Coagrupamento é uma estratégia para análise de dados capaz de encontrar grupos de dados, então denominados cogrupos, que são formados considerando subconjuntos diferentes das características descritivas dos dados. Contextos de aplicação caracterizados por apresentar subjetividade, como mineração de texto, são candidatos a serem submetidos à estratégia de coagrupamento; a flexibilidade em associar textos de acordo com características parciais representa um tratamento adequado a tal subjetividade. Um método para implementação de coagrupamento capaz de lidar com esse tipo de dados é a fatoração de matrizes. Nesta dissertação de mestrado são propostas duas estratégias para coagrupamento baseadas em fatoração de matrizes não-negativas, capazes de encontrar cogrupos organizados com sobreposição de colunas em uma matriz de valores reais positivos. As estratégias são apresentadas em termos de suas definições formais e seus algoritmos para implementação. Resultados experimentais quantitativos e qualitativos são fornecidos a partir de problemas baseados em conjuntos de dados sintéticos e em conjuntos de dados reais, sendo esses últimos contextualizados na área de mineração de texto. Os resultados são analisados em termos de quantização do espaço e capacidade de reconstrução, capacidade de agrupamento utilizando as métricas índice de Rand e informação mútua normalizada e geração de informação (interpretabilidade dos modelos). Os resultados confirmam a hipótese de que as estratégias propostas são capazes de descobrir cogrupos com sobreposição de forma natural, e que tal organização de cogrupos fornece informação detalhada, e portanto de valor diferenciado, para as áreas de análise de agrupamento e mineração de texto / Coclustering is a data analysis strategy which is able to discover data clusters, known as coclusters. This technique allows data to be clustered based on different subsets defined by data descriptive features. Application contexts characterized by subjectivity, such as text mining, are candidates for applying coclustering strategy due to the flexibility to associate documents according to partial features. The coclustering method can be implemented by means of matrix factorization, which is suitable to handle this type of data. In this thesis two strategies are proposed in non-negative matrix factorization for coclustering. These strategies are able to find column overlapping coclusters in a given dataset of positive data and are presented in terms of their formal definitions as well as their algorithms\' implementation. Quantitative and qualitative experimental results are presented through applying synthetic datasets and real datasets contextualized in text mining. This is accomplished by analyzing them in terms of space quantization, clustering capabilities and generated information (interpretability of models). The well known external metrics Rand index and normalized mutual information are used to achieve the analysis of clustering capabilities. Results confirm the hypothesis that the proposed strategies are able to discover overlapping coclusters naturally. Moreover, these coclusters produced by the new algorithms provide detailed information and are thus valuable for future research in cluster analysis and text mining

Introdução: A Organização Mundial da Saúde sugere que as recomendações alimentares para populações devem basear-se em alimentos ao invés de nutrientes. No entanto, devem levar em consideração, que os indivíduos não consomem nutrientes ou alimentos isoladamente e sim refeições compostas por uma variedade de alimentos. Objetivo: Identificar os padrões alimentares do café da manhã, almoço e jantar da população adulta e idosa do município de São Paulo e caracterizá-los de acordo com variáveis socioeconômicas, demográficas e antropométricas. Métodos: Foram utilizados dados secundários do estudo transversal de base populacional ISA-Capital 2008 de adultos e idosos (n=1102). O consumo alimentar foi estimado pelo Multiple Source Method considerando dois recordatórios de 24 horas. A partir dos grupos de alimentos de cada refeição aplicou-se análise fatorial por componentes principais (rotação varimax) para derivar os padrões alimentares. Calcularam-se os escores fatoriais, que foram então utilizados para agrupar os indivíduos através da análise de agrupamento. Adicionou-se um grupo com os indivíduos que não realizaram a refeição para cada uma das análises. Os grupos foram caracterizados segundo sexo, faixa etária, renda familiar per capita e estado nutricional. Admitiu-se nível de significância de 0,05 e para caracterização dos grupos considerou-se uma diferença de escore padronizado em pelo menos |0,5| com relação à amostra geral. Resultados: Identificou-se prevalência de 5,6 por cento de omissão do café da manhã, 3,6 por cento do almoço e 12,8 por cento do jantar. Quanto aos que realizaram as refeições, identificaram-se três padrões do Café da Manhã: Saudável, Tradicional e Lanche; quatro padrões do Almoço: Tradicional, Salada, Suco Adoçado e Ocidental; e quatro padrões do Jantar: Café com Leite e Pão, Transição, Tradicional e Sopa e Frutas. Os grupos de indivíduos associados a idosos apresentaram aderência ao café da manhã Saudável, almoço Salada e jantar Sopas e Frutas. Aqueles associados a homens e adultos em geral omitiram o café da manhã e aderiram ao almoço Ocidental e jantar Transição. Os grupos associados a apenas homens aderiram a café da manhã e almoço Tradicional. Aqueles associados a somente adultos apresentaram aderência ao almoço Suco Adoçado. E associados a mulheres aderiram a um jantar Café com Leite