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Modelación de las emisiones de GEI de un sistema feedlot y análisis de mitigación por manejo del estiércol

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Academic year: 2020

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(1)

Modelación de las emisiones de

GEI de un sistema feedlot y

análisis de mitigación por manejo

del estiércol

Trabajo Final

Licenciatura en Tecnología Ambiental

Leyli Giselle Kazlauskas Kong

Director: Dr. Claudio Machado (Med.Vet.M.Sc.PhD)

Co-Director: Ing. Rosana Ferrati

(2)

Agradecimientos

Índice de abreviaturas y siglas

Resumen

1.

Introducción ...1

1.1. Sistemas de producción de carne en Argentina ... 1

1.2. Emisiones de gases de efecto invernadero ... 4

1.2.1. Emisiones de gases de efecto invernadero desde el feedlot ... 6

1.3. Modelación de GEI ... 10

1.4. Motivación ... 16

1.5. Objetivos ... 17

2.

Materiales y métodos ... 18

2.1. Herramienta Insight Maker ... 18

2.2. Modelo desarrollado ... 23

2.2.1. Módulo I: Proceso de engorde a corral y generación de estiércol... 23

1.a. Dieta ... 23

1.b. Generación de estiércol y barro ... 28

1.c. Proceso de engorde a corral y ganancia de peso vivo ... 32

2.2.2. Módulo II: Emisiones GEI durante el proceso de engorde ... 34

2.a. Emisiones provenientes de la producción del alimento ... 34

2.b. Emisiones entéricas ... 36

2.c. Emisiones desde el estiércol en el corral y las lagunas de decantación ... 37

2.d. Emisiones derivadas del mantenimiento del feedlot ... 43

2.2.3. Módulo III: Manejo del estiércol y sus emisiones ... 44

3.a. Derivación de estiércol a los tratamientos y sus emisiones ... 44

3.b. Emisiones derivadas del uso de urea como fertilizante ... 51

2.2.4. Módulo IV: Balance económico ... 52

2.2.5. Análisis de Sensibilidad... 53

2.2.6. Condiciones iniciales para la simulación de base ... 54

(3)

2.2.8. Escenarios ... 56

3.

Resultados y discusión ... 57

3.1 Módulo I: Proceso de engorde y generación de estiércol ... 57

3.2 Módulo II: Emisiones GEI durante el proceso de engorde ... 59

3.3 Módulo III: Manejo del estiércol y sus emisiones... 63

3.4 Módulo IV: Balance económico ... 65

3.5 Análisis de Sensibilidad ... 67

3.6 Escenarios ... 71

4.

Conclusiones ... 75

5.

Bibliografía ... 77

6.

Anexos ... 85

6.1 Modelación utilizando Insight Maker ... 85

6.2 Diagrama del modelo desarrollado ... 90

(4)

Agradecimientos

A mi familia, quienes estuvieron presentes en todo momento. Siempre apoyando, alentando, dando mucho amor y cariño, dándome fuerzas y haciéndome sentir importante en cada instante de esta carrera. Agradezco que, en aquellos momentos de inflexión, se levantaran conmigo. Agradezco que esos momentos hayan sucedido así, porque de otra manera no me sentiría feliz de estar donde estoy.

A mis amigos y compañeros que me regaló la Universidad, Tandil y Olavarría. Estoy agradecida de que la vida nos haya cruzado y que me hayan hecho transitar esta etapa de la mejor manera posible, llena de risas y disfrute. Agradezco que cada uno de ustedes me haya ayudado a crecer en todo sentido. Gracias.

A mi hermosa Universidad, la UNCPBA. Primero, a la Facultad de Ciencias Exactas, institución que me permitió sentirme identificada con mi forma de ser y mis ideales, y también por formarme como profesional y persona. Segundo, a la Facultad de Ciencias Veterinarias, institución que me abrió hacia nuevos pensamientos, actividades, y formas de vida y profesionalismo.

(5)

Índice de abreviaturas y siglas

CO2 Eq.: dióxido de carbono equivalente

%NVE: porcentaje de nitrógeno volatilizado en el estiércol

%𝑉𝑜𝑙𝑎𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜𝑖[𝑁𝐻3]: nitrógeno volatilizado en forma de amoníaco (NH3) en el nitrógeno en el sistema de tratamiento 𝑖

%𝑉𝑜𝑙𝑎𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜𝑖[𝑁𝑂𝑥]: nitrógeno volatilizado en forma de óxidos de nitrógeno en el sistema de tratamiento 𝑖

𝛾𝑘𝑗 : porcentaje de masa del sistema 𝑘 con emisión 𝑗

𝛾𝐸𝑆𝑇𝐼𝐸𝑅𝐶𝑂𝐿: peso específico del estiércol en base húmeda

𝛽𝑘𝑖𝑛 :porcentaje de masa del sistema 𝑘 con emisión 𝑖𝑛

𝛽𝑘𝑑 : porcentaje de masa del sistema 𝑘 con emisión 𝑑

𝛼𝑘𝑗: %𝑉𝑜𝑙𝑎𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜𝑘𝑗[𝑁𝐻3] + %𝑉𝑜𝑙𝑎𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜𝑘𝑗[𝑁𝑂𝑥]

𝛼𝑘𝑖𝑛 : %𝑉𝑜𝑙𝑎𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜𝑘𝑖𝑛[𝑁𝑂𝑥] + %𝑉𝑜𝑙𝑎𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜𝑘𝑖𝑛[𝑁𝐻3] ASAE: American Society of Agricultural and Biological Engineers

𝐵0: cantidad máxima (emisión potencial) de metano que puede producir el estiércol para la especie animal y dieta considerada

CAF: Cámara Argentina de Feedlot

𝐶𝐸𝑀𝑅𝐴𝐶𝐼𝑂𝑁:consumo diario de energía metabolizable de la ración

𝐶𝐸𝑁𝐼𝑍𝐴:contenido de cenizas del estiércol

𝐶𝐸𝑅:conversión energética de retención

CMNUCC: Convenio Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático

𝐶𝑜𝑒𝑓𝑆𝐸𝐶𝐴𝐷𝑂:coeficiente de secado

𝐶𝑜𝑒𝑓𝐶𝑂𝑀𝑃𝐴𝐶𝑇𝐴𝐶𝐼𝑂𝑁: coeficiente de compactación

(6)

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂𝐸𝐿𝐸𝐶𝑇𝑅𝐼𝐶𝐼𝐷𝐴𝐷: consumo anual de electricidad

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂𝐺𝐴𝑆𝑂𝐼𝐿 :consumo de gasoil en el establecimiento

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂𝑀𝑆: ración diaria de alimento en base de materia seca

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂 𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝑀𝑆: ingesta de nitrógeno en la dieta CUSS: cambio de uso del suelo y silvicultura

𝑑 = emisiones directas de óxido nitroso provenientes del estiércol

DCCEE: Departamento de Cambio Climático y Eficiencia Energética

𝐷𝐼𝐺: digestibilidad de la ración

𝐷𝑖𝑔𝐸𝑆: digestibilidad de expeller de soja

𝐷𝑖𝑔𝐺𝑀:digestibilidad de grano de maíz

𝐷𝑖𝑔𝑆𝑀:digestibilidad de silo de maíz

DMDAMP: Dry Matter Digestibility Approximation of Manure Production

EB: energía bruta

EBGASES: proporción de EB perdida en gases de fermentación

𝐸𝐵𝑀𝑆: contenido de energía bruta del alimento EBORINA: proporción de EB perdida en orina 𝐸𝐶𝐻4:contenido de energía del metano ED: energía digestible

𝐸𝑓𝐶𝑅𝐸𝐶𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂: eficiencia de crecimiento o conversión para la ganancia de peso vivo

𝐸𝑓𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂: eficiencia de mantenimiento Eh: potencial de oxidación

EM: energía metabolizable

(7)

𝐸𝑀𝐶𝑅𝐸𝐶𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂: energía metabolizable para crecimiento

𝐸𝑀𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂: energía metabolizable para mantenimiento

𝐸𝑀𝑀𝑆: contenido de energía metabolizable del alimento

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 [𝑁2𝑂]𝑖𝑑: emisión de óxido nitroso desde el sistema de tratamiento 𝑖 con emisión 𝑑

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 [𝑁2𝑂]𝑖𝑖𝑛:emisión de óxido nitroso desde el sistema de tratamiento 𝑖 con emisión 𝑖𝑛

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 [𝑁2𝑂]𝑘𝑗𝑑:emisión de óxido nitroso desde el sistema de tratamiento 𝑘𝑗 con emisión 𝑑

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 [𝑁2𝑂]𝑘𝑗𝑖𝑛: emisión de óxido nitroso desde el sistema de tratamiento 𝑘𝑗 con emisión 𝑖𝑛

