Made available in DSpace on 2014-06-12T17:39:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6902_1.pdf: 3068620 bytes, checksum: eb2722910d045ddc14f0488856268b0c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Esta dissertação se propõe a investigar a representação de sinais no plano tempofreq üência e, mais especificamente, os problemas relativos à resolução de sinais. O princípio da incerteza de Gabor-Heisenberg para sinais e wavelets é analisado criteriosamente. Versões de Gnedenko-Kolmogorov do tipo Teorema Central do Limite são avaliadas, procurando elucidar sua relevância no contexto da resolução de sinais. Finalmente, o conceito de derivada Blur é usado para propor uma nova família de wavelets - as wavelets beta - construídas a partir de distribuições beta de probabilidade. Essas wavelets são atrativas por terem suporte compacto, são monocíclicas, possuem descrição analítica e podem ser consideradas como uma generalização suavizada das wavelets de Haar. Sua relevância decorre do Teorema Central do Limite aplicado a wavelets de suporte compacto. Campos promissores para aplicação destas wavelets são mencionado

Os modelos de simulação devem ser ajustados para que os valores dos parâmetros e variáveis de entrada forneçam resultados que melhor representem os valores observados. Assim, face às imprecisões a que estão sujeitos os resultados obtidos a partir do ajuste, há a necessidade de implementar métodos que permitam a avaliação das incertezas, quer seja nos parâmetros de cultura ou nas variáveis de entrada do modelo. Tem-se, para a cana-de-açúcar, que a máxima produtividade de açúcar ocorre no momento em que a Pol e a biomassa de colmos (TCH) são potencializados. Sendo assim, este trabalho objetivou: (i) testar a aderência de três distribuições de probabilidade (normal, gama e Weibull) aos dados diários de temperaturas média do ar e radiação solar global, em Piracicaba, SP; (ii) simular as variáveis temperatura do ar e radiação solar global por intermédio das distribuições normal bivariada, gama e Weibull, e a precipitação por intermédio da distribuição gama; (iii) propor um modelo, utilizando abordagem determinística para a variedade de interesse, para caracterizar a variação temporal do crescimento de biomassa seca de cana-de-açúcar e estimar a ordem de magnitude do período útil de industrialização (PUI), do dia de ocorrência do valor máximo da produtividade de sacarose (expressa em TPH) e das produtividades potencial e deplecionada de cana-de-açúcar, em dois ambientes de produção; (iv) estimar as variações das produtividades potencial, deplecionada por água e TPH (ciclo cana planta) por intermédio de procedimento estocástico para os elementos do clima (temperatura, radiação fotossinteticamente ativa e precipitação). As simulações utilizando as distribuições normal bivariada e gama são apropriadas por representarem melhor os elementos do clima; o modelo para a estimação das produtividades potencial, deplecionada e de sacarose apresentou resultados satisfatórios quanto aos objetivos propostos (abordagem determinística); o desempenho das variações das produtividades ocorreu de forma semelhante, no que se refere a magnitude de valores, para as simulações utilizando as distribuições normal bivariada e gama, e apresentou tendência de superestimar os valores das produtividades, para a simulação utilizando a distribuição Weibull (abordagem estocástica dos elementos do clima). / Simulation models should be adjusted by values of parameters and input variables in order to provide results that best represent the observed values. Thus, due to inaccuracies that are subject the adjustment´s results, it is necessary to implement methods for uncertainties evaluation for either, the parameters of the culture or input variables of the model. For the sugarcane, the maximum productivity of sugar occurs when both, Pol and biomass of stems (TCH) are the maximum. The aims of this study were: (i) to verify the adherence of three probability distributions (normal, gama and Weibull) to the daily data of average air temperature and solar radiation, in Piracicaba, SP; (ii) to simulate the variables air temperature and solar radiation through the bivariate normal, gama and Weibull distributions, and precipitation through the gama distribution; (iii) to propose a model, by using deterministic approach to the genotype of interest, to characterize the temporal variation in dry matter growth of sugarcane estimating the magnitude order of the useful period of industrialization, the date of occurrence in maximum sucrose yield (expressed by TPH) and the sugarcane potential and depleted productivity, in two production environments; (iv) to estimate the variability of potential, depleted by water and TPH (sugarcane plant cycle) through a stochastic procedure for the climate elements (temperature, photosynthetically active radiation and precipitation). The simulations by using bivariate normal and gama distributions are appropriate to better represent the climate elements; the model to estimate potential, depleted and sucrose productivity showed satisfactory results for the proposed objectives (deterministic approach); yield variability was similar, as regard the magnitude of values, for the simulations by using bivariate normal and gama distributions and it presented a tendency to overestimate the productivity for simulations by using Weibull distribution (stochastic approach of climate elements).

