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Estudo da relação entrevariáveis térmicas e o desempenho de estudantes da Academia de Polícia Militar do Estado da Paraíba

Vasconcelos, Priscila Elida de Medeiros 23 April 2013 (has links)
Made available in DSpace on 2015-05-08T14:53:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2932778 bytes, checksum: ccea3581e43612c0defaaf48b149ea0e (MD5) Previous issue date: 2013-04-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Air temperature is regarded as an environmental factor with greatest influence on worker performance. However, little information exists about its influence on academic environment. Therefore, this study aims to analyze the effects caused by thermal discomfort on students performance. Thus, students of Military Police Academic Center of Paraíba were subjected to a series of psychometric tests that assessed their reasoning skills in five specific areas: verbal, abstract, mechanical, spatial and numerical reasoning; on three sessions under different temperatures: 20 ° C, 24 ° C and 30 ° C. The optimal temperatures found to thermal sensations and thermal comfort neutrality were approximately 23 ° C and 21 ° C, respectively, which reflects a relatively low thermal preference, compared to that provided by ISO 7730/2005 standard. The performance of students varied according to the nature of the tests. They demonstrated motivation to perform the tests, regardless of which thermal conditions that were subjected. However, with the aid of generalized linear models (GLM), it was found that the dry bulb temperature, globe temperature, and relative humidity influence the overall performance of the students (pseudo-R ² = 0.8497). / A temperatura do ar é considerada um dos fatores ambientais com maior influência sobre o desempenho do trabalhador. Entretanto, existe pouca informação sobre a influência da mesma em ambiente escolar. Com isso, este estudo pretende analisar os efeitos causados pelo desconforto térmico sobre o desempenho de estudantes. Para tanto, cadetes da Polícia Militar da Paraíba foram submetidos a uma série de testes psicométricos que avaliaram seu raciocínio em cinco áreas específicas: raciocínio verbal, abstrato, mecânico, espacial e numérico. Os testes foram aplicados durante três sessões sob diferentes temperaturas: 20°C, 24°C e 30°C. As temperaturas ideais para as sensações de neutralidade térmica e conforto térmicoencontrados foram de aproximadamente 23°C e 21°C, respectivamente, que reflete numa preferência térmica relativamente baixa, se comparado ao previsto pela norma ISO 7730/2005. O desempenho dos estudantes em relação à temperatura variou de acordo com a natureza dos testes. Os mesmos se demonstram motivados para realizar os testes, independente das condições térmicas às quais estavam submetidos. Entretanto, com o auxílio de Modelos lineares generalizados (MLG), foi possívelconstatar que as temperaturas de bulbo seco, temperatura de globo e umidade relativa do ar exercem influênciano desempenho geral dos cadetes (pseudo-R² = 0,8497).
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Predicting Glass Sponge (Porifera, Hexactinellida) Distributions in the North Pacific Ocean and Spatially Quantifying Model Uncertainty

Davidson, Fiona 07 January 2020 (has links)
Predictions of species’ ranges from distribution modeling are often used to inform marine management and conservation efforts, but few studies justify the model selected or quantify the uncertainty of the model predictions in a spatial manner. This thesis employs a multi-model, multi-area SDM analysis to develop a higher certainty in the predictions where similarities exist across models and areas. Partial dependence plots and variable importance rankings were shown to be useful in producing further certainty in the results. The modeling indicated that glass sponges (Hexactinellida) are most likely to exist within the North Pacific Ocean where alkalinity is greater than 2.2 μmol l-1 and dissolved oxygen is lower than 2 ml l-1. Silicate was also found to be an important environmental predictor. All areas, except Hecate Strait, indicated that high glass sponge probability of presence coincided with silicate values of 150 μmol l-1 and over, although lower values in Hecate Strait confirmed that sponges can exist in areas with silicate values of as low as 40 μmol l-1. Three methods of showing spatial uncertainty of model predictions were presented: the standard error (SE) of a binomial GLM, the standard deviation of predictions made from 200 bootstrapped GLM models, and the standard deviation of eight commonly used SDM algorithms. Certain areas with few input data points or extreme ranges of predictor variables were highlighted by these methods as having high uncertainty. Such areas should be treated cautiously regardless of the overall accuracy of the model as indicated by accuracy metrics (AUC, TSS), and such areas could be targeted for future data collection. The uncertainty metrics produced by the multi-model SE varied from the GLM SE and the bootstrapped GLM. The uncertainty was lowest where models predicted low probability of presence and highest where the models predicted high probability of presence and these predictions differed slightly, indicating high confidence in where the models predicted the sponges would not exist.
