PRODUCCIÓN Y CONTENIDO EN PRINCIPIOS NUTRITIVOS DE PRADOS, PRADERAS Y DE LA ROTACIÓN RAIGRÁS ITALIANO-MAÍZ EN LA RASA MARÍTIMA CENTROORIENTAL DE ASTURIAS

Durante doce años consecutivos, se determinó en una finca de la zona costera oriental de Asturias la producción de materia seca (MS) de prados (sólo pastoreo), praderas de raigrás inglés, raigrás híbrido y trébol blanco (sólo pastoreo o pastoreo más uno o dos cortes a ensilar) y rotación raigrás italiano- maíz. Se midió la altura del pasto y se analizaron los principios nutritivos de ofertas, rechazos y forraje a ensilar. La información se sintetizó como total anual (aprovechamientos, utilización) o media ponderada anual (velocidad de crecimiento, principios nutritivos). Se determinó la influencia sobre dichas variables, del tipo de pasto, de las diferentes suplementaciones con prados y praderas con sólo pastoreo, y, de la variedad de raigrás inglés elegida en caso de praderas. Adicionalmente, se caracterizó la evolución anual de la producción y composición. Se concluye que la utilización anual (t MS ha') fue mínima en prados (5,22), máxima con la rotación raigrás italiano-maíz (23,35) e intermedia en praderas (7,27 con sólo pastoreo, 8,16 con un corte a ensilar y 11,11 con dos cortes; p < 0,05). El promedio anual de ingestión de hierba en régimen de sólo pastoreo fue muy bajo (7,8 kg MS vaca' día' en prados y 9,4 en praderas; p < 0,05), con una energía metabolizable estimada entre 11,9-11,6 MJ kg 'MS y un 25,1-29,7 % de proteína bruta sobre MS. La intensidad de la suplementación incrementó el número de aprovechamientos anuales y afectó poco a la composición química de ofertas y rechazos. La elección de la variedad de raigrás inglés influyó sobre lo anterior, además de hacerlo sobre la producción. El embastecimiento de la hierba en verano fue compensado por el efecto selectivo del ganado. Se aprecia, en general, buena concordancia con los resultados de otros ensayos realizados sobre pequeña parcela en zonas húmedas del Norte de España.Palabras clave: Pastoreo rotacional, cortes para ensilar, raigrás inglés, suplementación, ingestión de nutrientes

CULTIVOS DE MAÍZ Y SOJA (PUROS Y ASOCIADOS) PARA FORRAJE EN LA ZONA LITORAL CENTRO ORIENTAL DE ASTURIAS

Con el propósito de determinar el potencial productivo de la soja asociada al maíz en las condiciones de la zona costera centro oriental de Asturias, durante cuatro años se compararon diversas modalidades de cultivo para producción de forraje: maíz con soja en líneas alternas (1), líneas de maíz sobre soja sembrada a voleo (2), monocultivo convencional de maíz (3) y monocultivo de soja a voleo (4). Comparando el cultivo puro maíz con las asociaciones (1) y (2) se obtuvo, respectivamente, una menor y mayor producción de forraje (11,9 t + 3,09 t vs 10,4 t + 2,12 t vs. 14,6 t + 2,53 t MS ha'). Cuando la soja se sembró en líneas, la densidad de plantas de ambas especies fue menor, mientras que cuando la siembra fue a voleo, la densidad de plantas fue óptima para el maíz, pero no para la soja, que siguió por debajo del nivel deseable. En ambos casos, se modificó muy poco la composición química del maíz. La soja en monocultivo produjo 7,0 t + 2,46 t MS ha', pero su contribución en las asociaciones fue muy pequeña (solo 1,1 t + 0,41 t y 1,2 t + 0,45 t MS ha'). La presencia de soja no ocasionó problemas de ensilabilidad, ni produjo una compensación por el escaso contenido proteico del maíz, a pesar de que la soja asociada presentó un valor de proteína bruta superior al que tuvo en monocultivo (16,6 % + 1,46 % y 17,4 % + 1,74 % vs. 12,5%+ 1,88 %MS). La asociación (2) resultó preferible a la (1). Su ventaja radicó en obtener la misma producción de materia seca por hectárea con una dosis de nitrógeno muy inferior a la requerida por el monocultivo de maíz y contribuir a diseminar el suelo con Rhizobium melilota, que pudiera fomentar la inoculación de leguminosas de invierno sembradas posteriorment

Suitability of faecal near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) predictions for estimating gross calorific value

