ARAÚJO, Efraim Martins. Utilização do sensoriamento remoto para detecção de diferentes alvos no entorno de reservatórios no semiárido. 2017. 159 f. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Aline Mendes (alinemendes.ufc@gmail.com) on 2017-05-30T20:44:38Z No. of bitstreams: 1 2017_tese_emaraujo.pdf: 10444465 bytes, checksum: 54198305b9d650c104ee92d5588717ee (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Mendes (alinemendes.ufc@gmail.com) on 2017-05-30T21:13:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_tese_emaraujo.pdf: 10444465 bytes, checksum: 54198305b9d650c104ee92d5588717ee (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-30T21:13:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_tese_emaraujo.pdf: 10444465 bytes, checksum: 54198305b9d650c104ee92d5588717ee (MD5) Previous issue date: 2017 / The main goal of this work is to evaluate the potential of discrimination for soil use and occupation in the surroundings of reservoirs located in the semi-arid region, using spectral information obtained by remote sensor considering multispectral and hyperspectral satellites images. The satellite images selected for the survey are Landsat 8 and Hyperion images. The research evaluated and compared the performance of different techniques for image classification applied to multispectral (Landsat 8) and hyperspectral (Hyperion) sensors aiming the detection and delineation of the land uses around the reservoirs Paus Brancos, Nova Vida and Marengo, located in the 25 de Maio settlement, Madalena – CE, belongin the hydrographic basin of the Banabuiú reservoir. The classes identified based on surveys conducted in 2014 and 2015 campaigns around the reservoirs were: water (water bodies), macrophytes, exposed soil, native vegetation, agriculture, sparse vegetation and fload plaind crop, in addition to cloud and shadow targets. Different techniques for image processing are tested and compared, such as NDVI (Vegetation Index by Normative Difference), non-supervised classifier (ISODATA) and supervised classifiers (Maximum Likelihood, K-Nearest Neighbours - KNN, Minimal Distance and Random Forest). For processing hyperspectral images, we use SVM (Support Vector Machine) classifier, which provides to analyze all the 155 radiometrically calibrated bands of the Hyperion sensor, assigning them weights in the classification process. According to the results provided by SVM classifier, RGB compositions of the 10 best ranked bands are evaluated aiming the identification of the best successful combination for delineating classes in the surroundings of the three studied reservoirs (bands R – 51, G – 161, B – 19). The analysis of NDVI multispectral images behaved inaccurate for delineating classes, mainly considering targets with similar spectral response, such as some kinds of vegetation. Meanwhile, the unsupervised classification proved to be deficient, not being able to discriminate water bodies from cloud shadow, even after applying contrast enhancing techniques within the Matlab computing program environment. The spectral and temporal analysis of soil use reflectance allowed to identify the spectral behavior of the nine classes considered in this study and also the spectral bands with the highest potential for discriminating the referred classes. Indeed, even within these optimal bands, some targets present similar spectral behaviors, difficulting their discrimination. On the other hand, the supervised classification applied to Landsat 8 and Hyperion images achieved to be succeed in the delineation of either distinct (water, soil and vegetation) and similar (macrophytes, fload plaind crop, native vegetation, agriculture and sparse vegetation) targets. It should be emphasized that the performance results of the classifiers applied to the Hyperion images are generally superior to those obtained respectively by the same classifiers over the Landsat 8 images. This can be explained by the higher spectral resolution of the first sensor, which increases the potential for delineating targets with similar spectral response. Concerning the supervised classifiers, in the stage of performance test, it was observed that KNN method is more accurate than the others for Landsat 8 images, with a maximum Kappa coefficient equal to 0.68. Meanwhile, for Hyperion images, the Maximum Likelihood method achieves the highest performance result, with a maximum Kappa coefficient equal to 0,78. Additionally, a sensitivity analysis of the supervised classification applied to Landsat 8 and Hyperion images is performed regarding the number of samples per class randomly collected for training. It is clearly observed that the randomness concerning training stage allows finding subsets of samples which increase the performance results. For the evaluation of the supervised maximum likelihood classification method, Landsat 8 (24/08/2015) and Hyperion (285/08/2015) images are considered for the computing tests. The training data were collected through a research technical visit in November, 2015, around São Nicolau reservoir, also located in the 25 de Maio settlement, while the data for performance evaluation (validation) were extracted from the image generated through the overflight performed by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), in the same period in the Paus Brancos reservoir. The obtained results demonstrate the robustness for that classifier when applied to Hyperion image, with a Kappa of 0.83. Concerning Landsat 8 image, the computed Kappa is 0.49, which can be explained by the corresponding lower spectral resolution. Two other applications of the Maximum Likelihood classifier for Landsat 8 and Hyperion images were performed. In the first one, the accuracy of each classifier for detecting reservoirs contours was tested. In some of these reservoirs, that task is made difficult by the presence of macrophytes in the hydraulic basin. For this analysis, the intersection area between the scenes of the Landsat 8 and Hyperion sensors, which cover the area of 25 de Maio Settlement, was used, totalizing 48 reservoirs. The results showed that the classifier generally underestimates the reservoir areas, reaching 73% and 51% of the reference value in the Landsat 8 and Hyperion images, respectively. Finally, an application of the supervised Maximum Likelihood classifier was performed using Hyperion images for the detection of land uses in the surroundings of reservoirs of other regions of the State of Ceará. In the analysis of the available data, it is possible to identify a reservoir located in the municipality of Lavras da Mangabeira, displayed in the Hyperion image (26/09/2010), with low cloud cover, near the image of Google Earth (08/07/2009), also used for