Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9495_1.pdf: 5134477 bytes, checksum: 3a439cc554aafacf663c00e771f8d25b (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O estudo de modelos estatísticos que possam levar em consideração as diversas características de fenômenos cada vez mais complexos, são de grande importância. Os modelos espaciais lineares com distribuição da família de contornos elípticos constituem uma alternativa muito atrativa para explicar a estrutura de variabilidade espacial, além de ter a flexibilidade de estender a classe dos erros para outras distribuições além da normal, que podem acomodar melhor as observações atípicas. Apesar disto, os modelos ainda assim podem sofrer efeito de observações influentes, sendo necessário estudos de sensibilidade nesta classe. Esses procedimentos também permitem selecionar modelos dentro da classe de contornos elípticos que se comportam adequadamente de acordo com o tipo de perturbação considerada, o que é fundamental para a modelagem da estrutura de dependência espacial na área de geoestatística, estimando os parâmetros que a definem e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem possibilitando a construção de mapas temáticos. O objetivo deste trabalho foi desenvolver métodos de influência local em modelos espaciais lineares com distribuição da família de contornos elípticos para dois tipos de perturbação na variável resposta, bem como avaliar a influência na matriz de covariância, no preditor linear e a alavanca generalizada. Realizaram-se estudos de simulação e aplicação a dados reais utilizando diferentes distribuições e diferentes modelos na estrutura da matriz de covariância, possibilitando avaliar a importância da metodologia desenvolvida

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:07:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6869_1.pdf: 2204582 bytes, checksum: c5e578bfbc2b53777e47580778510510 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / A inserção do turismo em uma área rural modifica a dinâmica do espaço e faz com que as formas espaciais adquiram novas funções, resultantes do sistema de ações, refletindo-se visivelmente na paisagem e na vida da sociedade local. Com o objetivo de constatar se a inserção do ecoturismo pode ser considerada uma proposta concreta de desenvolvimento socioespacial, beneficiando a população ligada direta ou indiretamente a essa atividade e ensejando condições não somente para o crescimento econômico local, elegeu-se o Brejo de Serra Negra, situado no Município de Bezerros Pernambuco, no qual está sendo implantado o ecoturismo. Para o estudo científico de cunho geográfico tomou-se o método dialético como principal recurso de análise, alicerçado teoricamente em documentos oficiais, oriundos das esferas federal, estadual e municipal, bem como na literatura específica. Para melhor apreender a influência do turismo em Serra Negra, procedeu-se a uma pesquisa de campo para investigar a percepção dos cidadãos quanto às mudanças que poderiam derivar da implantação da atividade ecoturística na região. Ao constatar que os entrevistados perceberam que o ecoturismo promoveu aumento de renda, de vendas, de empregos e o crescimento econômico da área de Serra Negra, apesar do descaso com que a Prefeitura do Município tem tratado as questões relativas ao turismo desde 2002, e considerando que o ecoturismo foi a única atividade desenvolvida na região, a autora concluiu que essa modalidade de turismo é uma proposta para a concretização do desenvolvimento socioespacial de Serra Negra. Todavia sugere que os gestores municipais devem planejar as atividades turísticas tecnicamente, como um processo contínuo de benefício socioespacial, dissociando-o das contendas pelo poder e do jogo de conveniências