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁𝐸𝑆 [𝐶𝐻4]𝑖: emisión de metano desde el sistema de tratamiento 𝑖

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁𝐸𝑆[𝐶𝐻4]𝐶𝑂𝑅𝑅𝐴𝐿:emisión de CH4 desde el estiércol del corral

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁𝐸𝑆[𝐶𝐻4]𝐸𝑁𝑇𝐸𝑅𝐼𝐶𝐴𝑆: emisión entérica de metano

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁𝐸𝑆[𝐶𝑂2]𝐸𝐿𝐸𝐶𝑇𝑅𝐼𝐶𝐼𝐷𝐴𝐷: emisiones de CO2 por el uso de electricidad en establecimiento

feedlot

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁𝐸𝑆[𝐶𝑂2]𝐺𝐴𝑆𝑂𝐼𝐿: emisiones de CO2 para limpieza/mantenimiento/distribución en

establecimiento feedlot

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁𝐸𝑆[𝐶𝑂2]𝑃𝑅𝑂𝐷𝑈𝐶𝐶𝐼𝑂𝑁𝐴𝐿𝐼𝑀𝐸𝑁𝑇𝑂(𝑡): emisiones de CO2 para la producción del alimento

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁𝐸𝑆 𝐷𝐼𝑅𝐸𝐶𝑇𝐴𝑆 [𝑁2𝑂]𝐶𝑂𝑅𝑅𝐴𝐿: emisión directa de óxido nitroso desde el estiércol

𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁𝐸𝑆 𝐼𝑁𝐷𝐼𝑅𝐸𝐶𝑇𝐴𝑆 [𝑁2𝑂]𝐶𝑂𝑅𝑅𝐴𝐿: emisión indirecta de óxido nitroso desde el estiércol

𝐸𝑆𝑇𝐼𝐸𝑅𝐶𝑂𝐿𝐻𝑈𝑀𝐸𝐷𝑂 : estiércol húmedo

𝐸𝑆𝑇𝐼𝐸𝑅𝐶𝑂𝐿𝑆𝐸𝐶0: estiércol seco

F-GAS: Feedlot greenhouse gas accounting framework

𝑓𝐴𝐶𝑇𝐼𝑉𝐼𝐷𝐴𝐷: factor de actividad

𝑓𝐶𝑂𝑀𝐵𝑈𝑆𝑇𝐼𝐵𝐿𝐸: factor de emisión de CO2 por cada litro de consumo de gasoil

𝑓𝐷𝐼𝑅𝐸𝐶𝑇𝑂: factor de emisión directo en corral

(8)

𝑓𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 𝑖[𝐶𝐻

4]: factor de emisión de metano en el estiércol desde el sistema de tratamiento 𝑖

𝑓𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 𝑖𝑑[𝑁

2𝑂]: factor de emisión del sistema de tratamiento 𝑖 con emisión 𝑑

𝑓𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 𝑖𝑖𝑛[𝑁

2𝑂]: factor de conversión desde el sistema de tratamiento 𝑖 con emisión 𝑖𝑛, con variabilidad según la zona climática y la gestión del estiércol

𝑓𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 𝑘𝑑 [𝑁2𝑂]: factor de emisión desde el sistema 𝑘 con emisión 𝑑

𝑓𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 𝑘𝑑𝑗 [𝑁2𝑂]: factor de emisión desde la aplicación del sistema 𝑘 con emisión 𝑗

𝑓𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 𝑘𝑖𝑛 [𝑁2𝑂]: factor de emisión desde el sistema 𝑘 con emisión 𝑖𝑛

𝑓𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 𝑘𝑖𝑛𝑗 [𝑁2𝑂]: factor de emisión desde el sistema 𝑘 con emisión 𝑗

𝑓𝐸𝑀𝐼𝑆𝐼Ó𝑁 𝐿𝐴𝐺𝑈𝑁𝐴 [𝐶𝐻

4]:factor de emisión de metano para el sistema "laguna anaerobia no cubierta"

𝑓𝐸𝐿𝐸𝐶𝑇𝑅𝐼𝐶𝐼𝐷𝐴𝐷: factor de emisión de CO2 por cada kwh de consumo de electricidad

𝑓𝐼𝑁𝐷𝐼𝑅𝐸𝐶𝑇𝑂:factor de emisión indirecto en corral

𝐹𝑁(𝑡): función que representa el comportamiento de la masa de nitrógeno netos de manera exponencial que permanece en el sistema de tratamiento luego de realizar la limpieza𝑁𝑁𝐸𝑇𝑂: nitrógeno neto en el ciclo productivo

𝐹𝑆𝑉(𝑡): función que representa el comportamiento de la masa de sólidos volátiles netos de manera exponencial que permanece en el sistema de tratamiento luego de realizar la limpieza

FAO: Food and Agriculture Organization of the United Nations

GEI: gases de efecto invernadero

Gg: gigagramos

𝐺𝑃𝑉: ganancia de peso vivo

𝐺𝑃𝑉𝐴𝐶𝑈𝑀𝑈𝐿𝐴𝐷𝐴:ganancia de peso vivo acumulada

𝐺𝑃𝑉𝐵𝐴𝑅𝑅𝑂: ganancia de peso vivo con efecto de la altura de barro GWP: global warming potential

(9)

ℎ𝐸𝑆𝑇𝐼𝐸𝑅𝐶𝑂𝐿+𝑇𝐼𝐸𝑅𝑅𝐴: altura de estiércol y tierra

𝐻𝑈𝐸𝐿𝐿𝐴𝐸𝑆:huella de carbono de expeller de soja en base a materia seca

𝐻𝑈𝐸𝐿𝐿𝐴𝐺𝑀:huella de carbono de grano de maíz en base a materia seca

𝐻𝑈𝐸𝐿𝐿𝐴𝑆𝑀: huella de carbono de silo de maíz en base a materia seca 𝑖 = sistema de manejo del estiércol

IECO2Eq.: intensidad de emisión en unidades de dióxido de carbono equivalente

𝑖𝑛 = emisiones indirectas de óxido nitroso provenientes del estiércol

IPCC: Intergovernmental Panel on Climate Change

𝑗 = emisiones desde la aplicación el sistema de manejo del estiércol 𝑘, de óxido nitroso provenientes del estiércol

𝑘 = sistema de manejo del estiércol

MMS: manejo del estiércol

MS®: Microsoft

𝑁𝐸𝑆𝐶𝑂𝑅𝑅𝐸𝑁𝑇Í𝐴: nitrógeno en escorrentía

𝑁𝐸𝑆𝑇𝐼É𝑅𝐶𝑂𝐿:nitrógeno excretado en estiércol diariamente

𝑁𝐻𝐸𝐶𝐸𝑆:nitrógeno excretado en heces

𝑁𝑂𝑅𝐼𝑁𝐴:nitrógeno excretado en orina

𝑁𝑅𝐸𝑇𝐸𝑁𝐼𝐷𝑂:nitrógeno retenido en el cuerpo del animal NCR: National Council Research

𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝐸𝑆:porcentaje de nitrógeno en expeller de soja

𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝐺𝑀:porcentaje de nitrógeno en grano de maíz

𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝑆𝑀:porcentaje de nitrógeno en silo de maíz

𝑁𝑇𝑖 :masa de nitrógeno total en el sistema de tratamiento 𝑖

(10)

𝑁𝑇𝑁𝐸𝑇𝑂:nitrógeno neto en el ciclo productivo OPC: Opportunity of Practice Change

ONCCA: Oficina Nacional de Control Comercial Agropecuario

𝑃𝑖: peso inicial

𝑃𝐸𝑆𝑂 𝑀𝐸𝐷𝐼𝑂𝐴𝑁𝐼𝑀𝐴𝐿: peso medio del animal

𝑃𝐸𝑆𝑂 𝑅𝐸𝐿𝐴𝑇𝐼𝑉𝑂𝐴𝑁𝐼𝑀𝐴𝐿: peso relativo del animal teniendo en cuenta un peso de referencia

𝑃𝑟𝑜𝐸𝑆: proporción de expeller de soja en la ración en base a materia seca

𝑃𝑟𝑜𝐺𝑀: proporción de grano de maíz en la ración en base a materia seca

𝑃𝑟𝑜𝑆𝑀: proporción de silo de maíz en la ración en base a materia seca

𝑃𝑟𝑜𝑝𝑖: proporción destinada al sistema 𝑖

𝑃𝑟𝑜𝑝𝑀𝑆𝐸𝑆𝑇𝐼𝐸𝑅𝐶𝑂𝐿:proporción de MS en el estiércol

𝑃𝑟𝑜𝑝 [𝑆𝑉]𝐿𝐴𝐺𝑈𝑁𝐴: cantidad de sólidos volátiles en la laguna PV: peso vivo

𝑅𝐸𝐿𝐴𝑇𝐼𝑉𝑂𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂: consumo diario respecto del consumo necesario para el mantenimiento SCA: Feeding standards for Australian livestock

