Orientador: Dirceu da Silva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação / Made available in DSpace on 2018-08-10T15:57:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cunha_AlexanderMontero_M.pdf: 812853 bytes, checksum: a9c7f1d712ff5d075f298ff822a49de0 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Esta dissertação visa buscar subsídios para a introdução do enfoque Ciência, Tecnologia e Sociedade no Ensino de Ciências. Neste sentido, nosso trabalho se desenvolveu em duas etapas. A primeira está relacionada à construção e validação de uma escala do tipo Likert para a avaliação das atitudes frente às interações Ciência, Tecnologia e Sociedade. A segunda etapa envolveu a aplicação deste questionário em um grupo de 250 professores da educação básica para a análise do ideário presente sobre as relações CTS. A análise foi desenvolvida através de um método quantitativo de análise multivariada de dados: a análise fatorial. Nesta segunda etapa foi possível observar a presença de duas concepções distintas e contraditórias coexistindo no ideário docente: da influência social sobre a ciência e a tecnologia e do determinismo tecnológico. A percepção dessa coexistência de concepções distintas permite formular caminhos mais eficazes para a introdução do enfoque CTS tanto na formação inicial quanto na formação continuada de professores da educação básica / Abstract: This dissertation aims to contribute to the introduction of the Science, Technology and Society Studies (STS) in Science Teaching. In this way, our work was composed of two parts. The first was related with the construction and validation of a Likert's scale about the public attitudes before the Science, Technology and Society interactions. The second involved the application of this scale for a group of 250 basic education teachers. Afterwards, we analyzed the present ideas about the STS relations through a quantitative date analysis named factorial analysis. In the last step, we observed two distinct and contradictories conceptions coexisting in teacher ideas. The perception of this distinct conceptions allows the formulation of more efficient ways for the introduction of STS studies in the initial and continuated formation of basic education teachers / Mestrado / Educação, Ciencia e Tecnologia / Mestre em Educação

A construção de um analisador virtual é sustentada basicamente por três pilares: o modelo, as variáveis que integram o modelo e a estratégia de correção/atualização do modelo. Os modelos matemáticos são classificados quanto ao nível de conhecimento do processo contido nele, indo de modelos complexos baseados em relações fundamentais e leis físico-químicas, denominados white-box, até modelos obtidos através de técnicas de análise multivariável, como técnicas de regressão multiváriavel e redes neurais, referenciados como black box. O presente trabalho objetiva uma análise de dois dos pilares: os modelos, focando em modelos obtidos através das técnicas de redução de dimensionalidade do tipo PLS, e metodologias de seleção de variáveis para a construção dessa classe de modelos. Primeiramente é realizada uma revisão das principais variantes lineares e não lineares da metodologia PLS, compreendendo desde o seu desenvolvimento até a sua combinação com redes neurais. Posteriormente são apresentadas algumas das técnicas popularmente utilizadas para a seleção de variáveis em modelos do tipo black-box, técnicas de validação cruzada e técnicas de seleção de dados para calibração e validação de modelos. São propostas novas abordagens para os procedimentos de seleção de variáveis, originadas da combinação das técnicas de seleção de dados com duas metodologias de seleção de variáveis. Os resultados produzidos por essas novas abordagens são comparados com o método clássico através de casos lineares e não lineares. A viabilidade das técnicas analisadas e desenvolvidas é verificada através da aplicação das mesmas no desenvolvimento de um analisador virtual para uma coluna de destilação simulada através do simulador dinâmico Aspen Dynamics®. Por fim são apresentadas as etapas e desafios da implementação de um analisador virtual baseados em técnicas PLS em uma Torre Depropanizadora de uma central de matérias primas de um pólo petroquímico. / The construction of a virtual analyzer is sustained basically by three pillars: the model, the variables that integrate the model and the updating strategy of the model. The mathematical models are classified with relationship at the level of the process knowledge within it, going from complex models, based on fundamental relationships and physical-chemistries laws, called white-box, until models obtained through multivariable analysis techniques, as multiple linear regression and neural networks, also called as black box. The focus of the present work is the analysis of two of the pillars: the models, specially the ones obtained by dimension reduction techniques, like PLS, and methodologies used in the development of this class of models. Initially, a revision of the main linear and non linear variants of the PLS methodology is done, embracing since its development to its combination with neural networks. Later on, some popularly variables selection techniques for black-box models are explained, as well as some cross validation techniques and strategies for data selection for calibration and validation of models. New approaches for variables selection procedures are proposed, originated by the combination of data selection strategies and two variables selection techniques. The results produced by those new approaches are compared with the classic method through linear and non linear case studies. The viability of the analyzed and developed techniques is verified through the application of the same ones in the development of a virtual analyzer for a distillation column, simulated by the dynamic simulator Aspen Dynamics®. The steps and challenges faced in the implementation of a virtual analyzer based on PLS technical for a Depropanizer Unit are finally presented.

