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Sazonalidade nos resultados da cobertura: uma revisão

Cada granja deve analisar seu histórico de dados para quantificar o efeito da sazonalidade em sua taxa de partos e prolificidade.

Sabemos que em maior ou menor grau, a suinocultura tem um componente sazonal, apresentando uma menor eficiência em algumas fases, principalmente na gestação, que ocorre durante o verão e outono. Este declínio está relacionado tanto com as temperaturas elevadas como com a diminuição do fotoperíodo, e são uma lembrança da adaptação às condições sazonais do parente selvagem do suíno, o javali.

Em seguida, será feita uma revisão desse efeito sazonal nas coberturas, analisando o banco de dados PigCHAMP Pro Europa, com um total de 241 granjas e 290 mil reprodutoras suínas. Praticamente todas as granjas estão localizadas no sul da Europa (principalmente Espanha, mas também Portugal e Itália), portanto com padrões climáticos muito semelhantes. O trimestre será usados ​​como uma unidade de tempo.

Se analisarmos a taxa de partos, observamos que a queda no rendimento se concentra basicamente nas coberturas no terceiro trimestre, ou seja, nos meses de verão, com taxas médias de parto em torno de 3 pontos percentuais abaixo do restante dos meses. As inseminações de outono têm resultados muito semelhantes aos de inverno e primavera.

Gráfico 1. Taxa de parto por trimestre, coberturas período de 16 de julho a 20 de junho.
Gráfico 1. Taxa de parto por trimestre, coberturas período de 16 de julho a 20 de junho.

Paralelamente à taxa de natalidade, a prolificidade, dentro da tendência crescente dos últimos anos, volta a apresentar quedas na cobertura correspondente ao outono. Portanto, a sazonalidade afeta a manutenção da gestação e o número total de fetos finalmente implantados no dia 35 após fertilização.

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Gráfico 2. Prolificidade por trimestres de coberturas, coberturas período de 16 de julho a 20 de junho.
Gráfico 2. Prolificidade por trimestres de coberturas, coberturas período de 16 de julho a 20 de junho.

No entanto, nos resultados no parto, a distribuição não é tão evidente, a evolução é mais irregular, sem um claro padrão sazonal. Os natimortos são fundamentalmente influenciados pelas condições e tratamento no momento do parto, e os mumificados não apresentam nenhum efeito evidente da sazonalidade.

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Gráfico 3. Porcentagens de natimortos e mumificados por trimestres de cobertura, período de cobertura 16 de julho a 20 de junho.
Gráfico 3. Porcentagens de natimortos e mumificados por trimestres de cobertura, período de cobertura 16 de julho a 20 de junho.

Avaliando por número de ciclo, observamos que:

  • Em relação à taxa de partos, não há diferenças significativas, e em todos os ciclos há diminuição da cobertura do terceiro trimestre.
  • No entanto, na prolificidade, observa-se que nas nulíparas não há redução de rendimento nas coberturas no verão. Portanto, nas marrãs o efeito sazonal afeta apenas a taxa de partos, enquanto nas multíparas também afeta a prolificidade.
Gráfico 4. Taxa de partos por ciclo e trimestres de cobertura, 16 de julho a 20 de junho.
Gráfico 4. Taxa de partos por ciclo e trimestres de cobertura, 16 de julho a 20 de junho.
Gráfico 5. Prolificidade por ciclo e trimestres de cobertura, período de cobertura de 16 de julho a 20 de junho.
Gráfico 5. Prolificidade por ciclo e trimestres de cobertura, período de cobertura de 16 de julho a 20 de junho.

Com foco nas perdas gestacionais, os diferentes tipos de perdas são analisados ​​a seguir: repetições, diagnóstico negativo ou vazio, aborto, morte ou venda.

A análise mostra que:

  • A principal causa da diferença de desempenho é o aumento de repetições das porcas que foram inseminadas durante o verão.
  • Em relação aos abortos, há um ligeiro aumento, embora não tão importante quanto se poderia pensar inicialmente, 1,7% diante de 1,3% no melhor trimestre (cobertura de inverno). Deve-se lembrar que esse efeito sazonal às vezes é chamado de "síndrome do aborto outonal".
  • Os diagnósticos negativos e vazios são ligeiramente maiores no 3º trimestre. Isso seria explicado porque neste período tende a haver mais perdas de gestação em fêmeas que foram inseminadas. Algumas dessas perdas são detectadas durante a ultrassonografia, ou pouco antes de entrar na maternidade, caso tenha sido uma perda tardia. Este segundo grupo também incluiria fêmeas que abortaram e não foi detectado.
Gráfico 6. Distribuição e % de perdas de gestação por tipo de perda, período de cobertura julho de 2019 a junho de 2020.
Gráfico 6. Distribuição e % de perdas de gestação por tipo de perda, período de cobertura julho de 2019 a junho de 2020.

Já que a principal diferença está nas repetições, vamos avalia-las. Nas coberturas de verão, o intervalo médio de repetições é maior, 37,4 dias, em comparação com médias abaixo de 36 dias nos demais. Esse aumento se deve a maior % de repetições acíclicas e tardias, o que corrobora com o exposto, de uma maior % de perdas gestacionais em fêmeas que emprenharam na inseminação.

Tabela 1. Distribuição e intervalo médio de repetições por trimestres, do período de junho de 2019 a junho de 2020.

3º 2019 4º 2019 1º 2020 2º 2020
Repetição precoce (%) 3,3 4,3 5,5 4,0
Repetição cíclica (%) 53,7 54,3 55,2 56,1
Repetição acíclica (%) 22,8 21,5 21,6 21,2
Repetição tardia (%) 20,2 19,9 17,7 18,7
Intervalo repetição (dias) 37,4 36,7 35,0 35,6
Gráfico 7. Distribuição e intervalo médio de repetições por trimestres, cobertura no período de 19 de julho a 20 de junho.
Gráfico 7. Distribuição e intervalo médio de repetições por trimestres, cobertura no período de 19 de julho a 20 de junho.

Em síntese, podemos afirmar que, nos países do sul da Europa, a sazonalidade está intimamente ligada às altas temperaturas, portanto, com foco nos meses de verão. A cobertura durante este período resultará em menos partos e também menos leitões nascidos vivos por parto, o que se traduz em menos leitões disponíveis por período. Para evitar essas oscilações, na granja, nos meses de verão, o número de coberturas por período deve ser maior. A % desse aumento depende muito de cada caso individual, ou seja, cada granja deve analisar seu histórico de dados para quantificar o efeito da sazonalidade em sua produção.

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