Dépôt numérique
RECHERCHER

Contribution d’un modèle statistique (Random Forest) à l’élevage de précision de systèmes de poules pondeuses en volière comme outil de prédiction de la qualité de l’air et de la performance du poulailler.

Téléchargements

Téléchargements par mois depuis la dernière année

Plus de statistiques...

Gonzalez Mora, Andrés Felipe (2020). Contribution d’un modèle statistique (Random Forest) à l’élevage de précision de systèmes de poules pondeuses en volière comme outil de prédiction de la qualité de l’air et de la performance du poulailler. Mémoire. Québec, Maîtrise en sciences de l'eau, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 129 p.

[img] PDF
Document sous embargo jusqu'à 18 décembre 2021.

Télécharger (2MB)

Résumé

L’industrie des œufs de consommation s’est développée de manière fulgurante depuis les années 70s. Aujourd’hui, l’élevage de poules pondeuses se fait avec des systèmes de production de forte intensité, tant en densité de confinement qu’en taux de rendement. Cela dit, une forte intensité implique, malheureusement, une empreinte environnementale importante. Dans ce cas précis, on fait référence à la production d’ammoniac et de gaz à effet de serre (GES) qui dégradent la qualité de l’air ainsi que le bien-être tant des animaux que des travailleurs. De plus, le bien-être animal et l’empreinte environnementale sont devenus des sujets d’intérêt chez les consommateurs. Ainsi, l’élevage de poules pondeuses doit avoir recours à une production plus contrôlée et automatisée afin de mieux gérer ce bien-être et cette empreinte. C’est pourquoi cette étude a porté sur l’évaluation des effets de trois Techniques de Mitigation Environnementales (TME) sur le bien-être et la performance d’un système avicole en volière, ainsi que sur l’applicabilité d’un modèle statistique (Random Forest) pour prédire la dynamique des fluctuations journalières du taux de ponte (TP), et les émissions d’ammoniac issue du stockage de fientes. Les résultats ont illustré que les TME n’ont pas eu un effet sur les comportements naturels des animaux, ni sur le TP, mais qu’une diminution de l’espace litière pouvait induire des différences dans la distribution spatiale du poulailler au bâtiment. Par ailleurs, le modèle Random Forest a présenté une capacité prédictive satisfaisante sur les deux variables d’intérêt. Les prédicteurs ont également été validés par une analyse multivariée des conditions environnementales et hygrothermiques à l’intérieure du site d’élevage. L’étude représente une contribution originale à l’élevage de précision.

Abstract

Since the 1970, worldwide egg production has undergone substantial development with, laying hen houses becoming intensive systems characterized by high animal density and yields. These intensive systems have an important contribution to the environmental footprint, linked to ammonia and greenhouse gases (GHG) emissions; negatively affecting air quality and welfare of both animals and caretakers. Nowadays, animal welfare and environmental footprint are subjects of interests to consumers. Thus, to deal with these concerns, laying hen housing systems must be adapted with automated control systems. Hence, this study focused on the evaluation of three Environmental Control Strategies (ECS) in terms of animal welfare and egg yield of a cage-free system; as well as on applying a statistical model known as Random Forest to predict the dynamics of egg-yield daily fluctuations and ammonia emissions in controlled manure storage. Results showed that neither the natural animal behaviors nor the egg-yield were affected by the applied ECSs. However, the reduction of litter surface produced significant differences in the animal spatial distribution. Further, the Random Forest model predicted satisfactorily two variables of interest and the model predictors were also identified using a multivariate analysis of indoor environmental and hygrothermal conditions. This research represents an original contribution to Precision Livestock Farming.

Type de document: Thèse Mémoire
Directeur de mémoire/thèse: Rousseau, Alain N.
Co-directeurs de mémoire/thèse: Larios, Araceli D.
Mots-clés libres: poules pondeuses; systèmes d’élevage; empreinte environnementale; qualité de l’air; bien-être; Random Forest; modélisation; élevage de précision; laying hen; livestock systems; environemental footprint; air quality; welfare; modelling; precision livestock farming
Centre: Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt: 24 févr. 2021 16:58
Dernière modification: 24 févr. 2021 16:58
URI: http://espace.inrs.ca/id/eprint/11363

Actions (Identification requise)

Modifier la notice Modifier la notice