Os modelos de simulação devem ser ajustados para que os valores dos parâmetros e variáveis de entrada forneçam resultados que melhor representem os valores observados. Assim, face às imprecisões a que estão sujeitos os resultados obtidos a partir do ajuste, há a necessidade de implementar métodos que permitam a avaliação das incertezas, quer seja nos parâmetros de cultura ou nas variáveis de entrada do modelo. Tem-se, para a cana-de-açúcar, que a máxima produtividade de açúcar ocorre no momento em que a Pol e a biomassa de colmos (TCH) são potencializados. Sendo assim, este trabalho objetivou: (i) testar a aderência de três distribuições de probabilidade (normal, gama e Weibull) aos dados diários de temperaturas média do ar e radiação solar global, em Piracicaba, SP; (ii) simular as variáveis temperatura do ar e radiação solar global por intermédio das distribuições normal bivariada, gama e Weibull, e a precipitação por intermédio da distribuição gama; (iii) propor um modelo, utilizando abordagem determinística para a variedade de interesse, para caracterizar a variação temporal do crescimento de biomassa seca de cana-de-açúcar e estimar a ordem de magnitude do período útil de industrialização (PUI), do dia de ocorrência do valor máximo da produtividade de sacarose (expressa em TPH) e das produtividades potencial e deplecionada de cana-de-açúcar, em dois ambientes de produção; (iv) estimar as variações das produtividades potencial, deplecionada por água e TPH (ciclo cana planta) por intermédio de procedimento estocástico para os elementos do clima (temperatura, radiação fotossinteticamente ativa e precipitação). As simulações utilizando as distribuições normal bivariada e gama são apropriadas por representarem melhor os elementos do clima; o modelo para a estimação das produtividades potencial, deplecionada e de sacarose apresentou resultados satisfatórios quanto aos objetivos propostos (abordagem determinística); o desempenho das variações das produtividades ocorreu de forma semelhante, no que se refere a magnitude de valores, para as simulações utilizando as distribuições normal bivariada e gama, e apresentou tendência de superestimar os valores das produtividades, para a simulação utilizando a distribuição Weibull (abordagem estocástica dos elementos do clima). / Simulation models should be adjusted by values of parameters and input variables in order to provide results that best represent the observed values. Thus, due to inaccuracies that are subject the adjustment´s results, it is necessary to implement methods for uncertainties evaluation for either, the parameters of the culture or input variables of the model. For the sugarcane, the maximum productivity of sugar occurs when both, Pol and biomass of stems (TCH) are the maximum. The aims of this study were: (i) to verify the adherence of three probability distributions (normal, gama and Weibull) to the daily data of average air temperature and solar radiation, in Piracicaba, SP; (ii) to simulate the variables air temperature and solar radiation through the bivariate normal, gama and Weibull distributions, and precipitation through the gama distribution; (iii) to propose a model, by using deterministic approach to the genotype of interest, to characterize the temporal variation in dry matter growth of sugarcane estimating the magnitude order of the useful period of industrialization, the date of occurrence in maximum sucrose yield (expressed by TPH) and the sugarcane potential and depleted productivity, in two production environments; (iv) to estimate the variability of potential, depleted by water and TPH (sugarcane plant cycle) through a stochastic procedure for the climate elements (temperature, photosynthetically active radiation and precipitation). The simulations by using bivariate normal and gama distributions are appropriate to better represent the climate elements; the model to estimate potential, depleted and sucrose productivity showed satisfactory results for the proposed objectives (deterministic approach); yield variability was similar, as regard the magnitude of values, for the simulations by using bivariate normal and gama distributions and it presented a tendency to overestimate the productivity for simulations by using Weibull distribution (stochastic approach of climate elements).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:05Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-03-17Bitstream added on 2014-06-13T19:42:20Z : No. of bitstreams: 1 costa_mg_dr_jabo.pdf: 593237 bytes, checksum: c4ff5532bce6b9238c25a14825e6e60c (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O psilídeo Diaphorina citri Kuwayama tornou-se nos últimos anos, uma das mais importantes pragas na cultura de citros, principalmente pelos prejuízos causados às plantas devido à transmissão da bactéria causadora da doença Huanglongbing (HLB) ou Greening. Com a finalidade de estudar a distribuição espacial de ninfas e adultos desta praga, instalou-se um experimento em 2 áreas de citros com histórico de ocorrência de HLB, no município de Matão, região central do Estado de São Paulo, uma com plantas de 4 anos e outra com plantas de 12 anos de idade. Para estudo da agregação da população nas plantas, foram utilizados os seguintes índices de dispersão: razão variância/média (I), índice de Morisita (Id), coeficiente de Green (Cx) e expoente k da distribuição binomial negativa para cada amostragem. A distribuição