Embora existam modelos de simulação para estimativa das exigências nutricionais e do desempenho de bovinos de corte, como o National Research Council – NRC (1996), esses foram desenvolvidos para condições específicas do país de origem. O Brasil não possui publicações com informações completas e atualizadas sobre exigências nutricionais, estimativa de desempenho e recomendações de alimentação para ruminantes. Outra limitação é que não há integração das recomendações com ferramentas de otimização e simulação de programas nutricionais. O objetivo deste trabalho foi parametrizar e validar um modelo baseado no sistema californiano de energia líquida, incorporando recentes resultados de pesquisa com animais zebuínos, aplicáveis às condições brasileiras. Após a inclusão de equações e alterações de parâmetros, o modelo proposto foi avaliado de duas formas: a partir de resultados experimentais independentes e, a partir de resultados obtidos em confinamentos comerciais do Brasil Central. A acurácia e a precisão do modelo foram testadas comparando o consumo de matéria seca (CMS) e o ganho de peso em jejum (GPDj) preditos pelo modelo aos valores observados. Regressões lineares foram traçadas entre valores preditos e observados e os resíduos foram descritos em função de algumas variáveis. Para predição de CMS e GPDj em situações experimentais os coeficientes de determinação (R² ) foram 67,9 e 48,7%, respectivamente. Neste contexto, quando se tem total controle da alimentação e homogeneidade dos animais no lote, o modelo prediz satisfatoriamente o desempenho. Na análise de regressão do CMS de animais inteiros de confinamentos comerciais os R² de 85,0 e 74,0% para mestiços e Nelores, respectivamente são relativamente altos frente a grande variabilidade dos animais comerciais brasileiros, principalmente quanto à idade e nutrição prévia. A estimativa do CMS de castrados obteve coeficientes de determinação mais baixos (R² de 62,4% para mestiços). Os erros destas predições parece estarem associados à não contabilização das perdas de alimento no cocho as quais não foram mensuradas como também à falta de dados que representem o crescimento compensatório e o tamanho corporal, já que no banco de dados estas variáveis não estavam adequadamente descritas. Na predição de GPDj em confinamento comercial, o modelo mostrou uma tendência de superestimação que se deve provavelmente ao fato do mesmo ter sido estimado a partir de um CMS observado que não é de fato o real por não levar em conta as perdas de alimentos. O modelo não estimou de forma fiel o desempenho de animais menos eficientes, que geralmente são mantidos por mais tempo, ganhando menos peso e provavelmente depositando mais gordura na carcaça. Este erro pode ser explicado porque embora o animal inicie o confinamento em crescimento compensatório, em confinamentos muito longos, na segunda parte do período de alimentação os animais efetivamente já não apresentam mais compensação. Isto sugere que a simulação deve ser feita em duas etapas. Em resumo, a menor eficiência nas predições de dados comerciais parece estar relacionada à falhas na descrição do ganho compensatório, avaliação do tamanho corporal e não contabilização das perdas de alimento no cocho.

Although simulation models to estimate the nutritional requirements and the performance of beef cattle exist (e.g. National Research Council – NRC, 1996), these have been developed mostly for temperate conditions and European cattle. There are no update publications with information on nutritional requirements and feeding recommendations for ruminants. The objective of this study was to parametrize and then validate a model based on the California net energy system, and incorporate recent results of research with Bos indicus (mostly Nellore) cattle and tropical feeds. After the inclusion of new equations (e.g. for feed intake) and new equation parameters, the resulting model was evaluated in two manners: first using independent experimental results and, later using results obtained in commercial feedlots of Brazil (from the central region). The accuracy and the precision of the model were tested getting the model predicted dry matter intake (DMI) and shrunk daily weight gain (SDWG) and comparing these with observed values. Linear regressions between predicted and observed values and the residues of predicted less observed were plotted and described as a function of certain variables. The model predicted DMI and SDWG in experimental situations with R² of 67,9 and 48,7%, respectively. For the regression analysis of DMI from commercial feedlots results the R² were of 85,0 and 74,0% for crossbred and Nellore bulls, respectively. However for steers the model predictions were less efficient with R² of 62,4% for crossbred. The lower efficiency of these predictions seems to be associated to large variability in frame score and the intensity of the compensatory growth, since these variables were not adequately described in our data. A better description of the animals may improve the potential of the model to estimate gain and feed intake. Additionally, the orts were not collected, and this may suggest that the observed DMI were not in fact the real DMI. In the prediction of gains in commercial feedlots, the model tended to overestimate probably because these predictions were calculated from the observed DMI, which do not incorporate the orts. The model did not estimate well the long-term performance of animals which grew slower and had to be fed longer. These animals tend to gain less weight and deposit more fat. This can be explained because compensatory growth is a short-term event, and animals fed longer do not express compensatory growth during the second half of the feeding period. This suggests that the simulation must be made in two stages. The lower efficiency of the predictions for commercial data seems to be related to the imperfections in the description of compensatory growth, in the evaluation of frame size and in not accounting of the orts on the feeders.