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Miwa Yamamoto Miragliotta1 Irenilza de Alencar Nääs2 Maurício Canteri Murayama3 Daniella Jorge de Moura4
RESUMO – Amônia é normalmente encontrada em altas concentrações dentro de instalações
para produção de frangos de corte e é resultado da degradação biológica do esterco, assim como demais gases como H2S, CH4, e CO2. Esses gases agem como fator agressivo aos olhos das aves, bem como ao trato respiratório, resultando em problemas sanitários relacionados com respiração. Para se estimar a emissão total de amônia proveniente de alojamento de frangos de corte, foi elaborado um experimento utilizando uma câmara de ventilação. Foram coletadas e analisadas as condições da cama (temperatura, pH e umidade) a cada 15 min, no mesmo setor e no mesmo período, por 135 dias distribuídos em três lotes de criação. As vari-áveis foram submetidas a uma análise estatística, com o Método de Fisher-LSD, que compara as médias dos valores mediante confirmação prévia pelo Teste F da Anova. Uma equação foi encontrada para descrever a emissão de amônia em função das variáveis encontradas como significativas: E = exp (-6,5 + 0,03dia + 0,12Tc + 0,61pH – 0,0043dia2), onde dia = idade do frango (dia), Tc = temperatura média da cama (°C) e pH= pH da cama. Um algoritmo foi desenvolvido e um software utilizando Visual Basic foi programado para estimar a emissão de amônia em galpões de produção de frango de corte. A validação mostrou que a emissão média de amônia na produção de frango de corte pode ser estimada para as condições brasi-leiras de alojamento.
Palavras-chave: emissão de amônia, produção de frangos de corte, predição
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ABSTRACT – Ammonia is normally presented in high concentration within broiler housing
and it is produced during the biological manure degradation, as well as other gases such as H2S, CH4, and CO2. Those gases act as an aggressive agent to bird’s eyes and respiratory
1 Médica Veterinária, Doutoranda em Engenharia Agrícola. miwa@agr.unicamp.br.
2 Engª. Civil, Profª. Titular Voluntária do Depto. de Construções Rurais. irenilza@agr.unicamp.br. 3 Aluno de Iniciação Científica. Engenharia de Computação, PUCCAMP. mmurayama@gmail.com. 4 Engª. Agrônoma, Profª. Drª. do Depto. de Construções Rurais. daniella.moura@agr.unicamp.br. 1,2,4 Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade de Campinas.
track leading to respiratory diseases. In order to estimate the total ammonia emission from broilers housing an experiment was placed within a broiler house, using a ventilation cham-ber. The variables related to litter conditions such as temperature, pH and humidity were re-corded daily every 15 min in three distinct places within the housing in the same sectors us-ing the same period durus-ing the 135 days distributed into three flocks, and analyzed after-wards. The variables were submitted to a statistical analysis using the method Fisher-LSD that compares the average values validated through the Anova F-Test. An equation was found to describe the emission in function of the significant variables: E = exp (-6.5 + 0.03day + 0.12Tc + 0.6 pH – 0.0043day2), where day = day of growth (day), Tc = average litter tem-perature (°C); pH = litter pH. An algorithm was developed and a software was designed using Visual Basic for describing the ammonia emission of broiler housing. The validation showed that the average ammonia emission for poultry production can be estimated for Brazilian housing conditions.
Keywords: ammonia emission, poultry production, prediction
1 INTRODUÇÃO
A presença de amônia em aviários vem sendo discutida em todo mundo, princi-palmente por duas razões: existem evidên-cias epidemiológicas de que a saúde dos trabalhadores possa ser afetada pela exposi-ção diária aos diversos poluentes aéreos (SAINSBURY, 1981; WATHES et al., 1997; GROOT KOERKAMP et al., 1998; MIRAGLIOTTA, 2000). As instalações de produção animal são as maiores geradoras de amônia, óxido nitroso, metano e dióxido de carbono na atmosfera, e contribuem para a acidificação do solo e o aquecimento glo-bal (GROOT KOERKAMP et al., 1998; WATHES et al., 2000). Segundo Curtis (1983), o efeito da amônia sobre a saúde animal ocorre, em primeira instância, como irritante de mucosas dos olhos e das vias respiratórias. Posteriormente, ao cair na corrente sangüínea, tem efeito tóxico sobre o metabolismo fisiológico, podendo levar a óbito.