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:08:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6970_1.pdf: 4869874 bytes, checksum: 5aebf063c575380a37eb9c237a4b2359 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Atualmente a cidade do Recife apresenta duas áreas distintas de concentração de objetos espaciais ligados à hospedagem. No entanto, é cabível afirmar que estes objetos têm sofrido modificações ao longo do tempo, influenciados por um sistema de ações que contribuem para o processo de produção do espaço geográfico. Isto é observado quando se analisa a perda de valor da área central e o surgimento da área de Boa Viagem a qual, pela sua valorização ao longo do tempo, recebeu forte investimento para a construção de estabelecimentos hoteleiros de padrão mais elevado, em detrimento da desvalorização da área central tradicional da cidade, uma vez que, os hotéis dessa área, apresentam-se obsoletos, com estruturas familiares de organização, não assimilando, portanto, os preceitos da modernidade, diferentemente de outrora. Desta forma, a presente dissertação se propõe a analisar a organização espacial dos hotéis na cidade do Recife, destacando como se deu a concentração desses objetos espaciais no bairro de Boa Viagem e a marginalização pela qual foram sofrendo os hotéis localizados na área do centro tradicional da cidade. Essa distribuição apresenta-se, portanto, sob a forma de uma fragmentação espacial que determina uma hierarquia da atividade entre os lugares considerados na pesquisa. No entanto, há indícios de que a área central iniciou um processo de (re)valorização, através de ações tocadas pela iniciativa pública, o que poderá vir a contribuir para reorganizar a hotelaria do Recife. A razão que motivou esta pesquisa reside na lacuna encontrada no que se refere ao assunto aqui abordado, uma vez que o estudo do turismo em áreas urbanas ainda é pouco difundido, sobretudo no que diz respeito ao seu setor hoteleiro. O período abrangido pelo estudo compreende a década de 1980, quando se apresenta, de modo mais evidente, a concentração hoteleira no bairro de Boa Viagem, até o presente momento histórico. A pesquisa contempla, do ponto de vista espacial, bairros com relevância no contexto econômico, turístico e hoteleiro do município abordado, compreendendo Boa Viagem, Derby, Ilha do Leite, São José, Santo Antônio e Boa Vista. Para se atingir o objeto central da pesquisa foi necessária a utilização de diferentes abordagens de pesquisas que contou com auxílio de pesquisa bibliográfica, através dos meios impressos e eletrônicos, além de pesquisa documental. Também foi necessário mapear a localização dos hotéis estudados. Houve a aplicação de questionários com turistas e hóspedes das duas áreas, identificando peculiaridades relativas aos hóspedes de Boa Viagem como os da área central. Essas distinções também foram reforçadas quando entrevistados os proprietários e empresários do ramo hoteleiro

Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-05T17:22:18Z No. of bitstreams: 2 FB.pdf: 5134477 bytes, checksum: 3a439cc554aafacf663c00e771f8d25b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T17:22:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 FB.pdf: 5134477 bytes, checksum: 3a439cc554aafacf663c00e771f8d25b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-02-16 / CAPES / O estudo de modelos estatísticos que possam levar em consideração as diversas características de fenômenos cada vez mais complexos, são de grande importância. Os modelos espaciais lineares com distribuição da família de contornos elípticos constituem uma alternativa muito atrativa para explicar a estrutura de variabilidade espacial, além de ter a flexibilidade de estender a classe dos erros para outras distribuições além da normal, que podem acomodar melhor as observações atípicas. Apesar disto, os modelos ainda assim podem sofrer efeito de observações influentes, sendo necessário estudos de sensibilidade nesta classe. Esses procedimentos também permitem selecionar modelos dentro da classe de contornos elípticos que se comportam adequadamente de acordo com o tipo de perturbação considerada, o que é fundamental para a modelagem da estrutura de dependência espacial na área de geoestatística, estimando os parâmetros que a definem e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem possibilitando a construção de mapas temáticos. O objetivo deste trabalho foi desenvolver métodos de influência local em modelos espaciais lineares com distribuição da família de contornos elípticos para dois tipos de perturbação na variável resposta, bem como avaliar a influência na matriz de covariância, no preditor linear e a alavanca generalizada. Realizaram-se estudos de simulação e aplicação a dados reais utilizando diferentes distribuições e diferentes modelos na estrutura da matriz de covariância, possibilitando avaliar a importância da metodologia desenvolvida.

