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Thermal environment and physiological and productive parameters in laying hens: assessment and modeling
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Universidade Federal de Lavras
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Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Áreas Temáticas da Extensão
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Objetivou-se, com o presente estudo, avaliar e modelar matematicamente o efeito do ambiente térmico sobre as respostas fisiológicas de galinhas poedeiras. O estudo foi conduzido em quatro túneis de vento climatizados, onde noventa galinhas poedeiras em fase de pico produção, com idade de 28 semanas, foram alojadas individualmente em gaiola e submetidas a diferentes desafios térmicos. As aves foram submetidas à combinação fatorial de cinco temperaturas de bulbo seco do ar (tbs: 20, 24, 28, 32 e 36 ºC), dois níveis de umidade relativa do ar (UR: 40 e 60%) e três velocidades do ar (Var: 0,2, 0,7 e 1,4 m s-1), totalizando 30 desafios térmicos. As respostas fisiológicas temperatura superficial (tsuperficial), temperatura cloacal (tcloacal) e frequência respiratória (FR) foram mensuradas em intervalos de 10 min durante cada teste experimental (desafio térmico), com duração mínima de três horas e máxima de seis horas. Modelos empíricos foram ajustados e modelos baseados em inteligência artificial (Rede neural artificial - RNA e sistemas fuzzy) foram desenvolvidos para predição das respostas fisiológicas de galinhas poedeiras em função das variáveis que caracterizam os diferentes desafios térmicos. Ademais, faixas de conforto térmico foram estabelecidas para as aves em função destas variáveis. Por meio da análise de agrupamentos, modelos empíricos e gráficos com faixas de conforto térmico para galinhas poedeiras Hy Line, pode-se inferir que, em um ambiente experimental controlado, as faixas de conforto encontradas, estão próximos aos especificados pela literatura. O desenvolvimento de modelos embasados em inteligência artificial, fuzzy e RNA, principalmente em função das variáveis climáticas, tbs, UR, Var, obtiveram ajustes adequados para predição das variáveis fisiológicas tcloacal, tsuperficial e FR.
Abstract
This study aimed to evaluate and model mathematically the effect of the thermal environment on the physiological responses of laying hens. The study was conducted in four air-conditioned wind tunnels, where ninety laying hens in peak production phase, aged 28 weeks, were housed individually in a cage and subjected to different thermal challenges. The birds were subjected to the factorial combination of five dry air bulb temperatures (tbs: 20, 24, 28, 32 and 36ºC), two levels of relative humidity (RH: 40 and 60%) and three air velocities (V: 0.2, 0.7 and 1.4 m s-1), totaling 30 thermal challenges. The physiological responses surface temperature (tsurface), cloacal temperature (tcloacal) and respiratory rate (RR) were measured at 10 min intervals during each experimental test (thermal challenge), with a minimum duration of three hours and a maximum duration of six hours. Empirical models were adjusted and models based on artificial intelligence (Artificial Neural Network - ANNs and fuzzy systems) were developed to predict the physiological responses of laying hens as a function of the variables that characterize the different thermal challenges. In addition, thermal comfort ranges have been established for birds as a result of these variables. Through the analysis of clusters, empirical models and graphics with thermal comfort bands for Hy Line laying hens, it can be inferred that, in a controlled experimental environment, the comfort bands found are close to those specified by the literature. The development of models based on artificial intelligence (fuzzy and ANNs) mainly due to the climatic variables, tbs, RH, V, obtained adequate adjustments to predict the tcloacal, tsurface and RR physiological variables.
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RIBEIRO, B. P. V. B. Thermal environment and physiological and productive parameters in laying hens: assessment and modeling. 2020. 118 p. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2020.