T E S I S Doctor en Ciencias - Repositorio CIBNOR

INTRODUCCIÓN

Tilapia del Nilo (Oreochromis niloticus)

Biología y características principales de la especie
La Producción de tilapia en México
La Producción de tilapia en Aguascalientes
Tecnología biofloc (TBF)
Modelado Bioeconómico en acuicultura

La producción de tilapia en 2018 se desarrolló a un nivel de poco más de 168 mil toneladas en peso vivo, con un efecto económico de 3.273 millones de pesos, de los cuales alrededor del 81%. Rodríguez, estas represas tienen potencial para el desarrollo acuícola en el estado y esto se ha reflejado en el incipiente desarrollo de la producción de tilapia en la unidad (INEGI, 2007).

ANTECEDENTES

De los 12 trabajos identificados en la modelación bioeconómica de la producción de tilapia, se pueden agrupar en dos temas principales: 1) manejo acuícola (Cuadro 5) y 2) factibilidad económica (Cuadro 6), lo que da una idea y mejora la comprensión de sus principales aportes y aplicaciones. México Efecto de la heterogeneidad del tamaño y la ración en el momento y tamaño óptimos de cosecha.

JUSTIFICACIÓN

HIPÓTESIS

OBJETIVOS

Objetivo general

Objetivos particulares

MATERIAL Y MÉTODOS

Modelo conceptual

Modelo conceptual desarrollado para analizar la bioeconomía del engorde de tilapia en el Altiplano mexicano. Las interacciones existentes entre los diferentes submodelos se basan en lo mencionado por Gasca (1999), teniendo en cuenta la información de entrada y salida de cada uno de ellos (Fig. 5). En el caso del submodelo de gestión se definen dos parámetros importantes, el primero es el tipo de sistema productivo a implementar (AV o TBF), el cual determina las características tecnológicas y de gestión del sistema definiendo parámetros como el tipo de aireación, tasa de intercambio de agua, densidad de siembra y FCA, el segundo parámetro importante es el de la biomasa cosechada; parámetro que mantiene una fuerte relación con la heterogeneidad de pesos durante el ciclo productivo.

Las interacciones existentes entre los dos submodelos anteriores permiten que el submodelo económico determine los parámetros del tipo de inversión económica, los beneficios económicos obtenidos y las tasas de rentabilidad, dando como resultado el establecimiento y determinación de los objetivos de comercialización y producción necesarios. para el éxito del proyecto. Finalmente podemos observar que el submodelo de riesgo nos permite crear diferentes escenarios para la evaluación de la información y la plasticidad de los datos de salida, esto a través de un análisis de sensibilidad que toma en cuenta las variables que son importantes y que tienen un impacto significativo. en cada uno de los submodelos anteriores. Diagrama de flujo de la interacción de submodelos y parámetros que conforman el modelo bioeconómico.

Evaluación de impacto

Origen de los datos

Para asegurar que el modelo bioeconómico permita la evaluación de diferentes sistemas de estiércol, los cuales pueden tener características biológicas, productivas y económicas diferentes a las mencionadas anteriormente, se desarrolló un cronograma de entrevistas (Fig. 6) que permite al usuario transferir los datos de entrada a cada uno. de los submodelos que componen el modelo, con el objetivo de generar diferentes escenarios y simulaciones, haciéndolo adaptable a la información proporcionada. Extracto de la entrevista al usuario cargando información de entrada para la generación de escenarios.

Selección de los escenarios a evaluar

Los organismos plantados en cada tipo de sistema de producción, AV y TBF, se evaluaron con base en las características productivas de un sistema de producción intensivo que oscilaron entre 10 y 30 organismos por metro cúbico y con el objetivo de no sobrecargar el sistema. Otra parte importante para generar escenarios base fue la selección del ciclo de producción. Para este ejercicio se consideró el tiempo de Semana Santa (abril) como mes de cosecha.