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Analýza simultánně měřených EEG/fMRI dat s využitím zpracování EEG signálu / Simultaneous EEG/fMRI analysis using EEG data processing

Ištok, Martin January 2015 (has links)
The main objective of this diploma thesis is to describe simultaneous electroencephalography-correlated functional magnetic resonance imaging analysis using EEG data processing. It includes basic characteristics of EEG and fMRI recording and analysis and their combination as simultaneous EEG/fMRI analysis and deals with obstructions during its processing. The thesis includes a design of an experiment used for recording and analysis of simultaneous EEG/fMRI data using EEG source reconstruction for regressor construction. Thesis incorporates a software solution used for extraction of signal describing a source activity interpolated by EEG source reconstruction. The signal is then processed and used to construct a basic regressor. The thesis also deals with the software solution being used for a study focused on intracranial epileptic discharges localization using a simultaneous EEG/fMRI analysis in which it reveals source activity during ongoing epileptic spike and summarizes the results.
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Statistical Methods for Functional Genomics Studies Using Observational Data

Lu, Rong 15 December 2016 (has links)
No description available.
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Modelos para dados de proporção: um estudo sobre a viabilidade de ovos do mosquito Aedes aegypti, mantidos em diferentes tipos de armazenamentos na Amazônia / Models for proportion data: a study about the viability of Aedes aegypti mosquito eggs, kept in different storage types in the Amazon

Amoêdo, Pedro Marinho 09 June 2014 (has links)
O presente trabalho teve por objetivo estimar o tempo que os ovos de Aedes aegypti permanecem em condições de eclodir e produzir larvas viáveis após permanecerem armazenados por determinado tempo ( viabilidade) em diferentes tipos de recipientes. Para tal, usou-se a metodologia dos modelos lineares generalizados para dados na forma de proporção. Como função de ligação, optou-se pelas funções logística e probito, como preditores lineares retas paralelas e retas concorrentes. Foi realizado um experimento, em que procurou-se simular, tanto quanto possível, o efeito das condições ambientais que os ovos de Aedes aegypti são submetidos. Os ovos foram armazenados em três recipientes (copo plástico, saco plástico e envelope de papel) e tratados com água ao final de cada período de armazenamento estabelecido. Por meio do ajuste do modelo linear generalizado binomial com função de ligação logística e preditor linear retas paralelas, foi possível predizer a viabilidade dos ovos de Aedes aegypti. Como medidas da qualidade do ajuste, usou-se o desvio residual com valor de p (nível descritivo), calculado sobre os percentis da distribuição qui-quadrado e o gráfico de probabilidade normal padrão com envelope de simulação. Verificou-se comportamento semelhante entre saco plástico e envelope de papel com respeito a viabilidade estimada dos ovos de Aedes aegypti, ambos diferindo do recipiente copo plástico que apresentou a maior viabilidade. / This work had like objective estimate the time in which the Aedes aegypti eggs remain in hatch conditions and produce viable larvae after remain a certain time (viability) in different storage types. To this, the generalized linear models methodology for data in proportion form was used. As link function was chose the logistic and probit and like linear predictors, parallel and intersecting lines. Was conducted an experiment, in which were simulated as much as possible the effect of environmental conditions in which the Aedes aegypti eggs are submitted. The eggs were stored in three containers (plastic cup, plastic bag and paper envelope) and treated with water at the end of each storage period. With the fit of the binomial generalized linear model with logistic link function and parallel lines like linear predictor, was possible predict the viability of the Aedes aegypti eggs. As quality measures of fit, the residual deviance with p-value (descriptive level), calculated on the chi-square distribution percentiles and the standard normal probability plot with simulated envelope were used. It has been found similar behaviour between plastic bag and paper envelope with respect to estimated viability of the Aedes aegypti eggs, both differing from the plastic cup that presents the highest viability.
