Qualidade da cama e do ar em diferentes condições de alojamento de frangos de corte em fase de aquecimento

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1 Qualidade da cama e do ar em diferentes condições de alojamento de frangos de corte em fase de aquecimento Thayla Morandi Ridolfi de Carvalho¹, Daniella Jorge de Moura 2, Zigomar Menezes de Souza 3, Gustavo Soares Souza 4, Brenda Batista Lemos Medeiros 5 1 Eng. Agrícola M.Sc., UNICAMP, Depto. Construções Rurais e Ambiência, thayla.carvalho@agr.unicamp.br 2 Eng. Agrônomo D.Sc.,UNICAMP, Depto. Construções Rurais e Ambiência, daniella.moura@agr.unicamp.br 3 Eng. Agrônomo D.Sc.,UNICAMP, Depto. Água e Solo, zigomarms@agr.unicamp.br 4 Eng. Agrônomo M.Sc.,UNICAMP, Depto. Água e Solo, gustavo.souza@agr.unicamp.br 5 Zootecnista M.Sc.,UNICAMP, Depto. Construções Rurais e Ambiência, brenda.medeiros@agr.unicamp.br Resumo - O objetivo deste trabalho foi avaliar as condições iniciais de alojamento das aves de 1 dia em relação à qualidade da cama de frango reutilizada e do ar encontrado em aviários comerciais de produção, com diferentes sistemas de ventilação mínima e tipologia de galpão por meio da análise geoestatística. O estudo foi realizado em 4 aviários, sendo: Blue House I (T1) e II (T2), Dark House (T3) e Convencional (T4). As variáveis analisadas foram ph, umidade, temperatura superficial e concentração de amônia, coletadas na altura dos frangos em 80 pontos eqüidistantes no pinteiro. O manejo da ventilação mínima não foi suficiente para garantir a qualidade do ar nos pinteiros. A cama de casca de café e arroz (T1 e T2) apresentou melhor qualidade em relação à cama de maravalha fina (T3 e T4), ambas reutilizadas. O sistema de ventilação mínima em T2 e T4 foram os mais eficientes em relação à renovação do ar. Palavras-chave: avicultura, geoestatística, ventilação mínima Quality of poultry litter and air in different housing conditions for broiler chickens in brooding phase Abstract The aim of this study was evaluate the brooding conditions of birds from day 1 day to day 14th in relation to the quality of reused poultry litter and the air found in commercial poultry production systems with different types of ventilation using geostatistics analysis. The study was conducted in four broiler houses, where: Blue House I (T1) and II (T2), Dark House (T3) and Conventional (T4). The variables were ph, moisture, surface temperature and ammonia concentration that were collected at chickens levels in 80 equidistant points. The management of minimum ventilation was not sufficient to guarantee the air quality in the broiler houses. The broiler litter with coffee husk and with rice husk (T1 and T2) showed better quality compared to the wood shaving broiler litter (T3 and T4), both reused. The minimum ventilation system of T2 and T4 were the most efficient in relation to air renovation. Key words: geostatistics, minimum ventilation, poultry Introdução A cama para aviários apresenta grande impacto na qualidade e produtividade do frango de corte, constituindo em um item de fundamental importância para o manejo de galpões em sistemas de produção avícola. Uma vez que a cama tem a função de absorver a umidade, diluir uratos e fezes, isolamento térmico, além de proporcionar uma superfície macia para as aves, evitando a formação de calo no peito e lesões no coxim plantar, no joelho e no peito (HERNANDES; CAZETTA, 2001). Contudo, a reutilização da cama implica em altos níveis de amônia em galpões (60 a 100 ppm) até mesmo nos primeiros dias de criação do lote (GONZÁLES; SALDANHA, 2001), sendo recomendado que não ultrapassasse valores de 20 ppm (MANNING et al., 2007). Alguns estudos têm pesquisado a variabilidade