Fatores ambientais como temperatu-ra e umidade relativa interferem na emissão de amônia nas produções de animais em criação intensiva e são descritas na literatura internacional (WEAVER; MEIJERHOF, 1991; BELYAVIN, 1993; BUSSE, 1993; HAMILTON et al., 1993). Nas condições médias brasileiras de produção, usa-se nor-malmente a densidade de 12 aves/m2, produ-zindo cerca de 2,30 kg carne/aveem 45 dias de produção. Em alta densidade, esse perfil pode atingir 40 kg carne/m2, entretanto esta condição de alojamento precisa de adaptação necessária para remoção dos gases tóxicos e do excesso de calor, como o uso de sistema de túnel de ventilação (MIRAGLIOTTA, 2000).
Este trabalho teve como objetivo dsenvolver um software que estimasse a e-missão média de amônia, em instalações para produção de frango de corte, utilizando o algoritmo proveniente de uma função pro-babilística, encontrada a partir de dados de
campo, que englobasse todas as variáveis estatisticamente significativas.
2 MATERIAL E MÉTODOS
O estudo foi conduzido em granja de frangos de corte localizada na região de Rio Claro, Estado de São Paulo, a uma longitude
47°37’52’’W, latitude 22°24’54’’S, e altitu-de 380m, com ventos predominantes SE, em dois galpões dispostos lado a lado à distân-cia de 30 m entre si, com mesmas dimensões e orientação leste-oeste, conforme esquema mostrado na Figura 1.
Figura 1. Esquema do experimento nos galpões aviários com ventilação convencional (A) e
tipo túnel (B).
Devido à extensão dos galpões, cada um deles foi dividido em três setores iguais por meio de tela metálica perfurada instalada transversalmente, de maneira a impedir o trânsito dos frangos entre os setores, em cuja área central onde foram dispostos os círculos de proteção5. Os círculos de proteção foram dispostos diferentemente dentro de cada
5 Círculos de proteção são pequenos muros de
0,8 a 1,0m de altura, de material de madeira compensada, fechado em forma de círculo, pa-ra evitar a perda de calor no aquecimento de pintainhos, que são expandidos gradualmente até a 3ª semana de criação.
tratamento, em razão do número de equipa-mentos de aquecimento necessários para quantidades diferentes de pintainhos aloja-dos na fase inicial (30-40 aves/m2). Nos galpões, foram usados lotes mistos (machos e fêmeas), aleatórios e proporcionais de pintainhos, de acordo com sua origem no lote de matrizes e pertencentes a três li-nhagens: Hy-Yield®, Avian Farms® e AgRoss®. As aves foram igualmente distri-buídas dentro dos três setores: oeste, centro e leste. As medidas foram realizadas até a 5a semana de produção, sendo que o aqueci-mento foi removido no final da terceira se-mana.
A mesma espessura de cama (5 cm de maravalha) foi utilizada e quantidade de equipamentos semelhante, adequada à quan-tidade de animais em cada sistema, no que se refere ao arraçoamento (comedouros au-tomáticos Tuboflex), ao fornecimento de água (bebedouros tipo nipple de baixa va-zão) e ao sistema de aquecimento por cam-pânulas a gás para as primeiras três semanas (21 dias) de cada lote. Os telhados recebe-ram pintura com cal duas vezes no período e foram aplicadas as mesmas medidas de bios-seguridade. O ciclo produtivo estabelecido pela granja foi de 70 dias, incluindo o vazio sanitário, e foram acompanhados três ciclos produtivos ou lotes de produção de 45 dias durante o período de 10 de fevereiro a 25 de agosto de 2000.
