Herramientas de predicción para la evaluación de los alimentos acuícolas para trucha y el soporte en la granja

Los alimentos acuícolas para salmónidos han evolucionado durante las últimas décadas para cumplir con los crecientes estándares de sostenibilidad solicitados al sector. La sustitución de la harina y el aceite de pescado por fuentes alternativas de proteínas y aceite o la disminución de las cargas de residuos de nutrientes en las masas de agua vulnerables en lo que respecta al proceso de eutrofización, son buenos ejemplos. 

En este contexto, el concepto de ahorro de proteínas se adoptó ampliamente en la formulación de alimentos acuícolas de salmónidos con un contenido de grasa creciente, promoviendo su uso como la principal fuente de energía y asignando la proteína para la acumulación muscular.

En el caso de la trucha arco iris, los alimentos estándar actuales tienen niveles de grasa de alrededor del 25 por ciento en comparación con lo que solía ser un alimento estándar de 16 por ciento de contenido de grasa, mejorando, entre otros aspectos, la eficiencia de conversión del alimento y el índice de eficiencia proteica para la producción de trucha. Para las granjas RAS de trucha de alto rendimiento, los alimentos comerciales disponibles pueden incluir niveles de grasa de hasta el 32 por ciento.

Una evaluación precisa de la idoneidad de los alimentos acuícolas para las condiciones de cultivo particulares, es decir, el perfil de temperatura, es de suma importancia para aprovechar el conocimiento sobre nutrición y la I + D para optimizar la alimentación de los peces y las tasas de conversión de alimentos (FCR). Esto es muy relevante para las granjas RAS, donde la optimización de la producción implica un equilibrio entre el crecimiento de los peces, la eficiencia de la alimentación y la calidad del agua.

FEEDNETICSTM es una aplicación web desarrollada por SPAROS que incluye un modelo mecanicista basado en nutrientes que predice el crecimiento y la composición de los peces a lo largo del tiempo mediante el uso de información sobre la temperatura, la ingesta de alimento y las propiedades del alimento.

El modelo ha sido calibrado con datos muy variables y actualmente está disponible para dorada, lubina europea, trucha arco iris y tilapia del Nilo. Se pueden proporcionar más validaciones a pedido y dependiendo de la disponibilidad de datos. Los gráficos de validación que se muestran en la Figura 1 ilustran la solidez del modelo para este caso de uso.

En este trabajo ilustramos la diferencia en el rendimiento de tres conceptos relevantes de alimento para truchas (alimentos de baja, media y alta energía, detallados en la Tabla 1) utilizando el entorno virtual FEEDNETICSTM. Los equipos de atención al cliente de alimentos acuícolas y los investigadores en nutrición pueden realizar evaluaciones similares del rendimiento de alimentos acuícolas utilizando la aplicación web FEEDNETICSTM.

Condiciones de cultivo y regímenes alimentarios

Para esta aplicación, hemos considerado un tamaño de cosecha de trucha de un kilogramo y las siguientes condiciones típicas de cultivo de trucha: stock inicial de 15.000 truchas de 50g, tasa de mortalidad del uno por ciento por mes y dos escenarios de temperatura del agua, una referencia que oscila entre 13 ° C y 18 ° C con una media en torno a los 15 ° C y un perfil de temperatura más bajo (2 ° C más bajo que la referencia).

Los alimentos acuícolas que se evaluarán para cada perfil de temperatura son representativos de un alimento para truchas de baja, media y alta energía, como se detalla en la Tabla 1. Las tablas de alimentación generadas estiman la cantidad de alimento que cumple con los requisitos de energía y proteína para la trucha arco iris. Se deben generar tablas de alimentación por pienso y curva de crecimiento de cada granja, con el fin de optimizar la alimentación.

Evaluar diferentes conceptos de alimento para la trucha arco iris

El objetivo de esta aplicación es comparar el desempeño de los tres conceptos de alimentos (detallados en la Tabla 1) bajo dos perfiles de temperatura, cuantificando los días de producción, conversión alimenticia, retención de eficiencia proteica y desperdicio de nutrientes.

