Efeitos da temperatura do ar, linhagem e período do dia nas freqüências de ocorrências e tempos de expressão comportamental de matrizes pesadas

Behavioral adjustments may occur fast and with less cost than the physiological adaptations. Considering the social behavior is suggestive that the frequency and the intensity of aggressive interactions, the total social cohesion and the extent of vicious attitudes may be used to evaluate welfare. This research presents an analysis of the interactions between the experimental factors such as temperature, genetic and time of the day in the behavior of female broiler breeders under controlled environment in a climatic chamber in order to enhance the different reaction of the birds facing distinct environmental conditions. The results showed significant differences between the behaviors expressed by the studied genetics presenting the need of monitoring them in real-time in order to predict their welfare in commercial housing, due to the complexity of the environmental variables that interfere in the well being process. The research also concluded that the welfare evaluation of female broiler breeders needs to consider the time of the day during the observation of the behaviors.

Influência da temperatura do ar de secagem no calor latente de vaporização de água em feijão macassar (Vigna unguiculata (L.) Walp.), variedade sempre-verde

In order to determine the energy needed to artificially dry an agricultural product the latent heat of vaporization of moisture in the product, H, must be known. Generally, the expressions for H reported in the literature are of the form H = h(T)f(M), where h(T) is the latent heat of vaporization of free water, and f(M) is a function of the equilibrium moisture content, M, which is a simplification. In this article, a more general expression for the latent heat of vaporization, namely H = g(M,T), is used to determine H for cowpea, always-green variety. For this purpose, a computer program was developed which automatically fits about 500 functions, with one or two independent variables, imbedded in its library to experimental data. The program uses nonlinear regression, and classifies the best functions according to the least reduced chi-squared. A set of executed statistical tests shows that the generalized expression for H used in this work produces better results of H for cowpea than other equations found in literature.

Espacialização da temperatura do ar anual no estado de Alagoas com diferentes modelos digitais de elevação e resoluções espaciais

The aim of this study was to establish a digital elevation model and its horizontal resolution to interpolate the annual air temperature for the Alagoas State by means of multiple linear regression models. A multiple linear regression model was adjusted to series (11 to 34 years) of annual air temperatures obtained from 28 weather stations in the states of Alagoas, Bahia, Pernambuco and Sergipe, in the Northeast of Brazil, in function of latitude, longitude and altitude. The elevation models SRTM and GTOPO30 were used in the analysis, with original resolutions of 90 and 900 m, respectively. The SRTM was resampled for horizontal resolutions of 125, 250, 500, 750 and 900 m. For spatializing the annual mean air temperature for the state of Alagoas, a multiple linear regression model was used for each elevation and spatial resolution on a grid of the latitude and longitude. In Alagoas, estimates based on SRTM data resulted in a standard error of estimate (0.57 degrees C) and dispersion (r(2) = 0.62) lower than those obtained from GTOPO30 (0.93 degrees C and 0.20). In terms of SRTM resolutions, no significant differences were observed between the standard error (0.55 degrees C; 750 m - 0.58 degrees C; 250m) and dispersion (0.60; 500 m - 0.65; 750 m) estimates. The spatialization of annual air temperature in Alagoas, via multiple regression models applied to SRTM data showed higher concordance than that obtained with the GTOPO30, independent of the spatial resolution.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao ano de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de janeiro de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de fevereiro de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de março de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de abril de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de maio de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de junho de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de julho de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de agosto de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de setembro de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de outubro de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.

Temperatura do ar: dados climáticos relativos ao mês de novembro de 2006

Os dados foram recolhidos e registados pelo técnico da ESACB João Nunes sob a supervisão da Prof.ª Maria do Carmo Horta Monteiro.