Os dados de ambiente, temperatura de bulbo seco (TBS) e temperatura de bulbo úmido (TBU) foram registrados utilizando 02 dataloggers Didai, ambos com leituras
em intervalos de 30 minutos e armazena-mento dos dados ao longo de todo o lote, e fixos a 50 cm da cama (próximos aos fran-gos) no centro geométrico de cada setor do galpão. Estes valores foram utilizados para a elaboração do algoritmo. Para obtermos a TBS e UR do ar dos setores de cada trata-mento, foi calculada a média dos valores de cada setor para um mesmo período, a partir de uma hora antes da coleta do primeiro setor até o momento em que se coletaram os dados do último setor. Para a velocidade de ar do ambiente, um anemômetro Kestrel6 foi utilizado para obtenção da velocidade do ar (m/s) nos 14o, 28o e 39o dias do ciclo pro-dutivo, posicionando-se a 50 e 150 cm da
6 Kestrel SN1000 Nielsen-Kellerman CO. USA.
cama de cada setor do galpão durante um minuto, num momento próximo à coleta de amostra de ar considerada.
Para cálculo de emissão de amônia pela cama, adotou-se a metodologia de Jeps-son (1999). Essa metodologia permite a avaliação do potencial de emissão de amônia por uma determinada área da cama, inde-pendentemente da velocidade do ar presente nas imediações. Fixa-se a vazão do fluxo de ar com o uso de uma cápsula de ventilação, de forma que a emissão seja calculada com base apenas nas condições da cama estu-dada.
Foi construído um exemplar adapta-do da cápsula de ventilação, utilizanadapta-do-se placas de acrílico transparente de 4 mm de espessura presas com cantoneiras de alumí-nio rebitadas às placas e vedadas com silico-ne. Foram acoplados dois tubos de PVC de 7,5 cm de diâmetro por onde entrava o ar; e, internamente, foi instalada uma ventoinha utilizada em computadores (12 V e 60 mA) para homogeneização do ar que adentra a cápsula pelos tubos. Para retirada do ar, foi instalado um exaustor na extremidade oposta com vazão máxima de 90 m3/h, ajustado com dimmer para regulagem da rotação das pás. Entre a ventoinha e o exaustor, foi feito um orifício de 0,5 cm de diâmetro, para a introdução do tubo de detecção de amônia, assim como um orifício à altura de 150 cm no tubo de PVC que coleta o ar presente à altura de 200 cm do piso. O esquema desta cápsula de ventilação e a forma de sua utili-zação são apresentados na Figura 2 a) e b).
20 c m 40 c m Bomba de Amônia Placa de alumínio Ventilador Misturador Exaustor Tubo 7,5 cm∅ Tubo 2 m altura a) b)
Figura 2. Esquema da cápsula de ventilação a) e a medida da concentração sob condições
con-troladas dentro da cápsula b) colocada diretamente sobre a cama de frango. Fonte: JEPSSON, 1999.
Nos 14o, 28o e 39o dias de cada lote, aleatoriamente dentro dos limites iniciais dos círculos de proteção em cada setor das duas instalações, foram coletados os dados para avaliação da emissão de amônia pela cama. Acondicionou-se a cápsula sobre a cama e aguardando-se 20 minutos para a estabilização do fluxo de ar. Foram realiza-das duas medirealiza-das de concentração de amô-nia, uma dentro da cápsula de ventilação e outra, de amostra de ar coletada a 200 cm do piso.