Como se esperaba, el alimento de baja energía (16 por ciento de lípidos crudos) exhibió una FCR más alta de 1.1 y se pronostican mayores cargas de N y P por volumen de pescado producido en comparación con el de energía media (es aproximadamente un 41 por ciento más bajo para N y un 20 por ciento más bajo para P) y alimentos de alta energía (es aproximadamente un 60 por ciento menor tanto para N como para P).

Para las condiciones simuladas específicas, los indicadores que se muestran en la Figura 2 sugieren que el alimento de alta energía exhibe un mejor desempeño, excepto por el índice de conversión económica, que solo representa los costos de alimento para producir un kg de pescado. Si los costes de alimento son el criterio principal, el alimento de energía promedio es la opción más adecuada.

A pesar de esto, se requieren 0,6 toneladas adicionales de alimento de energía media para producir alrededor de 14 toneladas de trucha, en comparación con el alimento de alta energía, el precio más bajo del alimento (Tabla 1) hace que sea más rentable utilizar la energía de media. Sin embargo, la alta energía permitirá alcanzar el tamaño cosechable antes (16 días), con una FCR más baja y cargas de N y P más bajas (menos 14 y 33 por ciento, respectivamente). Si estos criterios representan una restricción para la gestión de la granja, entonces la alta energía podría ser una mejor opción.

 

Figura 1: Gráficos de validación de FEEDNETICSTM para el cuerpo: medidos vs predeterminado. Basado en una amplia gama de conjuntos de datos con respecto a la temperatura del agua (8.5 ° C a 17.0 ° C) y la composición del alimento: energía bruta 17.5 - 24.5 MJ / kg, proteína cruda 37.5 - 53.5%, lípidos crudos 5.8 - 27.9%, relación DP / DE 17,4 - 26,6.

El rendimiento de los diferentes conceptos de alimentos a diferentes temperaturas.

No se puede exagerar que cada caso es único, y las condiciones de, por ejemplo, el precio del alimento, la temperatura de cría, el tamaño de la cosecha comercial y las mesas de alimentación, entre otros, afectarán los resultados de la evaluación del alimento. Para ilustrar este punto en la Figura 3, se presentan los resultados de la predicción al considerar los mismos alimentos y condiciones de cultivo pero a diferentes temperaturas.

Las tendencias generales son las mismas, pero las diferencias entre los alimentos se vuelven mucho mayores con respecto a los días de producción, conversión alimenticia, retención de la eficiencia de proteínas y desperdicio de nutrientes, por lo que el rendimiento de baja energía disminuye con la FCR que sube a 1.6. En el caso del escenario de temperatura más baja, la conversión económica del alimento de alta energía se vuelve mejor que la del alimento de baja energía.

El rendimiento energético alto en relación con la energía media aumenta con respecto a los días de producción, FCR, alimento total gastado, eficiencia proteica y desperdicio de nutrientes, sin embargo la conversión económica aún favorece al alimento de energía media, para las condiciones aquí simuladas.

Comparación del rendimiento de la facilidad de crecimiento

Como se ilustra en este trabajo, los modelos mecánicos basados en nutrientes, como FEEDNETICSTM, permiten la comparación de formulaciones de alimentos acuícolas con respecto a su impacto en el rendimiento del crecimiento, la composición corporal, los nutrientes desperdiciados y el rendimiento general de la producción. Esto es muy relevante para la industria de la acuicultura en general y los fabricantes de alimentos balanceados en particular, ya que birindan un  soporte al cliente con respecto a la comparación de alimentos en las condiciones específicas del cliente.

Autores: A. Nobre1, F. Soares1, T. Silva1, P. Rema2, J. Dias1, L. Conceição1, 1SPAROS Lda., Olhão, Portugal. 2UTAD, Department of Zootecnia, Vila Real, Portugal

Fuente: Interrnational Aquafeed 
 

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