Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-09-19T21:40:47Z No. of bitstreams: 1 NyladihTheodoryClementeMattosDeSouza_TESE.pdf: 11583888 bytes, checksum: 81d8b2a2eaea96b182493c2079fac5b9 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-09-21T17:08:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 NyladihTheodoryClementeMattosDeSouza_TESE.pdf: 11583888 bytes, checksum: 81d8b2a2eaea96b182493c2079fac5b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-21T17:08:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NyladihTheodoryClementeMattosDeSouza_TESE.pdf: 11583888 bytes, checksum: 81d8b2a2eaea96b182493c2079fac5b9 (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / No presente trabalho, apresentamos uma an?lise, via teoria de informa??o no contexto da estat?stica generalizada de Kaniadakis, de conjuntos generalizados de Cantor (tipo d-(m,r)), e do cromossomo Y do DNA humano. Os objetivos de nosso estudo s?o determinar, atrav?s da k-entropia (que ? adequada para sistemas com correla??es de longo alcance) as leis de escala, comportamentos auto-similares e dimens?es fractais caracter?sticas desses dois sistemas: um determin?stico, e outro encontrado na natureza. Para o conjunto generalizado de Cantor, determinamos anal?tica e numericamente os valores de k que tornam a entropia linear com o tamanho do sistema, obtendo uma rela??o entre k (o par?metro de deforma??o), a dimens?o fractal (df) e a dimens?o de suporte (d). Usando o conceito de blocos, mostramos que para intervalos arbitr?rios de L (tamanho do sistema), e s (tamanho do bloco de informa??o) a k-entropia apresenta comportamento auto-similar, bem como um comportamento tipo lei de pot?ncia com respeito a s. Na an?lise entr?pica do cromossomo Y observamos que, independentemente do valor de k, a entropia de Kaniadakis, quando apresentada em fun??o do tamanho do sistema, apresenta em geral (mas n?o sempre) tr?s regimes: um oscilat?rio, um monotonicamente linear, e outro de satura??o. Este ?ltimo ? resultado do fato de que a entropia ? extensiva, e o sistema ? finito. O segundo regime, por sua vez, denota uma ordem interna aparente. No entanto, n?o foi poss?vel observar um comportamento auto-similar. Nossa an?lise restringiu-se ? parte codificante do cromossomo Y, onde desprezamos os trechos n?o-codificantes.

[pt] O tratamento de ambientes contaminados e a elaboração de programas de monitoramento requerem estimativas dos níveis de concentrações das substâncias,bem como um conhecimento de seu destino, taxa de transporte e tempos de residência. Na ausência de dados obtidos através de monitoramento, modelos ambientais constituem freqüentemente o único modo capaz de prever as concentrações aproximadas dos contaminantes nos compartimentos (meios) que formam o ambiente. A aplicação do modelo ambiental de multimeios Quantitative Water Air Sediment Interaction (QWASI) a um determinado ambiente exige conhecer parâmetros relacionados à área em estudo e aos contaminantes. Para o caso da Baía de Guanabara, muitos desses parâmetros não estão disponíveis. Desse modo, eles serão aproximados com técnicas do problema inverso a partir das concentrações de contaminantes medidas no sedimento e no mexilhão perna-perna. Entre os parâmetros estimados estão as emissões de 10 hidrocarbonetos policíclicos aromáticos (HPAs) nas águas da Baía de Guanabara. Este trabalho também apresenta simulações da evolução da concentração de alguns hidrocarbonetos em função do tempo considerando uma emissão inicial de um HPA em um ponto arbitrário da Baía de Guanabara. / [en] The treatment of polluted environments and the elaboration of monitoring programs request estimates of the levels of concentrations of the substances, as well as a knowledge of its destiny, rates of transport and times of residence. In the absence of data obtained through monitoring, environmental models often provide the only way to predict the approximate concentrations of the pollutants in the compartments (media) that form the environmental. The application of the multimedia environmental model Quantitative Water Air Sediment Interaction (QWASI) to a certain environment demands the knowledge of parameters related to the area in study and to the pollutants. For the case of the Guanabara Bay, many of those parameters are not available. Therefore, they will be approximated with inverse problem techniques starting from the measured concentrations of pollutants in the sediment and in the mussel perna-perna. Among the estimated parameters are the emissions of 10 polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in the waters of the Guanabara Bay. This work also presents simulations of the evolution of the concentration of some hydrocarbons infunction of the time considering an initial emission of a PAH in an arbitrary point of the Guanabara Bay.