Orientador: José Marques Junior / Coorientador: Nivaldo de Figueiredo / Banca: Gener Tadeu Pereira / Banca: Maria Esmeralda Soares Payão Demattê / Banca: Mara de Andrade Marinho / Banca: André Luiz Gomes da Silva / Resumo: A vegetação do bioma Cerrado é predominantemente constituída por fisionomias savânicas (cerrado lato sensu). Os fatores que determinam a distribuição das diferentes fisionomias estão em constante debate, e têm sido relacionados principalmente a gradientes de fertilidade, profundidade do solo, disponibilidade hídrica, ocorrência de fogo, pressão antrópica e topografia. Entretanto, não são raros os estudos que têm encontrado resultados antagônicos ou não alinhados a esses. Neste sentido, com este estudo, pretendeu-se contribuir para o entendimento dessas questões, buscando responder às seguintes perguntas: existem diferenças florísticas e estruturais na vegetação e nos atributos do solo entre fisionomias previamente classificadas como cerradão e cerrado ralo? O cerradão ocorre em solos mais férteis e/ou com condições físicas menos restritivas que aquelas onde ocorre o cerrado ralo? Para isso, relacionamos atributos físicos e químicos do solo, assim como os padrões florísticos (riqueza e composição de espécies) e estruturais (densidade, área basal, etc.) da comunidade vegetal de três fragmentos de cerrado (cerradão, cerradão "degradado" e cerrado ralo) do nordeste do Maranhão, localizados muito próximos um do outro, em solos taxonomicamente iguais e, portanto, sujeitos a semelhantes influências ambientais e fatores pedogenéticos. Os fragmentos estudados estão inseridos num mosaico de paisagem constituído por remanescentes de áreas de cerrados em níveis diferenciados de degradação. Para as análises do solo, em cada fragmento de cerrado, foram retiradas 49 amostras do solo na camada de 0-0,10 m de profundidade, distribuídas em uma malha amostral quadrada com espaçamento regular de 15 m. As amostras foram coletadas no ponto de cruzamento entre as linhas da malha amostral. As coletas foram realizadas entre os meses de abril e maio de 2013. O levantamento fitossociológico foi realizado ... / Abstract: The vegetation of the Cerrado biome (Brazilian savanna) is predominantly composed of cerrado physiognomies (cerrado lato sensu). The determining factors on the cerrado physiognomies distribution have been continuously in question, and have been primarily related to gradients of fertility, soil depth, water availability, occurrence of fire, human disturbance and topography. However, there are few studies that have found opposing results or not aligned to these. In this sense, this study was intended to contribute to understanding of these issues, seeking to answer the following questions: Are there floristic and structural differences in vegetation and soil properties faces previously classified as cerradão and cerrado-ralo? Does cerradão occur on soils that are more fertile and/or in mild physical conditions than the cerrado-ralo? For this, we compared physical and chemical soil attributes, as well as floristic patterns (richness and species composition) and structural (density, basal area) of the plant community of three fragments of savanna (cerrado, cerrado "degradado" and cerrado-ralo) of Northeastern state of Maranhão, located very close to each other in taxonomically identical soils, and therefore subject to similar environmental influences and pedogenic factors. The studied fragments are embedded in a landscape mosaic consisting of remaining areas of cerrado in different levels of degradation. For soil analysis, 49 samples were taken in each fragment in the 0-0.10m soil profile, distributed in a square sampling grid with regular spacing of 15 m. Samples were collected at the point of intersection between the lines of the sampling grid. Sampling was carried out between the months of April and May 2013. Phytosociological survey was carried out in 49 circular plots, in which center the soil sample points were located. A sample of plant material was carried out between the months of January 2012 and May 2013. The ... / Doutor