Esta selección se basó en el supuesto de que durante este tiempo es posible obtener los máximos beneficios económicos y productivos de las granjas de engorde de tilapia a evaluar y por lo tanto existe una alta demanda del producto final. Sin embargo, y como se mencionó anteriormente, el modelo tiene la cualidad de adaptarse a las características de la información de entrada proporcionada por el usuario a través de la entrevista, como el mes de siembra de los organismos o el tipo de sistema de producción implementado en el cultivo (Fig. 6).

Modelo matemático

Submodelo biológico

Crecimiento en peso
Supervivencia en sistema
Heterogeneidad de pesos
Alimento consumido
Requerimientos de oxígeno en el sistema

Submodelo de manejo

Aireación
Biomasa
Cosecha
Cantidad de alimento, tasa de alimentación y Factor de Conversión Alimenticia
Cantidad de melaza
Recambios de agua

Submodelo económico

Costo por pie de cría
Costo por alimentación
Costo por aplicación de melaza
Costo de energía eléctrica por aireación
Costo de energía eléctrica por recambios de agua
Costos por cosecha
Costo total
Ingresos brutos
Utilidad bruta
Depreciación
Utilidad neta
Parámetros de rentabilidad: Valor Presente Neto (VPN), Tasa Interna de Retorno

Submodelo de riesgo

Análisis de sensibilidad
Análisis de Monte Carlo

Información de salida para el productor

Donde Bt es la biomasa en el momento t y Ppt es el peso promedio de los organismos en el momento t. Donde Alimt es la cantidad de alimento que se proporcionará en el momento t por organismo, EDprot, EDlip y. Donde Vrect es el volumen de intercambio de agua en el momento t, Vtotal es el volumen total del sistema de producción y Rect es la cantidad de intercambio de agua considerada para el sistema en el momento t.

Donde CTcrias es el costo total de las crías, Di es la densidad inicial sembrada en el sistema de producción, V es el volumen del tanque o estanque y Ccrias es el costo por unidad del organismo adquirido. Donde CTmolasse es el precio total de la melaza utilizada en el sistema durante el ciclo de producción y Cmolasse es el costo de mercado por kilogramo de melaza. Donde CTeration es el costo total del uso de energía eléctrica para los sistemas de aireación, P es la potencia de los aireadores en kW, ht es el número de horas que los aireadores trabajan en el tiempo t y Cenergy es el costo de energía por kW/h.

Donde CTrec es el costo total de energía eléctrica para bombear agua al cultivo. El cálculo del ingreso bruto se realizó con la siguiente ecuación, tomando en cuenta la biomasa cosechada en las diferentes clases de peso mencionadas en el apartado 6.5.2.3.

RESULTADOS

Submodelo económico

Otro beneficio esencial de los sistemas con TBF es el ahorro de hasta un 175% en el consumo de agua y en el uso de electricidad para repuestos respecto a los AV. Comparación de los parámetros de gestión aplicados en cada escenario y el tipo de producción utilizado en el submodelo de gestión. La mayor parte de la inversión recae en el costo de alimentación (hasta un 60% en TBF y 66% en AV), seguido del costo de compra de organismos (en promedio 11,4% en ambas zonas y ambos sistemas).

TBF ofrece una importante reducción del coste por kilogramo producido, con un ahorro del 6% en ambas zonas geográficas. Con el análisis de sensibilidad se determinó que la finca A, ubicada en el área geográfica de Aguascalientes, ofrece mayor sensibilidad al cambio positivo en los escenarios AV y TBF, tomando en cuenta una inflación del 5%, ante variaciones en incrementos en el precio de venta por kilogramo (+10% sobre el precio base), lo que afecta significativamente el submodelo económico y los indicadores VAN, TIR y B/C (Cuadro 20). En el caso de AV, hay una disminución del 67% en el VPN, un 55% menos de producción y un aumento en la duración del ciclo de 28 a 34.

DISCUSIÓN

Submodelo de económico
Diferencias productivas y de manejo entre zonas geográficas

Los valores de supervivencia que predice el modelo bioeconómico son del orden del 89.79% y 92.60% para el caso de Aguascalientes y Sinaloa, respectivamente. En cuanto a la relación C:N implementada en el sistema de cultivo, dependerá en gran medida de las características ambientales, fuente de agua y carbono (Cuadro 23). Se han desarrollado pocos estudios en términos de evaluar la rentabilidad, los costos y otros aspectos económicos del uso de TBF en sistemas de producción comercial, como informaron Luján y Chimbor en 2016.