validation purposes. The results of the application indicate accurate performance for the classifier associated with the RGB composition selected for the Hyperion image (bands R - 51, G - 161, B - 19) concerning the detection of the uses around this reservoir, the resultant Kappa coefficient is 0.90. On the other hand, the availability of Hyperion sensor data in applications for the State of Ceará is very restricted, which makes difficult to develop continuous researches using hyperspectral images. / O objetivo deste trabalho é avaliar o potencial de discriminação dos uso e ocupação do solo no entorno de reservatórios localizados na região semiárida, mediante informações espectrais obtidas por sensor remoto com imagens de satélites multiespectrais e hiperespectrais. As imagens de satélites selecionadas para a realização da pesquisa foram imagens Landsat 8 e Hyperion. A pesquisa analisou o desempenho de diferentes técnicas de classificação de imagens aplicadas a sensores multiespectrais (Landsat 8) e hiperespectrais (Hyperion) para detecção e diferenciação das classes do solo no entorno dos reservatórios Paus Brancos, Nova Vida e Marengo, situados no Assentamento 25 de Maio, localizados no município de Madalena – CE, pertencentes a bacia hidrográfica do reservatório Banabuiú. As classes identificadas com base em levantamentos em campanhas realizadas em 2014 e 2015 no entorno dos reservatórios são: água (corpos hídricos), macrófitas, solo exposto, vegetação nativa, agricultura, vegetação rala e vazante, além dos alvos nuvem e sombra de nuvem. Testaram-se na pesquisa diferentes técnicas de processamento de imagens, tais como NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normatizada), classificador não supervisionado (ISODATA) e supervisionados (Máxima Verossimilhança, K-Nearest Neighbours - KNN, Mínima Distância e Random Forest). Para processamento de imagens hiperespectrais utilizou-se, adicionalmente, o classificador SVM (Support Vector Machine), por permitir o processamento de todas as 155 bandas radiometricamente calibradas do sensor Hyperion, atribuindo-lhes pesos no processo de classificação. Testaram-se, então, composições RGB das 10 melhores bandas de acordo com o ranking resultante do classificador SVM, para identificação daquela com melhor desempenho na diferenciação das classes no entorno dos três reservatórios estudados (bandas R – 51, G – 161, B – 19). A análise de imagens multiespectrais do NDVI apresentou limitações na diferenciação de classes, sobretudo em alvos com resposta espectral similar como tipos de vegetação. Já a classificação não-supervisionada mostrou-se deficiente por não conseguir separar corpos hídricos de sombra de nuvem, mesmo após a aplicação de técnicas de realces implementados dentro do ambiente Matlab. A análise espectral e temporal da reflectância de classes permitiu identificar o comportamento espectral das nove classes analisadas neste estudo, indicando as faixas espectrais com maior potencial de diferenciação, embora se perceba que, mesmo nestas faixas, alguns alvos apresentam comportamento espectral similar, não sendo facilmente separados. A classificação supervisionada, por sua vez, destacou-se por conseguir separar tanto alvos distintos (água, solo e vegetação) como alvos semelhantes (macrófitas, vazante, vegetação nativa, agricultura e vegetação rala) quando aplicadas as imagens dos sensores Landsat 8 e Hyperion. Cabe destacar, entretanto, que o desempenho dos classificadores aplicados à imagem do sensor Hyperion foi, em geral, superior aos obtidos em imagem Landsat 8, o que pode ser explicado pela alta resolução espectral do primeiro, que facilita a diferenciação de alvos com reposta espectral similar. Na etapa de teste de desempenho dos classificadores supervisionados, observou-se que o método KNN foi superior aos demais no processamento de imagem Landsat 8, com coeficiente Kappa de 0,68. Já no caso do Hyperion, o método de Máxima Verossimilhança teve melhor desempenho com Kappa de 0,78. Adicionalmente, realizou-se uma análise de sensibilidade da classificação supervisionada aplicada a imagens Landsat 8 e Hyperion quanto ao número de amostras por classe usadas no treinamento, indicando que, em geral, o caráter aleatório de escolha das amostras potencializa o desempenho dos classificadores. Para validação do método de classificação supervisionada de Máxima Verossimilhança, utilizaram-se imagens Landsat 8 (24/08/2015) e Hyperion (28/08/2015). Os dados de treinamento do classificador foram coletados na campanha de novembro de 2015, no entorno do reservatório São Nicolau, também localizado no Assentamento 25 de Maio, enquanto que os dados de verificação do desempenho do método foram extraídos da imagem gerada no sobrevoo realizado, no mesmo período, no reservatório Paus Branco, usando um VANT (veículo aéreo não tripulado). Os resultados mostraram um excelente desempenho do classificador quando aplicado à imagem do sensor Hyperion, com Kappa de 0,83. Já a aplicação para a imagem do sensor Landsat 8 resultou em um Kappa de 0,49, o que pode ser explicado por sua baixa resolução espectral. Realizaram-se, ainda, duas aplicações do classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança em imagens Landsat 8 e Hyperion para testar a eficiência do método. Na primeira, verificou-se a habilidade do classificador na detecção de contornos de reservatórios, em alguns dificultada pela presença de macrófitas na bacia hidráulica. Para isso, utilizou-se a área de interseção entre as cenas dos sensores Landsat 8 e Hyperion, que cobrem a área do Assentamento 25 de Maio, identificando 48 reservatórios. Os resultados mostraram que, em geral, o classificador subestima as áreas dos reservatórios, atingindo 73% e 51% do valor referência nas imagens Landsat 8 e Hyperion, respectivamente. Por fim, realizou-se uma aplicação do classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança em imagens Hyperion para detecção de classes no entorno de reservatórios de outras regiões do Estado do Ceará. Na análise dos dados disponíveis, identificou-se um reservatório no município de Lavras da Mangabeira-CE, presente na imagem Hyperion (26/09/2010), com baixa cobertura de nuvens, em período próximo à imagem do google Earth (08/07/2009), usada para validação dos resultados. Os resultados da aplicação indicaram um bom desempenho do classificador associado à composição RGB da imagem Hyperion escolhida (bandas R – 51, G – 161, B – 19) na detecção das classes no entorno deste reservatório, produzindo um coeficiente Kappa de 0,90. Por outro lado, a disponibilidade de dados do sensor Hyperion em aplicações para o Estado do Ceará é bem restrita, o que dificulta o desenvolvimento de pesquisas continuadas usando imagens hiperespectrais.

