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Modelo matemático aumenta produção bovina e reduz emissão de metano em até 50%

Modelo matemático aumenta produção bovina e reduz emissão de metano em até 50%Predição considera peso, grupo genético e desempenho do gado. Foto: Embrapa

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Por André Garcia

Cálculos matemáticos podem garantir o aumento na produção de leite e carne com redução de até 50% nas emissões de metano, gás produzido no “arroto” do gado. Com os chamados modelos de predição, é possível estimar a quantidade de CH4 gerado por cabeça e aplicar as ações de controle mais adequadas.

Se matemática não é sua matéria preferida, basta imaginar que um modelo preditivo é uma função usada para uma grande quantidade de dados soltos, evidenciando padrões capazes de apontar as próximas tendências. É como se fosse possível prever o futuro a partir de probabilidade e estatística.

Por exemplo, ao fornecer a um algoritmo preditivo a variação do preço de imóveis ao longo de três anos, ele apontará o preço para os próximos meses. Esse conhecimento já é utilizado na bolsa de ações, na detecção de fraudes, variação de estoques, progressão de doenças e indicadores da indústria.

Voltando para a pecuária, o professor de Zootecnia da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) André Soares de Oliveira explicou ao Gigante 163 que o produtor pode desenvolver frações apuradas e precisas, a partir de variáveis preditoras que ele já conhece na fazenda, adotando, depois disso, melhores estratégias.

“Algumas ações nutricionais podem reduzir entre 10 até 50% as emissões de metano entérico por unidade de leite e carne produzidos, como aumentar o teor de amido nas dietas, fazer suplementação lipídica, melhorar a digestibilidade e utilizar aditivos como monensina sódica, nitrato e 3-nitroxipropanol”, diz.

Se a emissão do gás pelos bois é afetada principalmente pelo nível de ingestão dos alimentos, pela digestibilidade da dieta e pelo teor de lipídios, a predição considera variáveis como peso, grupo genético e desempenho produtivo por cabeça.

“Nossos modelos predizem que, com aumento da produção de leite de 10 para 15 kg/vaca/dia, a emissão de metano por kg de leite produzido é reduzida em 20%.”

A conclusão faz parte de um estudo realizado por pesquisadores da UFMT de Sinop intitulado “Predição de emissões de metano entérico em vacas leiteiras”, que recebeu o prêmio Destaque da Área de Nutrição de Ruminantes na 56ª Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Zootecnia, no ano passado.

“Como a alimentação é o principal custo da produção animal, reduzir as emissões de metano entérico pode também contribuir para reduzir os custos de produção de leite e carne, e consequente os preços ao consumidor”, afirma André.

Assim, embora a produção de metano ruminal seja um processo natural e necessário para a digestão dos alimentos, representa uma perda de energia da dieta que poderia ser utilizada para a produção de leite e carne. “Espero que nosso modelo contribua para reduzir a intensidade das emissões, acompanhando as metas ambientais.”

Pós-cálculo

Com os cálculos em mãos, o pecuarista pode avaliar quais ações terão mais efetividade para o seu contexto. Duas que comprovadamente asseguram redução nas emissões de CH4 por carcaça produzida são o aumento na taxa de desfrute, por meio da redução da idade do abate dos animais, e o aumento na taxa de desmame das vacas.

O melhoramento genético, por sua vez, aumenta a eficiência alimentar (produção de leite ou carne por unidade de alimento consumido). “Logo, animais mais eficientes emitem menos metano por unidade de leite ou carne produzido”, pontua o zootecnista.

Também é possível aumentar o teor de amido nas dietas. Para isso é preciso apostar em suplementação lipídica, melhorar a digestibilidade das dietas e contar com aditivos como monensina sódica, nitrato e 3-nitroxipropanol. O adequado armazenamento e manejo do esterco e a recuperação de paisagens degradadas são outras boas medidas.

Modelo disponível

O sub modelo “Metano” faz parte de um modelo nutricional desenvolvido por André e denominado “NS Dairy Cattle”. Para acessá-lo, basta clicar aqui.

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