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Predicción del índice de estrés térmico e impacto en la producción en tiempo real mediante la plataforma digital NEIKER-KABE
| Europa, incluida la península ibérica, se ha calentado a un ritmo de 0,5 °C por década entre 1991 y 2020, más del doble de la media mundial.
Los modelos climáticos proyectan que, de no cumplirse los compromisos de reducción de emisiones del Acuerdo de París, las temperaturas medias aumentarán al menos 2 °C respecto a la época preindustrial para mediados de siglo. |
| El aumento de la frecuencia y la intensidad de episodios de calor extremo, así como su desestacionalización, representa actualmente uno de los mayores desafíos del sector del vacuno lechero en España. |
| Eventos que antes se limitaban a los meses estivales, aparecen ahora con regularidad desde abril hasta octubre.
Históricamente este problema estaba asociado a zonas mediterráneas, pero en las últimas décadas ha pasado a ser relevante también en zonas templadas del norte peninsular. La consecuencia directa es que la ventana temporal en la que los animales pueden sufrir estrés térmico se amplía año tras año, con un impacto creciente sobre la producción, la calidad de la leche y el bienestar animal. |
En este contexto, el sector lechero español, con una cabaña mayoritariamente formada por raza Holstein, es particularmente vulnerable dado que esta raza, seleccionada por su alta capacidad productiva, presenta una elevada actividad metabólica y una menor eficiencia para disipar calor en condiciones de temperatura y humedad elevadas.
La cuantificación de las condiciones ambientales se realiza habitualmente a través del índice de temperatura y humedad (THI), que permite establecer umbrales de estrés a partir de los cuales las vacas se ven afectadas fisiológica y productivamente.
Tradicionalmente, la gestión del estrés térmico ha sido correctiva, es decir, cuando se registran temperaturas elevadas o se observaban signos evidentes en los animales, como jadeo o reducción de la ingesta, se adapta el manejo:
Sin embargo, frente a este enfoque correctivo, la Ganadería de Precisión (PLF, del inglés Precision Livestock Farming) introduce un cambio hacia una gestión proactiva, basada en el uso de datos para anticipar situaciones de riesgo.
| En este contexto, el Departamento de Conservación de Recursos Naturales de NEIKER (Instituto Vasco de Investigación y Desarrollo Agrario) ha trabajado en los últimos años en la gestión proactiva del estrés térmico en vacuno de leche en el marco de la ganadería de precisión. |
LA RELEVANCIA DEL THI EN EL MICROCLIMA DE LA NAVE
El índice THI combina la temperatura y humedad relativa y aporta más información que la temperatura por sí sola para determinar los umbrales de estrés.
Por ejemplo, una temperatura de 30 °C con baja humedad puede ser tolerable mientras que la misma temperatura con una humedad relativa del 80 % genera una sensación térmica muy superior debido a que la disipación de calor por la piel se vuelve ineficaz.
Históricamente se fijaba el inicio del estrés en un THI de 72, pero los estudios actuales en vacas de alta producción como las vacas Holstein sitúan el umbral de pérdida productiva en THI 68 o incluso inferiores.  |
Es fundamental entender que el impacto del estrés térmico no es lineal y que determinar los umbrales y duración de los periodos de estrés resulta determinante para no comprometer el bienestar animal y la producción de leche.
La severidad del impacto fisiológico está determinada por factores como:
El efecto acumulativo de horas por encima del umbral (Horas-THI: número de horas en que el THI supera el valor crítico en un período dado).
La falta de recuperación nocturna (el THI no baja de 65-68 durante la noche).
Un aspecto frecuentemente subestimado es que el THI relevante para los animales es el que se registra dentro de la nave y no en el exterior de ésta. Este microclima interior, aunque las naves sean de ventilación natural y estén abiertas, está condicionado por:
| Estos factores hacen que las condiciones de temperatura y humedad puedan diferir sustancialmente de las condiciones exteriores. |
Uno de los hallazgos más relevantes de los trabajos realizados en el grupo de investigación de NEIKER es precisamente la importancia de medir y predecir el THI en el interior de las instalaciones.
La comparación directa entre el THI calculado a partir de sensores instalados dentro de cada nave y el THI derivado de estaciones meteorológicas exteriores mostró una alta correlación entre ambas variables (R2=0,85), pero con diferencias sistemáticas con repercusión práctica.
En los días con condiciones más cálidas, los de mayor riesgo para los animales, el THI exterior resultó ser de media un 10 % superior al interior, lo que indica que la nave ejerce cierta protección frente a las condiciones externas.
| No obstante, se observaron diferencias entre las granjas analizadas, entre diferentes puntos de las naves y entre el día y la noche, subrayando que la monitorización específica del microclima interior de cada nave es necesaria para una evaluación precisa de las condiciones de confort animal. |
  Basar las decisiones de manejo en la estación meteorológica más cercana (que puede estar a varios kilómetros) conlleva errores sistemáticos en la activación de medidas de mitigación.
Por ello, la monitorización in situ mediante redes de sensores inalámbricos es, hoy en día, una necesidad técnica ineludible. |
La respuesta tecnológica a esta necesidad ha evolucionado notablemente en los últimos años.
El despliegue de sensores inalámbricos de bajo coste, redes de comunicación IoT y sistemas de gestión de datos en la nube ha abierto una nueva dimensión en la gestión del estrés térmico:
Calcular el THI en tiempo real en el interior de cada nave.
Predecir el THI futuro y su impacto sobre la producción con días de antelación.
En este contexto, NEIKER ha desarrollado el sistema de monitorización IoT NEIKER kABE, que permite visualizar en tiempo real las condiciones ambientales de la nave y su entorno.
Asimismo, mediante el análisis de datos productivos individualizados de los animales y los datos ambientales, se ha desarrollado un modelo predictivo de IA basado en redes neuronales capaz de anticipar el efecto de los eventos de estrés térmico sobre la producción lechera.
Este modelo permite estimar la trayectoria productiva esperada de cada animal e identificar desviaciones cuando la producción cae por debajo de lo esperado, detectando patrones de descenso entre 1 y 3 días antes de que se produzcan caídas significativas.
| A nivel operativo, el sistema desarrollado integra sensores de temperatura y humedad distribuidos en el interior de las naves que transmite los datos en tiempo real a la nube.
El sistema calcula el THI interior de forma continua, con una frecuencia de 10 minutos, y genera alertas automáticas cuando se superan los umbrales críticos establecidos. |
| Además, integra modelos de predicción meteorológica que permiten anticipar el THI a varios días vista. Esta predicción, combinada con el modelo de IA, permite estimar el impacto del estrés térmico sobre la producción de leche con varios días de antelación.
El modelo obtenido alcanzó una precisión elevada (R2=0,79; RMSE=0,23 kg) en la estimación de caídas productivas asociadas al THI a escala de granja. |
El valor práctico de esta combinación es claro…
El ganadero puede conocer previamente si se aproxima un episodio de estrés térmico y cuál será su impacto sobre la producción de leche.
Esto permite actuar con tiempo, activando medidas preventivas de manejo y mejorando la capacidad de toma de decisiones en la granja.
Si bien persisten retos de implantación, como la conectividad en zonas rurales, el coste de los sensores o la formación de los usuarios, las soluciones disponibles son cada vez más accesibles y escalables.
| En conjunto, estas herramientas contribuyen a optimizar el uso de los sistemas de ventilación y refrigeración, mejorar el bienestar animal y reducir las pérdidas productivas asociadas, avanzando hacia un manejo más eficiente, preciso y basado en datos.
La clave reside en el desarrollo de soluciones escalables, interoperables y accesibles para todo tipo de ganaderías, junto con el acompañamiento técnico que permita transformar el dato en decisiones concretas de manejo en el día a día de la granja. |
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