ARAÚJO, E. M. Detecção de diferentes alvos no entorno de reservatórios no semiárido através do uso de sensoriamento remoto. 2017. 161 f. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Weslayne Nunes de Sales (weslaynesales@ufc.br) on 2017-06-21T11:25:55Z No. of bitstreams: 1 2017_tese_emaraujo.pdf: 9310147 bytes, checksum: d2e4fbc1a2d900355b4d2243ab7adb84 (MD5) / Approved for entry into archive by Weslayne Nunes de Sales (weslaynesales@ufc.br) on 2017-06-21T11:27:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_tese_emaraujo.pdf: 9310147 bytes, checksum: d2e4fbc1a2d900355b4d2243ab7adb84 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-21T11:27:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_tese_emaraujo.pdf: 9310147 bytes, checksum: d2e4fbc1a2d900355b4d2243ab7adb84 (MD5) Previous issue date: 2017 / The main goal of this work is to evaluate the potential of discrimination for soil use and occupation in the surroundings of reservoirs located in the semi-arid region, using spectral information obtained by remote sensor considering multispectral and hyperspectral satellites images. The satellite images selected for the survey are Landsat 8 and Hyperion images. The research evaluated and compared the performance of different techniques for image classification applied to multispectral (Landsat 8) and hyperspectral (Hyperion) sensors aiming the detection and delineation of the land uses around the reservoirs Paus Brancos, Nova Vida and Marengo, located in the 25 de Maio settlement, Madalena – CE, belongin the hydrographic basin of the Banabuiú reservoir. The classes identified based on surveys conducted in 2014 and 2015 campaigns around the reservoirs were: water (water bodies), macrophytes, exposed soil, native vegetation, agriculture, sparse vegetation and fload plaind crop, in addition to cloud and shadow targets. Different techniques for image processing are tested and compared, such as NDVI (Vegetation Index by Normative Difference), non-supervised classifier (ISODATA) and supervised classifiers (Maximum Likelihood, K-Nearest Neighbours - KNN, Minimal Distance and Random Forest). For processing hyperspectral images, we use SVM (Support Vector Machine) classifier, which provides to analyze all the 155 radiometrically calibrated bands of the Hyperion sensor, assigning them weights in the classification process. According to the results provided by SVM classifier, RGB compositions of the 10 best ranked bands are evaluated aiming the identification of the best successful combination for delineating classes in the surroundings of the three studied reservoirs (bands R – 51, G – 161, B – 19). The analysis of NDVI multispectral images behaved inaccurate for delineating classes, mainly considering targets with similar spectral response, such as some kinds of vegetation. Meanwhile, the unsupervised classification proved to be deficient, not being able to discriminate water bodies from cloud shadow, even after applying contrast enhancing techniques within the Matlab computing program environment. The spectral and temporal analysis of soil use reflectance allowed to identify the spectral behavior of the nine classes considered in this study and also the spectral bands with the highest potential for discriminating the referred classes. Indeed, even within these optimal bands, some targets present similar spectral behaviors, difficulting their discrimination. On the other hand, the supervised classification applied to Landsat 8 and Hyperion images achieved to be succeed in the delineation of either distinct (water, soil and vegetation) and similar (macrophytes, fload plaind crop, native vegetation, agriculture and sparse vegetation) targets. It should be emphasized that the performance results of the classifiers applied to the Hyperion images are generally superior to those obtained respectively by the same classifiers over the Landsat 8 images. This can be explained by the higher spectral resolution of the first sensor, which increases the potential for delineating targets with similar spectral response. Concerning the supervised classifiers, in the stage of performance test, it was observed that KNN method is more accurate than the others for Landsat 8 images, with a maximum Kappa coefficient equal to 0.68. Meanwhile, for Hyperion images, the Maximum Likelihood method achieves the highest performance result, with a maximum Kappa coefficient equal to 0,78. Additionally, a sensitivity analysis of the supervised classification applied to Landsat 8 and Hyperion images is performed regarding the number of samples per class randomly collected for training. It is clearly observed that the randomness concerning training stage allows finding subsets of samples which increase the performance results. For the evaluation of the supervised maximum likelihood classification method, Landsat 8 (24/08/2015) and Hyperion (285/08/2015) images are considered for the computing tests. The training data were collected through a research technical visit in November, 2015, around São Nicolau reservoir, also located in the 25 de Maio settlement, while the data for performance evaluation (validation) were extracted from the image generated through the overflight performed by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), in the same period in the Paus Brancos reservoir. The obtained results demonstrate the robustness for that classifier when applied to Hyperion image, with a Kappa of 0.83. Concerning Landsat 8 image, the computed Kappa is 0.49, which can be explained by the corresponding lower spectral resolution. Two other applications of the Maximum Likelihood classifier for Landsat 8 and Hyperion images were performed. In the first one, the accuracy of each classifier for detecting reservoirs contours was tested. In some of these reservoirs, that task is made difficult by the presence of macrophytes in the hydraulic basin. For this analysis, the intersection area between the scenes of the Landsat 8 and Hyperion sensors, which cover the area of 25 de Maio Settlement, was used, totalizing 48 reservoirs. The results showed that the classifier generally underestimates the reservoir areas, reaching 73% and 51% of the reference value in the Landsat 8 and Hyperion images, respectively. Finally, an application of the supervised Maximum Likelihood classifier was performed using Hyperion images for the detection of land uses in the surroundings of reservoirs of other regions of the State of Ceará. In the analysis of the available data, it is possible to identify a reservoir located in the municipality of Lavras da Mangabeira, displayed in the Hyperion image (26/09/2010), with low cloud cover, near the image of Google Earth (08/07/2009), also used for validation purposes. The results of the application indicate accurate performance for the classifier associated with the RGB composition selected for the Hyperion image (bands R - 51, G - 161, B - 19) concerning the detection of the uses around this reservoir, the resultant Kappa coefficient is 0.90. On the other hand, the availability of Hyperion sensor data in applications for the State of Ceará is very restricted, which makes difficult to develop continuous researches using hyperspectral images. / O objetivo deste trabalho é avaliar o potencial de discriminação dos uso e ocupação do solo no entorno de reservatórios localizados na região semiárida, mediante informações espectrais obtidas por sensor remoto com imagens de satélites multiespectrais e hiperespectrais. As imagens de satélites selecionadas para a realização da pesquisa foram imagens Landsat 8 e Hyperion. A pesquisa analisou o desempenho de diferentes técnicas de classificação de imagens aplicadas a sensores multiespectrais (Landsat 8) e hiperespectrais (Hyperion) para detecção e diferenciação das classes do solo no entorno dos reservatórios Paus Brancos, Nova Vida e Marengo, situados no Assentamento 25 de Maio, localizados no município de Madalena – CE, pertencentes a bacia hidrográfica do reservatório Banabuiú. As classes identificadas com base em levantamentos em campanhas realizadas em 2014 e 2015 no entorno dos reservatórios são: água (corpos hídricos), macrófitas, solo exposto, vegetação nativa, agricultura, vegetação rala e vazante, além dos alvos nuvem e sombra de nuvem. Testaram-se na pesquisa diferentes técnicas de processamento de imagens, tais como NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normatizada), classificador não supervisionado (ISODATA) e supervisionados (Máxima Verossimilhança, K-Nearest Neighbours - KNN, Mínima Distância e Random Forest). Para processamento de imagens hiperespectrais utilizou-se, adicionalmente, o classificador SVM (Support Vector Machine), por permitir o processamento de todas as 155 bandas radiometricamente calibradas do sensor Hyperion, atribuindo-lhes pesos no processo de classificação. Testaram-se, então, composições RGB das 10 melhores bandas de acordo com o ranking resultante do classificador SVM, para identificação daquela com melhor desempenho na diferenciação das classes no entorno dos três reservatórios estudados (bandas R – 51, G – 161, B – 19). A análise de imagens multiespectrais do NDVI apresentou limitações na diferenciação de classes, sobretudo em alvos com resposta espectral similar como tipos de vegetação. Já a classificação não-supervisionada mostrou-se deficiente por não conseguir separar corpos hídricos de sombra de nuvem, mesmo após a aplicação de técnicas de realces implementados dentro do ambiente Matlab. A análise espectral e temporal da reflectância de classes permitiu identificar o comportamento espectral das nove classes analisadas neste estudo, indicando as