INTRODUCCIÓN

En los agroecosistemas además de la energía solar se utiliza energía de otras fuentes, fundamentalmente de aquellas que consumen energía fósil para su producción según Suárez et al. (2017), como fertilizantes, agroquímicos y combustibles. La expoliación acelerada de los recursos no renovables y entre ellos las reservas fósiles, toma particular relevancia en la formulación de nuevas estrategias de desarrollo basadas en el aprovechamiento de las potencialidades naturales de los ecosistemas en función de la producción de alimentos para el hombre (Funes, 2009; Funes et al., 2011).

La utilización ineficiente de la energía en la ganadería suele resultar en impactos ambientales asociados a emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Según Milera et al. (2019), los rumiantes son responsables del 18% de las emisiones netas globales de GEI, sobre todo de metano (CH₄), dióxido de carbono (CO₂) y óxido nitroso (N₂O), generados por la fermentación ruminal y las deyecciones. Se ha constatado que, mientras mayor sea el suministro de alimento concentrado, mayor será la producción de GEI, así como también los gastos energéticos.

Como parte del cumplimiento de los objetivos propuestos por la agenda 2030 para el desarrollo sostenible, Cuba se encuentra inmersa en un proceso transitorio en el sector agrario encaminado a «poner fin al hambre, lograr la seguridad alimentaria, mejorar la nutrición y promover la agricultura sostenible» (ONU, 2015). La connotación económica y cultural que tiene la leche para Cuba, hacen que el sector no se encuentre exento de esas ambiciones. Es un alimento básico en la alimentación humana, que no limita sus beneficios al apreciado valor nutritivo en cuanto a energía, proteínas y vitaminas, sino que contribuye a la prevención de enfermedades y resulta de gran importancia para la ración de niños, ancianos y enfermos, tanto en forma de leche fresca como de derivados lácteos (Sánchez et al., 2020).

Sin embargo, las tendencias de manejo con características convencionales que imperan en una buena parte de las lecherías del país, se alejan de un enfoque que pueda sostenerse en el tiempo; por lo cual, el sector representa línea fundamental en la estrategia de desarrollo de la ganadería cubana y su recuperación y crecimiento son premisas para transformar el escenario agropecuario actual Acosta et al. (2017), en un modelo que asegure durante todo el año, la producción, acceso y consumo del alimento.

Ante esta situación se origina la necesidad de realizar investigaciones en los diferentes subsistemas lecheros, que tributen a modificar la insostenibilidad productiva de los mismos. En este sentido, M. Altieri (1999); Altieri (1997) propone a la eficiencia energética (EE) como un indicador relacionado directamente con la sostenibilidad económica, ecológica y social de los sistemas de producción agropecuarios, que representa un elemento clave para el diseño; pues en la determinación de la eficiencia productiva lo importante no son los niveles de productividad, sino en que área y a que costo se produce en términos energéticos. Según el autor, el establecimiento del balance energético basado en la agroecología, es la base del estudio de una parte de los problemas de los sistemas agropecuarios. El objetivo de este estudio fue evaluar el comportamiento de indicadores energéticos y económicos en la producción de una lechería en la Granja Guayabal durante los años 2018 y 2019, como premisa a la transición agroecológica.

MATERIALES Y MÉTODOS

La investigación se realizó en una unidad lechera (Vaquería 021) de la Granja Guayabal, ubicada a los 23°00'12.5" latitud N y 82°09'57.9" longitud O, en el municipio San José de Las Lajas, provincia Mayabeque, Cuba; la cual cuenta con una superficie de 36 ha, con un suelo Ferralítico Rojo típico según Hernández et al. (2015) en toda su extensión, relieve llano y una altura sobre el nivel del mar de 120 m, de acuerdo al Sistema de Posicionamiento Global (GPS, por sus siglas en inglés). Las variables climáticas registradas en los últimos cinco años en la estación meteorológica más cercana (Tapaste), arrojan temperaturas y precipitaciones promedio anuales de 24,27 ºC y 129,87 mm, respectivamente. La humedad relativa varía entre 72,8% (mínimo, en marzo) y 84,6% (máximo, en diciembre), mientras que la velocidad del viento no supera los 5,46 km/h.