En el presente estudio se aplicó el método denominado análisis regional de frecuencia basado en los L-momentos. Este método fue aplicado para generar cartografía de probabilidades asociadas a eventos de sequía meteorológica en la Región de Valparaíso y la Región Metropolitana para diferentes duraciones, sobre la base de los criterios de déficit hídrico establecidos por el decreto 39 de 1984 de la Dirección General de Aguas. Para la aplicación de los procedimientos estadísticos asociados a los L-momentos se generó una base de datos de precipitación acorde a los supuestos del análisis regional de frecuencias, es decir, se eliminaron datos incompletos y anómalos de los registros de precipitación y se analizó si las series de datos satisfacían los supuestos de no presentar tendencias ni correlación. También se procedió a formar regiones homogéneas de precipitación basándose en los indicadores de discordancia y homogeneidad basados en los L-momentos. Se ajustaron diferentes distribuciones de probabilidad a las regiones homogéneas para seleccionar una distribución de mejor ajuste según ciertos criterios. Con cada distribución seleccionada se estimaron cuantiles regionales y a nivel estación para diferentes combinaciones, utilizando como meses de inicio Abril y Julio para duraciones de sequía de 3, 6, 12, 18, 24 y 36 meses. Para la creación de los mapas de probabilidades de sequía meteorológica fue necesario estimar la distribución espacial de los L-momentos (L-coeficiente de variación y L-sesgo) mediante el ajuste de una función exponencial entre los L-momentos y la precipitación media anual, utilizando ésta como variable auxiliar. Como principales resultados se obtuvieron mapas de probabilidades de no excedencia asociada a precipitación igual o menor al 70% de la media de cada periodo y mapas de periodos de retorno asociados a las probabilidades de no excedencia. Los valores de probabilidades obtenidas se ajustan a la distribución espacial de la precipitación de la Región de Valparaíso y la Región Metropolitana. Se obtuvieron mayores probabilidades de déficit hídrico en las zonas más áridas y menores probabilidades en las zonas más húmedas, siendo los valores de las probabilidades similares para ciertas combinaciones debido a la distribución anual de las precipitaciones.

Memoria para optar al título profesional de Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / En el presente estudio se aplicó el método denominado análisis regional de frecuencia basado en los L-momentos. Este método fue aplicado para generar cartografía de probabilidades asociadas a eventos de sequía meteorológica en la Región de Valparaíso y la Región Metropolitana para diferentes duraciones, sobre la base de los criterios de déficit hídrico establecidos por el decreto 39 de 1984 de la Dirección General de Aguas. Para la aplicación de los procedimientos estadísticos asociados a los L-momentos se generó una base de datos de precipitación acorde a los supuestos del análisis regional de frecuencias, es decir, se eliminaron datos incompletos y anómalos de los registros de precipitación y se analizó si las series de datos satisfacían los supuestos de no presentar tendencias ni correlación. También se procedió a formar regiones homogéneas de precipitación basándose en los indicadores de discordancia y homogeneidad basados en los L-momentos. Se ajustaron diferentes distribuciones de probabilidad a las regiones homogéneas para seleccionar una distribución de mejor ajuste según ciertos criterios. Con cada distribución seleccionada se estimaron cuantiles regionales y a nivel estación para diferentes combinaciones, utilizando como meses de inicio Abril y Julio para duraciones de sequía de 3, 6, 12, 18, 24 y 36 meses. Para la creación de los mapas de probabilidades de sequía meteorológica fue necesario estimar la distribución espacial de los L-momentos (L-coeficiente de variación y L-sesgo) mediante el ajuste de una función exponencial entre los L-momentos y la precipitación media anual, utilizando ésta como variable auxiliar. Como principales resultados se obtuvieron mapas de probabilidades de no excedencia asociada a precipitación igual o menor al 70% de la media de cada periodo y mapas de periodos de retorno asociados a las probabilidades de no excedencia. Los valores de probabilidades obtenidas se ajustan a la distribución espacial de la precipitación de la Región de Valparaíso y la Región Metropolitana. Se obtuvieron mayores probabilidades de déficit hídrico en las zonas más áridas y menores probabilidades en las zonas más húmedas, siendo los valores de las probabilidades similares para ciertas combinaciones debido a la distribución anual de las precipitaciones. / In the present study, we applied a methodology called regional frequency analysis based on the L-moments. This methodology was applied to generate cartography of probabilities associated to meteorological drought in the Valparaíso and Metropolitan Region of Chile for different time spans, on the base of the criteria of water deficit established by the decree 39 of the General Management of Water of 1984. In order to apply the statistical procedures associated to the L-moments, it was required to generate a database of precipitation according to the supposed of the regional of frequency analysis, it proceeded to eliminate anomalous and incomplete data of the precipitation records and to analyse if the series of data satisfied the supposed of presenting non tendencies neither correlation. Also, it proceeded to form homogeneous regions of precipitation through different procedures. Finally, the homogeneous regions of precipitation were formed based on the indicators of discordance and homogeneity based on the L-moments. Different distributions of probability to the homogeneous regions were adjusted to select a distribution of best adjustment according to certain criteria. Regional quintiles were estimated with each distribution selected and at the early month combinations of April and July for duration of a span of 3, 6, 12, 18, 24, 39 and 36 months. To create the map of probabilities of meteorological drought, it was necessary to estimate the spatial distribution of the L-moments (L-coefficient of variation and L- skewness) through the adjustment of an exponential function between the L-moments and the annual average of precipitation, utilizing this as a variable to help. As main results, maps of probabilities of non-excedence associated to precipitation equal or lower to the 70% of the average of each period and return period maps associated to the probabilities of nonexcedence were obtained. The values of the probabilities obtained were adjusted to the spatial distribution of precipitation of the Valparaíso and Metropolitan Region. Greater odds of water deficit in the driest zones were obtained and smaller odds in the most humid zones, being the values of the similar odds for certain combinations due to the annual distribution of the precipitations.

Orientador: Thomas Michael Lewinsohn / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia / Made available in DSpace on 2018-08-03T15:00:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlmeidaNeto_Mario_M.pdf: 3490696 bytes, checksum: acc4a9eb38f12cc9199039e1caf0cfdf (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Estudei a fenologia floral de uma importante espécie de planta invasora em seu habitat nativo. Meu objetivo foi avaliar se parâmetros fenológicos, como a duração, o início, o fim e a sincronia floral das plantas apresentavam alguma estruturação espacial e quais as conseqüências desta estrutura no sucesso de produção de sementes das próprias plantas avaliadas.As plantas apresentaram distribuição espacial agregada entre indivíduos co-específicos e co-genéricos. Encontrei autocorrelação espacial em diferentes parâmetros fenológicos e na produção de capítulos e sementes. Todos os correlogramas significativos mostraram valores positivos de autocorrelação no primeiro intervalo de distância. Isto significa que os parâmetros fenológicos, a produção e a predação de sementes das plantas não estão aleatoriamente distribuídos no espaço. Os parâmetros fenológicos não tiveram influência significativa sobre a predação de sementes ou a proporção de sementes viáveis por planta. Embora este resultado difira do encontrado na maioria dos estudos, sua ausência pode ser explicada como um efeito da resposta dependente de densidade entre plantas. A predação de sementes nas plantas ocorreu de modo inversamente dependente de densidade e também se mostrou espacialmente autocorrelacionada. Esta autocorrelação deve ter ocorrido como um reflexo da estruturação espacial na abundância de capítulos e sementes por planta. Portanto, a autocorrelação espacial na fecundidade das plantas possivelmente gerou este mesmo efeito na resposta dos predadores de sementes. A abundância de capítulos de plantas vizinhas co-específicas e co-genéricas parece ter um efeito aditivo na resposta dependente de densidade dos endófagos de capítulos / Abstract: I investigated the flowering phenology of an important weed in its native habitat, in order to ask if plant phenological parameters, such as onset, end, duration and flowering synchrony, were spatially structured and if so, what are the possible consequences of such structure for plant seed production. Plants were spatially aggregated, at the leveI of both species and genus. I found spatial autocorrelation in several different phenological parameters and in plant fecundity. There was positive autocorrelation mainly between neighbouring plants, which means that floral phenology and plant fecundity are not randomly distributed in space. According to my results, phenological parameters did not affect significantly either seed predation or proportion of viable seeds per plant. Although this result is contrary to most results in previous studies, it may be explained as a density-dependent effect among plants. In this study, seed predation was inversely density dependent as well as spatially autocorrelated. This autocorrelation should be related to spatial structure in the abundance of flower-heads and seeds per plant. Thus, spatial autocorrelation in plant fecundity possibly induced the same effect in seed predator response. Intra-specific and congeneric flower-head abundance probably has an additive effect on seed predation escape / Mestrado / Ecologia / Mestre em Ecologia

La mara (Dolichotis patagonum) es un roedor cursorial endémico de la Argentina con características ecológicas particulares: es el cávido de mayor tamaño en patagonia (8 a 12 kg) y su sistema social combina apareamiento monogámico territorial con crianza en madrigueras comunales. Estas características la hacen un modelo de interés para estudiar la influencia de interacciones intraespecíficas positivas y características del paisaje en la selección de hábitat de una especie. El objetivo de esta tesis fue investigar los principales procesos que afectan la distribución por hábitat de los individuos de mara, y explorar las consecuencias de la cría comunal en la selección de hábitat y capacidad de coloni-zación de esta especie. Se estudiaron los patrones de uso o presencia de maras y su relación con variables ambientales a distintas escalas en Península Valdés. También se investigó la relación entre abundancia, éxito reproductivo y caracterís-ticas del hábitat, y las relaciones espaciales entre sitios reproductivos. Los resultados mostraron que la ubicación de la madriguera es un punto influyente en el uso del hábitat a escala de microhábitat, concentrándose gran parte de la actividad anual de las maras en sus inmediaciones. La influen-cia de la madriguera se mantendría fuera de la temporada reproductiva pues no se encontraron evidencias de centros de actividad alternativos. Tanto a escala de microhábitat como a escala de hábitat los sitios utilizados por las maras se caracterizaron por presentar alta proporción de suelo desnudo y cercanía a elementos de infraestructura, como molinos o puestos, caminos y alambrados. La relación con proporción de cobertura de estepa arbustiva fue variable de acuerdo al ambiente del que se tratase, lo que concuerda con la hipóte-sis de que la mara selecciona el hábitat de acuerdo al refugio que éste provee, requiriendo áreas abiertas para detección de predadores y arbustos para ocultarse, sobre todo en ambien-tes donde este tipo de vegetación no es predominante. El número de adultos por madriguera estuvo relacionado con las características del hábitat estudiadas y el éxito reproductivo fue diferente en distintos tipos de hábitat. Se encontraron evidencias de beneficios resultantes de la comunalidad sobre el éxito reproductivo en madrigueras ubicadas en sitios con predominio de suelo desnudo, alta diversidad de coberturas y cercanía a alambrados, el tipo de hábitat que presentó mayor abundancia de adultos. Finalmente, las madrigueras mostraron un patrón de distribución agregado que fue explicado por heterogeneidad ambiental relacionada con diversas variables que incluyen cobertura relativa de los principales grupos funcionales, distancia a molinos y alambrados dependiendo del área de estudio. En cambio, la explicación del patrón por interacciones entre pares de madrigueras fue constante a través de ambientes y áreas de estudio. Tanto las caracterís-ticas del hábitat, naturales o de origen antrópico, como las interacciones sociales entre individuos, influyen en la se-lección de hábitat y en los patrones de distribución pobla-cional de la mara en Península Valdés. Las interacciones que se desarrollan a escala de hábitat en relación a la cría comu-nal condicionarían el uso y selección de hábitat a otras escalas. / The Mara (Dolichotis patagonum) is an endemic mammal of Argentina, with particular ecological characteristics: is the largest Cavid (8 to 12 kg) and its social system combines monogamy with communal denning. Because of these, it is a model species to study the influence of positive intraspecific interactions and landscape structure over habitat selection patterns. The objective of this thesis