SENASA: Servicio Nacional de Sanidad Animal

SF: sólidos fijos

SV: sólidos volátiles

𝑆𝑉𝑇𝑖:masa de sólidos volátiles totales en sistemas de tratamiento 𝑖

𝑆𝑉𝑇𝑁𝐸𝑇𝑂 :cantidad de sólidos volátiles totales producidos y acumulados en el corral, descontando los sólidos volátiles que se pierden por escorrentía y se depositan en las lagunas anaeróbicas

ST: sólidos totales

(11)
(12)

Resumen

El objetivo del presente trabajo es cuantificar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) de un sistema de engorde a corral, feedlot, utilizando un modelo matemático dinámico. El modelo se construyó sobre la plataforma de simulación on line Insight Maker y permite evaluar las emisiones provenientes de la producción y transporte del alimento consumido, las producidas en el tracto digestivo del ganado, emisiones entéricas, las provenientes del estiércol del corral, de las lagunas de decantación, del mantenimiento del establecimiento y aquellas derivadas de los posibles tratamientos del estiércol, incluyendo su reutilización como fertilizante. Para el cálculo de los GEI producidos en el feedlot se utilizó la formulación propuesta en el método Tier 2 del IPCC (2006) y datos locales obtenidos de mediciones realizadas en la región. La simulación base se realizó considerando dos ciclos anuales de engorde, con un total de 5000 cabezas de ganado raza Angus, con un peso inicial de ingreso promedio de 190 kg y un peso de finalización de 400 kg de peso vivo (PV) y limpieza del corral, quita del estiércol, luego de cada ciclo productivo. Se modelaron también las emisiones provenientes de los diferentes tratamientos aplicados al estiércol del corral: apilado, compostaje y/o aplicación directa y aquellas producidas por la combinación de más de un manejo. Para este escenario base, la ganancia de peso vivo (GPV) aumenta hasta alcanzar aproximadamente 1.6 kg/animal/día al final del ciclo, y el total producido en el año fue de 105.5 ton de PV. El balance económico con datos de mayo de 2018 dio un saldo positivo. Respecto de las emisiones, el 48% proviene de la producción y transporte del alimento consumido por los animales y el restante 52% del feedlot, principalmente del metano producido por la fermentación entérica (22%) y del óxido nitroso directo del estiércol (22%). En menor medida se encuentran las emisiones de óxido nitroso indirectas y de metano provenientes del estiércol, y aquellas ocasionadas por el uso de combustible fósil. Se simularon escenarios con diferentes condiciones climáticas y con coeficientes de conversión de metano entérico obtenido de mediciones locales. Para este último caso, y considerando además las emisiones provenientes de la cría hasta los 190 kg, se obtuvo una intensidad de emisión (IECO2Eq.) de 12.1 kg CO2 Eq. por kg PV producido final, valor comparable con

los datos internacionales. Este valor es inferior al obtenido en un sistema pastoril en el sudoeste bonaerense, que alcanza valores de 14.3 kg CO2 Eq. por kg PV producido final (18% superior). Entre

(13)
(14)

1

1. Introducción

1.1. Sistemas de producción de carne en Argentina

La producción de carne bovina en la República Argentina es una de las principales actividades económica siendo el stock ganadero nacional de aproximadamente 53.3 millones de cabezas (SENASA, 2018). Hasta la década del '90, los sistemas de producción de carne bovina eran de base pastoril en su totalidad, incluyendo suplementaciones estratégicas en algunos casos (Rearte, 1998). A lo largo de esa década, comenzó a implementarse el sistema de engorde a corral (feedlot) y fue incrementándose el número de establecimientos y cabezas de animales bajo este sistema. Dicho crecimiento redundó en la creación de la Cámara Argentina de Feedlot (CAF) en 1998 (www.feedlot.com.ar) y, a partir de 2001, el Servicio Nacional de Sanidad Animal (SENASA) inició un registro obligatorio de los sistemas de feedlot.

Los feedlots se definen como áreas confinadas con comodidades adecuadas para una alimentación completa de los animales con propósitos productivos. Poseen una superficie reducida que permite minimizar el movimiento de los animales y acelerar su engorde, llegando a completar entre 2 y 3 ciclos totales o de finalización en el año. Las instalaciones poseen comederos y bebederos y canales para la recolección de efluentes líquidos y es necesaria la recolección del estiércol remanente de los corrales para su destino final. La alimentación es en base a granos (maíz, soja, sorgo, cebada, avena, etc.), fibras (heno, ensilaje de pasturas, maíz y sorgo, etc.) y alimentos balanceados o subproductos, especialmente en base a soja, maíz y maní (Pordomingo 2013).

(15)

2 Figura 1.1. Número de feedlots registrados en el país en los últimos años (SENASA 2014)

Cuadro 1.1. Participación Nacional de los feedlots en la faena total (SENASA 2014)

(16)

3 de Establecimientos Pecuarios de Engorde a Corral creado en 2001 y añadió las especies ovina y

caprina”, aunque el número actualizado no está disponible.

Al año 2015, el número de productores asociados a la CAF superaba los doscientos. En ese

momento, en el marco del Proyecto “Coping with Argentinean feedlot revolution: informing policy

and practice change to promote integrated manure management” presentado en la convocatoria

global denominada “Opportunity of Practice Change (OPC)” y propuesta por la coalición Clima y

aire limpio (www.ccacoalition.org) y la Global Agenda for sustainable livestock (www.livestockdialogue.org), se realizó una encuesta que permitió conocer diferentes aspectos de infraestructura, dieta y manejo del estiércol en los establecimientos productivos. La encuesta fue respondida por cincuenta y cuatro productores, que terminaron su producción con 630200 animales, 17% del total de la producción en feedlot de ese año. La mayor parte de los establecimientos encuestados se encuentran ubicados en las provincias de Buenos Aires, Santa Fe, Córdoba y Entre Ríos. De ellos, un 33% reportó hasta 5000 animales, el 30% entre 5000 y 10000 animales, y el restante 37% más de 10000 animales.

Los establecimientos encuestados poseen, en su mayor parte, piso de tierra compactada dedicado al engorde y en el 86% de ellos se produce al menos una parte de los granos o la fibra que se utilizan para la dieta. Respecto al retirado del estiércol en los establecimientos, la mayor frecuencia es anual y en menor medida, luego de cada ciclo de engorde. Aproximadamente la mitad del estiércol retirado se destina a cultivos implantados, barbecho1 o potrero duro, con dosis

de aplicación fija y, en la mayoría de los casos, mediante equipo propio. Los productores informaron que el mismo se aplica en una dosis más alta cuando se las utiliza como fertilizante de cultivos agrícolas comerciales que cuando se los utiliza en cultivos de forraje, con valores de entre 12 – 14 ton de materia fresca/ha. El restante 50% del estiércol que se genera en los feedlots se almacena principalmente en pilas a una distancia promedio de 500 m de los corrales de alimentación que se mantienen por períodos de hasta 6 meses en promedio antes de ser retirados, o se composta. Las pérdidas por escorrentía debidas a las lluvias son conducidas a lagunas de retención/decantación cercana al establecimiento, pero en general sin tratamiento

posterior y en algunos casos con desbordes no controlados.

1 Tierra dejada sin sembrar o cultivar durante uno o varios ciclos vegetativos, con el propósito de recuperar y almacenar

(17)

4 Por último, y en referencia a la percepción de los ganaderos respecto del tratamiento y posterior uso del estiércol, la encuesta muestra que la mayor parte de ellos conoce la posibilidad de aumentar los beneficios económicos aplicando el estiércol y los efluentes como fertilizante y también que esta acción redunda en un beneficio ambiental al disminuir la contaminación. La mayoría de los ganaderos (93%) conoce el potencial de producción de fertilizante orgánico y/o de generación de energía a partir del estiércol y quisieran participar de algún programa que permita agregarle valor económico al tratamiento. También creen que es necesario un estímulo gubernamental para facilitar el uso de estos residuos a través de créditos, asesoramiento y apoyo a los productores, tanto en los aspectos tecnológicos como ambientales.