espacial das variáveis relacionadas ao ambiente aéreo e as condições da cama no interior de galpões de produção de frangos de corte (MILES et al., 2006; MILES et al., 2008). Mapas de variabilidade espacial de dados revelam que a análise de um único ponto de medição deve ser feita com cautela, para que um valor subestimado ou superestimado não seja relatado com uma condição representante do fenômeno em estudo (MILES et al., 2008). Neste aspecto, adequar à taxa de ventilação faz-se necessário em aviários com produção para permitir uma melhora no ambiente interno, bem como determinar a emissão de gases poluentes (CALVET et al., 2010). O objetivo deste trabalho foi avaliar as condições iniciais de alojamento das aves de 1 dia em II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

2 relação à qualidade da cama de frango reutilizada (umidade, ph e temperatura superficial) e do ar (concentração de amônia) encontrada em aviários comerciais de produção com diferentes sistemas de ventilação mínima e tipologia de galpão por meio da análise geoestatística. Material e Métodos O presente trabalho foi realizado em quatro galpões comerciais de frangos de corte, sendo dois analisados no inverno do ano de 2008, Blue House I (T1) e Blue House II (T2) e, dois no inverno de 2009, Dark House (T3) e Convencional (T4). Os aviários T1 e T2 localizam-se em Monte Alegre do Sul, SP ( S e W, altitude de 750 m). Já os galpões Dark House (T3) e o Convencional (T4) localizam-se em Mombuca, SP ( S e W, altitude de 550 m). O sistema de ventilação mínima realizada por meio de exaustores e com entrada de ar na extremidade oposta e lateral para T1 e T2, respectivamente. Os galpões possuem sistema de aquecimento através de aquecedores manuais à lenha posicionados no centro do pinteiro, com distribuição por meio de tubos metálicos. O sistema de ventilação mínima por meio de exaustores e entrada de ar nas laterais para T3 e entrada de ar através do manejo lateral das cortinas para T4. Os sistemas de aquecimento foram feitos por meio de aquecedor automático a diesel posicionadas no centro do pinteiro, utilizando tubo aquecedor. As aves foram alojadas em cama de casca de arroz e casca de café na segunda utilização para T1 e T2 e de maravalha fina na segunda utilização para T3 e T4. Todas as camas eram reutilizadas. A qualidade da cama do aviário foi analisada através da temperatura da cama - monitorada utilizando um termômetro de superfície a laser Omegascope modelo 05520, do ph - determinado utilizando um phmetro digital Modelo PM608 ANALION e pela umidade da cama determinada pelo método recomendado pelo Ministério da Agricultura (BRASIL, 1992). O monitoramento do ambiente aéreo foi realizado medindo-se a concentração de amônia na altura das aves, por meio do equipamento GasAlertMIcro 5 BW Technologies. A coleta de dados foi realizada às 9h00min com aves de corte com 1 dia de idade em 80 pontos eqüidistantes no interior dos pinteiros na altura das aves. As dimensões dos pinteiros foram de 22x30 m, 9x40 m, 18x50 m e 12x55 m paras os tratamentos T1, T2, T3 e T4, respectivamente. A variabilidade das variáveis em estudo foi, primeiramente, avaliada pela análise exploratória dos dados, calculando-se a média, mediana, desvio padrão, coeficiente de variação, coeficiente de assimetria e coeficiente de curtose e obtendo o valor máximo e mínimo (SAS INSTITUTE, 1995). A observação de valores extremos (máximos e mínimos) e distribuição de freqüência revelaram a existência de valores atípicos em relação às variáveis em estudo. Optou-se pela reedição dos dados extremos, pela média de seus vizinhos. Os dados foram submetidos à análise geoestatística, assumindo as pressuposições da hipótese