e1 desarrollado siguiendo una arquitectura b\u00e1sica Cliente-Servidor. La API se desarrolla utilizando el framework ExpressJS para el desarrollo de APIs REST, sobre el entorno de ejecuci\u00f3n Node JS, en lenguaje JavaScript. El sitio web sitio web se desarrolla utilizando el framework ReactJS, tambi\u00e9n en JavaScript. De esta forma se unifica el uso de un \u00fanico lenguaje para ambos componentes de la aplicaci\u00f3n. La base de datos es SQL y se utiliza MySQL para implementarla. En cuanto a la distribuci\u00f3n 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 est\u00e1ticamente en AWS para ser servida a los clientes. El repositorio de c\u00f3digo en Github siguiendo el protocolo git. Se desarrollaron pipelines para implementar CI\/CD para agilizar el proceso de despliegue\/pruebas\/puesta en producci\u00f3n. La implantaci\u00f3n y uso de la plataforma acumula m\u00e1s de de 2 a\u00f1os de uso (es decir, inicio de uso en junio de 2021 hasta marzo de 2023). Tras la labor de difusi\u00f3n y formaci\u00f3n en el uso de la plataforma, se inicia su implementaci\u00f3n con 25 fincas integrantes del Proyecto de Manejo de Pastizales Proyecto de Gesti\u00f3n FPTA N \u00ba 356 (Pereira Machin 2020) ejecutado por el Instituto Plan Agropecuario (IPA) en la actualidad este programa se extiende a m\u00e1s de 400 productores asociados a la instituci\u00f3n. Para el an\u00e1lisis descriptivo de sus principales resultados, se tom\u00f3 la evoluci\u00f3n de las campa\u00f1as 2021-2022 y 2022-2023, para el grupo de establecimientos iniciales de la propuesta de monitoreo.<\/p>\n\n\n\n Resultados<\/strong><\/p>\n\n\n\n La plataforma iPasto est\u00e1 disponible y es de acceso p\u00fablico. A continuaci\u00f3n, se describen los resultados de los indicadores que contribuyen a caracterizar la gesti\u00f3n de los pastos realizada en las explotaciones ganaderas. Los resultados de los principales outputs muestran que la productividad primaria neta a\u00e9rea (PPNA) de los pastos fue de 4534 kilogramos de materia seca (KgMS) por hect\u00e1rea. materia seca (KgMS) por hect\u00e1rea. La disponibilidad de hierba (GA) de los sistemas trabajados fue de 950 KgMS por hect\u00e1rea. El \u00cdndice sobre Plato de Comida (MPI), que relaciona el pasto disponible con el pasto requerido para un \u00f3ptimo rendimiento animal fue de 0,75 y la Proporci\u00f3n del pasto mayor de 5 cm (PRG5) fue de 27%. La carne (PM) fue de 109 kilogramos por hect\u00e1rea, Hierba producida por carne producida en KgMS (GMP) fue de 46 y la eficiencia de producci\u00f3n de carne por unidad de ganado en Kgs. (MPES) fue de 165. Seg\u00fan 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 m\u00f3dulo 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. <\/p>\n\n\n\n Cuadro 1.<\/strong> Indicadores promedio resumen ejercicio 2021\/2022 y 2022\/2023.<\/p>\n\n\n Nota:<\/em><\/strong> ANPP es PPNA, GA es Pasto Disponible, MPI es Indice sobre Plato de Comida, SU es Carga Animal, MP es Producci\u00f3n de Carne equivalente, GMP es el pasto en PPNA por carne producida en KgMS, y MPES es eficiencia de producci\u00f3n de carne por unidad de ganado en Kgs.<\/p>\n\n\n Figura 1.<\/strong> Evoluci\u00f3n PGR5 promedio de los ejercicios 2021\/2022 y 2022\/2023 de los 25 establecimientos.<\/p>\n\n\n\n Discusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n La plataforma iPasto es una herramienta que permite la captura de datos y genera indicadores potentes que contribuyen a la gesti\u00f3n 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 autom\u00e1ticos que mejoren la precisi\u00f3n en la estimaci\u00f3n de indicadores existentes y futuros. Tiene el potencial, a trav\u00e9s 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 adaptaci\u00f3n y contribuir a la eficiencia en el uso del forraje. Para este an\u00e1lisis 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 m\u00f3dulo de pastoreo rotativo en el sistema. Cuando se incluye un m\u00f3dulo 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.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Agradecimientos<\/strong><\/p>\n\n\n\n INIA Uruguay por la financiaci\u00f3n de este trabajo en el marco del proyecto FPTA N\u00ba 356.\u00a0 Socios, t\u00e9cnicos y agricultores del proyecto FPTA No. 356. Instituto Plan Agropecuario de Uruguay.<\/p>\n\n\n\n Materiales Consultados<\/strong><\/p>\n\n\n\n A. Terra (2023) iPasto y Visualizador del crecimiento de pasturas Dos Herramientas para la toma de decisiones. Revista Plan Agropecuario No. 185, 38-40.<\/p>\n\n\n\n S. Lombardo et al. (2021) iPasto, una Plataforma para la gesti\u00f3n del pasto en ganader\u00eda. Revista Plan Agropecuario No.179, 16-17.<\/p>\n\n\n\n M. Pereira Mach\u00edn et al. (2020) Manejo de pastizales: d\u00f3nde empieza todo, y lo que sabe el productor, importa. Revista INIA No.63, 78-80. <\/p>\n\n\n\n E. Duarte et al. (2020) FPTA 345 ‘de pasto a carne’ cerrando una etapa y preparando la siguiente. Revista INIA No. 60, 79-81.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ing. Agr. Santiago Lombardo Chavasci Ing. Agr. Marcelo Pereira Mach\u00edn Ing. Agr. 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