Para a avaliação da concentração de amônia da amostra de ar foi usada uma bomba de detecção Dräger7, com tubos reagentes graduados acoplados à sua extre-midade. Esses tubos contêm azul de
7 Bomba modelo Accuro e tubos de amônia 2/a
(2-30ppm) e 5/b (5-100 ppm). Luebeck, Germany.
fenol, um indicador de pH que passa a ter coloração azulada após o contato com a amônia, na faixa de 2 a 30 ppm para coleta de dados do 14º dia de produção; e, na faixa de 5 a 100 ppm, para o 28o e o 39o dia. Para cada coleta, foi registrada a velocidade do ar de saída do exaustor da cápsula de ventila-ção, por meio de anemômetro Kestrel, na
direção do eixo do exaustor e à distância de 10 cm deste. Obteve-se a velocidade média a partir de quatro posicionamentos do apare-lho durante um minuto de leitura. O valor de cada leitura, em m/s, serviu de base de cál-culo para obtenção do fluxo de ar q da E-quação 1 (JEPSSON, 1999), que forneceu o valor de emissão de amônia pela cama de frango. Como o erro padrão desse método oscila entre 10-15% e o valor lido na escala graduada foi devidamente corrigido em fun-ção da altitude local (F, ppm), através da Equação 2.
E = (Ccápsula – C2m).ϕ.q (1) onde:
E = emissão (mg/m2/h);
Ccápsula = concentração de amônia na cápsula corrigida por F (ppm); C2m = concentração de amônia a 200 cm de altura corrigida por F (ppm);
ϕ = densidade corrigida de exaustão da cápsula (0,7646 kg/m3);
q = fluxo do ar (m3/m2/h).
F = (1013)/(Pal) (2)
onde:
Pal = pressão atmosférica local (940,66 hPa); F= 1,0769 para o local do experimento. Nos 14o, 28o e 39o dias de cada lote,
nas proximidades do local onde foi disposta a cápsula de ventilação em cada setor de cada tratamento, foram coletados os seguin-tes dados: temperatura superficial da cama, com termômetro de mercúrio (0-100°C) em cinco pontos aleatoriamente definidos, a partir dos quais se obteve o valor médio; pH da cama contida na cápsula de ventilação, medido usando uma amostra da cama de frango em frasco de vidro de volume defini-do, por dissolução em água destilada e pos-terior sedimentação e medida com a introdu-ção do bulbo do potenciômetro Digi-Sense8 até a meia altura do volume da amostra diluída; umidade da cama medida através do Método de Determinação do Grau de Umidade recomendado pelo Ministério da Agricultura (BRASIL, 1992). Os resulta-dos foram expressos como: umidade da ca-ma contida na cápsula e umidade média da
8 Potenciômetro digital, modelo nº 5938-00
Digi-Sense. Cole-Parmer Instrument Co, USA.
cama (cama da cápsula e cama aleatoria-mente escolhida).
O delineamento deste estudo obser-vacional foi realizado em blocos inteiramen-te casualizados, estrutura fatorial 2 x 3, ou seja, dois tratamentos (A=Ventilação e Den-sidade Convencionais e B=Ventilação Tipo Túnel e Alta Densidade) e três setores (O=Oeste, C=Centro e L=Leste), em três fases de coleta de dados (14o, 28o e 39o dias) e com três repetições (blocos) para todas as variáveis. Para a análise estatística utilizou-se o Método de Fisher-LSD, que compara as médias dos valores, mediante confirmação prévia pelo Teste F da Anova. O programa computacional MINITAB (2004) foi utiliza-do para a análise estatística.
A partir dos resultados sobre a emis-são de amônia pela cama e a concentração de amônia no ar a 25 cm do piso, foram elaborados modelos probabilísticos conside-rando variáveis ambientais e as condições de cama. Tais modelos descreveram
numerica-mente a relação existente entre essas variá-veis, pelo Método de Regressão Linear, com coeficientes de determinação (R2) superiores a 80% e com dispersão de resíduos não ten-denciosa, da maneira mais uniforme possível em torno da média.