was to identify the major processes driving habitat selection in maras, and to explore the consequences of communal breeding on habitat selection and colonization ability of the species. I studied the spatial patterns of habitat use or presence of maras and their relationship with environmental variables at different scales in the Península Valdés Protected Area. Also I assessed the rela-tion among mara abundance, reproductive success and habi-tat characteristic, and the spatial relationships among reproductive sites. The results showed that the location of breeding warrens influenced the habitat use at a small, microhabitat scale, even after the reproductive season ended. The core area of the annual activity of maras was concentrated around the warren and there was no evidence of alternative activity areas. At both microha-bitat and habitat scales, the sites used by maras presen-ted a high proportion of bare soil and were close to in-frastructure elements. The relationship with the shrub-steppe habitat was variable across environments, which agrees with the hypothesis that maras select the habitat according with the cover against predators, searching for open areas allowing for predator detection and bushes for hiding, mostly where bushes are not predominant. The number of adults per warren was related to habitat charac-teristics and the breeding varied across different habi-tats. I found evidence of benefits of communal denning over reproductive success in warrens located in sites with a high proportion of bare soil, high diversity of cover types and close to fences, the habitat type with the highest number of adults. Finally, the warrens showed a clustered spatial pattern explained by environmental heterogeneity related to different variables in different study areas such as distance to the wind mill, distance to the fence and relative cover of the main vegetation func-tional gruoups. Otherwise, the pattern was explained always by pairwise interaction among warrens across environments and study areas. Social interactions as well as habitat characteristics, natural or anthropogenic, influenced habitat selection and distribution patterns of mara popu-lation in Península Valdés. The interactions developed at a habitat scale related with communal denning may affect habitat use and selection patterns at other spatial scales.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Everton.pdf: 4714140 bytes, checksum: 519aa9b0b92961245b0d80158227dea4 (MD5) Previous issue date: 2012-12-10 / This paper aimed to present methods to be applied in the area of spatial statistics on soybean yield and agrometeorological factors in Western Paraná state. The data used, related to crop years from 2000/2001 to 2007/2008, are the following variables: soybean yield (t ha-1) and agrometeorological factors, such as rainfall (mm), average temperature (oC) and solar global radiation average (W m-2). In the first phase,it was used indices of spatial autocorrelation (Moran Global and Local) and presented multiple spatial regression models, with performance evaluations. The estimation of parameters occurred when using the Maximum Likelihood method and the performance evaluation of the models was based on the coefficient of determination (R2), the maximum value of the function of the logarithm of the maximum value of the likelihood function logarithm and the Bayesian information criterion of Schwarz. In a second step, cluster analysis was performed using spatial statistical multivariate associations, seeking to identify the same set of variables, but with a larger number of crop years. Finally, the data from one crop year were utilized in an approach based on fuzzy clustering, through the Fuzzy C-Means algorithm and the similarity measure by defining an index for this purpose. The first phase of the study showed the correlation between spatial autocorrelation and soybean yield and agrometeorological elements, through the analysis of spatial area, using techniques such as index Global Moran's I and Local univariate and bivariate and significance tests. It was possible to demonstrate, through the performance indicators used, that the SAR and CAR models offered better results than the classical multiple regression model. In the second phase, it was possible to present the formation of groups of cities using the similarities of the variables under analysis. Cluster analysis is a useful tool for better management of production activities in agriculture, since, with the grouping, it was possible to establish similarities parameters that provide better management of production processes that bring quantitative and qualitatively better, results sought by the farmer. In