faixas espectrais com maior potencial de diferenciação, embora se perceba que, mesmo nestas faixas, alguns alvos apresentam comportamento espectral similar, não sendo facilmente separados. A classificação supervisionada, por sua vez, destacou-se por conseguir separar tanto alvos distintos (água, solo e vegetação) como alvos semelhantes (macrófitas, vazante, vegetação nativa, agricultura e vegetação rala) quando aplicadas as imagens dos sensores Landsat 8 e Hyperion. Cabe destacar, entretanto, que o desempenho dos classificadores aplicados à imagem do sensor Hyperion foi, em geral, superior aos obtidos em imagem Landsat 8, o que pode ser explicado pela alta resolução espectral do primeiro, que facilita a diferenciação de alvos com reposta espectral similar. Na etapa de teste de desempenho dos classificadores supervisionados, observou-se que o método KNN foi superior aos demais no processamento de imagem Landsat 8, com coeficiente Kappa de 0,68. Já no caso do Hyperion, o método de Máxima Verossimilhança teve melhor desempenho com Kappa de 0,78. Adicionalmente, realizou-se uma análise de sensibilidade da classificação supervisionada aplicada a imagens Landsat 8 e Hyperion quanto ao número de amostras por classe usadas no treinamento, indicando que, em geral, o caráter aleatório de escolha das amostras potencializa o desempenho dos classificadores. Para validação do método de classificação supervisionada de Máxima Verossimilhança, utilizaram-se imagens Landsat 8 (24/08/2015) e Hyperion (28/08/2015). Os dados de treinamento do classificador foram coletados na campanha de novembro de 2015, no entorno do reservatório São Nicolau, também localizado no Assentamento 25 de Maio, enquanto que os dados de verificação do desempenho do método foram extraídos da imagem gerada no sobrevoo realizado, no mesmo período, no reservatório Paus Branco, usando um VANT (veículo aéreo não tripulado). Os resultados mostraram um excelente desempenho do classificador quando aplicado à imagem do sensor Hyperion, com Kappa de 0,83. Já a aplicação para a imagem do sensor Landsat 8 resultou em um Kappa de 0,49, o que pode ser explicado por sua baixa resolução espectral. Realizaram-se, ainda, duas aplicações do classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança em imagens Landsat 8 e Hyperion para testar a eficiência do método. Na primeira, verificou-se a habilidade do classificador na detecção de contornos de reservatórios, em alguns dificultada pela presença de macrófitas na bacia hidráulica. Para isso, utilizou-se a área de interseção entre as cenas dos sensores Landsat 8 e Hyperion, que cobrem a área do Assentamento 25 de Maio, identificando 48 reservatórios. Os resultados mostraram que, em geral, o classificador subestima as áreas dos reservatórios, atingindo 73% e 51% do valor referência nas imagens Landsat 8 e Hyperion, respectivamente. Por fim, realizou-se uma aplicação do classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança em imagens Hyperion para detecção de classes no entorno de reservatórios de outras regiões do Estado do Ceará. Na análise dos dados disponíveis, identificou-se um reservatório no município de Lavras da Mangabeira-CE, presente na imagem Hyperion (26/09/2010), com baixa cobertura de nuvens, em período próximo à imagem do google Earth (08/07/2009), usada para validação dos resultados. Os resultados da aplicação indicaram um bom desempenho do classificador associado à composição RGB da imagem Hyperion escolhida (bandas R – 51, G – 161, B – 19) na detecção das classes no entorno deste reservatório, produzindo um coeficiente Kappa de 0,90. Por outro lado, a disponibilidade de dados do sensor Hyperion em aplicações para o Estado do Ceará é bem restrita, o que dificulta o desenvolvimento de pesquisas continuadas usando imagens hiperespectrais.

Made available in DSpace on 2015-12-06T23:46:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Introdução: A obesidade, como um grave problema de Saúde publica, vem sendo vista atualmente como uma epidemia mundial. Diante disso, varios indicadores antropometricos foram criados para detectar e prevenir precocemente a obesidade. Objetivo: Verificar o poder discriminativo do indice de massa corporal (IMC) para classificar diferentes niveis de obesidade em individuos do sexo masculino. Em paralelo, sugerir e comparar com o IMC uma nova formula para estimar diretamente o percentual de gordura corporal (%G). Metodos: O estudo foi composto por 5072 avaliacoes fisicas realizadas em individuos do sexo masculino, entre os anos de 2002 e 2004, em clubes recreativos na Grande São Paulo. As avaliacoes foram separadas de forma randomizada em dois grupos. No primeiro grupo, denominado Regressao foi realizada uma regressao linear para o desenvolvimento de um novo indicador antropometrico. No segundo grupo, denominado Teste, foi aplicada curva ROC para verificar o poder discriminativo e determinar os pontos de corte com suas respectivas sensibilidades e especificidades. Foi verificado se ocorre diferenca significante entre as areas sob a curva ROC do IMC e IMG, tambem foi utilizada correlacao de Pearson e analise descritiva. O nivel de significancia adotado nos testes foi de 5%. Resultados: Os resultados da regressao linear foram: (Indice de massa gorda) IMG = 0,19 (Idade) + 0,39 (peso) - 9,36 (estatura). O poder discriminativo do IMC variou entre 0,7030 e 0,7925, ja o IMC variou entre 0,6908 e 0,7747, para os diferentes niveis de obesidades estudados. As comparacoes entre as areas sob as curvas ROC demonstraram que nao houve diferenca significativa entre o poder discriminativo do IMC e o IMG. As correlacoes de Pearson entre %G x IMC e %G x IMG foram de 0,7684 e 0,7708, respectivamente. Conclusao: O IMC apresentou valores dos pontos de corte abaixo dos propostos pela Organizacao Mundial de Saúde (OMS) para classificacao de diferentes niveis de obesidade. Nao houve diferenca significativa nas areas abaixo da curva ROC entre o IMC e IMG / BV UNIFESP: Teses e dissertações

BRAGA, Patrícia Barros. Análise do Programa Selo Município Verde como uma ferramenta operacional na gestão ambiental no Estado do Ceará. 2012. Dissertação (Mestrado em Economia Rural)- Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências Agrária, Departamento de Economia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Economia Rural, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Sergio Vitor (vitor_s.v@hotmail.com) on 2013-10-18T16:21:18Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_pbbraga.pdf: 1842762 bytes, checksum: 0a8cde075f7a1491caffc3d08fb5a420 (MD5) / Approved for entry into archive by Margareth Mesquita(margaret@ufc.br) on 2013-10-21T17:23:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_pbbraga.pdf: 1842762 bytes, checksum: 0a8cde075f7a1491caffc3d08fb5a420 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-21T17:23:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_pbbraga.pdf: 1842762 bytes, checksum: 0a8cde075f7a1491caffc3d08fb5a420 (MD5) Previous issue date: 2012 / This dissertation proposed to check the contribution of public policies for environmental management of the municipalities in Ceará. To this end, we used as the basis of study the Programa Selo Município Verde of the State of Ceará, which aims to promote environmental protection, supported in community mobilization and public agencies. Thus, this research aimed to analyze if the PSMV was an efficient tool for Municipal Environmental Management in Ceará. Therefore, this work was concentrated in three areas; firstly was examined the program as a mechanism for facilitating the Municipal Environmental Management in Ceará. Subsequently, were made comparative analyzes under the optics of the Environmental Management, among municipalities certified by the PSMV and non-certified in 2009. Finally, we verified whether criteria of the PSMV certification contributed to the insertion of instruments of environmental management in municipalities in Ceará. In methodology this dissertation was held, in addition to bibliographic and documentary research, statistical analysis generating and tables and graphs for better understanding of the functioning of the program. Finally, we verified whether criteria of the PSMV certification contributed to the insertion of instruments of environmental management in municipalities in Ceará. / Esta dissertação se propôs verificar a contribuição das políticas públicas para a gestão ambiental dos municípios cearenses Neste intuito, utilizou como base de estudo o Programa Selo Município Verde do Governo do Estado do Ceará que tem como meta promover a proteção ambiental, apoiado na mobilização da comunidade e de órgãos públicos. Assim, esta pesquisa que teve como objetivo principal, analisar, se o PSMV foi uma ferramenta eficiente para Gestão Municipal Ambiental no Ceará. Para tanto, concentrou-se em três esferas; primeiramente, analisou o programa como mecanismo facilitador para a Gestão Municipal Ambiental no Ceará. Posteriormente, foram feitas análises comparativas, no âmbito da Gestão Ambiental, entre os municípios certificados pelo PSMV e os não certificados, no ano de 2009. Por fim, foi verificado se os critérios de certificação do PSMV contribuíram para inserção de instrumentos de Gestão Ambiental nos municípios cearenses. A metodologia para a realização desse trabalho escolheu-se, orientado pelos pressupostos da pesquisa, além da pesquisa bibliográfica e documental, a análise estatística na geração de tabelas e gráficos, para o melhor entendimento do funcionamento do programa. Como resultado final foi observado que a certificação contribuiu de maneira eficiente na gestão ambiental dos municípios analisados.

