Fabiana Camarinha1, Anna Carolina Pereira Staico1, Karoliny Nagib de Sales1, Flávio
Rodrigo Gandolfi Benites2, Fausto Souza Sobrinho2, Francisco José da Silva Lédo2, Juarez
Campolina Machado2
1Bolsista de iniciação científica e estudante do curso de Ciências Biológicas no Centro de
Ensino Superior de Juiz de Fora – CES: [email protected], [email protected], [email protected]
2 Pesquisador Melhoramento de Forrageiras da Embrapa Gado de Leite.
[email protected], [email protected], [email protected], [email protected].
Resumo: Foram avaliadas 200 plantas de C. nlemfuensis em blocos aumentados para as
características peso verde (PV), peso seco (PS) de forragem e vigor das plantas que foram mensurados por notas de quatro avaliadores com o objetivo de avaliar o potencial produtivo de plantas de Cynodon nlemfuensis e verificar a eficiência da seleção visual. Foram selecionadas as 11 melhores e as 11 piores plantas com base nas características PV, PS e vigor de plantas. Os resultados mostram que a seleção visual é eficiente quando comparada com a coincidência das plantas selecionadas pelo PV e PS, considerando-se que a produção de forragem é um caráter quantitativo.
Palavras–chave: caracteres quantitativos, melhoramento de forrageiras, peso seco, peso
verde, vigor de plantas.
Abstract: 200 plants C. nlemfuensis were evaluated in augmented block for
characteristics fresh weight, dry weight forage and plant vigor scores were measured by four assessors with the objective to evaluate the productive potential of plants of C.
nlemfuensis and verify the efficiency of visual selection. We selected the 11 best and 11
worst plants based on characteristics fresh weight, dry weight and vigor of plants. The results show that visual selection is effective when compared with the coincidence of the plants selected by the fresh weight and dry weight, considering that forage production is a quantitative character.
Keywords: dry weight, forage breeding, fresh weight, quantitative character, plant vigor.
Introdução
Dentre as gramíneas existentes como alternativas para exploração à pasto, o gênero Cynodon (Gramas Estrelas e Bermudas) apresenta vantagens como a elevada produtividade, qualidade da forragem, capacidade de resposta a adubação, resistência ao pisoteio, boa adaptação a diferentes tipos de solos e clima, boa tolerância a solos úmidos e a baixas temperaturas (VILELA, 2005).
O potencial forrageiro do Cynodon foi avaliado em um Simpósio realizado em Juiz de Fora – MG (ALVIM et al., 1996) e uma das conclusões obtidas no simpósio foi que o melhoramento das espécies e híbridos de Cynodon nas condições ambientais brasileiras poderiam produzir nova linha de cultivares, com boas características de adaptação.
A seleção visual foi utilizada amplamente no início dos programas de melhoramento genético, principalmente na metodologia de seleção massal, para caracteres de alta herdabilidade. Sua utilização tem diminuído principalmente em culturas onde os caracteres de interesse são quantitativos e as correlações da seleção visual com a produção são baixas. Resultados semelhantes a esses têm sido constatados em outras culturas e estão disponíveis em Cutrim et al., (1997).
Já em forrageiras, onde os programas estão no início, e as espécies ainda não foram totalmente domesticadas os resultados da seleção visual tem apresentado eficiência. Borges et al., (2011) trabalhando com B. ruziziensis obtiveram alta correlação entre a seleção visual e o peso verde e peso seco da forragem.
O presente trabalho objetivou avaliar o potencial produtivo de plantas de Cynodon
nlemfuensis e verificar a eficiência da utilizando da seleção visual.
Material e Métodos
Foram avaliadas 200 plantas de C. nlemfuensis provenientes de sementes coletadas em pastagens de Gama Estrela Roxa em delineamento de blocos aumentados com cinco testemunhas comuns em cada um dos 4 blocos. O experimento foi realizado no Campo Experimental de Santa Mônica, da Embrapa Gado de Leite, localizado no município de Valença – RJ.