the final step, through the use of Fuzzy C-Means algorithm, it was possible to form groups of cities of similar soybean yield using the method of decision by the Higher Degree of Relevance (MDMGP) and Method of Decision Threshold by β (β CDM). Subsequently, identification of the adequate number of clusters was obtained using modified partition entropy. To measure the degree of similarity of each cluster, a Cluster Similarity Index (ISCl) was designed and used, which considers the degree of relevance of each city within the group to which it belongs. Within the perspective of this study, the method used was adequate, allowing to identify clusters of cities with degrees of similarities in the order of 60 to 78% / Este trabalho apresenta métodos para serem aplicados na estatística espacial de área na produtividade da soja e fatores agrometeorológicos na região oeste do estado do Paraná. Os dados utilizados estão relacionados aos anos-safra de 2000/2001 a 2007/2008, sendo as variáveis: produtividade da soja (t ha-1) e agrometeorológicas, tais como precipitação pluvial (mm), temperatura média (oC) e radiação solar global média (W m-2). Em uma primeira fase foram utilizados índices de autocorrelação espacial (Moran Global e Local) e apresentados modelos de regressão espacial múltipla, com avaliações de desempenho. A estimativa dos parâmetros dos modelos ajustados se deu pelo uso do método de Máxima Verossimilhança e a avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R2), no máximo valor do logaritmo da função do máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz. Em uma segunda etapa foram realizadas análises de agrupamento espacial por meio da estatística multivariada, buscando identificar associações no mesmo conjunto de variáveis, porém com um número maior de anos-safra. Finalmente, os dados de um ano-safra foram aplicados em uma abordagem baseada em agrupamento difuso, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, tendo a similaridade medida pela definição de um índice com este objetivo. O estudo da primeira fase permitiu verificar a correlação e a autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado e os testes de significância. Foi possível demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica. Na segunda fase, foi possível apresentar a formação de grupos de municípios utilizando as similaridades das variáveis em análise. A análise de agrupamento foi um instrumento útil para uma melhor gestão das atividades de produção da agricultura, em função de que, com o agrupamento, foi possível se estabelecer similaridades que proporcionem parâmetros para uma melhor gestão dos processos de produção que traga, quantitativa e qualitativamente, resultados almejados pelo agricultor. Na etapa final, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, foi possível a formação de grupos de municípios similares à produtividade de soja, utilizando o Método de Decisão pelo Maior Grau de Pertinência (MDMGP) e o Método de Decisão pelo Limiar β (MDL β). Posteriormente, a identificação do número adequado de agrupamentos foi obtida utilizando a Entropia de Partição Modificada. Para mensurar o nível de similaridade de cada agrupamento, foi criado e utilizado um Índice de Similaridade de Clusters (ISCl), que considera o grau de pertinência de cada município dentro do agrupamento a que pertence. Dentro das perspectivas deste estudo, o método empregado se mostrou adequado, permitindo identificar agrupamentos de municípios com graus de similaridades da ordem de 60 a 78%

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Everton.pdf: 4714140 bytes, checksum: 519aa9b0b92961245b0d80158227dea4 (MD5) Previous issue date: 2012-12-10 / This paper aimed to present methods to be applied in the area of spatial statistics on soybean yield and agrometeorological factors in Western Paraná state. The data used, related to crop years from 2000/2001 to 2007/2008, are the following variables: soybean yield (t ha-1) and agrometeorological factors, such as rainfall (mm), average temperature (oC) and solar global radiation average (W m-2). In the first phase,it was used indices of spatial autocorrelation (Moran Global and Local) and presented multiple spatial regression models, with performance evaluations. The estimation of parameters occurred when using the Maximum Likelihood method and the performance evaluation of the models was based on the coefficient of determination (R2), the maximum value of the function of the logarithm of the maximum value of the likelihood function logarithm and the Bayesian information criterion of Schwarz. In a second step, cluster analysis was performed using spatial statistical multivariate associations, seeking