La captura de datos se realizó mediante un diagnóstico rural rápido, el método de observación no participante, entrevistas semi-estructuradas a informantes clave y entrevistas al azar a productores/as; buscándose la triangulación de la información. Previamente se desarrolló un sondeo de las herramientas para valorar la factibilidad de las mismas. Se elaboró un diagrama de sistema que comprendió sus límites, entradas y salidas, componentes de la biocenosis y el biotopo y las interacciones que ocurren entre ellos (con énfasis en los flujos de energía), para visualizar de forma holística su estructura y funcionamiento.

Se determinaron los indicadores gasto energético, gasto proteico, balance energético, costo energético de la producción de proteína, personas que alimenta el sistema con energía y personas que alimenta el sistema con proteína, según la metodología de Funes (2009).

Gasto Energético y Proteico. La determinación del gasto energético (GE) y el gasto proteico (GP) se realizó mediante la cuantificación de todos los insumos incurridos en la producción (bienes y servicios), y se multiplicaron por sus correspondientes equivalencias, las cuales, fueron tomadas a partir de la información proporcionada por el Grupo Industrial de Alimentos y Silos (GIAS). (2015) y los criterios de Funes (2009).

Balance energético. El balance energético (BE) se calculó mediante la expresión:

donde: S: Número de productos; m: Producción de cada producto, kg; e: Contenido energético de cada producto, MJ/kg ; T: Número de insumos productivos; I: Cantidad de insumos productivos, kg; f: Energía requerida para la producción del insumo, MJ/kg.

Costo energético de la producción de proteína. El costo energético de la proteína (CEP) se calculó mediante la expresión:

donde: T: Número de insumos productivos; I: Cantidad de insumos productivos, kg; f: Energía requerida para la producción del insumo, MJ/kg; S: Número de producto; m: Producción de cada producto, kg; Pi: Contenido proteico de cada producto, %.

Personas que alimenta el sistema con energía. Para el cálculo de la cantidad de personas que alimenta el sistema con energía (Pe) al año, se consideraron los requerimientos diarios de energía de la población cubana aplicados en el Software Energía 3.01 y según los estudios de Funes (2009) correspondientes a 4 277,581 MJ/año. Se calculó mediante la expresión siguiente:

donde: S: Número de productos; mi: Producción de cada producto, kg; ri: Porcentaje del peso del producto no consumible, %; ei: Contenido energético de cada producto, MJ/kg; A: Área de la finca, ha; Re: Requerimiento energético promedio de una persona, MJ.

Personas que alimenta el sistema con proteína. Para el cálculo de la cantidad de personas que alimenta el sistema con proteína (Pp) al año, se consideraron los requerimientos diarios de proteína de la población cubana, aplicados en el Software Energía 3.01 y según los estudios de Funes (2009) correspondientes a 25,5 kg/año de proteína (15,3 vegetal y 10,2 animal). Se calculó mediante la expresión:

donde: S: Número de productos; mi: Producción de cada producto, kg; ri: Porcentaje del peso del producto no consumible, %; Pi: Contenido proteico de cada producto, %; Rp: Requerimiento proteico promedio de una persona, kg.

Se asumió el contenido energético (2,5 MJ/kg) y proteico (3,2 g/100g) de la leche, publicado por Gebhardt et al. (2007).

El comportamiento financiero se evaluó a partir de los indicadores: ingreso neto de la producción, beneficio neto (margen neto) y relación beneficio/costo. En la determinación del ingreso neto de la producción solo se valoraron los ingresos por concepto de leche y carne, porque la unidad no paga impuesto a las ventas, ni registró pérdidas de leche durante el periodo evaluado. Para el cálculo de los costos totales de producción se consideraron costos fijos y variables: materias primas y materiales (alimento, materiales de la construcción, medicamentos y materiales afines, materiales y artículos de consumo, útiles y herramientas, partes y piezas de repuesto), combustibles (diésel, lubricantes y aceites), electricidad, salarios, depreciación de activos fijos y servicios profesionales.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

La producción total expresada en términos de energía y proteína por unidad de superficie, coincidió con los valores determinados por Funes (2009) en unidades lecheras especializadas; sin embargo, se observó considerablemente deprimida (Figura 1) en comparación a las productividades obtenidas en fincas integradas y con elevados niveles de diversificación según (L. Casimiro et al., 2017; Funes, 2009; Funes et al., 2011) y en la leche en sus estratos productivos.

FIGURA 1
Producción de energía y proteína.

