Résumé
ABSTRACT: This study evaluated: (1) the vulnerability of broiler houses with different cooling systems, and (2) the spatial distribution of environmental variables during hot days. Four potentially vulnerable commercial broiler houses in southern Brazil were selected according to the following parameters: absence or presence of different cooling systems, broilers older than 28 days, and outside air dry-bulb temperature over 30°C. Broiler house vulnerability was classified according to the cooling and mechanical ventilation system: cellulose pad cooling (CPC), sprinkling (SPK), fogging (FOG), and mechanical ventilation without evaporative cooling system (VTL). The air dry-bulb temperature (Tdb, °C) and relative humidity (RH, %) were recorded every 10 min. For each broiler house, we evaluated: (1) relative cooling efficiency (RCE) and (2) inside spatial distribution of microclimate variables using a geostatistical technique. The CPC and SPK did not differ (P<0.05) in RCE (81.6% and 80.7%, respectively), but both differed from FOG (23.8%) and VLT (1.87%) systems. The highest variations in indoor Tdb were recorded in the FOG (7 °C), followed by the SPK (4 °C) and CPC (3 °C). In the CPC, there was an increase in RH from the middle to the end of the broiler house near the exhaust fans. In conclusion, the relative cooling efficiency and the inside spatial distributions of environmental variables in the broiler houses were influenced by the existing cooling system.
RESUMO: Os objetivos deste estudo foram (1) comparar a vulnerabilidade de aviários com diferentes sistemas de resfriamento, e (2) avaliar a distribuição espacial interna das variáveis ambientais durante dias quentes. Quatro aviários comerciais potencialmente vulneráveis no sul do Brasil foram selecionados de acordo com os seguintes parâmetros de elegibilidade: ausência ou presença de diferentes sistemas de resfriamento; frangos de corte com mais de 28 dias de idade; e temperatura de bulbo seco do ar externa acima de 30 °C. A vulnerabilidade do aviário foi classificada de acordo com o sistema de resfriamento e ventilação mecânica, sendo: resfriamento por pad cooling (CPC), aspersão (SPK), nebulização (FOG) e ventilação mecânica sem sistema de resfriamento evaporativo (VTL). A temperatura de bulbo seco do ar (Tbs, °C) e a umidade relativa do ar (UR, %) foram coletadas por registradores de dados autônomos a cada 10 min. Para cada aviário foram avaliados: (1) eficiência relativa de resfriamento (RCE) e (2) distribuição espacial interna das variáveis ambientais por técnica de geoestatística. O CPC e SPK não diferiram (P>0,05) na RCE (81,6% e 80,7% respectivamente), mas ambos diferiram do FOG (23,8%) e VLT (1,87%). As maiores variações na Tbs do ar interno foram registradas no FOG (7 °C), seguido pelo SPK (4 °C) e CPC (3 °C). No CPC, houve um aumento da umidade relativa do meio para o final do aviário, próximo aos exaustores. Em conclusão, a eficiência relativa de resfriamento, assim como a distribuição espacial das variáveis ambientais internas foram influenciadas pelo sistema de resfriamento de cada aviário.
Résumé
O estudo foi realizado com o banco de dados do Programa de Melhoramento Genético de Poedeiras de Ovos Marrons do Laboratório de Avicultura (LAVIC) do Departamento de Zootecnia da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), onde são utilizadas aves das raças Plymouth Rock White (PRW), Plymouth Rock Barred (PRB) e Rhode Island Red (RIR). Os dados utilizados foram referentes a duas gerações das três raças durante o primeiro ciclo de produção, dos anos de 2009 e 2010. Os parâmetros avaliados foram: taxa de postura semanal, peso dos ovos e peso corporal. O estudo foi dividido em duas abordagens de análise, a primeira análise foi realizada com os dados produtivos com o objetivo de identificar pontos críticos de seleção fenotípica, relacionados à caracterização zootécnica, e a segunda abordagem consistiu na associação dos mesmos parâmetros produtivos, com os dados climáticos de Santa Maria - RS. Os dados foram analisados pela técnica de Mineração de Dados, sendo utilizada a tarefa de classificação com a construção de árvore de decisão pelo algoritmo J48. A mineração dos dados indicou a taxa de postura média na 25ª semana de idade e posteriormente o peso médio dos ovos na 33ª semana de idade como as principais variáveis relacionadas com a diferenciação das raças estudadas, (precisão de 0,833). Na segunda abordagem, as árvores de classificação obtidas apresentaram precisão entre 0,88 e 0,91, sugerindo uma forte associação entre as variáveis ambientais e o desempenho produtivo das aves. Poedeiras PRW são mais sensíveis ao calor que as RIR e PRB e apresentam, na fase de pré-pico, uma maior taxa de postura. A Mineração de Dados permite classificar a produtividade das raças de poedeiras de ovos marrons, podendo indicar as influências ambientais sobre o fenótipo das diferentes raças estudadas.
The study was conducted with the database obtained from the Breeding Program of Brown Egg Laying Hens of the Poultry Laboratory (LAVIC) of the Department of Animal Science of the Federal University of Santa Maria (UFSM), where it is used poultry breeds such as White Plymouth Rock (PRW), Barred Plymouth Rock (PRB) e Red Rhode Island (RIR). The data used referred to two generations of these three breeds during the first production cycle of 2009 and 2010. The parameters evaluated were: weekly rate of egg laying, egg weight and body weight. The research was divided into two approaches of analysis, the first being performed with the production data, aiming to identify critical points of phenotypic selections related to zootechnical characterization, and the second approach consisted in the association of the same production parameters together with the weather data of Santa Maria - RS. The data was analyzed using the Data Mining technique, using the classification task by building the decision tree with the J48 algorithm. The data mining indicated the average rate of egg laying at 25 weeks of age and the average weight of eggs at 33 weeks of age, and pointed these as the main variables related to the differentiation of breeds studied, (accuracy of 83.3%). On the second approach, the decision trees obtained showed accuracy between 88% and 91%, suggesting a strong association between the environmental variables and the production performance of the birds. The PRW breed is more sensitive to heat than the RIR and the PRB breed and they showed a higher rate of production during the pre-peak phase. The data mining allowed to classify the productivity of the brown egg laying hens, which may indicate environmental influences on the phenotype of the different breeds studied.