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Análise geoestatística de mapas temáticos da produtividade da soja com diferentes grades amostrais / Geostatistical analysis of thematic maps of soybean yield with differente sampling grids

Kestring, Franciele Buss Frescki 07 July 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Franciele_texto.pdf: 972546 bytes, checksum: 4159555de632249d0c83764a3aecc74c (MD5) Previous issue date: 2011-07-07 / Studies on spatial variability of soybeans yield are of great importance for the development of new technologies that improve the world agricultural production. One of methods that allows this study is geostatistics. The geostatistical analysis makes possible the predictions of results and one of its products are thematic maps. Thus, this trial describes some techniques to draw and compare thematic maps using kriging. The analysis was based on data from soybean yield in t ha−1 according to harvest year 2004/2005 in an experimental area with sampling grades whose distances were: 25x25 m, 50x50 m, 75x75 m and 100x100 m plus a harvest monitor. The maps were compared using error matrix and confusion matrix. In addition, there was a better accuracy of the spatial variability maps that were drawn, while the analysis of coefficients of accuracy allows a better planning of sampling mesh for future studies. The measures of accuracy that were obtained by error matrix are significant options to make comparison among thematic maps, once they provide global indices and also by classes. / Com o aumento da produção agrícola mundial, o processo de produção agrícola tornou-se alvo do estudo de diversos pesquisadores. Estudos sobre a variabilidade espacial da produtividade da soja são de grande importância para o desenvolvimento de novas tecnologias, que beneficiam a agricultura. A análise geoestatística torna possível realizar previsões dos resultados, tendo como um de seus produtos os mapas temáticos. Este trabalho descreve algumas técnicas para a construção e comparação de mapas temáticos, utilizando a krigagem. A análise foi realizada com dados da produtividade de soja em t ha−1 do ano agrícola 2004/2005 numa área experimental com grades de amostragem com distâncias de 25x25 m, 50x50 m, 75x75 m, 100x100 m e monitor de colheita, comparando-se os mapas, utilizando a matriz de erros e a matriz de confusão. Além de uma melhor precisão dos mapas de variabilidade espacial gerados, a análise dos índices de acurácia possibilita um melhor planejamento das malhas amostrais para futuros estudos. As medidas de acurácia obtidas por meio da matriz de erros são opções significativas para realizar a comparação entre mapas temáticos, uma vez que fornecem índices globais e também por classes.
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Variabilidade espacial de atributos físicos e hídricos do solo e da produtividade da cultura da soja em uma área comercial

Scherpinski, Clementina 05 August 2005 (has links)
Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Clementina Scherpinski.pdf: 2317997 bytes, checksum: 6fb30fbe757979a6729f5d4bcb2a8a22 (MD5) Previous issue date: 2005-08-05 / Studies that involve the physical attributes and hydrics of the soil are important for the development of the maintainable agriculture. When the areas of cultivated lands are used with intense agricultural production, the soil presents alterations in their physical attributes and hydrics. The economical viability of the agricultural production depends of these attributes and it requests more detailed studies about the space variability of the soils. Among the attributes hydrics stands out the Hydraulic Conductivity that is characterized by the easiness with that the water is driven through the soil and it is important for a good development of the agriculture. Nowadays, the Hydraulic Conductivity of the soil is one of the main parameters used for studies that involve the flow of water in the soil. This work has for objective to study the space variability of the physical attributes (bulk density, micro porosity, macro porosity, total porosity) and attributes hydrics (hydraulic conductivity, infiltration of the water in the soil of the soil) and of the productivity of the soy, with focus in Agriculture of Precision. It was looked for to understand the behavior of the attributes of the physical space, linked to the agricultural production of the soy in a commercial area in the West of Paraná. For the analyses of the attributes in study variograms and graph h-scatterplot were used for the verification of the structure of space dependence and construction of thematic maps through the ordinary kriging. For the verification of the space correlation of the physical attributes and hydrics studied with the productivity of the soy crossed variograms were built. In general all of the attributes presented space dependence except for the attribute Density of the Soil in the depth (0 - 10 cm). It was found space correlation between the Productivity of the Soy and the Density of the Soil in the two studied depths and also between the Productivity and the attributes Microporosidade (0 - 10 cm), Macroporosidade (10 - 20 