Use of decision trees from the Globe Temperature and Humidity Index to mitigate heat stress in light laying hens

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v10i4.13974

Keywords:

Laying Poultry Farming; Climatic Extremes; Data Mining; Egg Production; Sustentabilidade.

Abstract

Laying poultry is constantly evolving, with the use of technologies that help the producer to obtain better productivity and, allied to this, the commitment to the welfare of the birds. One of the environmental factors that directly affect these issues is the heat stress that can affect birds due to hot flashes. To mitigate these negative effects, bioclimatic monitoring is carried out, this survey can be used for analyzes that will provide a better view, as is the case with data mining that generates decision trees. Therefore, the objective of this study was to develop decision trees using the data mining tool, as a subsidy for warning systems from the Black Globe Temperature and Humidity Index (BGTHI), mitigating the damage that can be caused by climatic extremes in the production and quality of laying eggs. For this purpose, a data set of three aviaries located in the city of Bastos-SP, collected in the summer season of 2013/2014, was used. These data were selected and organized in Excel® spreadsheets and the BGTHI was calculated, classifying them in comfort bands, after being processed with the Weka® software with J48 algorithm (C4.5) performing data mining. The decision trees generated for each aviary showed a similar behavior, with two branches classified as comfortable or warm, and the BGTHI value was very close, differing only in decimal places. For aviaries A1 and A2 excellent Kappa coefficients were obtained, whereas in A3 this coefficient did not obtain a good classification.

Author Biographies

Maria Elena Silva Montanhani, Universidade Estadual Paulista

Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Faculdade de Ciências Agrárias e Tecnológicas- FCAT, UNESP- Campus Dracena (2020). Atualmente é Mestranda em Agronomia- Agricultura pela Faculdade de Ciências Agronômicas- FCA, UNESP- Campus de Botucatu.

Érik dos Santos Harada, Universidade Estadual Paulista

Animal Scientist from São Paulo State University (Unesp), College of Agricultural and Technological Sciences, Dracena-FCAT/UNESP Campus of Dracena(2018). Attending Masters Degree in Animal Science and Technology at São Paulo State University (Unesp), develops research in precision livestock farming using data mining for layer poultry

Mario Mollo Neto, Universidade Estadual Paulista

Prof. Dr. Mario Mollo Neto, Bolsista CNPq - DT-II Processo: 313339/2019-8 - Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora, Livre-docente em Circuitos Digitais pela Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" UNESP; (2019). Possui Pós Doutorado em Engenharia de Biossistemas na área de Construções Rurais e Ambiência, pela Universidade de Estadual de Campinas (2009), Doutorado em Engenharia Agrícola (Conceito CAPES 5) na área de Construções Rurais e Ambiência pela Universidade de Estadual de Campinas (2007), Mestrado em Engenharia de Produção (Conceito CAPES 5) pela Universidade Paulista UNIP (2004), e graduação em Engenharia Industrial Modalidade Eletrotécnica pela Universidade São Judas Tadeu (USJT) (1987). Atualmente é Professor associado do Curso de Engenharia de Biossistemas da Faculdade de Ciências e Engenharia (FCE) da Universidade Estadual Paulista - UNESP em TUPÃ. Os seus estudos e pesquisas realizadas abordam os seguintes temas: Ciências da Computação, Sistemas de Informação, Tecnologias da Informação e Comunicação, Engenharia Elétrica e Eletrônica, Engenharia de produção, Planejamento e Controle da Produção, Processos de Gestão, Sistemas de Automação e Controle das redes produtivas. Realiza orientação para alunos doutorandos, mestrandos e da Iniciação científica. Atua também participando das instâncias de Gestão da Unesp. Atualmente é Vice-Diretor da Unidade da UNESP de Tupã. Possui publicações na área de Engenharia Elétrica Engenharia Eletrônica, Engenharia de Produção, Sistemas de Informação, Engenharia Agrícola e Engenharia de Biossistemas. Tem quinze anos de experiência no Magistério Superior de graduação e pós-graduação e Vinte e seis anos de experiência profissional na área de pesquisa.