Respecto del sistema pastoril tradicional, el engorde a corral acarrea una serie de desventajas debidas, entre otras, a las siguientes razones: ineficiencia en el aprovechamiento de los granos (la ración diaria de alimento, entre 6 y 10 kg logra 1 kg de ganancia de peso vivo que posee 400 gr de proteína animal); uso de combustible fósil para la obtención de granos con el consecuente incremento en las emisiones de Dióxido de Carbono (CO2) y alta dependencia del

productor a las políticas de subsidio energético; contaminación de suelos, aire y acuíferos producida por la concentración de excretas y a la emisión de GEI derivada de los mismos; concentración económica del manejo de engorde en relativamente pocas empresas, lo que incide en el manejo de precios y afecta principalmente a pequeños productores; y aparición de problemas sanitarios relacionados al tipo de dieta y a la concentración de animales en medios muy diferentes a la naturaleza de la especie, incluyendo los aspectos comportamentales y, por ende, de bienestar animal (Santini, 2004; Venglovsky, et al., 2009).

Por otra parte, los sistemas de engorde a corral poseen ventajas monetarias y, comparativamente, ofrecen una disminución de las emisiones de metano por fermentación entérica. Este último punto es central y objeto de estudio en diferentes países donde la ganadería ocupa un rol primordial en la economía nacional. Por otra parte, se constituye en motivador de este trabajo que propone una modelación de las emisiones de gases de efecto invernadero provenientes de los sistemas de engorde a corral en la Argentina.

1.2. Emisiones de gases de efecto invernadero

(18)

5 detalla que la ganadería es responsable del 14.5% de las emisiones antropogénicas de gases de efecto invernadero (GEI) (7.1 Gt de carbono) y que el ganado, tanto vacuno como de leche, es responsable de dos terceras partes de esa cantidad. Por otra parte, informa que la degradación de los suelos ha provocado una liberación a la atmósfera de aproximadamente 78 Gt de carbono y que la rehabilitación de tierras agrícolas y degradadas podría capturar hasta 51 Gt de carbono. Si bien las emisiones por deforestación han disminuido, la deforestación y la degradación de los

bosques siguen representando entre el 10 y el 11% de las emisiones globales de GEI.

En consonancia con este estudio, Teague et. al. (2016) aporta datos obtenidos de la literatura para comparar las contribuciones relativas de las emisiones de GEI provenientes del sector agrícola y de cambio de uso del suelo y silvicultura (CUSS). Sobre un total de emisiones antropogénicas globales de 13.57 Gt C/año (Ripple et al., 2014), el 14.5% proviene de emisiones de rumiantes domésticos, principalmente bovinos y otros animales (Ripple et al., 2014) y el 13.7% se debe a las emisiones de la producción agrícola, incluidas la labranza, fertilización, cosecha y transporte (Vermeulen et al., 2012) y la erosión del suelo (Lal, 2003). Estos porcentajes ponen en discusión la línea de base de las emisiones provenientes de la ganadería, dado que un buen manejo regenerativo de los cultivos y el pastoreo acarrea beneficios que incluyen un mayor secuestro de carbono en suelos, mejores ciclos de nutrientes y mayor estabilidad del suelo, mayor función de cuenca, mayor producción de alimentos saludables y mayor biodiversidad y hábitat de vida silvestre (Liebig et al., 2010; Delgado et al., 2011). De esta manera, los rumiantes domesticados pueden usarse como una herramienta para facilitar la entrega de servicios ecosistémicos esenciales, especialmente el secuestro del C del suelo y la reducción de emisiones de GEI.

A escala nacional, la Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable publicó, en 2015, la Tercera Comunicación Nacional del Gobierno de la República Argentina a las Partes de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático (MAyDS, 2015). Esta comunicación da cuenta del inventario nacional 2012 detallando las emisiones absolutas por sector y la evolución de las mismas a partir de 1990. Para el año 2012, las emisiones totales del país ascendieron a 429437 gigagramos (Gg) de Dióxido de Carbono Equivalente (CO2 Eq.), el 42.7%

(19)

6 Las emisiones totales de Metano (CH4) fueron 3899.82 Gg (19.1% del total de emisiones

expresado en CO2 Eq.), siendo el sector Agricultura y Ganadería el sector con mayor nivel de

emisiones de este gas, principalmente como consecuencia de las emisiones por fermentación entérica producida por el ganado, que constituyeron el 60.3% de las emisiones totales de CH4. En

segundo lugar, se ubica el sector Residuos que aportó el 24.0% de emisiones de este gas (MAyDS, 2015).

Las emisiones estimadas de Óxido Nitroso (N2O) fueron 237.54 Gg (17.1% del total de

emisiones expresado en CO2 Eq.). El sector Agricultura y Ganadería generó el 95.2% de las

emisiones de este gas como consecuencia de emisiones provenientes de suelos agrícolas, entre las que se encuentran: las emisiones directas e indirectas por uso de fertilizantes (9.6%), las emisiones directas de cultivos fijadores (30.7%), el aporte de nitrógeno de residuos de cosecha de cultivos agrícolas (21.9%) y las emisiones directas e indirectas por excretas animales en sistemas pastoriles (31.1%) (MAyDS, 2015).

Expresados en CO2 Eq., los gases óxido nitroso y metano provenientes del sector

Agricultura y Ganadería alcanzan el 16% de las emisiones totales; el gas CO2 aporta el 18%

solamente considerando la Conversión de bosques y el Cambio de carbono en suelos (CUSS) (MAyDS, 2015).

A lo largo del período 1990-2012, se observa una tendencia creciente de emisiones de GEI con un aumento anual de 2.15% promedio. Este crecimiento de las emisiones de GEI totales difiere si se observa puntualmente en cada sector emisor. El sector Cambio de Uso de Suelo y Silvicultura presenta el mayor crecimiento anual promedio, siendo éste de 4.34%, el cual incluye la categoría

“Cambio de Carbono en los suelos” recién a partir del año 2000. El sector Energía tuvo un

aumento anual de 2.81%, y el sector Agricultura y Ganadería, creció, en promedio, sólo el 0.26% (MAyDS, 2015).

1.2.1 Emisiones de gases de efecto invernadero desde el feedlot

El ganado vacuno contribuye al cambio climático generando emisiones de CO2, CH4 y N2O,

(20)

7 El principal GEI generado en feedlot es el gas CH4, el cual proviene principalmente de la

fermentación entérica y del estiércol en una proporción aproximada de 61% y 2%, respectivamente de las emisiones totales de GEI a escala establecimiento (Özkan, et al., 2012). Los principales factores que inciden en la producción de metano son: el tipo, la calidad y la cantidad de alimento, la raza, el sexo y la edad del animal.

La producción de CH4 entérico se origina en el aparato digestivo de los rumiantes, donde

se observan condiciones anaeróbicas al descomponerse los hidratos de carbono de la materia orgánica vegetal en moléculas más simples y, en consecuencia, presencia de bacterias metanogénicas (Lelieveld et al., 1998). Las bacterias metanogénicas son microorganismos procariontes que viven en medios estrictamente anaerobios y que obtienen energía del metano que producen. Dicha producción disminuye cuando la alimentación es en base a forrajes de alta calidad (raigrás perenne/trébol de pasto blanco), cuando se equilibran las raciones con alimentos suplementarios o cuando se incorporan granos a la dieta del ganado. Todas estas estrategias de alimentación poseen una mayor digestibilidad y por lo tanto generan menos emisiones, en comparación con otros forrajes que contienen mayor cantidad de fibras (Faverin et al., 2014). En el mismo sentido, y en función de los sistemas de engorde, la FAO explicitaba en su publicación

“Livestock’s Long Shadow” publicada en 2006 que las emisiones provenientes de la fermentación

entérica es ocho veces más grande en un sistema extensivo respecto de un sistema intensivo.

Las condiciones de anaerobiosis y presencia de bacterias se producen también en el estiércol de manera natural. A partir de los sólidos volátiles, material orgánico del estiércol, se producen tres etapas mediadas por microorganismos en condiciones anaeróbicas: hidrólisis, acidificación y metanogénisis. Un primer grupo de microorganismos secreta enzimas que hidrolizan la materia orgánica completa (materiales poliméricos a monómeros como glucosa y aminoácidos), que posteriormente se convierten en ácidos grasos volátiles superiores, Dihidrógeno (H2) y Ácido Acético (C2H4O2). Luego, las bacterias acetogénicas productoras de

hidrógeno convierten los ácidos grasos volátiles superiores en H2, CO2 y C2H4O2. Finalmente, las

bacterias metanogénicas convierten H2, CO2 y Acetato ([C2H3O2]−) en CH4 y CO2 (Varnero, 2011;

McCarty, 1981).

(21)

8 significativa de CH4. Si se maneja como sólido, por ejemplo en pilas, o se lo deposita en pasturas y

prados, la presencia de oxígeno se contrapone a la generación y se produce menor cantidad de CH4.

