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Variabilidade espacial de temperatura para superfície de cobertura

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Academic year: 2021

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Variabilidade espacial de temperatura para superfície de cobertura

Alan Cézar Bezerra

1

, Gledson Luiz Pontes de Almeida², Héliton Pandorfi³, Cristiane

Guiselini³,Gleidiana Amélia Pontes de Almeida

4

1 PPG em Engenheiro Agrícola, UFRPE/DTR, Recife–PE, cezaralan.a@gmail.com 2

PPG em Engenheiro Agrícola, UFRPE/DTR, gledson@dtr.ufrpe.br ³ Prof. Adjunto, DTR/UFRPE, pandorfi@dtr.ufrpe.br, cguiseli@hotmail.com

4

PPG em Zootecnia, UFRPE/UAG, Garanhuns-PE, amelinhasbu@hotmail.com

Resumo – Buscou-se com esse trabalho avaliar a variabilidade espacial da temperatura externa da

cobertura de abrigos individuais para bezerros. Esse estudo foi conduzido em uma propriedade no município de Pesqueira – PE, em uma instalação zootécnica com cobertura de palha (Syagrus coronata). Foram registradas imagens térmicas da superfície externa do material de cobertura nos seguintes horários: 5, 8, 11, 14 e 17h, com uma câmera termográfica, modelo FLIR i60. Foi possível observar que não houve dependência espacial na maioria dos horários, exceto às 14h, ajustando-se ao modelo Guassiano, com forte grau de dependência (16%), alcance de 65 cm. A câmera termográfica mostrou-se como importante ferramenta para avaliação da temperatura da superfície do material de cobertura para instalações zootécnicas.

Palavras-chave:geoestatística; instalações zootécnicas; termografia.

Spatial variability of temperature for surface coverage

Abstract - The aim of this research was to evaluate the spatial variability of external temperature of

individual shelter calves coverage. This study was conducted in a farm in Pesqueira – PE, in facilities with straw coverage (Syagrus coronata). Thermo graphics pictures of external surface coverage were registered at: 5, 8, 11, 14, 17h, with thermo graphic camera, FLIR i60 model. It was possible to observe that no spatial dependence occurred in most hours, except at 14h when adjusted with the Gaussian model, with a strong dependence degree (16%) and a range of 65 cm. The thermo graphic camera was shown to be an important tool for surface temperature evaluation of livestock facilities coverage.

Key words: geostatistics; livestock facilities; thermography.

Introdução

O telhado é um componente das construções de extrema importância para a produção animal, devido a sua influência direta no microclima do interior das instalações. Isso se deve ao fato da grande área de interceptação de radiação e que, em regiões tropicais, a escolha adequada do material de cobertura torna-se fator principal para o conforto térmico (SAMPAIO et al, 2011).

Conforme Abreu et al (2001) os materiais a serem utilizados nas instalações devem permitir bom isolamento térmico para que o ambiente interno das instalações sejam menos influenciável pela variação climática. O ambiente adequado para a produção dos animais é um importante fator que garantirá, no atual estado mercadológico, um ganho competitivo entre produtores. De acordo com Tinôco (1998) os fatores ambientais, como a variação térmica, passam a ser de grande interesse no sistema de produção animal, pois podem interferir na qualidade do produto final.

Moraes et al (1999) afirma que a energia radiante absorvida pelas coberturas se transforma em energia térmica ou calor, sendo que parte desta energia pode ser transmitida à superfície oposta por condução. Barnabé et al (2012) afirmam que para quantificar o gradiente de temperatura dos materiais utilizados nas coberturas de instalações zootécnicas, a utilização de ferramentas de precisão torna-se indispensável. Abreu et al (2011) avaliaram as temperaturas superficiais de materiais de cobertura por meio de imagens termográficas: telha Coppo Venneto Ondulada Cinza; telha Coppo Venneto Ondulada Marfim; telha Plana Marfim; telha Plana Cinza; telha cerâmica Colonial esmaltada; telha Ondulada de Cimento Amianto – 0,006 m e telha cerâmica Francesa. Os resultados indicaram que a telha cerâmica colonial apresentou maior temperatura da superfície inferior. As telhas ondulada cinza, plana cinza e amianto apresentaram maiores

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temperaturas médias na superfície superior, o que demonstrou a eficiência do uso dessa tecnologia para avaliação da temperatura.

