Modelos matemáticos na nutrição de ruminantes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tedeschi, Luís Orlindo
Data de Publicação: 2005
Outros Autores: Fox, Danny Gene, Sainz, Roberto Daniel, Barioni, Luís Gustavo, Medeiros, Sérgio Raposo de, Boin, Celso
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Scientia Agrícola (Online)
Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/sa/article/view/22043
Resumo: Modelos matemáticos podem ser utilizados para melhorar a performance, reduzir os custos de produção, e minimizar a exceção de nutrientes através de melhores estimativas da exigência e utilização de alimentos em vários cenários produtivos. Modelos matemáticos podem ser classificados em cinco ou mais categorias dependendo da sua natureza. Um dos maiores problemas na construção de modelos matemáticos é o nível de agregação das equações. Os passos mais importantes são o estabelecimento do propósito do modelo, determinação da melhor combinação de equações empíricas e teóricas para representar das funções fisiológicas dado a disponibilidade de banco de dados, informações tipicamente encontradas a nível de campo, e os benefícios e riscos associados com o uso do modelo na produção animal. Nesse artigo são discutidos cinco sistemas de alimentação padrão de ruminantes mais utilizados atualmente. Eles compartilham de conceitos de exigência e disponibilidade de energia e nutrientes, mas diferem na estrutura e como esses conceitos são abordados. Modelos animais podem ser utilizados para vários propósitos, entre eles uma simples descrição de observações, estimativa de respostas à diferentes manejos, e caracterização de mecanismos biológicos. Dependendo dos objetivos, várias alternativas podem ser utilizadas na construção do modelo matemático, entre elas, equações algébricas simples, equações de relação puramente estatísticas, ou até modelos mecanicistas e dinâmicos. Esse último favorece o uso da quantidade crescente de informações cientificas relacionadas à biologia animal. O desenvolvimento contínuo desses tipos de modelos juntamente com as inovações computacionais e de softwares permitem avanços na forma de uso dos conhecimentos fundamentais de nutrição animal de forma que a produção animal possa ser melhor explorada ao mesmo tempo reduzindo-se o impacto ambiental.
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