A averiguação da autenticidade de medicamentos tem se apoiado na análise de perfil por espectroscopia de infravermelho (ATR-FTIR). Contudo, tal análise tipicamente gera dados caracterizados por elevado número de variáveis (comprimentos de onda) ruidosas e correlacionadas, necessitando assim da aplicação de técnicas para seleção das variáveis mais relevantes e informativas, tornando os modelos preditivos e exploratórios mais robustos. Esta dissertação testa sistemáticas para a seleção de variáveis com vistas à clusterização e classificação de medicamentos. Para tanto, inicialmente faz-se uso dos parâmetros oriundos da Análise de Componentes Principais (ACP) para a geração de três índices de importância de variáveis; tais índices guiam um processo iterativo de eliminação de variáveis com vistas a uma clusterização mais consistente, medida através do Silhouette Index. Na sequência, utiliza-se o Algoritmo Genético (AG) combinado com a ferramenta de classificação k nearest neighbor (kNN) para selecionar o subconjunto de variáveis que resultem na maior acurácia média com propósito de classificação das amostras em dois grupos, originais ou falsificados. Por fim, aplica-se a divisão dos dados ATR-FTIR em intervalos para selecionar as regiões espectroscópicas mais relevantes para a classificação das amostras via kNN; na sequência, aplica-se o AG para refinar os intervalos retidos anteriormente. A aplicação dos métodos de seleção de variáveis propostos permitiu realizar clusterizações e classificações mais precisas com base em um subconjunto reduzido de variáveis. / The investigation of the authenticity of drugs has relied on the profile analysis by infrared spectroscopy (ATR-FTIR). However, such analysis typically yields a large number of correlated and noisy variables (wavelengths), which require the application of techniques for selecting the most informative and relevant variables to improve model ability. This thesis test an approach to variable selection aimed at clustering and classifying drug samples. For that matter, it derives three variable importance indices based on Principal Component Analysis (PCA) components that guide an iterative process of variable elimination; clustering performance based on the reduced sets is assessed via Silhouette Index. Next, we combine the Genetic Algorithm (GA) with the k nearest neighbor classification technique (kNN) to select the subset of variables yielding the highest average accuracy for classifying samples into authentic or counterfeit categories. Finally, we split the ATR-FTIR data into intervals to select the most relevant spectroscopic regions for sample classification via kNN; we then apply GA to refine the ranges previously retained. The implementation of the proposed variable selection methods led to more accurate clustering and classification procedures based on a small subset of variables.

