Spring Precipitation as a Predictor for Peak Standing Crop of Mixed-Grass Prairie

Los ganaderos y los manejadores de pastizales necesitan una herramienta de apoyo para hacer una predicción razonable y precisa del potencial de crecimiento del forraje al inicio de la estación para ayudar a los usuarios a tomar decisiones en reducir el número de animales. Las decisiones erróneas de la carga animal pueden tener graves consecuencias económicas y ambientales, especialmente cuando la producción de forraje es baja. Las predicciones deben basarse en información que se obtenga fácilmente y sea adecuada al pastizal en particular. Nuestro objetivo fue el evaluar la precipitación mensual durante la primavera como un predictor potencial de la producción de forraje en comparación con la precipitación anual y de la época de crecimiento. Analizamos la relación entre áreas pastoreadas y no pastoreadas con la producción de forraje (PSC) al final de la época de crecimiento y también con la precipitación utilizando modelos de regresión no linear y utilizando el criterio de la información de Akaike para la selección de un modelo, y datos provenientes de tres localidades: Streeter, ND, Miles City, MT, and Cheyenne, WY. En el modelo de regresión usó un segmento linear, representando la precipitación que limita la producción, y la regresión con una estimación de la producción promedio cuando la precipitación ya no es el factor limitante. Ambas respuestas y las variables de predicción se modificaron a una escala de manera que la variabilidad de la media de producción se relacionara con la variabilidad en la precipitación promedio a largo plazo. Encontramos que el pastoreo no afectó en la relación entre PSC y la precipitación, tampoco la precipitación anual o de la época de crecimiento fueron buenas variables de predicción. La mejor variable de predicción fue la precipitación total en Abril y Mayo para MT, Mayo y Junio para ND y Abril, Mayo y Junio para WY, con rango en r2 de 0.74 a 0.79 para la precipitación menor que la del promedio a largo plazo. Estos resultados indican que la precipitación de primavera es una información útil para tomar decisiones sobre el desalojamiento del ganado y puede ayudar a la toma de decisiones, y los resultados deben guiar la opción de los modelos posibles de predicción como herramienta.