Índice Fuzzy Para O Conforto Térmico De Suínos Na Fase De Crescimento E Terminação Com Base Na Temperatura Superficial E Frequencia Respiratória

Abstract

RESUMO:O objetivo do trabalho foi desenvolver e testar um modelo matemático computacional, com base na teoria dos conjuntos fuzzy, para predizer a temperatura superficial e frequência respiratória de suínos em função da idade dos animais e o índice de temperatura e umidade (ITU). Foram observados suínos na fase de crescimento e terminação. Os dados do ambiente térmico (ITU) e respostas fisiológicas (Temperatura Superficial (TS) e Frequência Respiratória (FR)) foram usados no desenvolvimento de um modelo fuzzy, sendo definidas, como variáveis de entrada a idade dos animais (dias) e o índice de temperatura e umidade (ITU), por se tratarem de variáveis que influenciam diretamente nas respostas fisiológicas dos animais. O desvio padrão médio do modelo fuzzy em relação aos valores observados experimentalmente foi de 0,61% e 1,38%, para TS e FR, respectivamente, sendo o desvio padrão maior encontrado de 1,30% e 4,16% (para TS e FR, respectivamente) e o desvio padrão menor de 0,01% e 0,14% (para TS e FR respectivamente). Os coeficientes de determinação (R 2 , %) obtidos mostraram que 58,72% e 83,55% (para TS e FR respectivamente) da variação podem ser explicadas pelo modelo. Portanto, o modelo fuzzy desenvolvido em função da idade dos suínos e do ITU mostrou-se mais adequado para a predição da resposta frequência respiratória do que para a predição da temperatura superficial de suínos na fase de crescimento. Apresenta baixo desvio padrão e correlação considerável para essa variável com os dados medidos durante a condução do experimento de campo, podendo ser utilizado como ferramenta de controle do ambiente térmico em instalações comerciais de produção. PALAVRA-CHAVE: ambiência térmica, instalações para suínos, modelagem fuzzy THERMAL COMFORT FUZZY INDEX OF PIGS IN GROWING AND FINISHING BASED ON SURFACE TEMPERATURE AND RESPIRATORY RATEABSTRACT: The objective of this study was to develop and test a computational mathematical model, based on the fuzzy theory to predict the surface temperature and respiratory rate of pigs in function of their age and the temperature and humidity index (THI). Pigs were observed in the growth-finishing phase. The data of the thermal environment (THI) and physiological responses (surface temperature (ST) and respiratory rate (RR)) were used in developing the fuzzy model. The age of the animals (days) and the temperature and humidity index (THI), were defined as input variables because they are variables that directly influence the physiological responses of the animals. The average standard deviation of the fuzzy model observed values was 0.61% and 1.38% for TS and FR, respectively. The highest standard deviation was 1.30% and 4.16% (for TS and RR, respectively), and the lowest standard deviation was of 0.01% and 0.14% (for TS and FR respectively). The coefficients of determination (R 2 %) showed that 58.72% and 83.55% (for TS and FR respectively) of the variation can be explained by the model. Therefore, the fuzzy model was more suitable for respiratory response prediction than for predictin...

Adaptability of swine breeders in Cariri cearense by obtaining environmental parameters

“…Vale ressaltar que a variação entre os limites inferiores e superiores foi mínima, bem como os valores de desvio padrão proporcionando desta forma, maior confiança com relação aos valores obtidos, uma vez que, ambos são medidas da variabilidade ou dispersão dos dados, e quanto menor forem esses valores, menor será a dispersão dos dados (Cecchin et al, 2016). Na Tabela 4 é possível observar os valores resultantes da análise dos dados de frequência respiratória, obtidos através da observação dos movimento toraco-abdominais, das matrizes suínas de quatro raças ao longo dos meses de setembro de 2018 a maio de 2019, nos turnos da manhã e da tarde.…”

Uso De Indices Térmicos Para Análise De Regiões Produtoras De Frangos De Corte De Mato Grosso Do Sul

“…Ao analisar a Figura 3 é possível observar que para todos os intervalos de verões estudados, a região do município de Corumbá apresentou o maior valor de Entalpia (H), sendo todos no intervalo Emergencial ficando em destaque o verão de 2009,2010 com 79,85 kJ.Kg -1 ar seco, mesmo ano em que o valor de ITU médio também mostrou-se emergencial, atingindo valor de 79,71. Como afirmam Carvalho et al (2012), a umidade relativa e a temperatura ambiente em conjunto podem ocasionar o aumento da sensação térmica de desconforto atingindo até 50°C no interior de uma instalação mal projetada, o que resulta no aumento dos valores de ITU e H, que por sua vez são dependentes de tais variáveis.…”

Fuzzy model to predict feed intake of Japanese quails

“…The rule system was composed for thirty rules, with a weighting factor equal to 1 was assigned to each rule, similar to several fuzzy models previously adjusted (Ferreira et al 2007;Schiassi et al 2015;Cecchin et al 2016;Tavares and Schiassi 2016).…”