cm) and Total Porosity of the Soil (10 - 20 cm). Therefore, it was considered appropriated the use of geostatistic for this study. / Estudos que envolvam os atributos físicos e hídricos do solo são de suma importância para o desenvolvimento da agricultura sustentável. Quando as áreas de terras cultivadas são utilizadas com intensa produção agrícola, o solo apresenta alterações em seus atributos físicos e hídricos. A viabilidade econômica da produção agrícola depende desses atributos e requer estudos detalhados sobre a variabilidade espacial dos solos. Dentre os atributos hídricos destaca-se a Condutividade Hidráulica que se caracteriza pela facilidade com que a água é conduzida através do solo e é de fundamental importância para um bom desenvolvimento da agricultura. Atualmente, a Condutividade Hidráulica do solo é um dos principais parâmetros utilizados para estudos que envolvam o fluxo de água no solo. Este trabalho tem por objetivo estudar a variabilidade espacial dos atributos físicos (densidade do solo, microporosidade, macroporosidade, porosidade total) e atributos hídricos (condutividade hidráulica, infiltração da água no solo) e da produtividade da soja, com enfoque em Agricultura de Precisão. Buscou-se entender o comportamento dos atributos do espaço físico, ligados à produção agrícola da soja em uma área comercial na região Oeste do Paraná. Para as análises dos atributos em estudo foram utilizados semivariogramas e envelopes para a verificação da estrutura de dependência espacial e construção de mapas temáticos através da krigagem ordinária. Para a verificação da correlação espacial dos atributos físicos e hídricos estudados com a produtividade da soja foram construídos semivariogramas cruzados. De modo geral todos os atributos apresentaram dependência espacial com exceção do atributo Densidade do Solo na profundidade (0 10 cm). Foi encontrada correlação espacial entre a Produtividade da Soja e a Densidade do solo nas duas profundidades estudadas e também entre a Produtividade e os atributos Microporosidade (0 10 cm), Macroporosidade (10 20 cm) e Porosidade Total do Solo (10 20 cm). Considerou-se o uso da geoestatistica adequado para este estudo.
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Determinação e remoção de erros em mapas de colheita de milho

Michelan, Ricardo 27 June 2005 (has links)
Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Michelan.pdf: 1556017 bytes, checksum: afb5e635f0be1f33237cf8c8081a3aa1 (MD5) Previous issue date: 2005-06-27 / The automation of the the monitorated harvest ends introducing systematic errors to the process, for this reason, a methodology of filtering of data became necessary for obtaining confident maps and it treats about the mean error factor, which is the delay time. The delay time is that spent between the cutting of the plant by the platform s bar and the passage of the grain by the sensor of productivity and humidity. For its determination, a data set will be analysed with 10 different delay time, from 0 to 27 seconds, in an interval of 3 seconds. The filtering begins by the determination of the time of stuffing and emptying that is the one which all the spaces and internal components of the combine are filled or deflated by the grains mass occurred in each input and output of the combine. In this process were eliminated 5,69% of the total points, being the process more efficient in the elimination of points, because it acts mainly in the plot s heads, where the most errors occurs. For the width error of platform were eliminated only 0,09% of the points of data. At the points having sign fails of GPS differential correction, in average 2,04% were eliminated. In the filtering of data, in average 2,27 % of the points were eliminated. In localization errors, all the points having until one meter of distance were removed, eliminating in average 0,14% of the data. At the end of the filtering process, the subsequent phase was the determination of the correct delay time for the variables humid productivity, humidity and elevation. As the delay time is directly linked with the combine speed inside the transport, areas with homogeneous speed were considerated. Each one of the 12 sub- areas from 10 data sets were submitted to the process of analysis of spatial dependence of the better semivariogram´s adjust. The trend more emphasized in the tabulation of the semivariogram parameters is the linearity of the nugget effect for the factor elevation, originating from own absence of the delay time of this data, since the elevation is passed joinly to the geodetic coordinates by DGPS, for the harvest monitor. The determination method of the delay time and the filtering process were satisfactory, meanly for humid productivity and humidity, despite of the high natural data variability. / A colheita monitorada é feita de vários processos, e nesses, podem ocorrer erros, por isso, uma metodologia de filtragem de dados torna-se necessária para obtenção de mapas confiáveis e ela gira em torno do principal fator de erro, que é o tempo de atraso. O tempo de atraso é aquele despendido entre o corte da planta na barra de corte da plataforma e a passagem do grão pelo sensor