A especificação de funções de covariância espaço-temporais é uma das possíveis estratégias para modelagem de processos dos quais observações são tomadas em diferentes posições do espaço e do tempo. Tais funções podem definir processos separáveis ou não separáveis e na sua especificação deve-se garantir que são funções de covariância válidas atendendo a condição de serem positiva definidas. Entre estratégias para obtenção de tais funções estão as de Cressie e Huang (1999) e Gneiting (2002). A primeira se baseia na idéia de obter funções em um espaç de dimensão aumentada a partir de funções válidas no espaço original e necessita de operações no domínio da freqüência. Alternativamente a segunda proposta utiliza combinação de funções completamente monótonas e estritamente crescentes, evitando inversão de representações espectrais. Há ainda poucos relatos de uso e avaliações comparativas das diferentes propostas. Neste trabalho considerou-se a metodologia proposta por Gneiting, com diferentes valores do parâmetro que indica a força da interação entre o espaço e o tempo. Diferentes modelos foram aplicados à dois conjuntos de dados, um referente a estoques de peixe na costa de Portugual, e outro referente à armazenagem de água em um solo com citros. Utilizou-se a implementação no pacote RandomFields do programa R, revisando-se a metodologia e investigando-se a implementação computacional. Para os dois conjuntos de dados o modelo de covariância separável se mostrou adequado para descrever o comportamento das observações disponíveis sendo a escolha do modelo determinada por ajustes de máxima verossimilhança. / The specification of space-time covariance functions is one of the possible strategies to model processes observed at different locations and time points. Such functions can define separable and non-separable processes and must attend the condition of positivedefiniteness. Among the strategies to obtain such valid functions are the ones suggested by Cressie and Huang (1999) and by Gneiting (2002). The former is based on the idea of obtaining valid functions in a space of increased dimension from valid functions on the primary dimension and requires operations in the frequency domain. Alternatively, the latter combines increasing monotone functions avoiding the inversion of spectral representations. There are still few reports of usage and comparisons of the strategies. This work follows Gneiting?s proposals with different values for the space-time interaction parameter. Models were applied for the analysis of two real data sets, one about fish stocks in the Portuguese coast and a second on soil water storage. The implementation on the R package RandomFields was used, with methodology and computational implementation being reviewed. For both case the separable model provided a satisfactory fit, based on maximum likelihood estimation.

Orientador: Alan Rodrigo Panosso / Resumo: A cultura do eucalipto fornece insumos para a indústria madeireira, siderúrgica e de celulose e papel, tendo um enorme potencial para estocar carbono atmosférico na biomassa aérea e no solo ajudando a mitigar o efeito estufa. Porém, poucos trabalhos têm estudado como as emissões de CO2 do solo (FCO2) em áreas de plantio de eucalipto variam no espaço. Sendo assim objetivou-se caracterizar os padrões de variabilidade espaço temporal da FCO2 em área de floresta plantada de eucalipto no baixo cerrado no estado do Mato Grosso do Sul, por meio de técnicas geoestatísticas. O estudo foi conduzido em área de Eucalipto na Fazenda de Ensino, Pesquisa e Extensão da Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira (UNESP), localizada no município de Selvíria-MS, durante os meses de outubro e novembro de 2015. A FCO2 foi registrada por meio do sistema LI-COR (LI-8100), a temperatura do solo (Ts) foi registrada por meio de termômetro de haste e a umidade do solo (Us) foi determinada por meio de um equipamento de TDR. O experimento foi conduzido em uma malha amostral de 100  100 m contendo 102 pontos amostrais. Os resultados indicaram diferença significativa (p<0,05) entre as médias de FCO2 do mês de outubro (4,21 mol m-2 s-1) e novembro (6,16 mol m-2 s-1), devido maior condição de umidade do solo proporcionado pelas precipitações pluviais mais frequentes durante o mês de novembro. Aproximadamente 73% da variação temporal da FCO2 foi explicada pelo modelo: FCO2= 13,23 ˗ 0,48Ts ˗ 0,039 Us2 + 0,037... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The eucalyptus crop provides inputs for the timber, steel and pulp and paper industries, and has an enormous potential to store atmospheric carbon in the aerial biomass and soil, helping to mitigate the greenhouse effect. However few works have studied how soil CO2 emissions vary in space in areas of eucalyptus plantations. The objective of this work was to characterize spatiotemporal variability patterns of soil CO2 emission in eucalyptus plantation forest in cerrado in the state of Mato Grosso do Sul, using geostatistical techniques. The experiment was conducted in the Fazenda de Ensino e Pesquisa, da Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira (UNESP), located in the Selvíria city -MS. The soil CO2 emission was measured by the LI-COR system (LI-8100), the soil temperature was recorded using a stem thermometer and the soil moisture was determined using a TDR equipment. The experiment was conducted in a 100  100 m grid containing 102 sample points. The results indicate a significant difference (p<0.05) between the mean of FCO2 of the month of October (4.21 mol m-2 s-1) and November (6.16 mol m-2 s-1), due to the greater soil moisture condition provided by the more frequent precipitations during the month of november. Approximately 73% of the temporal variability of FCO2 was explained by the model: FCO2= 13.23 ˗ 0.48Ts ˗ 0.039 Us2 + 0.037 Ts×Us (F=5.40; p=0.039). The fitted models to the variograms for FCO2 were predominant spherical and Gaussian. Range values ranged from 18.... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Os recursos hídricos representam para a sociedade e o meio ambiente um papel de suma importância. Em termos de sociedade relacionamos os múltiplos usos que se fazem destes, sem esquecer que o principal uso é para o consumo e abastecimento das necessidades primárias. Já em termos de meio ambiente sabemos que são os pilares para o suporte e desenvolvimento da biodiversidade e produção de biomassa na terra. A destinação dos resíduos industriais é uma preocupação na atualidade, e mesmo das indústrias sendo obrigadas a tratar seus resíduos antes de despejá-los nos corpos hídricos, não o estão executando com eficiência. Uma das razões que levam a esta situação é a falta de conhecimento dos efeitos que seus resíduos podem ocasionar, deixando-os em um segundo plano, e o orçamento elevado que se requer para investir em uma estação de tratamento de efluentes, considerando não somente a construção, mas também a demanda que exige a sua manutenção. Cada vez mais a integração dos métodos geoestatísticos, Sensoriamento Remoto e SIG, está sendo utilizado para estudos de contaminação ambiental. Suas vantagens e grande variedade de ferramentas permitem um primeiro acesso qualificado a todas essas questões e informações que são onerosas e às vezes desconhecidas. Indo ao encontro da busca de soluções para esta problemática e, através da técnica de análise de componentes principais, se estabeleceu uma ferramenta adequada para diagnóstico da distribuição espacial de concentração de potencial poluidor dos efluentes industriais, tendo como área de estudo a bacia hidrográfica Taquari-Antas. Um total de 393 indústrias foram classificadas em 24 setores. O potencial poluidor de Metais da água (MA), Tóxicos da água (TA), Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO) e Sólidos em Suspensão Totais (SST) para o meio aquático foi estimado através da metodologia The Industrial Pollution Projection System (IPPS). Foram gerados valores para as concentrações dos poluentes para cada mês do ano, utilizando uma série histórica de 26 anos das vazões na bacia. Os padrões temporais para as concentrações mensais foram verificados por meio de testes estatísticos dos modelos ANOVA e testes TukeyHSD, para cada tipo de poluente. A principal tendência temporal encontrada para os quatro tipos de poluentes são a transição do outono para o inverno, onde há uma grande queda dos valores de concentração devido ao aumento da vazão dos rios (época de cheia). Da primavera para o outono os valores vão crescendo novamente até se tornarem os maiores. Na sequência foram gerados mapas de contorno para o potencial poluidor estimado e concentrações mensais além de mapas de classificação das áreas da bacia segundo a legislação do CONAMA. / The water resources represent an important roll for society and the environment. In terms of society we relate the multiple uses that are made of them, without forgetting that their main use is for consumption and supply of primary needs. On the environmental side we know that they are the pillar for the support and development of biodiversity and production of biomass on earth. The destination of the industrial residues