Dissertação(mestrado) - Universidade Federal do Rio Grande, Programa de Pós–Graduação em Oceanografia Biológica, Instituto de Oceanografia, 2013. / Submitted by Cristiane Gomides (cristiane_gomides@hotmail.com) on 2013-11-19T11:38:07Z No. of bitstreams: 1 elisa.pdf: 1223620 bytes, checksum: b663448fea1aa40da19e4272a5aab6d2 (MD5) / Approved for entry into archive by Angelica Miranda (angelicacdm@gmail.com) on 2013-11-20T21:35:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 elisa.pdf: 1223620 bytes, checksum: b663448fea1aa40da19e4272a5aab6d2 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-11-20T21:35:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 elisa.pdf: 1223620 bytes, checksum: b663448fea1aa40da19e4272a5aab6d2 (MD5) Previous issue date: 2013 / A vulnerabilidade dos mamíferos marinhos a ameaças que comprometam a manutenção de suas populações é uma das razões que os levam a ser alvo de pesquisas que visam sua conservação. A baleia-franca-austral, Eubalaena australis, é uma dessas espécies, sendo que a caça foi uma forte ameaça a todas as suas populações. No Brasil, sua principal concentração reprodutiva ocorre no litoral de Santa Catarina, onde indivíduos da espécie são observados anualmente entre os meses de julho e novembro. Esses indivíduos pertencem a uma população compartilhada entre Brasil e Argentina e que se recupera a taxas significativas. Esforços vêm sendo realizados a fim de preservar essa importante área para a espécie, porém faz-se necessário um melhor conhecimento acerca do seu uso de habitat na região, bem como de fatores que podem influenciar a taxa relativa de nascimentos de indivíduos, a qual possui forte relação com a recuperação populacional. O objetivo do presente trabalho foi testar a influência de variáveis temporais e ambientais na distribuição da espécie no litoral sul de Santa Catarina e avaliar a influência de anomalias climáticas em sua taxa relativa de nascimentos através de Modelos Lineares Generalizados e correlação cruzada, respectivamente. Os resultados sugerem que tanto grupos de fêmeas com filhotes quanto de adultos desacompanhados preferem enseadas amplas, com declive suave e parecem evitar enseadas com grandes ângulos de inclinação quando ventos intensos da direção leste atuam sobre elas. O sucesso reprodutivo dos indivíduos parece influenciado por anomalias climáticas, relacionadas principalmente à temperatura superficial da água do mar, que afetam a disponibilidade de alimento em sua área de alimentação, no entorno das ilhas Geórgias do Sul. / Vulnerability to threats that can compromise population maintenance is one of the reasons why many marine mammal species are targeted for conservation research. The southern right whale, Eubalaena australis, is one such species, and hunting was a strong threat to all of their populations. On the Brazilian coast, its main reproductive site is located along the Santa Catarina State, where individuals of the species are observed annually between July and November. These individuals belong to a population shared between Brazil and Argentina, which recovers at significant rates. Efforts have been made to preserve this important area for the species, but the habitat use of right whales in the region needs to be better known, as well as factors that may be influencing their relative birth rates, which are strongly related to population recovery. The objective of this study was to test the influence of temporal and environmental variables on species distribution at the southern coast of Santa Catarina and whether climate anomalies influence their relative birth rate using Generalized Linear Models and cross correlation, respectively. Our results suggest that both cowcalf and unaccompanied adult groups prefer large bays with gentle slope and they seem to avoid bays with great inclination angles when strong east winds are acting on them. The reproductive success of individuals appears to be influenced by climate anomalies, mainly the ones related to sea surface temperature, which affect food availability on the species feeding area, in the vicinity of South Georgia Islands.

Granulometria é o processo usado para medir objetos de diferentes tamanhos em imagens de material granular. Frequentemente algoritmos baseados em morfologia matemática ou detecção de arestas são utilizados para esta finalidade. Propomos uma nova abordagem para a granulometria utilizando correlações cruzadas com círculos de tamanhos diferentes. Esta técnica é primeiramente adequada para a detecção de objetos de formato circular, mas pode ser estendido para outras formas utilizando outros núcleos (kernels) de correlação. Experimentos mostram que o novo algoritmo é robusto ao ruído e pode detectar objetos com pouco contraste e/ou com sobreposição parcial. Este trabalho também apresenta características quantitativas estruturais da camada de silício poroso, obtidas aplicando o algoritmo proposto em imagens de microscopia eletrônica de varredura (MEV). O novo algoritmo, que chamamos Granul, calcula as áreas e frequências dos poros. Processamentos adicionais utilizando outros algoritmos classificam os poros em circulares ou quadrados. Relacionamos os resultados quantitativos obtidos com o processo de fabricação e discutimos o mecanismo de formação do poro quadrado no silício. O novo algoritmo mostrou-se confiável no processamento de imagens de MEV e é uma ferramenta promissora para controle no processo de formação dos poros. / Granulometry is the process of measuring the size distribution of objects in an image of granular material. Usually, algorithms based on mathematical morphology or edge detection are used for this task. We propose a entirely new approach for the granulometry using the cross correlations with circles of different sizes. This technique is primarily adequate for detecting circular shaped objects, but it can be extended to other shapes using other correlation kernels. Experiments show that the new algorithm is greatly robust to noise and can detect even faint objects and/or objects with partial superposition. This paper also reports the quantitative structural characteristics of the porous silicon layer based on the proposed algorithm applied to Scanning Electron Microscopy (SEM) images. The new algorithm, that we call Granul, computes the size distribution of pores and classifies the pores in circular or square ones. We relate these quantitative results to the fabrication process and discuss the square porous silicon formation mechanism. The new algorithm shows to be reliable in SEM images processing and is a promising tool to control the pores formation process.

Nesta pesquisa, é proposta uma metodologia para detectar e classificar os distúrbios observados em um Sistema Elétrico Industrial (SEI), além de estimar de forma não intrusiva, o torque eletromagnético e a velocidade associada ao Motor de Indução Trifásico (MIT) em análise. A metodologia proposta está baseada na utilização da Transformada Wavelet (TW) para a detecção e a localização no tempo dos afundamentos e interrupções de tensão, e na aplicação da Função Densidade de Probabilidade (FDP) e Correlação Cruzada (CC) para a classificação dos eventos. Após o processo de classificação dos eventos, a metodologia como implementada proporciona a estimação do torque eletromagnético e a velocidade do MIT por meio das tensões e correntes trifásicas via Redes Neurais Artificiais (RNAs). As simulações computacionais necessárias sobre um sistema industrial real, assim como a modelagem do MIT, foram realizadas utilizando-se do software DIgSILENT PowerFactory. Cabe adiantar que a lógica responsável pela detecção e a localização no tempo detectou corretamente 93,4% das situações avaliadas. Com relação a classificação dos distúrbios, o índice refletiu 100% de acerto das situações avaliadas. As RNAs associadas à estimação do torque eletromagnético e à velocidade no eixo do MIT apresentaram um desvio padrão máximo de 1,68 p.u. e 0,02 p.u., respectivamente. / This study proposes a methodology to detect and classify the disturbances observed in an Industrial Electric System (IES), in addition to, non-intrusively, estimate the electromagnetic torque and speed associated with the Three-Phase Induction Motor (TPIM) under analysis. The proposed methodology is based on the use of the Wavelet Transform WT) for the detection and location in time of voltage sags and interruptions, and on the application of the Probability Density Function (PDF) and Cross Correlation (CC) for the classification of events. After the process of events classification, the methodology, as implemented, provides the estimation of the electromagnetic torque and the TPIM speed through the three-phase voltages and currents via Artificial Neural Networks (ANN). The necessary computer simulations of a real industrial system, as well as the modeling of the TPIM, were performed by using the DIgSILENT PowerFactory software. The logic responsible for the detection and location in time correctly detected 93.4% of the assessed situations. Regarding the classification of disturbances, the index reflected 100% accuracy of the assessed situations. The ANN associated with the estimation of the electromagnetic torque and speed at the TPIM shaft showed a maximum standard deviation of 1.68 p.u. and 0.02 p.u., respectively.

Analisamos aproximadamente três anos de dados correntográficos, em toda a coluna d\'água, e de temperatura junto ao fundo, a fim de avaliar o comportamento hidrodinâmico e termal nas proximidades da Quebra da Plataforma Continental (QPC) de Cabo Frio (CF, Rio de Janeiro, Brasil - 23° 20\'S). A Corrente do Brasil (CB) força movimentos apontando para sudoeste, paralelos à isóbata, em todos os níveis verticais, com variação sazonal das intensidades: médias máximas para o verão (58,7 cm/s) e primavera (41,4 cm/s) e mínimas para inverno (31,0 cm/s) e outono (22,8 cm/s). Foram obtidos máximos significativos de correlação entre as correntes paralelas à isóbata, em toda a coluna d\'água, e o vento na mesma direção, com defasagem na resposta das correntes da ordem do período inercial local (31 h). Também foram obtidos máximos significativos de correlação entre as correntes de fundo normais à isóbata, e a componente paralela do vento, concordantes com mecanismos de intrusões de Água Central do Atlântico Sul (ACAS) na plataforma continental, as quais antecedem a conhecida ressurgência costeira de CF. Sazonalmente, os resultados concordaram principalmente com as variações de posicionamento da frente da CB na QPC e, secundariamente, com a variabilidade dos ventos. Os dados de temperatura indicaram presença quase permanente da ACAS no fundo, e os máximos de correlação obtidos com as correntes paralelas à isóbata indicam que águas mais quentes, oriundas do núcleo da CB (Água Tropical), se aproximam do fundo da QPC, principalmente durante o verão. As correntes de maré se mostraram fracas em todo o período avaliado, com importância decrescendo da superfície para o fundo (20 e 10% da variância, respectivamente) / Current data throughout the water column and temperatures at the bottom from about three years have been analyzed in order to evaluate the hydrodynamic and thermal behavior near the Cabo Frio (CF) continental shelf break (23° 20\'S - Rio de Janeiro, Brazil). The Brazil Current (BC) forces movements pointing to SW, isobath-aligned, on all vertical levels. The speed varies seasonally, with surface mean currents maximum on summer (58.7 cm/s) and spring (41.4 cm/s), and minimum on winter (31.0 cm/s) and autumn (22.8 cm/s). Significant maximum correlation was found between subinertial winds and driven-wind currents, both isobath-aligned, with a delay next to the local inertial period (31 hours). Significant maximum correlation were also obtained between bottom cross-isobath currents and the isobath-aligned component of the wind, consistent with the South Atlantic Central Water (SACW) transport towards the continental shelf, which antedates the well-known coastal CF upwelling. Seasonally, the results agreed mainly with the positioning variations of the BC to the shelf break and, secondly, with the local winds variability. The temperature values below the 18ºC (SACW thermohaline index) was almost permanent on the bottom of the shelf break, and the maximum correlation obtained with current along the isobath indicates that the warmer water of the BC nucleus (Tropical Water) approaches to the bottom of the shelf break, especially during the summer. Tidal currents were weak during the entire sampling period, decreasing the relative strength from the surface to the bottom (20% and 10% of the variance, respectively)

Nesta pesquisa, é proposta uma metodologia para detectar e classificar os distúrbios observados em um Sistema Elétrico Industrial (SEI), além de estimar de forma não intrusiva, o torque eletromagnético e a velocidade associada ao Motor de Indução Trifásico (MIT) em análise. A metodologia proposta está baseada na utilização da Transformada Wavelet (TW) para a detecção e a localização no tempo dos afundamentos e interrupções de tensão, e na aplicação da Função Densidade de Probabilidade (FDP) e Correlação Cruzada (CC) para a classificação dos eventos. Após o processo de classificação dos eventos, a metodologia como implementada proporciona a estimação do torque eletromagnético e a velocidade do MIT por meio das tensões e correntes trifásicas via Redes Neurais Artificiais (RNAs). As simulações computacionais necessárias sobre um sistema industrial real, assim como a modelagem do MIT, foram realizadas utilizando-se do software DIgSILENT PowerFactory. Cabe adiantar que a lógica responsável pela detecção e a localização no tempo detectou corretamente 93,4% das situações avaliadas. Com relação a classificação dos distúrbios, o índice refletiu 100% de acerto das situações avaliadas. As RNAs associadas à estimação do torque eletromagnético e à velocidade no eixo do MIT apresentaram um desvio padrão máximo de 1,68 p.u. e 0,02 p.u., respectivamente. / This study proposes a methodology to detect and classify the disturbances observed in an Industrial Electric System (IES), in addition to, non-intrusively, estimate the electromagnetic torque and speed associated with the Three-Phase Induction Motor (TPIM) under analysis. The proposed methodology is based on the use of the Wavelet Transform WT) for the detection and location in time of voltage sags and interruptions, and on the application of the Probability Density Function (PDF) and Cross Correlation (CC) for the classification of events. After the process of events classification, the methodology, as implemented, provides the estimation of the electromagnetic torque and the TPIM speed through the three-phase voltages and currents via Artificial Neural Networks (ANN). The necessary computer simulations of a real industrial system, as well as the modeling of the TPIM, were performed by using the DIgSILENT PowerFactory software. The logic responsible for the detection and location in time correctly detected 93.4% of the assessed situations. Regarding the classification of disturbances, the index reflected 100% accuracy of the assessed situations. The ANN associated with the estimation of the electromagnetic torque and speed at the TPIM shaft showed a maximum standard deviation of 1.68 p.u. and 0.02 p.u., respectively.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcio Paulo de Oliveira.pdf: 1960743 bytes, checksum: 7438fe00d388d47b01b27d6cfdf2e229 (MD5) Previous issue date: 2010-02-04 / The knowledge about soil and plant attributes is important for the improvement of agricultural management. Intense tillage activities may induce not only alterations in the soil attributes but also decrease in productivity. Studies directed to the soil and plant spatial variability identification and the relations amid these variables are tools for agriculture, with the potential to increase productivity. The data set for this study was sampled in a Rhodic Acrudox soil, at a farmland that has been being cultivated for over five years under no-tillage system, with soybean and wheat in crop succession. At 252 m long transect, 84 points were demarcated, with 3 m of spacing between each of them. The relations between soybean productivity and soil water content, micro, macro and total porosity, soil density and soil resistance to penetration at 0,0-0,10 m and 0,10-0,20 m deep layers, were evaluated, as well as the respective variabilities. The relations between soybean productivity and soil attributes were determined using simple and cross correlations, followed by the state space models determinations, compared to linear and multiple regression models. The results have shown that the soybean productivity and soil mechanical resistance variables presented not only autocorrelation structure but also crosscorrelation structure. The state space models, relating to the soybean productivity at a point i, with the same attribute at point i-1, at the two layers, were more efficient than the equivalent models in simple and multiple regression. With geoestatistics, the spatial dependence structure was determined with envelopes and models for the semivariograms, allowing identification and classification of the spatial dependence for the variables under study. The thematic maps were obtained with simple kriging and indicated the soil attributes behavior, related to the soybean productivity. / O conhecimento do comportamento dos atributos do solo e da planta é importante para a melhoria das práticas agrícolas. A intensa atividade de cultivo pode provocar modificações dos atributos do solo e reduzir a produtividade de uma cultura em determinada região. Os estudos que visam identificar a variabilidade espacial dos atributos do solo e da planta e a relação entre esses atributos surgem como um recurso para a agricultura, podendo ser utilizados para realização de um manejo adequado dos recursos disponíveis, ampliando a produtividade e preservando o meioambiente. Os dados para a realização deste estudo foram obtidos em um Latossolo Vermelho distroférrico, em uma área cultivada há mais de cinco anos com alternância entre as culturas de soja e trigo, com o sistema de plantio direto. Em uma transeção de 252 m de comprimento foram demarcados 84 elementos amostrais, espaçados de 3 m entre si. As relações da produtividade da soja com os seguintes atributos físicos e hídricos do solo: teor de água no solo, microporosidade, macroporosidade e porosidade total do solo, densidade do solo e resistência mecânica do solo à penetração, nas camadas 0,0-0,10 m e 0,10-0,20 m, foram avaliadas bem como a variabilidade espacial desses atributos. A relação entre a produtividade da soja e os atributos do solo foi determinada através das correlações simples e cruzada entre os elementos amostrais de cada atributo, seguida da estimação dos modelos em espaço de estados, comparados aos modelos equivalentes em regressão linear múltipla. Os resultados mostraram que as variáveis produtividade da soja e resistência do solo a penetração apresentaram estrutura de autocorrelação e de correlação cruzada entre si. Os modelos estimados em espaço de estados, relacionando a produtividade da soja em um ponto i com a produtividade da soja e resistência do solo a penetração nas duas camadas no ponto i -1 mostraram-se mais eficientes do que os modelos equivalentes estimados em regressão linear simples e múltipla. Por meio da geoestatística, a estrutura de dependência espacial foi avaliada por meio dos envelopes e modelos para os semivariogramas experimentais, permitindo identificar e classificar a dependência espacial das variáveis em estudo. Os mapas temáticos foram obtidos por meio de interpolação por krigagem ordinária e indicaram o comportamento dos atributos do solo ligadas a produtividade da soja.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcio Paulo de Oliveira.pdf: 1960743 bytes, checksum: 7438fe00d388d47b01b27d6cfdf2e229 (MD5) Previous issue date: 2010-02-04 / The knowledge about soil and plant attributes is important for the improvement of agricultural management. Intense tillage activities may induce not only alterations in the soil attributes but also decrease in productivity. Studies directed to the soil and plant spatial variability identification and the relations amid these variables are tools for agriculture, with the potential to increase productivity. The data set for this study was sampled in a Rhodic Acrudox soil, at a farmland that has been being cultivated for over five years under no-tillage system, with soybean and wheat in crop succession. At 252 m long transect, 84 points were demarcated, with 3 m of spacing between each of them. The relations between soybean productivity and soil water content, micro, macro and total porosity, soil density and soil resistance to penetration at 0,0-0,10 m and 0,10-0,20 m deep layers, were evaluated, as well as the respective variabilities. The relations between soybean productivity and soil attributes were determined using simple and cross correlations, followed by the state space models determinations, compared to linear and multiple regression models. The results have shown that the soybean productivity and soil mechanical resistance variables presented not only autocorrelation structure but also crosscorrelation structure. The state space models, relating to the soybean productivity at a point i, with the same attribute at point i-1, at the two layers, were more efficient than the equivalent models in simple and multiple regression. With geoestatistics, the spatial dependence structure was determined with envelopes and models for the semivariograms, allowing identification and classification of the spatial dependence for the variables under study. The thematic maps were obtained with simple kriging and indicated the soil attributes behavior, related to the soybean productivity. / O conhecimento do comportamento dos atributos do solo e da planta é importante para a melhoria das práticas agrícolas. A intensa atividade de cultivo pode provocar modificações dos atributos do solo e reduzir a produtividade de uma cultura em determinada região. Os estudos que visam identificar a variabilidade espacial dos atributos do solo e da planta e a relação entre esses atributos surgem como um recurso para a agricultura, podendo ser utilizados para realização de um manejo adequado dos recursos disponíveis, ampliando a produtividade e preservando o meioambiente. Os dados para a realização deste estudo foram obtidos em um Latossolo Vermelho distroférrico, em uma área cultivada há mais de cinco anos com alternância entre as culturas de soja e trigo, com o sistema de plantio direto. Em uma transeção de 252 m de comprimento foram demarcados 84 elementos amostrais, espaçados de 3 m entre si. As relações da produtividade da soja com os seguintes atributos físicos e hídricos do solo: teor de água no solo, microporosidade, macroporosidade e porosidade total do solo, densidade do solo e resistência mecânica do solo à penetração, nas camadas 0,0-0,10 m e 0,10-0,20 m, foram avaliadas bem como a variabilidade espacial desses atributos. A relação entre a produtividade da soja e os atributos do solo foi determinada através das correlações simples e cruzada entre os elementos amostrais de cada atributo, seguida da estimação dos modelos em espaço de estados, comparados aos modelos equivalentes em regressão linear múltipla. Os resultados mostraram que as variáveis produtividade da soja e resistência do solo a penetração apresentaram estrutura de autocorrelação e de correlação cruzada entre si. Os modelos estimados em espaço de estados, relacionando a produtividade da soja em um ponto i com a produtividade da soja e resistência do solo a penetração nas duas camadas no ponto i -1 mostraram-se mais eficientes do que os modelos equivalentes estimados em regressão linear simples e múltipla. Por meio da geoestatística, a estrutura de dependência espacial foi avaliada por meio dos envelopes e modelos para os semivariogramas experimentais, permitindo identificar e classificar a dependência espacial das variáveis em estudo. Os mapas temáticos foram obtidos por meio de interpolação por krigagem ordinária e indicaram o comportamento dos atributos do solo ligadas a produtividade da soja.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Model predictive control (MPC) strategies have become the standard for advanced control applications in the process industry. Significant benefits are generated from the MPC's capacity to ensure that the plant operates within its constraints more profitably. However, like any controller, after some time under operation, MPCs rarely function as when they were initially designed. A large percentage of performance degradation of MPC is associated with the deterioration of model that controller uses to predict process outputs and calculate inputs. The objective of the present work is implementation of mathematical methods that can be used to detect model-plant mismatch in linear and nonlinear MPC systems. In this work, techniques based on cross correlation, partial correlation and mutual information are implemented and tested by numerical simulation in case studies characteristic of the petrochemical industry, represented by linear and nonlinear models, operating under MPC control. The results obtained through the applying the techniques are analyzed and compared as to their efficiency is not intended to offer their potential for real industrial applications. / Estratégias de controle preditivo (MPC) têm-se tornado o padrão para aplicações de controle avançado na indústria de processos. Os benefícios significativos são gerados a partir da habilidade do controlador MPC de assegurar que a planta opere dentro das restrições de forma mais lucrativa. Porém, como todo controlador, depois de algum tempo em operação, os MPCs raramente funcionam como quando foram inicialmente projetados. Uma grande porcentagem da degradação do desempenho dos controladores MPC está associada à deterioração do modelo que o controlador usa para fazer a predição das saídas do processo e calcular as entradas. O objetivo do presente trabalho é a implementação de métodos matemáticos que possam ser utilizados para a detecção de erros planta-modelo em sistemas de controle MPC lineares e não lineares. Neste trabalho, técnicas baseadas em correlação cruzada, correlação parcial e informação mútua são implementadas e testadas por simulação numérica em estudos de caso característicos da indústria petroquímica, representados por modelos lineares e não lineares, operando sob controle MPC. Os resultados obtidos através da aplicação das técnicas são analisados e comparados quanto à sua eficiência no objetivo proposto avaliando seu potencial para aplicações industriais reais.

