0,00 HUF

Nincsenek termékek a kosárban.

2024. július 18.

A környezeti tényezők hatása a sertések napi tömeggyarapodására

A sertéstelepek hatékony működéséhez, az állatok megfelelő fejlődéséhez elengedhetetlen az istállók állományklímájának és környezeti adatainak folyamatos nyomon követése.

A szenzorhálózatok kiépítésekor azonban különös figyelmet kell fordítani rá, hogy az eszközök felépítése időtálló legyen. Jelen kutatásunkban olyan környezeti szenzorok fejlesztését mutatjuk be, amelyek szerkezeti összeállítása révén megfelelő védelmet kapnak a fizikai beavatkozásokkal szemben és az adatok révén nyomon követhetőek azok a klimatikus paraméterek, amelyek befolyásolják a sertések napi tömeggyarapodását.

A precíziós eszközök segítségével az állattartó telepeken lehetőség van az állatok fizikai beavatkozások nélkül történő vizsgálatára, továbbá azoknak a paramétereknek a folyamatos nyomon követésére, amelyek befolyásolják az állatok fejlődését és egészségi állapotát.

Az elmúlt években végzett kutatások és fejlesztések a sertéstelepek innovatív technológiai újításait is segítették, így ma már lehetőség van az állatok egyéni azonosítására, mozgásuk követésére, precíziós, egyedi etetők alkalmazására vagy a légzőszervi rendellenességek detektálására az istállóban elhelyezett mikrofonok és a felvételeket elemző szoftverek segítségével.

Korábbi kutatási eredmények rávilágítanak, hogy a sertések napi tömeggyarapodásában jelentős szerepe van a genetikai háttérnek és a takarmányozási technológiának, mely két terület az elmúlt időszakban jelentős fejlődésen ment keresztül, de további tényezők ugyancsak befolyásolják az állatok fejlődését, úgy, mint a levegő minősége és a hőmérséklet. Előbbi vonatkozásában kiemelt jelentősége van a szén-dioxid és az ammónia koncentrációjának, de a páratartalom is döntő szereppel bír. Ezek a tényezők ugyanis hatással vannak az anyagcserére és az állatok komfortérzetére.

A telepek, ezen belül az állatok körüli légtér paramétereit a fentiek miatt folyamatosan nyomon kell követni.

Ebben nehézséget okoz, hogy az állatok közelében lehelyezett szenzorok jelentős sérüléseket szenvednek. Ennek oka részben az állatok „kíváncsi természete”, másrészt a telepek tisztítása és fertőtlenítése (pl.: magasnyomású célgépek), így működésük korlátozott ideig garantálható. Az elmúlt évek fejlesztéseinek köszönhetően számos olyan multiszenzor rendszer került kialakításra, amelyek megoldást jelenthetnek a hosszú időtávú összetett adatgyűjtésre.

A mikroklíma és környezeti adatok elemzése mellett az állatok tömeggyarapodásának folyamatos követése ugyancsak kiemelt szerepet kap a precíziós állattartásban. Korábbi eredményeink igazolták, hogy az RGB-alapú, hagyományos digitális képalkotás lehetőséget nyújt az állatok vizuálisan rögzíthető paramétereinek, úgy, mint nyak, hát, has, derék, far méretnek meghatározására. Ezek pedig összefüggést mutatnak a tömeggel, vagyis az egyik legnagyobb stresszfaktorként számontartott súlymeghatározás kiváltható a sertéstelepen elhelyezett kamerákkal.

Az RGB-képalkotás a súlybecslésen túl lehetőséget nyújt a sertések egyedi követésére is

Az EN-CO Software Zrt. saját fejlesztésű multiszenzora a levegő szén-dioxid-, ammónia- és páratartalom szintjének nyomon követése mellett a hőmérséklet változását és szélerősséget is elemzi. A rendszert kombinálva a korábban fejlesztett RGB-alapú távérzékelési eljárásunkkal lehetőségünk volt a sertések tömeggyarapodásának és a környezeti tényezők változásának kapcsolatelemzésére.

