Transporte de frangos: caracterização do microclima na carga durante o inverno

Filho, José Antônio Delfino Barbosa; Vieira, Frederico Márcio Corrêa; Silva, Iran José Oliveira da; Garcia, Danilo de Brito; Silva, Marco Aurélio Neves da; Fonseca, Bruno Henrique

doi:10.1590/s1516-35982009001200021

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“…In the breeding system, thermal factors directly influence the broiler, due to the change in the maintenance of homeothermy (BARBOSA FILHO et al, 2009;MENEGALI et al, 2009). …”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Fuzzy modeling of broiler performance, raised from 1 to 21 days, subject to heat stress

Abreu¹,

Yanagi²,

Fassani³

et al. 2015

Eng. Agríc.

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Given the need to obtain systems to better control broiler production environment, we performed an experiment with broilers from 1 to 21 days, which were submitted to different intensities and air temperature durations in conditioned wind tunnels and the results were used for validation of a fuzzy model. The model was developed using as input variables: duration of heat stress (days), dry bulb air temperature (°C) and as output variable: feed intake (g) weight gain (g) and feed conversion (g.g -1 ). The inference method used was Mamdani, 20 rules have been prepared and the defuzzification technique used was the Center of Gravity. A satisfactory efficiency in determining productive responses is evidenced in the results obtained in the model simulation, when compared with the experimental data, where R 2 values calculated for feed intake, weight gain and feed conversion were 0.998, 0.981 and 0.980, respectively. KEYWORDS: fuzzy logic, animal environment, poultry. MODELAGEM FUZZY DO DESEMPENHO DE FRANGOS DE CORTE, CRIADOS DE 1 A 21 DIAS, SUBMETIDOS A ESTRESSE TÉRMICORESUMO: Diante da necessidade de se obter sistemas, para melhor controlar o ambiente de produção de frangos de corte, foi realizado um experimento com frangos de corte de 1 a 21 dias, os quais foram submetidos a diferentes intensidades e durações de temperaturas do ar em túneis de vento climatizados, e os resultados foram utilizados para a validação de um modelo fuzzy. O modelo foi desenvolvido, utilizando como variáveis de entrada: duração do estresse térmico (dias), temperatura de bulbo seco do ar (°C) e, como variável de saída: consumo de ração (g), ganho de peso (g) e conversão alimentar (g.g -1 ). O método de inferência utilizado foi o de Mamdani, tendo sido elaboradas 20 regras, e a técnica de defuzzificação usada foi a do Centro de Gravidade. Nos resultados, obtidos na simulação do modelo, quando comparados com os dados experimentais, evidencia-se uma eficiência satisfatória na determinação das respostas produtivas, nas quais os valores de R 2 calculados, para consumo de ração, ganho de peso e conversão alimentar, foram de 0,998; 0,981 e 0,980, respectivamente. PALAVRAS-CHAVE:Lógica fuzzy, ambiência animal, avicultura.

show abstract

“…In the breeding system, thermal factors directly influence the broiler, due to the change in the maintenance of homeothermy (BARBOSA FILHO et al, 2009;MENEGALI et al, 2009). …”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Fuzzy modeling of broiler performance, raised from 1 to 21 days, subject to heat stress

Abreu¹,

Yanagi²,

Fassani³

et al. 2015

Eng. Agríc.

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show abstract

“…Tal como no modelo da mortalidade, devido ao fato de a estação do ano do presente trabalho ser caracterizada por temperaturas elevadas ao longo dos meses, as condições térmicas durante o período noturno são constantes. Ou seja, o carregamento no período da tarde proporcionou às aves maior carga térmica do que a que se mantém no período noturno (Barbosa Filho et al, 2009). Essa condição térmica noturna semelhante ao longo dos dias resultou em redução da variabilidade da temperatura retal.…”

Section: Resultsunclassified

“…Devem-se também levar em consideração os núcleos térmicos de calor dentro da carga, os quais agravam o quadro de estresse das aves em trânsito (Mitchell e Kettlewell, 1998;Barbosa Filho et al, 2009).…”

unclassified

Influência das condições térmicas do galpão de espera climatizado na mortalidade pré-abate de frangos de corte

Vieira

Silva²,

Filho

et al. 2016

Arq. Bras. Med. Vet. Zootec.

