Application of Model Impact Measurement (MEMI) to assess the indicators that most affect milk production in the genetics research farm of the Institute of Animal Science (ICA), Mayabeque, Cuba

Se aplicó el Modelo de Medición de Impacto (MEMI) (Torres et al 2008) con el objetivo de evaluar los indicadores productivos, económicos y del clima que más incidieron en la producción de leche de la granja genética del Instituto de Ciencia Animal de la provincia Mayabeque en Cuba durante el período 2005 al 2012. Los indicadores estudiados fueron: producción total, producción por ha, número de vacas en ordeño, litros por vacas, número de partos, gestación, precipitaciones, número de días con lluvia, humedad relativa, temperatura ambiente, máxima y mínima.

El análisis de CP de las variables estudiadas en la granja mostró que las primeras 4 componentes permitieron explicar el 63% de la variabilidad. La primera CP está relacionada con el clima, la segunda denominada “Impacto de la producción de leche” explica el 40.82% de la variabilidad. La tercera y cuarta componente agrupan los indicadores económicos. Los resultados indican que los indicadores climáticos son los responsables de la mayor variabilidad en el comportamiento productivo. Los impactos negativos que se presentan en el período poco lluvioso indican que es necesaria la introducción de tecnologías que ayuden a contrarrestar los efectos adversos de la época, así como trazar estrategias que incluyan nuevas variantes tecnológicas para disminuir los impactos negativos. Los resultados permitieron orientar a los investigadores y directivos en la toma de decisiones.

Palabras clave: clima,costos de producción, índice de impacto, tecnologías

Summary

Measuring the Impact Statistical Model (MEMI) (Torres et al 2008) is applied in order to assess the most affected the milk production of genetics Farm Animal Science Institute of the province productive, economic and climate indicators Mayabeque in Cuba during the period 2005 to 2012. The indicators studied were: total production, production per hectare, number of milking cows, cows liters, parity, gestation, precipitation, number of days with rain, relative humidity, temperature environment, maximum and minimum.

CP analysis of the variables studied in the farm showed that enabled the first 4 components explain 63% of the variability. The first CP is related to the weather, the second entitled "Impact of milk production," explains 40.82% of the variability. The third and fourth component group economic indicators. The results indicate that the climate indicators are responsible for the greater variability in the productive behavior. The negative impacts that occur in the dry season indicate that the introduction of technologies that help to counteract the adverse effects of the time, and develop strategies to include new technological alternatives for reducing the negative impact is needed. The results allowed to guide researchers and managers in decision-making.

Key words: impact index, milk production, Statistical Model of Impact Measuring (SMIM) technologies

Introducción

En los últimos años la evaluación de impacto en todos los sectores (social, económico, medioambiental y productivo) constituye tarea de primer orden. En cada uno de ellos se aborda el tema según la definición de su significado. No obstante, según Libera (2007) el punto común de todas las definiciones es que se realiza una valoración o evaluación de los resultados obtenidos de la aplicación de una acción. Según Bello (2009) para la realizar la evaluación de un impacto se requiere de tiempo (a mediano o a largo plazo), y durante el período analizado el número de factores que intervienen aumenta, por lo cual se hace más difícil la atribución de un cambio a un único factor.

En las empresas agropecuarias conocer el impacto de la producción en el tiempo, relacionada a su vez con todos los indicadores o variables que influyen en el proceso, constituye una herramienta útil para la toma de decisiones y le permite trazar estrategias para alcanzar la máxima eficiencia y productividad. Es por ello que el objetivo de este trabajo es evaluar el impacto de la producción de leche, mediante la metodología del MEMI y conocer el comportamiento de un grupo de indicadores productivos, económicos y ambientales, de los últimos 8 años (2005 al 2012) en la granja del ICA de la provincia Mayabeque.

