En este trabajo se evalúa la capacidad de la tecnología NIRS para estimar la composición química (n = 81) y la digestibilidad de la materia orgánica (n = 52) de henos de hierba procedentes de explotaciones gallegas y se desarrollan ecuaciones empíricas basadas en parámetros químicos para la estimación de la digestibilidad de la materia orgánica (DMO), comparando su capacidad predictiva con la obtenida mediante NIRS. Los valores de DMO se correspondían con determinaciones de DMO in vivo (n = 14) o in vitro con líquido ruminal (n = 38) corregidos con estándares de DMO in vivo. La capacidad predictiva de las ecuaciones NIRS obtenidas para estimar la composición química y DMO osciló entre excelente y buena, mostrando coeficientes de determinación en el proceso de validación cruzada (1−VR) superiores a 0,90 para todos los parámetros, excepto para el contenido en materia orgánica (1−VR = 0,87) y valores de la relación entre la desviación estándar y el error de predición en validación cruzada (RPD) superiores a 3,0 para todos los parámetros estudiados. Las ecuaciones empíricas basadas en parámetros químicos mostraron una menor aptitud predictiva de la DMO (1−VR entre 0,70 y 0,53), mostrando la superioridad de la tecnología NIRS para predecir la DMO de henos de hierba, evidenciada al considerar que la ecuación NIRS seleccionada, comparada con la mejor ecuación química permitió reducir el error de predicción a la mitad, desde ±3,9 % a ±1,9 %. Se concluye que las calibraciones NIRS desarrolladas son una herramienta útil para la evaluación nutricional rápida y precisa de henos de pradera en análisis de rutina.

Pereira‑Crespo S, Botana A, Veiga M, González L, Resch C, García‑Souto V, Lorenzana R, Martínez‑Diz MP, Flores‑Calvete G (2022). Modelos de predicción del valor nutricional de henos de hierba. ITEA‑Información Técnica Económica Agraria 118(3): 377-395. https://doi.org/10.12706/itea.2021.031