Início Suínos Peso dos animais e consumo de ração: grandes indicadores na produção de...

Peso dos animais e consumo de ração: grandes indicadores na produção de suínos

0
638

Sabe aquele momento de crise ou de forte alta dos preços das commodities agrícolas, em que o suinocultor precisa reduzir o custo das dietas para melhorar ou manter o desempenho zootécnico?  O cenário apontado é comum na suinocultura e o que chama bastante atenção é que não são muitos os produtores que possuem monitoramento atualizado dos dados zootécnicos de sua granja. Vários fatores afetam o desempenho do suíno como o peso dos animais e o consumo de ração, sendo considerados dois pilares importantes para avaliação. Nesse contexto, as medidas frequentes das variáveis permitem uma estimativa precisa da curva de crescimento dos indivíduos, porém são trabalhosas e causam estresse aos animais (Grandin e Shivley, 2015; Faucitano e Goumon, 2018).  Quando não se tem um histórico dos dados da granja, torna-se necessária a pesagem dos animais em diferentes fases de produção para o entendimento da curva de crescimento (Figura 1). Para que isso ocorra, é preciso pesar os animais em grupo ou individual (Figura 2), conforme a característica da granja e a disponibilidade de balanças.

Figura 1. Pesagem individual de animais na maternidade (à esquerda) e na creche (à direita)
Fonte: Centro de Pesquisa “Professor José Maria Lamas da Silva”- Agroceres Multimix
Figura 2: Pesagem coletiva na recria
Fonte: Granja Paraíso – Agroceres Multimix
Figura 3. Comportamento dos dados de uma creche de 1000 animais, na qual não se realiza pesagem com frequência. Assim, necessitou mensurar uma amostragem de 500 animais (50% da população) no setor para um indicativo da curva de crescimento

Na figura3, observa-se a curva de peso de acordo com a idade de leitões na fase de creche (21 a 70 dias). Na linha em negrito, fica claro, após a coleta das informações, que o desempenho zootécnico dos animais está bem abaixo do esperado, o que facilita a interpretação e a tomada de decisão do nutricionista sobre o plano alimentar. Além disso, é importante verificar outros parâmetros do programa sanitário da granja e o correto manejo nas fases. Dessa forma, com o ajuste necessário na fase de creche, as anomalias tendem a ser mais contidas nas fases subsequentes de recria e terminação com melhor eficiência nos índices zootécnicos. Observe que, se houvesse somente observação empírica dos leitões, não seria possível ajustar os níveis de lisina, energia, lactose, entre outros nutrientes para melhor eficiência nutricional durante as fases de produção.

Outro fator que está atrelado à relação peso x idade dos animais é o consumo de ração. Na produção de suínos, são realizados os manejos para o fornecimento de ração de acordo com o consumo (Figura 4) ou com a idade. No manejo por consumo, os lotes precisam consumir a quantidade fixa de ração, somente depois do término do volume de ração os animais seguem para a fase seguinte, consumindo outra ração. Exemplo 1:

Um programa de quatro fases: Pré-1(1 kg); Pré-2 (2.5 kg); Inicial (5 kg) e Inicial 2 (22 kg), totalizando 30.5 kg de ração durante o período.

Figura 4. Fornecimento de ração por consumo

No programa por idade (Figura 5), os animais consomem o volume de ração no período pré-fixado. Ao final do período, independente se os animais consumiram ou não o total destinado aquele período, a mudança da dieta será realizada. Exemplo 2:

Um programa de três fases: Pré-1(3.5 kg); Pré-2 (5.0 kg); Inicial (22 kg), totalizando 30.5 kg de ração na fase.

Figura 5. Fornecimento de ração por idade

A definição do manejo a ser adotado depende da estrutura da granja, entrada de lotes no mesmo período ou por idade, fechamento das salas conforme disposição de silo, disponibilidade de comedouro ou diferenciação de sexo nas salas, entre outros. O pacote nutricional associado ao manejo é importante na viabilidade econômica dos animais. Além disso, os produtores que monitoram com frequência têm a percepção de ganho ou perda de forma mais rápida, comparado à uma granja que não realiza pesagem e trabalha com modelos empíricos ou somente informações de entrada e saída dos lotes.

Conhecer o volume de ração é fundamental! A mensuração da ração através da concha pode ser uma alternativa, entretanto, pouco precisa. Já os sistemas automáticos também podem ser utilizados para auxiliar no desempenho dos animais. Portanto, “somente aquilo que é medido é gerenciado. O que não é medido está à deriva” (FALCONI, 1994).

Figura 6. Quantificação do volume real de uma sacaria que está inserida dentro do comedouro, antes do fornecimento aos animais

Pesar os animais, ter o conhecimento do volume de ração fornecido por fase, analisar os dados e ter atitude para agir corretamente, faz com que o produtor monitore os resultados semanalmente.

Dessa forma, após o produtor de suíno ter a percepção de ganho, ou o quanto está deixando de ganhar, sempre ocorre o questionamento sobre a melhor balança a ser comprada para ser utilizada na granja. No mercado, atualmente, é possível encontrar vários modelos de balança e o importante é adquirir os modelos corretos para cada fase de produção (capacidade de carga e variações aceitáveis por fase). É importante também levar em consideração a confiança da marca no mercado e a distância da granja até o local de realização da manutenção, quando não for possível realizar na própria granja.