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General Insurance Reserve Risk Modeling Based on Unaggregated Data / Modelování rizika rezerv v neživotním pojištění založené na neagregovaných datech

Zimmermann, Pavel January 2004 (has links)
Recently the eld of actuarial mathematics has experienced a large development due to a signi cant increase of demands for insurance and nancial risk quanti cation due to the fact that the implementation of a complex of rules of international reporting standards (IFRS) and solvency reporting (Solvency II) has started. It appears that the key question for solvency measuring is determination of probability distribution of future cash ows of an insurance company. Solvency is then reported through an appropriate risk measure based e.g. on a percentile of this distribution. While as present popular models are based solely on aggregated data (such as total loss development from a certain time period), the main objective of this work is to scrutinize possibilities of modelling of the reserve risk (i.e. roughly said, the distribution of the ultimate incurred value of claims that have already happened in the past) based directly on individual claims. These models have not yet become popular and to the author's knowledge an overview of such models has not been published previously. The assumptions and speci cation of the already published models were compared to the practical experience and some inadequacies were pointed out. Further more a new reserve risk model was constructed which is believed to have practically more suitable assumptions and properties than the existing models. Theoretical aspects of the new model were studied and distribution of the ultimate incurred value (the modelled variable) was derived. An emphasis was put also on practical aspects of the developed model and its applicability in the case of industrial use. Therefore some restrictive assumptions which might be considered realistic in variety of practical cases and which lead to a signi cant simpli cation of the model were identi ed throughout the work. Furthermore, algorithms to reduce the number of the necessary calculations were developed. In the last chapters of the work, an e ort was devoted to the methods of the estimation of the considered parameters respecting practical limitations (such as missing observations at the time of modelling). For this purpose, survival analysis was (amongst other methods) applied.
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Modelos para dados de proporção: um estudo sobre a viabilidade de ovos do mosquito Aedes aegypti, mantidos em diferentes tipos de armazenamentos na Amazônia / Models for proportion data: a study about the viability of Aedes aegypti mosquito eggs, kept in different storage types in the Amazon

Pedro Marinho Amoêdo 09 June 2014 (has links)
O presente trabalho teve por objetivo estimar o tempo que os ovos de Aedes aegypti permanecem em condições de eclodir e produzir larvas viáveis após permanecerem armazenados por determinado tempo ( viabilidade) em diferentes tipos de recipientes. Para tal, usou-se a metodologia dos modelos lineares generalizados para dados na forma de proporção. Como função de ligação, optou-se pelas funções logística e probito, como preditores lineares retas paralelas e retas concorrentes. Foi realizado um experimento, em que procurou-se simular, tanto quanto possível, o efeito das condições ambientais que os ovos de Aedes aegypti são submetidos. Os ovos foram armazenados em três recipientes (copo plástico, saco plástico e envelope de papel) e tratados com água ao final de cada período de armazenamento estabelecido. Por meio do ajuste do modelo linear generalizado binomial com função de ligação logística e preditor linear retas paralelas, foi possível predizer a viabilidade dos ovos de Aedes aegypti. Como medidas da qualidade do ajuste, usou-se o desvio residual com valor de p (nível descritivo), calculado sobre os percentis da distribuição qui-quadrado e o gráfico de probabilidade normal padrão com envelope de simulação. Verificou-se comportamento semelhante entre saco plástico e envelope de papel com respeito a viabilidade estimada dos ovos de Aedes aegypti, ambos diferindo do recipiente copo plástico que apresentou a maior viabilidade. / This work had like objective estimate the time in which the Aedes aegypti eggs remain in hatch conditions and produce viable larvae after remain a certain time (viability) in different storage types. To this, the generalized linear models methodology for data in proportion form was used. As link function was chose the logistic and probit and like linear predictors, parallel and intersecting lines. Was conducted an experiment, in which were simulated as much as possible the effect of environmental conditions in which the Aedes aegypti eggs are submitted. The eggs were stored in three containers (plastic cup, plastic bag and paper envelope) and treated with water at the end of each storage period. With the fit of the binomial generalized linear model with logistic link function and parallel lines like linear predictor, was possible predict the viability of the Aedes aegypti eggs. As quality measures of fit, the residual deviance with p-value (descriptive level), calculated on the chi-square distribution percentiles and the standard normal probability plot with simulated envelope were used. It has been found similar behaviour between plastic bag and paper envelope with respect to estimated viability of the Aedes aegypti eggs, both differing from the plastic cup that presents the highest viability.
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Conforto térmico e desempenho nos ambientes de ensino com inovações tecnológicas - estudo de multicasos no nordeste brasileiro

Torres, Manoel Geronimo Lino 07 April 2016 (has links)
Submitted by Leonardo Cavalcante (leo.ocavalcante@gmail.com) on 2018-06-06T12:02:25Z No. of bitstreams: 1 Arquivototal.pdf: 3264478 bytes, checksum: 742da63cecf21ce169225aebd5fea82e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-06T12:02:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arquivototal.pdf: 3264478 bytes, checksum: 742da63cecf21ce169225aebd5fea82e (MD5) Previous issue date: 2016-04-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Introduction: The global warming has severe environmental impacts and reach different areas and localities, in particular the least developed countries in the tropical region. In Brazil, the regions that suffer most impacts, with such changes will be the Amazon and Northeast. With the development of modern society, it is observed that individuals are consuming much of their time indoors, so, numerous studies have sought to study environmental comfort conditions to assist in the execution of activities and maximize human performance. One of the many changes that took place is in the learning environment, which is different compared to years ago. Technological resources in the classroom have made this a more versatile environment, allowing students and teachers to interact with other institutions, providing greater flexibility in the use of tools that extend their cognitive abilities. However, these tools can both facilitate communication and versatility of teaching and learning as increase the thermal load in the environment that already suffers direct influence of the external environment. In this sense, important to investigate how it is the variables of thermal comfort affect students' performance in climate-controlled learning environments provided these technologies. Objective: We analyzed the relationship between thermal comfort and performance of students in environments with technological innovations in areas of northeastern Brazil. Materials and Methods: Data were obtained during the experiments in the two institutions classrooms (A and B) of higher education located in Northeast Brazil. The Institution A is a private university in the city of João Pessoa- PB and the institution B is a public university in city of Teresina-PI. A total of 103 students of the engineering course participated, with one session per day, per class, on three consecutive days. The air temperature through the air conditioning was adjusted to 20ºC and 24ºC; the last day and is turned off the device to try to reach the value of 30 ° C. By heat stress meter TGD400 and microclimate station Babuc A, positioned in the center of the room recorded the parameters of the thermal environment. Cognitive abilities were assessed by the five events that make up the BPR-5 instrument, broken down for the three days of the experiment. Subjective and personal variables were evaluated in accordance with ISO7730/2005, through check list (thermal resistance of clothing) and scales of 4 points (Comfort) and 7 points (Sensation and Desire). With the results and data obtained were carried out simulations using the Generalized Linear Models (GLM) to verify the relationship between thermal comfort and performance. Results: At the institution A 42,9% of the first day of collection, where the temperature was in it 21,49ºC, indicated to be feeling slightly warm environment (+1) and 51,9% said that the place was comfortable (1). The PMV index of ISO7730/2005 indicated that the room was cold, with 57% of the vote between -1,5 and -2,5. On the second day, with an average temperature was 23,24ºC, about 58,1% of the students felt the thermally neutral environment (0) and 55,4% rated it as comfortable (1). The PMV index, on the second day, indicated that the room was slightly cold, with 87,8% of the vote between -0,5 and -1,5. On the third day the mean temperature was 27,49ºC and 41,9% of the rated as hot environment (+2) and finally, 35.1% VII of the evaluated local rated as slightly uncomfortable (2). The Middle Foretold vote indicated that the room was slightly hot on the third day, with 60.8% of votes ranging from +0,5 to +1,5. The institution B, on the first day of collection whose average temperature was 20,07ºC, about 50% of students reported feeling that the environment was slightly cold (-1) and 61.5% of students rated the environment as comfortable (1). The PMV index indicated that the environment was cold with 92% of the vote results were between -1,5 and -2,5. On the second day the average temperature was 33,72ºC and 59,3% of students said they felt the warm environment (+2) and 66,7% rated it as uncomfortable (3). Regarding the PMV 100% of the frequency of the votes indicated that the environment was rated as very hot (PMV> +2.5). On the third day with the average temperature 22,95ºC, about 73,3% of the students indicated that the thermal sensation was neutral (0) and the place was rated by 96,2% of the students as comfortable (1). The PMV index showed that 88,5% of the calculated votes of the students indicated that the site was slightly cold (-0,5 <PMV <-1,5). Using Generalized Linear Models, in particular the Ordinal Regression, was observed from the data of the two institutions, the performance is linked to subjective criteria, in particular the thermal sensation and the globe temperature. It was observed that the rise globe temperature in 1 ° C increases the chance of students pass a performance range lower to a higher 34% for situations where the wind chill is indicated as very hot. Final considerations: This study showed that there