Uso de modelos no lineales para el crecimiento, desarrollo y postura de gallinas White Leghorn L33 con relación a indicadores económicos

Resumen

Se determinaron los factores zootécnicos que establecieron los principales indicadores bioeconómicos del comportamiento del ciclo productivo comercial de las gallinas White Leghorn L₃₃ en la provincia de Ciego de Ávila, Cuba. Se analizaron 55 ciclos durante los años 2002 a 2014 y 18 ciclos de 2014 a 2016 para la validación de los modelos matemáticos. Se utilizaron estadística descriptiva, modelos mixtos generalizados (GLIMMIX) y modelado con cinco funciones. Se utilizó el programa SAS 9.3. Los ciclos productivos se caracterizaron por su aproximación al estándar establecido para esta raza y línea en Cuba. La puesta fue de 293 huevos / ave, con conversión de 1,40 kg de pienso / 10 huevos y el costo del huevo de 0,36 CUP. Las naves de inicio y el año influyeron en el peso vivo, largo de tarso, uniformidad y ganancia diaria hasta 175 días. La granja influyó en la edad a la madurez sexual, la conversión, la producción de huevo, el costo del huevo y el ingreso neto; mientras que la nave de inicio, dentro de cada finca, y los años influyeron significativamente en la mayoría de los indicadores biológicos. Se encontraron efectos bajos, pero significativos de la acción integrada de las variables climáticas en los indicadores bioeconómicos. Los modelos de Gompertz para el crecimiento y Mc Nally para la puesta demostraron ser los mejores predictores del comportamiento productivo que, junto con el uso de GLIMMIX, permitirá criterios adecuados para una mejor toma de decisiones con el fin de aumentar la producción de huevos.

Abstract

The Zootechnical Factors established by the main bioeconomic behavior indicators were determined for the productive-commercial cycle of L-33 White Leghorn hens in the province of Ciego de Avila, Cuba. A number of 55 cycles were analyzed for validation of mathematical models between 2002 and 2014; along with other 18 cycles, between 2014 and 2016. Descriptive statistics, generalized mixed models (GLIMMIX), and modeling with five functions were used, along with SAS 9.3. The productive cycles were similar to the standard set up for the Cuban breed and line. Laying accounted for 293 eggs/poultry, with a conversion of 1.40 feed kg/10 eggs, and a cost of $ 0.36 CUP an egg. The starting houses and the year had effects on live weight, tarsus length, uniformity, and daily weight gain up to 175 days. Sexual maturity, conversion, egg production, egg cost, and net income were influenced by the farm, whereas each farm´s starting house and the years, had negative effects on most biological indicators. Low, but significant effects of combined action of climate variables were observed in the bioeconomic indicators. The Gompertz models for growth, and MacNally for laying, were the best predicting tools for production. Along with GLIMMIX, they will contribute with suitable criteria for better decision making to increase egg production.