Conscientes de la importancia del metano como gas de efecto invernadero y su influencia sobre el cambio climático, y de que la ganadería es una actividad que provoca una parte de estas emisiones, resulta necesario poder estimar con precisión suficiente la cantidad de metano generada en la explotación, para después de obtener el agregado a nivel comarcal, provincial, nacional…poder tomar las medidas adecuadas en términos de sostenibilidad, que permitan mitigar y amortiguar las cantidades emitidas

Sin embargo, hasta la fecha, los modelos empleados compuestos de ecuaciones desarrolladas a partir de las predicciones de producción de metano, además de ser complejos, resultan imprecisos. El margen de error de éstos, es demasiado amplio como para poder darlos por válidos y trabajar con ellos con el objetivo descrito.

Recientemente, un equipo de investigadores cuya zona geográfica de estudio es la zona del Caribe y América Latina, ha centrado sus esfuerzos en desarrollar un nuevo modelo y método de análisis para estas emisiones.

El grupo de trabajo, compuesto por Congio, Bannink, Mayorga et al., se propuso estudiar y generar una base de datos individuales de animales existentes en la citada región de trabajo, encontrar cuáles son los principales factores y variables que permiten estimar la producción de metano, generar modelos válidos y suficientemente precisos con estas variables, y que a la par consideren la composición de la ración forrajera empleada. Y, por último, comparar los resultados que se obtienen de estos modelos con aquellos obtenidos mediante las ecuaciones que se han estado usando hasta la fecha.

Tras llevar a cabo la primera fase, y descartar valores extremadamente elevados o muy bajos, se consideró un total de 1100 observaciones, de 55 explotaciones diferentes. Dentro de esta muestra, se consideraron tres categorías, en función del porcentaje de la dieta que estuviera compuesto por forraje: total, alto y bajo, pues esto constituye una de las variables más significativas a la hora de la síntesis del contaminante.

Otras variables que demostraron ser clave a la hora del hallazgo de un modelo lo más óptimo posible, si bien resulta lógico que tengan influencia, es preciso detallarlas. Estas son: la ingesta de ración diaria y la ganancia media diaria, pudiendo considerarse también como la magnitud derivada de las mismas, es decir, la ingesta de materia seca sobre el total del peso vivo y el rendimiento del alimento empleado.

Tras realizar las regresiones matemáticas correspondientes, se obtuvo la conclusión de que el modelo que mejor ajuste encontraba con los datos obtenidos era de regresión simple, quedando la regresión múltiple como una opción también considerablemente válida. Los resultados obtenidos fueron más exactos que los ajustes de las ecuaciones utilizadas previamente, que eran de tipo cuadrático o, lo que es lo mismo, de segundo grado. Esto resultó ser igual de cierto para los tres grupos muestreados, independientemente de las cantidades de forraje ingeridas en la dieta de cada uno de ellos.

Sin embargo, el equipo de investigación, pese a haber mejorado la cifra predicha frente a la real, obtenida empíricamente, no ha quedado del todo satisfecho con el resultado del proyecto. Consideran que todavía la estimación y la cifra experimental o real que se obtiene no se encuentran suficientemente parejas como para que el resultado obtenido únicamente por métodos numéricos pueda tomarse como verídico y pueda sustituir totalmente a las mediciones empíricas.

No obstante, el aporte a la ciencia de este estudio es relevante pues ha mejorado, en menor o mayor medida, las aproximaciones que podían realizarse hasta la fecha. Y no sólo esto, sino que además ha desarrollado una alternativa válida, incluso más válida que la anterior, para aproximarse al cálculo de producción de metano y, de este modo, colaborar con su mitigación, persiguiendo encontrar soluciones para, día a día, lograr que las explotaciones sean sostenibles y evitar que generen consecuencias negativas para el medio ambiente o, si esto no es posible totalmente, reducir éstas a unos niveles mínimos, razonables y aceptables.