e Pão. Grupos associados à baixa escolaridade aderiram a um jantar Sopa e Frutas, e os de escolaridade elevada aderiram a café da manhã Lanche e Omissão do mesmo; e padrão de almoço ocidental. Grupos associados com indivíduos de baixa renda aderiram ao almoço tradicional. Conclusão: Os resultados encontrados no presente estudo indicam que padrões alimentares identificados de acordo com a refeição discriminam bem o consumo alimentar, salientando peculiaridades que não são encontradas em análises globais. E a associação entre a aderência a esses padrões e fatores demográficos e socioeconômicos sugere a existência de públicos-alvo para o planejamento e execução de políticas públicas em alimentação e nutrição. / Introduction: The World Health Organization suggests that dietary recommendations for populations should be based on foods rather than nutrients. However, individuals do not consume foods or nutrients in isolation but meals with variety of foods. Objective: To identify dietary patterns from breakfast, lunch and dinner of the adult and elderly population in São Paulo and characterize them according to socioeconomic, demographic and anthropometric variables. Methods: Data from cross-sectional population-based ISA Capital 2008 of adults and elderly (n = 1102) was used. Dietary intake was estimated by Multiple Source Method considering two 24-hour recalls. Principal component factor analysis (varimax rotation) was used to derive dietary patterns for each meal. Factor scores were calculated and then used in the cluster analysis. Individuals that skipped the meal were added as an extra cluster. The groups were characterized by gender, age, family income and nutritional status. Significance level of 0.05 was assumed for the groups characterization it was considered a difference of standardized score of at least | 0.5 | with respect to the overall sample. Results: We found omission prevalence of 5.6 per cent for breakfast, 3.6 per cent for lunch and 12.8 per cent for dinner. Three patterns of breakfast were identified: Healthy, Traditional and Snack; four patterns to lunch: Traditional, Salad, Sweetened Juice and Western; and four patterns to dinner: Coffee with Milk and Bread, Transitional, Traditional and Soup and Fruits. The groups of individuals associated with the elderly showed adherence to Healthy breakfast, Salad lunch and Soups and Fruit dinner. The groups that were associated with adult and men skipped breakfast and adhered to the Western lunch and Transition dinner. The groups associated with only men showed adherence to Traditional breakfast and lunch. The groups associated with only adults showed adherence to Sweetened Juice lunch. The groups associated with women showed adherence with Coffee with Milk and Bread dinner. The groups associated with low education adhered to Soup and Fruits dinner, and the groups associated with high school skipped breakfast and they adhered to Snack breakfast and Western breakfast. Groups associated with low-income individuals adhered to Traditional lunch. Conclusion: The results of this study indicate that dietary patterns identified by meal discriminated food consumption very well, highlighting peculiarities that a global analysis cannot show. And the adherence to meal patterns associated with socioeconomic and demographic factors suggest there is evidence of risk groups and possible public policies related to health diet.

Os royalties de petróleo têm ganhado notoriedade nos últimos anos pelo crescimento das atividades petrolíferas no país, as mudanças nas leis, preços do petróleo e transferência e aplicação de recursos nos Municípios para seu desenvolvimento socioeconômico. Esta pesquisa busca identificar mudanças em indicadores socioeconômicos em Municípios do estado do Rio de Janeiro através de análise temporal de variáveis que indiquem uma relação da evolução socioeconômica dos Municípios com os royalties de petróleo. Para testar esta hipótese, foi feita uma análise de agrupamento dos Municípios do estado do Rio de Janeiro utilizando as variáveis IDH (Índice de Desenvolvimento Humano), PIB (Produto Interno Bruto) e população, sendo todas as variáveis apresentando valores do ano 2000. Com a determinação do número de grupos, foram escolhidos dois Municípios de cada grupo sob a condição de maior arrecadador de royalties e não arrecadador de royalties e analisados entre os anos 2003 e 2006 para verificar a possível mudança de indicadores socioeconômicos neste período e possível relação desta mudança com royalties de petróleo. / The oil royalties have gained notoriety in recent years by the growth of oil activities in the country, changes in the legislation, oil prices and the transfer and application of resources in the municipalities for their socioeconomic development. The purpose of this research is to indentify changes in the socioeconomic indicators of municipalities of state of Rio de Janeiro through temporal analysis of variables that indicate a relationship between the socioeconomic development of municipalities and the royalties from oil. To test this hypothesis, we performed a cluster analysis on municipalities of Rio de Janeiro state using variables IHD (Index of Human Development), GDP (Gross Domestic Product) and population, and all the variables are related to the year 2000. Upon determination of the number of groups, the first was the received the largest amount of royalties, and the second did not received royalties at all. They were analyzed from 2003 to 2006 in order to investigate changes in the socioeconomic indicators, and if those changes had to do with oil royalties.