A kísérletet Németkéren állítottuk be, ahol 22 DanBred sertés vizsgálatát végeztük egy rotáció során.

Az állatok tömege a vizsgálatok megkezdésekor körülbelül 30 kg volt, majd az adatok gyűjtését 115 kg eléréséig végeztük. A tömeggyarapodást két kamerával párhuzamosan elemeztük és a multiszenzor rendszer segítségével gyűjtöttük a környezeti adatokat. Ennek összeállításához az alábbi eszközöket használtuk fel. A hőmérséklet és páratartalom meghatározáshoz SHT-30-as szenzort I2C interfésszel alkalmaztunk, ahol a szenzor páratartalom pontossága 2%-os, hőmérsékleti érzékenysége 0,5 Kelvin. Az ammónia koncentráció mérését egy MQ-137-es szenzorral (5-500 ppm), míg a széndioxid koncentrációt egy MH-Z16 szenzorral (0-5000 ppm) végeztük. A szélsebességet egy ADA-1733 anemométerrel (0,5-50 m/s) rögzítettük. A szenzorokat egy Arduino Mega panelhez kapcsoltuk, majd az adatokat egy Raspberry Pi közvetítette a szerverre. A szenzorok összeépítését követően olyan vázat és burkolatot terveztünk, amely időtálló felhasználhatóságot tesz lehetővé. A Raspberry Pi kivételével, ami a burkolaton kívül kapott helyet, a szenzorokat egy Hammond 1598BK házba illesztettük majd végül a tervezést követően egy 3D nyomtatóval készült el végleges konfiguráció. Sajnos azonban a rendszer hőtermelése miatt a hőmérsékletmérés megbízhatósága kérdésessé vált, így végül egy jó légáteresztésű fém burkolat elkészítését követően kezdtük meg a rendszer tesztelését. A rendszer működésének ellenőrzéséhez és a mérések beállításához egy LCD panelt is beépítettünk.

 

A 2022. november és 2021. szeptember között végzett mérések eredményeként 568,915 adatot (szenzoronként több mint 110,000 adatot) gyűjtöttünk és elemeztünk. A szenzorok által gyűjtött adatok alapán a telep átlag hőmérséklete a vizsgálat alatt 24,93 °C volt (min: 18,41 °C; max: 32,22 °C). A mérési napok közötti átlagos hőmérséklet eltérés 0,14 °C volt (min: -8,23 °C; max: 4,14 °C). A páratartalom 49,78% és 78,39% között változott, átlagosan 62,34%-os értékkel. A CO2 koncentráció értéke 387,05 ppm és 900,77 ppm között változott, 594.58 ppm átlag értékkel, míg az ammónia koncentrációja átlagosan 0,001 ppm volt (0 és 0,012 ppm közötti értékekkel). A kamerák által rögzített képek és az azokból becsült tömeg, valamint a szenzorok által mért környezeti adatok közötti kapcsolatot Pearson korrelációval értékeltük ki.

A statisztikai értékelés alapján a hőmérsékletnek, valamint a CO2 és ammónia koncentrációnak volt befolyása a sertések napi súlygyarapodására.

Az előbbi esetén fordított kapcsolatot találtunk, vagyis a hőmérséklet emelkedésével csökkent a súlygyarapodás mértéke, míg az utóbb két paraméternél pozitív volt a kapcsolat.

Farkas Domonkos, Kárpinszky András, Pógár István

A kutatást az “Innovációs operatív csoportok létrehozása és az innovatív projekt megvalósításához szükséges beruházás” VP3-16.1.1-4.1.5-4.2.1-4.2.2-8.1.1-8.2.1-8.3.1-8.5.1-8.5.2-8.6.1-17. támogatta. Projekt azonosító: 1862424254.

Forrás: Magyar Mezőgazdaság

Szaklap, amelyben a cikk megjelent:

Magazin ajánló: