Mortality prediction of laying hens due to heat waves
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Data
2019-01-01
Autores
Riquena, Rodrigo da Silva [UNESP]
Pereira, Danilo Florentino [UNESP]
Vale, Marcos Martinez do
Salgado, Douglas D'Alessandro [UNESP]
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Resumo
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.
Mortality in the production of laying hens is a concern for producers and constitutes a considerable economic loss. Some climatic events, such as heat waves, are directly related to the mortality increasing. The aim of this study was to relate the occurrence of heat waves with laying hens mortality, considering the effect of two different kinds of shed used in egg production. Daily mortality data were obtained from two aviaries located in the city of Bastos-SP for the period of October 2014 to January 2016. The data about the climate were gotten from two meteorological stations located in the cities of Tupã-SP and Rancharia-SP, Brazil, from 2010 to 2015. The heat waves were classified in the climatic database using different definitions recommended in the literature (FRICH et al., 2002; INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA, 2016; ROSSATO; SARTORI; MISSIO, 2003 TEBALDI et al., 2006). Mortality and climate data were related in a single database and were classified into normal and high mortality by data mining using the J48 algorithm. It was possible to associate the occurrences of heat wave and the increase of mortality of laying hens. The classification tree generated identified accurately 71% of occurrences of high mortality and 95% of all mortality data. The classification tree allowed to relate the increase in laying mortality in function of heat waves and allows a prediction of when there will be a bigger chance of high mortality.
Mortality in the production of laying hens is a concern for producers and constitutes a considerable economic loss. Some climatic events, such as heat waves, are directly related to the mortality increasing. The aim of this study was to relate the occurrence of heat waves with laying hens mortality, considering the effect of two different kinds of shed used in egg production. Daily mortality data were obtained from two aviaries located in the city of Bastos-SP for the period of October 2014 to January 2016. The data about the climate were gotten from two meteorological stations located in the cities of Tupã-SP and Rancharia-SP, Brazil, from 2010 to 2015. The heat waves were classified in the climatic database using different definitions recommended in the literature (FRICH et al., 2002; INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA, 2016; ROSSATO; SARTORI; MISSIO, 2003 TEBALDI et al., 2006). Mortality and climate data were related in a single database and were classified into normal and high mortality by data mining using the J48 algorithm. It was possible to associate the occurrences of heat wave and the increase of mortality of laying hens. The classification tree generated identified accurately 71% of occurrences of high mortality and 95% of all mortality data. The classification tree allowed to relate the increase in laying mortality in function of heat waves and allows a prediction of when there will be a bigger chance of high mortality.
Descrição
Palavras-chave
Animal husbandry, Avicultura de postura, Climate changes, Data mining, Mineração de dados, Mudanças climáticas, Poultry farming, Zootecnia de precisão
Como citar
Revista Ciencia Agronomica, v. 50, n. 1, p. 18-26, 2019.