Materiales y métodos

El Instituto de Ciencia Animal situado en la Carretera Central km 47½, al Este Sureste del municipio San José de las Lajas, entre las coordenadas 22 ^o 53 LN y los 82^o 02 LW. Cuenta con un área total de 730 ha y de ellas 263,8 hectáreas dedicadas a la producción de leche de bovinos. Agrupadas en 5 vaquerías. En sus áreas se encuentran diferentes tipos de suelos, por lo general predominan los Ferralíticos Rojos Hidratados aunque están presentes además los Ferralíticos amarillentos Gleysosos y Pardos con Carbonatos Típicos (Hernández et al 2015).

Se recopilo en el departamento de estadística toda la información referente a los indicadores de producción. Se elaboró la base de datos con los principales indicadores que intervinieron en el proceso de producción de leche durante los años 2005-2012. Los datos climáticos, del período analizado, se tomaron de la estación meteorológica ubicada en la institución.

Se evaluaron indicadores productivos, económicos y ambientales de los últimos 8 años (2005 al 2012) y las variables consideradas fueron: producción total de leche, producción por hectáreas, número de vacas en ordeño, litros por vacas, número de partos, gestación. Precipitaciones, número de días con lluvia, humedad relativa, temperatura ambiente, temperatura máxima, temperatura mínima (6 variables de indicadores ambientales o climáticos), gastos, costo producción, ingreso, costo por peso de venta y precio promedio de venta (5 variables de indicadores económicos).

La matriz de datos se organizó ubicando los años y los meses en las filas y en las columnas las variables o indicadores evaluados incluyendo la época y el año como variables. Se realizó el análisis estadístico de la información, utilizando el Modelo Estadístico de Medición de Impacto (MEMI) de Torres et al (2008).

Resultados y discusión

El Modelo Estadístico de Medición de Impacto (MEMI) desarrollado por Torres et al (2008), ha sido ampliamente utilizado en la esfera agropecuaria tanto en Cuba (Chacón 2009; Martínez et al 2012; Raéz 2012 y Barrero 2012) como a nivel internacional (Vargas et al 2011) en Ecuador, Ruiz et al (2012) en México, y en Angola Chivangulula y Varela (2014)).

El análisis de CP de las variables estudiadas (Tabla 1) en la granja mostró que las primeras 4 componentes permitieron explicar el 63 % de la variabilidad de los indicadores evaluados. Los resultados mostraron la preponderancia de los factores reunidos en la primera componente la cual está relacionada con el clima y agrupa 5 variables.

El segundo factor o componente denominado “Impacto de la producción de leche” agrupa 3 variables y explica el 40,82 % de la variabilidad acumulada.

La tercera y la cuarta componente agrupan las variables relacionadas con los indicadores económicos. Como se puede apreciar, las variables económicas, se separaron en dos componentes diferentes denominados “Gastos” y Costo de producción”.

El agrupamiento de las variables estudiadas, según el análisis multivariado, es muy similar al determinado por Torres et al (2013) en diferentes sistemas de producción de leche de la provincia de las Tunas en Cuba. Coincidiendo las variables productivas (producción total y litros ha^-1) las de mayor variabilidad.

Tabla 1. Factores relacionados con los indicadores productivos de la granja
Factores	Variables	Factor de peso	Valor propio	Varianza explicada,%
Climáticos	Época	0.88	5,09	25,47
	Precipitaciones	0.84
	Número días con lluvia	0.81
	Temperatura máxima	0.76
	Temperatura mínima	0.85
Producción de leche	Producción total	0.96	3,07	15,35
	Producción/ha	0.86
	Litros/vaca	0.80
Gastos	Año	0.74	2,57	12,89
Gastos	Gastos	0.73	2,57	12,89
Costo producción	Humedad	0.71	1,86	9,33
	Costo producción	-0,70
	Ingresos	0.70
	Costo por peso de venta	-0.59

Por su parte, las variables económicas estudiadas (gastos, ingresos y costo de producción) permiten establecer criterios de rentabilidad y de sostenibilidad del sistema. Guevara et al (2010) proponen estas variables como índices económicos en investigaciones realizadas en sistemas de producción muy similares al nuestro. Estos autores muestran la relación directa entre la mayor rentabilidad y la utilización de tecnologías basadas en el máximo aprovechamiento de los pastos.