de produtividade e umidade. Para determinação destes erros, um conjunto de dados foi analisado com 10 tempos de atraso diferentes, sendo de zero a 27 segundos, com um intervalo de 3 segundos. A filtragem começa pela determinação do tempo de enchimento e esvaziamento, que é o tempo em que todos os espaços e componentes internos da colhedora são preenchidos, ou esvaziados, pela massa de grãos, ocorrida em cada entrada e saída da colhedora. Neste processo foram eliminados 5,69% dos pontos totais, sendo o processo que mais eliminou pontos, pois, atuou principalmente nas cabeceiras do talhão, onde ocorreu a maioria dos erros. Para o erro de largura de plataforma foram eliminados apenas 0,09% dos pontos de dados. Nos pontos com falha do sinal de correção diferencial do GPS, foram eliminados em média 2,04%. Na filtragem de dados de umidade, foram eliminados em média 2,27% dos pontos. Em erros de localização, foram removidos todos os pontos com até um metro de distância, eliminando em média 0,14% dos dados. Ao término do processo de filtragem, a etapa subseqüente foi à determinação do correto tempo de atraso para as variáveis produtividade úmida, umidade e altitude. Consideraram-se 12 zonas com velocidades de deslocamento homogêneas. Cada uma das 12 zonas dos 10 conjuntos de dados foram submetidas ao processo de análise de dependência espacial. O resultado mais marcante na analise espacial dos dados é a linearidade dos efeitos pepita para o fator elevação, proveniente da própria falta do tempo de atraso destes dados, já que a elevação é transmitida juntamente com as coordenadas geodésicas pelo DGPS, para o monitor de produtividade. O método de determinação dos tempos de atraso e o processo de filtragem foram satisfatórios, principalmente para produtividade úmida e umidade, apesar da alta variabilidade natural dos dados.
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Geoestatística e geoprocessamento aplicados à tomada de decisão agroambiental em um sistema de produção de leite a pasto intensivo / Geostatistics and geoprocessing in decision making agroenvironmental in a system of milk production intensive grazing

Santos, Karoline Eduarda Lima 21 September 2017 (has links)
Movido pelo crescimento populacional, a visão de sistemas sustentáveis tem despertado a atenção de diversos setores. Sendo um dos principais domínios economicamente ativo do país, a agropecuária vem buscando meios para se adequar a essa realidade. Nesse contexto, surgem as Boas Práticas Agropecuárias, das quais pode-se citar a Agricultura de Precisão, o pastejo rotacionado e o manejo ambiental, os quais se implementados em conjunto proporcionam um melhor gerenciamento da área de interesse. Assim, objetivou-se, aplicar conceitos de geoestatística e geoprocessamento para a obtenção de zonas de manejo de uma área de pastagem de capim Tanzânia, em São Carlos - SP, e delimitação de unidades de manejo para aplicação de calagem e adubação, com base no melhor método de interpolação. Com os resultados de análise de solo foram realizadas análises geoestatísticas para avaliação da dependência espacial dos atributos químicos, e a Validação Cruzada dos modelos adotados. Os mapas foram obtidos pelo método de interpolação por Krigagem Ordinária e a definição das zonas de manejo foi realizada por meio de lógica fuzzy. A partir dos mapas dos parâmetros químicos do solo gerou-se o mapa de zonas de manejo resultando em cinco zonas sendo: 0,02 ha (1,2% da área total) considerada como \"muito baixa\" fertilidade; 0,3 ha (18%) \"baixa\" fertilidade; 0,75 ha (44%) como \"média\" fertilidade; 0,55 ha (32%) como \"alta\" fertilidade e, 0,08 ha (4,8%) como \"muita alta\" fertilidade. A comparação dos métodos de interpolação demonstrou que a Krigagem Ordinária foi a melhor metodologia para o estudo. A geoestatística e o geoprocessamento demonstraram ser técnicas que auxiliam nas decisões estratégicas e complexas em relação ao gerenciamento do sistema de produção agrícola. / Movin by population growth, the vision of sustainable systems has attracted the attention of various sectors. Being one of the main areas economically active of the country, agriculture has been seeking ways to adapt to this reality. In this context, emerge the Good Farming Practices, which among them we can mention the Agriculture of Precision, the rotate pasture and environmental management, which if implemented together will provide a better management of the area of interest. The present study aimed to apply the concepts of geostatistics and gis to obtain areas of management of an area of pasture grass, Tanzania, São Carlos – SP, and delimitation of management units for the application of liming and fertilization, based on the best interpolation method. With the analysis results of the soil analyses were performed geo-statistical for evaluation of the dependence on the spatial attributes of chemicals. The maps were obtained by the method of interpolation by Kriging Ordinary and the definition of zones for the management was performed by fuzzy logic. From the maps of chemical parameters of the soil has resulted from the management zone map, resulting in five areas being: 0.02 ha (1.2% of total area) regarded as \"very low\" fertility; and 0.3 ha (18%) \"low\" fertility; 0.75 ha (44%) as \"average\" fertility; 0.55 ha (32%) as \"high\" fertility and, 0.08 ha (4.8%) as \"very high\" fertility. The comparison of the interpolation methods showed that Kriging Ordinary was the best methodology for the study. The geostatistics and gis have proved to be techniques that help with strategic and complex decisions in relation to the management of the agricultural production system.
