Orientador: Sergio Augusto Cunha / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação Física / Made available in DSpace on 2018-08-19T06:25:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moura_FelipeArruda_D.pdf: 1989249 bytes, checksum: 5e8fa5f455cd6054b00509e69500aa9e (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: O objetivo deste estudo consistiu em realizar uma análise quantitativa da distribuição de jogadores de futebol em campo durante jogos oficiais. Foram obtidas as trajetórias de 277 jogadores de futebol em dez jogos, através de um sistema de rastreamento automático. A distribuição dos jogadores foi analisada de duas formas: através da área de ocupação da equipe e do espalhamento dos jogadores em campo. A área de ocupação foi definida como a área do envoltório convexo formado a partir da posição dos jogadores. O espalhamento da equipe foi medido como a norma de Frobenius da matriz de distâncias entre os jogadores. Em um primeiro estudo, foram analisadas a área de ocupação e o espalhamento ao longo do tempo e em situações de finalizações (n=233) e desarmes (n=1897). Com posse de bola, o espalhamento e a área de ocupação das equipes (mediana ± intervalo de confiança) variou de 171,1± 0,4 a 214,6± 0,4 m e de 905,4± 4,4 a 1407,6 ± 5,5 m2, respectivamente. Sem posse de bola, os valores foram menores (p<0.05) e variaram de 159,6± 0,4 a 197,3 ± 0,5 m e de 773,8 ± 4,6 a 1158,4± 5,5 m2 para o espalhamento e área, respectivamente. Em situações de defesa, as equipes apresentaram maiores áreas de ocupação e espalhamento quando sofreram finalizações, comparadas às situações em que as mesmas realizaram desarmes. Já nas situações de ataque, as equipes apresentaram maiores valores de área e espalhamento quando sofreram desarmes, comparadas às situações em que as mesmas realizaram finalizações a gol. No segundo estudo, foram realizadas análises das séries temporais de área de ocupação e espalhamento das equipes para uma descrição da forma como os jogadores se organizam em campo em função do tempo de jogo. Com os dados no domínio do tempo, calculou-se o RMS (root mean square) de cada janela de tempo em que a equipe se encontrava com e sem posse de bola, separadamente. Ao fim deste processo, pontos discretos eram obtidos, relativos ao RMS de cada condição, para cada variável. Para analisar se a equipe alterava seus valores de área de ocupação e espalhamento ao longo da partida, realizou-se uma regressão linear para os valores de RMS. Correlação cruzadas também foram calculadas para análise de similaridade entre as séries temporais de equipes adversárias. Para análise dos dados no domínio da frequência, realizou-se a transformada rápida de Fourier (FFT) e em seguida foram calculadas as frequências predominantes e medianas de cada variável. Os resultados mostraram que as equipes estudadas diminuem as frequências medianas das variáveis do 1º para o 2º tempo, podendo refletir uma mudança de comportamento ou uma possível redução de desempenho físico dos atletas. Com as análises de RMS verificou-se que, constantemente, as equipes alteram de forma significativa sua organização em campo ao longo da partida. Além disso, as séries temporais entre equipes adversárias apresentaram uma relação de similaridade em fase. As ferramentas e dados analisados no presente estudo permitiram melhor compreender a forma como equipes brasileiras de futebol se organizam em campo e fornecem maiores subsídios para que técnicos consigam analisar taticamente suas equipes durante jogos e sessões de treinamento / Abstract: The purpose of this study was to analyze quantitatively the organization of soccer players on the pitch, during official matches. We obtained the trajectories of 277 football players in ten games with a tracking method. The soccer players' organization was analyzed using two variables: team coverage area and spread. Team coverage area was defined as the area of the convex hull formed by players' positions. Team spread was defined as the Frobenius norm of the distance-between-player matrix. In the first study, we calculated teams' coverage area and spread over time and in situations of shots