LEITE, Tércio Sobral Cavalcante. Índice de propensão ao desenvolvimento sustentável: o nordeste brasileiro. 2013. 13f.: Dissertação (Mestrado em Economia Rural)- Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências Agrária, Departamento de Economia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Economia Rural, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Kepler Barroso (keplercavalcante@hotmail.com) on 2013-10-17T17:45:38Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_tscleite.pdf: 260700 bytes, checksum: e2fe0bca6d4d89b3c4d9f1f9ba47f708 (MD5) / Approved for entry into archive by Margareth Mesquita(margaret@ufc.br) on 2013-10-21T17:30:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_tscleite.pdf: 260700 bytes, checksum: e2fe0bca6d4d89b3c4d9f1f9ba47f708 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-21T17:30:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_tscleite.pdf: 260700 bytes, checksum: e2fe0bca6d4d89b3c4d9f1f9ba47f708 (MD5) Previous issue date: 2013 / This study aims to analyze comparatively the hierarchical and spatial distribution of the Propensity Score Sustainable Development, states in the Northeast of Brazil. To do so, we employ the theoretical postulates of Brito (2004) and Leal (2008) about quality of life, covering a brief history of its emergence and difficult definition of the term, the studies of Van Bellen (2005), Moretto and Giacchini (2006 ), Veiga (2006) Malheiros et al (2008) and Oliveira (2009) about sustainable development, its appearance, concept and measurement. In order to analyze the Propensity Index of Sustainable Development, of the states in the Northeast of Brazil, we used the same dimensions adopted by IBGE to measure this index, namely environmental, social, economic and institutional. The database of variables used was IBGE, PNAD, MDS, BCB and MDIC. The choice of these took into account 03 (three) criteria: data reliability, data availability and federative unit level consistent with the theme. The procedure was also performed to standardize in view of the data are in separate units. Then, the states were ranked in relation to both IPDS, as compared to the indices of each dimension. Thus, was verified, the contribution of each variable for each indicator, each indicator for each dimension and each dimension for IPDS. Then were realized several interpretations, including identifying (s) variable (s) and indicator (s) that most impacted (plow) in the result. Our analysis allowed us to observe that, among the states in the Northeast, the state of Sergipe showed greater propensity to sustainable development and Maranhão was the state that had lower propensity to sustainable development. It was also evident that there is difference in the propensity intervals sustainable development among the northeastern states. / Este trabalho tem por objetivo analisar, comparativamente, a distribuição hierárquica e espacial do Índice de Propensão ao Desenvolvimento Sustentável, dos estados da Região Nordeste do Brasil. Para tanto, empregamos os postulados teóricos de Brito (2004) e Leal (2008) sobre qualidade de vida, contemplando um breve histórico sobre o seu surgimento e a difícil definição do termo; os estudos de Van Bellen (2005), Moretto e Giacchini (2006), Veiga (2006), Malheiros et al (2008) e Oliveira (2009) sobre desenvolvimento sustentável, seu surgimento, conceito e mensuração. A fim de analisarmos o Índice de Propensão ao Desenvolvimento Sustentável, dos estados da Região Nordeste do Brasil, utilizamos as mesmas dimensões adotadas pelo IBGE para medirem este índice, a saber, ambiental, social, econômica e institucional.A base de dados das variáveis utilizadas foi IBGE, PNAD, MDS, BCB e MDIC. A escolha destas levou em conta 03(três) critérios: fidedignidade dos dados, disponibilidade de dados em nível de unidade federativa e coerência com o tema. Foi realizado também o procedimento de padronização, tendo em vista os dados estarem em unidades distintas. Depois, os estados foram hierarquizados tanto em relação ao IPDS, como em relação aos índices de cada dimensão. Desta forma, foi verificada a contribuição de cada variável para cada indicador, cada indicador para cada dimensão e de cada dimensão para o IPDS. Em seguida foram realizadas várias interpretações, inclusive identificando a(s) variável(is) e indicador(es) que mais impactou(aram) no resultado. Nossa análise permitiu-nos constatar que, dentre os estados da Região Nordeste, o estado de Sergipe apresentou maior propensão ao desenvolvimento sustentável e o Maranhão foi o estado que apresentou menor propensão ao desenvolvimento sustentável. Ficou evidenciado também que existe diferença quanto aos intervalos de propensão ao desenvolvimento sustentável entre os estados nordestinos.

