As mudanças do clima observadas no planeta nas últimas décadas, vêm gerando impactos diretos e indiretos nos seres humanos e nos sistemas de produção agropecuária, principalmente a partir das variações de pluviosidade e temperatura. No contexto das mudanças climáticas estão presentes os eventos extremos climáticos, responsáveis por gerarem impactos catastróficos nos locais em que ocorrem. Sistemas de alerta de eventos extremos climáticos têm surgido nos últimos anos como medida para neutralizar ou minimizar os possíveis impactos. Dentre esses eventos extremos, estão as ondas de calor e as ondas de frio. Em especial, as ondas de calor têm gerado fortes impactos nos sistemas de produção animal nos últimos anos, justificado pelo fato dos animais serem suscetíveis a variações bruscas de temperatura. Em outra vertente, o desenvolvimento de sistemas utilizando o conceito de Internet das Coisas (IoT Internet of Things) tem sido apresentado como uma alternativa de baixo custo para a mensuração de variáveis ambientais como a temperatura. Diante do contexto apresentado, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de baixo custo para alerta de eventos extremos de temperatura (ondas de calor e ondas de frio) destinado aos sistemas de produção animal de maior relevância econômica (aves, bovinos e suínos) utilizando o conceito de Internet das Coisas. A presente tese foi desenvolvida em quatro etapas. Em um primeiro momento, situou-se o contexto e a justificativa para a realização do estudo. Em seguida, apresentou-se uma revisão sistemática, a qual mapeou os estudos envolvendo ondas de calor e ondas de frio na produção animal. O foco desta revisão foi identificar os parâmetros numéricos utilizados para se caracterizar os eventos. Os resultados da revisão mostraram uma grande dispersão nos parâmetros utilizados pela literatura. Considerando os resultados encontrados, foi elaborado na terceira etapa um estudo para o desenvolvimento de uma nova proposta de caracterização e classificação de ondas de calor e de frio para animais de produção. O estudo foi realizado com base na literatura de ambiência animal. Os resultados apresentaram uma nova proposta para aves (corte e postura), bovinos (corte e leite) e suínos. Na última etapa deste trabalho, foi apresentado um sistema de baixo custo de alerta de eventos extremos de temperatura (ondas de calor e de frio) para aves, bovinos e suínos. Os parâmetros utilizados para o desenvolvimento (programação) do sistema foram advindos dos resultados definidos na etapa anterior. O sistema possui diferentes fases de processamento e fontes de entrada. Dentre as entradas, estão bases de dados climáticas, as quais fornecem dados históricos e dados de previsão de temperatura em função de uma coordenada geográfica informada. Outra fonte do sistema é um dispositivo construído baseado no conceito de Internet das Coisas (IoT), o qual tem como finalidade mensurar a temperatura local da propriedade rural. O sistema pode ser utilizado por pequenos e grandes produtores, em função do seu baixo custo. Por fim, tem-se que o sistema proposto neste trabalho, poderá auxiliar na tomada de decisão do produtor, na mitigação dos impactos de ondas de calor e de frio em seu rebanho animal.

The climate changes observed on the planet in recent decades have generated direct and indirect impacts on humans and agricultural production systems, mainly from variations in rainfall and temperature. In the context of climate change, extreme weather events are present, responsible for generating catastrophic impacts in the places where they occur. Warning systems for extreme weather events have emerged in recent years as a measure to neutralize or minimize possible impacts. Among these extreme events are heat waves and cold waves. In particular, heat waves have generated strong impacts on animal production systems in recent years, justified by the fact that animals are susceptible to sudden variations in temperature. In another aspect, the development of systems using the Internet of Things (IoT) concept has been presented as a low- cost alternative for the measurement of environmental variables such as temperature. Given the context presented, the objective of this work was to develop a low-cost system for warning of extreme temperature events (heat waves and cold waves) for the most economically relevant animal production systems (poultry, cattle and swine) using the concept of the Internet of Things. This thesis was developed in four stages. At first, the context and justification for carrying out the study were located. Then, a systematic review was presented, which mapped the studies involving heat waves and cold waves in animal production. The focus of this review was to identify the numerical parameters used to characterize the events. The results of the review showed a great dispersion in the parameters used in the literature. Considering the results found in the second stage, in the third stage a study was prepared for the development of a new proposal for the characterization and classification of heat and cold waves for production animals. The study was carried out based on the animal environment literature. The results presented a proposal for poultry (beef and posture), cattle (beef and milk) and swine. In the last stage of this work, a low-cost system for warning of extreme temperature events (heat and cold waves) for poultry, cattle and swine was presented. The parameters used for the development (programming) of the system were derived from the results defined in the previous step. The system has different processing phases and input sources. Among the entries are climatic databases, which provide historical temperature forecast data as a function of an informed geographic coordinate. Another source of the system is a device built based on the Internet of Things (IoT) concept, which aims to measure the local temperature of the rural property. The system can be used by small and large producers, due to its low cost. Finally, the system proposed in this work can help in the decision-making of the producer, in the mitigation of the impacts of heat waves and cold in his animal herd.