Coagrupamento é uma estratégia para análise de dados capaz de encontrar grupos de dados, então denominados cogrupos, que são formados considerando subconjuntos diferentes das características descritivas dos dados. Contextos de aplicação caracterizados por apresentar subjetividade, como mineração de texto, são candidatos a serem submetidos à estratégia de coagrupamento; a flexibilidade em associar textos de acordo com características parciais representa um tratamento adequado a tal subjetividade. Um método para implementação de coagrupamento capaz de lidar com esse tipo de dados é a fatoração de matrizes. Nesta dissertação de mestrado são propostas duas estratégias para coagrupamento baseadas em fatoração de matrizes não-negativas, capazes de encontrar cogrupos organizados com sobreposição de colunas em uma matriz de valores reais positivos. As estratégias são apresentadas em termos de suas definições formais e seus algoritmos para implementação. Resultados experimentais quantitativos e qualitativos são fornecidos a partir de problemas baseados em conjuntos de dados sintéticos e em conjuntos de dados reais, sendo esses últimos contextualizados na área de mineração de texto. Os resultados são analisados em termos de quantização do espaço e capacidade de reconstrução, capacidade de agrupamento utilizando as métricas índice de Rand e informação mútua normalizada e geração de informação (interpretabilidade dos modelos). Os resultados confirmam a hipótese de que as estratégias propostas são capazes de descobrir cogrupos com sobreposição de forma natural, e que tal organização de cogrupos fornece informação detalhada, e portanto de valor diferenciado, para as áreas de análise de agrupamento e mineração de texto / Coclustering is a data analysis strategy which is able to discover data clusters, known as coclusters. This technique allows data to be clustered based on different subsets defined by data descriptive features. Application contexts characterized by subjectivity, such as text mining, are candidates for applying coclustering strategy due to the flexibility to associate documents according to partial features. The coclustering method can be implemented by means of matrix factorization, which is suitable to handle this type of data. In this thesis two strategies are proposed in non-negative matrix factorization for coclustering. These strategies are able to find column overlapping coclusters in a given dataset of positive data and are presented in terms of their formal definitions as well as their algorithms\' implementation. Quantitative and qualitative experimental results are presented through applying synthetic datasets and real datasets contextualized in text mining. This is accomplished by analyzing them in terms of space quantization, clustering capabilities and generated information (interpretability of models). The well known external metrics Rand index and normalized mutual information are used to achieve the analysis of clustering capabilities. Results confirm the hypothesis that the proposed strategies are able to discover overlapping coclusters naturally. Moreover, these coclusters produced by the new algorithms provide detailed information and are thus valuable for future research in cluster analysis and text mining

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2217621 bytes, checksum: 73d2ddc4b72290d7ed609d146e107caf (MD5) Previous issue date: 2010-12-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The genetic diversity study is an important tool in the identification of genetically divergent individuals, wich, can increase the effect of heterosis in the progeny when combinaded. A statistical technique usually applied in this type of study is the cluster analysis. However, before applying this technique, it must be obtained a similarity matrix (or distance) between the genotypes. These distances can be calculated in several ways, which different proposals are found in the literature for quantitative variables, binary and multicategoric. The transformation of quantitative variables in multicategoric can be used to facilitate their characterization with preliminary useful information. There are quite a few methods to make such changes, but they need to be better understood so that the loss of information occurred in such changes does not damage significantly the results of the analysis. Therefore the purposes of this study are: to determine which of these variables categorization methods are efficient; to research the influence of the choice of different coefficients of dissimilarity in cluster analysis, made from simulated data by using quantitative variables and multicategoric; and to investigate whether some hierarchical methods group efficiently the simulated data. For that, there were made 50 simulations of ten quantitative variables to twenty genotypes of a species of reference as corn, each one with four replications. These data were converted in multicategoric using the following methods: equitable division of amplitude, equitable percentage, square rule, Sturges rule and normal distribution. A number of classes had to be established for the first two methods, which were used four and five classes for both. Were used to create distance matrices, in the original data and multicategoric, the dissimilarity measures: Euclidean distance, the average Euclidean, squared Euclidean distance, Mahalanobis distance and weighted distance. Subsequently, the grouping was done by the method of nearest neighbor and the average linkage between groups (UPGMA). The efficiency of these was verified by the statistics of efficiency cophenetic correlation coefficient, stress and distortion degree between the phenetic and cophenetic matrices. The results showed that the cluster method UPGMA was superior to method of nearest neighbor for all distance measures used. Euclidean distances and average Euclidean showed similar performance in all cluster analysis done. Moreover, these two measures got the best performance in all groups performed. All methods of data categorization achieved a satisfactory performance when grouped by UPGMA, except the method of equal percentage with four and five classes. However, the data which have their classes estimated by the square rule had the most similar dendrogram when compared to the obtained using the original data, and therefore, this is the recommended method to perform the categorization of data. / O estudo da divergência genética é uma ferramenta importante na identificação de indivíduos geneticamente divergentes que, ao serem combinados, possam aumentar o efeito heterótico na progênie. Uma técnica estatística muito aplicada nesse tipo de estudo é a análise de agrupamento. Entretanto, antes dessa técnica ser empregada, deve ser obtida uma matriz de similaridade (ou distância) entre os genótipos. Essas distâncias podem ser calculadas de diversas maneiras, sendo que diferentes propostas são encontradas na literatura para as variáveis quantitativas, binárias e multicategóricas. A transformação de variáveis quantitativas em multicategóricas pode ser utilizada para facilitar sua caracterização com informações preliminares de grande utilidade. Existem vários métodos para se fazer essa transformação, porém estes precisam ser melhor entendidos para que a perda de informações ocorrida na transformação não prejudique significativamente os resultados da análise. Portanto, este trabalho teve como objetivos: verificar quais desses métodos de categorização de variáveis são eficientes; pesquisar a influência da escolha de diferentes coeficientes de dissimilaridades na análise de agrupamentos, feita a partir de dados simulados utilizando variáveis quantitativas e multicategóricas; e averiguar se alguns métodos hierárquicos agrupam com eficiência os dados simulados. Para isto, foram feitas 50 simulações de dez variáveis quantitativas para vinte genótipos de uma espécie de referência como o milho, cada um com quatro repetições. Estes dados foram transformados em multicategóricos através dos métodos: divisão equitativa da amplitude, percentual equitativo, regra do Quadrado, regra de Sturges e distribuição normal. O número de classes tinha que ser estabelecido para os dois primeiros, no caso, foi utilizado quatro e cinco classes para ambos. Foram utilizadas para construir as matrizes de distâncias, nos dados originais e multicategóricos, as medidas de dissimilaridade: distância euclidiana, euclidiana média, quadrado da distância euclidiana, distância de Mahalanobis e distância ponderada. Posteriormente, o agrupamento foi feito pelo método do vizinho mais próximo e pela ligação média entre grupos (UPGMA). A eficiência destes foi verificada através das estatísticas de eficiência coeficiente de correlação cofenética, estresse e grau de distorção entre as matrizes fenéticas e cofenéticas. Os resultados mostraram que o método de agrupamento UPGMA foi superior ao método do vizinho mais próximo para todas as medidas de distância utilizadas. As distâncias euclidiana e euclidiana média apresentaram a mesma performance em todas as análises de agrupamento feitas. Além disso, essas duas medidas obtiveram os melhores desempenhos em todos os agrupamentos realizados. Todos os métodos de categorização de dados conseguiram um desempenho satisfatório quando agrupados por UPGMA, exceto o método do percentual equitativo com quatro e cinco classes. Contudo, os dados que possuem suas classes estimadas pela regra do Quadrado apresentaram o dendrograma mais semelhante com o obtido pormeio dos dados originais, sendo este, então, o método mais recomendado para se fazer a categorização de dados.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1125314 bytes, checksum: 0140d25420c9aa6705ebe6bcf03fb7fa (MD5) Previous issue date: 2012-07-16 / The objective of this study was to choose a nonlinear regression model that best described the dry matter accumulation in different parts of the plant garlic over time (60, 90, 120 and 150 days after planting). Were used 20 garlic accessions belonging to the Vegetable Germplasm Bank of Universidade Federal de Viçosa. In order to work only with groups of similar accessions, was applied the cluster analysis in order to obtaining these clusters. The dry matter of leaf, pseudostem, bulb and root were defined as variables in this cluster analysis, which was conducted by the Ward algorithm, using as dissimilarity measure the Mahalanobis distance. Based on Mojena s method to determine the number of groups, was formed three groups of accessions, whose means of dry matter of bulb, of root and of the whole plant were used to fitting of seven nonlinear regression models, namely : Mitscherlich, Gompertz, Logistic, Meloun I Meloun II, von Bertalanffy and Brody. Aiming to choose the best fitted model to the three characteristics of each group were calculated coefficient of determination (R2), the error mean square (EMS) and the average deviation absolut error. Comparing the values of the evaluators found that, for the three characteristics of the three groups, the best fit model was the Logistic model. / O objetivo deste estudo foi escolher um modelo de regressão não linear que melhor descreve o acúmulo de matéria seca de diferentes partes da planta do alho ao longo do tempo (60, 90, 120 e 150 dias após plantio). Foram utilizados 20 acessos de alho pertencentes ao Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV). A fim de se trabalhar apenas com grupos de acessos semelhantes, aplicou-se a análise de agrupamento para a formação desses grupos. As matérias secas da folha, do pseudocaule, do bulbo e da raiz foram definidas como as variáveis nessa análise de agrupamento, que foi realizado por meio do algoritmo de Ward, utilizando como medida de dissimilaridade a distância generalizada de Mahalanobis. O número ótimo de grupos foi determinado por meio do Método de Mojena, o qual indicou três grupos de acessos, cujas médias de matéria seca do bulbo, da raiz e total da planta foram utilizadas para o ajuste de sete modelos de regressão não linear, a saber: Mitscherlich, Gompertz, Logístico, Meloun I, Meloun II, Brody e von Bertalanffy. A identificação do modelo que melhor se ajustou as três características de cada grupo foi realizada mediante coeficiente de determinação (R2), o quadrado médio do resíduo (QMR) e o desvio médio absoluto dos resíduos (DMA). Comparando os valores desses avaliadores observou-se que, para as três caraterísticas dos três grupos, o modelo que melhor se ajustou foi o modelo Logístico.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 413082 bytes, checksum: dce64ad6522bcef86a27726ef7bb664c (MD5) Previous issue date: 2014-02-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Studies of genetic divergence between individuals or populations of plants and its growth path are of great importance in improvement programs, being essential for an appropriate handling through relevant information. Cluster analysis and regression models are techniques largely employed for such. The objective of this study was to identify and to group nonlinear regression models that best describe the dry matter accumulation of garlic plants over time (60, 90, 120 and 150 days after planting). 15 garlic accessions belonging to the Vegetable Germplasm Bank of Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV) were selected. The following nonlinear regression models were adjusted for each one of the accesses: Brody, Gompertz, Logistic, Mitscherlich and von Bertalanffy. The fit quality of the models was measured by the determination coefficient ( R 2 ); mean squared error ( MSE ); mean absolute deviation of the error ( DMA ); Akaike information criterion ( AIC ); and Bayesian information criterion ( BIC ).Then, for each access, the models were submitted the grouping analysis, with the appraisers of fit quality used as variables, using the UPGMA algorithm, the Mahalanobis distance as dissimilarity measure, and Mojena's method to obtain the number of groups. The adjusted models for each access were again grouped following the same criterion, but using the parameters with biological interpretation as variables, and the results of the different clustering analysis were then confronted. Comparing the results, it was observed that the Gompertz, Logistic and von Bertalanffy models presented better results, and they had close results in fit quality and estimates of the parameters. These three models, especially the Logistic, were efficient for the description of dry matter accumulation of garlic plants. / Estudos de divergência genética entre indivíduos ou populações de plantas e sua trajetória de crescimento são de grande importância em programas de melhoramento, sendo essenciais para a obtenção de informações relevantes para um manejo adequado das plantas. Das técnicas empregadas para tal, a análise de agrupamento e modelos de regressão são amplamente utilizados. Assim, o objetivo deste estudo foi identificar e agrupar modelos de regressão não linear que melhor se ajustam na descrição do acúmulo de matéria seca total da planta do alho ao longo do tempo (60, 90, 120 e 150 dias após plantio). Foram utilizados 15 acessos de alho pertencentes ao Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV). Os modelos de regressão não linear ajustados para cada um dos acessos foram: Brody, Gompertz, Logístico, Mitscherlich e von Bertalanffy. A qualidade de ajuste dos modelos foi determinada pelo coeficiente de determinação ( R 2 ); quadrado médio do resíduo ( QMR ); desvio médio absoluto dos resíduos ( DMA ); critério de informação de Akaike ( AIC ); e critério de informação Bayesiano ( BIC ). Então, para cada acesso, os modelos foram submetidos a análise de agrupamento, com os avaliadores de qualidade de ajuste considerados como variáveis, utilizando o algoritmo UPGMA, a distância generalizada de Mahalanobis como medida de dissimilaridade, e número de grupos determinado pelo método de Mojena. Depois, os modelos ajustados para cada acesso foram novamente agrupados seguindo o mesmo critério, mas utilizando os parâmetros com interpretação biológica como variáveis, e os resultados dos diferentes agrupamentos foram então confrontados. Comparando os resultados dos agrupamentos, observou-se que os modelos Gompertz, Logístico, e von Bertalanffy apresentaram melhores resultados quanto aos avaliadores de qualidade de ajuste, e tiveram resultados próximos quanto a estes e quanto as estimativas dos parâmetros. Estes três modelos se mostraram eficientes para descrição de matéria seca total da planta em acessos de alho, especialmente o modelo Logístico.

LUNA, Nayara Rochelli de Sousa. Investigação de mudanças na qualidade das águas subterrâneas do Baixo Acaraú em decorrência do manejo da irrigação. 2012. 88 f. Dissertação (Mestrado em engenharia agrícola)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-06-24T19:40:35Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_nrsluna.pdf: 2155981 bytes, checksum: faa97feb9f2f2ae2837c8f4f88db4874 (MD5) / Approved for entry into archive by José Jairo Viana de Sousa (jairo@ufc.br) on 2016-07-04T23:31:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_nrsluna.pdf: 2155981 bytes, checksum: faa97feb9f2f2ae2837c8f4f88db4874 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-04T23:31:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_nrsluna.pdf: 2155981 bytes, checksum: faa97feb9f2f2ae2837c8f4f88db4874 (MD5) Previous issue date: 2012 / Irrigation is currently an important component in the development of agriculture, not only in arid and semiarid regions, but also in other regions, providing the balance of production and avoiding the possible interference caused by the occasional lack of water. Irrigated agriculture has increased the productivity of crops, but the return flows of irrigation are a main contributor in the degradation of water resources (surface and groundwater). This research was conducted aiming to identify the inference of irrigation management and climate seasonality in soil and water resources of form a quantitative and qualitative of Irrigation District Baixo Acaraú – DIBAU, Ceará. The study was conducted with data from water collected in nine shallow wells, six (6) inserted in the irrigated area and three (3) outside irrigated area of DIBAU. Water samples were collected monthly during the August/10 July/11, totaling 12 sampling campaigns. The chemical analyses were performed at the Laboratory of Soil and Water Embrapa agribusiness Tropical. The attributes analyzed in the water were: pH, electrical conductivity (EC), Ca2+, Mg2+, Na+, K+, HCO3 -, Cl-, NH4 +, NO3 - and Sodium Adsorption Ratio (SAR). Soil samples were taken in (2) points, one batch area irrigated and the other in an uncultivated area. Both samples were collected the dry and rainy periods, each 50 cm depth from the surface to the zone of saturation of water table. To check the similarity of water quality was employed the statistical technique of multivariate analysis (cluster analysis) processed in SPSS 16.0. The classification of the chemical quality of water was performed by using the Piper diagram software QUALIGRAF (FUNCEME, 2009). According to the results of the water wells investigated were grouped without presenting geographical continuity, forming two distinct groups for the two seasons. The highest values of cations (Ca2+, Mg2+, Na+ and K+) were recorded in the waters of wells P1, P8 and P9. The soil texture was the determining factor for the reduction of sodium, chloride and nitrate in the soil profile of irrigated area according to the deeper layers. There was an increase in levels of nitrate in water from wells affected by agricultural practices (P5 and P7). These concentrations exceeded the maximum allowed limits by Resolution 357/2005 and by Ordinance 518/2004 for human consumption in certain months of collected. Groundwater the DIBAU were predominantly classified as chlorinated sodium. / A irrigação é atualmente uma componente importante no desenvolvimento da agricultura, não somente nas regiões áridas e semiáridas, mas também em outras regiões, proporcionando o equilíbrio da produção e evitando as possíveis interferências ocasionais provocadas pela falta de água. A agricultura irrigada tem aumentado à produtividade das culturas, mas o retorno dos fluxos de irrigação é um dos principais contribuintes na degradação das águas superficiais e subterrâneas. Esta pesquisa foi desenvolvida objetivando identificar a inferência do manejo da irrigação e da sazonalidade climática nos recursos solo e água de forma quantitativa e qualitativa do Distrito de Irrigação Baixo Acaraú – DIBAU, Ceará. O estudo foi desenvolvido com dados de águas coletadas em nove poços rasos, sendo seis inseridos na área irrigada e três fora da área útil do DIBAU. As coletas de água foram realizadas mensalmente durante o período de Agosto/10 a Julho/11, totalizando 12 campanhas de coletas. As análises químicas foram realizadas no Laboratório de Solo e Água da EMBRAPA Agroindústria Tropical. Os atributos analisados na água foram: pH, CEa, Ca2+, Mg2+, Na+, K+, HCO3 -, Cl -, NH4 +, NO3 - e RAS. As amostras de solos foram efetuadas em dois pontos de amostragens, sendo um em lote irrigado e o outro em uma área não irrigada. Ambas as coletadas foram efetuadas no período seco e chuvoso, a cada 50 cm de profundidade da superfície até a zona de saturação do lençol freático. Para verificar a similaridade da qualidade das águas foi empregada a técnica estatística de análise multivariada (análise de agrupamento) processada no SPSS 16.0. A classificação da qualidade química das águas foi realizada pelo diagrama de Piper através do software QUALIGRAF (FUNCEME, 2009). De acordo com os resultados as águas dos poços investigados foram agrupadas sem apresentar continuidade geográfica, formando dois grupos distintos para as duas estações. Os maiores valores de Ca2+,Mg2+, Na+ e K+ foram registradas nas águas dos poços P1, P8 e P9. A granulometria do solo foi o fator determinante para a redução dos teores de sódio, cloreto e nitrato no perfil do solo da área irrigada de acordo com as camadas mais profundas. Houve um incremento nos teores de nitrato nas águas dos poços influenciados pelas práticas agrícolas (P5 e P7). Estas concentrações excederam os limites máximos aceitáveis pela Resolução 357/2005 (CONAMA) e pela Portaria 518/2004 (MS) para consumo humano em determinados meses de coletas. As águas subterrâneas do DIBAU foram predominantemente classificadas como.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:37:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_8325_Dissertacao_Jeangelis.pdf: 1337655 bytes, checksum: 22014242540a6c4b7c62551dd6929b42 (MD5) Previous issue date: 2014-11-28 / O inventário florestal é o principal método para a obtenção de informações quantitativas e qualitativas sobre as florestas. Entretanto, ao se trabalhar com grandes áreas, há o inconveniente das variáveis analisadas apresentarem grande heterogeneidade, sendo necessário adotar uma maior intensidade amostral. Nestes casos, uma alternativa para a realização dos inventários florestais é a estratificação da área em subpopulações mais homogêneas quanto a variável de interesse, garantindo estimativas mais precisas com uma menor intensidade amostral. Com isso, este estudo teve como objetivo realizar a estratificação de florestas de eucalipto considerando variáveis que descrevem a forma do fuste. Para tanto, foi utilizada uma base de dados contendo informações de 47.770ha de povoamentos de clones do gênero Eucalyptus.Osplantios são compostos porquatorze clones plantados sobtrês diferentes regimes de manejo (alto fuste, dividido em áreas de implantação e reforma, e talhadia) e quatro espaçamentos de plantios (6, 9, 10 e 16m2 de área útil por planta), com idades variando de quatroa seis anos. Inicialmente, foi realizada a estratificação da área, gerando um total de quarenta estratos, nos quais foram realizados a cubagem rigorosa e os inventários florestais. Em seguida, foram aplicados os métodos de agrupamento por similaridade de perfil, análise de componentes principais, classes de quociente de forma, classes de fator de forma artificial e redes neurais artificiais, gerando novos estratos de amostragem.A título de comparação, também foram consideradas amostragem sem estratificação, a estratificação completa (40 estratos iniciais), estratificação considerando a idade e o espaçamento, e estratificação apenas pela idade.Em seguida, foi realizado o cálculo dos estimadores populacionais para o inventário florestal, considerando cada método de estratificação apresentado, bem como o custo de realização do inventário florestal e cubagem rigorosa. Dentre os métodos propostos para estratificação dos povoamentos, os que apresentaram melhores resultados, quanto a precisão, foi o agrupamento porredes neurais artificiais e o agrupamento porclasses de quociente de forma (K0,5H). Em relação aos custos, o método de agrupamento por redes neurais artificiais também obteve melhores resultados, seguido pelo agrupamento pelo método da similaridade de perfis. Analisando conjuntamente precisão e custo, dentre todos os métodos avaliados, a utilização de redes neurais artificiais se mostrou a alternativa mais eficiente para a estratificação de florestas. Palavras-chave:Amostragem estratificada, inventário florestal, redes neurais artificiais. / The forest inventory is the main method to obtain quantitative and qualitative information on forests. However, when working with large areas, there is the inconvenience of the variables present great heterogeneity, being necessary to adopt a higher sampling intensity. In these cases, an alternative for the realization of forest inventories is the stratification of the area in more homogeneous subpopulations as the variable of interest, ensuring more accurate estimates with a lower sampling intensity. This study aimed to stratify eucalyptus forests considering variables that describe bole form. For this purpose, we used a database containing information of 47.770 ha with clonal Eucalyptus stands. The stands consisted of fourteen clones with three different management regimes (high forest, divided into areas of first and second rotations, and coppice) and four spacings (6, 9, 10 and 16 m2 per plant), aged four to six years. Initially the area stratification was performed, yielding forty strata, in which were performed the scaling and forest inventories. Then, were applied the clustering methods of profile similarity, principal component analysis, class of form