are a concern today, despite the industries being obliged to treat their waste before disposing them into any body of water, it’s not being done efficiently. Some of the reasons that lead to this situation are the lack of knowledge of the effects that may result from their residues, pushing them aside. Another reason is the elevated budget required to invest in an industrial wastewater treatment station (ETI), considering not only construction but also the demand that requires its maintenance. Increasingly, the integration of geostatistic methods, Remote Sensing and GIS are being used for environmental contamination studies. Its advantages and wide variety of tools allow an initial quality access to all these matters and information that are costly and sometimes unknown. Seeking solutions of this issue and, through the principal component analysis technique, it has established a suitable tool for the diagnosis of spatial concentration distribution of industrial effluents emissions, having as the subject of study the Taquari-Antas watershed. A total of 393 industries were classified into 24 sectors. Water metals pollution potential (MA), Water Toxics (TA), Biochemical Oxygen Demand (BOD) and Total Suspended Solids (TSS) to water were estimated by The Industrial Pollution Projection System (IPPS) methodology. Values were generated for concentrations of pollutants for each month of the year, using a historical series of 26 years of stream flow in the watershed. The temporal patterns for monthly concentrations were verified by means of statistical tests of ANOVA models and TukeyHSD tests for each type of pollutant. The main temporal trends found for the four types of pollutants are the autumn transition to winter, where there is a decrease of concentration values due to increased river flows (flood season). From spring to autumn the values will grow again till becoming the highest. Following the temporal trends were generated contour maps for estimated pollution potential and monthly concentrations as well as areas of classification maps of the watershed according to CONAMA legislation.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:05Z (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.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:05Z (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.

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.

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.

This work presents a new approach that combines the comprehensive capabilities of the ensemble Kalman filter (EnKF) and the flow path information from streamlines to eliminate and/or reduce some of the problems and limitations of the use of the EnKF for history matching reservoir models. The recent use of the EnKF for data assimilation and assessment of uncertainties in future forecasts in reservoir engineering seems to be promising. EnKF provides ways of incorporating any type of production data or time lapse seismic information in an efficient way. However, the use of the EnKF in history matching comes with its shares of challenges and concerns. The overshooting of parameters leading to loss of geologic realism, possible increase in the material balance errors of the updated phase(s), and limitations associated with non-Gaussian permeability distribution are some of the most critical problems of the EnKF. The use of larger ensemble size may mitigate some of these problems but are prohibitively expensive in practice. We present a streamline-based conditioning technique that can be implemented with the EnKF to eliminate or reduce the magnitude of these problems, allowing for the use of a reduced ensemble size, thereby leading to significant savings in time during field scale implementation. Our approach involves no extra computational cost and is easy to implement. Additionally, the final history matched model tends to preserve most of the geological features of the initial geologic model. A quick look at the procedure is provided that enables the implementation of this approach into the current EnKF implementations. Our procedure uses the streamline path information to condition the covariance matrix in the Kalman Update. We demonstrate the power and utility of our approach with synthetic examples and a field case. Our result shows that using the conditioned technique presented in this thesis, the overshooting/undershooting problems disappears and the limitation to work with non- Gaussian distribution is reduced. Finally, an analysis of the scalability in a parallel implementation of our computer code is given.