Após a coleta das sementes procedeu-se o seu beneficiamento e plantio em bandejas plásticas contendo substrato comercial. As plântulas germinadas foram transplantadas para copos plásticos contendo como substrato uma mistura de terra, areia e esterco (1:1:1). Cerca de 30 dias depois foram plantadas no campo espaçadas de 2,5 metros tanto na linha como entre as linhas. Foi realizado um corte de uniformização das plantas 60 dias após o plantio e cerca de 35 dias depois procedeu-se o corte de avaliação do experimento. Foram mensuradas o seu vigor, por meio de uma escala de notas variando de 1 (baixo vigor) a 5 (elevado vigor), o peso verde (PV) e seco (PS) da forragem. Para a obtenção deste último, após o corte das plantas foram retiradas amostras da forragem e secadas em estufa com ventilação forçada a 55 oC por 72 h. As avaliações
visuais foram realizadas por quatro avaliadores de forma independente, utilizando-se a média para a realização das análises.
Foi realizada a análise de variância seguindo o modelo de blocos aumentados utilizando-se o programa Genes. As médias originais (não ajustadas) e as ajustadas de cada tratamento foram utilizadas para realização de análises de correlação entre as diferentes variáveis.
Resultados e Discussão
A Tabela 1 apresenta as médias das 11 melhores e das 11 piores plantas e a média geral para PV, PS e vigor. Quando compara-se as 11 melhores progênies selecionadas para PV com as 11 selecionadas para PS há 81.81% de coincidência nas plantas selecionadas. Esses resultados estão de acordo com os encontrados por Borges et al., (2011) que obtiveram correlação elevada de 92.57% entre PV e PS. Quando compara- se as 11 piores progênies selecionadas em relação ao PV e PS há 90.90% de coincidência entre as piores plantas, reforçando os resultados encontrados por Borges et al., (2011) (Tabela 1).
A coincidência das 11 melhores plantas selecionadas baseados na média das notas de vigor com PV e PS da forragem, foi obtidos valores de coincidência de 63.63% e 72.72%, respectivamente (Tabela 1). Esses valores são considerados elevados, pois a produção de forragem é um caráter controlado por vários genes. Cutrim et al. (1997), avaliando a seleção visual (notas dadas por 11 avaliadores) com a produção de grãos de arroz em três populações, encontraram correlação das plantas selecionadas visualmente com o peso de grãos de 11.2%, 15.7% e 15%, respectivamente para cada uma das três populações. A eficiência da seleção visual encontrada no presente trabalho são superiores aos valores encontrados por Cutrim et al (1997), indicando sua eficiência para o caráter quantitativo PV e PS em C. nlemfuensis.
Comparando-se a coincidência do PV e PS de forragem das 11 piores plantas com a média do vigor das plantas, houve 54.54% de coincidência para ambas as características (Tabela 1). Esses resultados podem evidenciar que a seleção visual foi mais eficiente para selecionar as melhores plantas do que para descartar as piores.
As médias das plantas selecionadas para PV e PS foram 45% e 42% respectivamente superiores a média das 200 plantas avaliadas (Tabela 1), evidenciando-se a existência de grande variabilidade entre as plantas e a possibilidade de obtenção de ganhos genéticos expressivos com a seleção.
Deve haver estudos mais aprofundados envolvendo mais cortes para confirmar os resultados deste trabalho, porém esses resultados evidenciam a possibilidade da utilização da seleção visual, o que permitiria avaliação de um maior número de genótipos e a utilização de menor mão de obra, uma vez que não haveria a necessidade de pesagem das plantas (RAMALHO et al., 2008).
Tabela 1- Médias das 11 melhores e as 11 piores plantas de C. nlemfuensis e média geral para as características produção de matéria verde (PV) e seca (PS) de forragem e vigor das plantas.
11 melhores progênies 11 piores progênies
Plan. PV(g) Plan PS(g) Plan. Vigor Plan. PV(g) Plan. PS(g) Plan Vigor 8 4260 8 1030 2 4.38 1 280 1 75.68 1 1.00 10 3760 12 1744 7 4.38 59 200 59 63.42 27 1.38 12 7120 98 1073 8 5.00 60 200 60 60.00 54 1.38 13 3800 119 1222 12 4.88 62 200 62 64.70 56 1.25 98 4500 127 1269 97 4.88 79 280 79 82.63 59 1.00 119 4400 129 994 119 4.88 93 220 93 60.85 60 1.00 127 4420 135 985 127 4.50 121 280 99 89.73 62 1.00 129 3980 146 1005 129 4.38 149 230 121 83.58 77 1.25 146 3900 150 973 135 4.63 173 320 149 66.06 99 1.25 166 3820 166 1019 166 4.75 199 170 199 43.20 121 1.25 184 4260 184 1030 184 4.38 200 320 200 87.84 173 1.00 Ms 3696 1028 4.23 245 70.69 1.15 M 1656 432 2.84
Conclusões
Existe grande variabilidade genética para produção de forragem entre as plantas originadas de sementes de C. nlemfuensis.