Silvia Regina Lucas de Souza, Universidade Estadual Paulista

Possui graduação em zootecnia pela Universidade Estadual de Maringá (1996), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas (2003) e doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas (2006). Atualmente é professora assistente doutor da Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA) da Unesp- Botucatu, foi vice-chefe do departamento de Engenharia Rural da também da FCA. Tem experiência na área de Engenharia Agrícola, com ênfase em Construções Rurais e Ambiência, atuando principalmente nos seguintes temas: construções rurais com o uso da zootecnia de precisão para aves, suínos e bovinos, conforto térmico e ambiência, produção animal, comportamento e bem -estar animal e análise de imagens. É membro especialista da Comissão Permanente de Bem-estar Animal do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abstecimento- CTBEA/MAPA

Ricardo da Fonseca, Universidade Estadual Paulista

RICARDO DA FONSECA CONCLUIU O DOUTORADO EM GENETICA E MELHORAMENTO PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VICOSA EM 2003. ATUALMENTE E PROFESSOR ASSISTENTE DOUTOR DA UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JULIO DE MESQUITA FILHO. PUBLICOU 8 ARTIGOS EM PERIODICOS ESPECIALIZADOS E 25 TRABALHOS EM ANAIS DE EVENTOS. PARTICIPOU DE 24 EVENTOS NO BRASIL. ATUALMENTE PARTICIPA DE 3 PROJETOS DE PESQUISA, SENDO QUE COORDENA 2 DESTES. ATUA NA AREA DE ZOOTECNIA, COM ENFASE EM GENETICA E MELHORAMENTO DOS ANIMAIS DOMESTICOS. EM SUAS ATIVIDADES PROFISSIONAIS INTERAGIU COM 60 COLABORADORES EM CO-AUTORIAS DE TRABALHOS CIENTIFICOS. EM SEU CURRICULO LATTES OS TERMOS MAIS FREQUENTES NA CONTEXTUALIZACAO DA PRODUCAO CIENTIFICA, TECNOLOGICA E ARTISTICO-CULTURAL SAO: MELHORAMENTO ANIMAL, ANALISE MULTIVARIADA, AVALIACAO GENETICA, GENETICA, PRODUCAO ANIMAL, DIVERGENCIA GENETICA, MARCADORES MOLECULARES, SUINOS, FRANGOS DE CORTE E SOFTWARE-LIVRE.

Leda Gobbo de Freitas Bueno, Universidade Estadual Paulista

Possui graduação em Medicina Veterinária, mestrado e doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas/UNICAMP na área de Construções Rurais e Ambiência. Tem experiência na área de Zootecnia de Precisão, Ambiência e Conforto Térmico. É professora Assistente Doutora da Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" - Unesp, FCTA/Dracena.

References

Albuquerque, R. (2004). Tópicos importantes na produção de poedeiras comerciais. Avicultura Industrial, 1121, (95), 53-56.

Buffington, C. S., Collier, R. I., Canton, G. H., (1981). Shade management system heat stress for dairy cows in hot, humid climates. Transations of the ASAE, St. Joseph, 26, n. (6),1798-1802.

Camilo, C. O., Silva, J. C. (2009). Mineração de Dados: Conceitos, Tarefas, Métodos e Ferramentas. Relatório Técnico. Instituto de Informática Universidade Federal de Goiás.

Carvalho, L. C., Romano, G. G., Ivo, M. A., Rodrigues, R. F. (2017). Bem-estar na produção de galinhas poedeiras- Revisão de Literatura. Revista Científica de Medicina Veterinária, 28(1), 1-14.