is a difference between what the standard ISO7730/2005 predicts what is actually reported by students in areas of the Brazilian Northeast, ie situations where the standard indicates discomfort students report being comfortable. It was also observed that subjective variables are important factors for a good cognitive performance of students. / Introdução: O aquecimento global recente tem impactos ambientais intensos e atingirá diversas áreas e localidades, em especial, os países menos desenvolvidos situados na região tropical. No Brasil, as regiões que mais sofrerão impactos, com tais mudanças, serão a Amazônia e o Nordeste. Com o desenvolvimento da sociedade moderna, observa-se que os indivíduos estão consumindo grande parte do seu tempo em ambientes fechados, e por isso, numerosas pesquisas vêm buscando estudar condições de conforto ambiental que auxiliem na execução das atividades e maximização do desempenho humano. Uma das diversas mudanças que ocorreram, encontra-se no ambiente de ensino, o qual é diferente quando comparado ao de anos atrás. Recursos tecnológicos em sala de aula têm tornado este ambiente mais versátil, permitindo que alunos e professores interajam com outras instituições, conferindo maior flexibilidade na utilização de ferramentas que estendem suas habilidades cognitivas. Nesse sentido, torna-se importante investigar como as variáveis do conforto térmico afetam o desempenho dos alunos em ambientes de ensino climatizados providos destas tecnologias. Objetivo: Analisar a relação entre conforto térmico e o desempenho de estudantes nos ambientes com inovações tecnológicas em áreas do nordeste brasileiro. Materiais e Métodos: Os dados foram obtidos durante a realização dos experimentos nas salas de aula de duas instituições (A e B) de ensino superior localizadas no Nordeste brasileiro. A instituição A é uma universidade privada e encontra-se na cidade de João Pessoa- e a instituição B é uma universidade publica e encontra-se na cidade de Teresina. No total de 103 alunos dos cursos de exatas das duas instituições participaram, sendo uma sessão por dia, por turma, em três dias consecutivos. A temperatura do ar, através do ar condicionado, foi ajustada para 20ºC e 24ºC; no último dia desligou-se o aparelho para tentar se chegar ao valor de 30°C. Através do medidor de estresse térmico TGD400 e estação microclimática Babuc A,posicionados no centro da sala, registraram-se os parâmetros do ambiente térmico. As habilidades cognitivas foram avaliadas pelas cinco provas que compõem o instrumento do BPR-5, decomposto para os três dias de experimento. As variáveis subjetivas e pessoais foram avaliadas de acordo com ISO7730/2005, através de check list (resistência térmica das vestimentas) e escalas de 4 pontos (Conforto) e 7 pontos (Sensação e Desejo). Com os resultados e dados obtidos realizaram-se simulações através dos Modelos Lineares Generalizados (MLG) para se verificar a relação entre conforto térmico e desempenho. Resultados: Na instituição A 42,9% dos alunos no primeiro dia de coleta, onde a temperatura encontrava-se a 21,49ºC, indicaram estar sentindo o ambiente levemente quente (+1) e 51,9% avaliaram que o local estava confortável (1). O índice PMV da ISO7730/2005 indicou que o ambiente estava frio, com 57% dos votos entre -1,5 e -2,5. No segundo dia, cuja temperatura média foi de 23,24ºC, cerca de 58,1% dos alunos sentiram o ambiente termicamente neutro (0) e 55,4% classificaram-no como confortável (1). O índice PMV, no segundo dia, indicou que o ambiente estava levemente frio, com 87,8% dos votos entre -0,5 e -1,5. No terceiro dia a temperatura média foi de 27,49ºC e 41,9% dos alunos classificaram o ambiente como quente (+2) e por fim, 35,1% dos avaliados classificaram o local como levemente desconfortável (2). V O Voto Médio Predito indicou que o ambiente estava levemente quente no terceiro dia, com 60,8% dos votos variando de +0,5 a +1,5. Na instituição B, no primeiro dia de coleta cuja temperatura média foi de 20,07ºC, cerca de 50% dos estudantes indicaram sentir que o ambiente estava levemente frio (-1) e 61,5% dos alunos classificaram o ambiente como confortável (1). O índice PMV indicou que o ambiente estava frio com 92% dos resultados obtidos dos votos estavam entre -1,5 a -2,5. No segundo dia a temperatura média foi de 33,72ºC e 59,3% dos alunos afirmaram que sentiam o ambiente quente (+2) e 66,7% classificaram-no como desconfortável (3). Em relação ao PMV 100% da frequência dos votos indicaram que o ambiente foi classificado como muito quente (PMV> +2,5). No terceiro dia com a temperatura média de 22,95ºC, cerca de 73,3% dos estudantes indicaram que a sensação térmica era neutra (0) e o local foi classificado por 96,2% dos alunos como confortável (1). O índice PMV mostrou que 88,5% dos votos calculados dos alunos, indicaram que o local estava levemente frio (-0,5<PMV<-1,5). Utilizando Modelos Lineares Generalizados, em especial a Regressão Linear Ordinal, observou-se através dos dados das duas instituições, que o desempenho está ligado aos parâmetros subjetivos, em especial a sensação térmica e a temperatura de globo. Foi observado que ao se elevar a temperatura de globo em 1ºC aumenta-se a chance dos estudantes passarem de uma faixa de desempenho inferior para uma superior em 34%, para situações onde a sensação térmica é indicada como muito quente. Considerações finais: Este estudo mostrou que existe uma diferença entre o que a norma ISO7730/2005 prediz com o que realmente é relatado pelos estudantes, de áreas da região do nordeste brasileiro, ou seja, situações em que a norma indica desconforto os estudantes relatam estar confortáveis. Observou-se também que as variáveis subjetivas são fatores importantes para um bom desempenho cognitivo dos estudantes.