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Procedimento metodológico para proposta de indicadores de associação espacial global e local através de conceitos variográficos / Methodological procedure for proposal of global and local indicators of spatial association based on variographic concepts

Naizer, Cláudia Cristina Baptista Ramos 16 March 2018 (has links)
Entre as técnicas de análise exploratória de dados espaciais encontram-se os indicadores de associação espacial, que mensuram o grau de dependência espacial dos dados analisados e são aplicáveis apenas a dados quantitativos. Outro procedimento disponível é a geoestatística, a qual se baseia no variograma, descrevendo quantitativa e qualitativamente a estrutura espacial de determinada variável. Neste trabalho, utilizam-se conceitos do variograma para desenvolver um indicador de associação espacial global (SIVAR-G) e um indicador de associação espacial local (SIVAR-L). São utilizados dois bancos de dados: dados binários de escolha modal de uma Cidade Fictícia e dados de média de viagens por modo automóvel por domicílio para um recorte da região central da cidade de São Paulo (Pesquisa de Mobilidade 2012). Em ambos os casos, o indicador global, para diferentes vizinhanças, foi calculado com base em valores padronizados, provenientes do variograma experimental e teórico. Em seguida, aplicou-se um teste de hipótese baseado em pseudo-significância para avaliar a significância do indicador proposto previamente. Por fim, os resultados do indicador proposto foram comparados ao índice de Moran, calculado com os mesmos parâmetros. Para o indicador local, foi elaborado um procedimento similar, porém os cálculos foram feitos pontualmente. Cada observação do banco de dados teve um variograma experimental calculado e um variograma teórico modelado para uma análise omniderecional. Um teste de hipótese similar ao do indicador global foi desenvolvido e aplicado. Assim obtiveram-se indicadores de associação espacial local ponto a ponto. Conclui-se que o indicador SIVAR-G possui desempenho satisfatório na estimação de associação espacial para dados contínuos e binários, mostrando-se sensível a anisotropia dos dados. O indicador SIVAR-L é capaz de identificar \"bolsões\" de associação espacial. É aplicável a dados contínuos e binários. Os indicadores propostos permitem a modelagem de variogramas teóricos globais e locais, fornecendo uma maior riqueza de detalhes da estrutura espacial dos dados. Os indicadores SIVAR baseiam-se na dissimilaridade espacial, enquanto o índice de Moran e LISA baseiam-se na similaridade espacial. / Among the exploratory spatial data analysis tools, there are the indicators of spatial association, which measure the degree of spatial dependence of the analyzed data and can be applied to quantitative data. Other procedure available is the geoestatistics, which is based on the variogram, describing quantitatively and qualitatively the spatial structure of a variable. The aim of this thesis is to use the concept of the variogram to develop a global indicator of spatial association (SIVAR-G) and a local indicator of spatial association (SIVAR-L). Two data bases were used: binary data of travel mode choice of a hypothetical city and mean of automobile trips by household to a region of São Paulo\'s center (Mobility Survey, 2012). In both cases, the global indicator, for different neighborhoods, was calculated based on standardized values, derived from the experimental and theoretical variogram. Then, a pseudo-significance test was applied to evaluate the significance of the previously proposed indicator. The results of the proposed indicator were compared to Moran\'s I, calculated with the same parameters. For the local indicator, it was made a similar procedure, however the calculation was punctual. For each observation of the database, it was calculated experimental variogram and adjusted a theoretical variogram for a omnidirectional analysis. A hypothesis test similar to the one applied in the global indicator was developed and applied. Therefore, it was obtained local indicators point by point. It was concluded that the indicator SIVAR-G has a satisfactory performance for spatial association of binary and continuous data, with sensibility for anisotropy cases. The SIVAR-L indicator is able to identify spatial association pockets and outliers. The local indicator is suitable for continuous and binary data. The developed indicators allow the modeling of theoretical global and local variograms, providing more details of the spatial structure of the data. The SIVAR indicators are based on spatial dissimilarity, while the Moran and LISA index are based on spatial similarity.