to identify the same set of variables, but with a larger number of crop years. Finally, the data from one crop year were utilized in an approach based on fuzzy clustering, through the Fuzzy C-Means algorithm and the similarity measure by defining an index for this purpose. The first phase of the study showed the correlation between spatial autocorrelation and soybean yield and agrometeorological elements, through the analysis of spatial area, using techniques such as index Global Moran's I and Local univariate and bivariate and significance tests. It was possible to demonstrate, through the performance indicators used, that the SAR and CAR models offered better results than the classical multiple regression model. In the second phase, it was possible to present the formation of groups of cities using the similarities of the variables under analysis. Cluster analysis is a useful tool for better management of production activities in agriculture, since, with the grouping, it was possible to establish similarities parameters that provide better management of production processes that bring quantitative and qualitatively better, results sought by the farmer. In the final step, through the use of Fuzzy C-Means algorithm, it was possible to form groups of cities of similar soybean yield using the method of decision by the Higher Degree of Relevance (MDMGP) and Method of Decision Threshold by β (β CDM). Subsequently, identification of the adequate number of clusters was obtained using modified partition entropy. To measure the degree of similarity of each cluster, a Cluster Similarity Index (ISCl) was designed and used, which considers the degree of relevance of each city within the group to which it belongs. Within the perspective of this study, the method used was adequate, allowing to identify clusters of cities with degrees of similarities in the order of 60 to 78% / Este trabalho apresenta métodos para serem aplicados na estatística espacial de área na produtividade da soja e fatores agrometeorológicos na região oeste do estado do Paraná. Os dados utilizados estão relacionados aos anos-safra de 2000/2001 a 2007/2008, sendo as variáveis: produtividade da soja (t ha-1) e agrometeorológicas, tais como precipitação pluvial (mm), temperatura média (oC) e radiação solar global média (W m-2). Em uma primeira fase foram utilizados índices de autocorrelação espacial (Moran Global e Local) e apresentados modelos de regressão espacial múltipla, com avaliações de desempenho. A estimativa dos parâmetros dos modelos ajustados se deu pelo uso do método de Máxima Verossimilhança e a avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R2), no máximo valor do logaritmo da função do máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz. Em uma segunda etapa foram realizadas análises de agrupamento espacial por meio da estatística multivariada, buscando identificar associações no mesmo conjunto de variáveis, porém com um número maior de anos-safra. Finalmente, os dados de um ano-safra foram aplicados em uma abordagem baseada em agrupamento difuso, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, tendo a similaridade medida pela definição de um índice com este objetivo. O estudo da primeira fase permitiu verificar a correlação e a autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado e os testes de significância. Foi possível demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica. Na segunda fase, foi possível apresentar a formação de grupos de municípios utilizando as similaridades das variáveis em análise. A análise de agrupamento foi um instrumento útil para uma melhor gestão das atividades de produção da agricultura, em função de que, com o agrupamento, foi possível se estabelecer similaridades que proporcionem parâmetros para uma melhor gestão dos processos de produção que traga, quantitativa e qualitativamente, resultados almejados pelo agricultor. Na etapa final, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, foi possível a formação de grupos de municípios similares à produtividade de soja, utilizando o Método de Decisão pelo Maior Grau de Pertinência (MDMGP) e o Método de Decisão pelo Limiar β (MDL β). Posteriormente, a identificação do número adequado de agrupamentos foi obtida utilizando a Entropia de Partição Modificada. Para mensurar o nível de similaridade de cada agrupamento, foi criado e utilizado um Índice de Similaridade de Clusters (ISCl), que considera o grau de pertinência de cada município dentro do agrupamento a que pertence. Dentro das perspectivas deste estudo, o método empregado se mostrou adequado, permitindo identificar agrupamentos de municípios com graus de similaridades da ordem de 60 a 78%