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168 (Dec) pp 369-470
166-167 (Sep) pp 97-368
165 (Mar) pp 1-96
164 (Dec) pp 305-403
163 (Sep) pp 201-302
162 (Jun) pp 105-195
161 (Mar) pp 3-102
160 (Dec) pp 401-508
159 (Dec) pp 301-396
158 (Sep) pp 203-300
157 (Jun) pp 105-200
156 (Mar) pp 3-100
155 (Dec) pp 605-710
154 (Sep) pp 303-603
153 (Sep) pp 195-302
152 (Jun) pp 101-194
151 (Mar) pp 1-100
149 (Dec) pp 315-412
148 (Sep) pp 207-314
147 (Jun) pp 101-209
146 (Mar) pp 1-100
145 (Sep) pp 219-330
144 (Jun) pp 107-218
143 (Mar) pp 1-106
142 (Sep) pp 209-332
141 (Jun) pp 105-210
140 (Mar) pp 1-106
139 (Sep) pp 203-326
138 (Jun) pp 103-204
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136 (Sep) pp 203-370
135 (Jun) pp 107-204
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94 (Jun) pp 109-207
93 (Mar) pp 1-108
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ESTIMATIVAS DE PARâMETROS DE CURVAS DE LACTAçãO DE BOVINOS
ESTIMATES OF LACTATION CURVE PARAMETERS OF CATTLE

Cruz, G.R.B.1, M.N. Ribeiro2 e E.C. Pimenta Filho3

1Rua Mons. Pedro Anísio B. Dantas, 07. Centro, 58220-000. Bananeiras-PB. Brasil. georgebeltrao@bol.com.br
2DZ/UFRPE. Recife-PE. Brasil. mnribeiro@uol.com.br
3DZ/UFPB/CCA. Areia-PB. Brasil. edgard@cca.ufpb.br

Palavras chave adicionais
Curvas de lactação. Funções matemáticas. Guzerá. Sindi.
 
Additional keywords
Lactation curves. Mathematical functions. Guzerá. Sindi.
 
Resumo
O objetivo deste trabalho foi comparar algumas funções matemáticas citadas na literatura, identificar a que melhor descreve a produção de leite e estimar alguns componentes da curva de lactação de vacas Guzerá e Sindi criadas na região semi-árida do estado da Paraíba. Foram utilizadas 840 lactações (467-Guzerá; 373-Sindi) de animais pertencentes à Fazenda Carnaúba, município de Taperoá, Paraíba. O controle leiteiro foi feito em intervalos de 35 dias, no período de 1987 a 2004. As lactações utilizadas continham no mínimo cinco e no máximo doze controles. O ajuste foi feito para a curva média e para lactações individuais, utilizando-se seis funções matemáticas. A função polinomial inversa (PI), linear hiperbólica (LHE), gama incompleta (GI), quadrática logarítmica (QL), linear (L) e quadrática (Q) foram ajustadas usando-se processos iterativos por meio de regressão não-linear. Os critérios utilizados para verificar a qualidade do ajuste para cada função foram: coeficiente de determinação ajustado (Ra2), percentagem de desvios entre as produções totais observadas e estimadas e percentagem de curvas típicas. Os gráficos de distribuição de resíduos foram utilizados apenas para avaliar o ajuste para a curva média. Para a curva média, os valores de Ra2 foram superiores a 0,93 para todas as funções. Bons ajustes baseados nos Ra2>0,80 foram obtidos, respectivamente, para 61,4% e 66,7% das lactações ajustadas pelas funções PI e GI para vacas Guzerá. Para vacas Sindi, esses valores foram de 57,2% e 55,0%, indicando boa qualidade no ajuste. As funções PI e GI acompanharam mais de perto as oscilações da produção ao longo da lactação. Para curva média, todas as funções poderiam ser utilizadas, pois os desvios foram muito próximos. Para as lactações individuais, melhores estimativas dos componentes da curva de lactação poderiam ser obtidos pelas funções PI e GI.
 
Summary
The objective of this research was to identify the mathematical function that best fits the lactation curve of Guzerá and Sindi cattle. 840 lactations records (467-Guzerá, 373-Sindi) were used from animals raised at Carnauba ranch, in the town of Taperoá, Paraíba. Milk production control were taken every in 35 days, between years 1987 and 2004. Lactation records used contained a minimum of five and a maximum of ten controls. Six mathematical functions were fitted to the mean curve and individual lactations: polynomial inverse (PI), hyperbolic lineal (LH), gamma incomplete (GI), quadratic logarithmic (QL), lineal (L) and quadratic (Q) functions were fitted using an iteration process. Criteria used to verify fitting quality were: determination coefficient (Ra2), percent of deviation between the total observed estimated productions, and percent of typical curves. Residual distribution graph were used only to evaluate fitting of mean curve. Ra2 for mean curve fitting were always larger than 0.93. Good fits were also obtained (Ra2>0.80), in 61.4% and 66.7% of the lactations fitted by PI and GI functions, respectively, for Guzerá cattle. For Sindi cattle, these values were 57.2% and 50.0%. PI and GI, respectively, were closest to the production oscillations throughout lactation, even though estimated deviations between total productions were observed and estimated that were similar to the other functions. All studied functions fitted well means curve data. For individual lactations, however, PI and GI give better estimates of total milk yields.
 
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