Orientador: Irenilza de Alencar Naas / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-09T21:38:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007 / Resumo: A carência existente no setor da pecuária leiteira brasileira, tanto de aumentar a produtividade, quanto de diminuir os custos de produção, tem induzido os produtores a buscarem novos conhecimentos. Desta forma, as relações entre fatores ambientais e respostas fisiológicas do gado leiteiro são de extrema importância durante o processo produtivo. Assim, informações como a época correta de ocorrência do estro não deve ser analisada como uma variável absoluta, já que fatores ambientais, sistema de criação e tipologia das instalações influenciam nas reações fisiológicas do animal. Se a exposição climática pode influenciar no ciclo estral do bovino leiteiro, então qualquer informação que facilite a identificação correta do cio é de grande valia, pois significa diminuição do trabalho e aumento do número de inseminações com sucesso, possuindo assim, valor econômico significativo. A hipótese verificada nesse trabalho foi que é possível minimizar o erro na estimativa de estro em bovino leiteiro, empregando um modelo multivariável com a utilização de tecnologia da informação. O objetivo geral foi estimar a possibilidade de presença de estro em vacas leiteiras utilizando recursos computacionais. Os objetivos específicos foram o levantamento das situações de campo relacionadas ao manejo e condições ambientais de alojamento que influenciem na detecção de estro, o desenvolvimento de um modelo utilizando a lógica fuzzy, para estimar a presença de cio e seu respectivo teste. Foram utilizadas informações pertinentes a gado holandês alojados em confinamento total com intervalos de idade, peso e produção prédefinidos. Serviram como variáveis de entrada o Índice de Temperatura e Umidade (ITU), período após ultimo cio (PAUC) e número de indícios de estro (NCO). Como variável de saída foi considerada a Taxa de Detecção de Cio (TDC). Após o término deste trabalho, concluiu-se que é possível a construção de um modelo baseado na lógica fuzzy e dados de ambiência, além de informações fornecidas por especialista, que estime a taxa de detecção de cio para diversos cenários. Além disso, sugere-se melhor treinamento da mão-de-obra destinada ao manejo reprodutivo e observação mais atenta dos animais / Abstract: The existing gap in the Brazilian dairy sector for both increase in productivity, and decrease in production costs has induced producers to search for new knowledge. In this way the relation between environmental factors and dairy cattle physiological responses are of extreme importance during the production process. Therefore information such as time of estrus occurrence should not be analyzed as an absolute variable as environmental factors, rearing system and constructions¿ typology influence in the animal¿s physiological response. If the climatic exposition may influence the dairy cows estrus cycle then any information that improve the correct estrus identification is of great value, as it means decrease in losses and increase in success in the process, and meaning significant economical gain. The hypothesis verified in this research was that it is possible to minimize the error in estimating estrus incidence in dairy cows by describing a multivariable model using information technology. This research aimed mainly to estimate the possibility of estrus detection in dairy cows, and the specific objectives were to identify field management conditions and environmental housing scheme that may influence the estrus detection, as well as the development of a model using fuzzy logic for estimating estrus presence, and its respective test. Information pertinent to totally confined Holstein dairy cattle was used such as age interval, weight and pre-defined milk production. Input variables used were the Temperature and Humidity Index (THI), period since last estrus (PSLE) and the number of estrus signals (NES). As output variable there was the estrus detection index (EDI). After this research it was concluded that it was possible the construction of a model based on fuzzy logic and using environmental data, besides the specialist information that helps detecting estrus for several scenarios. Beside that it is suggested better labor training for the workers involved with reproduction management as well as more attention to the animals observation / Doutorado / Construções Rurais e Ambiencia / Mestre em Engenharia Agrícola
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/257056 |
| Date | 14 November 2007 |
| Creators | Santos, Rodrigo Couto |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Nääs, Irenilza de Alencar, 1951-, Junior, Tadayuki Yanagi, Matarazzo, Soraia Vanessa, Rodrigues, Luiz Henrique Antunes, Junior, Irineu Arcaro, Carvalho, Victor Ciaco de |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 129. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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