Los alimentos acuícolas de salmónidos han evolucionado durante las últimas décadas para cumplir con los crecientes estándares de sostenibilidad solicitados al sector, con la sustitución de la harina y el aceite de pescado por fuentes alternativas de proteínas y aceites, o la disminución de las cargas de desechos de nutrientes en masas de agua vulnerables en lo que respecta al proceso de eutrofización, todos buenos ejemplos.
En este contexto, el concepto de ahorro de proteínas se adoptó ampliamente en la formulación de alimentos acuícolas de salmónidos con un contenido de grasa cada vez mayor. promoviendo su uso como la principal fuente de energía y asignando la proteína para la acumulación muscular.
En el caso de la trucha arcoíris, Los piensos estándar actuales tienen niveles de grasa de alrededor del 25 por ciento en comparación con lo que solía ser un pienso estándar de 16 por ciento de contenido de grasa. mejorando entre otros aspectos, la eficiencia de conversión alimenticia y el índice de eficiencia proteica para la producción de trucha. Para granjas RAS de trucha de alto rendimiento, los piensos comerciales disponibles pueden incluir niveles de grasa de hasta el 32 por ciento.
Una evaluación precisa de la idoneidad de los alimentos acuícolas para las condiciones particulares de cultivo, a saber, perfil de temperatura, es de suma importancia para aprovechar el conocimiento de la nutrición y la I + D para optimizar la alimentación de los peces y las tasas de conversión de alimentos económicos (FCR). Esto es muy relevante para las granjas RAS donde la optimización de la producción implica un equilibrio entre el crecimiento de los peces, eficiencia alimentaria y calidad del agua.
FEEDNETICSTM es una aplicación web desarrollada por SPAROS que incluye un modelo mecanicista basado en nutrientes que predice el crecimiento y la composición de los peces en todo momento mediante el uso de información sobre la temperatura, ingesta de pienso y propiedades del pienso.
El modelo ha sido calibrado con datos muy variables y actualmente está disponible para dorada, Lubina europea, Trucha arcoiris y tilapia del Nilo. Se pueden proporcionar más validaciones a pedido y dependiendo de la disponibilidad de datos. Los gráficos de validación que se muestran en la Figura 1 ilustran la solidez del modelo para este caso de uso.
En este trabajo ilustramos la diferencia en el desempeño de tres conceptos relevantes de alimento para truchas (bajo, piensos de media y alta energía, detallado en la Tabla 1) utilizando el entorno virtual FEEDNETICSTM. Los equipos de atención al cliente de alimentos acuícolas y los investigadores en nutrición pueden realizar evaluaciones similares del rendimiento de alimentos acuícolas utilizando la aplicación web FEEDNETICSTM.
Condiciones agrícolas y regímenes alimentarios
Para esta aplicación, hemos considerado un tamaño de cosecha de trucha de un kilogramo y las siguientes condiciones típicas de cultivo de trucha:stock inicial de 15, 000 truchas de 50g, tasa de mortalidad del uno por ciento por mes, y dos escenarios de temperatura del agua, una referencia que oscila entre 13 ° C y 18 ° C con una media en torno a los 15 ° C y un perfil de temperatura más bajo (2 ° C más bajo que la referencia).
Los alimentos acuícolas que se evaluarán para cada perfil de temperatura son representativos de un alimento para truchas de energía media y alta como se detalla en la Tabla 1.
Las tablas de alimentación generadas estiman la cantidad de alimento que cumple con los requisitos de energía y proteína para la trucha arco iris. Se deben generar tablas de alimentación por alimento y curva de crecimiento de cada granja, para optimizar la alimentación.
Evaluar diferentes conceptos de alimentación de trucha arco iris
El objetivo de esta aplicación es comparar el desempeño de los tres conceptos de alimentación (detallados en la Tabla 1) bajo dos perfiles de temperatura, cuantificando los días en producción, conversión alimenticia, retención de eficiencia proteica y desperdicio de nutrientes.
Como se esperaba, el alimento de baja energía (16 por ciento de lípidos crudos) exhibió un FCR más alto de 1.1 y se prevén mayores cargas de N y P por volumen de pescado producido en comparación con el de energía media (es aproximadamente un 41 por ciento más bajo para N y un 20 por ciento más bajo para P) y Alimentos de alta energía (es aproximadamente un 60 por ciento más bajo tanto para N como para P).
Para las condiciones simuladas específicas, los indicadores que se muestran en la Figura 2 sugieren que la alimentación de alta energía exhibe un mejor desempeño, excepto por la tasa de conversión económica que solo representa los costos de alimento para producir un kg de pescado. Si los costos de alimentación son el criterio principal, la alimentación de energía media es la opción más adecuada.
A pesar de esto, se requieren 0,6 toneladas adicionales de alimento de energía media para producir alrededor de 14 toneladas de trucha, en comparación con la alimentación de alta energía, el precio más bajo del alimento (Tabla 1) hace que sea más rentable utilizar la energía Media. Sin embargo, la alta energía permitirá alcanzar el tamaño cosechable antes (16 días), con un FCR más bajo, y cargas más bajas de N y P (menos 14 y 33 por ciento, respectivamente). Si estos criterios representan una restricción para la gestión de la granja, entonces la alta energía podría ser una mejor opción.
El rendimiento de los diferentes conceptos de alimentación a diferentes temperaturas.
No se puede exagerar que cada caso es único, y las condiciones de, por ejemplo, el precio del pienso, temperatura de crianza, tamaño de cosecha comercial y mesas de alimentación, entre otros, afectará los resultados de la evaluación de alimentos. Para ilustrar este punto en la Figura 3, los resultados de la predicción cuando se consideran los mismos alimentos y condiciones de cultivo pero diferentes temperaturas, son presentados.
Las tendencias generales son las mismas, pero las diferencias entre los alimentos se vuelven mucho mayores con respecto a los días de producción, conversión alimenticia, retención de eficiencia proteica y desperdicio de nutrientes, por lo que el rendimiento de baja energía disminuye con el FCR subiendo a 1.6. En el caso del escenario de temperatura más baja, la conversión económica de la alimentación de alta energía se vuelve mejor que la alimentación de baja energía.
Alto rendimiento energético en relación con los incrementos de energía media con respecto a los días de producción, FCR, alimento total gastado, eficiencia proteica y desperdicio de nutrientes, sin embargo, la conversión económica todavía favorece la alimentación de energía media, para las condiciones aquí simuladas.
Comparación del rendimiento de la facilidad de crecimiento
Como se ilustra en este trabajo, modelos mecanicistas basados en nutrientes, como FEEDNETICSTM, permitir la comparación de formulaciones de alimentos acuícolas con respecto a su impacto en el rendimiento del crecimiento, composición corporal, nutrientes desperdiciados y rendimiento general de la producción.
es muy relevante para la industria de la acuicultura en general y los fabricantes de alimentos balanceados en particular para brindar soporte al cliente con respecto a la comparación de alimentos balanceados bajo condiciones específicas del cliente.
