Modelação matemática para estimativa do consumo de água na suinicultura industrial

Abstract

A automatização dos sistemas produtivos é um desafio na agropecuária. Os modelos matemáticos têm-se mostrado uma ferramenta essencial na gestão em tempo real do consumo de água dos suínos. O estudo desenvolveu modelos para estimativa do consumo de água de suínos na fase de crescimento-terminação, em sistemas de produção com lâmina de água e cama sobreposta. Para tal, foram comparadas diferentes funções não lineares (Quadrática, Brody, Logística, Gompertz, Von Bertalanffy e Richards) para se determinar o melhor ajuste à evolução do consumo de água, em função da idade dos suínos. No total, foram avaliados 33 ciclos de produção de suínos (n=16 – lâmina de água e n=17 cama sobreposta), tendo os animais uma idade média de 69 e 67 dias, respetivamente, e peso-vivo médio de 28,6 kg, para ambos os sistemas de produção, no município de Juiz de Fora, MG/Brasil. A estimativa e ajuste dos parâmetros das funções não lineares ao consumo de água foram realizados pelos procedimentos GENMOD e NLMIXED do SAS. A função logística foi a que melhor descreveu o consumo dos animais, apresentando estimativas mais próximas da realidade para cama sobreposta com uma correlação forte [R²=0,91; erro predição absoluto de 0,22 L/suíno/dia; erro predição relativo de 2,16%] e para a lâmina de água com uma correlação moderada [R²=0,67; erro predição absoluto de 0,87 L/suíno/dia; erro predição relativo de 5,06%]. Dos dois sistemas em avaliação, a produção em cama sobreposta apresentou um consumo de água dos animais inferior (5,6 L/suíno/dia) à lâmina de água (16,8 L/suíno/dia), dado que não foi possível dissociar o consumo dos animais da água utilizada na lâmina. A aplicação destes modelos em sistemas automatizados permite uma gestão em tempo real do consumo de água, permitindo a implementação do uso eficiente da água e melhorar o desempenho ambiental da atividade. Os resultados permitiram ainda gerar uma matriz de relação entre os consumos e as características dos sistemas de produção avaliados. Atualmente, os modelos estão a ser preparados para aplicação em software, como ferramenta de apoio à tomada de decisão.