Conhecer a distribuição espacial da energia térmica no telhado é de grande relevância, visto que essa variação poderá interferir no ambiente interno e, assim, no desempenho dos animais. Diante disso, buscou-se com esbuscou-se estudo avaliar a variabilidade espacial da temperatura externa da cobertura de palha utilizada em instalações zootécnicas.

Material e Métodos

Esse trabalho foi conduzido em uma fazenda produtora de leite localizada no município de Pesqueira, Estado de Pernambuco. O clima da região é do tipo BSs’h’ (extremamente quente, semiárido), com precipitação total anual média de 730 mm e evapotranspiração potencial anual média de 1683 mm (MONTENEGRO; MONTENEGRO, 2004).

Para análise térmica dos materiais de cobertura dos bezerreiros foram utilizadas imagens térmicas por meio de câmera termográfica, modelo FLIR i60, que permitiu verificar a variação da temperatura superficial externa da cobertura. No registro das imagens considerou-se a distância de 1,0 m entre a câmera e a cobertura. A análise das imagens foi realizada pelo programa computacional FLIR QuickReport, com ajuste dos valores de emissividade da palha de 0,75, temperatura ambiente e umidade relativa do ar obtidas no momento de registro da imagem.

O material de cobertura utilizado nesse estudo foi palha de palmeira (Syagrus coronata). As temperaturas foram medidas em cinco horários: 5, 8, 11, 14 e 17 h. A malha utilizada foi regular com um espaçamento de 10 x 10 cm, em uma área de 70 x 70 cm, totalizando 64 pontos.

Para estudo da temperatura realizou-se análise estatística descritiva dos dados, com avaliação das medidas de tendência central (média e mediana) e medidas de dispersão (desvio-padrão e coeficiente de variação), além de verificar a aderência à distribuição normal, segundo o teste de Kolmogorov-Smirnov, ao nível de 5% de significância.

Na análise de dependência espacial foi feita por meio de ajustes de semivariogramas, tomando por base a pressuposição de estacionaridade da hipótese intrínseca (VIEIRA, 2000), estimada por:

𝛾ℎ= 1

2 𝑁(ℎ) [𝑍 𝑥𝑖 − 𝑍 𝑥𝑖 + ℎ ]²

𝑁(ℎ)

𝑖=1

(1) em que: N(h) é o número de pares experimentais de observações Z(xi), Z(xi+h), separados por um vetor

h.

A partir do ajuste de um modelo matemático aos valores calculados, foram estimados os coeficientes do modelo teórico para o semivariograma (o efeito pepita, C0; patamar, C0+C1 e o alcance, a).

A ferramenta utilizada para análise geoestatística foi o GS+ 7.0 (GAMMA DESIGN SOFTWARE, 2004), em que foram obtidos os semivariogramas experimentais e, posteriormente, foram testados os modelos gaussiano, esférico, exponencial e linear. A escolha dos melhores modelos foi feita com base no critério de Jack-Knifing (VAUCLIN et al., 1983) em que os erros padronizados com média próxima a zero e desvio-padrão próximo a um, apresentam o melhor ajuste. Comprovado a dependência espacial, utilizando o método da krigagem ordinária para a construção dos mapas por meio do software Surfer ®, versão 9.5 (GOLDEN SOFWARE, 2009).

Para determinar o grau de dependência espacial da temperatura da superfície, foi utilizado a classificação de Cambardella et al (1994), no qual foram considerados a relação efeito pepita por patamar, classificando-a como forte aqueles que apresentaram 25%, moderada de 25 a 75% e fraca >75%.

A caracterização do grau de variabilidade foi realizada com os valores de coeficiente de variação (CV), conforme Warrick (1998), que considera como baixa variabilidade CV < 15%, média para valores entre 15 e 50% e alta variabilidade para valores CV > 50%.

Resultados e Discussão

A imagem registrada pela câmera termográfica permitiu verificar a variação da temperatura da superfície do material. Com isso foi possível observar valores de média, medianas, curtose e teste de normalidade de Kolmogorov – Smirnov (Tabela 1).