A seleção visual em C. nlemfuensis para peso verde e peso seco da forragem que são caracteres quantitativos mostrou-se eficiente.
A seleção indireta para vigor de plantas é eficiente para identificar as plantas mais produtivas.
Agradecimentos
Ao CNPq.
Ao gestor da estação experimental de Santa Mônica, seus técnicos e assistentes na condução do experimento.
Literatura Citada
ALVIM, M.J.; BOTREL, M.A.; PASSOS, L.P.; BRESSAN, M.; VILELA, D. Anais do
workshop sobre o potencial forrageiro do gênero Cynodon. Juiz de Fora - MG, 1996,
181p.
BORGES, V., SOUZA SOBRINHO, F., LÉDO, F.J.S., KOPP, M. Associação de caracteres e análise trilha em progênies de meios-irmãos de Brachiaria ruziziensis. Ver. Ceres, Viçosa, v.58, n.6, p. 765-772, nov/dez, 2011.
CUTRIM, V.A.; RAMALHO, M.A.P., CARVALHO, A.M. Eficiência da seleção visual na produtividade de grãos de arroz (Oryza sativa l.) irrigado. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 32, p. 601-606, 1997.
RAMALHO, M.A.P, SANTOS, J.B; PINTO, C.A.B.P. Genética na agropecuária. 4. ed. rev. Lavras: UFLA, 2008. 463 p
VILELA, D. Potencial das pastagens de Cynodon na pecuária de leite. In: VILELA, D.; RESENDE, J.C.; LIMA, J (Ed.). Cynodon: Forrageiras que estão revolucionando a pecuária brasileira. 1. ed. Juiz de Fora: Ed. Embrapa Gado de Leite, Brasil, 2005, p.191-223.
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Desempenho Financeiro de Propriedades Leiteiras
Financial Performance of Dairy Properties
Paula Bottoni de Araújo2, Bruna Gontijo2, Tammy Senra Fernandes Genú2,Paulo do Carmo
Martins1, Alziro Vasconcelos Carneiro1 1 Embrapa Gado de Leite; 2Estagiários
Resumo: Aproximadamente 1,4 milhão das propriedades no Brasil se dedicam à atividade
primária, gerando emprego e renda de modo descentralizado. Mesmo com mudanças onde as propriedades leiteiras buscaram internalizar tecnologias no processo produtivo, viu-se pouca transformação na implementação de tecnologias de gestão. Ainda é grande o número de propriedades que não promovem controles sobre situações que impactam o desempenho financeiro das propriedades. O produtor toma decisão sobre o futuro com base em informações do passado. Por isso o objetivo desse trabalho é avaliar os conceitos de gestão financeira e contábeis (EBTIDA, margem de EBTIDA, ROI, GIRO DO ATIVO, EVA e Pontos de Equilíbrio) em 21 propriedades leiteiras, visando obter indicadores que permitam analisar o desempenho mensal. Em média 23% das propriedades obtiverem EBTIDA negativo e 30% tiveram resultados consideráveis, porém em sua maioria encontra-se em dificuldade. A aplicação da metodologia visa melhoria na obtenção de práticas de manejo e gestão, para atender à demanda no setor.
Palavras–chave: análise financeira, propriedades leiteiras, sistema de produção.
Abstract: Approximately 1.4 million properties in Brazil are engaged in primary activity,
generating jobs and income in a decentralized manner. Even with changes where dairy
herds tried to internalizetechnologiesin the production process, there was little changein
the implementation of management technologies. There is a huge number of properties
that do not promote controls on situations that impact the financial performance of
properties. The producer makes the decision about thefuture based on past information.
Therefore the aim of this study is to evaluate the concepts of financial management and
accounting (EBTIDA, EBTIDA’s margin, ROI, asset turnover, EVA e break even price) on
21 dairy farms in order to obtain indicators to analyze the monthly performance. On
average 23% of properties have obtained negative EBITDA and 30% had significant
results, but mostly of the properties are in trouble. The methodology aims to achieve
improvedmanagement practicesand management, to meet demandin the sector.
Keywords: dairy farms, financial analysis, production systems.