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Geoestatística e modelagem numérica aplicada à classificação de maciço rochoso pelo sistema RMR: barragem de Itaipu / not available

Novais, Wellington Martins 24 November 2017 (has links)
A implantação segura e a viabilidade de um projeto de barragem dependem de se conhecer, com o máximo de clareza, as características geotécnicas do substrato rochoso do local de implantação. Para tanto, são realizadas campanhas de investigação geotécnica para a elaboração de modelos geológicos e geomecânicos, os quais podem apresentar erros devido à variabilidade natural, amostragem insuficiente, interpretação bidimensional e subjetividade das interpretações. Visando diminuir a subjetividade das interpretações acerca das características geomecânicas, a mecânica das rochas utiliza classificações de maciço rochoso, tais como sistema Q, de Barton, e RMR, de Bieniawski. Surgida por volta de 1960, a geoestatística permite analisar fenômenos que não são totalmente aleatórios e cujos valores dependem de sua posição no espaço. Este trabalho consistiu em desenvolver modelos numéricos tridimensionais a partir da aplicação da classificação de maciço rochoso pelo sistema RMR (Rock Mass Rating), utilizando técnicas geoestatísticas para a interpolação em regiões não amostradas. Os objetivos foram identificar feições e zonas com características geotécnicas de menor qualidade, verificar a representatividade dos modelos numéricos frente as estruturas geológicas mapeadas, observar a influência de fatores de redução nas classificações de RMR e analisar a variação de resultados quando são usadas malhas de amostragem diferentes. Os resultados obtidos foram satisfatórios, tanto do ponto de vista geoestatístico quanto do ponto de vista geotécnico. Foram delimitadas as regiões de atenção e identificadas as principais estruturas e feições geológicas nos modelos de RMR. Foi possível avaliar a influência dos fatores de redução na classificação de maciço, assim como a influência da malha de amostragem nos resultados estatísticos, geoestatísticos e de interpolação. Os dados amostrais foram comparados entre si e evidenciaram a importância e superioridade da classificação por RMR em detectar as principais feições e características geológicas, assim como demonstraram a variação da sensibilidade quando se utiliza diferentes fatores de redução. / A safe dam installation and its project feasibility, necessarily, depends on knowing, to the clearest, the geotechnical rock substrate characteristics in the installation place. Therefore, geotechnical investigation campaigns are undertaken to elaborate geological and geomechanics models, which may present errors due to natural variability, insufficient sampling, two-dimensional interpretation and subjectivityes. Aiming to decrease the subjectivism in the interpretations regarding the geomechanics characteristics, the rock mechanics makes use of rock mass classifications such as Q, by Barton, and RMR, by Bieniawski. Developed about 1960, geostatistics allows to analyze phenomena not completely random and whose values depend on its special position. This study consisted in developing three-dimensional numerical models from the rock mass assessment with RMR, using geostatistics to interpolate data in regions without sampling. The objectives were to identify features and zones with poor geotechnical characteristics, to evaluate how representative the numerical models are compared to the mapped geological structures, to observe the influence of reduction factors in the RMR classification and to analyze the variation of the results when different sampling grids are used. The obtained results were satisfactory, both in the geostatistical and geotechnical aspects. The critical regions were delimitated and the main geological structures and features were identified in the RMR model. It was possible to evaluate the influence of the reduction factors in the rock mass assessment, as well as the influence caused by the sampling grids in the statistic, geostatistics and interpolated results. Sampled data were compared and demonstrated how important and how superior the RMR assessment is to detect the major features and geological characteristics, as well as to demonstrate how sensitive the variation of the results is when different reduction factors are used.