Um algoritmo foi desenvolvido para descrever a emissão de amônia em lotes de produção de frangos de corte a partir das variáveis estatisticamente significativas. Esse algoritmo serviu de fundamento para o desenvolvimento de um software usando C++, que estimasse a emissão de amônia em alojamentos para frangos de corte.
3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Para o desenvolvimento do algorit-mo foi necessário estabelecer a influência das variáveis medidas e que provaram esta-tisticamente significativas na emissão de amônia. Para o alojamento convencional, não foram observadas diferenças
significati-vas (p < 0,05) entre as médias de TBS e UR do ar, exceto para as médias de TBS no 28o dia de produção, no qual o setor Leste apre-sentou média superior aos demais setores. Estes resultados demonstram a homogenei-dade das condições de TBS e UR do ar entre os setores, ao longo do galpão deste trata-mento (A) para o mesmo período de coleta. Já o alojamento em alta densidade (B), foi observado que no 28o dia de produção, as médias de TBS do ar não apresentaram dife-renças significativas (p < 0,05), porém o p-valor foi de 8,32%, (próximo ao p-valor da significância adotada) indicando uma ten-dência que foi observada no 39º dia de pro-dução, quando o setor Leste apresentou mé-dia deste índice significativamente superior (p < 0,05) quando comparado aos demais setores (Tabela 1). Este perfil crescente dos valores no sentido Oeste-Leste pode ser resultante de um arraste de calor pelo fluxo de ar gerado pelo sistema de ventilação tipo túnel.
Tabela 1 - Médias de TBS (°C) e UR (%) nos 14o, 28o e 39o dias de produção nos setores dos tratamentos A e B.
TBS (°C) UR (%)
A B A B A B A B A B A B Dia/setor
14o 28o 39o 14o 28o 39o
Leste 27,1-27,6 25,1a-28,9 25,3-29,2a 63,1-57,2 63,4-55,8 70,7-61,6
Centro 26,7-27,6 24,68c-28,0 24,6-28,6b 61,6-55,6 62,3-55,0 65,9-65,0
Oeste 27,4-27,0 24,9b-27,3 25,0-28,3c 59,1-59,0 68,1-56,4 65,5-62,7
Médias 27,1-27,6 24,9-28,1 25,0-28,7 61,3-56,4 64,6-55,7 67,4-61,2 Comparação entre as médias pelo Método de Fisher LSD, no qual, as médias seguidas por letras distintas diferem entre si significativamente (p < 0,05).
As diferenças significativas (p < 0,05) encontradas entre as médias de pH da cama na coleta do 14o dia de produção, su-gerem que estas diferenças sejam decorren-tes do efeito do tratamento sobre esta
variá-vel (Tabela 2). Assim, a maior densidade de aves com maior deposição de esterco na cama, propiciou uma maior atividade micro-biana no tratamento B.
Tabela 2 - Médias do pH da cama contida na cápsula de ventilação nos 14o, 28o e 39o dias de produção entre tratamentos, setores e interações tratamento x setor.
pH da cama Efeitos/Dias A B A B A B 14o 28o 39o Efeitos/Dias 7,3a-6,3b 8,2a-7,3b 8,3-8,1 Setor 3-L; 2-C; 1-O 7,1; 6,9; 6,5 7,9; 7,9; 7,4 8,3; 8,2; 8,0 Interações B –L; B-C; B-O 7,6; 7,4; 7,0 8,4; 8,4; 7,7 8,6; 8,4; 7,8 Interações
A-L; A-C; A-O 6,6; 6,4; 6,0 7,4; 7,3; 7,2 8,0; 7,9; 8,3 Comparação entre as médias pelo Método de Fisher LSD, no qual as médias seguidas por letras distintas diferem entre si significativamente (p < 0,05).