Introdução
A atividade primária ocorre em aproximadamente 1,4 milhão de propriedades em todo o Brasil, de acordo com o Censo Agropecuário de 2006 (IBGE, 2012). O PIB da agropecuária brasileira encerrou 2011 com alta de 3,9%, crescendo mais que o PIB nacional que foi de 2,7% (IBGE, 2012). Como está presente em todo o território nacional, esta atividade possibilita a geração de emprego e renda de modo descentralizado, em praticamente todos os municípios brasileiros.
Apesar da transformação ocorrida nas últimas duas décadas, em que as propriedades leiteiras buscaram internalizar tecnologias no processo produtivo, pouco se avançou na adoção de tecnologias de gestão. Ainda é grande o número de propriedades que não promovem controles sistemáticos sobre os eventos que impactam o desempenho financeiro das propriedades. Por outro lado, as metodologias disponíveis para aferição de desempenho, nem sempre consideram indicadores zootécnicos e indicadores econômicos, numa análise em conjunto. Finalmente, há um vazio metodológico que tornam frágeis todas as análises atuais, pois o produtor que adota anotações sistematizadas toma decisões no presente considerando os fatos econômicos acumulados nos últimos doze
meses. Portanto, os fatos mais recentes e de maior impacto no presente são minimizados, o que induz o produtor a tomar decisões de modo pouco seguro. Na prática, o produtor toma decisão sobre o futuro com base em informações do passado, e não presente.
O presente trabalho objetivou testar a aplicação de conceitos de gestão financeira e contábeis em propriedades leiteiras, visando obter indicadores que permitam analisar o desempenho mensal, considerando indicadores econômicos e zootécnicos selecionados.
Material e Métodos
Foram selecionadas 21 propriedades por meio de amostragem não representativa. Os produtores participantes da pesquisa têm mais de 70% da renda da propriedade auferida com leite e estão localizados nos estados de Minas Gerais e Goiás. A coleta de dados se deu entre os meses de julho e dezembro de 2011, através de um relatório próprio. Os seis entrevistadores passaram por 40 horas de treinamento teórico e prático. Para aferição do desempenho financeiro e contábil foram apurados os seguintes indicadores:
EBTIDA (Earning Before Interests, Taxes, Depreciation and Amortization) – Caixa gerado na propriedade no mês. É uma medida aproximada de lucro, sem descontar a depreciação de máquinas e benfeitorias e os juros de financiamento;
MARGEM DE EBTIDA – Percentual do caixa em relação à receita da sua propriedade no mês; ROI – Retorno financeiro obtido no mês com todos os investimentos que se tem na propriedade.
GIRO DO ATIVO – Indica a eficiência no uso de ativos. Índice obtido pela divisão da receita da propriedade sobre o total de ativos;
EVA (Economic Value Added) – É o valor perdido na produção de leite neste mês, depois que todos os fatores de produção foram remunerados, ou seja, o capital empatado com terra, máquina, e também o pagamento da mão-de-obra, empréstimos e de todos os fornecedores;
PONTOS DE EQUILÍBRIO: a) FINANCEIRO– Volume de leite que permite cobrir todas as despesas da produção; b) OPERACIONAL – Volume de leite que permite cobrir todas as despesas da produção e da depreciação de ativos; c) ECONÔMICO – Volume de leite que permite cobrir todas as despesas da produção, da depreciação de ativos e remunera os fatores de produção.
Visando explicar os indicadores econômicos encontrados, também foram levantados indicadores zootécnicos, considerando: Estrutura do rebanho (percentuais de vaca em lactação em relação ao rebanho e vaca em lactação em relação ao total de vacas); Produção; Produtividade dos fatores (vaca, mão de obra e terra); Gastos com mão de obra em relação à receita e; Perda com morte de animais.
Como complementos das informações levantadas, são considerados bonificações de qualidade, representadas por Contagem bacteriana total - CBT, Contagem de células somáticas - CCS, Matéria Gorda e Proteína. Os resultados são apresentados aos produtores em apenas uma folha de papel A4.
Resultados e Discussão
Das 21 propriedades estudadas, cinco apresentaram EBTIDA negativo. Estas propriedades estão insolventes e devem parar a atividade produtiva se o resultado persistir nos meses subsequentes. A Margem de EBTIDA entre as 21 propriedades variou cerca de 460% no mês de julho, 190% no mês de agosto, 160% no mês de setembro, 240% no mês de outubro, 140% no mês de novembro e 100% no mês de dezembro.