Analisamos aproximadamente três anos de dados correntográficos, em toda a coluna d\'água, e de temperatura junto ao fundo, a fim de avaliar o comportamento hidrodinâmico e termal nas proximidades da Quebra da Plataforma Continental (QPC) de Cabo Frio (CF, Rio de Janeiro, Brasil - 23° 20\'S). A Corrente do Brasil (CB) força movimentos apontando para sudoeste, paralelos à isóbata, em todos os níveis verticais, com variação sazonal das intensidades: médias máximas para o verão (58,7 cm/s) e primavera (41,4 cm/s) e mínimas para inverno (31,0 cm/s) e outono (22,8 cm/s). Foram obtidos máximos significativos de correlação entre as correntes paralelas à isóbata, em toda a coluna d\'água, e o vento na mesma direção, com defasagem na resposta das correntes da ordem do período inercial local (31 h). Também foram obtidos máximos significativos de correlação entre as correntes de fundo normais à isóbata, e a componente paralela do vento, concordantes com mecanismos de intrusões de Água Central do Atlântico Sul (ACAS) na plataforma continental, as quais antecedem a conhecida ressurgência costeira de CF. Sazonalmente, os resultados concordaram principalmente com as variações de posicionamento da frente da CB na QPC e, secundariamente, com a variabilidade dos ventos. Os dados de temperatura indicaram presença quase permanente da ACAS no fundo, e os máximos de correlação obtidos com as correntes paralelas à isóbata indicam que águas mais quentes, oriundas do núcleo da CB (Água Tropical), se aproximam do fundo da QPC, principalmente durante o verão. As correntes de maré se mostraram fracas em todo o período avaliado, com importância decrescendo da superfície para o fundo (20 e 10% da variância, respectivamente) / Current data throughout the water column and temperatures at the bottom from about three years have been analyzed in order to evaluate the hydrodynamic and thermal behavior near the Cabo Frio (CF) continental shelf break (23° 20\'S - Rio de Janeiro, Brazil). The Brazil Current (BC) forces movements pointing to SW, isobath-aligned, on all vertical levels. The speed varies seasonally, with surface mean currents maximum on summer (58.7 cm/s) and spring (41.4 cm/s), and minimum on winter (31.0 cm/s) and autumn (22.8 cm/s). Significant maximum correlation was found between subinertial winds and driven-wind currents, both isobath-aligned, with a delay next to the local inertial period (31 hours). Significant maximum correlation were also obtained between bottom cross-isobath currents and the isobath-aligned component of the wind, consistent with the South Atlantic Central Water (SACW) transport towards the continental shelf, which antedates the well-known coastal CF upwelling. Seasonally, the results agreed mainly with the positioning variations of the BC to the shelf break and, secondly, with the local winds variability. The temperature values below the 18ºC (SACW thermohaline index) was almost permanent on the bottom of the shelf break, and the maximum correlation obtained with current along the isobath indicates that the warmer water of the BC nucleus (Tropical Water) approaches to the bottom of the shelf break, especially during the summer. Tidal currents were weak during the entire sampling period, decreasing the relative strength from the surface to the bottom (20% and 10% of the variance, respectively)