La productividad está asociada diversos factores como el grupo racial, el manejo, la base alimentaria, la edad, el componente reproductivo, la mortalidad y las condiciones climáticas de acuerdo a la época del año, entre otros que han sido planteadas en la literatura (Arcos et al., 2019; González et al., 2020). En este sentido, existen varias causas probables de los bajos rendimientos alcanzados (Tabla 1).

TABLA 1

Indicadores productivos

VT: vacas total; VO: vacas ordeño. *Para la conversión de unidades volumétricas (L) a unidades de masa (kg) se consideró la densidad promedio anual de la leche, la cual fue similar en los dos años en estudio: 1,0289 kg/L.

Por una parte, se identificó una inadecuada dinámica de reemplazo, pues existen animales añejos con más de 9 años de vida productiva, los cuales han manifestado afectaciones en las capacidades físicas y biológicas, coincidiendo con los planteamientos de (A. Hernández & de León, 2018), quienes aseveran que las reproductoras en edades avanzadas cuentan con menos energía para dedicar al pastoreo, pierden pezones y potencial reproductivo, así como otras problemáticas que inciden sobre los rendimientos.

Por otra parte, la edad promedio de incorporación de las novillas a la reproducción durante el periodo evaluado fue de 3 años, con pesos promedio de 296,8 kg. Este tiempo se considera prolongado según (Vázquez et al., 2018), los cuales afirman que en el trópico es un propósito incorporar a la novilla a la reproducción con edades inferiores a los 23 meses y que estas den a luz por primera vez antes de los 32 meses. Para conocer los motivos de esta situación en la unidad 021, sería necesario evaluar el manejo realizado durante la etapa de ganado en desarrollo, pues las deficiencias durante este periodo influyen en el acortamiento de la vida productiva, disminución del índice de natalidad, alto índice de desecho entre las vacas y pérdidas de valiosos materiales genéticos.

Uno de los indicadores que demuestra el planteamiento anterior, es la producción por VO/día, el cual se encuentran por debajo de los 5,25 kg reportados por Hernández & de León (2018) para ganado Siboney de Cuba, raza de mayor representatividad (67,8%), a los 305 días de lactancia y a los encontrados por (Palacios et al., 2016) quienes registraron en la propia raza producciones máximas de 7,8 kg/VO/día.

En otro orden, las condiciones de manejo tampoco fueron óptimas para que este genotipo desarrollara su potencial. De acuerdo a la percepción de los ganaderos se realiza Pastoreo Rotacional Voisin, sin embargo, se perciben irregularidades relacionadas a la cantidad y dimensión de los cuartones, y al manejo de los tiempos de estancia, ocupación y reposo, que evidencian el incumplimiento de las Leyes Universales del Pastoreo, acorde a las definiciones de (Voisin et al., 1967).

Otro factor identificado como limitante de la productividad, fue la calidad de los pastos. Durante los dos años estudiados la mayor representatividad botánica en el pastizal, la mostró el Saca sebo (Paspalum notatum Flüggé.) con una abundancia del 51%, seguido por especies como la Pitilla (Dichantium sp) (13%), Espartillo Sporobolus indicus (L.) (10%), Weyler (Mimosa pellita Kunth ex Willd) (9%), Guinea común (Panicum maximum Jacq.) (8%), Pasto estrella (Cynodon nlemfuensis Vanderyst) (7%) y Hierba de la sangre (Cordia globosa Jacq.) (2%).

Estas condiciones destacan la inadecuada calidad del pastizal, con escasa presencia de pastos mejorados, alto índice de infestación por arvenses, despoblación arbustos y leguminosas con fines proteicos, y aislada existencia de árboles para brindar sombra al ganado. Una problemática inquietante es la predominancia de los pastos naturales de baja calidad, como el Saca sebo, que según Ramos & Martínez (2020), aunque es una especie bien adaptada, y resistente al pastoreo intenso y a las fuertes sequías, es un alimento de poco valor nutritivo, bajo rendimiento y poca aceptación por el animal.

La relación VO/VT demostró el bajo porcentaje de VO existente en ambos años con 51,02% y 57,89% en 2018 y 2019, respectivamente. Al no ser este comportamiento atribuible a la presencia de vacas problema, se pudo percibir que en la unidad también existieron deficiencias relacionadas al componente reproductivo que afectaron la productividad. El índice de natalidad fue de 78,05% (2018) y 70,29% (2019), lo cual se encuentra por debajo del mínimo porcentaje de natalidad considerado como aceptable (85%) por García et al. (2018).