A aplicação de novos sistemas para medir as características de deslocamento espermático e sua associação com a fertilidade vem apresentando um crescimento recente. Computer-assisted semen analysis (CASA) permite uma avaliação padronizada das características da motilidade espermática e é plausível que a combinação destes parâmetros com as características morfológicas seminais possam estimar a fertilidade do ejaculado. O desempenho reprodutivo (taxa de parto - TP e número de leitões nascidos totais - NT) de 14 reprodutores suínos foi obtido a partir de um experimento conduzido em uma granja comercial com fêmeas multíparas utilizando inseminação homospérmica com deposição intra-cervical e dois bilhões de espermatozoides móveis por dose inseminante. Durante 10 semanas, as fêmeas (n=948) foram inseminadas e igualmente distribuídas entre os machos testados de acordo com a ordem de parto, média do histórico de leitões nascidos, escore de condição corporal, intervalo desmame-estro (IDE), duração da lactação e número de leitões desmamados. Características da motilidade espermática, avaliadas pelo sistema CASA in natura e durante armazenamento a 17°C por 240h, e os defeitos morfológicos avaliados no sêmen in natura, foram incluídas na análise para determinar quais parâmetros espermáticos foram importantes para discriminar o potencial reprodutivo dos ejaculados desses machos. Os dados foram submetidos à análise multivariada que incluiu procedimentos estatísticos tais como: análises de cluster, canônica e discriminante. Dentre os 14 machos avaliados, 4 clusters foram formados com base nos resultados reprodutivos. Um macho, com menor resultado de TP e NT (89,7% e 11,98) e dois machos, com os maiores valores de TP e NT (97,8% e 14,16) foram alocados em diferentes grupos. Os demais machos foram separados em outros dois grupos distintos (4 e 7 machos), incluindo machos com valores semelhantes de NT (12,64 e 13,22) mas divergentes na TP (95,9% vs. 91,8%). A análise canônica permitiu separar os grupos, sendo a melhor separação observada entre o grupo menos fértil e os demais. As características seminais que demonstraram melhor capacidade de discriminação dos grupos incluíram motilidade espermática total, motilidade progressiva, amplitude do deslocamento lateral da cabeça espermática, além das características morfológicas tal como a presença de gota citoplasmática. A análise multivariada discriminante permitiu classificar corretamente mais de 80% dos 140 ejaculados avaliados em seus respectivos grupos. A análise multivariada pode ser uma eficiente ferramenta estatística na discriminação do potencial reprodutivo de cachaços. / The application of new approaches that measure certain sperm motion characteristics and their association with boar fertility has shown a recent increase. Computer-assisted semen analysis (CASA) offers standardized assessment of multiple sperm motion parameters and it is plausible that the combination of these parameters with morphological sperm defects may indicate the fertility potential of boars. The fertility outcome (farrowing rate - FR and number of total piglets born - TB) of 14 boars was obtained from a field trial conducted in a commercial farm using multiparous sows through single sire mating with two billion motile sperm cells per AI dose. Sows (n=948) bred were equally distributed among boars according to parity, mean lifetime number of piglets born, body condition score, weaning-to-estrus interval, lactation length and number of weaned piglets during 10 weeks of breeding period. Sperm motion parameters evaluated with CASA system in natura and in semen stored at 17°C for 240h in addition to morphological sperm defects, measured at the collection day, were included in the analysis to determine which semen traits were important to discriminate the fertility potential of ejaculates from these boars. The data underwent multivariate statistical analysis, including cluster, canonical and discriminant analyses. Among the 14 evaluated boars four clusters were formed based on fertility outcome. One boar, with the lowest FR and TB values (89.7% and 11.98), and two boars, with the highest FR and TB values (97.8% and 14.16), were placed in different clusters. The others boars were separated in two new distinct clusters (4 and 7 boars), including boars with intermediate TB (12.64 and 13.22) but divergent values of FR (95.9% vs. 91.8%). Canonical analysis was able to separate the individual ejaculates into the previously clustered boars and a better separation was shown between the lowest fertility group and the others. Semen traits which had higher discriminatory power included total motility, progressive motility, amplitude of lateral head displacement, analyzed during semen storage, and sperm morphological defects such as cytoplasmatic droplets. The multivariate discriminant analysis showed that more than 80% of the 140 ejaculates were correctly classified into their own group. The multivariate analysis can be an efficient statistical tool to improve the discrimination of potential fertility of boars.