binomial negativa foi o modelo mais adequado para representar a distribuição espacial do psilídeo na cultura de citros, tanto para ninfas como para adultos. Através da análise destes índices, verificou-se que, na maioria das amostragens, as ninfas encontradas nas brotações e os adultos capturados nas armadilhas apresentaram distribuição agregada. Foram desenvolvidos planos de amostragem seqüencial para ninfas e adultos em região com e sem HLB, e os números máximos de amostras esperados para se tomar a decisão foram de 264 e 83 para ninfas, em regiões com e sem a doença, e de 184 e 150 amostras para adultos, em regiões com e sem a doença. / The psyllid Diaphorina citri Kuwayama is one of the most important pests of citrus, mostly because of plant damage due to transmission of the bacterium that causes Huanglongbing (HLB) or Greening disease. The experiment was carried out in 2 sweet orange orchards with previous HLB occurrence in Matão (central region of the State of São Paulo, Brazil), in plants with 4 and 12 years of age, in order to study the spatial distribution of nymphs and adults of this pest. The following dispersion indices were used to study pest aggregation in the citrus plants: variance/mean relationship (I), index of Morisita (Id), coefficient of Green (Cx), and the k exponent of negative binomial distribution for each sampling. The negative binomial distribution was the most representative spatial distribution of this psyllid in citrus, for both nymphs and adults. The analysis of these indices showed that, for most samplings, psyllid nymphs found in branches and adults caught in traps presented an aggregated distribution. Sequential sampling plans were developed for nymphs and adults in regions with and without HLB, and the maximum number of samples for decision making was 264 and 83 samples for nymphs in regions with and without the disease, and, 184 and 150 samples for adults, in regions with and without the disease, respectively.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-01T19:24:52Z No. of bitstreams: 1 Leda Valeria Ramos Santana.pdf: 2437098 bytes, checksum: f1ab02f82d16ec8b95e0800f78ab7585 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-01T19:26:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leda Valeria Ramos Santana.pdf: 2437098 bytes, checksum: f1ab02f82d16ec8b95e0800f78ab7585 (MD5) Previous issue date: 2014-02-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Wind speed distribution depends on relief of a certain region, in the case of Brazilian Northeast (NE) there are four subregions with different characteristics of relief: Atlantic Rainforest zone, Agreste, North-Eastern Backlands and Northeast Mid North. Among probability distributions that were proposed for wind data, Weibull, General-ized Gamma and Rayleigh distributions were found to be most appropriate to model wind speed variability in many locations. In this work we analyze ERA-40 data, during the period 1958-2001, to evaluate which probability distribution is most suitable to describe temporal variability of wind speed in NE. ERA-40 is a re-analysis of meteor-ological observations from September 1958 to August 2002 produced by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) in collaboration with many institutions. The data were produced using different sources such as radiosondes, ocean buoys, satellites and meteorological stations, and have temporal resolution of 6h and spatial resolution of 2.5ox2.5º. The two parameter Weibull distribution is found to be the best for modeling frequency distribution of wind speed data for most of the NE. The coastal zone is characterized by strongest winds and smallest temporal variability. These results can be used to evaluate the wind energy potential at NE and the influence of wind on various environmental phenomena as soil erosion, rainfall, dune formation and dispersion of seeds and poluents. / A distribuição da velocidade do vento depende do relevo de uma determinada região, no caso do Nordeste brasileiro são quatro sub-regiões com características de relevo distintas: Meio Norte, Sertão, Agreste e Zona da Mata. Entre as distribuições de probabilidade que foram propostas para dados de vento, a distribuição Weibull, Gama Generalizada e a Rayleigh são consideradas as mais apropriadas para modelar a variabilidade da velocidade do vento em muitos locais. Neste trabalho foram analisados dados da ERA-40, durante o período 1958-2001, para verificar que distribuição de probabilidade é mais adequada para descrever a variabilidade temporal da velocidade do vento no NE. A ERA-40 é uma re-análise de observações meteoro-lógica de Setembro de 1958 a Agosto de 2002 produzida pelo European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) em colaboração com muitas institui-ções. Os dados são produzidos usando diferentes fontes tais como radiossondas, boias oceânicas, satélites e estações meteorológicas. E tem resolução temporal é de 6 h e espacial de 2.5º x 2.5º. A distribuição Weibull de dois parâmetros é considera-da a melhor para modelar a distribuição de frequência dos dados da velocidade do vento para a maior parte do NE. A faixa litorânea é caracterizada por altas velocidades e baixa variabilidade temporal. Estes resultados podem ser usados para avaliar o potencial eólico do NE e, a influência do vento sobre vários fenômenos ambientais como erosão do solo, precipitação, formação de dunas, dispersão de sementes e poluentes.

In an increasingly competitive economic environment, as in the current global context, risk management becomes essential for the survival of companies and investment portfolio managers. Both companies and managers need to have a model that can be able to quantify the risks inherent in their investments in the best possible way in order to guide them in making decisions to get the highest expected return on their investments. Currently, there are several heterogeneous models which seek to quantify risk, making the choice of a particular model very complex. In order to confront and find models that can serve, efficiently, to the quantification of risk, the objective of this research is to compare the predictive ability of five models of conditional heteroskedasticity by estimating the Value-at-Risk, assuming eight different statistical probability distributions, for the series of financial ratios of the capital market of the five largest emerging countries: Brazil, Russia, India, China and South Africa, in the period between February 26, 2001 and December 31, 2015. For this goal was achieved, were held predictions of Value-at-Risk for 50 steps ahead, for all competing models in the study, with adjustment of parameters at every step. Since all the forecasts have been computed for every steps forward, it was possible to compare predictive ability of competing models studied by means of some loss functions. The evidences suggests that heterocedastic Component GARCH is preferable, to make predictions of Value-at-Risk, to all other competing models, however the distribution of statistical probability that this model uses interferes too much in the results of forecasts obtained by it. The data for each financial index studied showed to adapt themselves to a particular different type of probability density function, not reflecting a distribution which can be considered superior to all other. Thus, the results do not provide a single and ideal tool for use in the risk measurement, of generalized form, for all capital markets of emerging countries studied, only provide specific tools to be used in each financial index individually. The results found can be used for the purposes previously described or to elaborate statistical formulas that combine different models estimated in order to get better volatilities forecast measures so that it can measure, more precisely, the market risks. / Em um ambiente econômico cada vez mais competitivo, como é no atual contexto mundial, a gestão de risco torna-se indispensável para a sobrevivência de empresas e de gestores de carteiras de investimento. Tanto as empresas quanto os gestores precisam de um modelo que seja capaz de quantificar os riscos inerentes aos seus investimentos financeiros da melhor maneira possível, de forma a orientá-los na tomada de decisões para que obtenham o maior retorno esperado de seus investimentos. Atualmente, existem inúmeros modelos heterogêneos que buscam quantificar riscos, tornando a escolha de um determinado modelo bastante complexa. Com o intuito de confrontar e encontrar modelos que possam servir, de forma eficiente, à quantificação de riscos, o objetivo desta pesquisa é o de comparar a capacidade preditiva de cinco modelos de heterocedasticidade condicional através da estimação do Value-at-Risk, levando em consideração oito distribuições de probabilidade estatística diferentes, para as séries de índices financeiros do mercado de capitais dos cinco maiores países emergentes: Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul, no período compreendido entre 26 de fevereiro de 2001 e 31 de dezembro de 2015. Para alcançar tal objetivo, realizaram-se previsões do Value-at-Risk para 50 passos à frente, em todos os modelos concorrentes em estudo, com reajuste dos parâmetros a cada passo. Uma vez que todas as previsões foram computadas para todos os passos à frente, foi possível realizar a comparação da capacidade preditiva dos modelos concorrentes estudados por meio de determinadas funções de perda específicas. As evidências encontradas sugerem que o modelo heterocedástico Component GARCH é preferível, para realizar previsões do Value-at-Risk, a todos os outros modelos concorrentes, porém a distribuição de probabilidade estatística que este modelo utiliza interfere demasiadamente nos resultados das previsões obtidas por ele. Os dados de cada índice financeiro estudado mostraram-se adequar-se a um determinado tipo de função de densidade de probabilidade diferente, não refletindo uma distribuição que possa ser considerada superior a todas as outras. Deste modo, os resultados encontrados não oferecem uma ferramenta única e ideal para ser utilizada na mensuração de risco, de forma generalizada, para todos os mercados de capitais dos países emergentes estudados, apenas fornecem ferramentas pontuais para serem utilizadas em cada índice financeiro de forma individual. Os resultados obtidos podem servir para os fins descritos anteriormente ou para elaborar fórmulas estatísticas que combinem diferentes modelos estimados com a finalidade de obter melhores medidas de previsão de volatilidades para que se possa mensurar, de forma mais precisa, os riscos de mercado.