Esto se debió a que los intervalos parto-parto se exhibieron muy prolongados con promedios anuales de 467,67 (2018) y 519,25 (2019) días, pues según consideran Salazar & Torres (2017) el valor óptimo para este indicador es de 365 días y no debe superar los 400 días. En la medida que se prolonga ese rango, se desaprovecha la oportunidad de obtener una lactancia anual por animal; lo que hace menos eficiente y rentable al proceso productivo. Dicho resultado indica que el periodo de servicio a las reproductoras presentó afectaciones que provocaron su incremento, lo cual guarda relación con el manejo, la alimentación, las condiciones de tenencia y/o la salud animal.

Conforme a la Tabla 2, la cantidad de energía y proteína producida en 2018 solo cubrió las necesidades nutricionales de 0,71 Pe/ha y 1,53 Pp/ha, valor que disminuyó en 2019 a 0,61 Pe/ha y 1,31 Pp/ha.

TABLA 2

Indicadores energéticos

La energía insumida superó a la producida y demostró la ineficiencia del sistema, con un balance de 0,25 y 0,44 MJ obtenidos por cada MJ invertido en 2018 y 2019, respectivamente (Tabla 2). De igual forma, las entradas proteicas rebasaron las salidas. Aunque en el 2018 la productividad fue 174,34 kg.ha^-1 superior, el balance indicó una mayor EE en 2019; lo cual, estuvo relacionado con que en ese último año los ingresos energéticos al sistema desde fuentes externas disminuyeron un 48,58%.

No obstante, el balance desfavorable en ambos periodos se debió, en primera instancia, a que la procedencia de los insumos fue mayoritariamente externa. Estos involucraron: electricidad, combustibles, depreciación de equipamientos, alimento animal, artículos de consumo, medicamentos, prestaciones de servicios técnico-profesionales y materiales de la infraestructura.

En 2019 disminuyó la importación de materias primas, fundamentalmente las destinadas a la alimentación animal, lo cual, implicó la disminución de la productividad como resultado de la baja disponibilidad de alimentos voluminosos dentro de los límites de la finca. Esta problemática representa un riesgo para la seguridad alimentaria del ganado y la sostenibilidad del agroecosistema, marcadas por una significativa dependencia externa.

El aprovechamiento de las fuentes de energías renovables disponibles en la unidad, solo abarcó la producción limitada (0,8 ha/año) de forraje (king grass CT-115) con semillas obtenidas en el propio proceso y el abonado ocasional de esas áreas a partir de las deyecciones. Los principales los flujos energéticos incurridos en el sistema durante los años evaluados se representan de forma simplificada en las Figuras 2 y 3.

FIGURA 2
Representación simplificada del flujo de energía en el sistema, año 2018.

FIGURA 3
Representación simplificada del flujo de energía en el sistema, año 2019.

En la Tabla 3 se muestra la intensidad con que fueron insumidos algunos recursos, destacándose la importación de materias primas alimenticias, fundamentalmente en el 2018. Estos se hicieron imprescindibles debido al ineficiente diseño sistémico que se implementa en el escenario, el cual se proyecta al incremento en la producción por vaca y desprecia las funcionalidades de los componentes de la biodiversidad, el uso de las energías renovables desde el interior de la finca y la necesaria implementación de prácticas agroecológicas creativas e inclusivas. Bajo estas concepciones no solo se alcanzaría mayor soberanía alimentaria, sino mejores indicadores de EE y eficiencia económica.

TABLA 3

Intensidad de utilización de algunos recursos

GE: gasto energético; CT: cantidad total.

Por otra parte, la intensidad de trabajo humano fue responsable del 3,75 y 7,72% de la energía insumida en 2018 y 2019, respectivamente. Se pudo constatar que las rutinas de trabajo realizadas por los ganaderos, les exigieron 454,7 horas/ha/año. Lo cual, corrobora el planteamiento de Jacobo et al. (2016) acerca de que la intensificación de la producción agropecuaria se sustenta en la especialización productiva, en el aumento de la productividad del trabajo a través de la simplificación del manejo del ganado y en una gran utilización de insumos externos, como fertilizantes, agroquímicos o alimentos concentrados.