El metano en la atmósfera posee un tiempo de vida mucho más corto que el dióxido de carbono (12 años contra un tiempo no bien definido, suele tomarse entre 50 - 200 años), pero es más eficiente para absorber la energía de la radiación solar que el CO2. El impacto comparativo del

CH4 en un período de 100 años, es entre 21 y 25 veces mayor que el CO2. (GWP 21-25)2.

El segundo GEI producido en feedlots es el N2O, derivado del Nitrógeno que es eliminado

en el estiércol. El nitrógeno es ingerido por el ganado bovino a través del alimento que, en el caso del feedlot, se conforma en una mezcla de grano (molido, aplastado o entero) con un concentrado proteico y con un núcleo vitamínico y mineral que provee los macro y micro minerales, a los que se les suma una fuente de fibra larga en forma de rollo, heno o ensilajes. Frecuentemente se agrega urea para aportar nitrógeno, promover la producción de proteina ruminal y reducir la necesidad de harinas proteicas (Pordomingo, 2013).

El óxido nitroso se emite de manera directa e indirecta. Las emisiones directas son el resultado de los procesos microbianos de nitrificación y desnitrificación en el suelo; las emisiones indirectas se deben a procesos de volatilización y posterior redeposición, lixiviación y escorrentía de Amoníaco (NH3) y Óxidos de Nitrógeno (NOx). Las emisiones directas de este gas se originan en

el estiércol (31% de emisión directa) y las indirectas cuando se aplica el estiércol como fertilizante (5%), según datos de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), 2015.

La nitrificación es la oxidación del nitrógeno amoniacal en nitrógeno nitrito y nitrato (Ecuación 1.1.a.) y se produce en presencia de oxígeno bajo condiciones aeróbicas. La desnitrificación (Ecuación 1.1.b.), es un proceso anaeróbico que se da en condiciones de bajo pH o con humedad limitada, generando N2O y dinitrógeno (N2) a partir de los nitratos. El proceso de

2

Índice GWP (acrónimo del inglés Global-warming potential - GWP): medida relativa de cuánta radiación solar, puede ser atrapada por un determinado GEI en comparación con un gas de referencia, por lo general DIÓXIDO DE CARBONO en un período 100 años.

(22)

9 desnitrificación ocurre naturalmente, pero se acelera cuando la temperatura del sustrato aumenta

(Mahimairaja, 1995; Huyen et al., 2016) y se ralentiza cuando la temperatura es baja.

NH4+ → NO2− → NO3−

(Ecuación 1.1.a.)

→ N2O

𝑁𝑂3− → 𝑁𝑂2− → 𝑁𝑂 → 𝑁2𝑂 → 𝑁2 (Ecuación 1.1.b)

Las emisiones indirectas, son el resultado de pérdidas de nitrógeno volátil en forma de NH3

(Ecuaciones 1.2.) y NOx. La fracción de nitrógeno orgánico excretado que se mineraliza a nitrógeno

amoniacal durante la recolección y el almacenamiento del estiércol es fuertemente dependiente del tiempo y, en menor grado, de la temperatura. Las formas simples de nitrógeno orgánico, como la urea y el ácido úrico (en las aves) se mineralizan rápidamente para formar nitrógeno amoniacal; éste es muy volátil y se esparce fácilmente en el aire circundante (Asman et al., 1998; Monteny et al., 1998). Las pérdidas de nitrógeno comienzan en el punto de excreción y otras áreas de producción animal y continúan durante la gestión in situ y los sistemas de almacenamiento y tratamiento (sistemas de gestión del estiércol). También se pierde el mismo durante el escurrimiento y la lixiviación a los suelos del almacenamiento de sólidos de estiércol a la intemperie, en corrales de engorde y donde pastan los animales.

NH4+↔ NH3+ H+ (Ecuación 1.2.)

Las moléculas de N2O son persistentes, permaneciendo en la atmósfera 114 años en

promedio antes de ser eliminadas en un sumidero o destruidas a través de reacciones químicas. El impacto de este gas en el calentamiento de la atmósfera es de 310 veces mayor en comparación con el dióxido de carbono.

El tercer GEI generado en los feedlots es el CO2, proveniente del uso de combustible fósil y

(23)

10 sufre transformaciones químicas y fisicoquímicas, sino que se mueve entre las diferentes partes del sistema océano-atmósfera-tierra. Se suele tomar un tiempo de vida media de entre 50 - 200 años. Su potencial de calentamiento global es de 1 en un período de 100 años y se toma como unidad de medida.

1.3 Modelación de GEI

Los modelos matemáticos, debidamente calibrados y evaluados, constituyen una herramienta sumamente útil para el análisis de sistemas complejos. En particular, contribuyen a la cuantificación de procesos que ocurren bajo condiciones donde la experimentación a campo no es factible, ya sea por los costos, recursos humanos y económicos, tiempo o variabilidad climática, entre otros (Faverin et al., 2014; Machado et al., 2012). Por otra parte, el uso de modelos permite incorporar elementos de incertidumbre propios de los sistemas biológicos y de la toma de decisiones, y trabajar de manera simultánea con gran cantidad de variables, permitiendo obtener

resultados en relativamente poco tiempo en comparación con la evaluación de sistemas reales.

A partir de la información nacional e internacional existente y de la evidencia del avance del calentamiento global debido en parte al sector ganadero, desde hace unos años se vienen desarrollando modelos de simulación que permiten describir los procesos inherentes a los feedlots. Los modelos de simulación de sistemas de engorde a corral permiten obtener un enfoque integral a nivel de establecimiento y analizar, en ese contexto, las implicancias de reducir las emisiones en una o varias partes del sistema de producción y, en este sentido, pueden ser utilizados desde el punto de vista ambiental para evaluar el costo y la efectividad de las opciones de mitigación de GEI (Crosson et al, 2011). La modelación a nivel de establecimiento ganadero se

realiza mediante modelos denominados “whole- farm models”, y se justifica debido a que es el

nivel organizacional desde donde se pueden tomar las decisiones de mitigación (Del Prado et al, 2013).

(24)

11 absorciones de éstas por sumideros. Las Directrices están en cinco volúmenes. El volumen 1 describe los pasos básicos en el desarrollo de inventarios y ofrece la guía general de emisiones de gases de efecto invernadero y estimaciones de sus remociones, basadas en la recopilación de experiencia de diferentes autores de los países comprometidos desde finales de 1980, inicio de los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero. En cuanto a los volúmenes 2 a 5, ofrecen guías para las estimaciones en diferentes sectores de la economía. Los métodos de estimación se dan en tres niveles de detalle, partiendo del nivel 1 -método predeterminado-. La provisión de diferentes niveles permite a los usuarios del inventario utilizar métodos consistentes con sus recursos y enfocar sus esfuerzos en aquellas categorías de emisiones y absorciones que contribuyen más significativamente a los totales nacionales y a las tendencias de emisiones observadas. Cada nivel da la especificación matemática de los métodos utilizados, la información sobre los factores de emisión u otros parámetros para modelar estimativamente las emisiones de GEI, y las fuentes de datos de actividad para estimar el nivel general de emisiones netas (emisión por fuentes menos remociones por sumideros). Correctamente implementados, todos los niveles a elegir están destinados a proporcionar valores estimados insesgados, y la precisión y exactitud debería mejorar de nivel en nivel.

Los modelos que se describen a continuación fueron analizados en el marco de este trabajo y constituyeron un insumo para la elaboración del modelo que se presenta.

1. Modelo integral Feedlot y Hotelería (Machado et al., 2015)

El modelo fue desarrollado en el marco de la Convocatoria Global Agenda for sustainable

livestock (OPC): “Coping with Argentinean feedlot revolution: informing policy and practice change

to promote integrated manure management”. Marco de la Coalición Clima y Aire Limpio3 y la

Global Agenda for sustainable livestock4.

Se trata de un modelo simple construido sobre una planilla electrónica de Microsoft (MS®) que, a partir de la dieta del ganado vacuno en un feedlot tipo de la región pampeana, simula el impacto económico de diferentes manejos alternativos del estiércol. Se basa en la formulación del IPCC (Hongmin et al., 2006) y de modelos internacionales (Costa et al., 2013; Junior et al., 2015, Li

3www.ccacoalition.org

(25)

12 et al., 2012) y se estructura en tres componentes funcionales: productivo, ambiental y económico, organizándose en solapas que incluyen la selección de manejos alternativos. Para ilustrar la capacidad de esta herramienta de análisis, las simulaciones incluyen diferentes frecuencias de limpieza de los corrales y destinos del estiércol, considerando condiciones climáticas templadas y cálidas.

El usuario debe definir el sistema particular de producción ganadero en su conjunto, descrito en la componente 1 (Figura 1.2.) que incluye el tipo y número de animales que conforman el lote, peso promedio inicial y final esperado, componentes de la dieta y digestibilidad de los mismos y características físicas del predio. El modelo devuelve como resultado los kilogramos producidos al finalizar el período de engorde y la eficiencia de conversión del alimento consumido. El rendimiento se calcula considerando la afectación producida por la acumulación de barro en los potreros.