Esta tese apresenta uma sistemática para seleção de variáveis de processo e determinação da condição ótima de operação em processos contínuos multivariados e em múltiplos estágios. O método proposto é composto por seis etapas. Um pré-tratamento nos dados é realizado após a identificação das variáveis de processo e do estabelecimento dos estágios de produção, onde são descartadas observações com valores espúrios e dados remanescentes são padronizados. Em seguida, cada estágio é modelado através de uma regressão Partial Least Squares (PLS) que associa a variável dependente daquele estágio às variáveis independentes de todos os estágios anteriores. A posterior seleção de variáveis independentes apoia-se nos coeficientes da regressão PLS; a cada interação, a variável com menor coeficiente de regressão é removida e um novo modelo PLS é gerado. O erro de predição é então avaliado e uma nova eliminação é promovida até que o número de variáveis remanescentes seja igual ao número de variáveis latentes (condição limite para geração de novos modelos PLS). O conjunto com menor erro determina as variáveis de processo mais relevantes para cada modelo. O conjunto de modelos PLS constituído pelas variáveis selecionadas é então integrado a uma programação quadrática para definição das condições de operação que minimizem o desvio entre os valores preditos e nominais das variáveis de resposta. A sistemática proposta foi validada através de dois exemplos numéricos. O primeiro utilizou dados de uma empresa do setor avícola, enquanto que o segundo apoiou-se em dados simulados. / This dissertation proposes a novel approach for process variable selection and determination of the optimal operating condition in multiple stages, multivariate continuous processes. The proposed framework relies on six steps. First, a pre-treatment of the data is carried out followed by the definition of production stages and removal of outliers. Next, each stage is modeled by a Partial Least Squares regression (PLS) which associates the dependent variable of each stage to all independent variables from previous stages. Independent variables are then iteratively selected based on PLS regression coefficients as follows: the variable with the lowest regression coefficient is removed and a new PLS model is generated. The prediction error is then evaluated and a new elimination is promoted until the number of remaining variables is equal to the number of latent variables (boundary condition for the generation of new PLS models). The subset of independent variables yielding the lowest predictive in each PLS model error is chosen. The set of PLS models consisting of the selected variables is then integrated to a quadratic programming aimed at defining the optimal operating conditions that minimize the deviation between the predicted and nominal values of response variables. The proposed approach was validated through two numerical examples. The first was applied to data from a poultry company, while the second used simulated data.

A presente dissertação propõe métodos para mineração de dados para diagnóstico de câncer de mama (CM) baseado na seleção de variáveis. Partindo-se de uma revisão sistemática, sugere-se um método para a seleção de variáveis para classificação das observações (pacientes) em duas classes de resultado, benigno ou maligno, baseado na análise citopatológica de amostras de célula da mama de pacientes. O método de seleção de variáveis para categorização das observações baseia-se em 4 passos operacionais: (i) dividir o banco de dados original em porções de treino e de teste, e aplicar a ACP (Análise de Componentes Principais) na porção de treino; (ii) gerar índices de importância das variáveis baseados nos pesos da ACP e na percentagem da variância explicada pelos componentes retidos; (iii) classificar a porção de treino utilizando as técnicas KVP (k-vizinhos mais próximos) ou AD (Análise Discriminante). Em seguida eliminar a variável com o menor índice de importância, classificar o banco de dados novamente e calcular a acurácia de classificação; continuar tal processo iterativo até restar uma variável; e (iv) selecionar o subgrupo de variáveis responsável pela máxima acurácia de classificação e classificar a porção de teste utilizando tais variáveis. Quando aplicado ao WBCD (Wisconsin Breast Cancer Database), o método proposto apresentou acurácia média de 97,77%, retendo uma média de 5,8 variáveis. Uma variação do método é proposta, utilizando quatro diferentes tipos de kernels polinomiais para remapear o banco de dados original; os passos (i) a (iv) acima descritos são então aplicados aos kernels propostos. Ao aplicar-se a variação do método ao WBCD, obteve-se acurácia média de 98,09%, retendo uma média de 17,24 variáveis de um total de 54 variáveis geradas pelo kernel polinomial recomendado. O método proposto pode auxiliar o médico na elaboração do diagnóstico, selecionando um menor número de variáveis (envolvidas na tomada de decisão) com a maior acurácia, obtendo assim o maior acerto possível. / This dissertation presents a data mining method for breast cancer (BC) diagnosis based on selected features. We first carried out a systematic literature review, and then suggested a method for feature selection and classification of observations, i.e., patients, into benign or malignant classes based on patients’ breast tissue measures. The proposed method relies on four operational steps: (i) split the original dataset into training and testing sets and apply PCA (Principal Component Analysis) on the training set; (ii) generate attribute importance indices based on PCA weights and percent of variance explained by the retained components; (iii) classify the training set using KNN (k-Nearest Neighbor) or DA (Discriminant Analysis) techniques, eliminate irrelevant features and compute the classification accuracy. Next, eliminate the feature with the lowest importance index, classify the dataset, and re-compute the accuracy. Continue such iterative process until one feature is left; and (iv) choose the subset of features yielding the maximum classification accuracy, and classify the testing set based on those features. When applied to the WBCD (Wisconsin Breast Cancer Database), the proposed method led to average 97.77% accurate classifications while retaining average 5.8 features. One variation of the proposed method is presented based on four different types of polynomial kernels aimed at remapping the original database; steps (i) to (iv) are then applied to such kernels. When applied to the WBCD, the proposed modification increased average accuracy to 98.09% while retaining average of 17.24 features from the 54 variables generated by the recommended kernel. The proposed method can assist the physician in making the diagnosis, selecting a smaller number of variables (involved in the decision-making) with greater accuracy, thereby obtaining the highest possible accuracy.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-18T17:21:28Z No. of bitstreams: 1 Adriano Victor Lopes da Silva.pdf: 1127667 bytes, checksum: aa52cc1c83e4335d093e8d62132c37bd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-18T17:21:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Adriano Victor Lopes da Silva.pdf: 1127667 bytes, checksum: aa52cc1c83e4335d093e8d62132c37bd (MD5) Previous issue date: 2008-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The objective of this work was to use univariate and multivariate statistical methods on selection of independent variables, in the mathematical linear models, to estimate the green biomass of the main bamboo rod, bambusa vulgaris, pursuing time and cost reduction without loss of precision. The data came from an experiment carried out for the Agroindustrial Excelsior S. A. (Agrimex) company located in the city of Goiana – PE.Quantified by its green biomass weight,450 bamboo rods were used and 4 independent variables measured in the rod. Initially, the effect of the multicollinearity could be verified through the correlation matrix of the independent variables and the varience inflation factors.To select the independent variables two methods were used: Stepwise and K component retention. The alternatives used were component regression and Ridge regression. In general, in only one situation the variable selection methods behave adequately while multicollinearity is present among the independent variables, that is the multivaried method of retention K=3 component for the covariate matrix, model of Spurr. The estimative of alternative methods showed similar responses, however, the principal component regression yields the best results. / O objetivo deste trabalho foi utilizar métodos estatísticos univariado e multivariado na seleção de variáveis independentes, em modelos matemáticos lineares para a estimativa da biomassa verde da haste principal do bambu, Bambusa vulgaris, visando reduzir tempo e custo sem perda de precisão, além de empregar alternativas para estimação na existência de multicolinearidade. Os dados foram provenientes de um experimento conduzido pela empresa Agroindustrial Excelsior S. A. (Agrimex) localizada no Engenho Itapirema na cidade de Goiana – PE. Foram utilizadas 450 hastes de bambu, que tiveram sua biomassa verde quantificada através do peso e 4 variáveis independentes medidas na mesma haste. Inicialmente, verificou-se a existência da multicolinearidade por meio da matriz de correlação das variáveis independentes e pelo fator de inflação da variância. Para seleção das variáveis independentes foram utilizados os métodos:Stepwise e Retenção por K componentes. As alternativas utilizadas foram a Regressão com os componentes principais e Regressão Ridge. No geral, em apenas uma situação os métodos de seleção de variáveis se comportam adequadamente na existência de multicolinearidade entre as variáveis explicativas, exatamente o método multivariado de retenção por K=3 componente pela matriz de covariância, modelo de Spurr. Os métodos alternativos de estimação conduzem respostas semelhantes, mesmo que possuindo estruturas diferentes, no entanto, a regressão com os componentes principais obteve os melhores resultados.