Por cada kg de proteína producido en 2018 se emplearon 311,30 MJ, excediendo en 134,8 los MJ necesarios en 2019. Este indicador se encuentra considerablemente por encima de los mencionados en fincas con altos índices de aprovechamiento de energías renovables (0,58 MJ/kg) según Casimiro et al. (2017) y en unidades agropecuarias con crianza animal a menor escala (entre 1,94 y 27,44 MJ/kg) (Rodríguez et al., 2017). En la medida que se incrementaron las demandas de insumos productivos desde fuentes externas, se incurrió en mayores costos energéticos para obtener la proteína en forma de alimento, por lo que se observó una relación inversamente proporcional entre el CEP y la EE (Figura 4).

FIGURA 4
Costo energético de la producción de proteína y eficiencia energética.

El ingreso neto de la producción fue superior en el año 2018, sin embargo, los costos totales también lo fueron (Tabla 4). En este último indicador, durante el propio año, sobresalieron los gastos en materias primas y materiales, esencialmente los referentes a artículos de consumo, lo cual se corresponde con los resultados de EE, donde los mayores gastos fueron consecuencia de las importaciones de alimentos al sistema. También resaltaron los gastos en salarios, que significaron las mayores salidas de 2019, equivalentes a 720 CUP/ha. Aun así, de acuerdo a las entrevistas con productores/as, los salarios mensuales por trabajador (promedio de 2018: 473,46 CUP/obrero; promedio de 2019: 537,13 CUP/obrero) resultaron poco atractivos, ante lo cual, la percepción general se inclinó al interés de implementar un sistema de pago que incluyera al salario, la utilidad en ventas mensuales. La adopción de este criterio no solo contribuiría a estabilizar la fuerza de trabajo, sino a fortalecer el sentido de pertenencia y el beneficio social. Sin embrago, para ello sería necesario introducir alternativas que garanticen la eficiencia y estabilidad de las producciones. En este sentido, la agroecología se presenta como un enfoque que ha promovido el uso de tecnologías sostenibles apropiadas para los predios lecheros, por ejemplo, el silvopastoreo, utilización de bancos de proteína, asociación de pastos y leguminosas, abonado a partir de residuales orgánicos, incorporación de razas autóctonas, bombeo fotovoltaico y energía eólica, pastoreo racional intensivo y la implementación de biodigestores, entre otras tantas prácticas que se han accionado exitosamente en Cuba.

El precio de la leche con destino a la industria a 4,50 CUP/litro permitió que, a pesar de los costos productivos y los bajos rendimientos alcanzados, el beneficio neto de la producción fuera de 2770 y 1580 CUP/ha en 2018 y 2019, respectivamente; mientras que la relación beneficio/costo reveló la rentabilidad del sistema con ingresos de 2,29 y 1,81 CUP por cada CUP invertido. Todos los parámetros financieros evaluados tuvieron mejor comportamiento en 2018, excepto los costos totales que a pesar de ser superiores manifestaron un acercamiento entre ambos años.

TABLA 4

Indicadores económicos, años 2018 y 2019

Al analizar la relación entre la EE y la eficiencia económica, se pudo observar que el año más eficiente desde el punto de vista energético fue el que manifestó el peor balance económico. Esto estuvo asociado a que, en 2019 el ingreso neto de la producción disminuyó como consecuencia de una menor productividad, la cual, a su vez, pudo ser el resultado, de la reducción considerable de insumos alimentarios. Dicha situación, no contradice en lo absoluto los planteamientos realizados en esta investigación acerca de la necesaria reducción de insumos externos, sino que avala la urgencia de incrementar las estrategias de sustitución, dada la inestabilidad que crea en el sistema la dependencia de recursos que pudieran faltar en determinado momento.

El comportamiento de las variables evaluadas demuestra que el enfoque reduccionista de la lechería es ineficiente desde el punto de vista energético, pues la finca importa más unidades energéticas de las que es capaz de producir. Incluso resultando rentable en términos económicos, la eficiencia está determinada por el máximo aprovechamiento de los recursos renovables disponibles, su manejo en armonía con los ciclos naturales y la conservación de los no renovables; por lo que, una mayor eficiencia energética significaría una mejor rentabilidad. Este escenario se aleja del éxito agropecuario tras satisfacer los requerimientos nutricionales de la población cubana, bajo condiciones económicas que exigen mecanismos productivos al menor costo posible, y consecuentemente se compromete la seguridad alimentaria.