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Contributos para um modelo espacial de dispersão atmosférica de partículas na envolvente de uma central térmica de carvão

Lourenço, Patrícia Pinto January 2011 (has links)
Tese de mestrado. Engenharia de Minas e Geo-Ambiente. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 2011
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Modelagem geoestatística em quatro formações florestais do Estado de São Paulo / Geostatistical modeling in four forest formations of Sao Paulo State

Melissa Oda-Souza 18 September 2009 (has links)
Em muitos estudos ecológicos a distribuição dos organismos vivos era considerada aleatória, uniforme ou orientada ao longo de um simples gradiente. Ao contrário disso, sabe-se que eles podem se apresentar agregados em manchas, em forma de gradientes ou em outros tipos de estruturas espaciais. Dessa forma, a descrição e incorporação da estrutura espacial para a compreensão dos fenômenos ecológicos tem se tornado cada vez mais necessária. Neste trabalho, foram discutidos aspectos relacionados à amostragem e à modelagem da estrutura de continuidade espacial, por meio da geoestatística baseada em modelo, em quatro formações florestais do Estado de São Paulo. Nas quatro formações florestais foram instaladas parcelas permanentes de 320 × 320 m e todos os indivíduos arbóreos no interior das parcelas com diâmetro maior ou igual a 5 cm foram mapeados, georreferenciados, medidos e identificados. Os modelos geoestatísticos ajustados mostraram que a percepção da estrutura de dependência espacial foi influenciada pelo tamanho e pela forma da unidade amostral. As parcelas quadradas de 20×20 m foram as que melhor descreveram a estrutura de continuidade espacial e as parcelas retangulares captaram a variabilidade da floresta. As quatro formações florestais avaliadas apresentaram estruturas espacias distintas, sendo que a Savana e Ombrófila apresentam estruturas espaciais mais pronunciadas do que as formações Estacional e Restinga. Por fim, ao comparar as estimativas geradas pela abordagem baseada em delineamento (teoria da amostragem clássica) e a abordagem baseada em modelo (geoestatística) por estudos de simulação, verificou-se que mesmo com dependência espacial os estimadores clássicos fornecem estimativas e intervalos de confiança igualmente válidos. / In many ecological studies the distribution of living organisms was considered random, uniform or oriented along a single gradient. Unlike this, it is known that they can present aggregated in patches, in the form of gradients or other types of spatial structures. Thus, the description and the incorporation of spatial structure for understanding of ecological phenomena is becoming increasingly necessary. In this work were discussed aspects related to sampling and modeling the structure of spatial continuity through model-based geostatistics on four forest formations of Sao Paulo State. In the four forest formations were installed permanent plots of 320 × 320 m. All individual trees within the plots with a diameter greater than or equal to 5 cm were mapped, georeferenced, measured and identified. The adjusted geostatistical models showed that the perception of spatial structure of dependence was influenced by the size and shape of sampling unit. The structure of spatial continuity was best described by square plots of 20 × 20 m. The rectangular plots capture the variability of the forest. The four forest formations evaluated showed distinct spatial structures. The Savanna and Dense Rain formations have spatial structures more pronounced than the Seasonal Semideciduos and Restinga formations. Finally, to compare the estimates generated by the design-based approach (classical sampling theory) and model-based approach (geostatistics) for simulation studies, was found that even with the spatial dependence, the classical estimators provide estimates and confidence intervals equally valid.