Con base en datos evaluados por Betanzo pertenecientes a fincas en México, utilizando TBF y en un periodo de tiempo cercano al que se desarrolló este trabajo, el valor estimado por el modelo bioeconómico para los costos por kilogramo se encuentra en el umbral determinado por estos autores, y el El valor determinado por el modelo bioeconómico fue kg en el caso de Aguascalientes y kg en el caso de Sinaloa. En el caso de la finca B, ubicada en Sinaloa, los factores que influyeron más representativos fueron las variaciones en los precios de venta (± 10%), pero estas variaciones, que son las más representativas, no afectaron negativamente la rentabilidad económica ni la productividad. surge de que la finca B siempre presentó valores de VAN y B/C positivos y en porcentajes superiores a la tasa de descuento de referencia (Apéndice B). En el caso de zonas con temperaturas ambientales más cálidas (25.6 °C), como es el caso de Sinaloa, estos mismos parámetros y utilizando TBF presentaron valores de 3 g/día, 0.90 FCA y supervivencia superior al 90%. frente a los valores obtenidos en las simulaciones de este trabajo de 4,77 g/día, 0,96 FCA y 92,60%, respectivamente.

CONCLUSIONES

Mediante el análisis de sensibilidad se determinó la plasticidad de cada uno de los escenarios base con el objetivo de identificar los parámetros de mayor impacto que influyan significativamente en los resultados iniciales obtenidos. Considerando el poco desarrollo que tiene la producción de tilapia dentro de la modelación bioeconómica, el análisis de viabilidad económica desarrollado en el presente trabajo a escala comercial representa una base para el desarrollo de futuros trabajos de esta naturaleza en diferentes latitudes del mundo considerando diferentes sistemas de producción que se beneficien de sistemas de producción a su máxima capacidad, aumentando los beneficios económicos. Los datos obtenidos mediante el uso de modelos bioeconómicos permiten una menor incertidumbre cuando se realiza y/o desarrolla un proyecto basado en la transmutación y provisión de un insumo biológico ya que con esta información es posible evaluar el desempeño actual. que un sistema de producción o para identificar escenarios futuros.

El modelo desarrollado en este trabajo, que es capaz de evaluar diferentes zonas geográficas, así como diferentes tipos de producción, ofrece una favorable adaptación y plasticidad a diferentes escenarios, de modo que su uso e implementación no se limita a un punto geográfico o no delimita un Sistema productivo único y Dadas estas características, y como resultado de la información de entrada, es posible su implementación a nivel nacional y con ciertos ajustes hasta el nivel internacional. Finalmente, el modelo desarrollado en este trabajo se encuentra en un programa de software de uso universal (Excel), que permite realizar evaluaciones económicas y construir escenarios de alta precisión para proyectos existentes y futuros sobre cultivo de tilapia en cualquier región del mundo. . Este software constituye una herramienta muy útil para los tomadores de decisiones de cooperativas o empresas dedicadas a la acuicultura de tilapia.

LITERATURA CITADA

Crianza de Oreochromis niloticus Var chitralada in bio-floc system at Empresa PRODUMAR SA, Guayaquil (Ecuador). Effect of size heterogeneity of Nile tilapia (Oreochromis niloticus) on optimal harvest time: A bioeconomic approach. Variation of biofloc and gut bacterial composition of Nile tilapia Oreochromis niloticus cultured using biofloc technology provided different feed rations.

Simulando la sostenibilidad económica del policultivo de tilapia del Nilo y langosta roja australiana en Yucatán, México. Manejo de insumos en sistemas integrados de agricultura y acuicultura en Yucatán: hojas de espinaca como suplemento dietético en el cultivo de tilapia. Acuicultura de tilapia a pequeña escala para consumo de hogares rurales y periurbanos en la costa del Pacífico.

ANEXOS