intrínseca. O semivariograma experimental foi estimado pela equação 1 (VIEIRA, 2000): 1 ˆ 2N( h) N ( h) Z ( x1 ) Z( x1 h) i 1 2 (1) em que N (h) é o número de pares experimentais de observações Z(x i ) e Z (x i + h) separados por uma distância h. O semivariograma é representado pelo gráfico γ(h) versus h. Do ajuste de um modelo matemático aos valores calculados de γ(h), são estimados os coeficientes do modelo teórico para o semivariograma (efeito pepita, C 0 ; patamar, C 0 +C 1 ; e o alcance, a). Para analisar o grau da dependência espacial dos atributos em estudo, utilizou-se a classificação de Cambardella et al. (1994), em que são considerados de dependência espacial forte os semivariogramas que têm um efeito pepita < 25% do patamar, moderada quando está entre 25 e 75%, e fraca > 75%. Os modelos de semivariogramas foram ajustados por meio do programa GS+ (ROBERTSON, 1998) e posteriormente tais modelos foram usados no desenvolvimento de mapas de isolinhas (krigagem). Para elaboração dos mapas de distribuição espacial das variáveis foi utilizado o programa Surfer (GOLDEN SOFTWARE, 1999). Resultados e Discussão Observa-se, na Figura 1, que o sistema de ventilação mínima não foi eficiente na renovação de ar em T1 e T3, uma vez que a concentração de amônia apresentou valores médios iguais a 57,9 e 36,1 ppm, respectivamente, ambos acima do limite ideal preconizado por Manning et al. (2007). Nestes tratamentos foram observados valores do ph da cama acima de 5,5; o que auxilia o processo de degradação bioquímica II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

3 do ácido úrico presente na cama pelo depósito das excretas (ELLIOT; COLLINS, 1982), mesmo quando a umidade da cama apresenta-se dentro dos parâmetros ideais, abaixo de 35% (COBB, 2008). Os tratamentos T2 e T4 apresentaram manejo da ventilação adequado, o que possibilitou níveis de concentração de amônia com valores de 3,0 e 6,0 ppm, respectivamente, considerados ideais para a produção de frangos de corte. A temperatura superficial da cama para os tratamentos T2 e T4 apresentaram média igual a 25,3 e 23,7 C, respectivamente, demonstrando manejo de aquecimento do ar inadequado para permitir o aquecimento da cama, já em T1 e T3 os valores estavam dentro do intervalo considerado adequado para alojamento de aves de 1 dia de idade, ou seja, entre 27 e 32 C, conforme o Cobb (2008). Miles et al. (2008) encontraram valores de temperatura entre 24 e 42ºC em sistemas de produção de frango de corte com 2 dias de alojamento. O ph da cama foi influenciado pelo tipo de matéria prima da cama, apresentando comportamento semelhante parat1 e T2, e diferindo de T3 e T4. Da mesma forma, observou-se que a umidade também é influenciada pela material que compõe a cama. As medidas de tendência central apresentaram-se próximas (Tabela 1), indicando que o conjunto de dados das variáveis não foram influenciados por valores extremos (CAMBARDELLA et al., 1994), sendo que a presença de valores extremos pode interferir nas análises, entre elas na análise geoestatística (CRESSIE, 1991). Os valores de curtose e assimetria indicam que a maioria das variáveis apresentou proximidade à distribuição normal, o que é preferível para a análise geoestatística, contudo a normalidade dos dados não é exigência para a análise de semivariogramas (CRESSIE, 1991). Tabela 1. Estatística das variáveis concentração de amônia no ar (NH 3, ppm), temperatura da cama (T, ºC), ph da cama (ph) e umidade da cama (U, %) para os tratamentos em estudo. Variável Média Mediana Mínimo Máximo (1) DP (2) CV Curtose Assimetria Blue House I (T1) Amônia 57,9 58,5 39,0 68,0 5,9 10,2 0,4-0,8 Temperatura 27,2 27,0 22,0 34,0 2,1 7,7 1,5 0,6 ph 5,7 5,6 