on goal (n=233) and tackles (n=1897). While the players attacked, spread and area (median± confidence interval) ranged from 171,1± 0,4 to 214,6± 0,4 m m and from 905.4± 4.4 to 1407.6± 5.5 m2, respectively. On defence, the values were smaller (p<0.05) and ranged from 159,6 ± 0,4 a 197,3 ± 0,5 m and from 773.8± 4.6 to 1158.4± 5.5 m2 for the spread and the area. In defending circumstances, the teams presented a greater area and spread when they suffered shots on goal than when the teams performed tackles. In attacking situations, the teams presented a greater area and spread when they suffered tackles than when they performed shots on goal. In the second study, time-series analysis of teams' coverage area and spread were performed in order to describe how players organize themselves on the field as function of the match time. In the time domain, RMS (root mean square) was calculated for each window that team was with and without ball possession, separately. Then, discrete points were obtained, related to the RMS of each window, for each variable (area and spread). With the purpose of to analyze if team changed its coverage area and spread throughout the match, a linear regress of RMS values was determined. Cross-correlations were applied for the time series similarity analysis between opponent teams. For the frequency domain analysis, the fast Fourier transform (FFT) was performed and then predominant and median frequencies were calculated, for the first and second halves. Results showed that the majority teams presented a tendency of decreasing the median frequency from de first to the second half. This result may indicate a team behavior change or a possible decrease in players' physical performance. The RMS analyses verified that teams frequently change their organization on the pitch throughout the match. Furthermore, time-series between opponent teams presented an in-phase similarity relationship. The methods and data analyzed in the present study allowed us to better understand the Brazilian soccer teams' organization and provide greater subsidies for coaches in the tactical analysis of their teams during the match and during training sessions / Doutorado / Ciencias do Desporto / Doutor em Educação Física

Submitted by Claudia Rocha (claudia.rocha@udesc.br) on 2017-12-07T13:28:17Z No. of bitstreams: 1 PGEF15MA052.pdf: 2085548 bytes, checksum: e3351d2236cc09fa2f7cd11ad032a56f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-07T13:28:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGEF15MA052.pdf: 2085548 bytes, checksum: e3351d2236cc09fa2f7cd11ad032a56f (MD5) Previous issue date: 2015-09-01 / FAPESC / The present study aimed to evaluate the hydric quality of the Ponte Grande River hydrographic basin in Lages-SC, through the identification of environmental impacts in the environmental protection areas and the evolution of the ways of land occupation between 1984 and 2013. For the determination of the water quality, samples were collected in 57 points of the basin: river sources, confluences and intermediate points. The evaluated parameters were: temperature, dissolved oxygen, conductivity, pH, total dissolved solids, salinity, turbidity, apparent color, total phenols, total suspended solids, nitrate, nitrite, total ammonia, total phosphorus, Chemical Oxygen Demand (COD) and the following heavy metals: copper, silver, cadmium, zinc, lead and total iron. The methodology utilized in the analyzes followed the orientations of the Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater (APHA, 1999). The evaluation of land use was performed using the imagery of the satellites TM-Landsat 5 and 8 from the years of 1984, 1993, 2003 and 2013. Six classes of land use were identified: agriculture, water, urban area, field, native forest and reforested area. For 29 years, an increase of the “urban area” class was noticed, due to the reduction of the “field” class. Until 2003, the predominant class was “field”, with 44.84%. In 2013, the urban occupation reached 36.8% of the total area of the basin. In the PPAs, until 2003, “field” was predominant compared to the other uses, with 46.31% of the area. However, in 2013, “native forest” reached 50.83%, making “field” go to the second place with 23.78%. In 1984, 5.51% of the PPAs were not under the Law number 12651/2012 (Forest Code), without the preservation and maintenance of the forest or native covers. In 1993, this rate increased to 12.96%, and in 2003, it has obtained its highest value: 26.54%. In 2013, for the first time, it has dropped, reaching 25.56%. Regarding the water quality, from the 21 analyzed parameters, 12 showed values which are outside of the limits established by the CONAMA Resolution number 357/2005 for class II fresh waters. They were: DO (0.7 - 6.99 mg/L), pH (5.19 - 8.05), turbidity (1 - 289 turbidity units), color (0.5 - 327 color units), ammonia (0.04 - 8.94 mg/L), P (0 - 0.53 mg/L), phenol (0.005 - 0.037 mg/L), Cu (0.04 - 1.34 mg/L), Ag (0.008 - 0.242), Pb (0.05 - 0.36 mg/L), Cd (0.003 - 0.18 mg/L) and Fe (0.39 - 4.73 mg/L). It occurs due to the amount of domestic and industrial sewer, garbage disposal and the flow of agricultural waste that is being received by the hydrographic net. Total dissolved solids, salinity, total suspended solids, nitrate, nitrite and zinc attended the established standards for the referred class. Then, it can be concluded that the urbanization process is affecting not only the way of land use, but also the quality of the waters of the basin / O presente estudo teve por objetivo avaliar a qualidade hídrica na bacia hidrográfica do rio Ponte Grande em Lages-SC a partir da identificação dos impactos ambientais nas áreas de preservação ambiental, e da evolução nas formas de ocupação do solo entre 1984 a 2013. Para a determinação da qualidade da água, foram coletadas amostras em 57 pontos da bacia: nascentes, confluências e pontos intermediários. Os parâmetros avaliados foram: temperatura, oxigênio dissolvido, condutividade, pH, sólidos totais dissolvidos, salinidade, turbidez, cor aparente, fenóis totais, sólidos em suspensão, nitrato, nitrito, amônia total, fósforo total, demanda química de oxigênio (DQO) e os metais pesados: cobre, prata, cádmio, zinco, chumbo e ferro total. A metodologia utilizada nas análises seguiu as orientações do Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater (APHA, 1999). A avaliação do uso do solo foi realizada utilizando-se imagens dos satélites TM-Landsat 5 e 8 dos anos de 1984, 1993, 2003 e 2013. Identificou-se seis classes de uso do solo: agricultura, água, área urbana, campo, mata nativa e reflorestamento. Ao longo dos 29 anos, constatou-se uma ascensão da classe área urbana, em detrimento da queda na classe campo. Até o ano de 2003 a classe predominante era o campo com 44,84%. Em 2013, a ocupação urbana atingiu 36,8% da área total da bacia. Nas APP’s até o ano de 2003 o campo foi predominante sobre os outros usos, com 46,31%; porém, em 2013, a mata nativa detinha 50,83%, deslocando a classe campo para o segundo lugar, com 23,78%. Em 1984, 5,51% das APP’s estavam em desacordo com a Lei nº 12.651/2012 (Código Florestal), sem a preservação e manutenção da cobertura florestal ou mata nativa. Em 1993 essa taxa subiu para 12,96%, e em 2003 obteve seu maior índice com 26,54%. Em 2013, pela primeira vez reduziu para 25,26%. Com relação à qualidade da água, dos 21 parâmetros analisados, 12 apresentaram valores fora dos limites estabelecidos pela Resolução CONAMA nº 357/2005 para águas doces de classe II. Foram eles: OD (0,7 - 6,99 mg/L), pH (5,19 - 8,05), turbidez (1 - 289 NTU), cor (0,5 - 327 uC), amônia (0,04 - 8,94 mg/L), P (0 - 0,53 mg/L), fenol (0,005 - 0,037 mg/L), Cu (0,04 - 1,34 mg/L), Ag (0,008 - 0,242), Pb (0,05 - 0,36 mg/L), Cd (0,003 - 0,18 mg/L) e Fe (0,39 - 4,73 mg/L). Isso ocorre devido ao despejo de esgotos domésticos e industriais, deposição de lixo e escoamento de resíduos agrícolas que a rede hidrográfica vem recebendo. As variáveis: sólidos totais dissolvidos, salinidade, sólidos em suspensão, nitrato, nitrito e zinco atenderam aos padrões estabelecidos para a referida classe. Conclui-se então, que o processo de urbanização está impactando não somente a forma de ocupação do solo, mas também a qualidade das águas da bacia