Modelagem do Crescimento de Truta Arco-íris na Fase Engorda

Descripción del Articulo

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Detalles Bibliográficos
Autor: Janampa Sarmiento, Peter Charrie
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:portugués
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Materia:Trucha arco iris
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La evaluación de los modelos fue mediante diversos criterios de ajustes: capacidad de convergencia, coeficiente de determinación (R²), cuadrado medio del residuo (CMR), criterio de Akaike (AIC), desvío medio absoluto de los residuos (DMA), error porcentual medio (EPM), la congruencia y utilidad de las informaciones generadas por el modelo ajustado respecto al crecimiento biológico de la trucha, y examinación y distribución de los residuos y residuos estudentizados. Solo los modelos Logístico, Gompertz y Bertalanffy convergieron a los datos de peso. Para los datos de talla, se observó casos de no convergencia en todos los modelos. El modelo Logístico obtuvo los mejores valores de los criterios de ajuste de los datos de peso (R² ≤ 0,9460 – 0,8051≥; QMR ≤ 2889,60 - 1223,80≥; AIC ≤14062,06 - 1391,37≥; DMA ≤35,92 - 24,59≥). Por tanto, se concluye que los datos de peso tuvieron mayor capacidad de ser ajustados al modelo logístico, mientras que los datos de talla de trucha arcoíris mostraron dificultad de ser ajustados a los cuatro modelos utilizados.A utilização de modelos matemáticos através do uso de equações não lineares é uma importante ferramenta para representar o crescimento animal. No presente estudo foram utilizados quatro modelos não lineares (Gompertz, Von Bertalanffy, Logístico e Brody) para modelar o crescimento em peso e comprimento de truta arco-íris (Oncorhynchus mykiss) durante 98 dias de cultivo na fase de engorda em condições de cultivo comercial. Esses modelos possuem 03 parâmetros: A (peso “g” ou comprimento “cm” na primeira maturação do peixe), B (Índice de precocidade), T (idade “dias” em que a taxa de crescimento é máxima, nos modelos Logistico e Gompertz), K (parâmetro de integração sem interpretação biológica, nos modelos Brody e Bertalanffy). Foram mantidas 900 trutas com peso e comprimento médio inicial e idade pós-eclosão de 122,11 ± 15,6g; 22,42 ± 0,71cm; e 273 dias, respectivamente, em nove tanques de material nobre, sendo que a cada três tanques foram alimentados com 03 rações comerciais diferentes. O ajuste baseou-se na teoria dos Mínimos Quadrados por meio do método iterativo de Marquardt. Os prodecimentos computacionais foram realizados pelo PROC NLIN do SAS. Foram realizados três níveis de analises para peso e comprimento a fim de testar a robusticidade do ajuste dos modelos utilizados: i) análise individual de cada tanque), ii) análises de três tanques submetidas a uma mesma ração, e iii) análise que envolve todos os tanques. A avaliação dos modelos ajustados foi procedida por critérios de ajustes: capacidade de convergência, coeficiente de determinação (R²), quadrado médio do resíduo (QMR), critério de Akaike (AIC), desvio médio absoluto dos resíduos (DMA), erro porcentual médio (EPM), a congruência e utilidade das informações geradas pelo modelo ajustado respeito ao crescimento biológico da truta, e examinação e distribuição dos resíduos e resíduos studentizados. Só os modelos Logistico, Gompertz e Bertalanffy convergeram aos dados em peso para cada um dos níveis, dos quais os parâmetros A (≤580,10 - 714,10≥), B (≤0,0196 - 0,0346≥) e T (≤311,80 - 341,40≥) obtidos pelo modelo Logístico atingiram os melhores valores dos avaliadores de ajuste (R² ≤0,9460 – 0,8051≥; QMR ≤2889,60 - 1223,80≥; AIC ≤14062,06 - 1391,37≥; DMA ≤35,92 - 24,59≥). Já para dados em comprimento, se observaram casos de não convergência em todos os modelos nos níveis 1 e 2, entretanto os parâmetros A (≤39,63 - 387,30≥), B (≤0,0041 - 0,0144≥) e T (≤255,20 - 959,80≥) obtidos pelo modelo Logístico atingiram os melhores valores dos avaliadores de ajuste (R² ≤0,9984 – 0,9970≥; QMR ≤2,20 - 1,18≥; AIC ≤1395,20 – 37,48≥; DMA ≤1,08 - 0,82≥). Conclui-se que informações em peso tiveram maior capacidade de se ajustar ao modelo Logístico, apesar que esse modelo tem tendência à superestimativa (EPM ≤-1,00 - -3,78≥) e presença de valores discrepantes. Finalmente, observou-se que os dados em comprimento se apresentaram com um padrão de distribuição demais complexos e, portanto, os dados apresentaram dificuldade em se ajustar em todos os modelos, sendo não recomendáveis para modelar o crescimento em comprimento em truta arco-íris na fase de engorda.Brasil. Ministério da Educação. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes)application/pdfporUniversidade Federal Rural do Rio de JaneiroBRinfo:eu-repo/semantics/openAccessSuperintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDUTrucha arco irisRendimiento de engordeModelos de crecimientoAcuiculturaOncorhynchus mykisshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.08Modelagem do Crescimento de Truta Arco-íris na Fase EngordaModelos no lineales del crecimiento de la trucha arco iris en la fase de engordeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Instituto de ZootecniaZootecnia con mención en Producción AnimalMaestro en Zootecnia con mención en Producción Animalhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://orcid.org/0000-0002-1898-2722https://orcid.org/0000-0003-3385-6895https://orcid.org/0000-0002-4329-740144914210Pimentel Silva, ViníciusMenegasso Mansano, Cleber FernandoMaia Pereira, Marcelohttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionORIGINALJanampaSarminetoPC.pdfJanampaSarminetoPC.pdfDisertación (abierta en repositorio de origen)application/pdf1407782https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/3137/1/JanampaSarminetoPC.pdf4ad7a98574708b3c2706f56809a8ce38MD51Autorizacion.pdfAutorizacion.pdfAutorización del registroapplication/pdf164917https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/3137/2/Autorizacion.pdf0c9f22a5bdc89d68390b1f34b14da78bMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/3137/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTJanampaSarminetoPC.pdf.txtJanampaSarminetoPC.pdf.txtExtracted texttext/plain119236https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/3137/4/JanampaSarminetoPC.pdf.txt3917cfffe32a9882a8f0ad0432cfa9efMD54Autorizacion.pdf.txtAutorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain4005https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/3137/6/Autorizacion.pdf.txtbc1968f90e50b3b0fab0687abebccd78MD56THUMBNAILJanampaSarminetoPC.pdf.jpgJanampaSarminetoPC.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1190https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/3137/5/JanampaSarminetoPC.pdf.jpg378d7232259c2b343bd66bbd1c5f9abcMD55Autorizacion.pdf.jpgAutorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1703https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/3137/7/Autorizacion.pdf.jpgfb91a395908d7258839b8b2d2ef7c828MD57renati/3137oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/31372022-12-14 04:36:09.346Registro Nacional de Trabajos de Investigaciónrenati@sunedu.gob.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