5,1 6,7 0,4 6,4 0,6 1,0 Umidade 25,6 22,1 10,0 41,3 7,9 30,7-1,0 0,5 Blue House II (T2) Amônia 2,5 3,0 2,0 4,0 0,5 20,9-1,4 0,2 Temperatura 25,3 25,0 22,0 31,0 2,0 7,9-0,2 0,5 ph 5,6 5,6 4,3 8,4 0,6 9,9 7,8 1,3 Umidade 26,5 22,1 10,0 46,6 8,6 32,4-1,0 0,4 Dark House (T3) Amônia 36,1 39,0 10,0 44,0 7,5 20,8 2,5-1,6 Temperatura 27,0 27,0 23,0 33,0 2,5 9,2-0,6 0,4 ph 8,3 8,4 7,2 8,8 0,3 3,6 3,1-1,4 Umidade 16,9 16,3 12,0 26,0 3,3 19,3 0,6 0,9 Convencional (T4) Amônia 6,3 6,0 4,0 8,0 1,4 23,0-1,4-0,1 Temperatura 23,7 23,0 19,0 34,0 3,5 14,6 0,9 1,1 ph 7,6 7,5 6,8 8,5 0,4 5,9-0,8 0,3 Umidade 18,0 18,1 11,8 23,9 3,2 17,5-1,0-0,1 (1) DP: desvio padrão; (2) CV: coeficiente de variação. De acordo com a classificação do coeficiente de variação (WARRICK; NIELSEN, 1980), as variáveis concentração de amônia para T1, temperatura para T1, T2 e T3 e ph no quatros tratamentos apresentaram baixa variabilidade (CV<12%), enquanto as demais variáveis apresentaram variação moderada (12<CV<24%), com exceção da umidade para T1 e T2 que apresentaram alta variação (CV>24%). As variáveis em estudo apresentaram dependência espacial, caracterizada pelo ajuste dos modelos teóricos de semivariogramas, com exceção do ph no T2 com efeito pepita puro (Tabela 2). Este caracteriza a ausência de dependência espacial, onde a variabilidade é associada ao efeito aleatório, ou seja, II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

4 independência das amostras (VIEIRA, 2000). Os modelos esférico, exponencial e gaussiano foram os que melhor ajustaram-se aos dados experimentais para os modelos testados. Tabela 2. Modelos e parâmetros dos semivariogramas para as variáveis concentração de amônia no ar (NH 3 ), temperatura da cama (T), ph da cama (ph) e umidade da cama (U) para os tratamentos em estudo. Variável Modelo (1) EP Patamar Alcance (2) GDE (3) R 2 (4) SQR Blue House I (T1) Amônia Esférico 0,20 44,05 18,1 0,5 95,1 84,2 Temperatura Esférico 0,01 4,62 7,9 0,2 91,8 1,73 ph Exponencial 0,07 0,15 13,2 48,0 91,6 1, Umidade Esférico 29, ,3 44,5 91,5 14,3 Blue House II (T2) Amônia Esférico 0,003 0,286 5,8 1,0 93,1 1, Temperatura Esférico 1,2 4,74 11,1 35,3 96,6 0,213 ph (5) EPP Umidade Exponencial 40,0 75,69 5,4 52,8 54,5 69,4 Dark House (T3) Amônia Esférico 6,2 61,44 18,4 10,1 98,0 31,4 Temperatura Esférico 0,01 9,89 29,3 0,1 97,0 3,19 ph Esférico 0,019 0,106 14,6 18,3 94,0 1, Umidade Esférico 0,32 13,55 14,6 2,4 91,4 10,3 Convencional (T4) Amônia Gaussiano 0,01 6, ,5 98,5 1,14 Temperatura Esférico 1,6 11,55 9,7 13,9 82,7 3,82 ph Esférico 3,38 22,03 9,2 15,3 81,9 13,9 Umidade Exponencial 2,45 12,33 33,5 19,9 85,4 10 (1) EP: efeito pepita; (2) GDE: grau de dependência espacial; (3) R 2 : coeficiente de determinação; (4) SQR: soma de quadrados do resíduo; (5) EPP: efeito pepita puro. O efeito pepita (C 0 ) é o valor de semivariância dos dados quando h = 0 e representa a variabilidade aleatória dos dados, não detectada pela escala de amostragem (CAMBARDELLA et al., 1994). A relação C 0 /(C 0 +C 1 )*100, que caracteriza o grau de dependência espacial, foi classificada em moderada (25<GDE<75%) para ph no T1 e umidade para T1 e T2 e forte (GDE<25%) para as demais variáveis (CAMBARDELLA et al., 1994). Quanto menor for o efeito aleatório (C 0 ) na variabilidade dos dados, maior será a proporção da variabilidade associada à dependência espacial, melhor será as estimativas na interpolação dos dados, produzindo mapas que representam com maior precisão a realidade do fenômeno (VIEIRA, 2000). O alcance das variáveis em estudo ficou entre 3,3 e 33,5 m, amostras separadas por distâncias menores que o alcance apresentam relação de dependência espacial, enquanto amostras separadas por distâncias