Da mesma forma que a velocidade do ar, a temperatura superficial da cama (Tabela 3) sofreu influências diversas em decorrência do local de coleta dos dados. Não foram encontradas diferenças entre as médias entre setores ou na interação trata-mento x setor. No entanto foram encontradas diferenças significativas (p < 0,05) entre os tratamentos, sendo superiores no tratamento B, para a temperatura da cama contida na cápsula e para a temperatura média da cama a partir do 28o dia de produção, provavel-mente devido ao maior número de densidade de aves. Isso significa que, sendo o algorit-mo desenvolvido para as condições médias, abrangem os dois tipos de alojamento.
Foi calculada a emissão média de amônia da cama (mg/m2/h), utilizando a cápsula de Jepsson (1999) e esta aumentou à medida que as aves cresceram, conforme relatam Groot Koerkamp et al. (1998) e Miragliotta (2000), sendo que no 28o.dia de produção, apresentou diferença numérica entre os valores provenientes dos dois gal-pões, embora não tenha sido encontrada diferença estatística (p < 0,05) ao longo da curva, como mostrada na Figura 3. Como não foram encontradas diferenças significa-tivas entre os valores médios das temperatu-ras médias da superfície da cama, utilizou-se para a construção do algoritmo os valores de temperatura da superfície da cama, que são facilmente obtidos por produtores.
Tabela 3 - Médias de temperatura superficial da cama (°C) contida na cápsula e temperatura
superficial média da cama (interna e externa à cápsula) nos 14o, 28o e 39o dias de produção entre tratamentos, setores e interações tratamento x setor.
Temperatura média cama (°C)
Efeitos /Dias A B A B A B A B A B A B
Efeitos/Dias 14o 28o 39o
Cápsula média Cápsula média Cápsula média
27,7-28,4 27,3-28,3 25,3b-27,8a 25,6-27,4 26,2b-28,6a 25,8b-28,6a Setor 3-L; 2-C; 1-O 27,5; 27,7; 28,8 27,3 27,7; 28,5 27,0; 26,5; 26,2 26,8; 26,7; 26,0 26,8, 28,0; 27,3 27,0, 27,2; 27,3 Interações B-L; B-C; B-O 28,0; 28,0; 29,3 28,0; 28,0; 29,0 28,0; 27,7; 27,7 27,7; 28,7; 26,0 28,3; 29,0; 28,3 28,7, 28,3; 28,7 Interações A-L; A-C; A-O 27,0; 27,7; 28,3 26,7; 27,3; 28,0 26,0; 25,3; 24,7 26,0; 25,3; 25,3 25,3; 27,0; 26,3 25,3; 26,0; 26,0 Comparação entre as médias pelo Método de Fisher LSD. (L = setor Leste, C = setor Centro e O = setor Oeste).
Figura 3. Emissão média calculada de amônia pela cama nos dois tratamentos (NS = não
Somente o pH da cama apresentou diferença significativa (p < 0,05) entre as médias, o que seria um indicativo da maior atividade microbiana inicial na cama do tratamento B (tratamento A = 6,3 e trata-mento B = 7,3). As diferenças entre as mé-dias de TBS (temperatura de bulbo seco) e UR (umidade relativa) do ar, para os perío-dos de coleta, foram numericamente de 0,5°C para TBS (tratamento A = 27,1°C e tratamento B = 27,6°C ) e 4,9% para UR que, em todo o período foram encontrados valores bastante próximos. A diferença sig-nificativa encontrada para as médias de e-missão de amônia entre os tratamentos, na coleta do 28o dia de produção, poderia estar relacionada à temperatura, ao pH e à umida-de da cama; variáveis estas que apresenta-ram diferenças significativas (p < 0,05) entre os tratamentos. Esses resultados concordam com Baião (1996) que cita a influência da temperatura de ambiente (25 a 30°C), do pH (5,5 a 9,0) e da umidade da cama (40 a 60%) no aumento da reação de degradação dos compostos nitrogenados na cama de frango.