ROCHA, Helder Pita. A contribuição das parcelas do rendimento domiciliar para a desigualdade de renda nos espaços rurais do Nordeste, Fortaleza-CE. 2009. 120f.: Dissertação (Mestrado em Economia Rural) – Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2009 / Submitted by Sergio Vitor (vitor_s.v@hotmail.com) on 2013-11-01T14:06:57Z No. of bitstreams: 1 2009_dis_hprocha.pdf: 1628685 bytes, checksum: 175fdcf11efc41ffa21568a4b13ed506 (MD5) / Approved for entry into archive by Margareth Mesquita(margaret@ufc.br) on 2013-11-04T19:10:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_dis_hprocha.pdf: 1628685 bytes, checksum: 175fdcf11efc41ffa21568a4b13ed506 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-11-04T19:10:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_dis_hprocha.pdf: 1628685 bytes, checksum: 175fdcf11efc41ffa21568a4b13ed506 (MD5) Previous issue date: 2009 / Income inequality in Brazil declined in recent years. Doubts, however, weaken the universalization of this fall in regions or specific areas, especially where there are high rates of illiteracy, a significant portion of the population is poor and / or job opportunities are scarce especially for labor unskilled and the consequent weak economic development, enabling environment for the maldistribution of income. This research aims to show the evolution of inequality in the distribution of household income per capita, measured by the Gini index and to detect what were the shares of household income contributed to inequality, and to determine the percentage contribution of the components of household income. Was used as a methodology to decompose the Gini index of income sources. The database used as a source the National Household Sample Survey (PNAD), the period from 1997 to 2007. The rural areas of the Northeast not metropolitan, the State of Ceará and the Metropolitan Region of Fortaleza were the areas of this research, since they fit in this context. The results showed that income inequality has fallen, not permanently, in the Northeast. In the other two areas studied, it varied throughout the period without many changes. The plots and Other Works, Retirement and Pensions officials reinforced the inequality in three geographical areas and social programs to transfer income to the poorest countries have had significant participation in the continual reduction of the Gini index, especially in the rural Northeast. / A desigualdade de renda no Brasil diminuiu nos últimos anos. Dúvidas, entretanto, pairam sobre a universalização dessa queda em regiões ou áreas específicas, especialmente naquelas onde se verificam elevados índices de analfabetismo, parcela significativa da população é pobre e/ou as oportunidades de empregos são escassas sobretudo para mão de obra não qualificada e o consequente fraco desenvolvimento econômico, ambiente propício para a má distribuição de renda. Esta pesquisa se propôs mostrar a evolução da desigualdade na distribuição da renda domiciliar per capita, medida pelo índice de Gini e detectar quais foram as parcelas do rendimento mensal domiciliar que contribuíram para a desigualdade, além de determinar a contribuição percentual dos componentes do rendimento domiciliar. Utilizou-se como metodologia a decomposição do índice de Gini em fontes de rendimentos. A base de dados utilizada teve como fonte a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), do período de 1997 a 2007. O meio rural da Região Nordeste não metropolitana, do Estado do Ceará e da Região Metropolitana de Fortaleza foram as áreas de estudo desta pesquisa por se enquadrarem nesse contexto. Os resultados mostraram que a desigualdade de renda caiu, não de forma permanente, na Região Nordeste. Nos outros dois espaços analisados, ela oscilou ao longo do período sem muitas mudanças. As parcelas como Outros Trabalhos, Aposentadorias e Pensões Oficiais reforçaram a desigualdade nas três áreas geográficas e os programas sociais de transferência de renda aos mais carentes tiveram significativa participação nas reduções contínuas do índice de Gini, especialmente no Nordeste rural.

LUCENA, E. M. P. Desenvolvimento e maturidade fisiológica de manga ‘tommy atkins’ no vale do São Francisco. 2006. 152 f. Tese (Doutorado em Agronomia/Fitotecnia) - Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2006. / Submitted by Francisco Lacerda (lacerda@ufc.br) on 2014-07-02T18:06:14Z No. of bitstreams: 1 2006_tese_emplucena.pdf: 1545868 bytes, checksum: ef9fa8b0c94cc11fd21ab0847fcdbce1 (MD5) / Approved for entry into archive by José Jairo Viana de Sousa(jairo@ufc.br) on 2014-07-02T19:01:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_tese_emplucena.pdf: 1545868 bytes, checksum: ef9fa8b0c94cc11fd21ab0847fcdbce1 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-07-02T19:01:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_tese_emplucena.pdf: 1545868 bytes, checksum: ef9fa8b0c94cc11fd21ab0847fcdbce1 (MD5) Previous issue date: 2006 / The objective of this work was to characterize the physical, physicochemical, chemical and biochemical changes during the development of mango (Mangifera indica), cv. Tommy Atkins from anthesis to harvest, identifying the optimum harvest maturity stage in heat units. The fruits were harvested at 35, 49, 63, 70, 77, 84, 91, 98, 105 and 112 days after the anthesis (DAA), being made the following determinations: fruit external morphology; longitudinal, ventral e transverse diameters; product of the diameters; fresh and dry mass; water content and percentage; skin, Blush skin and pulp color scales; pulp luminosity, Hue angle and chroma; firmness; heat units (HU); total soluble solids (TSS); total titratable acidity (TTA); pH; TSS/TTA ratio; starch; total, reducing and nonreducing soluble sugars; total, protein and nonprotein nitrogen; crude and true protein; C vitamin; total chlorophyll and carotenoids; polymeric, oligomeric and dimeric phenolics; pectin total, soluble and high/low metoxilation degree; protopectin; solubilization pectin percentage; pectin metyhylesterase, poligalacturonase, polyphenol oxidase, peroxidase, total amylase, α- and β-amylases, α- and β-galactosidases enzymes activities; cell wall and cytosol proteins. This work has indicated that mango ‘Tommy Atkins’ reached the physiological maturity at 98 DAA, that is equivalent to 1.685,09 HU. The pulp chroma was the best fruit development stage indicator in the cultivated conditions of this study (São Francisco valley), taking into account the high coefficient of determination, R2=0,9832 (P < 0,01) and excellent correlation coefficients with pH, total soluble sugars and total carotenoids, R=0,95; 0,93; e 0,93, respectively (P < 0,01). / O presente trabalho objetivou caracterizar as alterações físicas, físico-químicas, químicas e bioquímicas durante o crescimento dos frutos de mangueira (Mangifera indica), cv. Tommy Atkins, da antese até a colheita comercial, visando à definição do ponto de colheita ideal em unidades de calor. Os frutos foram colhidos aos 35, 49, 63, 70, 77, 84, 91, 98, 105 e 112 dias após a antese (DAA), sendo feitas as seguintes determinações: aspectos morfológicos externos; diâmetros longitudinal, ventral e transversal; produto dos diâmetros; massas fresca, seca e de água; teor de água; escalas de coloração da casca, de Blush para coloração da casca e de coloração da polpa; luminosidade, croma e ângulo Hue da polpa; firmeza; unidades de calor (UC); sólidos solúveis totais (SST); acidez total titulável (ATT); pH; relação SST/ATT; amido; açúcares solúveis totais, redutores e não redutores; nitrogênio total, não protéico e protéico; proteínas bruta e verdadeira; vitamina C; clorofila e carotenóides totais; fenólicos poliméricos, oligoméricos e diméricos; pectinas total, solúvel, de alta metoxilação e de baixa metoxilação; protopectina; percentagem de solubilização de pectina; atividade das enzimas pectinametilesterase, poligalacturonase, polifenoloxidase, peroxidase, amilase total, α- e β-amilases, α- e β-galactosidases extraídas de citosol e de parede celular; proteínas extraídas de citosol e de parede celular. O trabalho indicou que as mangas ‘Tommy Atkins’ atingiram a maturidade fisiológica aos 98 DAA, que equivale a 1.685,09 UC. O croma da polpa foi o melhor indicador do estádio de desenvolvimento do fruto da mangueira cultivada sob irrigação no sub-médio São Francisco, considerando-se o seu alto coeficiente de determinação, R2=0,9832 (P < 0,01) e seu alto coeficiente de correlação com pH, açúcares solúveis totais e carotenóides totais, R=0,95; 0,93; e 0,93, respectivamente (P < 0,01).