El diseño sistémico de la lechería en cuestión, procura ser analizado en coherencia con los principios agroecológicos. A lo largo del país se han obtenido aceptadas experiencias en la conversión de los escenarios especializados a sistemas mixtos, integrados y/o diversificados, a través de prácticas agrarias que se ajustan a las características particulares de los predios (Casimiro et al., 2019; Milera et al., 2019; Peña et al., 2019).

Los indicadores energéticos permiten identificar elementos que crean insostenibilidad en el sistema productivo, los cuales, constituyen la base para el diseño de nuevas estrategias productivas que garanticen la soberanía alimentaria. Estos análisis sirven como premisa para la transición de las unidades especializadas, a escenarios ambientalmente saludables, socialmente justos, culturalmente aceptados y económicamente viables. Con apoyo en ellos, actualmente la Granja se encuentra inmersa en un proceso de desarrollo encaminado no solo a transformar el escenario en cuestión, sino a todos los subsistemas agropecuarios que la conforman, en diseños que produzcan alimento, energía y proteína de forma combinada y sostenible en el tiempo.

CONCLUSIONES

• Los balances energéticos obtenidos en la lechería estudiada durante los años 2018 y 2019, se mostraron por debajo de la unidad con valores de 0,25 y 0,44 MJ producidos/MJ insumidos, respectivamente; lo cual demostró la ineficiencia del sistema bajo condiciones de manejo convencionales y su baja capacidad para generar energía y proteína en forma de alimento. Solo se cubrió la alimentación de 0,71 Pe/ha y 1,53 Pp/ha en el año 2018, y de 0,61 Pe/ha y 1,31 Pp/ha en 2019.

• El análisis económico reveló la rentabilidad del sistema con una relación beneficio/costo de 2,29 (2018) y 1,81 (2019) CUP por cada CUP invertido. Todos parámetros financieros tuvieron mejor comportamiento en 2018.

• El año más eficiente desde el punto de vista energético (2019) fue el que manifestó el peor balance económico, como consecuencia de la reducción considerable de insumos alimentarios que, en ausencia de fuentes alternativas, implicaron la disminución de la productividad y los ingresos.

AGRADECIMIENTOS

Se agradece a los trabajadores de la Granja Guayabal y a los ganaderos de la Vaquería 021 por su valiosa contribución en la realización de esta investigación y a los cuales tributan los resultados de este trabajo.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Acosta, A., Betancourt, J., Bu, A., Fernández, P., Mok, L., & Morales, C. (2017). Estudio sobre la competitividad de la producción lechera cubana [Manuscrito].

Altieri, M. (1999). Bases científicas para una agricultura sustentable. Montevideo: Nordan Comunidad.

Altieri, M. A. (1997). Agroecología. Bases científicas para una agricultura sustentable. CLADES/ACAO.

Arcos, A. C. N., Lascano, A. P. J., & Guevara, V. R. V. (2019). Manejo de asociaciones gramíneas-leguminosas en pastoreo con rumiantes para mejorar su persistencia, la productividad animal y el impacto ambiental en los trópicos y regiones templadas. Revista Ecuatoriana de Ciencia Animal, 2(2), 1-31.

Casimiro, L., Casimiro, J., & Hernandez, J. (2017). Resiliencia socioecologica de fincas familiares en Cuba. Estación Experimental de Pastos y Forrajes Indio Hatuey.

Casimiro, R. L., Casimiro, G. J. A., Suárez, H. J., Martín, M. G. J., & Rodríguez, D. I. (2019). Índice de aprovechamiento de fuentes renovables de energía, asociadas a tecnologías apropiadas en fincas familiares en Cuba. Pastos y Forrajes, 42(4), 253-261.

Funes, M. F. R. (2009). Agricultura con futuro: La alternativa agroecológica para Cuba (Universidad de Matanzas). Estación Experimental Indio Hatuey, ISBN: 959-7138-02-6.

Funes, M. F. R., Martín, G., Suárez, J., Blanco, D., Reyes, F., Cepero, L., Rivero, J., Rodríguez, E., Savran, V., & del Valle, Y. (2011). Evaluación inicial de sistemas integrados para la producción de alimentos y energía en Cuba. Pastos y Forrajes, 34(4), 445-462.

García, D. J. R., Hernández, B. M., & Pérez, B. A. (2018). Comportamiento reproductivo de los genotipos Cebú y 5/8 Cebú x 3/8 Simmental en la región central de Cuba. Revista de producción Animal, 30(2), 44-51.