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-06T19:02:58Z No. of bitstreams: 1 Jose de Melo Lima Filho.pdf: 1580839 bytes, checksum: 922a898621f152e5c160d41a8f459629 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-06T19:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose de Melo Lima Filho.pdf: 1580839 bytes, checksum: 922a898621f152e5c160d41a8f459629 (MD5) Previous issue date: 2004-02-23 / Species of the Carangidae family are important components of fish fauna during all phases of the life span. Both Selene spixii (full moon fish) Spix and Agassiz (1831) and Selene Vomer (Atlantic look down) Linnaeus (1758) range in the Western Atlantic Ocean from New Scotia (Canada) to South America including the Gulf of Mexico. They are found in coastal shallow waters, either on hard or sandy bottoms. They usually establish schoals, but are also observed in small groups or pairs. They feed on small crustaceans, shrimps, fish and worms. Their flesh tastes good; these species are trade fresh. They can also be reared, they are highly prized in sport fishing. Both species are very similar in early phases of their life cycle, which renders the identification at the species level quite difficult. The aim of the present study was to carry out analyses of the pattern of morphological differentiation between the above mentioned species of Selene genre, using as method 1, techniques of multivariate analysis of the 16 distances between landmarks, defined in the truss net; and as method 2, the relative warps analysis (thin plate spline function) on the coordinates of 9 landmarks. Morphometric data were obtained from scanner digitalized images and the coordinates of the landmarks by using tpsdigw program, the distances were obtained from a program developed in language C and the relative warps analysis from tpsRelw program. Similarities were discriminated between the studied species using both Principal Components Analysis, Canonic as well as Discriminant Analyses based on morphometric features. The landmarks usedwere: 1. tip of the nose, 2. base of pelvic fin, 3. beginning of the first dorsal fin, 4. beginning of anal fin, 5. beginning of the second dorsal fin, 6. end of anal fin, 7.end of the second dorsal fin, 8. beginning of lower caudal fin, 9. beginning of upper caudal fin. According to method 1, measures D 1-3 and D 3-4 were the most important whereas for method 2, among shape variations, the one which contributes the most was the component x. / Os Carangidae são importantes componentes da ictiofauna em todas as fases da vida e as espécies Selene spixii (Lua-do-Caribe) Spix e Agassiz (1831) e Selene vomer (galo–de-penacho) Linnaeus (1758) estão distribuídas pelo Atlântico Oeste de Nova Escócia (Canadá) ao longo das costas do Golfo do México até a América do Sul. Esses peixes são encontrados em águas rasas costeiras, sobre fundos duros ou arenosos. Vivem em cardumes, mas também podem ser observados em pequenos grupos ou em pares. Alimentam-se de pequenos caranguejos, camarões, peixes e poliquetas. Sua carne apresenta um sabor excelente, sendo comercializado fresco. Estes peixes podem ser cultivados em aquários, são valorizados na pesca esportiva, e ambas espécies apresentam grande semelhança na fase jovem o que dificulta a identificação. O objetivo deste trabalho foi analisar os padrões de diferenciação morfológicos entre as espécies do gênero Selene, utilizando como método 1, técnicas de análise multivariada das 16 distâncias entre marcos anatômicos, definidas na rede de treliças; e como método 2, a análise de deformações relativas (função thin plate spline) sobre as coordenadas de 9 marcos anatômicos. Os dados morfométricos foram obtidos em imagens digitalizadas por scanner, as coordenadas dos marcos anatômicos pelo programa tpsDig, as distâncias obtidas por programa desenvolvido em linguagem C e a análise de deformações relativas através do programa tpsRelw. Pretendeu-se discriminar similaridades entre as duas espécies por meio de Componentes Principais, Análise de Variáveis Canônicas e Análise Discriminante com base em características morfométricas. Foram utilizados os seguintes marcos anatômicos: 1. ponta do focinho; 2. base da nadadeira ventral (pélvica); 3. início da primeira nadadeira dorsal; 4. início da nadadeira anal; 5. início da segunda nadadeira dorsal; 6. final da nadadeira anal; 7. final da segunda nadadeira dorsal; 8. início da nadadeira caudal inferior; 9. início da nadadeira caudal superior. No método 1, as medidas D 1-3 e D 3-4 foram as mais importantes, enquanto que no método 2, dentre as variações de forma, a que mais contribuiu foi a componente uniforme x.

Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-08-25T14:09:00Z No. of bitstreams: 1 Henrique Costa Hermenegildo da Silva.pdf: 2763742 bytes, checksum: 96b822e0b074bfdb94185d1754f08239 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-25T14:09:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Henrique Costa Hermenegildo da Silva.pdf: 2763742 bytes, checksum: 96b822e0b074bfdb94185d1754f08239 (MD5) Previous issue date: 2010-12-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / This study aimed to analyze the structure of woody species, adults and natural regeneration, stratify vegetation through of multivariate analysis, volume and biomass equations for area savanna vegetation (caatinga) in the municipality of Floresta-PE timber with importance, assisting with information for sustainable forest management of the training. The forest inventory was conducted in an area of about 50 ha of savanna vegetation (8°30'37" S and 37°59'07” W), municipality of Floresta- PE. We sampled 40 plots of 20 x 20 m for surveys of adults, a plot of 5 x 5 m for regenerating individuals Were measured and tagged all individuals with CBH (circumference at 1.3 m above ground) ≥ 6 cm for adults and saplings above 20 cm in height. Trees were harvests for determination of volume and biomass. These data were calculated parameter estimates phytosociological, diameter structure, indices of diversity, spatial distribution, volume and biomass equations. The diversity index of Shannon-Winner (H ') was 2.01 nats.ind-1 for adults and 1.91 nats.ind.-1 for regeneration. Estimated density was 1403.75 ind.ha-1 and basal area of 5.84 m².ha-1. The species Poincianella bracteosa appeared as dominant in the study area, especially in stem number, basal area and wood volume. The DBH (Diameter at breast height = 1.30 m) vegetation ranged from 1.91 to 31.19 cm, with a concentration of 85.44% in the first four diameter classes. Not all species have recruitment of individuals continuously from caatinga in the study. The species Bauhinia cheilanta and Poincianella bracteosa showed stabilized to the site, and possibly tends to be present among the dominant species of adult stratum future. With the application of cluster analysis was possible to verify the formation of distinct groups. The volume of wood vegetation focused on individuals 15 cm DBH, because of high densities in this range of diameter. The equations showed a tendency to overestimate the volume and biomass of trees of smaller diameter. / Objetivou-se, neste estudo, analisar a estrutura das espécies lenhosas, adultas e regenerantes, estratificar a vegetação por meio de técnicas de análise multivariada, ajustar equações volumétricas e de biomassa verde para área de caatinga com importância madeireira, auxiliando com informação o manejo florestal sustentado desta formação. O inventário florestal foi realizado em uma área de cerca de 50 ha com vegetação de caatinga na fazenda Itapemirim, Floresta-PE. Foram amostradas 40 parcelas de 20 x 20 m para os levantamentos dos indivíduos adultos, e no vértice superior direito (sentido sul-norte), com sub-parcela de 5 x 5 m para avaliação dos indivíduos regenerantes (8°30´37” S e 37°59´07” W).Foram mensurados e etiquetados todos os indivíduos com CAP (Circunferência a 1,3 m do solo) ≥ 6 cm para os indivíduos adultos, e regenerantes acima de 20 cm de altura. Foram cubadas árvores para a determinação de volume e biomassa. Foram calculadas estimativas de parâmetros fitossociológicos, estrutura diamétrica, estrados, índices de diversidades, distribuição espacial, e ajustes de equações de biomassa e volume. O Índice de Diversidade de Shannon-Winner (H´) foi 2,01 nats.ind-1 para adultos e de 1,91 nats.ind.-1 para regeneração. Estimativa de densidade foi de 1.403,75 ind.ha-1 e área basal de 5,84 m².ha. A espécie Poincianella bracteosa apresentou-se como dominante na área de estudo, destacando-se em número de indivíduos, área basal e volume de madeira. O DAP da vegetação variou de 1,91 a 31,19 cm, havendo uma concentração de 85,44% nas quatro primeiras classes diamétricas. Nem todas as espécies apresentam recrutamento de indivíduos regenerantes de forma continua na área de caatinga em estudo. As espécies Bauhinia cheilanta e Poincianella bracteosa se demonstraram estabilizadas ao local, e possivelmente, tende a estar presentes entre as espécies dominantes do estrato adulto futuro. Com a aplicação da analise de agrupamento foi possível a verificação da formação de grupos distintos. O maior volume de madeira da vegetação concentrou-se nos indivíduos de até 15 cm de DAP, em virtude das altas densidades nesta faixa de diâmetro. As equações apresentaram uma tendência a superestimação do volume e biomassa das árvores de menor diâmetro.