Development of a mathematical model to estimate corn demand in pig farming in Rio Grande do Sul, Brazil

Abstract

O objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo matemático determinístico para estimar a demanda de ingredientes alimentares na suinocultura do Rio Grande do Sul (RS). A estrutura do rebanho considerou o número total de fêmeas produtivas, a taxa de reposição anual, o percentual de fêmeas avós, a taxa de descarte entre partos e o intervalo entre partos. A evolução do peso vivo das fêmeas foi estimada com base nos ganhos maternos e reprodutivos. O modelo calculou o número e o peso médio de leitões ao nascimento, conforme a ordem de parto. O desempenho dos leitões do nascimento ao abate foi estimado pela equação de Gompertz. A mortalidade aplicada em cada fase permitiu estimar o número total de animais vivos até o abate. As exigências nutricionais foram calculadas com base em algoritmos reconhecidos. Para verificar a consistência do modelo foi estimada a demanda de milho considerando dados de 2024. Foi considerado o número total de matrizes produtivas divulgados pela associação de criadores de suínos do RS. O número e peso médio de leitões nascidos, desmamados e o peso de abate foram obtidos em relatórios técnicos e dados da Embrapa. Considerou-se um programa alimentar com duas fases na gestação, uma fase para fêmeas vazias e lactantes, e três fases para crescimento e terminação. A proporção de milho nas dietas foi mantida constante. A demanda total de milho em 2024 foi estimada em 1,54 milhão de toneladas. As fases de crescimento e terminação responderam por cerca de 70% desse total. O modelo indicou que reduções no peso de abate podem gerar economia progressiva de 0,8 a 1% por quilo vivo reduzido, embora isso impacte diretamente a produção total de carne. Conclui-se que a modelagem permite estimar a demanda de milho e simular cenários produtivos, apoiando o planejamento nutricional e estratégico da cadeia suinícola.