Modelos matemáticos para estimar curvas de lactancia en vacunos brown swiss del Centro Experimental Chuquibambilla, Puno

• Autor: Mamani Choque, Gerardo Godofredo
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/20769
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/20769
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Curva de lactancia; Modelos no lineales; Modelos lineales; Pico de lactancia; Producción máxima; Producción a 305 días; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.02.01

El objetivo de esta investigación fue evaluar once modelos matemáticos (seis no lineales y cinco lineales) referidos a curvas de lactancia en vacas Brown Swiss del Centro Experimental Chuquibambilla de la Universidad Nacional del Altiplano. El sistema de crianza es mixto y doble ordeño; la información corresponde al periodo enero de 2019 a diciembre del 2020 con registros diarios. Al depurar los datos, quedó mayor información para vacas de tercer parto y posteriores, considerando además aspectos teóricos se analizó este conjunto de datos en lugar de las que corresponde a vacas de primer parto, que fue el objetivo inicial. La estimación de los modelos se hizo mediante STATA y se tomó en cuenta el R2 y los criterios de información de Akaike (AIC) y Bayesiano (BIC), además del error cuadrático medio (MSE) en la elección del mejor modelo. Para los casos típicos, los resultados indican que el mejor modelo es el Compartamental (R2=98.4) con pico de lactancia a los 24 días, producción máxima de 18.3 kg/día y una producción total estimada de 3841 kg en 305 días, que es igual al promedio observado; le sigue de cerca el modelo de Wood (R2=98.37). Para los casos atípicos, el mejor modelo fue el Parabólico exponencial (R2=95.85), sin pico de lactancia y una producción total estimada de 3656 kg en 305 días, que sobreestima en 15.2 kg el promedio observado. Se concluye que los modelos Compartamental y Parabólico exponencial son mejores porque capturan patrones complejos y se derivan de consideraciones biológicas.