Gebhardt, S. E., Pehrsson, P. R., Cutrufelli, R. L., Lemar, L. E., Howe, J. C., & Haytowitz, D. (2007). USDA National Nutrient Database for standard reference, release (p. 22). USDA.

González, R., Sánchez, M., Bolívar, D., Arango, J., Chirinda, N., Pantévez, H., Londoño, G., & Rosales, R. (2020). Caracterización técnica y ambiental de fincas de cría pertenecientes a muy pequeños, medianos y grandes productores. Rev Mex Cienc Pecu, 1(1), 183-204.

Grupo Industrial de Alimentos y Silos (GIAS). (2015). Información a los consumidores de piensos, premezclas, materias primas y productos farmacéuticos y harina integral de maíz sobre el modelaje obligatorio para la presentación de sus demandas. GIAS.

Hernández, A., & de León, P. R. E. (2018). Performance of dairy production, reproduction and longevity in Holstein and its crosses with Cebu. Revista Cubana de Ciencia Agrícola, 52(3), 235-247.

Hernández, J. A., Pérez, J. J. M., Bosch, I. D., & Castro, S. N. (2015). Clasificación de los suelos de Cuba. Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas (INCA).

Milera, R. M. C., Machado-Martínez, M. R. L., Alonso, A. O., Hernández, C. M. B., & Sánchez, C. S. (2019). Pastoreo racional intensivo como alternativa para una ganadería baja en emisiones. Pastos y Forrajes, 42(1), 3-12.

ONU, C. E. Y. S. (2015). Informe del Grupo Interinstitucional y de Expertos sobre los Indicadores de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Palacios, E. A., Domínguez, V. J., Padrón, Q. Y., Rodríguez, C. M., Rodríguez, A. F. A., Espinoza, V. J. L., & Ávila, S. N. Y. (2016). Caracterización de la curva de lactancia de bovinos Siboney con modelos no lineales mixtos. Revista mexicana de ciencias pecuarias, 7(2), 233-242.

Peña, R. Y. F., Benítez, J. D. G., Almaguer, P. N. A., & Pacheco, P. C. E. (2019). Caracterización de la ganadería vacuna del sector campesino en el suroeste de Holguín. Pastos y Forrajes, 42(4), 300-308.

Ramos, H. E., & Martínez, S. J. L. (2020). Almacenes de biomasa y carbono aéreo y radicular en pastizales de Urochloa decumbens y Paspalum notatum (Poaceae) en el sureste de México. Revista de Biología Tropical, 68(2), 440-451.

Rodríguez, I. L., Rodríguez-Jiménez, J. S. L., Macías, F. O. L., Benavides, M. B., Amaya, M. O., Perdomo, P. R., Pardo, R. R., & Miyares, R. Y. (2017). Evaluación de la producción de alimentos y energía en fincas agropecuarias de la provincia Matanzas, Cuba. Pastos y Forrajes, 40(3), 222-229.

Salazar, A. D. J., & Torres, B. J. G. (2017). Estudio retrospectivo sobre el comportamiento reproductivo utilizando inseminación artificial vs monta natural en dos fincas ganaderas del pacifico de Nicaragua, 2015-2016 [Doctoral dissertation]. Universidad Nacional Agraria.

Sánchez, M. A., Murray, R. S., Montero, J., Marchini, M., Iglesias, R., & Saad, G. (2020). Importancia de la leche y sus potenciales efectos en la salud humana. Actualización en Nutrición, 21(2), 50-64.

Suárez, J., Almaguer, R. J. Á., Martín, G., Cepero, L., Blanco, D., Savran, V., Sotolongo, J. A., López, A., Donis, F., González, O., & Peña, A. (2017). Producción integrada de alimentos y bioenergía: La experiencia cubana. Agroecología, 12(1), 47-55.

Vázquez, A. Á. C., Pereda, Y. P., & Montané, D. B. (2018). Producción de leche en vaquería «Jibara» y su relación con indicadores reproductivos y no reproductivos. Avances, 20(4), 369-384.

Voisin, A., Bressou, C., & de Cuenca, C. L. (1967). Productividad de la hierba. Editorial Tecnos.

Notas

Notas de autor

*Autor para correspondencia: Jenifer Alvarez-Lima, e-mail: jenifer93@unah.edu.cu

Declaración de intereses