maiores que o alcance não apresentam essa relação (CAMBARDELLA et al., 1994A Figura 1 apresenta a distribuição da concentração de amônia para todos tratamentos em estudo, observando maiores valores (63,0 ppm) no centro do pinteiro para T1, seguido de elevados valores (40,8 ppm) na lateral direita para T3. Os resultados indicam problemas no manejo da ventilação mínima. Galpões correspondentes a T1 e T3, podem apresentar valores de até 50 ppm na última semana de produção (JONES et al., 2005; OWADA et al., 2007). A temperatura superficial da cama (Figura 1) apresentou maiores valores próximos aos aquecedores. Tal fato é facilmente observado em T4, o qual utiliza círculo de proteção e dentro de cada círculo há uma fornalha à lenha. No T4 foram observadas menores temperaturas próximas às cortinas laterais à direita, apontando que o isolamento poderia ser maior, a fim de melhorar a homogeneidade da temperatura. O mesmo ocorre em T2, o qual também utiliza o manejo de cortinas para a ventilação mínima. Em T1 e T3 foram observados os maiores valores de temperatura superficial da cama, superiores a 30ºC (Figura 1). Estes resultados ocorrem pelo maior isolamento dos aviários e sistema de aquecimento mais eficiente. A temperatura da cama apresentou maiores valores em T1 quando havia densidade de frangos mais alta, concordando com os resultado obtidos por Oliveira et al. (2000). II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

5 Figura 1. Distribuição espacial concentração de amônia no ar (NH 3, ppm) e da temperatura da cama (T, ºC) para os tratamentos Blue House I (T1) e II (T2), Dark House (T3) e Convencional (T4). A distribuição espacial da variável ph da cama variou entre 5,25 e 8,6 (Figura 2). Em condições de umidade excessiva, a cama pode produzir amônia a partir do metabolismo microbiano sobre as excretas. A reutilização da cama pode levar a altos níveis de amônia em galpões (60 a 100 ppm) até mesmo nos primeiros dias de criação do lote (GONZÁLES; SALDANHA, 2001). A amônia que se desprende da cama de frangos pode se tornar problemática, principalmente nos meses de inverno, propiciando o crescimento de agentes patogênicos (AVILA et al., 1992). Valores de ph superiores a 7,0 normalmente estimulam a proliferação bacteriana na cama e aumentam a produção de amônia (TRALDI et al., 2007). A distribuição da umidade da cama de frango permite observar maior variabilidade em T1 e T2 comparado com T3 e T4 (Figura 2). A maior homogeneidade em T3 justifica-se pelo maior controle das variáveis climáticas no galpão Dark House, por apresentar maior isolamento. Pontos específicos com altos valores de umidades em T1 (41,3 %) e T2 (46,6 %) podem indicar vazamento de água nos bebedouros do tipo nipple. Aves criadas em maior densidade sofrem maior estresse térmico, o que as leva a beber mais água e eliminar mais água nas excretas, aumentando o teor de umidade da cama (OLIVEIRA et al., 2000). Figura 2. Distribuição espacial do ph da cama (ph) e da umidade da cama (U, %) para os tratamentos Blue House I (T1), Blue House II (T2), Dark House (T3) e Convencional (T4). Observa-se que em relação à qualidade da cama, T1 mostrou-se mais adequado, entretanto, foi o que apresentou maior concentração de amônia, resultado de um sistema de ventilação mínima ineficiente. Já T2 e T4 apresentaram sistema de ventilação mais adequado, o que resultou numa melhor qualidade do ar. Diversos são os fatores que interferem na liberação de amônia em galpões de produção, contudo o melhor conhecimento destas variáveis possibilita a adoção de um manejo mais adequado da cama para se conseguir maior produtividade de frangos de corte (HERNANDES et al., 2002). Conclusão É possível concluir que as variáveis apresentaram dependência espacial quantificada por meio do ajuste do semivariogramas. A cama constituída de casca de café e arroz (T1 e T2) apresentou melhor qualidade em relação ao ph e umidade. O manejo da ventilação mínima foi insuficiente para manter a qualidade do ar nos primeiros dias de vida das aves, sendo necessário intensificar o sistema de aquecimento nos quatro tratamentos, assegurando II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

