El salmón del Atlántico (Salmo salar) es la principal especie de acuicultura en Chile y en Noruega y tiene una importancia económica significativa. Al igual que otras especies de peces, el alimento constituye el mayor costo operativo en el cultivo de salmón del Atlántico, a menudo superando el 50% de los gastos totales.
En tanto, las prácticas actuales de manejo de la alimentación para esta especie se basan principalmente en estimaciones de biomasa y tablas de alimentación que describen las tasas de alimentación según el tamaño del pez y las clases de temperatura del agua. Sin embargo, la administración de cada comida se guía en gran medida por la intuición y la experiencia del personal en el centro de cultivo, complementada con cámaras submarinas para monitorear el comportamiento de los peces como un indicador del apetito.
A veces también se emplean sistemas de sonar para rastrear la actividad de alimentación y la distribución de los peces. Estos también proporcionan datos esenciales sobre la biomasa, la distribución del tamaño y la densidad para una gestión eficaz del centro de cultivo.
A pesar de estas herramientas, las prácticas actuales a menudo conducen a imprecisiones en las estimaciones de la ingesta de alimento, lo que con frecuencia resulta en una sobrealimentación. Los acuicultores, cautelosos de la subalimentación y la pérdida de potencial de crecimiento, tienden a proporcionar un exceso de alimento, lo que genera un desperdicio de recursos e importantes impactos ambientales, económicos y de reputación.
En este escenario, la modelización matemática ofrece una solución prometedora para abordar estas ineficiencias. Dichos modelos, cuando se integran en marcos avanzados como los gemelos digitales y los sistemas de decisión, pueden mejorar la precisión y la eficiencia de las estrategias de gestión de la alimentación.
Es así como un equipo de investigadores de la Universidad de Bergen y de SPAROS Lda. desarrollaron un nuevo estudio que representa el primer paso hacia el desarrollo de un modelo matemático de referencia para estimar la ingesta de alimento en el salmón del Atlántico basándose en predictores claves, específicamente el peso corporal y la temperatura.
Utilizando tablas de alimentación comerciales y datos publicados, el modelo se desarrolló para reemplazar las tablas de alimentación tradicionales, apoyar los modelos de crecimiento y servir como punto de referencia para mejorar las prácticas de alimentación en la acuicultura.
Más detalles del modelo
La presente investigación tuvo como objetivo inferir ecuaciones paramétricas básicas para la ingesta de alimento del salmón del Atlántico utilizando un número mínimo de predictores: peso corporal y temperatura.
“Utilizamos datos de 64 publicaciones previas y 25 tablas de alimentación comerciales. Se probaron varios modelos matemáticos, incorporando diferentes funciones de temperatura y métodos de ajuste”, detallaron los autores.
El siguiente modelo proporcionó las predicciones más precisas en un rango más amplio de temperaturas y pesos corporales de los peces, donde es la ingesta de alimento (g/pez/día), el peso corporal promedio del pez (g) y la temperatura del agua (°C), resultando el siguiente modelo de referencia:
En este sentido, “el uso de métodos simples de mínimos cuadrados y ajuste robusto produce mejores capacidades de predicción, mientras que los datos de las tablas de alimentación comerciales no mejoran significativamente la precisión del modelo”, explicaron los expertos.
Ahora bien, “este modelo de referencia básico desarrollado en este estudio puede utilizarse fácilmente como una herramienta aplicada, por ejemplo, para estimar la cantidad de alimento requerida para la producción o los ensayos, determinar la ingesta de alimento de referencia al construir modelos más complejos que tengan en cuenta otros factores, desarrollar modelos de crecimiento que tomen la ingesta de alimento como entrada, y evaluar las prácticas de alimentación actuales”, destacaron los investigadores.
Los autores también resaltan su simplicidad, adaptabilidad y amplia aplicabilidad que representan una valiosa contribución al campo, proporcionando una base práctica para el desarrollo futuro de modelos y la toma de decisiones en la gestión de un centro de cultivo del salmón del Atlántico.