Tecnologia e inovação

Hoje, no mercado, são encontrados equipamentos robustos que já realizam o fornecimento de ração de forma precisa e com o menor erro possível (Figura 7). Após estabelecida a curva de consumo dos animais, ao realizar o fornecimento de ração fracionado ao longo dia, ocorre um aumento do erro amostral de envio de ração para a baia. Por outro lado, a limitação de capacidade de comedouro nas fases finais dificulta o envio de grandes porções de ração. Assim, é preciso calcular o número de animais e o volume máximo a ser enviado para esclarecimento do potencial do equipamento, versos a necessidade de consumo dos animais por dia.

Figura 7. Conferência de envio de ração em um sistema de 1920 animais, utilizando 64 baias, sendo 30 animais por baia na comparação entre balança fixa e balança do próprio equipamento. Dessa forma, foi selecionada uma fração do dia da curva de consumo dos animais para envio de ração para baia. Assim, um total de 508.33 kg foi estabelecido na curva de consumo, no equipamento para todos os animais, sendo que o equipamento enviou 519.10 kg (uma diferença de 4.58 kg). Entretanto, ao dividir essa diferença, em relação ao número de animais, ocorre sua redução de forma significativa: 4.58 kg/1920 animais (64 baias): 0.0023 gramas, isto é, a variação é muito pequena em um volume robusto de animais

Alguns sistemas de visão computacional (CVS) estão sendo estudados para extração de características de interesse, como medidas corporais e descritores de forma, e predição do peso corporal em suínos (Figura 8). É de grande importância na produção de suínos definir as estratégias de manejo eficientes, a fim de atingir o peso ideal para comercialização dos suínos e o tamanho ideal da forma mais econômica (FERNANDES et al., 2018).

Figura 8. O CVS para coleta de imagens e extração de recursos foi escrito em MATLAB e é uma adaptação de Fernandes et al. (2018). A) Configuração da câmera 3D; B) Imagem de profundidade não processada; C) Imagem de profundidade limitada, área do suíno selecionada alta em destaque; D) Identificação da espádua e garupa do suíno, e retirada da cabeça e cauda; E) Os descritores de forma polar do contorno do suíno; F) Corpo do suíno processado para extração de medidas.
Fonte: FERNANDES et al., 2018

Assim, as curvas de crescimento em tempo real possuem impacto negativo mínimo no estresse aos animais e, assim, o bem-estar animal estará preservado, já que trata-se de uma abordagem não invasiva.

Entretanto, os trabalhos utilizando as câmeras 3D na estimativa de peso corporal de suínos e medições biométricas ao longo do tempo têm apresentado uma estimativa de erro de 3 a 5% do peso médio, conforme Kongsro (2014), Condotta et al. (2018), Pezzuolo et al. (2018) e Fernandes et al. (2018). Quando esses modelos de estimativa de peso são comparados aos modelos tradicionais de balança, os modelos tradicionais de balança apresentam erros menores de 100 gramas de precisão do peso médio (dados internos). Dessa forma, precisamos de mais estudos nessa área para melhorar a acurácia das variáveis de estimativa de peso de modo a ampliar o uso consolidado nas granjas comerciais.

Nutrição Animal – Agroceres Multimix

 

REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICAS:

Fernandes, A.F.A; Dorea, J.R.R; Fitzgerald, R;  Herring, W.; Rosa, G.J.M. A novel automated system to acquire biometric and morphological measurements and predict body weight of pigs via 3D computer vision. J.Anim  Scie. 2019, 97, 496-508.

Grandin, T. and C. Shivley. 2015. How farm animals react and perceive stressful situations such as handling, restraint, and transport. Animals (Basel). 5:1233–1251. doi:10.3390/ ani5040409

Falconi, C.V.  UNIVERSIDADE  FEDERAL  DE  M INAS  GERAIS.  Gerenciamento  da  rotina  do trabalho do dia-a-dia. 3ª ed.. Belo Horizonte: Fundação Christiano Ottoni, 1994. 278p.

Faucitano, L., and S. Goumon. 2018. Transport of pigs to slaughter and associated handling. In: Advances in pig welfare. Woodhead Publishing, Cambridge, MA. p. 261– 293. doi:10.1016/B978-0-08-101012-9.00009-5

Kongsro, J. 2014. Estimation of pig weight using a Microsoft Kinect prototype imaging system. Comput. Electron. Agric. 109:32–35. doi:10.1016/j.compag.2014.08.008

Condotta, I. C. F. S., T. M. Brown-Brandl, K. O. SilvaMiranda, and J. P. Stinn. 2018. Evaluation of a depth sensor for mass estimation of growing and finishing pigs. Biosyst. Eng. doi:10.1016/j.biosystemseng.2018.03.002

Pezzuolo, A., M. Guarino, L. Sartori, L. A. González, and F. Marinello. 2018. On-barn pig weight estimation based on body measurements by a Kinect v1 depth camera. Comput. Electron. Agric. 148:29–36. doi:10.1016/J. COMPAG.2018.03.003

DEIXE UMA RESPOSTA

Por favor digite seu comentário!
Por favor, digite seu nome aqui

Resolva a conta abaixo *OBRIGATÓRIO