(3)

Tabela 1. Estatística descritiva dos atributos de temperatura superficial externa nos horários de registro de imagem Horário Estatística 5h 8h 11h 14h 17h Média 14,506 30,367 40,102 42,425 24,793 Mediana 14,265 30,345 40,115 42,280 24,855 Desvio Padrão 1,030 2,519 2,781 4,051 0,888 CV (%) 7,102 8,294 6,935 9,548 3,580 Curtose 1,307 2,056 0,021 -0,746 -0,403 Normalidade Normal Normal Normal Normal Normal

Os valores de média e mediana estão muito próximos, o que segundo Little e Hills (1978), quando o valor da média, da mediana e da moda são semelhantes, os dados apresentam ou se aproximam da distribuição normal. Corroborado pelo teste de normalidade de Kolmogorov – Smirnov que apresentaram normalidade para todos os horários. Verifica-se que o grau de variabilidade foi baixo para todos os horários de registro.

No horário das 14 h no Estado de Santa Catarina, Sampaio et al. (2011), verificaram temperatura média externa de 36,7; 36,1 e 53,5 ºC para telha cerâmica, telha fibrocimento e telha metálica, respectivamente. Enquanto que nesse estudo observou-se temperatura média de 42,4 ºC, com um aumento da temperatura ao longo do dia, com pico de temperatura no horário das 14h (Tabela 1).

Os modelos e parâmetros dos semivariogramas da temperatura de superfície foram descritos na Tabela 2. Nota-se que o atributo analisado não apresentou dependência espacial, exceto para o horário das 14 h. Essa falta de dependência espacial nos primeiros horários do dia e no final da tarde (17h) foi devido ao acúmulo de umidade na palha, em decorrência de serem os horários em que a umidade relativa do ar apresentava os maiores valores (Figura 1). Desta maneira, a palha absorve umidade do ar, que condensa ao entrar em contato com a superfície do material, ainda nos horários de temperatura amena. O acúmulo de umidade na palha faz com que demore mais para se aquecer, devido às perdas evaporativas promovidas pelo material. Enquanto que no horário das 14 h, a baixa umidade relativa do ar associada à estabilização da umidade do material pela evaporação, constatou-se maior acúmulo de energia térmica na cobertura da instalação.

(4)

Tabela 2. Modelos e parâmetros dos semivariogramas da temperatura superficial externa

Horários

Efeito Pepita

(C

0

)

Patamar

(c+c

0

)

Alcance

(cm)

Modelo

5h

EPP*

-

-

-

8h

EPP*

-

-

-

11h

EPP*

-

-

-

14h

4,0

24,00

65

Guassiano

17h

EPP*

-

-

-

*EPP – Efeito Pepita Puro

Realizada a validação cruzada para às 14 h, nota-se médias dos erros de -0,002 e desvio padrão dos erros de 1,051. Segundo o grau de dependência proposto por Cambardella et al (1994), para a temperatura no horário das 14 h, verifica-se forte grau de dependência com 16,67%, justificado por se tratar do momento do dia onde há maior acúmulo de energia na superfície do telhado. Com isso, o uso de termômetros infravermelho, ou outros tipos de termômetros, não são capazes de detectar essas diferenças de temperatura, o que justifica o uso da câmera termográfica para ter melhor visualização da distribuição da temperatura. A Figura 2 apresenta gráficos de semivariogramas de temperatura para os diferentes horários do dia, para melhor visualizar a dependência espacial. Para o horário das 14 h houve ajuste ao modelo Guassiano. Na Figura 3, verifica-se o mapa de Krigagem para o horário que apresentou dependência espacial.

Portanto, o uso da câmera termográfica é uma excelente ferramenta na avaliação das condições de temperatura da superfície de um material, o que permite avaliar as condições de heterogeneidade como observado no horário das 14 h.

A B

C D

E

Figura 2. Semivariogramas de temperatura superficial externa ao longo do dia. (A) 5h. (B) 8h. (C) 11h. (D)

(5)

Distância X (cm)

Distâ

ncia

Y

(cm)

Figura 3. Mapa de Krigagem para o horário das 14 horas. Conclusão

A análise da temperatura de coberturas de instalações zootécnicas, por meio de câmera termográfica, é recomendada para avaliar a variabilidade espacial da temperatura em superfícies. O horário das 14 h apresentou dependência espacial da temperatura no telhado de palha, ajustado ao modelo esférico com alcance de 65 cm e grau de dependência de 16, 67%.

Referências

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