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RESUMOAvaliou-se o efeito das condições ambientais da espera pré-abate na mortalidade de frangos de corte, mantidos em galpão climatizado em um abatedouro comercial. Foram avaliados 215 caminhões de transporte de um abatedouro comercial quanto ao número de aves mortas durante as operações pré-abate e à temperatura retal dos animais em condição de espera no abatedouro. Os dados foram obtidos no galpão de espera climatizado por meio de ventiladores e nebulizadores, em diferentes períodos: manhã, tarde e noite. As variáveis térmicas, distância, tempo de espera e densidade de aves por caixa foram consideradas na análise. Destacaram-se os efeitos da temperatura, da umidade relativa e do tempo de espera na variação tanto do número de aves mortas por caminhão quanto da temperatura retal dos animais. Com relação à interação entre temperatura e umidade relativa interna do galpão de espera, houve eficiência do ambiente climatizado no abatedouro quanto à diminuição do número de aves mortas. A climatização foi mais expressiva na redução do número de aves mortas e da temperatura retal quando a temperatura do galpão de espera estava entre 21 e 24°C, principalmente em condições de umidade relativa interna em torno de 70%. Nessas condições climatizadas, o tempo de espera acima de duas horas proporcionou maior conforto às aves.Palavras-chave: abatedouro, avicultura, mortes na chegada, operações pré-abate ABSTRACT

show abstract

“…As variáveis ambientais (temperatura e umidade relativa) foram monitoradas ao longo de toda a carroceria do caminhão, por meio da instalação de data loger em várias alturas e distâncias ao longo da carga, formando uma malha de pontos, conforme evidenciado em Barbosa Filho et al (2009).…”

Section: Methodsunclassified

Caracterização fuzzy do transporte pré-abate de frangos de corte: uma abordagem qualitativa

Rodrigues-Sarnighausen¹,

Vieira²,

Silva³

et al. 2012

ARCH ZOOTEC

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A produção de carne de frango no Brasil é um dos setores mais importantes do agronegócio, sendo que a expansão e manutenção dos mercados externos estão diretamente relacionadas com a qualidade do produto final. Um dos grandes problemas no sistema de produção de frangos, esta relacionado com a logística de distribuição e conseqüentemente as formas de transporte de cargas vivas. Nesta pesquisa objetivou-se determinar a classificação do nível de perdas produtivas na carga viva de frangos de corte, utilizando como ferramenta de decisão a lógica fuzzy. Após a avaliação das informações de entrada no sistema fuzzy verificou-se que o modelo obtido é importante por dois fatores: o primeiro pela classificação clara e direta das condições de transporte e segundo pela perspectiva de estabilidade ou não das condições classificadas, mostrando o potencial de mudança das mesmas, o que poderá ser utilizada como objeto de atenção para a escolha de estratégias de transporte. SUMMARYThe poultry industry at Brazil is one of the most important sectors of agribusiness, which expansion and maintenance of the international markets are directly linked with the final product quality. One of the major problems on the poultry production system is related with distribution logistics and consequently with the types of livestock transport. In this research, the objective was to determine the classification of productive losses levels on the poultry transport, using as decision tool the fuzzy logic. After the assessment of input information on fuzzy system, it was verified that the developed model is important due two reasons: firstly, to the clear and direct classification of transport conditions, and secondly to the perspective of the stability or not of the assorted condition, showing this potential for change, which may be used with the aim to pay attention during the choose of transport strategies. INTRODUÇÃOA preocupação com o bem estar de frangos de corte nas operações pré-abate é crescente, com destaque em regiões tropicais. Apesar de outros fatores influírem nas perdas produtivas, como as injúrias e traumas provenientes da pega e do carregamento, distância entre as granjas e o abatedouro, vibração do caminhão e restrição de água, os fatores térmicos correspondem cerca de 40 % das perdas totais (Ritz et al., 2005).No transporte, há uma variação térmica por volta de 2 a 5 ºC entre o microclima interno das caixas e o ambiente externo (Mitchell e Kettlewell, 1998). Esses fatores,

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Transporte de frangos: caracterização do microclima na carga durante o inverno

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Fuzzy modeling of broiler performance, raised from 1 to 21 days, subject to heat stress

Fuzzy modeling of broiler performance, raised from 1 to 21 days, subject to heat stress

Influência das condições térmicas do galpão de espera climatizado na mortalidade pré-abate de frangos de corte

Caracterização fuzzy do transporte pré-abate de frangos de corte: uma abordagem qualitativa

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