Al analizar el impacto de las variables climáticas figura 1, podemos observar que existen tres períodos poco lluviosos bien definidos, con valores de impactos negativos superiores a -1.50. Ellos se corresponden al año 2006-2007 y a los dos últimos años estudiados 2010-2011 y 2011-2012.

En estudios realizados por Álvarez et al (2012), donde se evaluó el comportamiento de las precipitaciones en la región, partiendo de la información de 39 años, se identifica los años del 2010 y 2011 como un período de fase seca, según la ciclicidad mostrada del comportamiento de las lluvias. Este comportamiento puede ser una de las causas de los impactos negativos obtenidos en los últimos años por lo que la búsqueda y/o utilización de alternativas de alimentación o tecnologías que permitan reducir la escases de pastos pronosticada, constituye la estrategia a seguir para disminuir estos impactos.

El impacto de la producción de leche durante el período 2005-2012 en la granja (figura 1) fue muy variable para cada uno de los años estudiados, mostrando el comportamiento estacional típico de esta variable, la cual se discute en trabajos realizados con anterioridad por Martínez et al (2012). El impacto es más negativo, durante los períodos considerados poco lluviosos, desde noviembre a mayo. Los años 2006,2010 y el 2012 fueron los más negativos y por lo general, los meses de enero a abril fueron los más críticos. El año 2012 tiene un comportamiento muy inferior, para ambos períodos, respecto a los 7 años anteriores.

Si tenemos en consideración el comportamiento de las precipitaciones ocurridas, en el período, y lo relacionamos con el impacto de la producción de leche (figura 2), podemos apreciar que a inicios del de los años 2010 y 2012 los impactos son más negativos lo cual coincide con la disminución de las precipitaciones sin embargo, el año 2009 que presentó niveles de precipitación muy por debajo de las medias históricas (558 y 551 mm inferiores) no se manifestó de igual forma, lo cual puede estar relacionado con una mayor utilización de otros suplementos durante el período poco lluvioso y menos dependencia de los pastos.

Resultados similares se determinaron (Rodríguez et al 2013) en otras empresas ganaderas de la provincia Mayabeque, donde se muestra la disminución del impacto negativo, que se produce en este sector durante los períodos poco lluvioso, con el uso de la tecnología de los Bancos de biomasa. En otras provincias del país tales como Cienfuegos (Chacón 2009 y Ciego de Ávila (Martínez et al (2015) se manifiesta este mismo comportamiento. Sin embargo, estos últimos autores, observaron los mejores resultados productivos, en las fincas lecheras del sector cooperativo de la provincia, que mejor desarrollo tecnológico presentaron, relacionados con el mayor aprovechamiento de la tierra, el acuartonamiento y la mayor cantidad de áreas con pastos mejorados y forrajes.

Los indicadores climáticos son los responsables de la mayor variabilidad en el comportamiento productivo. Los impactos negativos que se presentan en el período poco lluvioso indican que es necesaria la introducción de tecnologías que ayuden a contrarrestar los efectos adversos de la época, así como trazar estrategias que incluyan nuevas variantes tecnológicas para disminuir los mismos. Los resultados permitieron orientar a los investigadores y directivos en la toma de decisiones. La aplicación de la metodología (MEMI) y los indicadores seleccionados permitieron evaluar durante un período de 8 años el impacto de la producción de leche de la granja demostrando los factores que más inciden en este proceso.