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Modelando ocorrência e abundância de espécies arbóreas no entorno de uma usina hidroelétrica no sul do Brasil

Guarino, Ernestino de Souza Gomes January 2010 (has links)
Modelos de ocorrência e abundância de espécies são importantes ferramentas para a elaboração de estrategias para a conservação da biodiversidade. Nestes artigos aplicamos, pela primeira vez, modelos de distribuição e abundância no entorno de uma Usina Hidroelétrica no Sul do Brasil, com o objetivo de mostrar possíveis aplicações destas técnicas no planejamento de ações de coleta e conservação, in situ e ex situ, destas espécies. Nossos objetivos secundários foram (i) modelar a ocorrência e abundância de plantas em um trecho da bacia do rio Pelotas e (ii) verificar o efeito da detectabilidade em modelos de ocorrência. Para tanto dividimos a tese em dois capítulos e cinco questões. No primeiro capítulo procuramos responder as seguintes questões: (1) existe relação entre a probabilidade de ocorrência e a abundância observada? (2) Modelos baseados na abundância são melhores para predizer a ocorrência de espécies do que modelos baseados apenas na ocorrência das espécies? No segundo capítulo, tentamos responder se (3) amostragens exaustivas, com presenças e ausências bem descritas, produzem modelos de ocorrência mais precisos? (4) Se a relação entre a ocorrência da espécie e as variáveis ambientais que descrevem sua distribuição é alterada de acordo com a detectabilidade? (5) Qual o impacto de falsos zeros na área ocupada estimada para a espécie? O trabalho foi realizado no entorno da UHE Barra Grande, erguida no rio Pelotas, entre os Estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Localizada na bacia do rio Pelotas, seu reservatório ocupa uma área de aproximadamente 90 km2 e seu entorno perfaz uma área aproximada de 4.600 km2, onde amostramos 388 parcelas georreferenciadas (10 x 50 m) distribuídas aleatoriamente. Em cada parcela contamos o número de indivíduos de nove espécies arborescente com altura ≥ 1,5 m. No primeiro artigo, modelamos, utilizando modelos lineares generalizados (GLM), a distribuição e abundância das nove espécies estudadas em relação a 15 variáveis ambientais, e demonstramos que modelos de ocorrência são mais precisos do que modelos de abundância. Demonstramos também que a probabilidade de ocorrência é positivamente correlacionada com a abundância observada, o que abre a possibilidade de utilizarmos a probabilidade de ocorrência como um indicador da abundância das espécies. No segundo capítulo, verificamos o impacto de falhas de detecção em modelos de distribuição de espécies, utilizando como espécie modelo A. angustifolia. Simulamos o impacto de falsos zeros na precisão dos modelos, na seleção das variáveis resposta (variáveis ambientais) e nas estimativas de área ocupada pela espécie. A redução da detectabilidade ocasionou alterações tanto na precisão dos modelos quanto na área estimada de ocorrência e nas variáveis ambientais que explicam a ocorrência de A. angustifolia. A área ocupada não apresentou padrão bem definido, porém mostrou tendência de elevação de acordo com a diminuição da detectabilidade, elevando com isso o erro de comissão dos modelos. A precisão dos modelos (AUC e correlação entre probabilidade de ocorrência e abundância observada), apresentou queda em relação ao redução da detectabilidade, enquanto apenas uma variável ambiental foi incluída em todos os modelos (pH do solo). Existe um grande possibilidade de uso destas técnicas como informação básica para planos de conservação, monitoramento e manejo da biodiversidade no entorno de empreendimentos hidroelétricos, porém, para que possamos tirar inferências fortes sobre as espécies e ecossistemas em questão, devemos observar sempre a necessidade de levar em conta os impactos da detecção imperfeita das espécies. / Species occurrence and abundance models are important tools in the development of biodiversity conservation strategies. This study presents, for the first time, the application of distribution and abundance models in the environment surrounding a hydropower dam in southern Brazil. The aim is to demonstrate the possible application of these techniques in planning collection and conservation strategies of the species inhabiting the area, in situ and ex situ. We also aimed at (i) modeling the occurrence and abundance of plants in a section of the Pelotas River basin and (ii) verifying the effect of detectability in occurrence models. This thesis was therefore divided into two chapters and five questions. The first chapter is an attempt to answer the following questions: (1) Is there a relationship between occurrence probability and abundance? (2) Are models based on abundance better to predict the occurrence of species as compared to models that utilize only species occurrence? The second chapter addresses the questions: (3) Do