Mortality prediction of laying hens due to heat waves

• Autor(a) principal: Riquena, Rodrigo da Silva [UNESP]
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Pereira, Danilo Florentino [UNESP], Vale, Marcos Martinez do, Salgado, Douglas D'Alessandro [UNESP]
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.5935/1806-6690.20190003; http://hdl.handle.net/11449/190042
• topic: Animal husbandry; Avicultura de postura; Climate changes; Data mining; Mineração de dados; Mudanças climáticas; Poultry farming; Zootecnia de precisão

A mortalidade na produção de galinhas poedeiras é fato preocupante para produtores e constitui considerável perda econômica. Alguns eventos climáticos, como ondas de calor, estão diretamente relacionados ao aumento da mortalidade. O objetivo deste trabalho foi relacionar a ocorrência de ondas de calor com a mortalidade de poedeiras, considerando o efeito de duas diferentes tipologias de galpão utilizado na produção de ovos. Os dados de mortalidade diária foram obtidos em dois aviários localizados na cidade de Bastos-SP para o período de outubro de 2014 a janeiro de 2016. Os dados do clima foram obtidos de duas estações meteorológicas localizadas nos municípios Tupã-SP e Rancharia-SP para o período de 2010 a 2015. As ondas de calor foram classificadas na base de dados climática usando diferentes definições recomendadas na literatura (FRICH et al., 2002; INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA, 2016; ROSSATO; SARTORI; MISSIO, 2003; TEBALDI et al., 2006). Os dados de mortalidade e clima foram relacionados em um mesmo banco de dados e foram classificados em mortalidade normal e alta por meio de mineração dos dados utilizando o algoritmo J48. Foi possível associar as ocorrências de onda de calor ao aumento da mortalidade de poedeiras. A árvore de classificação gerada identificou com precisão 71%, das ocorrências de mortalidade alta e 95% de todos os dados de mortalidade. A árvore de classificação permitiu relacionar o aumento da mortalidade de poedeiras em função de ondas de calor e permite que se faça uma previsão de quando haverá maior chance de ocorrer mortalidade alta.