Selection of models of lactation curves to use in milk production simulation systems Seleção de funções de curvas de lactação para uso em modelos de simulação de sistemas de produção de leite

Abstract

The objective of this study was to select models of lactation curves with a better adjustment to the observed data in models of milk production simulation systems. A data base on 6,459 recordings of daily milk production was used. These data were obtained from monthly and fortnightly controls of milk between 2004 and 2007, from 472 lactations of animals from ten different milking cow herd farms. Based on rolling averages of milk production (MP-L/day) per cow, the ten herd farms were divided into low (L 20). Data were also divided according to the lactation numbers in first, second, third or greater. Eight lactation curve models commonly used in literature were compared. The models were individually adjusted for each lactation. The goodness of fit used for comparison of those models was the coefficient of determination, mean square error, mean square prediction error and the Bayesian information criterion. The values for the goodness of fit obtained in each model were compared by using 95% probability confidence interval. Wilmink (1987) model showed a better adjustment for cows of the first lactation numbers, whereas the Wood (1967) model showed a better adjustment for cows of the third or greater lactations numbers for the low milk production groups. Wood model showed a better adjustment for all the lactation numbers for the medium milk production group. Dijkstra (1997) model showed a better adjustment for all lactation numbers for the high milk production group. Despite of being more recent, the model by Pollott (2000), mechanist based and with a higher number of parameters, showed a good convergence for the used data.Objetivou-se neste estudo selecionar funções de curva de lactação visando utilizá-las em modelos de simulação de sistemas de produção de leite. A base de dados foi composta de 6.459 medidas de produção diária de leite, tomadas a partir de controles leiteiros mensais e quinzenais entre os anos de 2004 e 2007, provenientes de 472 lactações completas de 10 propriedades. As propriedades foram classificadas de acordo com a produção de leite por vaca (PL/dia), em baixa (PL20). Os dados também foram divididos de acordo com as ordens de lactação, em primeira, segunda e terceira ou maiores ordens de lactação. Foram comparados oito modelos de curvas de lactação comumente citados na literatura, ajustados individualmente para cada lactação. As estatísticas utilizadas para comparar os ajustes dos modelos foram o coeficiente de determinação, o quadrado médio do erro, o quadrado médio do erro de predição e o critério bayesiano de informação. Os valores para as estatísticas de ajuste obtidos em cada modelo foram comparados utilizando intervalo de confiança e considerando 95% de probabilidade. Para as propriedades classificadas no grupo de baixa produção de leite, o modelo de Wilmink (1987) apresentou melhor ajuste para lactações de primeira ordem, enquanto o modelo de Wood (1967) apresentou melhor ajuste para lactações de segunda e terceira ou maior ordem. Para propriedades classificadas no grupo de média produção individual de leite, o modelo de Wood apresentou melhor ajuste em todas as ordens de lactação. Para propriedades classificadas no grupo de alta produção de leite por vaca o modelo de Dijkstra (1997) apresentou melhor ajuste para todas as ordens de lactação. O modelo de Pollott (2000), embora mais recente, de base mecanicista e com maior número de parâmetros, apresentou baixa convergência aos dados utilizados.

Keywords

• gado de leite
• modelagem
• modelo não-linear
• dairy cattle
• modeling
• non-linear model