exhaustive sampling procedures, with well-sampled presences and absences, lead to more accurate occurrence models? (4) Does detectability influence the relationship between species occurrence and environmental variables? (5) What is the impact of false zeros in the estimated area occupied by one given species? This study was conducted in the area surrounding the hydropower plant “Barra Grande”, in the Pelotas River, on the border of the Rio Grande do Sul and Santa Catarina states. Located in the Pelotas River basin, the dam occupies an area of approximately 90 km². The surrounding area accounts for 4,600 km², where 388 plots with 10 x 50 m were randomly distributed and georeferenced. In each plot, individuals of nine selected tree species taller than 1.5 m were surveyed. In the first paper, we modeled the distribution and abundance of the species studied using generalized linear models (GLMs), utilizing 15 environmental variables. Occurrence models were proved to be more accurate than abundance models. The positive correlation between occurrence probability and observed abundance was also demonstrated, which opens the possibility to utilize occurrence probability as an indicator of species abundance. The second chapter reports the impact of failures in detection in species distribution models, using A. angustifolia as model species. We simulated the impact of false zeros in model accuracy, in the selection of response variables (environmental variables) and in estimates of the area occupied by A. angustifolia. The decrease in detectability caused changes in both model accuracy and in the environmental variables that explain the occurrence of A. angustifolia. The area occupied did not have a well-defined pattern, though it showed a trend towards elevation, in accordance with the decrease in detectability, thus raising the commission error in the model. The accuracy of models (AUC and correlation between occurrence probability and observed abundance) decreased with the decrease in detectability, while only one environmental variable was included in all models (soil pH). These techniques offer great potential in the collection of essential information in biodiversity conservation, monitoring and managements strategies in hydropower projects. However, robust inferences about species and ecosystems in question can only be drawn considering the need to evaluate the impact caused by defective species detection.
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Modelando ocorrência e abundância de espécies arbóreas no entorno de uma usina hidroelétrica no sul do Brasil

Guarino, Ernestino de Souza Gomes January 2010 (has links)
Modelos de ocorrência e abundância de espécies são importantes ferramentas para a elaboração de estrategias para a conservação da biodiversidade. Nestes artigos aplicamos, pela primeira vez, modelos de distribuição e abundância no entorno de uma Usina Hidroelétrica no Sul do Brasil, com o objetivo de mostrar possíveis aplicações destas técnicas no planejamento de ações de coleta e conservação, in situ e ex situ, destas espécies. Nossos objetivos secundários foram (i) modelar a ocorrência e abundância de plantas em um trecho da bacia do rio Pelotas e (ii) verificar o efeito da detectabilidade em modelos de ocorrência. Para tanto dividimos a tese em dois capítulos e cinco questões. No primeiro capítulo procuramos responder as seguintes questões: (1) existe relação entre a probabilidade de ocorrência e a abundância observada? (2) Modelos baseados na abundância são melhores para predizer a ocorrência de espécies do que modelos baseados apenas na ocorrência das espécies? No segundo capítulo, tentamos responder se (3) amostragens exaustivas, com presenças e ausências bem descritas, produzem modelos de ocorrência mais precisos? (4) Se a relação entre a ocorrência da espécie e as variáveis ambientais que descrevem sua distribuição é alterada de acordo com a detectabilidade? (5) Qual o impacto de falsos zeros na área ocupada estimada para a espécie? O trabalho foi realizado no entorno da UHE Barra Grande, erguida no rio Pelotas, entre os Estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Localizada na bacia do rio Pelotas, seu reservatório ocupa uma área de aproximadamente 90 km2 e seu entorno perfaz uma área aproximada de 4.600 km2, onde amostramos 388 parcelas georreferenciadas (10 x 50 m) distribuídas aleatoriamente. Em cada parcela contamos o número de indivíduos de nove espécies arborescente com altura ≥ 1,5 m. No primeiro artigo, modelamos, utilizando modelos lineares generalizados (GLM), a distribuição e abundância das nove espécies estudadas em relação a 15 variáveis ambientais, e demonstramos que modelos de ocorrência são mais precisos do que modelos de abundância. Demonstramos também que a probabilidade de ocorrência é positivamente correlacionada com a abundância observada, o que abre a possibilidade de utilizarmos a probabilidade