Esta pesquisa analisa a variação espaço-temporal de NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) em área de aproveitamento hidroelétrico, na UHE Santo Antônio, Porto Velho, Rondônia. Para tanto elabora mapeamento do uso e cobertura do solo a partir de imagem Landsat TM nas seguintes classes: Floresta Ombrófila Aberta, Floresta Ombrófila Densa, Desmatamento, Queimadas e Solo exposto; obtém uma série temporal de imagens de NDVI/MODIS para o período 2000-2011; gera espectros temporais; relaciona os padrões a partir da série temporal de imagens MODIS com as classes de uso e cobertura do solo; analisa a variação espaço-temporal de NDVI com base em Análise de Séries Temporais, a partir de CP’s (Componentes Principais). As técnicas para identificação de padrões a partir de Análise de Séries Temporais e de análise dos espectros temporais de índices de vegetação se constituem em uma importante ferramenta na avaliação e monitoramento da variação da vegetação ao longo do tempo. A área da UHE Santo Antonio é caracterizada pela sazonalidade de períodos secos e chuvosos bem definidos, o que permitiu identificar padrões sazonais. Quanto a análise por Componentes Principais esta técnica mostrou-se um bom método para identificar a variação da cobertura vegetal e avaliar as mudanças na cobertura da terra. A análise dos resultados do mapeamento do uso do solo evidenciou o seguinte: uma grande dificuldade em separar no processo de classificação digital as duas classes de floresta; extensas áreas de solo exposto, desmatamento e queimadas no entorno do rio Madeira e nas áreas próximas a UHE Santo Antonio. Com relação aos espectros temporais, as variações nos valores de NDVI apresentam duas variações bem definidas: uma relacionada a sazonalidade dos períodos úmido e seco, e outra relacionada a mudança de uso e ocupação do solo, como a retirada da vegetação existente e as queimadas. Os resultados das Componentes Principais são relativos as variações expressas nas três primeiras CP’s da série da seguinte forma: (a) com todas as imagens; (b) somente período seco e somente período chuvoso; (c) por cada ano da série. A CP1 do conjunto (a) apresentou um percentual de representatividade de 85,83%, com valores de NDVI altos e homogêneos para a cobertura florestal, indicando significativa presença de biomassa, já que os valores altos relacionam-se aos padrões encontrados em classes de vegetação. Na CP2 e CP3 de (a) (b) e (c) a variação expressa permitiu identificar as áreas de queimadas e principalmente as etapas de transformação das áreas de florestas até os desmatamentos mais recentes. / This research examines the spatio-temporal variability of NDVI (Normalized Difference vegetation index) in hydroelectric area, in Santo Antônio hpp, Porto Velho, Rondônia. From Landsat TM image, elaborates mapping of use and soil coverage in the following classes: Open Evergreen forest, dense Ombrophilous Forest Fires, deforestation, and soil exposed; Gets a time series of images of NDVIMODIS for the period 2000-2011; generates time spectrum; lists the patterns from the time series of MODIS images with the classes of land cover and use; examines the spatio-temporal variability of NDVI based on time series Analysis, from CP's (main components). The techniques for identifying patterns from time series analysis and temporal Spectra analysis of vegetation indexes are an important tool in the evaluation and monitoring of vegetation change over time. The area of Santo Antonio hydroelectric power plant is characterized by seasonality of rainy and dry periods well defined, which allowed to identify seasonal patterns. The technique of analysis by principal components proved to be a good method to identify the variation of vegetation cover and assess the changes in coverage of the Earth. The analysis of the results of the mapping of land use showed the following: a great difficulty in separating the digital classification process the two classes of forest; extensive areas of exposed soil, deforestation and burning around the Madeira River and in areas near the Santo Antonio hydroelectric power plant. With respect to temporal changes in spectra, NDVI values have two well-defined variations: one related to seasonality of wet and dry periods, and another related to change of use and occupation of the soil, such as the withdrawal of existing vegetation and fire. The results of the main components are related to changes expressed in the first three CP's series as follows: (a) with all images; (b) when only dry and rainy period only; (c) for each year of the series. The CP1 (a) presented a percentage of representativeness of 85.83 NDVI values high and homogeneous for forest cover, indicating significant presence of biomass, since the high values relate to patterns found in vegetation classes. In CP2 and CP3 (a) (b) and (c) the change expressed identified the areas burned and mainly the processing steps of forest areas up to the latest deforestation.