Made available in DSpace on 2016-03-04T13:41:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 184.pdf: 3473048 bytes, checksum: fade647a9dbbd8a5e73b7b35ccaf186e (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2014 / As tendências das modificações do estado nutricional da população brasileira caracterizam uma transição nutricional, caracterizada pela redução na prevalência da desnutrição e pelo aumento na prevalência do sobrepeso e da obesidade. A obesidade tem causalidade complexa e multifatorial e em geral, está relacionada às mudanças nos padrões de comportamentos característicos da vida moderna, com destaque para a diminuição na atividade física e o consumo excessivo de gordura e de alimentos altamente calóricos e ultraprocessados. Entre as características da vida moderna está o trabalho noturno, que tem se disseminado crescentemente em função da demanda por serviços e produtos nas 24 horas, e tem sido investigado como possível fator de risco para a obesidade e o ganho de peso.O objetivo desta tese foi explorar as relações entre características do trabalho e o estado nutricional de trabalhadores de enfermagem que atuam em um hospital geral de grande porte no Município do Rio de Janeiro. Os resultados são apresentados em dois artigos.No primeiro analisou-se dados seccionais de 1182 trabalhadores de enfermagem de um hospital público do Rio de Janeiro. Buscou-se explorar as relações conjuntas entre o estado nutricional, variáveis relacionadas às condições sociodemográficas, trabalho e comportamentos de saúde em profissionais de enfermagem, a partir da técnica de análise de correspondência. Observamos a formação de quatro grupos, sendo três agrupados segundo as categorias do índice de massa corporal. O grupo que conteve os obesos incluiu condição de saúde ruim, fatores socioeconômicos atuais e pregressos desfavoráveis e ex-trabalhadores noturnos, por outro lado, o grupo de baixo/adequado agregou as condições mais favoráveis, enquanto o grupo com sobrepeso foi composto por tabagismo, consumo de álcool e trabalho noturno atual (até cinco noites/quinzena). (...) / Os resultados apontaram elevada incidência de sobrepeso e obesidade entre os trabalhadores de enfermagem. E sugerem que a entrada no trabalho noturno caracteriza-se como um momento de maior influência no aumento de categoria do IMC e no ganho de peso.Em conjunto, os achados apontam que a exposição ao trabalho noturno está relacionada à obesidade e sinalizam a necessidade de implementação de medidas de promoção de saúde no ambiente de trabalho. / Trends of changes in the nutritional status of Brazilian population show a nutrition transition, characterized by a reduction in the prevalence of malnutrition and the increase of overweight and obesity prevalence. Obesity, complex and multifactorial, it s usually related to changes on behavior patterns, characteristic of modern life, especially decrease of physical activity and overconsumption of fat and high-calories foods and ultra-processed.Among modern life features it is night work, which has been increasingly widespread due to the 24-hour demand for services and products, and has been investigated as a possible risk factor of obesity and weight gain.The aim of this thesis was to explore the relationship between job characteristics and nutritional status of nursing staff working in a large general hospital in the city of Rio de Janeiro. Results are presented in two papers. The first article analyzed 1182 sectional data nursing staff belonging to a public hospital in Rio de Janeiro.Using the technical analysis of correspondence, we sought to explore the joint relations between nutritional status, variables related to sociodemographic conditions, work and health behavior in nursing professionals. We observed the formation of four groups, three were grouped according to the categories of body mass index. The group containing obese included a bad health condition, unfavorable current socioeconomic factors and previous history and former workers, on the other hand, the group of low / adequate aggregated the most favorable conditions, whereas the overweight group was composed of tobacco, alcohol consumption and current night work (up to five nights / fortnight). (...) ^ien / The results showed a high incidence of overweight and obesity among nursing staff. And suggest that night job entrance is characterized as a time of greater influence in increasing category of BMI and weight gain.Together, these findings indicate that exposure to night work is related to obesity and indicates the need to implement measures to promote health in workplace. (AU)^ien

ALMEIDA, Rachel Silva. Evolução das exportações, comércio intrasetorial e impactos ambientais dos negócios internacionais de madeireira brasileira. 2008. 70 f.: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará. Mestrado Acadêmico em Economia Rural (MAER). Centro de Ciências Agrárias. Fortaleza-CE. 2008 / Submitted by Francisco Helder Macêdo Rangel (fhelder@ufc.br) on 2014-09-22T14:32:23Z No. of bitstreams: 1 2008_dis_rsalmeida.pdf: 363029 bytes, checksum: f153a8de65ebbc51370beac3f3ca51cf (MD5) / Approved for entry into archive by Margareth Mesquita(margaret@ufc.br) on 2014-10-02T13:54:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_dis_rsalmeida.pdf: 363029 bytes, checksum: f153a8de65ebbc51370beac3f3ca51cf (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-02T13:54:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_dis_rsalmeida.pdf: 363029 bytes, checksum: f153a8de65ebbc51370beac3f3ca51cf (MD5) Previous issue date: 2008 / Brazil has an amount of natural timber, turned toward to furniture production, houses, boats, blader timber, thin timber and many others manufactured products. Paraná, Santa Catarina e o Pará are the most important states on such timber products. On an international context, Brazilian timber production participation markedly raised tl the last few years. Nowadays, Brazil is the 10TH higgest timber export country in the world. The United States and the European Union are the most important to exported timber from Brazil. The main objective of this research is to annalyze the exportation, the intra-sectorial commerce and the environmental impacts on Brazilian timber on international business and, specifically, estimate the offer and demand equations by Brazilian timber exportation to the United States and the European Union: Identify the main reasons to determine Brazilian timber commerce souces on its main destination markets and check international timber commerce effect on cutting-down index in Brazil. Profitable and essential for Brazilian exportatin, being crutial, this research on formulation of strategies an instruments supporting this activity, in order to keep the profitable advantages of Brazil on timber productive net as well as on the exportation balance. The results show that the Brazilian exported timber to the United States and the EuropeanUnion is a normal activity and its demenda is unstickble on American market and stickble on the European one. About the expensive price adopted on both markets Brazilian timber is expensive and that expensive offer -0,14 on European market and2,63 on the American one. Grubel Lloyd index to US-Brazil timber international commerce reached its lowest index in 2005. explaning almost all compared advantages due to different factors in both coountries and the highest one in 1997. And on Brazil-EU relations the lowest valor was in 1990 when Brazil practicaly only exported timber to EU, resulting on an inter-sector commerce and highest in 1998. The correlation indexes between Brazilian rainforest cutting-down and Brazilian timber exportation were 0,54, 0,33 and 0,31 compared to the world, USA and EU, respetivaly. / O Brasil tem um estoque de madeiras naturais, destinado à produção de móveis, casas, embarcações, laminados, compensados e artefatos diversos. Os principais estados produtores de madeira do Brasil são o Paraná, Santa Catarina e o Pará. No contexto internacional, a representatividade do produto madeireiro brasileiro aumentou de forma expressiva nos últimos anos. Atualmente, o Brasil é o 10º maior exportador de madeira do mundo. Os principais mercados para a madeira exportada do Brasil são os Estados Unidos e a União Européia. O objetivo geral deste trabalho é analisar a evolução das exportações, comércio intra-setorial e impacto ambientais dos negócios internacionais de madeireira brasileira e, especificamente, estimar as equações de oferta e demanda por exportação madeireira do Brasil para os Estados Unidos e a União Européia; Identificar os principais fatores que determinam as fontes de comércio madeireiro do Brasil nos seus principais mercados de destino e a verificar o efeito do comércio internacional madeireiro sobre a taxa de desmatamento das florestas do Brasil. Geradora de receitas e importantes na pauta de exportação do Brasil, tornando-se crucial, esse estudo para a formatação de estratégias e instrumentos que dêem apoio a esta atividade, para a manutenção das vantagens competitivas do Brasil na cadeia produtiva da madeira e na balança de exportação. Os resultados apresentam que a madeira exportada pelo Brasil para os Estados unidos e para a União Européia é um bem normal e que sua demanda é inelástica no mercado americano e elástica no mercado Europeu. Quanto a elasticidade-preço da oferta em ambos os mercados, a madeira do Brasil é elástica e a elasticidade-renda da oferta -0,14 no mercado europeu e 2,63 no americano. O índice Grubel Lloyd para o comércio internacional de madeira Brasil-EUA obteve seu menor índice em 2005, explicado quase totalmente pelas vantagens comparativas decorrentes de dotações de fatores diferentes em ambos os países e maior em 1997. E nas transações Brasil-UE o menor valor fooi em 1990 onde o Brasil praticamente apenas exportou madeira para a UE, resultando num comércio quase todo feito inter-setores e maior em 1198. Os índices de correlação entre o desmatamento das florestas brasileiras e as exportações madeireiras brasileiras foram de 0,54, 0,33 e 0,31 em relação ao mundo, EUA e UE, respectivamente.