La componente 2 modela la producción y el flujo de estiércol dentro del establecimiento considerando instancias de almacenamiento en pilas, compostaje y aplicación a campo como abono natural. En particular, a partir de la aplicación a campo, el modelo calcula la masa equivalente de fertilizante sintético (urea) que es reemplazada y considera las emisiones que se ahorran en su fabricación. En todos los casos, evalúa las emisiones de GEI en cada etapa del proceso y en cada tipo de tratamiento adoptado, proveyendo al finalizar el periodo un valor de intensidad de emisiones por kg de peso vivo animal. Finalmente, la componente 3 evalúa los costos (comisiones de venta y compras, fletes, costos de alimentación, costos veterinarios, mano de obra informal, reparaciones y mantenimiento, limpiezas y manejo del estiércol y sus tratamientos) y realiza un balance monetario que permite calcular el margen bruto de la ganancia y el retorno de la inversión.

(26)

13 Figura 1.2. Componentes del modelo y resultados (Machado et al., 2015)

Figura 1.3. Principales factores biofísicos representados en el modelo y efecto de la presencia de barro (estiércol y tierra) en el corral en líneas punteadas gruesas, sobre el rendimiento general de

(27)

14 2. Modelo BEEFBAL y BEEFBAL Mejorado (Watts, et al., 2012)

Los modelos BEEFBAL plantean un balance de masa para estimar luego los GEI procedentes del estiércol del corral y de las opciones de manejo observadas en feedlots ubicados en Australia.

El modelo BEEFBAL es una planilla Microsoft Excel ® (QPIF 2004) que estima Sólidos Totales (ST), Sólidos Volátiles (SV), Sólidos Fijos (SF), Nitrógeno, Fósforo, Potasio y el contenido de sal de la ración de alimento suministrada en el proceso de engorde y utiliza una aproximación de la digestibilidad de materia seca para cuantificar la producción de estiércol (DMDAMP). La versión mejorada de BEEFBAL, desarrollado por la FSA Consulting (modelo de simulación de feedlot - FSA 2), utiliza los VS para predecir y cuantificar el contenido de nutrientes del estiércol y las pérdidas subsecuentes de éstos en las diversas etapas de manejo del estiércol: acumulación en el corral, almacenamiento en seco, compostaje y sistemas de almacenamiento de líquidos. Ambos modelos siguen los lineamientos de nivel 2 del IPCC (Hongmin et. al, 2006), es decir, utilizan factores de emisión para los cálculos de los GEI obtenidos de datos específicos de Australia (para algunas o todas las variables).

En la Figura 1.4., se observa de manera esquemática el modelo de balance de masa utilizado en el feedlot (a) y la presentación de los resultados obtenidos en cuanto emisiones GEI (b)

(28)

15

(b)

Figura 1.4. (a) Esquema de balance de masa para los sistemas de engorde a corral de Australia; (b) Emisiones GEI en unidades CO2 de equivalentes, según la fuente del estiércol (Watts

et al., 2012)

3. Modelo F-GAS (ÖZKAN et al., 2014)

El modelo denominado F-GAS fue utilizado para realizar el Inventario Nacional de Gases de Efecto Invernadero de Australia5 por el Departamento de Cambio Climático y Eficiencia Energética

(DCCEE) del Gobierno en abril de 2012. Los tres principales GEI modelados son los más representativos de los establecimientos de engorde a corral que contribuyen al calentamiento global: (i) las emisiones de CH4 de la fermentación entérica, (ii) emisiones de CH4 procedentes de la

gestión del estiércol, (iii) emisiones de N2O provenientes de diferentes sistemas de manejo del

estiércol (MMS), (iv) emisiones de N2O de los suelos agrícolas y (v) emisiones de CO2 provenientes

del uso de energía fósil.

El F-GAF es una herramienta que le permite al productor ingresar los datos anualizados de su establecimiento y explorar el impacto de diferentes gestiones del estiércol en la emisión de gases de efecto invernadero. El modelo devuelve una interfaz gráfica donde se muestran las proporciones de los diferentes gases de efecto invernadero expresados en ton CO2 equivalentes

5

(29)

16 emitidos por el sistema. En la Figura 1.5., se observa la interfaz de ingreso de datos y el esquema de los resultados obtenidos.

Figura 1.5. Principales inputs y salidas del modelo F-GAS de Australia (ÖZKAN et al., 2014)

1.4. Motivación

(30)

17 Dentro de la complejidad de variables y procesos a analizar (eficiencia energética y costo del alimento, contaminación puntual de suelos y acuíferos, contaminación atmosférica, salud y bienestar animal entre otros), se encuentran aquellos vinculados a las emisiones de GEI a lo largo del ciclo productivo. En particular, las emisiones provenientes de la fermentación entérica, asociada a la dieta y su huella de carbono, del estiércol y sus instancias de manejo y disposición final y de la energía fósil utilizada durante el proceso. La evaluación de estas emisiones a escala de unidad productiva y la determinación del costo-beneficio económico y ambiental de las posibles acciones de mitigación pueden colaborar en la toma de decisiones por parte del productor y contribuir al Inventario Nacional.

Los feedltos constituyen sistemas complejos que, como tales, pueden ser modelados para su evaluación. En este sentido, la construcción de modelos matemáticos permite analizar cada uno de los procesos a escala de unidad productiva, interrelacionarlos y cuantificar las emisiones que se derivan de cada uno de ellos, analizar la sensibilidad de las variables consideradas y la mitigación plausible frente a diferentes manejos. También permite profundizar en determinados procesos agregando complejidad matemática en su cálculo, en función de los datos existentes y/o en el planteo de futuras mediciones. El desarrollo de un modelo de simulación matemática de procesos y de escenarios posibles, se transforma así en una herramienta que puede colaborar en la toma de decisiones respecto de la viabilidad de estos sistemas.

1.5 Objetivo

(31)

18

2. Materiales y Métodos

Se presenta un modelo agregado que permite analizar la dinámica de crecimiento y engorde de ganado vacuno a corral; las emisiones de GEI directas e indirectas provenientes del proceso completo en el corral, las provenientes de la producción del alimento y el balance de la aplicación a campo del estiércol respecto de la fabricación de urea como fertilizante nitrogenado; y, finalmente, la incidencia que el manejo del estiércol producido tiene sobre la emisión y el balance económico del sistema.

2.1 Herramienta Insight Maker

El modelo se desarrolló sobre la plataforma Insight Maker (Fortmann-Roe, 2014). Insight Maker es una herramienta de modelado y simulación on line desarrollada en código abierto que utiliza tecnologías basadas en web y permite la construcción de modelos dinámicos y modelos basados en agentes. El software está diseñado para ser accesible al usuario y contiene herramientas de modelado avanzadas, como capacidades de scripting incorporadas, análisis de sensibilidad y un conjunto de herramientas de optimización (ver Anexo, 6.1. Modelación utilizando Insight Maker).

El modelado dinámico permite diseñar los procesos que afectan a sistemas o poblaciones con un elevado nivel de agregación utilizando variables de estado y tasas de cambio. Matemáticamente, la plataforma permite resolver un conjunto de ecuaciones diferenciales no lineales vinculadas entre sí, visualizarlas a través de herramientas gráficas fáciles de usar y realizar análisis numérico de los resultados de la simulación. La resolución numérica de las ecuaciones diferenciales se realiza utilizando, por defecto, el método de Runge Kutta de orden 4, excepto para los casos en que se observan discontinuidades en las tasas de cambio, donde se utiliza el método de Euler.

El modelo se estructura utilizando los siguientes blocks:

(32)

19 - Link: transferencia de información entre blocks.

- Converter: ingreso de datos tabulares que permiten llevar a cabo una función de transformación no paramétrica.

Se presentan dos modelos simples para ejemplificar el uso de la plataforma utilizando ecuaciones diferenciales y luego una parte del modelo desarrollado para el cálculo del estiércol acumulado en un feedlot.

• Ejemplo 1: Modelo de crecimiento exponencial

La ecuación diferencial que modela el crecimiento exponencial de una población P es:

𝑑𝑃

𝑑𝑡 = 𝑟 ∗ 𝑃 (Ecuación 2.1.) Y la solución, dada una población inicial P0 es:

𝑃(𝑡)= 𝑃0∗ 𝑒𝑟𝑡 (Ecuación 2.2.)

Tabla 2.1. Blocks, características y unidades del modelo de crecimiento exponencial

Block Descripción Unidades

Stock [Población] # individuos

Variables r = [Tasa de crecimiento] UT-1

Flows [Tasa de Crecimiento] * [Población] # individuos UT-1 Links entre variables y flows

(33)

20 Figura 2.2. Gráfico de la población en un modelo de crecimiento exponencial

• Ejemplo 2: Modelo de crecimiento acotado, ecuación logística.

La ecuación diferencial que modela este crecimiento es:

𝑑𝑃

𝑑𝑡 = 𝑟𝑃 − 𝑟 𝑘𝑃2=

𝑟

𝑘𝑃 ∗ (𝑘 − 𝑃) (Ecuación 2.3.) Y la solución es P(t) es:

𝑃(𝑡)= 𝑘

1+𝑐 ∗ 𝑒−𝑟𝑡 (Ecuación 2.4.)

Tabla 2.2. Blocks, características y unidades del crecimiento acotado

Block Descripción Unidades

Stock [Población] # individuos

Variables r = [Tasa de crecimiento] k = [Capacidad de carga]

UT-1

# individuos

Flows [Crecimiento exponencial] = [Tasa de Crecimiento] * [Población]

[Densodependencia] = [Tasa de Crecimiento] * [Población]2 / [Capacidad de Carga]

# individuos UT-1

# individuos UT-1

(34)

21 Figura 2.3. Diagrama del modelo de crecimiento acotado

Figura 2.4. Gráfico de la población en un modelo de crecimiento acotado

• Ejemplo 3: Modelo de almacenamiento de estiércol en el corral (parte de la modelación

propuesta para el feedlot)

Tabla 2.3. Blocks, características y unidades del almacenamiento del estiércol

Block Descripción Unidades

Stock [Estiércol Seco en el corral] ton ESMS

Variables [Digestibilidad ración]

[Consumo individual de alimento]

[Animales Feedlot]

[Defecación parte seca] = ((1-[Digestibilidad ración])*[Consumo individual de

Adimensonal

kg MS animal-1 día-1

# individuos

(35)

22

alimento])*[Animales Feedlot] Flows [Flujo de entrada estiércol] = [Defecación parte

seca]/1000

[Tasa de limpieza] =

IfThenElse([Limpieza]>0,[Estiércol seco en el

corral]*[Limpieza],0) kg MS día-1

ton ESMS

Converter [Limpieza]:

Día del ciclo % de limpieza

0 0

172 0

173 1

174 0

adimensional

Links entre variables y flows

Figura 2.5. Diagrama del modelo de estiércol acumulado en el corral en base a materia seca

(36)

23 2.2 Modelo desarrollado

El modelo se estructura en cuatro módulos: (1) Proceso de engorde a corral y generación de estiércol; (2) Emisiones GEI durante el proceso de engorde; (3) Manejo del estiércol y emisiones y (4) Balance económico. El diseño completo del modelo construido en el software Insight Maker se adjunta en el Anexo 6.2.

En esta sección se describe cada uno de los procesos siguiendo la estructura del modelo y se explicitan las ecuaciones utilizadas, consignando la fuente de las mismas y la de sus parámetros. En particular, los modelos y datos de Argentina se obtuvieron de Machado et al. (2015) y Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la República Argentina (MAyDS, 2015); los modelos y datos internacionales del IPCC (Hongmin et al., 2006), Watts et al. (2012), ÖZKAN et al. (2014), National Council Research (NCR) (2000), Feeding standards for Australian livestock (SCA) (1990) y American Society of Agricultural and Biological Engineers (ASAE) (2005).

2.2.1. Módulo I: Proceso de engorde a corral y generación de estiércol

En el primer módulo se describe la dieta del animal, su proceso de engorde y la relación con la generación del estiércol, del barro y de la ganancia de peso vivo.

1.a. Dieta

La ingesta diaria de alimento del ganado se expresa en términos de Materia Seca

(

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂

𝑀𝑆) o de Energía Bruta (EB). El consumo de materia seca es la cantidad de alimento consumido, expresado en kg MS/día, una vez corregido por el contenido de agua de la dieta completa. La ingesta diaria de materia seca es del orden del 2 al 3% del peso corporal de los animales maduros o en crecimiento. La energía bruta es la energía que contienen los componentes orgánicos del alimento y que se libera a través de su oxidación, expresada en Mcal/día.

(37)

24 aumento brusco de su ingesta puede sufrir consecuencias en su salud (acidosis ruminal) e inclusive provocar su muerte (Miranda et al., 2013). A partir del segundo mes, el porcentaje es constante y el consumo de materia seca aumenta con el peso vivo.

Figura 2.7. Evolución en el consumo de materia seca (incremento de consumo respecto del peso vivo en porcentaje)

Parte del alimento consumido, y por ende de la energía, se pierde en heces, orina y gases. La energía contenida en los compuestos orgánicos que son realmente digeridos por el animal se denomina Energía Digestible (ED) y se obtiene restando a la energía bruta del alimento aquellas expulsadas por el animal (SCA, 1990). Para su cálculo, es habitual referir al término Digestibilidad (𝐷𝐼𝐺), entendido como la cantidad de materia seca consumida que se "degrada, digiere y absorbe" a lo largo del tracto digestivo y que se expresa como porcentaje de la energía bruta.

La digestibilidad es calculada en el modelo considerando la composición de la ración diaria que reciben los animales. Los componentes de la ración y los porcentajes de cada uno se obtuvieron de valores típicos locales (Machado et al., 2015). En función de las proporciones y la digestibilidad de cada componente, se realiza una combinación lineal para el cálculo de la digestibilidad de la ración, como se muestra en la Ecuación 2.5. La digestibilidad de los componentes se obtuvo de la bibliografía internacional (NCR, 2000).

𝐷𝐼𝐺 = 𝑃𝑟𝑜𝐸𝑆∗ 𝐷𝑖𝑔𝐸𝑆+ 𝑃𝑟𝑜𝐺𝑀∗ 𝐷𝑖𝑔𝐺𝑀+ 𝑃𝑟𝑜𝑆𝑀∗ 𝐷𝑖𝑔𝑆𝑀 (Ecuación 2.5.)

Donde:

(38)

25

𝐷𝑖𝑔𝐸𝑆= digestibilidad de expeller de soja con valor de 0.803, adimensional

𝐷𝑖𝑔𝐺𝑀= digestibilidad de grano de maíz con valor de 0.880, adimensional

𝐷𝑖𝑔𝑆𝑀 = digestibilidad de silo de maíz con valor de 0.614, adimensional

𝑃𝑟𝑜𝐺𝑀= proporción de expeller de grano de maíz en la ración en base a materia seca, adimensional

𝑃𝑟𝑜𝐸𝑆= proporción de expeller de soja en la ración en base a materia seca, adimensional

𝑃𝑟𝑜𝑆𝑀=proporción de expeller de silo de maíz en la ración en base a materia seca, adimensional

La Energía Metabolizable (𝐸𝑀) es la energía que el animal puede utilizar para su mantenimiento y producción y se calcula descontando a la energía digestible aquella que se pierde a través de los gases entéricos (principalmente el metano) y de la orina (particularmente la urea en los mamíferos) producidos por el animal (SCA, 1990). En rumiantes, el Contenido de Energía Bruta del alimento (𝐸𝐵𝑀𝑆) está en el orden de las 4.4 Mcal EB/kg MS cuando el mismo no contiene más de 5-6% de lípidos. Los valores típicos de digestibilidad para los rumiantes se mueven entre un 45 a 85% de la energía bruta, siendo los valores menores correspondientes a una dieta de pastoreo a campo de forrajes muy maduros o rastrojos secos de cosecha, el intermedio se da en una gran variante de condiciones de pastoreo y las mayores digestibilidades, a una dieta de engorde a corral a base de granos. Las pérdidas de energía en gases de fermentación (EBGASES) y en

orina (EBORINA) representan alrededor del 18% de la energía digestible (NCR, 2000).

El contenido de energía metabolizable del alimento (𝐸𝑀𝑀𝑆) y la energía metabolizable contenida en la ración diaria (𝐶𝐸𝑀𝑅𝐴𝐶𝐼𝑂𝑁) se expresan como:

𝐸𝑀𝑀𝑆 = 𝐸𝐵𝑀𝑆∗ 𝐷𝐼𝐺 ∗ 𝐸𝐵𝐺𝐴𝑆𝐸𝑆∗ 𝐸𝐵𝑂𝑅𝐼𝑁𝐴 (Ecuación 2.6.)

𝐶𝐸𝑀𝑅𝐴𝐶𝐼𝑂𝑁 (𝑡) = 𝐸𝑀𝑀𝑆∗

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂

𝑀𝑆 (𝑡)

(Ecuación 2.7.)

