Effect of thermal environment on performance of broiler chickens using fuzzy modeling
Palavras-chave:
poultry, mathematical models, environmental comfort, climatic chambersResumo
This study aimed to develop a decision-support system based on fuzzy set theory, which can estimate welfare
depending on the production responses of broiler chickens raised in climatic chambers. In the first phase, the influence
of four different air temperature conditions on the performance of broilers was identified. Thus, the effect of air
temperature on productivity was evaluated. In the second phase, a model was developed using the fuzzy set theory, in
which feed intake responses, weight gain, and feed conversion were established according to age and the air temperature
at which the birds were maintained, obtaining an efficient evaluation of the thermal environment. The results indicate
that the proposed methodology is a promising technique for the determination of the level of thermal comfort endured
by broilers, capable of assisting in making decisions on control of the thermal environment, avoiding productivity
losses.
Referências
Almeida CFM & Kagan N (2010). Aplicação de algoritmos genéticos e teoria dos conjuntos Fuzzy no dimensionamento de sistemas de monitoração para redes de transmissão de energia elétrica. Revista Controle & Automação, 21:363-378.
Almeida EA & Passini R (2013). Thermal comfort in reduced models of broilers’ houses, under different types of roofing materials. Engenharia Agrícola, 33:19-27.
Baracho MS, Camargo GA & Lima AMC (2006). Variables impacting poultry meat quality from production to pre-slaughter: a review. Revista Brasileira de Ciência Avícola, 8:201-212.
Boiago MM, Borba H, Souza PA, Scatolini AM, Ferrari FB & Giampietro-Ganeco A (2013). Desempenho de frangos de corte alimentados com dietas contendo diferentes fontes de selênio, zinco e manganês, criados sob condições de estresse térmico. Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia, 65: 241-247.
Cobb - Vantress Brasil (2012). Manual de Manejo de Frangos de Corte. 66p.
Cordeiro MB, Tinôco IFF, Silva JN, Vigoderis RB, Pinto FAC & Cecon PR (2010). Conforto térmico e desempenho de pintos de corte submetidos a diferentes sistemas de aquecimento no período de inverno. Revista Brasileira de Zootecnia, 39:217-224.
Cornelissen AMG, Berg JVD, Koops WJ & Kaymak U (2002). Eliciting expert knowledge for Fuzzy evaluation of agricultural production systems. Erasmus Research Institute of Management, Rotterdam School of Management, Erasmus University, Rotterdam, Netherlands, Report, ERS-2002-108-LIS.
Curtis, SE (1983). Enviromental management in animal agriculture. The Iowa State University: Ames. 410p.
Ferreira L, Yanagi Júnior T, Nääs IA, Lopes MA (2007). Development of algorithm using Fuzzy logic to predict estrus in dairy cows: Part I. Agricultural Engineering International: The CIGR Ejournal, 9:1-16.
Leite MS, Fileti AMF & Silva FV (2010). Desenvolvimento e aplicação experimental de controladores Fuzzy e convencional em um bioprocesso. Revista Controle & Automação, 21:147-158.
Lira RC, Rabello CBV, Ferreira PV, Lana GRQ, Lüdke JV & Dutra Júnior WM (2009). Inclusion of guava wastes in feed for broiler chickens. Revista Brasileira de Zootecnia, 38:2.401-2.407.
Medeiros CM, Baêta FC, Oliveira RFM, Tinôco I FF, Albino LFT & Cecon PR (2005). Efeitos da temperatura, umidade relativa e velocidade do ar em frangos de corte. Engenharia na Agricultura, 13: 277-286.
Medeiros CM (2001). Ajuste de modelos e determinação de índice térmico ambiental de produtividade para frangos de corte Tese de Doutorado. Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 125p.
Nääs IA, Romanini CEB, Salgado DD, Lima KAO & Vale MM (2010). Impact of global warming on beef cattle production cost in Brazil. Scientia Agricola, 67:1-8.
Nascimento GR, Pereira DF, Nääs IA & Rodrigues LHA (2011). Índice Fuzzy de conforto térmico para frangos de corte. Engenharia Agrícola, 31:219-229.
Oliveira RFM, Donzele JL, Abreu MLT, Ferreira RA, Vaz RGMV, Cella PS (2006). Efeitos da temperatura e da umidade relativa sobre o desempenho e o rendimento de cortes nobres de frangos de corte de 1 a 49 dias de idade. Revista Brasileira de Zootecnia, 35:797-803.
Oliveira HL, Amendola M & Nääs IA (2005). Estimativa das condições de conforto térmico para avicultura de postura usando a teoria dos conjuntos fuzzy. Engenharia Agrícola, 25:300-307.
Pandorfi H, Silva IJO, Guiselini C & Piedade SMS (2007). Uso da lógica Fuzzy na caracterização do ambiente produtivo para matrizes gestantes. Engenharia Agrícola, 27:83-92.
Pereira DF, Bighi CA, Gabriel Filho LR & Gabriel CPC (2008). Sistema fuzzy para estimativa do bem-estar de matrizes pesadas. Engenharia Agrícola, 28:624-634.
Ponciano PF, Yanagi Júnior T, Schiassi L, Campos AT & Nascimento JWB (2012). Sistema fuzzy para predição do desempenho produtivo de frangos de corte de 1 a 21 dias de idade. Engenharia Agrícola, 32:446-458.
Schiassi L, Yanagi Júnior T, Reis GM, Abreu LHP, Campos AT & Castro JO (2015). Modelagem Fuzzy aplicada na avaliação do desempenho de frangos de corte. Revista Brasleira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 19:140-146.
Schiassi L, Yanagi Júnior T, Damasceno FA, Saraz JAO & Machado NS (2012). Fuzzy modeling applied to the welfare of poultry farms workers. Dyna, 174: 127-135.
Silva VK, Silva JDT, Gravena RA, Marques RH, Hada FH & Moraes VMB (2009). Revista Brasileira de Zootecnia, 38.
Tolon YB, Baracho MS, Nääs IA, Rojas M & Moura DJ (2010). Ambiências térmica, aérea e acústica para reprodutores suínos. Engenharia Agrícola, 30:1-13.
Thon MS, Stringhini JH, Jardim Filho RM, Andrade MA, Café MB & Leandro NSM (2010). Níveis de proteína e de arginina digestível na ração pré-inicial de frangos de corte. Revista Brasileira de Zootecnia, 39:1.105-1.111.
Tinôco IFF (2004). A granja de frangos de corte. Produção de frangos de corte. In: Mendes AA, Nääs IA & Macari M. Campinas: FACTA, 356p.
Tinôco IFF (1996). Efeito de diferentes sistemas de acondicionamento de ambiente e níveis de energia metabolizável na dieta, sobre o desempenho de matrizes de frangos de corte, em condições de verão e outono. Tese de Doutorado. Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte. 169p.
Yanagi Júnior T, Schiassi L, Abreu LHP, Barbosa JA & Campos AT (2012). Procedimento Fuzzy aplicado à avaliação da insalubridade em atividades agrícolas. Engenharia Agrícola, 32:423-434.