SABINO, Maria Jordana Costa. A vulnerabilidade da agricultura familiar nos município do Ceará: O caso do maciço de Baturité. 2013. 134 f.: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará. Mestrado Acadêmico em Economia Rural MAER), Centro de Ciências Agrárias. Fortaleza-CE. 2013 / Submitted by Francisco Helder Macêdo Rangel (fhelder@ufc.br) on 2014-10-10T18:50:13Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_mjcsabino.pdf: 1952916 bytes, checksum: 01f1e5853be60708abeaf02377b7cb60 (MD5) / Approved for entry into archive by Margareth Mesquita(margaret@ufc.br) on 2014-12-03T15:55:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_mjcsabino.pdf: 1952916 bytes, checksum: 01f1e5853be60708abeaf02377b7cb60 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-03T15:55:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_mjcsabino.pdf: 1952916 bytes, checksum: 01f1e5853be60708abeaf02377b7cb60 (MD5) Previous issue date: 2013 / This research aims to analyze the main coounties belonging to the Territory Baturité Rural Massif, Ceará State of Brazil, compared to other cities in this State, according to the vulnerability degree of activities involving family farmers. The methodology consisted first in adopt the construction of a Vulnerability Index of Family Farm Agriculture (IMVAF) by using a sert of ten (10) variables. The Index seeks to measure the degree of vulnerability of Family Farms in all over the cities of Ceará, in order to compare with those estimated to the thirteen (13) counties of Baturité Massif. The study was based on two types of analysis: at first, all the couonties of the Ceará State were analyzed in relation to the degree of vulnerability of Family Farming, through their respective IMVAF. Second it was made a survey in the couonties belonging to regiion of the Baturité Massif in order to conduct the empirical analysis and with results coming from the secondary data. The construction of IMVAF, together with the use of cluster analysis, resulted in formation of three grooups classified according to the degree of vulnerability of the family farms in each county. The results showed that only 22 of 184 (11,96%) counties in the Ceará 11,96% had a low level of vulnerability. The Family Farming in most couties of Ceará State are including in the cluster of medium to high vulnerability. Among the indicators that best differentiated the groups was the variables “entering into the marker”; and “the use of animal traction or mechanical”. The Baturité Massif Rural Territory presented an average IMVAF of 0,632. This value showed do ot to be different from Rural Areas of Ceará State. Of the thirteen counties that belong to the Baturité Massif, only one (Pacoti) showed low IMVAF. In relation to empirical research, it should be noted that the situatin in the farmers visited in the couonties is very delicate, setting up, só short of envisioned by the results obtained by calcuylating the IMVAF. Although there was a time difference between the collecting of primary and secondary data, it can be infered that difficulties are persistent and that in some respects the change of results was negative. / A presente pesquisa tem como objetivo principal analisar os municípios que fazem parte do Território Rural Maciço de Baturité, em relação aos demais municípios do estado do Ceará no que concerne ao grau de vulnerabilidade das atividades envolvendo agricultores familiares. A metodologia adotada consistiu na construção de um Índice Municipal de Vulnerabilidade da Agricultura Familiar (IMVAF) a partir do conjunto de 10 (dez) indicadores. O Índice visa a mensurar o grau de vulnerabilidade da Agricultura Familiar em cada município cearense, de maneira a conhecer a situação em que esses municípios se encontram, não tendo, portanto, nenhuma pretensão de ser considerado absoluto, pois ele funciona apenas como um sinalizador que busca expressar a vulnerabilidade da agricultura familiar no Ceará. Dessa maneira, o estudo foi embasado em dois tipos de análises: em um primeiro momento, os municípios do estado do Ceará foram analisados, no que concerne ao grau de vulnerabilidade da agricultura familiar, por meio dos seus respectivos IMVAF, e, em seguida, escolheu-se a região do Maciço de Baturité para realizar a pesquisa de campo e, assim, comparar os resultados obtidos mediante cálculo do Índice com aqueles observados nos municípios visitados. A construção do IMVAF, junto ao uso da Análise de agrupamentos, resultou na formação de três grupos, classificados de acordo com o grau de vulnerabilidade da agricultura familiar diagnosticado em cada município. Apenas 22 municípios do Estado do Ceará, 11,96% do total, apresentam um baixo índice de vulnerabilidade. Entre os indicadores que melhor diferenciam os grupos, pode-se citar o uso de tração animal ou mecânica e a inserção no mercado. O Território Rural do Maciço de Baturité apresentou um IMVAF médio de 0,632, não diferenciado, portanto, dos outros Territórios Rurais do Ceará. Dos treze municípios que compõem o Maciço, apenas um, Pacoti, apresentou baixo IMVAF. Em relação à pesquisa de campo, cumpre mencionar que, nos municípios visitados, a situação dos agricultores, de uma forma geral, é bem delicada, configurando-se, portanto, aquém da vislumbrada por intermédio dos resultados obtidos pelo cálculo do IMVAF. Embora haja um lapso temporal entre os dados secundários e os primários, pode-se dizer que as dificuldades são persistentes e que, em alguns aspectos, a mudança foi negativa.