An integrated simulation and optimization model of sheep farms as a tool to explore technical and environmental objectives

Peer ReviewedPublishe

Exploring the potential of precision dairy tools

Take Home Messages Precision Dairy Farming is the use of technologies to measure physiological, behavioral, and production indicators on individual animals to improve management strategies and farm performance. Many Precision Dairy Farming technologies, including daily milk yield recording, milk component monitoring, pedometers, automatic temperature recording devices, milk conductivity indicators, automatic estrus detection monitors, and daily body weight measurements, are already being utilized by dairy producers. Other theoretical Precision Dairy Farming technologies have been proposed to measure jaw movements, ruminal pH, reticular contractions, heart rate, animal positioning and activity, vaginal mucus electrical resistance, feeding behavior, lying behavior, odor, glucose, acoustics, progesterone, individual milk components, color (as an indicator of cleanliness), infrared udder surface temperatures, and respiration rates. The main objectives of Precision Dairy Farming are maximizing individual animal potential, early detection of disease, and minimizing the use of medication through preventive health measures. Perceived benefits of Precision Dairy Farming technologies include increased efficiency, reduced costs, improved product quality, minimized adverse environmental impacts, and improved animal health and well-being. Real time data used for monitoring animals may be incorporated into decision support systems designed to facilitate decision making for issues that require compilation of multiple sources of data. Technologies for physiological monitoring of dairy cows have great potential to supplement the observational activities of skilled herdspersons, which is especially critical as more cows are managed by fewer skilled workers. The economic implications of technology adoption must be explored further to increase adoption rates of Precision Dairy Farming technologies

Farm Management. Proceedings of NJF Seminar No. 345, 2-4 October 2002

publishedVersio

Desarrollo de un modelo de simulación y optimización adaptado al ovino lechero

En esta tesis se desarrolla un modelo de simulación y optimización que representa los principales aspectos bio-económicos del sistema de ovino lechero de raza Latxa. Para ello se han implementado tres modelos fisiológicos que operan a nivel de la oveja. El primero, denominado Módulo de rumen, esta basado en un modelo de tipo mecanicista que representa el funcionamiento del rumen. Partiendo de las características del animal (peso vivo, estado fisiológico, etc.) y de las características de la dieta (contenido de nutrientes, cinética de degradación), el modelo calcula diariamente los kg de materia seca ingerida así como la energía metabolizable y la proteína metabolizable que corresponden al alimento ingerido. El segundo se ha denominado Módulo de simulación de la partición de nutrientes y es un modelo de tipo determinista que representa el reparto de la energía y la proteína para las diferentes necesidades fisiológicas (mantenimiento, gestación, lactación). Este modelo simula, como respuesta al balance energético y proteico en el que se encuentra la oveja, la movilización o depósito de reservas y la producción lechera. El tercero se denomina Módulo de simulación del comportamiento reproductivo y se ha desarrollado adaptando a la raza Latxa un modelo que representa la estacionalidad reproductiva del ovino y la probabilidad de gestación. Además se ha incluido el efecto que la condición corporal y la realización de flushing tienen sobre la fertilidad y la prolificidad, tanto en monta natural como en inseminación artificial. Los tres módulos se han integrado en un software que simula cada oveja, de forma individual, tanto en sus características físicas como en su respuesta productiva, pero que sin embargo permite representar el comportamiento de un rebaño real en cuanto que las decisiones se aplican a lotes de manejo. Para esto último las ovejas se agrupan en función de su estado fisiológico (seca, gestante o lactante), de las decisiones de manejo del ganadero (realizar flushing y/o alimentación preparto) o del momento en el que se encuentra el rebaño en ordeño (al comienzo de la lactación, en plena lactación o al final de la lactación). Las variables de manejo o de entrada que necesita el modelo corresponden a las fechas de entrada y salida de los moruecos, a la decisión de realizar o no inseminación artificial, al diseño de la dieta (permitiendo combinar concentrado, forraje comprado y un recurso propio) y a la cantidad de alimento que se ofrece a cada lote de alimentación. La simulación del animal de manera individual de forma estocástica hace posible asignar a cada oveja un valor diferente para las características principales que la definen (peso, condición corporal y producción lechera potencial), pudiendo diseñar así, rebaños más o menos uniformes. Además el software permite establecer la calidad y cantidad de recursos disponibles, tanto como forraje conservado como en pastoreo, y asignar un precio a los insumos y productos de la explotación. Estos aspectos hacen posible configurar diferentes escenarios que representan la realidad de las explotaciones de la CAPV. El grado de adecuación del modelo de simulación se ha validado con datos propios del rebaño experimental de Arkaute, obteniéndose unos resultados satisfactorios que avalan la idoneidad del modelo como SATD. Con el objetivo de añadir utilidad al modelo, éste se ha integrado en un sistema de búsqueda de soluciones y optimización mediante algoritmos genéticos. El criterio de búsqueda incluye de forma ponderada la maximización de los beneficios económicos y la minimización del exceso de energía y proteína, en la selección de la mejor combinación de variables de manejo. Para su evaluación se han diseñado dos explotaciones representativas con distinta disponibilidad de recursos (explotación de costa vs. interior) ante cuatro escenarios de secado (fecha de secado fijada vs. libre) y precios de mercado diferentes (precio medio vs. 40% superior). De las salidas encontradas se concluye que el método de optimización empleado encuentra manejos que se adaptan de manera razonable a los escenarios planteados. Las soluciones de manejo propuestas generan datos y elementos para la discusión acerca de la necesidad de incluir criterios de sostenibilidad a la hora de ponderar los objetivos de optimización. En el futuro se considera interesante completar el modelo diseñado con aspectos relacionados con el impacto ambiental y la gestión de la mano de obra, así como el método de optimización, de manera que permita la comparación de soluciones optimizadas con diferentes criterios y grados de ponderación para poder identificar de esta manera, la solución que más se adapta a los objetivos propuestos

Optimizing simulation models of agricultural systems

Agricultural systems vary widely in terms of scale, scope and purpose. Managers of these real-world systems are typically faced with a multitude of alternative management options and strategies, and are turning more towards simulation models in an attempt to evaluate these and identify the optimal combination. From a modelling perspective, agricultural systems present a range of problems which need to be addressed, and these are outlined with examples. General conclusions are drawn on which of the available methodologies are most likely to be successful for users

Optimizing simulation models of agricultural systems

Agricultural systems vary widely in terms of scale, scope and purpose. Managers of thesereal-world systems are typically faced with a multitude of alternative management optionsand strategies, and are turning more towards simulation models in an attempt to evaluatethese and identify the optimal combination. From a modelling perspective, agriculturalsystems present a range of problems which need to be addressed, and these are outlinedwith examples. General conclusions are drawn on which of the available methodologies aremost likely to be successful for users