A total of 220 faecal pig and poultry samples, collected from different experimental trials were employed with the aim to demonstrate the suitability of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) technology for estimation of gross calorific value on faeces as output products in energy balances studies. NIR spectra from dried and grounded faeces samples were analyzed using a Foss NIRSystem 6500 instrument, scanning over the wavelength range 400-2500 nm. Validation studies for quantitative analytical models were carried out to estimate the relevance of method performance associated to reference values to obtain an appropriate, accuracy and precision. The results for prediction of gross calorific value (GCV) of NIRS calibrations obtained for individual species showed high correlation coefficients comparing chemical analysis and NIRS predictions, ranged from 0.92 to 0.97 for poultry and pig. For external validation, the ratio between the standard error of cross validation (SECV) and the standard error of prediction (SEP) varied between 0.73 and 0.86 for poultry and pig respectively, indicating a sufficiently precision of calibrations. In addition a global model to estimate GCV in both species was developed and externally validated. It showed correlation coefficients of 0.99 for calibration, 0.98 for cross-validation and 0.97 for external validation. Finally, relative uncertainty was calculated for NIRS developed prediction models with the final value when applying individual NIRS species model of 1.3% and 1.5% for NIRS global prediction. This study suggests that NIRS is a suitable and accurate method for the determination of GCV in faeces, decreasing cost, timeless and for convenient handling of unpleasant samples

ENSAYOS DE VARIEDADES DE MAÍZ PARA ENSILAR EN ASTURIAS (1996-2011). DIFERENCIAS ENTRE VARIEDADES ACTUALES Y OBSOLETAS Y SU RELACIÓN CON LA VENTA DE SEMILLAS

El Servicio Regional de Investigación y Desarrollo Agroalimentario del Principado de Asturias viene realizando ensayos de evaluación de variedades de maíz para ensilar desde 1996 hasta la actualidad, en las cuatro zonas edafoclimáticas de dicha Comunidad Autónoma aptas para su cultivo. Los resultados de estas evaluaciones se publican anualmente en una Lista Principal (variedades con un mínimo de dos años de evaluación), Provisional (evaluadas solamente un año) y Complementaria (evaluadas, pero ya retiradas del mercado). En este trabajo, se presenta un análisis estadístico global de los 15 años de estudio. Los resultados de evaluación permiten discriminar con un mínimo de errores entre zonas edafoclimáticas, aunque entre listas hay menos precisión. Con el tiempo fue mejorándose la resistencia al encamado, la producción de materia seca por ha y el contenido en almidón, pero no hay seguridad de que se haya mejorado la digestibilidad de la materia orgánica (estimada). Hay una mayor frecuencia anual de venta de semilla de variedades incluidas en la Lista Principal, apreciándose una moderada influencia de las características anteriores sobre el volumen relativo de ventas anuales de semilla de la respectiva variedad

Validation of two discriminant strategies applied to NIRS data spectra for detection of animal meals in feedstuffs

For developing qualitative or quantitative applications with spectroscopic data, such as near infrared spectroscopy (NIRS), different methodologies have been proposed in the mathematical statistical and computer science literature. Useful chemometrical alternatives have emerged, such as support vector machines (SVM), widely used for modeling multivariate and non-linear systems. These methods are usually compared using the classification performance and the success of results. The aim of the present work was to develop and validate a robust, accurate and fast discriminant methodology based on NIRS data to detect presence of animal meals in feedstuffs. A linear method, modified partial least square (PLS) analysis and one non-linear method (SVM) were studied. Results showed that modified PLS model allows obtaining coefficients of determination for cross validation around 0.97. Applying SVM strategy no false negatives were detected during training step. With both strategies the lowest percentage of misclassified samples on external validation was achieved with SVM, 0% with certified standard samples containing from 0.05% to 4% of animal meals. These results show SVM strategy as a robust method of classification for detecting animal meals in feedstuffs using NIRS methodology.Para el desarrollo de aplicaciones cualitativas o cuantitativas con datos espectroscópicos, como los obtenidos mediante espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS), se han propuesto diferentes metodologías basadas en la estadística matemática y la literatura informática. Entre las alternativas quimiométricas, han surgido las máquinas de vectores soporte (SVM), ampliamente utilizadas para el modelado no linear de sistemas de múltiples variables. Estos métodos quimiométricos de clasificación se evalúan en base al porcentaje de aciertos. El objetivo del presente trabajo ha sido desarrollar y validar una metodología sólida, discriminante, precisa y rápida haciendo uso de la información NIRS para detectar la presencia de harinas animales, prohibidas en piensos compuestos para determinadas especies. Para ello, se evaluaron dos estrategias quimiométricas diferentes, un método lineal modificado basado en mínimos cuadrados parciales y un método de análisis no lineal basado en máquinas de vectores soporte. Los resultados mostraron que el modelo modificado PLS permite obtener coeficientes de determinación para la validación cruzada en torno a 0,97. En lo referente al SVM, con esta estrategia no se detectó ningún falso negativo. Con ambas estrategias el porcentaje más bajo de la clasificación errónea de las muestras en una validación externa se logró con SVM, 0% utilizando muestras patrón certificadas con un contenido en harinas animales entre el 0,05% y el 4%. Los resultados obtenidos han demostrado que la estrategia SVM es el método más robusto de clasificación para la detección de harinas animales en piensos mediante metodología NIRS