A média de temperatura superficial da cama do alojamento em alta densidade (B) foi superior ao de A, assim como o pH (B = 8,2 e tratamento A = 7,3) e a umidade da cama contida na cápsula (B = 28,0% e A = 24,7%), embora esta última não esteja den-tro do intervalo citado por Baião (1996). Kristensen e Wathes (2000) afirmaram que, além da temperatura, do pH e da umidade, o tipo de material da cama e seu manejo afe-tam a emissão de amônia e sua concentração no ar.
A velocidade de ar apresentou dife-renças estatísticas somente a 1,50 m acima da cama no 39o dia de produção, onde o galpão B (0,8 m/s) mostrou valores maiores do que o A (0,4 m/s), sendo que na altura da cama não houve diferença significativa. Dessa forma os valores de velocidade de ar não foram computados no algoritmo.
O modelo probabilístico de emissão que melhor se ajustou foi o mostrado na Equação 3, que serviu de base para o desen-volvimento do software:
E = exp (-6,5023 + 0,3020dia + 0,1218Tc + 0,6142pH – 0,0043dia2) (3) onde:
E = emissão de amônia, mg/m2/h; dia = dia de produção;
pH = pH da cama;
Tc = temperatura média da cama, °C (R2 = 83,50%). O software que estima a emissão de
amônia em produção de frangos de corte para condições brasileiras de alojamento foi construído a partir do algoritmo acima. A tela de entrada de dados encontra-se
mostra-da na Figura 4, indicando a entramostra-da dos mostra- da-dos de: dia de produção, temperatura média da cama e pH da cama. Ao se acionar o bo-tão “executa”, o valor estimado de emissão de amônia é calculado e disposto na tela.
Figura 4. Tela do software de estimativa de amônia (mg/m2/h). O software foi desenvolvido para
se-rem inseridos valores de fácil registro e me-dida e se obter a estimativa de previsão de emissão de amônia. Como exemplo de vali-dação foi efetuado um teste baseado nos dados do 39o dia, temperatura média de ca-ma de 28,6°C e pH = 8,3. Utilizando o pro-grama computacional, a estimativa de emis-são de amônia foi de 1.479,2 mg/m2/h. A medida registrada no experimento foi de 1.498,20 mg/m2/h, próximo do resultado da estimativa.
Para verificar a eficiência da predi-ção, estipulou-se uma situação onde se man-teve a temperatura da cama em 30°C, vari-ando-se o pH da cama de 4 a 7 e utilizando o software para estimar a emissão da amônia nos dias 7, 14, 21, 28, 35 e 42 de produção. Os resultados, que se encontram na Figura 5, mostram a evolução da emissão de amônia, durante o crescimento dos frangos e, pode-se verificar que é mantida a situação crítica de temperatura elevada da cama, à medida que
concomitantemente aumenta o pH, conforme seria o esperado.
4 CONCLUSÃO
O software desenvolvido a partir do algoritmo, resultante de dados experimentais em dois tipos distintos de alojamento, permi-tiu a estimativa de emissão de amônia pela cama de frango em sistema de produção em condições brasileiras, utilizando como dados de entrada variáveis de fácil registro, como dia de produção, temperatura média e pH da cama.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem à FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) pelos recursos que permitiram este trabalho de pesquisa.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 4 5 6 7 pH E m is sã o de a m ôn ia (m g/ m 2 /h )
Dia 7 Dia 14 Dia 21 Dia 28 Dia 35 Dia 42
Figura 5. Estimativa da evolução da emissão média de amônia em galpão de frango de corte,
em função do pH, fixada a temperatura da cama em 30°C.
REFERÊNCIAS
BAIÃO, N. C. Quando o ambiente fica car-regado. Revista Aves e Ovos, São Paulo,
p.20-22, jan. 1996.
BELYAVIN, C. Complete Climate Control. What are the associate problems? World`s Poultry Science Journal, Londres, v. 9, p.
32-33, 1993.
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