O "wean to finish" é um sistema de criação de suínos que ainda é novo no Brasil, e não existem muitos estudos a respeito do ambiente onde estes animais são criados. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar o ambiente térmico e aéreo por meio da técnica da geoestatística em galpão de suínos criados no sistema "wean to finish", na fase de terminação, nos horários das 09h, 12h e 15h. A variabilidade dos atributos foi baseada na estatística descritiva dos dados de temperatura, umidade relativa, velocidade do ar, concentrações de amônia e dióxido de carbono, obtendo-se: média, mediana, coeficiente de variação, assimetria e curtose, com o teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov, através do programa estatístico Minitab 15. Para a determinação da existência ou não da dependência espacial, utilizou-se do exame de semivariograma, através do programa GS+, e, na elaboração dos mapas de distribuição espacial das variáveis, foi utilizado o programa Surfer. Os atributos de velocidade do ar e as concentrações dos gases NH3 e CO2 apresentaram alto coeficiente de variação devido aos dados serem heterogêneos, pois a instalação apresentava ventilação natural. O uso dos mapas de krigagem permitiu observar a diferença espacial da distribuição das variáveis avaliadas com diferentes números de animais/baia e em diferentes horários.
The "wean to finish" is a new pig production system in Brazil. To date, few research have investigated the environmental conditions of this pig farming system. The aim of this study was to evaluated the thermal environmental conditions and gases concentration using geostatistical techniques of a wean-to-finish barn during finishing phase at 9AM, 12PM e 3PM. The data variability was evaluated by the descriptive analysis, of the temperatures, relative humidity, air velocity, ammonia and carbon dioxide concentration. The results showed the average, median, coefficient of variation, asymmetry and curtosis and the Kolmogorov-Smirnov Test with the software Minitab 15. To determine the spatial dependence, the semivariogram exam was done, with the software GS+. The air velocity and gases concentration showed the highest coefficient of variation. This has happened because of the heterogeneity of the data caused by the natural ventilation. The Krigging maps showed the spacial differences of the pens with different numbers of animals in different hour of the day.