Bibliografía

Barrero O 2012 Evaluación de la producción de leche vacuna en la UBPV Maniabo de las Tunas. Tesis presentadas en opción al título académico de master en producción animal para la zona tropical. Mención Rumiantes. Tutor: Dr C Juana Galindo y Dr C Verena Torres. Instituto de Ciencia Animal. Cuba

Bello R 2009 Curso/Taller Modulo 3. Evaluación de impacto. Santiago. http:www.eclac.org/ilpes/

Chacón M M 2009 Evaluación del comportamiento económico-productivo de lecherías con diferentes sistemas de producción en la empresa El Tablón de la Provincia de Cienfuegos. Tesis en opción al título de Master en Producción animal para la zona tropical. Mención Rumiantes. Tutor: Omar Martínez Zubiaur.Instituto de Ciencia Animal. Cuba

Guevara R, Loyola C, Bertot J, Ramírez O, Guevara G, Curbelo Soto S y García López R 2010 Intensidad de pariciones al inicio del período lluvioso y sus efectos en la eficiencia bioeconómica de vaquerías comerciales. III. Indicadores económicos. Revista Producción Animal: 22 (2): 3-7. http://rpa.reduc.edu.cu/10/2/147100208

Hernández A, Pérez J M, Bosch D y Castro N 2015 Clasificación de los suelos de Cuba 2015. Ediciones INCA. ISBN: 978-959-7023-77-7. 96.p

Martínez J M, Torres V, Jordan H, Guecara G y Hernández N 2015 Clasificación de fincas lecheras pertenecientes a cooperativas de créditos y servicios. Revista producción animal: 27 (1). http://rpa.reduc.edu.cu

Raéz N 2012 Caracterización e impacto de la producción de leche en la Empresa Pecuaria “Cuenca Lechera Las Tunas” en el periodo 2006-2010 Tesis presentadas en opción al título académico de master en producción animal para la zona tropical. Mención rumiante. Tutor: Dr.C. Verena Torres y Dr C Juana Galindo. Instituto de Ciencia Animal. Cuba Instituto de Ciencia Animal. Cuba

Rodríguez I, Torres V, Martínez O y Domínguez L 2012 Evaluación del impacto de la producción durante los últimos cinco años de la Empresa Pecuaria Genética “Valle del Perú” de la provincia Mayabeque. Memorias I Taller internacional de extensión innovación y transferencias de tecnologías para la producción animal. Mayabeque, Cuba.

Torres V, Cobo R, Sanchez L and Raez N 2013 Statistical tool for measuring the impact of milk production on the local development of a province in Cuba. Livestock Research for Rural Development. Volume 25, Article #159. http://www.lrrd.org/lrrd25/9/torr25159.htm.

Aplicación del Modelo de Medición de Impacto (MEMI) para evaluar los indicadores que más inciden en la producción de leche en la Granja Genética del Instituto de Ciencia Animal (ICA) Mayabeque Cuba

Idalmis Rodríguez, Verena Torres, O Martínez y J Álvarez

Instituto de Ciencia Animal. Apartado postal 24, San José de las Lajas, Mayabeque, Cuba
irodriguez@ica.co.cu

Resumen

Application of Model Impact Measurement (MEMI) to assess the indicators that most affect milk production in the genetics research farm of the Institute of Animal Science (ICA), Mayabeque, Cuba

Summary

Introducción

Materiales y métodos

Resultados y discusión

Bibliografía

Aplicación del Modelo de Medición de Impacto (MEMI) para evaluar los indicadores que más inciden en la producción de leche en la Granja Genética del Instituto de Ciencia Animal (ICA) Mayabeque Cuba

Idalmis Rodríguez, Verena Torres, O Martínez y J Álvarez

Instituto de Ciencia Animal. Apartado postal 24, San José de las Lajas, Mayabeque, Cuba irodriguez@ica.co.cu

Resumen

Application of Model Impact Measurement (MEMI) to assess the indicators that most affect milk production in the genetics research farm of the Institute of Animal Science (ICA), Mayabeque, Cuba

Summary

Introducción

Materiales y métodos

Resultados y discusión

Bibliografía

Instituto de Ciencia Animal. Apartado postal 24, San José de las Lajas, Mayabeque, Cuba
irodriguez@ica.co.cu