A presente pesquisa aborda a utilização de gráficos de controle em processo produtivo com variáveis autocorrelacionadas. Tem como objetivo verificar a estabilidade do processo de lingotamento contínuo na fabricação de tarugos por gráficos de controle aplicados aos resíduos oriundos da previsão dos modelos matemáticos por meio da modelagem linear e/ou não linear. Primeiramente, é observada a existência de correlação entre os dados, utilizandose, então, a Análise de Componentes Principais. Com os dados livres de correlação, testa-se a autocorrelação nas Componentes Principais. A partir desse instante, são aplicados os modelos ARIMA, para encontrar os resíduos nos quais será testada a presença de volatilidade, podendo-se aplicar os modelos ARCH e/ou GARCH. Para exemplificar a metodologia utilizada na pesquisa, foi realizado um estudo de caso em uma empresa do RS, na célula da aciaria, especificamente na máquina de lingotamento contínuo onde são fabricados os tarugos para o Aço DIN20MnCr5, seção quadrada 240 mm. Foi possível a avaliação da estabilidade do processo para as variáveis originais por meio do gráfico . Posteriormente, os dados foram decompostos em Componentes Principais, avaliados por meio dos gráficos de controle e EWMA, indicando as componentes com maior instabilidade e as variáveis com maior influência dentro do novo conjunto de dados. Identificado o conjunto de variáveis, essas foram modeladas, utilizando-se a metodologia de modelos lineares e não lineares para encontrar os resíduos e assim construir os gráficos. Os modelos matemáticos encontrados foram capazes de representar os processos produtivos, possibilitar a compreeensão do comportamento das variáveis e auxiliar na monitoração do processo, e, além disso, mostrar as variáveis que contribuem para que o sistema esteja instável e ocasione a produção de sucata para o aço estudado. / This research addresses the use of control charts in the production process with autocorrelated variables. It aims to determine the stability of the continuous casting process in the manufacture of billets through control charts applied to the residues that come from prediction (of waste) from of mathematical models, by means of (modeling) linear and/or nonlinear modelling. First, it is observed existence of correlation among data, then using Principal Component Analysis. With correlation-free data, the autocorrelation is tested in the Principal Components. From that moment ARIMA models are applied to find residues in which will be tested the presence of volatility maybe applying ARCH and/or GARCH models. To illustrate the methodology used in the survey was conducted a case study at the in a Steel Plant in the State of RS, in the Aciaria cell, specifically in the continuous casting machine where steel billets DIN20MnCr5 square section 240mm are manufactured. It was possible to evaluate the stability of the process for original variables through the graph . Subsequently, data were broken down into Principal Components, evaluated by means of control charts and EWMA, indicating the components with higher instability and variables with greater influence within the new data set. Identied the set of variables, they were modeled using the methodology of linear and nonlinear models to find the residues and thus construct the graphs. Mathematical models were found capable of representing the production process, allowing understanding the variables behavior and assisting in process monitoring; showing the variables that contribute to the system is unstable and causes the scrap production for the steel studied.

A manufatura de produtos customizados resulta em variedade de modelos, redução no tamanho de lotes e alternância frequente de tarefas executadas por trabalhadores. Neste contexto, tarefas manuais são especialmente afetadas por conta do processo de adaptação do trabalhador a novos modelos de produtos. Este processo de aprendizado pode ocorrer de maneira distinta dentro de um grupo de trabalhadores. Assim, busca-se o agrupamento dos trabalhadores com perfis similares de aprendizado, monitorando a formação de gargalos em linhas de produção constituídas por dissimilaridades de aprendizado em processos manuais. A presente dissertação apresenta abordagens para clusterização de trabalhadores baseadas nos parâmetros oriundos da modelagem de Curvas de Aprendizado. Tais parâmetros, os quais caracterizam o processo de adaptação de trabalhadores a tarefas, são transformados através da Análise de Componentes Principais e então utilizados como variáveis de clusterização. Na sequência, testam-se outras transformações nos parâmetros utilizando funções Kernel. Os trabalhadores são clusterizados através do método K-Means e Fuzzy C-Means e a qualidade dos agrupamentos formados é medida através do Silhouette Index. Por fim, sugere-se um índice de importância de variável baseado em parâmetros obtidos na Análise Componentes Principais com o objetivo de selecionar as variáveis mais relevantes para clusterização. As abordagens propostas são aplicadas em um processo da indústria calçadista, gerando resultados satisfatórios quando comparados a clusterizações realizadas sem a transformação prévia dos dados ou sem seleção das variáveis. / Manufacturing of customized products relies on a large menu choice, reduced batch sizes and frequent alternation of tasks performed by workers. In this context, manual tasks are especially affected by workers’ adaptation to new product models. This learning process takes place in different paces within a group of workers. This thesis aims at grouping workers with similar learning process tailored to avoid bottlenecks in production lines due to learning dissimilarities among workers. For that matter, we present a method for clustering workers based on parameters derived from Learning Curve (LC) modeling. Such parameters are processed through Principal Component Analysis (PCA), and the PCA scores are used as clustering variables. Next, Kernel transformations are also used to improve clustering quality. The data is clustered using K-Means and Fuzzy C-Means techniques, and the quality of resulting clusters is measured by the Silhouette Index. Finally, we suggest a variable importance index based on parameters derived from PCA to select the most relevant variables for clustering. The proposed approaches are applied in a footwear process, yielding satisfactory results when compared to clustering on original data or without variable selection.