O ROI variou 3,90% no mês de julho, 1,12% no mês de agosto, 1,41% no mês de setembro, 2,17% em outubro, 1,69% em novembro e 1,42% em dezembro. Cinco propriedades apresentaram resultado acima de 0,5% em julho, sete em agosto e em setembro, nove em outubro, também sete em novembro e dezembro. Já o Giro do Ativo foi 0,17 em julho, 0,19 em agosto, 0,18 em setembro, 0,19 em outubro, 0,18 em
novembro e 0,19% em dezembro. O EVA apresentou média no período de – R$ 3.394,77, indicando que, na media, os produtores estudados perderam patrimônio.
Em média, o ponto de equilíbrio financeiro foi de 390 litros/dia entre julho e dezembro, o ponto de equilíbrio operacional foi de 618 litros/dia e o ponto de equilíbrio econômico foi 745 litros/dia.
Para o cálculo dos indicadores econômicos e financeiros acima citados utilizou-se alguns também indicadores de eficiência técnica e de qualidade do leite, como mostra a Tabela 1. Estes dois grupos de indicadores, em ultima análise, são os que impactam os indicadores econômicos e financeiros. Estes indicadores também são importantes para localizar e conhecer dentre as propriedades quais são os procedimentos gerenciais de melhor resultado, ou seja quais trazem eficiência econômica.
Tabela 1. Indicadores zootécnicos e de qualidade médios obtidos na amostragem.
Fonte: dados da pesquisa
Conclusões
O estudo analisou propriedades de gado leiteiro no período de julho a dezembro de 2012 a fim de testar conceitos financeiros e econômicos, visando analisar o desempenho mensal. A amostragem considerada neste estudo foi intencional, o que impede que os resultados obtidos sejam considerados representativos do universo de produtores brasileiros. Portanto, foram considerados somente produtores que têm forte vínculo econômico com a atividade leiteira. Ainda assim, em média, 23% das propriedades mostraram-se insolventes, nos meses analisados. Num outro extremo, 30% das propriedades obtiveram resultados muito favoráveis, o que garante sustentabilidade econômica. As demais, que foram a maioria dos casos obtidos na amostra, mostraram dificuldades para cobrir todos os gastos de produção.
Vale ressaltar, contudo, que os dados analisados referem-se ao levantamento de seis meses, portanto ainda é cedo para se fazer qualquer afirmação sobre a saúde financeira destas propriedades. O fato marcante deste estudo é que ficou demonstrado ser possível adotar em propriedades leiteiras abordagens metodológicas consagradas em outras atividades econômicas, mas que ainda não são utilizadas na atividade leiteira para aferição de desempenho. A aplicação desta metodologia nas propriedades irá possibilitar a obtenção de um conjunto de boas práticas de manejo e gestão que poderão trazer indicativos interessantes para os produtores, atendendo a uma antiga demanda do setor produtivo em relação à pesquisa, pois o Brasil ainda não tem sistemas de produção estáveis, padronizados, que sejam indicados aos produtores de modo seguro pelos técnicos. O Brasil ainda não tem, também, benchmarks que sejam referências para os produtores.
Variáveis
Meses
Valores
Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Dezembro Vacas em Lactação/Rebanho (%) 32,68 32,05 32,27 30,98 33,26 30,30 Vacas em Lactação/Total (%) 76,53 74,22 77,70 75,92 74,81 75,47 Produção (litros/dia) 536 429 447 410 293 310 Produtividade Vaca (litros/dia) 13 14 14 15 14 14 Produtividade MObra (litros/dia) 271 342 233 267 297 281 Produtividade Terra (litros/dia) 7 8 7 5 5 6 Gastos Concentr/Receita Total (%) 35,38 36,19 43,80 32,25 42,31 36,42 Gastos MObra/Receita Total (%) 14 11 14 13 11 22 Perda por morte (%) 31,62 57,54 274,29 94,32 191,94 32,27 CCS (unidade) 216.390 209.000 220.223 226.856 294.856 311.229 CBT (unidade) 17.930 15.492 11.271 14.815 17.146 12.728 Gordura (unidade) 3,83 3,82 3,71 3,73 3,74 3,79 Proteína (unidade) 3,26 3,21 3,17 3,22 3,22 3,22
Agradecimentos
A CNPq.
Literatura Citada
IBGE. Censo Agropecuário 2006. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/home/ estatistica/economia/agropecuaria/censoagro/brasil_2006/Brasil_censoagro2006.pdf> Acesso em: 5 mar. 2012.
IBGE. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/home/ presidencia/noticias/ noticia_visualiza.php?id_ noticia=2093>. Acesso em: 5 mar. 2012.