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-01T15:27:59Z No. of bitstreams: 3 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) SILVA, R. C. P. Dissertação de mestrado.pdf: 2610319 bytes, checksum: 6f8f4030c788053dd6a2d0854849e7e7 (MD5) SILVA, R. C. P. Dissertação de mestrado.pdf: 2610319 bytes, checksum: 6f8f4030c788053dd6a2d0854849e7e7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-01T15:27:59Z (GMT). No. of bitstreams: 3 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) SILVA, R. C. P. Dissertação de mestrado.pdf: 2610319 bytes, checksum: 6f8f4030c788053dd6a2d0854849e7e7 (MD5) SILVA, R. C. P. Dissertação de mestrado.pdf: 2610319 bytes, checksum: 6f8f4030c788053dd6a2d0854849e7e7 (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / CAPEs / A pesquisa faz (i) uma avaliação do atual modelo de gestão dos resíduos sólidos urbanos da cidade de Recife/PE por meio do levantamento de oito eixos temáticos, os quais são avaliados conforme a técnica de análise do conteúdo. Em sequência, (ii) estuda a relação de quatro indicadores (população, renda, geração e composição gravimétrica) em 31 setores de coleta de resíduos sólidos urbanos, utilizando, para tal, técnicas multivariadas, como a análise do componente principal e do agrupamento hierárquico. Os resultados mostram que o modelo gerencial de Recife apresenta ótima cobertura da coleta convencional, ineficiência e baixo atendimento na aplicação da hierarquia da redução, reutilização e reciclagem, limitação nos programas de coleta seletiva e educação ambiental, e restrição na adoção de diferentes tecnologias de tratamento e disposição final dos resíduos sólidos urbanos, precisando adequar-se às exigências legislativas vigentes para o trato com os resíduos sólidos. A análise multivariada dos indicadores indica forte correlação positiva entre renda e geração per capita dos resíduos sólidos urbanos, expressa na elevada produção de resíduos por habitante dos setores de classe alta, exceto nos setores essencialmente comerciais, com valores superiores aos apresentados nas rotas de elevado poder aquisitivo. A participação média dos resíduos potencialmente recicláveis nos setores de coleta foi superior aos putrescíveis, com valores de 41% e 36%, respectivamente. A análise do agrupamento hierárquico setorizou as rotas de coleta em cinco subgrupos, mediante o grau de similaridade entre os indicadores, sendo um importante instrumento para o estabelecimento de modelos setoriais de gestão dos resíduos sólidos urbanos que busquem o entendimento das particularidades elencadas. / The research is (i) an assessment of the current model of management of municipal solid waste in the city of Recife/PE through the survey eight themes, which are evaluated according to the analysis of technical content. In sequence, (ii) studies the relationship of four indicators (population, income, generation and gravimetric composition) in 31 municipal solid waste collection sectors, using for this, multivariate techniques such as principal component analysis and hierarchical clustering . The results show that the managerial model of Recife has great coverage of conventional collection, inefficiency and low attendance in the application of the reduction of hierarchy, reuse and recycling, limitation in selective collection programs and environmental education, and restriction on the use of different treatment technologies and final disposal of municipal solid waste, needing to adapt to the legislative requirements in force for dealing with solid waste. Multivariate analysis of the indicators indicates a strong positive correlation between income and per capita generation of municipal solid waste, expressed in the high production of waste per habitant of the upper class sectors, except for primarily commercial, with values higher than those presented in high power routes purchasing. The average participation of potentially recyclable waste in the areas of collection was higher than the putrescible, with values of 41% and 36%, respectively. The analysis of hierarchical clustering setorizou the collection routes into five sub- groups by the degree of similarity between indicators, an important tool for the establishment of sectoral models of management of municipal solid waste that seek the understanding of the listed features.