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///NUTRIZIONE DI PRECISIONE: RISPARMIARE E AIUTARE L’AMBIENTE

NUTRIZIONE DI PRECISIONE: RISPARMIARE E AIUTARE L’AMBIENTE

L’opinione pubblica è sempre più attenta alle tematiche che riguardano l’ambiente, il benessere animale e la salubrità degli alimenti, orientando le scelte del consumatore verso prodotti ottenuti da produzioni etiche e responsabili. Secondo la FAO il settore zootecnico è responsabile del 18% delle emissioni di gas serra, una quota superiore a quella dell’intero settore dei trasporti (13.5%).

 

È ormai noto che attraverso l’alimentazione degli animali è possibile incidere sull’impatto ambientale degli allevamenti e in quest’ottica la nutrizione delle bovine da latte gioca un ruolo chiave. Infatti, grazie a speciali software di formulazione come il Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) della Cornell University, è possibile minimizzare le perdite ambientali di azoto e metano, e allo stesso tempo, ridurre i costi legati all’alimentazione del bestiame. Il CNCPS, grazie a una serie di equazioni e coefficienti, valuta la dieta delle bovine in modo da fornire agli animali tutti i nutrienti di cui hanno bisogno, evitando carenze o eccessi potenzialmente pericolosi sia per gli animali stessi che per l’ambiente. L’utilizzo di questo strumento è imprescindibile dall’accurato inserimento dei dati analitici degli alimenti utilizzati nella razione di ogni singolo allevamento, nonché dei dati relativi all’ambiente di stabulazione e di management.

 

Questo metodo si può riassumere con il termine nutrizione di precisione perché si basa su due caratteristiche fondamentali: soddisfare al meglio i fabbisogni nutrizionali degli animali e formulare razioni che evitino sprechi economici e alimentari. La nutrizione di precisione quindi, oltre a garantire una dieta corretta, è fondamentale per la riduzione della produzione dei gas serra e di inquinanti come l’azoto, il fosforo e il potassio.

 

Per trovare un punto di equilibrio tra sostenibilità e produzione è necessario innanzitutto rivedere i punti di riferimento che hanno contraddistinto le produzioni mangimistiche fino ad oggi, in primis la proteina grezza.

Nei metodi di razionamento classici, infatti, si presuppone che tutta la proteina sia effettivamente convertita ad amminoacidi in grado di essere assimilati ed utilizzati dalla bovina, ma non è così. Un eccesso proteico, o per meglio dire, un disequilibrio amminoacidico della razione, si traduce in una scarsa efficienza di utilizzo dei composti azotati che vengono dunque escreti nell’ambiente sottoforma di feci e urine contribuendo così all’impatto ambientale su acque e terreni. Inoltre, tale spreco è anche economico, in quanto la componente proteica della razione è la più onerosa: si paga a caro prezzo ciò che poi viene sperperato.

 

Al giorno d’oggi, alla luce delle nuove scoperte in ambito nutrizionale, è più corretto ragionare, o meglio razionare, considerando la proteina metabolizzabile, ovvero la proteina in grado di essere realmente assorbita dall’animale, evitando sprechi sia in termini di azoto che di denaro.

 

Cosa fare dunque per limitare l’escrezione di azoto e ottimizzare l’utilizzo della proteina?

Sicuramente il punto di partenza è l’analisi degli alimenti presenti in razione. I moderni parametri di analisi disponibili nel laboratorio Cortal descrivono non solo la composizione dell’alimento ma anche il loro comportamento all’interno del complesso sistema vacca-rumine. Questi dati andranno poi inseriti nel sistema di #Nutrizione Dinamica Cortal ed elaborati dai tecnici nutrizionisti Cortal per sincronizzare al meglio le fermentazioni ruminali e bilanciare la dieta sia dal punto di vista amminoacidico che vitaminico-minerale.

L’utilizzo dei software di razionamento e l’applicazione della nutrizione di precisione sono le armi dell’impresa agricola del futuro per essere ancora più competitiva ed efficiente, garantendo produzioni elevate a basso impatto ambientale.

 

Vuoi maggiori informazioni? Scrivici su infoweb@cortal.it

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2021-07-22T14:27:26+02:0021 Luglio 2021|Non categorizzato|