de ocorrência como um indicador da abundância das espécies. No segundo capítulo, verificamos o impacto de falhas de detecção em modelos de distribuição de espécies, utilizando como espécie modelo A. angustifolia. Simulamos o impacto de falsos zeros na precisão dos modelos, na seleção das variáveis resposta (variáveis ambientais) e nas estimativas de área ocupada pela espécie. A redução da detectabilidade ocasionou alterações tanto na precisão dos modelos quanto na área estimada de ocorrência e nas variáveis ambientais que explicam a ocorrência de A. angustifolia. A área ocupada não apresentou padrão bem definido, porém mostrou tendência de elevação de acordo com a diminuição da detectabilidade, elevando com isso o erro de comissão dos modelos. A precisão dos modelos (AUC e correlação entre probabilidade de ocorrência e abundância observada), apresentou queda em relação ao redução da detectabilidade, enquanto apenas uma variável ambiental foi incluída em todos os modelos (pH do solo). Existe um grande possibilidade de uso destas técnicas como informação básica para planos de conservação, monitoramento e manejo da biodiversidade no entorno de empreendimentos hidroelétricos, porém, para que possamos tirar inferências fortes sobre as espécies e ecossistemas em questão, devemos observar sempre a necessidade de levar em conta os impactos da detecção imperfeita das espécies. / Species occurrence and abundance models are important tools in the development of biodiversity conservation strategies. This study presents, for the first time, the application of distribution and abundance models in the environment surrounding a hydropower dam in southern Brazil. The aim is to demonstrate the possible application of these techniques in planning collection and conservation strategies of the species inhabiting the area, in situ and ex situ. We also aimed at (i) modeling the occurrence and abundance of plants in a section of the Pelotas River basin and (ii) verifying the effect of detectability in occurrence models. This thesis was therefore divided into two chapters and five questions. The first chapter is an attempt to answer the following questions: (1) Is there a relationship between occurrence probability and abundance? (2) Are models based on abundance better to predict the occurrence of species as compared to models that utilize only species occurrence? The second chapter addresses the questions: (3) Do exhaustive sampling procedures, with well-sampled presences and absences, lead to more accurate occurrence models? (4) Does detectability influence the relationship between species occurrence and environmental variables? (5) What is the impact of false zeros in the estimated area occupied by one given species? This study was conducted in the area surrounding the hydropower plant “Barra Grande”, in the Pelotas River, on the border of the Rio Grande do Sul and Santa Catarina states. Located in the Pelotas River basin, the dam occupies an area of approximately 90 km². The surrounding area accounts for 4,600 km², where 388 plots with 10 x 50 m were randomly distributed and georeferenced. In each plot, individuals of nine selected tree species taller than 1.5 m were surveyed. In the first paper, we modeled the distribution and abundance of the species studied using generalized linear models (GLMs), utilizing 15 environmental variables. Occurrence models were proved to be more accurate than abundance models. The positive correlation between occurrence probability and observed abundance was also demonstrated, which opens the possibility to utilize occurrence probability as an indicator of species abundance. The second chapter reports the impact of failures in detection in species distribution models, using A. angustifolia as model species. We simulated the impact of false zeros in model accuracy, in the selection of response variables (environmental variables) and in estimates of the area occupied by A. angustifolia. The decrease in detectability caused changes in both model accuracy and in the environmental variables that explain the occurrence of A. angustifolia. The area occupied did not have a well-defined pattern, though it showed a trend towards elevation, in accordance with the decrease in detectability, thus raising the commission error in the model. The accuracy of models (AUC and correlation between occurrence probability and observed abundance) decreased with the decrease in detectability, while only one environmental variable was included in all models (soil pH). These techniques offer great potential in the collection of essential information in biodiversity conservation, monitoring and managements strategies in hydropower projects. However, robust inferences about species and ecosystems in question can only be drawn considering the need to evaluate the impact caused by defective species detection.

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