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Concentração e emissão de amônia em aviários de frango de corte / Concentration and emission of ammonia in broiler houses

Branco, Tatiane 23 February 2017 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The aerial environment in broiler houses requires differentiated management depending on the time of year to maintain an ammonia concentration below 10 ppm, optimal condition for broilers, and adequate performance and well-being. The ammonia is volatilized from the microbial decomposition in the poultry litter and dependent on several factors, among them, internal and external environmental conditions, litter characteristics and facility typology. The systematization and analysis of data can help in to understanding studies that contain a variability of interferences, like an aerial ambience; and a data mining is a technique that has the function of analyzing the generated database. Three studies were carried out to evaluate the production of ammonia in broiler houses in conditions of heat and mild climate, by means of meta-analysis and environmental measurement. The first study resulted in an ammonia concentration database using the meta-analysis technique. Data analysis was with data mining technique, using two ammonia concentration classes: less than 20 ppm and equal or above this limit. Negative pressure facilities presented high ammonia concentration and morning time presented an ammonia concentration equal or above 20 ppm. Conventional facilities, using wood shavings and stoking density whit more than 15 birds m-2 had an ammonia concentration classification above the ideal limit (≥ 20 ppm). The second study provided a meta-analysis of the ammonia emission that allowed, through the data mining technique, to obtain two classification approaches: a) high ammonia emission levels (≥ 42.2 mg Kg-1 of poultry litter) and b) low ammonia emission levels (<42.2 mg Kg-1 poultry litter). Only Dark House was qualified for “High” ammonia emission due the winter season. The wood shavings poultry litter presented low emission when in conventional houses, in contrast to rice husk (high ammonia emission). Poultry litter whit above 8.3 and stocking density greater than 12 birds m-2 obtained “High” ammonia emission classification. In the third study the ammonia concentration, air velocity, internal and external temperature were collected in six broiler houses of different typologies and climatic conditions of heat, being analyzed by geostatistics. The concentration of ammonia tends to be higher in the central and final part of the broiler houses, places where the internal temperature was higher. Better ventilation maneuvers could solve the problems with high temperature and ammonia concentration throughout the broiler houses. The results observed in the concentration and ammonia emission meta-analysis point to conditions of facilities and characteristics of the poultry litter. Data mining allowed the evaluation of ammonia production in different typologies of aviaries in a systematic way through two databases constructed by the meta-analysis technique. The rules of the figure models allowed extracting coherent and useful knowledge in meta-analysis databases. The use of maps of variability is another suitable means for the evaluation of variables such as ammonia concentration and internal temperature. However, several factors influence and, if handled correctly, can minimize the emission and concentration of ammonia inside the broiler house. Combining the thermal and aerial ambience with the ventilation system is an option to improve the welfare indexes in broilers. / O ambiente aéreo em aviários de frango de corte exige manejos diferenciados conforme a época do ano para manter a concentração de amônia abaixo de 10 ppm, condição ótima para frangos de corte apresentarem desempenho e bem-estar adequados. A amônia é volatilizada a partir da decomposição microbiana na cama de frango aviária e dependente de vários fatores, entre eles, condições ambientais internas e externas, características da cama e tipologia de aviário. A sistematização e análise de dados podem auxiliar na compreensão de estudos que contenham uma variabilidade de interferentes, como a ambiência aérea; e a mineração de dados é uma técnica que tem função de analisar o banco de dados gerado. Foram realizados três estudos para avaliar a produção de amônia em galpões de frango de corte durante condições de calor e clima ameno, por intermédio de metanálise e mensuração do ambiente. O primeiro estudo resultou em um banco de dados de concentração de amônia por meio da técnica de metanálise. A análise dos dados foi realizada por meio da técnica de mineração de dados para as classes de concentração de amônia menor que 20 ppm e igual ou acima deste limite. Aviários de pressão negativa apresentaram altas concentrações de amônia e o horário de coleta no turno da manhã apresentou condição de concentração de amônia igual ou acima de 20 ppm. Aviários de tipologia convencional, utilizando maravalha e com densidade de criação maiores de 15 aves m-2 obtiveram classificação de concentração de amônia acima do limite