Esta pesquisa analisa a variação espaço-temporal de NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) em área de aproveitamento hidroelétrico, na UHE Santo Antônio, Porto Velho, Rondônia. Para tanto elabora mapeamento do uso e cobertura do solo a partir de imagem Landsat TM nas seguintes classes: Floresta Ombrófila Aberta, Floresta Ombrófila Densa, Desmatamento, Queimadas e Solo exposto; obtém uma série temporal de imagens de NDVI/MODIS para o período 2000-2011; gera espectros temporais; relaciona os padrões a partir da série temporal de imagens MODIS com as classes de uso e cobertura do solo; analisa a variação espaço-temporal de NDVI com base em Análise de Séries Temporais, a partir de CP’s (Componentes Principais). As técnicas para identificação de padrões a partir de Análise de Séries Temporais e de análise dos espectros temporais de índices de vegetação se constituem em uma importante ferramenta na avaliação e monitoramento da variação da vegetação ao longo do tempo. A área da UHE Santo Antonio é caracterizada pela sazonalidade de períodos secos e chuvosos bem definidos, o que permitiu identificar padrões sazonais. Quanto a análise por Componentes Principais esta técnica mostrou-se um bom método para identificar a variação da cobertura vegetal e avaliar as mudanças na cobertura da terra. A análise dos resultados do mapeamento do uso do solo evidenciou o seguinte: uma grande dificuldade em separar no processo de classificação digital as duas classes de floresta; extensas áreas de solo exposto, desmatamento e queimadas no entorno do rio Madeira e nas áreas próximas a UHE Santo Antonio. Com relação aos espectros temporais, as variações nos valores de NDVI apresentam duas variações bem definidas: uma relacionada a sazonalidade dos períodos úmido e seco, e outra relacionada a mudança de uso e ocupação do solo, como a retirada da vegetação existente e as queimadas. Os resultados das Componentes Principais são relativos as variações expressas nas três primeiras CP’s da série da seguinte forma: (a) com todas as imagens; (b) somente período seco e somente período chuvoso; (c) por cada ano da série. A CP1 do conjunto (a) apresentou um percentual de representatividade de 85,83%, com valores de NDVI altos e homogêneos para a cobertura florestal, indicando significativa presença de biomassa, já que os valores altos relacionam-se aos padrões encontrados em classes de vegetação. Na CP2 e CP3 de (a) (b) e (c) a variação expressa permitiu identificar as áreas de queimadas e principalmente as etapas de transformação das áreas de florestas até os desmatamentos mais recentes. / This research examines the spatio-temporal variability of NDVI (Normalized Difference vegetation index) in hydroelectric area, in Santo Antônio hpp, Porto Velho, Rondônia. From Landsat TM image, elaborates mapping of use and soil coverage in the following classes: Open Evergreen forest, dense Ombrophilous Forest Fires, deforestation, and soil exposed; Gets a time series of images of NDVIMODIS for the period 2000-2011; generates time spectrum; lists the patterns from the time series of MODIS images with the classes of land cover and use; examines the spatio-temporal variability of NDVI based on time series Analysis, from CP's (main components). The techniques for identifying patterns from time series analysis and temporal Spectra analysis of vegetation indexes are an important tool in the evaluation and monitoring of vegetation change over time. The area of Santo Antonio hydroelectric power plant is characterized by seasonality of rainy and dry periods well defined, which allowed to identify seasonal patterns. The technique of analysis by principal components proved to be a good method to identify the variation of vegetation cover and assess the changes in coverage of the Earth. The analysis of the results of the mapping of land use showed the following: a great difficulty in separating the digital classification process the two classes of forest; extensive areas of exposed soil, deforestation and burning around the Madeira River and in areas near the Santo Antonio hydroelectric power plant. With respect to temporal changes in spectra, NDVI values have two well-defined variations: one related to seasonality of wet and dry periods, and another related to change of use and occupation of the soil, such as the withdrawal of existing vegetation and fire. The results of the main components are related to changes expressed in the first three CP's series as follows: (a) with all images; (b) when only dry and rainy period only; (c) for each year of the series. The CP1 (a) presented a percentage of representativeness of 85.83 NDVI values high and homogeneous for forest cover, indicating significant presence of biomass, since the high values relate to patterns found in vegetation classes. In CP2 and CP3 (a) (b) and (c) the change expressed identified the areas burned and mainly the processing steps of forest areas up to the latest deforestation.

As técnicas de sensoriamento remoto têm se mostrado fundamentais como ferramenta auxiliar no mapeamento geológico básico. O avanço tecnológico gerado pelos novos sensores permite o desenvolvimento de técnicas mais apuradas na integração de dados litológicos e estruturais de várias fontes. Este trabalho buscou avaliar a potencialidade das imagens do sensor ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) para identificação dos diferentes litotipos da área do Cerro Chato, em especial as unidades vulcânicas e hipabissais relacionadas. O Cerro Chato é caracterizado como uma feição geomorfológica situada à cerca de 15 km ao norte do município de Herval, na microrregião denominada Serra do Sudeste na porção sudeste do estado do Rio Grande do Sul. É constituído principalmente por uma seqüência de rochas efusivas e piroclásticas de composição riolítica relacionada a sistemas do tipo alta-sílica, vinculadas ao magmatismo granítico tardio do Batólito Pelotas. O objetivo deste trabalho foi testar e avaliar diversas técnicas de geoprocessamento buscando a diferenciação litológica, a identificação de alvos e a definição de morfoestruturas da área do Cerro Chato. O processamento utilizando a técnica de Transformação por Componentes Principais forneceu os melhores resultados realçando diferenças entre as rochas vulcânicas e hipabissais e as rochas encaixantes. Foram selecionadas as CP2 das imagens CP's 2, 3 e 5 na geração de uma composição colorida que permitiu delimitar três principais domínios de ocorrências das rochas de origem vulcânica no Cerro Chato. / The remote sensing techniques have been a very important and auxiliary tool to basic geological mapping. The new orbital sensors carried out a technologic increment that possibility the development of refined methods applied in the integration with diverse geologic data as petrology and structural. In this work were utilized images obtained from the ASTER sensor (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) to identify the lithologies in the Cerro Chato area, giving emphasis to the volcanic and hypabissal units. The Cerro Chato can be characterized as geomorphologic feature situated about 15 km to north of Herval town, in the Southeast Sierra micro region of the Rio Grande do Sul state, southernmost Brazil. It is constituted mainly by an effusive and pyroclastic rocks sequence of rhyolitic composition related to high silica systems, which magma has been associated to the younger granitic magmastim of the Pelotas Batholith. The main objective of this work was to test and evaluate diverse techniques of geoprocessment to try identifying different lithologic units and morphologic structures in the Cerro Chato area. The selective principal component analysis technique was used in the digital image processing, because it provided the best results enhancing the existent spectral differences between volcanic and country rocks. In this processing were selected the PC's2 images of the PC's 2, 3, and 5 to generated a color composite image that permitted the individualization of three main dominions of volcanic rocks in the Cerro Chato.

A presente pesquisa aborda a utilização de gráficos de controle em processo produtivo com variáveis autocorrelacionadas. Tem como objetivo verificar a estabilidade do processo de lingotamento contínuo na fabricação de tarugos por gráficos de controle aplicados aos resíduos oriundos da previsão dos modelos matemáticos por meio da modelagem linear e/ou não linear. Primeiramente, é observada a existência de correlação entre os dados, utilizandose, então, a Análise de Componentes Principais. Com os dados livres de correlação, testa-se a autocorrelação nas Componentes Principais. A partir desse instante, são aplicados os modelos ARIMA, para encontrar os resíduos nos quais será testada a presença de volatilidade, podendo-se aplicar os modelos ARCH e/ou GARCH. Para exemplificar a metodologia utilizada na pesquisa, foi realizado um estudo de caso em uma empresa do RS, na célula da aciaria, especificamente na máquina de lingotamento contínuo onde são fabricados os tarugos para o Aço DIN20MnCr5, seção quadrada 240 mm. Foi possível a avaliação da estabilidade do processo para as variáveis originais por meio do gráfico . Posteriormente, os dados foram decompostos em Componentes Principais, avaliados por meio dos gráficos de controle e EWMA, indicando as componentes com maior instabilidade e as variáveis com maior influência dentro do novo conjunto de dados. Identificado o conjunto de variáveis, essas foram modeladas, utilizando-se a metodologia de modelos lineares e não lineares para encontrar os resíduos e assim construir os gráficos. Os modelos matemáticos encontrados foram capazes de representar os processos produtivos, possibilitar a compreeensão do comportamento das variáveis e auxiliar na monitoração do processo, e, além disso, mostrar as variáveis que contribuem para que o sistema esteja instável e ocasione a produção de sucata para o aço estudado. / This research addresses the use of control charts in the production process with autocorrelated variables. It aims to determine the stability of the continuous casting process in the manufacture of billets through control charts applied to the residues that come from prediction (of waste) from of mathematical models, by means of (modeling) linear and/or nonlinear modelling. First, it is observed existence of correlation among data, then using Principal Component Analysis. With correlation-free data, the autocorrelation is tested in the Principal Components. From that moment ARIMA models are applied to find residues in which will be tested the presence of volatility maybe applying ARCH and/or GARCH models. To illustrate the methodology used in the survey was conducted a case study at the in a Steel Plant in the State of RS, in the Aciaria cell, specifically in the continuous casting machine where steel billets DIN20MnCr5 square section 240mm are manufactured. It was possible to evaluate the stability of the process for original variables through the graph . Subsequently, data were broken down into Principal Components, evaluated by means of control charts and EWMA, indicating the components with higher instability and variables with greater influence within the new data set. Identied the set of variables, they were modeled using the methodology of linear and nonlinear models to find the residues and thus construct the graphs. Mathematical models were found capable of representing the production process, allowing understanding the variables behavior and assisting in process monitoring; showing the variables that contribute to the system is unstable and causes the scrap production for the steel studied.

A soja está entre as principais culturas mundiais, uma vez que é uma excelente fonte de proteínas e óleo. Além disso, a espécie é aproveitada também pela indústria de biocombustíveis. Considerando a importância das novas mudanças climáticas no agronegócio; para a soja, esta situação é agravada em virtude das condições de temperatura e latitude recomendadas para a semeadura. Dessa forma, para aumentar a produtividade da cultura mesmo frente ao aquecimento global, fazse fundamental o desenvolvimento de cultivares com alta produtividade e tolerantes às altas temperaturas. Neste contexto, o objetivo geral deste trabalho foi selecionar genótipos de soja tolerantes ao calor. Uma população composta por 80 PI\'s de soja e 15 testemunhas foi avaliada sob condições de altas temperaturas, com experimentos instalados nas cidades de Teresina-PI, Piracicaba-SP e Jaboticabal- SP, no ano agrícola 2013/2014. Para a avaliação dos genótipos, foram realizadas análises univariadas e multivariadas. A seleção dos genótipos mais tolerantes a altas temperaturas foi realizada via análise de componentes principais. Nas análises de variâncias univariadas, todos os caracteres mostraram efeitos de tratamentos significativos pelo teste F. Pela análise de componentes principais no experimento conduzido em Teresina-PI, os caracteres que mais contribuíram para a variabilidade dos genótipos avaliados foram: data que metade da parcela atingiu o estádio R5, altura da planta na maturidade, período de granação e valor agronômico. Em Piracicaba-SP, os caracteres que mais contribuíram para a variabilidade foram o período de granação, massa de 100 sementes e o número de dias para a maturidade. Para a seleção dos genótipos mais tolerantes ao calor em Jaboticabal- SP, considerou-se principalmente a altura e a produtividade. Para a análise de mapeamento associativo, a fenotipagem foi realizada em Teresina-PI e avaliados quatro caracteres: altura da planta na maturidade, valor agronômico, massa de cem sementes e produtividade. A genotipagem foi realizada utilizando o chip da empresa Affymetrix. O desequilíbrio de