Effect of environmental variables on buffaloes physiology

The objective of this work was to evaluate the effect of environmental variables on dairy buffaloes physiology in two different places after milking, shaded plus artificial ventilation and another one non-shaded, in Ribeira Valley, São Paulo State, Brazil. Data on the respiratory rate (RR) and the surface temperature (ST) at udder, neckmiddle, forehead, back middle and rump were collected in 12 dairy buffaloes at autumn. In the same way, it were recorded the black globe temperature in the sun (GTS) and in the shade (GTNS), air temperature and wind speed at padronized height of 1.60 meters. All data were collected at 10:30am and 1:30pm. The results showed statistical difference among black globe temperature, wind speed, RR and ST (P<0.01) in two treatments.The results showed the necessity of protection against the solar radiation in the buffaloes, even in periods of warm climates.

Method of numerical correction of errors occasioned by delay of records during the monitoring of environmental variables of interest for animal production

As condições de ambiente térmico e aéreo, no interior de instalações para animais, alteram-se durante o dia, devido à influência do ambiente externo. Para que análises estatísticas e geoestatísticas sejam representativas, uma grande quantidade de pontos distribuídos espacialmente na área da instalação deve ser monitorada. Este trabalho propõe que a variação no tempo das variáveis ambientais de interesse para a produção animal, monitoradas no interior de instalações para animais, pode ser modelada com precisão a partir de registros discretos no tempo. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método numérico para corrigir as variações temporais dessas variáveis ambientais, transformando os dados para que tais observações independam do tempo gasto durante a aferição. O método proposto aproximou os valores registrados com retardos de tempo aos esperados no exato momento de interesse, caso os dados fossem medidos simultaneamente neste momento em todos os pontos distribuídos espacialmente. O modelo de correção numérica para variáveis ambientais foi validado para o parâmetro ambiental temperatura do ar, sendo que os valores corrigidos pelo método não diferiram pelo teste Tukey, a 5% de probabilidade dos valores reais registrados por meio de dataloggers.