Nos sistemas agropecuários (SA) o meio-ambiente, o solo, os animais e as plantas são componentes indissociáveis no processo de produção. Além disso, nesses sistemas o tempo de produção é relativamente longo. Essas características dos SA incrementam o risco e a incerteza associados às alternativas de decisão tomadas no processo de produção. Uma ferramenta que pode ser utilizada para auxiliar esse processo são os modelos matemáticos. Os modelos são uma representação simplificada da realidade e permitem estimar a resposta (e.g., produção) de um sistema face a alterações no processo e/ou descrever e compreender alguns dos processos que ocorrem dentro deste. Este trabalho teve como objetivos (i) testar o modelo Stockpol ® nas condições e sistemas de produção de ruminantes em pastagens brasileiros, (ii) validar um modelo de acúmulo de forragem em função de variáveis climáticas, e (iii) avaliar modelos para estimar consumo de forragem em sistemas de produção de ruminantes em pastagens. Para esse propósito foram identificadas publicações com informações suficientes que pudessem ser utilizadas nos exercícios de validação e avaliação modelos testados. As informações selecionadas sobre os sistemas de produção utilizados no Brasil foram catalogadas em três bancos de dados: pastagens, bovinos e indicadores de preços e insumos. Esse trabalho de organização dos bancos de dados permitiu identificar áreas carentes de pesquisa (como, por exemplo, a estacionalidade de produção forrageira e consumo de forragem por animais em pastejo) além da necessidade de se padronizar os procedimentos metodológicos, para que se possa comparar e integrar os resultados obtidos diversas regiões do Brasil. Apesar das limitações encontradas, se forem realizados ajustes nos parâmetros e/ou a inclusão de novas variáveis no modelo Stockpol ® , esse poderá vir a ser uma ferramenta de auxílio à pesquisa e ao processo de tomada de decisão nos sistemas de produção de ruminantes em pastagens do Brasil. O Modelo de Unidades Fototérmicas (UF) proposto é adequado para estimar a produção de Cynodon spp. desde que os fatores de variação sejam unicamente fotoperíodo e temperatura. Nesse modelo as simulações deverão ser realizadas para períodos entre 28 e 42 dias, e a temperatura base utilizada entre 13 e 15 ºC. No futuro, mais variáveis (e. g. balanço hídrico) poderão ser incorporadas ao modelo a fim de melhorar a exatidão das suas estimativas. O modelo avaliado para estimar consumo de forragem por ruminantes em pastejo deverá ser reparametrizado e/ou utilizar a oferta de folhas (massa de folhas verdes dividida pelo peso vivo animal, ambos numa mesma área de pastagem), quando aplicado a sistemas que utilizem pastagens de clima tropical. O modelo para estimar desempenho não estimou corretamente o ganho de peso dos animais, provavelmente devido à superestimativa do custo energético do pastejo e/ou da subestimativa do valor nutritivo da dieta selecionada pelos animais. Espera-se que solucionado essa questão, o modelo de desempenho animal possa trabalhar em conjunto com os modelos de UF e de consumo de forragem para que assim seja possível realizar simulações de um sistema de produção de ruminantes nas condições climáticas brasileiras e com pastagens de clima tropical.

In agricultural systems, environment, soil, animals and plants are indissociable components of the production process. Furthermore, the production time-frame is relatively long. These characteristics enhance risk and uncertainty associated with decision alternatives made during the process. One tool which can aid in decision-making in these processes is the use of mathematical modeling. Models are simplified representations of reality and allow for the estimation of responses of the system (e.g., production) as the process is altered or for the description and understanding of processes within the system. The objectives of the present study were to (i) test the Stockpol ® model under the conditions and as a predicting tool for ruminant production systems in Brazil, (ii) validate a herbage accumulation model based on climatic variables, and (iii) evaluate models that estimate forage intake on pasture-based animal production systems. For these purposes, the available literature was surveyed in order to identify the datasets that would fulfill the necessary requirements in terms of amount of information needed for the validation and evaluation exercises. The information were then catalogued in three separate datasets: pasture, animal, and economic indicators. This work allowed for the identification of research areas where information is short (such as the seasonal distribution of annual forage production as well as forage intake by grazing animals), besides the need for standardization of research methods and procedures so that research data generated in different environments and by different research groups in Brazil can be compared on the same basis. Despite the many limitations, if the existing parameters are reviewed or adjusted and/or new input variables are incorporated, the Stockpol ® model may become both a research and a decision-making tool for pasture-based animal production systems in Brazil. The Photothermal Units (PU) model proved suitable as it gave adequate predictions of forage yield of Cynodon spp. grasses considering only daylength and temperature as input variables. In this model, predictions seem to be most accurate when the base-temperature is between 13 and 15 ºC. In the future, more input variables, such as the hidric balance (to fine-tune the water budget) may be incorporated into the model to enhance its prediction ability. The model evaluated to predict forage intake by grazing ruminants will likely need reparametrization and/or use green leaf allowance (green leaf dry mass divided by total liveweight at any one point in time) to be useful in predicting intake on tropical pastures. The model used to predict performance gave poor estimates of weight gain, probably due to the overestimation of the energy cost of grazing and/or the underestimation of the nutritive value of the diet selected. It is expected that, once these issues have been resolved, the performance model can operate in conjunction with both the PU and the intake models so that the major components of the system can be simulated under Brazilian conditions