ideal (≥ 20 ppm). O segundo estudo propiciou uma metanálise da emissão de amônia que permitiu, por meio da técnica de mineração de dados, obter duas abordagens de classificação: a) altos níveis de emissão de amônia (≥ 42,2 mg Kg-1 de cama de frango) e b) baixos níveis de emissão de amônia (< 42,2 mg Kg-1 de cama de frango). Aviário de tipologia Dark House foi o único que se classificou para a emissão de amônia em “Elevada” em função da estação do ano ser inverno. A cama de frango de maravalha de madeira apresentou menor emissão em aviários convencionais, ao contrário da casca de arroz (alta emissão de amônia). Cama de aviário com pH acima de 8,3 e densidade de criação maiores de 12 aves m-² obtiveram classificação como “Elevada” emissão de amônia. No terceiro estudo foi realizado a coleta de concentração de amônia, velocidade do ar, temperatura interna e externa em seis aviários de tipologias diferentes e condições climáticas de calor, sendo analisados por meio da geoestatística. A concentração de amônia tende a ser maior na parte central e final dos aviários, lugares em que foi constatado maior temperatura interna. Melhores manejos de ventilação poderiam solucionar os problemas com temperatura alta e concentração de amônia ao longo dos aviários. Os resultados observados nas metanálises de concentração e emissão de amônia apontam para condições de instalações e características da cama de frango. A mineração de dados permitiu avaliar a produção de amônia em diferentes tipologias de aviários de forma sistemática por meio de dois bancos de dados construídos pela técnica de metanálise. As regras dos modelos permitiram extrair conhecimentos coerentes e úteis para os dois bancos de dados metanalíticos. A utilização de mapas de variabilidade é outro meio adequado para a avaliação de variáveis como a concentração de amônia e a temperatura interna. No entanto, vários fatores influenciam e, se manejados corretamente, podem minimizar a emissão e concentração de amônia no interior da instalação. Aliar a ambiência térmica e aérea em função do sistema de ventilação é uma opção para melhorar os índices de bem-estar em frangos de corte.
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Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária / Simulation of Factors Affecting the Predictions Obtained by ordinary kriging

Reis, Cássio Pinho dos 18 March 2013 (has links)
Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 578545 bytes, checksum: f6ae6dae907e75e3f88a95fd72c929fc (MD5) Previous issue date: 2013-03-18 / The objective of this study is to identify how many factors can affect the variance of the predictions obtained by Ordinary Kriging. For this, different phenomena were simulated in order to obtain the predictions of Ordinary Kriging, using the three usual semivariogram models, different amounts of neighbors to perform the prediction, different spatial dependence indexes and sample size. It was observed that although all the models tended to produce non-biased predictions, the spherical model tended to show a greater variability of the prediction errors in most phenomena simulated, while the Gaussian got smaller. It was also found that when the value of spatial dependence indexes (FDI), the grid size and the number of nearest neighbors were increased, the models tend to have lower variability for all SDI studied, and these ones also tend to stabilize when it reaches a certain amount of neighbors. About the evaluation of the estimates, the exponential model tended to be the one with the worst rating on the variability of the predictions and the spherical the one with the best evaluation in most simulated phenomena. Nevertheless, when it increases the amount of neighbors, the models behavior changes according to the spatial dependence index. / O objetivo deste estudo é poder identificar, como diversos fatores podem afetar a variância das predições obtidas por Krigagem Ordinária. Para tanto, foram simulados diferentes cenários para poder obter as predições de Krigagem Ordinária, usando os três modelos de semivariograma usuais, quantidades diferentes de vizinhos para realizar a predição, diferentes níveis de dependência espacial e tamanhos de amostra. Observou-se que embora todos os modelos tenderam produzir predições não viesadas, o modelo esférico tendeu a apresentar a maior variabilidade dos erros de predições na maioria dos cenários simulados, enquanto que o gaussiano obteve a menor. Verificou-se também que quando se aumentou o valor do índice de dependência espacial (IDE), o tamanho do grid e a quantidade de vizinhos mais próximos, os modelos tenderam a apresentar menores variabilidades para todos IDE estudados, sendo que o mesmo tende a se estabilizar quando se chega a uma determinada quantidade de vizinhos. Quanto à avaliação das estimativas, o modelo exponencial tendeu a ser o modelo com a pior avaliação sobre a variabilidade das predições e o esférico com a melhor avaliação na maioria dos cenários simulados, porém quando se aumenta a quantidade de vizinhos, o comportamento dos modelos se alteram de acordo com o índice de dependência espacial.

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