6 que a temperatura da cama esteja ideal para o recebimento dos pintinhos. Entretanto, o sistema de ventilação mínima utilizado em T2 e T4 foram os mais eficientes. Agradecimentos À bolsa de mestrado concedida pelo Conselho CNPq, e ao financiamento concedido pela FAPESP. Referências AVILA, V.S.; MAZZUCO, H.; FIGUEIREDO, E.A.P. Cama de aviário: materiais, reutilização, uso como alimento e fertilizante. Concórdia: EMBRAPA, p. (Circular Técnica, 16) BRASIL. Ministério da Agricultura e Reforma Agrária. Regras para análise da qualidade e produtividade. Brasília: CALVET, S.; CAMBRA-LÓPEZ, M.; BLANES-VIDAL, V.; ESTELLÉS, F.; TORRES, A.G. Ventilation rates in mechanically-ventilated commercial poultry buildings in Southern Europe: Measurement system development and uncertainty analysis. Biosystems Engineering, v.30, p.1-10, CAMBARDELLA, C.A.; MOORMAN, T.B.; NOVAK, J.M.; PARKIN, T.B.; KARLEN, D.L.; TURCO, R.F.; KONOPKA, A.E. Field scale variability of soil properties in Central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, v.58, p , CRESSIE, N. Statistics for spatial data. Chichester: John Wiley, p. ELLIOT, H.A.; COLLINS, N.E. Factors affecting ammonia release in broiler houses. Transactions of ASAE, v.25, p , GOLDEN SOFTWARE INC. (Golden, Estados Unidos). SURFER for Windows: realese 7.0: contouring and 3D surface mapping for scientist s engineers, user s guide. New York, p. GONZÁLES, E.; SALDANHA, E.S.P.B. Os primeiros dias de vida do frango e a produtividade futura. In: Congresso Brasileiro de Zootecnia, 11., 2001, Goiânia. Palestras... Goiânia: p HERNANDES, R.; CAZETTA, J.O. Método Simples e Acessível para Determinar Amônia Liberada pela Cama Aviária. Revista Brasileira de Zootecnia, v.30, p , JONES, E.K.M.; WATHES, C.M.; WEBSTER, A.J.F. Avoidance of atmospheric ammonia by domestic fowl and the effect of early experience. Applied Animal Behaviour Science, v.90, p , MANNING, L.; CHADD, S.A.; BAINES, R.N. Key health and welfare indicators for broiler production. Poultry Science, v.63, p.63-68, McBRATNEY, A.B.; WEBSTER, R. How many observations are needed for regional estimation of soil properties? Soil Science, v.135, p , MILES, D.M.; ROWE, D.E.; OWENS, P.R. Winter broiler litter gases and nitrogen compounds: Temporal and spatial trends. Atmospheric Environment, v.42, p , OLIVEIRA, J.E.; SAKOMURA, N.K.; FIGUEIREDO, A.N.; LUCAS JÚNIOR, J.; SANTOS, T.M.B. Efeito do isolamento térmico de telhado sobre o desempenho de frangos de corte alojados em diferentes densidades. Revista Brasileira de Zootecnia, v.29, p , OWADA, A.N.; NÄÄS, I.A.; MOURA, D.J.; BARACHO, M.S. Estimativa de bem-estar de frango de corte em função da concentração de amônia e grau de luminosidade no galpão de produção. Engenharia Agrícola, v.27, p TRALDI, A.B.; OLIVEIRA, M.C.; DUARTE, K.F.; MORAES, V.M.B. Avaliação de probióticos na dieta de frangos de corte criados em cama nova ou reutilizada. Revista Brasileira de Zootecnia, v.36, p , VIEIRA, S.R. Geoestatística em estudos de variabilidade espacial do solo. In: NOVAIS, R.F.; ALVARES, V.H.; SCHAEFER, C.E.G.R (Eds.). Tópicos em ciência do solo. Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, v.1, p II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN: