Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-02-09T17:19:23Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3255712 bytes, checksum: 73c3a3bfdeb8f2041b501d9cea99b666 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-09T17:19:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3255712 bytes, checksum: 73c3a3bfdeb8f2041b501d9cea99b666 (MD5) Previous issue date: 2002-11-28 / Os objetivos deste trabalho foram avaliar as interações defasadas no tempo, entre um conjunto de elementos meteorológicos e um conjunto de variáveis fenológicas de uma cultura de cacaueiro, sob três níveis de irrigação suplementar, bem como comparar os conjuntos de variáveis fenológicas, entre si, em um “corte transversal” no tempo. O experimento foi realizado em Linhares (ES), no período de setembro de 1989 a agosto de 1993, em uma área experimental pertencente à CEPLAC. Os tratamentos foram: irrigação suplementar o ano todo; irrigação suplementar nos períodos de pico de formação da almofada floral e floração (outubro a abril) e a testemunha, sem irrigação. O grupo das variáveis meteorológicas avaliadas foi composto pelas temperaturas máxima, mínima e média, irradiância solar global, insolação, velocidade média do vento a dois metros de altura, evapotranspiração estimada, precipitação e irrigação suplementar; enquanto que o grupo das variáveis fenológicas incluiu o número de folhas novas por planta, queda de folhas por planta, intensidade da floração, número de frutos novos por planta e número de frutos pecos por planta. A análise canônica foi eficiente na detecção das altas correlações entre os grupos das variáveis meteorológicas com o das fenológicas, mesmo em se tratando de séries temporais. A técnica, também, mostrou efeitos dos eventos meteorológicos com apreciável persistência no tempo sobre a fenologia do cacaueiro, até cinco meses após, insinuando indícios de periodicidades anuais nas inter- relações entre os grupos de variáveis. Também, mostrou-se capaz de separar os tratamentos, sugerindo o maior grau de similaridade entre os tratamentos irrigados entre si, do que qualquer um deles em relação à testemunha, sem irrigação. A análise de componentes principais, ao menos as técnicas utilizadas neste trabalho, em princípio, não se mostraram capazes de selecionar aquelas variáveis meteorológicas que seriam mais importantes para posteriores análises. Esta técnica, foi eficiente na detecção das variáveis meteorológicas que contêm as maiores quantidades de informações, retendo, assim, as variáveis meteorológicas que, em si mesmas, resultam de interações de diversos fatores, descartando, entretanto, as causas primeiras. Também, tenderam a descartar as variáveis ligadas à quantidade de água presente na atmosfera, umidade relativa e precipitação. A análise harmônica de Fourier, foi aquela que explicitou a maior quantidade de informações. A função de autocorrelação foi capaz de mostrar as periodicidades intrínsecas de cada uma das variáveis, meteorológicas e fenológicas. Por seu turno, a correlação cruzada realçou inter-relações entre as diversas variáveis, revelando nuances invisíveis pelas análises estatísticas mais usuais. Os resultados,aparentemente, mais surpreendentes foram as correlações cruzadas entre o fotoperíodo – variável astronômica, por excelência e assim, causa primeira – com as variáveis fenológicas. As respostas fenológicas, em todos os tratamentos, a essa variável astronômica, revelaram-se consistentes, destacando de maneira inequívoca os efeitos das diferentes estratégias de irrigação. As técnicas utilizadas de análise espectral não mostraram resultados particularmente elucidativos, nem acrescentaram informações consistentes àquelas apontadas pela análise harmônica. Uma possível explicação dessas discrepâncias encontradas pelas duas estruturas matemáticas utilizadas para o estudo das séries temporais, seria que o tamanho das séries utilizadas não foram longas o suficiente, em termos de número de dados de cada série, para que a análise espectral pudesse mostrar sua robustez. Concluir-se-ia, então que, pelo menos, para séries curtas a análise harmônica superaria a espectral, na elucidação das inter-relações entre as diversas variáveis. / The goals of this paper were to evaluate the interactions between a set of meteorological elements and sets of phenological variables of cocoa trees under three levels of supplemental irrigations, as well as between the sets of phenological variables themselves, in the "transversal" time steps. The experiment was carried out in Linhares, in the state of Espírito Santo, Brazil, during September of 1989 through August of 1993. The treatments were: no water restriction, supplemental irrigations in the stages of inflorescence and flowering (October to April) and no supplemental irrigations. The set of meteorological data series was made by maximum, minimum and average temperatures, global solar irradiation, and sunshine duration, wind speed at two meters height, estimated evapotranspiration, rain and supplemental irrigation. The sets of phenological variables included leaf flushing, leaf drop, flowering intensity, fruit setting and cherelle wilt. The canonical analysis was efficient to detect high correlations between the sets of meteorological and phenological variables, even in time series analysis. This technique showed time persistency of the effects of meteorological events on phenology of cocoa trees up to five months later, insinuating annual periodicities in interrelations of sets of variables. This technique was able to differentiate the treatments, suggesting higher similarities among the treatments with irrigation. Principal components analysis was an efficient tool to detect which meteorological variables held higher amounts of information; however it was not able to detect the important meteorological variables to be used in posterior analysis as expected. The problem was that meteorological variables that held large amount of information are those derived from several other environmental parameters interactions. Therefore, these variables were not the primary cause. Also, these procedures tended to discard variables associated with water in the atmosphere, like relative humidity and rainfall. The Fourier’s harmonic analysis was the better procedures to enlighten the more relevant results. The autocorrelation function was capable to show the intrinsic periodicities of each one of the variables, meteorologicals and phenologicals. The cross-correlation function was able to reveal invisibles tints interrelating the variables. Considering that biological systems do not always show a perfect response to any input variable, the most surprising result was the phenological response to photoperiod, which is essentially an astronomical variable, therefore a primary cause, which is clearly the effect of supplemental irrigation strategies. Unfortunately, the spectral analysis did not elucidate particularly any aspect, or added consistent information to that disclosed by harmonic analysis. A possible reason of these discrepancies would be the lengths of time series used, no longer enough, in terms of number of values of each series, for the spectral analysis to show its mathematical robustness and consistency. / Tese importada do Alexandria

SANTOS, Gustavo Adolfo Campos dos. S-SWAP: scale-space based workload analysis and prediction. 2013. 99 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-28T19:41:50Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_gacsantos.pdf: 3910335 bytes, checksum: 15f381ec4c1d77510c3d76424bf764aa (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-08-01T15:38:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_gacsantos.pdf: 3910335 bytes, checksum: 15f381ec4c1d77510c3d76424bf764aa (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-01T15:38:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_gacsantos.pdf: 3910335 bytes, checksum: 15f381ec4c1d77510c3d76424bf764aa (MD5) Previous issue date: 2013 / This work presents a scale-space based approach to assist dynamic resource provisioning. The application of this theory makes it possible to eliminate the presence of irrelevant information from a signal that can potentially induce wrong or late decision making. Dynamic provisioning involves increasing or decreasing the amount of resources allocated to an application in response to workload changes. While monitoring both resource consumption and application-speci c metrics is fundamental in this process since the latter is of great importance to infer information about the former, dealing with these pieces of information to provision resources in dynamic environments poses a big challenge. The presence of unwanted characteristics, or noise, in a signal that represents the monitored metrics favors misleading interpretations and is known to a ect forecast models. Even though some forecast models are robust to noise, reducing its in uence may decrease training time and increase e ciency. Because a dynamic environment demands decision making and predictions on a quickly changing landscape, approximations are necessary. Thus it is important to realize how approximations give rise to limitations in the forecasting process. On the other hand, being aware of when detail is needed, and when it is not, is crucial to perform e cient dynamic forecastings. In a cloud environment, resource provisioning plays a key role for ensuring that providers adequately accomplish their obligation to customers while maximizing the utilization of the underlying infrastructure. Experiments are shown considering simulation of both reactive and proactive strategies scenarios with a real-world trace that corresponds to access rate. Results show that embodying scale-space theory in the decision making stage of dynamic provisioning strategies is very promising. It both improves workload analysis, making it more meaningful to our purposes, and lead to better predictions. / This work presents a scale-space based approach to assist dynamic resource provisioning. The application of this theory makes it possible to eliminate the presence of irrelevant information from a signal that can potentially induce wrong or late decision making. Dynamic provisioning involves increasing or decreasing the amount of resources allocated to an application in response to workload changes. While monitoring both resource consumption and application-speci c metrics is fundamental in this process since the latter is of great importance to infer information about the former, dealing with these pieces of information to provision resources in dynamic environments poses a big challenge. The presence of unwanted characteristics, or noise, in a signal that represents the monitored metrics favors misleading interpretations and is known to a ect forecast models. Even though some forecast models are robust to noise, reducing its in uence may decrease training time and increase e ciency. Because a dynamic environment demands decision making and predictions on a quickly changing landscape, approximations are necessary. Thus it is important to realize how approximations give rise to limitations in the forecasting process. On the other hand, being aware of when detail is needed, and when it is not, is crucial to perform e cient dynamic forecastings. In a cloud environment, resource provisioning plays a key role for ensuring that providers adequately accomplish their obligation to customers while maximizing the utilization of the underlying infrastructure. Experiments are shown considering simulation of both reactive and proactive strategies scenarios with a real-world trace that corresponds to access rate. Results show that embodying scale-space theory in the decision making stage of dynamic provisioning strategies is very promising. It both improves workload analysis, making it more meaningful to our purposes, and lead to better predictions.

Neste trabalho analisamos processos estocásticos com decaimento polinomial (também chamado hiperbólico) da função de autocorrelação. Nosso estudo tem enfoque nas classes dos Processos ARFIMA e dos Processos obtidos à partir de iterações da transformação de Manneville-Pomeau. Os objetivos principais são comparar diversos métodos de estimação para o parâmetro fracionário do processo ARFIMA, nas situações de estacionariedade e não estacionariedade e, além disso, obter resultados similares para o parâmetro do processo de Manneville-Pomeau. Entre os diversos métodos de estimação para os parâmetros destes dois processos destacamos aquele baseado na teoria de wavelets por ser aquele que teve o melhor desempenho. / In this work we analyze stochastic processes with polynomial (also called hyperbolic) decay of the autocorrelation function. We emphasize the class of ARFIMA processes and the one obtained from the Manneville-Pomeau iterated function processes. The main goal is to compare different estimation methods for the fractional parameter in ARFIMA process, for both stationary and non-stationary case and, moreover, to get similar results for the parameter in the Manneville-Pomeau process. Among all estimation methods for the parameters of these two processes we stress the one based on the wavelet theory since this had the best performaance.

MENEZES JÚNIOR, J. M. P. Redes neurais dinâmicas para predição e modelagem não-linear de séries temporais. 2006. 116 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2006. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-04T16:59:05Z No. of bitstreams: 1 2006_dis_jmpmenezesjúnior.pdf: 4137709 bytes, checksum: cdcbd51b8b430a0192d1be9541a4195b (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-06T14:35:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_dis_jmpmenezesjúnior.pdf: 4137709 bytes, checksum: cdcbd51b8b430a0192d1be9541a4195b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-06T14:35:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_dis_jmpmenezesjúnior.pdf: 4137709 bytes, checksum: cdcbd51b8b430a0192d1be9541a4195b (MD5) Previous issue date: 2006-07-14 / In this work, dynamic neural networks are evaluated as non-linear models for efficient prediction of complex time series. Among the evaluated architectures are the FTDNN networks, Elman and NARX. The predictive power of these networks are tested in prediction task a step ahead and multiple-steps-forward. To this end, the following time series are used: Series Laser chaotic Mackey-Glass chaotic series, and network traffic series of computers with self similar characteristics. The use of NARX network prediction time series is a contribution of this thesis. This network has a recurrent neural architecture originally used to identify input-output nonlinear systems. The input NARX network is formed by two sliding windows (sliding window time), one slipping over the other input signal and which slides on the output signal. When applied to chaotic time series prediction, the NARX network is usually designed as an autoregressive nonlinear model (NAR), eliminating the output delay window. In this paper, we propose a simple strategy, but effective to allow the network NARX fully explore the input time slots and output in order to improve its predictive ability. The results show that the proposed approach outperforms the performance presented by predictors based on FTDNN and Elman networks. / Neste trabalho, redes neurais dinâmicas são avaliadas como modelos não-lineares eficientes para predição de séries temporais complexas. Entre as arquiteturas avaliadas estão as redes FTDNN, Elman e NARX. A capacidade preditiva destas redes são testadas em tarefas de predição de um-passo-adiante e múltiplos-passos-adiante. Para este fim, são usadas as seguintes séries temporais: série laser caótico, série caótica Mackey-Glass, além de séries de tráfego de rede de computadores com características auto-similares. O uso da rede NARX em predição de séries temporais é uma contribuição desta dissertação. Esta rede possui uma arquitetura neural recorrente usada originalmente para identificação entrada-saída de sistemas não-lineares. A entrada da rede NARX é formada por duas janelas deslizantes (sliding time window), uma que desliza sobre o sinal de entrada e outra que desliza sobre sinal de saída. Quando aplicada para predição caótica de séries temporais, a rede NARX é projetada geralmente como um modelo autoregressivo nãolinear (NAR), eliminando a janela de atraso da saída. Neste trabalho, é proposta uma estratégia simples, porém eficiente, para permitir que a rede NARX explore inteiramente as janelas de tempo da entrada e da saída, a fim de melhorar sua capacidade preditiva. Os resultados obtidos mostram que a abordagem proposta tem desempenho superior ao desempenho apresentado por preditores baseados nas redes FTDNN e Elman.

Neste trabalho analisamos processos de longa dependência com parâmetro fracionário variando no tempo. Estes processos exibem dois comportamentos de longa dependência distintos: até uma certa observação k, o parâmetro de longa dependência do processo tem valor A partir da observação k + 1, este parâmetro assume um valor d(2). Propomos neste trabalho um estimador para localizar o ponto de mudança de regime k. Apresentamos simulações de Monte Cario para as estimações dos parâmetros k, (i(1) e 5 = d(2) - d(1). / In this work we analyze long memory processes with fractional parameter varying in time. These processes show two long memory behaviors: until a certain observation k, the fractional parameter of the process has d(1) value. From the observation fc + 1, this parameter takes the ri(2) value. In this work we propose an estimator to locate the regime-change point k. We present Monte Cario simulations for estimation of the parameters k, ri(1) and = ^(2) _ (^(1).

Submitted by Marcus da Silva (marcusfisico@yahoo.com.br) on 2016-06-06T20:23:43Z No. of bitstreams: 1 Tese Marcus Fernandes (1).pdf: 2350701 bytes, checksum: 7667bd8fed80519ca5eb0e0584cb4cc3 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Auxiliadora da Silva Lopes (silopes@ufba.br) on 2016-06-08T16:35:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese Marcus Fernandes (1).pdf: 2350701 bytes, checksum: 7667bd8fed80519ca5eb0e0584cb4cc3 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-08T16:35:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Marcus Fernandes (1).pdf: 2350701 bytes, checksum: 7667bd8fed80519ca5eb0e0584cb4cc3 (MD5) / FAPESB / Esta tese é formada por 3 trabalhos publicados em periódicos e com uma tentativa de associação entre eles. A ferramenta metodológica mais utilizada em todos estes trabalhos foi o cálculo do coeficiente DCCA entre as séries temporais econômicas consideradas. Os três periódicos compõem os capítulos 4, 5 e 6. As motivações de cada um deles estão em encontrar uma relação precisa entre o expoente lâmbda de correlação cruzada e os expoentes alfa de auto-correlação; em utilizar o coeficiente de correlação cruzada associado com a hipótese estatística nula para calcular a correla ção entre as flutuações do mercado de câmbio com as flutuações dos preços do milho e da soja, no município de Barreiras; observar se há intervalo de tempo para começar essas correlações. Medir as correlações entre o índice bovespa e cada uma das blues-chips consideradas para os períodos pre e pós crise de 2008 respectivamente. Encontramos como resultados a associação precisa entre os expoentes alpha e lâmbda a partir do coeficiente DCCA, observamos que existe um tempo de 174 dias para começar as correlações entre as flutuações dos preços do câmbio com as flutuações do preço da soja. Com as flutuações do preço do milho este tempo não aconteceu. Observamos que as correlações das blue-chips consideradas com o índice bovespa são mais fortes para o período pós-crise de 2008. Sobre a associação entre estes trabalhos, optamos por mostrar uma proposta in édita de utilizar o coeficiente DCCA para medir a quantidade de informações perdidas durante este processo de associação. Observamos que na correlação entre os índices Down Jones e NASDAQ h á pouca informação perdida durante a associação entre eles. Nos índices Down Jones e SSE ocorre este mesmo comportamento para escalas temporais maiores que 1000 dias. No que diz respeito as correlações entre as flutuações dos preços do mercado de câmbio associado com as flutuações dos preços do milho e da soja no município de Barreiras há uma considerável perda de informação durante este processo. E finalmente, nas correlações entre as blue-chips consideradas e o índice Bovespa essa perda de informação é menor para o período pós crise de 2008, se comparado com outros períodos. / Abstract This thesis consists of three articles published in journals and an attempt to draw an association between them. The methodological tool most used in all these works was the calculation of the DCCA coeffi cient between the economic time series considered. The three periodicals make up chapters 4, 5 and 6. The motivations of each are: the need to find a relationship between the lambda exponent cross-correlation and the alpha exponent autocorrelation; to use the coffie cient of cross-correlation associated with the null statistical hypothesis to calculate the correlation between the fluctuations of the foreign foreign exchange rate in corn prices and soybean, in Barreiras; to observe whether there is a time slot in which these correlations startart; measure the correlations between the Bovespa index and each of the blue chips considered for the periods before and after the 2008 crisis, respectively. The respectively results: found as a result of the association needs between alpha and lambda exponents from DCCA coeffi cient, we note that there is a period of 174 days in which to obtain a correlation between fluctuations in exchange rates with the soybean price fluctuations. With the corn price fluctuations this time does not occur. We note that the correlations of the blue chips considered with the Bovespa index are stronger for the 2008 post-crisis period. On the association between these works, we have chosen to show an unprecedented proposal to use the DCCA coe fficient to measure the amount of information lost in this association process. We note that the correlation between the Dow Jones and NASDAQ index there is little information lost during the association between them. The Dow Jones and SSE index showthe same behavior for more than 1000 days timescales. Regarding the correlation between fluctuations in the foreign exchange rate prices associated with fluctuations in the prices of corn and soybean in Barreiras, there is a considerable loss of information during this process. Finally, regarding the correlations among the blue chips considered and the Bovespa index, the loss of information is less for the period after the 2008 crisis, compared with other periods.

Orientador: Prof. Dr. Marcio Eisencraft / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2016. / O presente trabalho analisa o problema de desconvolução não-supervisionada de sinais abordando a característica esparsa dos sinais envolvidos. O problema de desconvolução não-supervisionada de sinais se assemelha, em muitos aspectos, ao problema de separação cega de fontes, que consiste basicamente de se estimar sinais a partir de versões que correspondem a misturas desses sinais originais, denominados simplesmente de fontes. Ao aplicar a desconvolução não-supervisionada é necessario explorar características dos sinais e/ou do sistema para auxiliar na resolução do problema. Uma dessas características, a qual foi utilizada neste trabalho, é o conceito de esparsidade. O conceito de esparsidade está relacionado a sinais e/ou sistemas em que toda a informação está concentrada em uma quantidade pequena de valores, os quais representam a informação real do que se queira analisar sobre o sinal ou sobre o sistema. Nesse contexto, há critérios que estabelecem condições suficientes, sobre os sinais e/ou sistemas envolvidos, capazes de garantir a desconvolução dos mesmos. Com isso, os algoritmos para recuperação dos sinais e/ou sistemas utilizarão os critérios estabelecidos baseado na característica esparsa dos mesmos. Desta forma, neste trabalho será feito a comparação de convergência dos algoritmos aplicados em alguns cenários específicos, os quais definem o sinal e o sistema utilizados. Por fim, os resultados obtidos nas simulações permitem obter uma boa ideia do comportamento dos diferentes algoritmos analisados e a viabilidade de uso no problema de desconvolução de sinais esparsos. / The present work analyzes the deconvolution problem unsupervised signs approaching the sparse characteristic of the signals involved. The deconvolution problem unsupervised signals resembles in many aspects to the problem of blind source separation, which consists primarily of estimating signals from versions which are mixtures of these original signals, simply referred to as sources. By applying unsupervised deconvolution it is necessary to explore characteristics of signals and/or system to assistant in problem resolution. One of these features, which was used in this work is the concept of sparsity. The concept of sparseness associated signs and/or systems in which all the information is concentrated in a small number of values, which represent the actual information that one wants to analyze on the signal or on the system. In this context, there are criteria that establish sufficient conditions on the signs and/or systems involved, able to ensure the deconvolution of them. Thus, the algorithms for signal recovery and/or systems will use the criteria based on sparse characteristic of them. Thus, the present work will be doing the convergence of algorithms comparison applied in some specific scenarios, which define the signal and the system used. Finally, the results obtained from simulations allow getting a good idea of the behavior of different algorithms and analyzed for viability using the deconvolution problem of sparse signals.

Made available in DSpace on 2015-12-10T14:23:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-07-23. Added 1 bitstream(s) on 2015-12-10T14:29:32Z : No. of bitstreams: 1 000853133.pdf: 2801881 bytes, checksum: ef27cb8d1ae9bcecea9f36285cf756af (MD5) / A água subterrânea destaca-se pela boa qualidade, baixo custo de captação e relativa abundancia no Estado de São Paulo. Na região hidrográfica do Médio Paranapanema, o Sistema Aquífero Bauru (SAB) é uma reserva estratégica e seu monitoramento é importante para que a exploração seja feita de maneira sustentável e o aquífero continue desenvolvendo seu papel no fornecimento de água para a região. A pressão exercida por sistemas agrícolas e florestais em áreas de recarga de aquíferos é uma variável ligada à tomada de decisão e ao planejamento dos recursos hídricos em uma bacia. A identificação de respostas do aquífero, em relação ao uso da terra, pode ser realizada utilizando dados de monitoramento freático e modelos de séries temporais. Neste sentido, ressalta-se a importância do estudo do comportamento e aproveitamento da água na bacia hidrográfica, a fim de determinar a evolução dos recursos hídricos no tempo e no espaço e mensurar o impacto da modificação da bacia sobre processos hidrológicos. Com base em tais pressupostos, este trabalho teve como objetivo verificar o comportamento do SAB a partir de dados de altura do nível freático coletados em poços de monitoramento localizados em diferentes parcelas experimentais no município de Assis/SP. Para isso, as series históricas das alturas do nível freático foram ajustadas aos dados de precipitação e evapotranspiração, através do modelo de transferência de ruído PIRFICT.Os resultados mostraram um comportamento distinto entre os poços localizados sob a mesma formação geológica, mas com diferentes usos da terra. Notou-se que em área agrícola os níveis foram mais sensíveis às variações sazonais e às práticas de manejo ali empregadas, denotando células de fluxo local. Enquanto que em área de conservação florestal, onde não há perturbações antrópicas, os dados de monitoramento ... / Groundwater outstands for good quality, low withdrawing cost and relative abundance in the State of São Paulo. In the Médio Paranapanema river basin, the Bauru Aquifer System (BMS) is a strategic reserve, its water monitoring is essential for a sustainable way of exploration, and the aquifer keeps developing its role in supplying water for the region. All of the state territory aquifers are exposed to progressive deterioration, given the impacts to geological structures by growing urban settlement, industrial and agricultural blast climbing.Pressure inputted by agricultural and forestry systems in groundwater recharge areas is an important decision variable to water resources planning in the basin. The identification of aquifer responses to the use of land can be done using groundwater monitoring data and time series models. In this context, it have been highlighted the importance of studying the behavior and use of water in the basin, to determine the evaluation of water resources in time and space and measure the impact of modification on the basin hydrological processes. Based on these premises, this study aimed to verify the effects of different crops in the oscillation processes of groundwater levels in the study area. And the application of models based on observations and time series of groundwater levels to understand the processes occurring during the hydrologic cycle and affect the availability of groundwater resources of the Bauru Aquifer System in Assis / SP. Results have shown a distinct behavior between the wells located in the same geological formation, but with different land uses. It have noted that agriculture levels were more sensitive to seasonal variations and the management practices employed there, denoting local flow cells, while in wooded conservation area, where there is no human disturbance, monitoring data reflect the flow base toward the nearest drain, mainly influenced ...

Neste trabalho analisamos processos estocásticos com decaimento polinomial (também chamado hiperbólico) da função de autocorrelação. Nosso estudo tem enfoque nas classes dos Processos ARFIMA e dos Processos obtidos à partir de iterações da transformação de Manneville-Pomeau. Os objetivos principais são comparar diversos métodos de estimação para o parâmetro fracionário do processo ARFIMA, nas situações de estacionariedade e não estacionariedade e, além disso, obter resultados similares para o parâmetro do processo de Manneville-Pomeau. Entre os diversos métodos de estimação para os parâmetros destes dois processos destacamos aquele baseado na teoria de wavelets por ser aquele que teve o melhor desempenho. / In this work we analyze stochastic processes with polynomial (also called hyperbolic) decay of the autocorrelation function. We emphasize the class of ARFIMA processes and the one obtained from the Manneville-Pomeau iterated function processes. The main goal is to compare different estimation methods for the fractional parameter in ARFIMA process, for both stationary and non-stationary case and, moreover, to get similar results for the parameter in the Manneville-Pomeau process. Among all estimation methods for the parameters of these two processes we stress the one based on the wavelet theory since this had the best performaance.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Foram utilizados modelos estatísticos com base na metodologia de análise de séries temporais. As técnicas de regressão linear e médias móveis permitiram a identificação de tendências, sazonalidade e aleatoriedade, de médias mensais de parâmetros meteorológicos da cidade do Recife, capital do Estado de Pernambuco. Foram utilizadas séries históricas, abrangendo um período de dezenove anos, de janeiro de 1989 a dezembro de 2009, relativas a valores médios mensais de temperatura compensada, temperatura máxima, temperatura mínima, precipitação e umidade relativa. Os estudos sobre mudanças climáticas globais e regionais têm chamado a atenção, não apenas da comunidade cientifica na última década, mas também do publico em geral. O conhecimento antecipado das condições climáticas pode ajudar a sociedade a evitar desperdícios de recursos humanos e materiais, de forma que se possa adequar a programação de atividades, com base na previsão de demandas que dependam dessas condições climáticas. As médias de temperatura média compensada, temperatura máxima, temperatura mínima e precipitação média apresentaram tendências positivas caracterizando para a cidade do Recife, uma discreta alteração climática, mais evidente na segunda década do período estudado. Durante os 19 anos do período escolhido para a presente pesquisa, o evento climático El Niño ocorreu 9 vezes fazendo com que boa parte da comunidade científica atribua a este fenômeno a provável responsabilidade das anomalias climáticas observadas nas últimas décadas / Models based on the statistical techniques of time series were used to identification of trends, seasonality and randomness in monthly averages of the meteorological parameters of Recife city. To analyses trends it is possible to adjust linear regression and moving averages models. Were used time series data, covering a period of nineteen years, from January 1989 to December 2009, on the average monthly temperature compensated, maximum temperature, minimum temperature, precipitation and relative humidity. Studies on regional and global climate change have drawn attention not only of the scientific community over the last decade, but also the general public. Advance knowledge of weather conditions can help society avoid wasting human and material resources, so it can adjust the schedule of activities, based on forecast demands that depend on these weather conditions. Compensated average temperature, maximum temperature, minimum temperature and rainfall showed positive trends for characterizing the city of Recife, a mild climate change, most evident in the second decade of the studied period. During the 19 year period chosen for this study, the El Nino weather event occurred 9 times causing much of the scientific community to give this phenomenon the probable liability of climate anomalies observed in recent decades