ligação entre pares de marcadores foi calculado pelo coeficiente de determinação r2 e a análise de associação entre marcadores e o fenótipo de interesse foi realizada utilizando a abordagem de modelo linear generalizado. Foram identificadas 16 associações significativas. / Soybean (Glycine max) is one of most important crops in the world. This crop is an source of protein and oil. Beyond that, the species is also utilized for the biofuels industry. The recent climate changes are important on agribusiness, the ones on soybean crop are worse than on other crops because of the conditions of temperature and latitude recommended for planting. Thus, to increase the productivity of the crop even in face of global warming, it is essential that soybean breeding programs promote the development of cultivars highly productive and tolerant to high temperatures. In this context, the aim of this study was to select genotypes for heat tolerance. A population composed of 80 soybean PI\'s and 15 experimental checks was evaluated under high temperature conditions. The experiments were conducted in the cities of Teresina-PI, Piracicaba-SP and Jaboticabal-SP, in the 2013/2014 season. For the evaluation of the genotypes, univariate and multivariate analysis were performed, and the selection of the most genotypes for heat tolerance was performed by principal component analysis (PCA). In the univariate analyzes of variance, all characters showed significant effects of treatments by test F. In the PCA in the experiment conducted in Teresina-PI, the variables that most contributed to the variability of genotypes were: date in which half of the parcel reached R5 stage, height of the plant at maturity, grain filling period and agronomic value. In Piracicaba-SP PCA, the variables that most contributed to the variability were: grain filling period, 100-grain weight and the number of days to maturity. For the selection of the most heat-tolerant genotypes in Jaboticabal-SP, the height and the yield were the variables that most contributed to the variability. In the the association mapping analysis, the genotypes were evaluated under conditions of high temperatures in Teresina-PI and evaluated for four traits: height of the plant at maturity, agronomic value, 100 grain weight and yield. The genotyping was carried out using the Affymetrix chip. The linkage disequilibrium between pairs of markers was calculated by the determination coefficient r2 and the association analysis between markers and the phenotype of interest was performed using the generalized linear model approach. A total of 16 significant marker-trait associations were detected for the four traits.

Orientador: Janito Vaqueiro Ferreira / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-19T00:39:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_GustavoFurtadode_M.pdf: 3361483 bytes, checksum: 72dc9fa21313b39aa7b0b797d45f7793 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A indústria de motores de um modo geral utiliza-se de testes de final de linha para assegurar a funcionalidade de seus produtos. Na indústria de motores estes testes são normalmente funcionais e verificam características de desempenho do motor, porém características construtivas são difíceis de avaliar e dependem de operadores habilidosos para serem identificadas. A dependência da habilidade dos operadores torna o processo subjetivo, pois não é possível aferir as habilidades dos operadores. A análise de vibrações surge como uma importante ferramenta para avaliação destas características, permitindo verificações não intrusivas nos motores. A implementação da transformada de wavelet packet - WTP aos sinais de vibração permite determinar o nível de energia em cada uma das bandas de freqüência, comparando então motor a motor. Para facilitar a análise, os coeficientes de energia são compactados e um polinômio de resposta pode ser determinado com auxilio da análise de componentes principais - ACP. A utilização de um polinômio de resposta, aplicado a um conjunto de resultados conhecidos, permite que seja definida uma assinatura mecânica padrão para os motores / Abstract: The engine industry in general is used for end of line testing to ensure the functionality of its products. In the engine industry these tests are usually functional and verify performance characteristics of the engine, but construction features are difficult to assess and depend on skilled operators to be identified. The dependence of the ability of operators makes the subjective process, it is not possible to assess the skills of operators. Vibration analysis emerges as an important tool for evaluation of these features, enabling non-intrusive checks on the engines. The implementation of wavelet packet transform - WTP to vibration signals to determine the energy level in each frequency bands, then comparing the motor engine. To make the analysis easy, the coefficients of energy is compressed and a polynomial response can be determined with the aid of main component analysis - PCA. The use of a polynomial response, applied to a set of known results, allows us to define a signature pattern for mechanical engines / Mestrado / Projetos / Mestre em Engenharia Automobilistica

>Magister Scientiae - MSc / This study examines the relationship between stock returns and market segmentation. Monthly returns of stocks listed on the JSE from 1997-2007 are analysed using mostly the analytic factor and cluster analysis techniques. Evidence supporting the use of multi-index models in explaining the return generating process on the JSE is found. The results provide additional support for Van Rensburg (1997)'s hypothesis on market segmentation on the JSE.