Donde:

𝐶𝐸𝑀𝑅𝐴𝐶𝐼𝑂𝑁 (𝑡)= consumo diario de energía metabolizable de la ración, Mcal EM/animal/día 𝐸𝑀𝑀𝑆= contenido de energía metabolizable del alimento, Mcal EM/kg MS

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂𝑀𝑆 (𝑡) = ración diaria de alimento en base de materia seca, kg MS/animal/día 𝐸𝐵𝑀𝑆= contenido de energía bruta del alimento, Mcal EB/kg MS

(39)

26 𝐸𝐵𝑂𝑅𝐼𝑁𝐴= proporción de EB perdida en orina, adimensional

𝐷𝐼𝐺= digestibilidad de la ración, adimensional

La energía metabolizable disponible para el animal (𝐶𝐸𝑀𝑅𝐴𝐶𝐼𝑂𝑁), se distribuye entonces en energía necesaria para el mantenimiento, para la actividad y para el crecimiento. La formulación utilizada para estas energías en el modelo se sigue de NCR (2000).

La Energía Metabolizable para el Mantenimiento (EMMANTENIMIENTO) es aquella que necesita

el individuo para mantener un balance energético neutro (no gana ni pierde peso) y se calcula como una función del peso vivo del mismo según la Ecuación 2.8.

𝐸𝑀𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂(𝑡) =𝐸𝑓0.077∗𝑃𝑉 (𝑡)0.75

𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂 (Ecuación 2.8.)

Donde:

𝐸𝑀𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂 (𝑡)= energía metabolizable para mantenimiento, Mcal EM/animal/día 𝑃𝑉 = peso vivo, kg PV

𝐸𝑓𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂 = eficiencia de mantenimiento, adimensional

0.077=coeficiente de conversión de unidades

La eficiencia de mantenimiento se calcula mediante un polinomio de tercer grado de la variable contenido de energía metabolizable del alimento (𝐸𝑀𝑀𝑆) cuyos coeficientes se ajustaron empíricamente a datos obtenidos a campo, expresados como (0.0278*𝐸𝑀𝑀𝑆3) - (0.2735*𝐸𝑀𝑀𝑆2) + (0.9406*𝐸𝑀𝑀𝑆) - 0.4334 (NCR, 2000).

La energía para la actividad (EMACTIVIDAD) se expresa como un porcentaje de la energía para

el mantenimiento y es la que necesita el individuo para el movimiento (pararse, caminar, comer, etc.), según la Ecuación 2.9.

𝐸𝑀𝐴𝐶𝑇𝐼𝑉𝐼𝐷𝐴𝐷(𝑡) = 𝑓𝐴𝐶𝑇𝐼𝑉𝐼𝐷𝐴𝐷∗ 𝐸𝑀𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂(𝑡) (Ecuación 2.9.) Donde:

𝐸𝑀𝐴𝐶𝑇𝐼𝑉𝐼𝐷𝐴𝐷 (𝑡) = energía metabolizable para la actividad, Mcal EM/animal/día

𝐸𝑀𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂 (𝑡)= energía metabolizable para mantenimiento, Mcal EM/animal/día

(40)

27 Finalmente, la energía que se encuentra disponible para el crecimiento y que le permitirá al individuo ganar peso queda expresada como:

𝐸𝑀𝐶𝑅𝐸𝐶𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂(𝑡) = [𝐶𝐸𝑀𝑅𝐴𝐶𝐼𝑂𝑁(𝑡) − (1 + 𝑓𝐴𝐶𝑇𝐼𝑉𝐼𝐷𝐴𝐷) ∗ 𝐸𝑀𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂(𝑡)] ∗ 𝐸𝑓𝐶𝑅𝐸𝐶𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂 (Ecuación 2.10.)

Donde:

𝐸𝑀𝐶𝑅𝐸𝐶𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂 (𝑡)= energía metabolizable para crecimiento, Mcal EM/animal/día 𝐶𝐸𝑀𝑅𝐴𝐶𝐼𝑂𝑁 (𝑡)= energía metabolizable consumida, Mcal EM/animal/día

𝑓𝐴𝐶𝑇𝐼𝑉𝐼𝐷𝐴𝐷 = factor de actividad, adimensional

𝐸𝑀𝑀𝐴𝑁𝑇𝐸𝑁𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂 (𝑡)= energía metabolizable para mantenimiento, Mcal EM/animal/día

𝐸𝑓𝐶𝑅𝐸𝐶𝐼𝑀𝐼𝐸𝑁𝑇𝑂= eficiencia de crecimiento o conversión para la ganancia de peso vivo, adimensional.

La eficiencia de crecimiento se calcula, al igual que la eficiencia de mantenimiento, ajustando un polinomio de tercer grado del contenido de energía metabolizable del alimento (𝐸𝑀𝑀𝑆) cuyos coeficientes se ajustaron empíricamente, expresados como (0.0382*𝐸𝑀𝑀𝑆3) - (0.3833*𝐸𝑀𝑀𝑆2) + (1.3525*𝐸𝑀𝑀𝑆) - 1.1811 (NCR, 2000).

La proteína presente en el alimento ingerido provee del nitrógeno que necesita el animal.

El contenido de nitrógeno (

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂 𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂

𝑀𝑆) se calcula en función del contenido de este compuesto en cada componente de la ración y de la proporción de los componentes en la dieta.

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂 𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝑀𝑆 (𝑡) = 𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂𝑀𝑆 (𝑡) ∗ (𝑃𝑟𝑜𝐺𝑀∗

𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝐺𝑀+ 𝑃𝑟𝑜𝐸𝑆∗ 𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝐸𝑆 + 𝑃𝑟𝑜𝑆𝑀∗ 𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝑆𝑀)

(Ecuación 2.11.)

Donde:

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂 𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝑀𝑆 (𝑡) = ingesta de nitrógeno en la dieta, kg N/animal/día

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂𝑀𝑆 (𝑡) = ración diaria de alimento en base de materia seca, kg MS/animal/día

(41)

28

𝑃𝑟𝑜𝐸𝑆 = proporción de expeller de soja en la ración en base a materia seca, adimensional

𝑃𝑟𝑜𝑆𝑀=proporción de expeller de silo de maíz en la ración en base a materia seca, adimensional 𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝐺𝑀 = porcentaje de nitrógeno en grano de maíz, adimensional

𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝐸𝑆 = porcentaje de nitrógeno en expeller soja, adimensional

𝑁𝐼𝑇𝑅Ó𝐺𝐸𝑁𝑂𝑆𝑀 = porcentaje de nitrógeno en silo de maíz, adimensional

I.b. Generación de estiércol y barro

El estiércol está conformado por las heces y la orina depositadas por el animal en el corral durante el proceso de engorde. En el modelo se calculan las variables Estiércol Seco (𝐸𝑆𝑇𝐼𝐸𝑅𝐶𝑂𝐿𝑆𝐸𝐶0) y Estiércol Húmedo (𝐸𝑆𝑇𝐼𝐸𝑅𝐶𝑂𝐿𝐻𝑈𝑀𝐸𝐷𝑂 ) y ambas se miden en el corral, utilizando la formulación propuesta por el ASAE (2005).

Se define estiércol seco como la masa seca del estiércol total generado en el feedlot. Puede indicarse en unidades de kg MS/día (variable) o en kg totales al finalizar el ciclo (stock: variable de estado). La ecuación para calcular el estiércol seco es la siguiente:

𝐸𝑆𝑇𝐼𝐸𝑅𝐶𝑂𝐿𝑆𝐸𝐶0(𝑡) = (1 − 𝐷𝐼𝐺) ∗ 𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂𝑀𝑆(𝑡) (Ecuación 2.12.) Donde:

𝐸𝑆𝑇𝐼𝐸𝑅𝐶𝑂𝐿𝑆𝐸𝐶𝑂 (𝑡)= estiércol seco generado diariamente, kg MS/animal/día

𝐷𝐼𝐺 = digestibilidad de la ración, adimensional

𝐶𝑂𝑁𝑆𝑈𝑀𝑂𝑀𝑆 = ración diaria de alimento en base de materia seca, kg MS/animal/día

Se define estiércol húmedo como el volumen ocupado por el estiércol considerando el agua presente en el mismo. Para su cálculo se utiliza un coeficiente de barro (𝐶𝑜𝑒𝑓𝐵𝐴𝑅𝑅𝑂), el cual se adicionó en ausencia de datos locales y para evitar el uso de un modelo complejo clima dependiente. La variable estiércol húmedo se utiliza para calcular los costos y necesidades de maquinaria para la limpieza y el transporte delmismo, así como también para estimar el efecto que su acumulación en los corrales tiene sobre la respuesta animal en ganancia de peso diario (asociado a disconfort) (NCR, 2000). Puede indicarse en unidades de m3/animal/día (variable) o m3

totales al finalizar el ciclo (stock: variable de estado).

Referencias

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