SISTEMA DE CONFINAMENTO COMPOST BARN: INTERAÇÕES ENTRE ÍNDICES DE CONFORTO, CARACTERÍSTICAS FISIOLÓGICAS, ESCORE DE HIGIENE E CLAUDICAÇÃO

Autores

DOI:

https://doi.org/10.25110/arqvet.v23i1cont.2020.6969

Resumo

O objetivo desse artigo é avaliar o conforto térmico de bovinos leiteiros confinados em instalações Compost Barn com base em índices de conforto térmico, parâmetros fisiológicos, escore de higiene e claudicação, por meio de análises estatísticas. A pesquisa foi realizada, em uma propriedade comercial do município de Três Corações no estado de Minas Gerais no período de verão e inverno de 2016. As variáveis microclimáticas e os escores de limpeza e de locomoção foram analisadas por meio dos procedimentos da análise de estatística descritiva. Os parâmetros fisiológicos foram submetidos a um delineamento experimental em blocos casualizados em parcela subdividida no tempo, por meio da análise de variância e teste de Scott-Knott. Aplicou-se a análise de correlação de Pearson. Não foi verificado estresse térmico nos animais na estação de verão e inverno. Os parâmetros fisiológicos se encontraram dentro dos limites de conforto animal. Existe um relacionamento maior entre a frequencia respiratória, temperatura superficial e temperatura retal e os índices de conforto animal no verão, quando comparada com o inverno. Para a análise dos escores, as vacas apresentaram uma melhoria na limpeza e um número muito baixo de vacas com problemas de cascos.

Biografia do Autor

Vania Corrêa Mota, Unversidade Federal de Rondônia - UNIR, Departamento de Matemática e Estatística - DME Campus de Ji-Paraná - RO.

Doutora em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Lavras - UFLA. Possui graduação em Matemática pelo Centro Universitário de Várzea Grande (2004), mestrado em Estatística e Experimentação pela Universidade Federal de Lavras (2008), Atualmente é Professora Adjunto I do Departamento de Matemática e Estatística - DME, Universidade Federal de Rondônia, Campus Ji-Paraná,atuando principalmente nos seguintes temas: Geoestatística, Estatística Básica, Planejamento Experimental e Elementos da Matemática.

Ednilton Tavares de Andrade, Universidade Federal de Lavras - UFLA, Departamento de Engenharia - DEG.

Coordenador do Programa de Pós-graduação em Engenharia Agrícola da UFLA. Possui graduação em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Lavras (1994), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (1997) e doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2001). Atualmente é professor Associado IV da Universidade Federal de Lavras. Tem experiência na área de Engenharia de Processamento de Produtos Agrícolas, com ênfase em qualidade, secagem, armazenagem e energia.

Daniel Furtado Leite, Universidade Federal de Lavras - UFLA, Departamento de Engenharia - DEG.

É doutor em engenharia elétrica pela Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas (FEEC-UNICAMP), mestre em engenharia elétrica e engenheiro de controle e automação pelo Instituto Politécnico da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC-Minas). Foi professor temporário do Departamento de Engenharia Eletrônica da Universidade Federal de Minas Gerais (DELT-UFMG) e pós-doutorando no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da UFMG. Atualmente é professor adjunto do Departamento de Engenharia (Núcleo de Eletricidade e Automação) da Universidade Federal de Lavras (DEG-UFLA). Tem experiência em engenharia de controle e computação com ênfase em aprendizagem de máquina, controle, inteligência computacional, computação granular e reconhecimento de padrões. Daniel é membro do IEEE (Computational Intelligence Society; System, Man, and Cybernetics Society; e Control Systems Society), da International Federation of Automatic Control (IFAC-SBA) e da EUSFLAT, European Society for Fuzzy Logic and Technology. Participa também do grupo de pesquisa Modelagem, Controle e Automação de Processos Industriais da UFLA; é membro do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação (PPGESISA); e é integrante do Computational Intelligence and Machine Learning Laboratory (CIML), UFLA. 

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Publicado

15-10-2020

Como Citar

Mota, V. C., Andrade, E. T. de, & Leite, D. F. (2020). SISTEMA DE CONFINAMENTO COMPOST BARN: INTERAÇÕES ENTRE ÍNDICES DE CONFORTO, CARACTERÍSTICAS FISIOLÓGICAS, ESCORE DE HIGIENE E CLAUDICAÇÃO. Arquivos De Ciências Veterinárias E Zoologia Da UNIPAR, 23(1cont). https://doi.org/10.25110/arqvet.v23i1cont.2020.6969

Edição

Seção

Artigo Original