Carvalho, T. (2020). Estresse térmico em poedeiras: definição do estresse e consequências fisiológicas. Agroceres. Retrieved 14 april from: https://agroceresmultimix.com.br/blog/estresse-termico-em-poedeiras-definicao-do-estresse-e-consequencias-fisiologicas/.

Damasceno, F. A., Gomes, R. C. C., Tinôco, I. F., Souza, F. F. (2010). Mudanças climáticas e suas influências na produção avícola. PUBVET, Londrina. 4, (28), ed. 133, art 901.

Fayyad, U, Piatetsky-Shapiro, G, Smyth, P. (1996). From data mining to knowledge discovery: an overview. Artficial Intelligence Magazine, 17(1), 37-54.

Frank, E., Hall, M. A., Witten, I. H. (2016). The Weka Workbench. Online Appendix for "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques", Morgan Kaufmann, Fourth Edition.1-128.

Kochetov, V. (2018). Overview of different approaches to solving problems of Data Mining. Procedia Computer Science. 123(1), 234-239.

Lawrence, M. G. (2005). The relationship between relative humidity and the dewpoint temperature in moist air. American Meteorological Society. Bulletin, Boston, 225- 233.

Lima, E. S., Souza, Z. M., Montanari, R., Oliveira, S. R. M., Lovera, L. H., Farhate, C. V. V. (2017). Classification of the initial development of eucaliptus using data mining techniques. CERNE, Lavras, 23, (2), 201-208.

Nardone, A., Ronchi, B., Lacetera, N., Bernabucci, U. (2006). Climatic effects on productive traits in livestock. Veterinary Research Communications, 30(1), 75-81.

Pereira, D. F. (2011). Ambiência em frangos de corte. In: CONFERÊNCIA APINCO 2011 DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA AVÍCOLAS, Santos. Anais. Campinas-SP: Fundação APINCO de Ciência de Tecnologia Avícolas-FACTA. 113-122.

Pereira, D. F., Vale, M. M., Zevolli, B. R., Salgado, D. D. (2010). Estimating mortality in laying hens as the environmental temperature increases. Brazilian Journal of Poultry Science, 12(4), 265-271.

Riquena, R. S., Pereira, D. F., Vale, M. M., Salgado, D. A. (2019). Mortality prediction of laying hens due to heat waves. Revista Ciência Agronômica, 50((1), 18-26.

Rodrigues, V. C., Vieira, F. M. C., Silva, I. J. O. (2013). Mineração de dados para estimativas de mortalidade pré-abate de frangos de corte. Archivos de zootecnia 62(239), 470.

Salgado, D. D., Nääs, I. A. (2010). Avaliação de risco à produção de frango de corte do Estado de São Paulo em função da temperatura ambiente. Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 30, n.3, p. 367-376.

Silva, J. H. V., Jordão Filho, J., Silva, E. L., Ribeiro, M. L. G., Furtado, D. A. (2005). Efeito do bebedouro e da densidade de alojamento no desempenho de frangos de corte em alta temperatura. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 9(1), 636-641.

UBA - União Brasileira de Avicultura. (2008). Protocolo de bem-estar para aves poedeiras. São Paulo: UBA.

Vale, M. M., Moura, D. J., Nääs, I. A., Pereira, D. F. (2010). Characterization of Heat Waves Affecting Mortality Rates of Broilers Between 29 Days and Market Age. Brazillian Journal of Poultry Science. 12(4), 279-285.

Published

08/04/2021

How to Cite

MONTANHANI, M. E. S. .; HARADA, Érik dos S. .; MOLLO NETO, M.; SOUZA, S. R. L. de .; FONSECA, R. da .; BUENO, L. G. de F. . Use of decision trees from the Globe Temperature and Humidity Index to mitigate heat stress in light laying hens. Research, Society and Development, [S. l.], v. 10, n. 4, p. e21410413974, 2021. DOI: 10.33448/rsd-v10i4.13974. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/13974. Acesso em: 16 nov. 2024.

Issue

Section

Agrarian and Biological Sciences