quotient, class of form factor and artificial neural networks, generating new sampling strata. For comparison, were also considered sampling without stratification, the complete stratification (40 initial strata), stratification considering the age and spacing and stratification by age only. Then was conducted the calculation of population estimators for forest inventory considering each stratification method presented, as well as the cost of conducting a forest inventory and scaling. Among the methods proposed to stratify the stands, the ones that showed the best results in accuracy, was the clustering by artificial neural networks and clustering by class of form quotient (K0,5H). Regarding costs, the clustering method by artificial neural networks has also achieved best results, followed by clustering by profile similarity method. 8 By analyzing precision and cost, among all methods, the use of artificial neural networks proved to be the most efficient alternative to the stratification of forests

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-11-23Bitstream added on 2014-06-13T18:29:34Z : No. of bitstreams: 1 pantoja_tf_me_jabo.pdf: 1016487 bytes, checksum: 2ab47057725d5333457f8d9c11a51f60 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O objetivo do presente trabalho foi caracterizar a morfologia de frutos, sementes e desenvolvimento pós-seminal e estudar a divergência genética entre árvores matrizes de Carapa guianensis Aublet., em duas populações naturais no Amapá, uma em Mazagão e outra em Macapá, por meio de caracteres biométricos de frutos e sementes, processo germinativo, desenvolvimento inicial de plântulas e teor de óleo. Na descrição morfológica utilizou-se estereomicroscópio para observação das características externas dos frutos, sementes e plântulas nas diversas fases de desenvolvimento pós-seminal. A divergência genética foi avaliada pela análise de agrupamento, através do algoritmo de Tocher e do método UPGMA (Unweighted Pair Group Using an Arithmetic Average), obtido a partir da matriz de dissimilaridade pela Distância Euclidiana. Para verificação da importância relativa de cada variável para a divergência genética utilizou-se a análise de Componentes Principais. Os frutos de C. guianensis são cápsulas septífragas, secas, deiscentes, pluriloculares, polispérmicas e subglobosas. As sementes são grandes, angulosas e convexas na região dorsal. A germinação é do tipo hipógea-criptocotiledonar e as plântulas apresentam metáfilos paripinados, hipocótilo pequeno, epicótilo glabro, sublenhoso, com duas a seis gemas axilares protegidas por catáfilos. Nos dois métodos de agrupamento as 25 árvores matrizes foram distribuídas em cinco e seis grupos, respectivamente, em Mazagão e Macapá. Oito (50%) e 12 (75%) dos 16 caracteres avaliados, repectivamente, em Mazagão e Macapá, foram considerados de pequena importância para a divergência. Dos caracteres mais importantes para a divergência, a massa de sementes, a largura de frutos e o teor de óleo foram comuns nas duas localidades. Há grande variabilidade entre as árvores matrizes de C. guianensis... / The objective of the work was the morphological characterization of the fruits, the seeds, the post-seminal development and to evaluate the genetic divergence among mothers trees of Carapa guianensis of two natural populations located in Amapá, one in Mazagão and another in Macapá, through biometric traits of fruits and seeds, oil production, germination process and formation of the seedlings. To morphological description, the external characteristics of the fruits, the seeds and the seedlings in various stages of postseminal development were observed in a stereomicroscopy. The genetic divergence was evaluated using clusters analysis, by the algorithm of Tocher and method of UPGMA (Unweighted Pair Group Using an Arithmetic Average), obtained by the Euclidian Distance. To verify the relative importance of each variable for divergence was applied the analysis of Principal Components. The fruit of C. guianensis is a septicidal capsule, drought, dehiscent, plurilocular, polyspermic and subglobose. The seeds are large, angulate and convex in the back. The germination is hypogeal cryptocotilar and the seedlings have pinnate metaphylls, small hipocotyl, glabrous epicotyl, subwoody, with two or six axillary buds protected by cataphylls. In clusters analysis the 25 mother trees were distributed in five and six groups, respectively, in Mazagão and Macapá. Eight (50%) in Mazagão and 12 (50%) in Macapá of 16 characters evaluated were considered of presented lower importance for genetic divergence. The more important characters to the study of genetic divergence were the fresh mass of the seeds, fruit width and oil content, common in both locations. The great variability among mother trees of C. guianensis and the genetic divergence studies can xvii possibility the identification of mother trees to seed collection for use in conservation and improvement programs.