Zoneamento bioclimático para bovinos de corte no Brasil com o auxílio de sistemas inteligentes / Bioclimatic zoning for beef cattle in Brazil with the aid of intelligent systems
J. Anim. Behav. Biometeorol
; 4(4): l1236-123, 2016. tab, graf, map
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em Pt
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RESUMO
Para estabelecer o nível de conforto são necessárias diversas variáveis climáticas. Dessa forma, o uso de sistemas inteligentes pode auxiliar na obtenção de um único valor que expresse a condição que o animal se encontra. Objetivou-se por este trabalho o desenvolvimento de um sistema fuzzy para obtenção de um índice de conforto térmico para raças zebuínas e, posteriormente, a elaboração do zoneamento bioclimático para bovinos de corte. O modelo foi desenvolvido em ambiente MATLAB® 8.5 por meio do toolbox fuzzy para predição do nível de conforto térmico (ICTZ) a partir das variáveis de entrada entalpia específica (H, kJ.kgar seco-1) e velocidade do vento (Vv, m.s-1). Foram utilizados uma série histórica de 30 anos com dados médios mensais de 156 estações. Os valores obtidos de ICTZ para cada estação foram interpolados pelo método da krigagem ordinária e classificados em quatro condições perigo, alerta, desconforto e conforto. A região norte apresentou áreas de alerta em todos os meses do ano, sendo que em todo país a condição predominante foi de desconforto, exceto no inverno. Portanto, o uso de sistemas inteligentes se apresentou como ferramenta vantajosa para obtenção do ICTZ e posterior zoneamento bioclimático.
ABSTRACT
A diversity of climate variable is necessary to establish the comfort level. Hence, the use of intelligent systems can assist to obtain a unique value that expresses the condition the animal is in. This paper develops a fuzzy system for obtaining a comfort index for zebu and elaborating bioclimatic zones for beef cattle. The model was developed under a MATLAB® 8.5 environment thru the fuzzy toolbox for predicting the thermic comfort index (ICTZ) from the entry variables specific enthalpy (H, kJ.kgdry air -1) and wind speed (Vv, m.s-1). A 30-year history data from 156 stations with monthly average data was used. The ICTZ values obtained for each station were interpolated by ordinary kriging and then classified in four conditions danger, alert, discomfort and comfort. The North region presented alert areas throughout the whole year. The entire country presented the discomfort condition except for winter. Therefore, the use of intelligent systems became a great tool for obtaining ICTZ and for elaborating bioclimatic zones.
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Pt
Revista:
J. Anim. Behav. Biometeorol
Ano de publicação:
2016
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Article