Um Sistema de Gerência de Pavimento (SGP) é capaz de coordenar um conjunto de atividades objetivando manter pavimentos em condições funcionais e estruturais adequadas às necessidades dos seus usuários, proporcionando uma estrutura para o desenvolvimento econômico e social. Esta tese teve como objetivo principal propor a estruturação necessária de um SGP apropriado aos Estados do Nordeste Brasileiro. Foram estudados os Estados do Ceará e da Paraíba, utilizando-se dados cadastrais das rodovias e de monitoramentos de IRI, IGG, PCR e Deflexão Máxima do pavimento (FWD e Viga Benkelman), fornecidos pelos Órgãos Rodoviários, para a avaliação das ferramentas propostas nesta tese. O diagnóstico da condição superficial dos pavimentos na data dos levantamentos, apontou conceito ruim para a malha da Paraíba e bom para a malha do Ceará. Foram estabelecidas Unidades de Amostragem, distribuídas por toda a malha rodoviária desses estados, utilizando ferramentas da Geoestatística para o seu dimensionamento, a qual permitiu determinar o espaçamento máximo entre amostras sem que se altere o perfil de desempenho dos trechos analisados. Constatou-se a possibilidade de reduzir a extensão de monitoramentos para 6,8% e 4,1% da malha, respectivamente para o Ceará e Paraíba. Foram ajustados modelos determinísticos por regressão para a previsão dos parâmetros de desempenho disponíveis, relacionando-os com o clima, a capacidade estrutural e solicitações de tráfego. A análise de consistência dos modelos confirmou as suas boas performances. As análises de priorização foram realizadas utilizando a Análise Multicriterial pelo Método PROMETHEE II, a partir de alternativas indicadas por Árvores de Decisão. Este método de análise, quando aplicado em nível de rede, permitiu avaliar como a consideração de várias óticas (financeira, técnica, sócio-econômica, ambiental e de tráfego) influenciam na tomada de decisão. A aplicação desta ferramenta em nível de projeto permitiu selecionar a estratégia de manutenção de pavimentos que reunisse em si as melhores condições de Custo do Ciclo Vida e serventia do pavimento para o cenário estabelecido. / A Pavement Management System (PMS) is capable of coordinating a set of activities with the purpose of keeping the pavement structural and functional in adequate levels, providing infrastructure for social and economic development. This thesis' objective was to develop a PMS structure suitable to the Brazilian Northeastern States. Data including IRI, PCR and deflection from road surveys and monitory of the States of Ceará and Paraíba were considered. Those data provided by the State Roads Departments, were used to evaluate same tools and procedures used in this thesis. The pavement surface condition of Paraíba Roads Network was evaluated as "poor", while Ceará Roads Network was classified as "good". Sampling Units, distributed along the State Roads Network, were established using Geostatistics tools allowing increasing lag spacing while keeping the performance of the analyzed sections. It was found that the length of surveyed sections may be reduced to 6.8% and 4.1% of Ceará and Paraíba State Roads Networks, respectively. Deterministic regression models were fitted to predict performance parameter based on regional climate, structural capacity and traffic loads. The models accuracy was proved. Priorization analysis was carried out based on the alternatives included in Decision Trees, using Multicriterial Analysis with PROMETHEE II Method. This analysis method, when applied in network level, allowed evaluating how taking into account several points-of-view (financial, technical, socioeconomic, environmental and traffic) affects decision making. The application of this tool in project level allowed selecting pavement maintenance strategies with the lowest Life Cycle Cost and the highest pavement serviceability in a given scenario.

Os recursos hídricos representam para a sociedade e o meio ambiente um papel de suma importância. Em termos de sociedade relacionamos os múltiplos usos que se fazem destes, sem esquecer que o principal uso é para o consumo e abastecimento das necessidades primárias. Já em termos de meio ambiente sabemos que são os pilares para o suporte e desenvolvimento da biodiversidade e produção de biomassa na terra. A destinação dos resíduos industriais é uma preocupação na atualidade, e mesmo das indústrias sendo obrigadas a tratar seus resíduos antes de despejá-los nos corpos hídricos, não o estão executando com eficiência. Uma das razões que levam a esta situação é a falta de conhecimento dos efeitos que seus resíduos podem ocasionar, deixando-os em um segundo plano, e o orçamento elevado que se requer para investir em uma estação de tratamento de efluentes, considerando não somente a construção, mas também a demanda que exige a sua manutenção. Cada vez mais a integração dos métodos geoestatísticos, Sensoriamento Remoto e SIG, está sendo utilizado para estudos de contaminação ambiental. Suas vantagens e grande variedade de ferramentas permitem um primeiro acesso qualificado a todas essas questões e informações que são onerosas e às vezes desconhecidas. Indo ao encontro da busca de soluções para esta problemática e, através da técnica de análise de componentes principais, se estabeleceu uma ferramenta adequada para diagnóstico da distribuição espacial de concentração de potencial poluidor dos efluentes industriais, tendo como área de estudo a bacia hidrográfica Taquari-Antas. Um total de 393 indústrias foram classificadas em 24 setores. O potencial poluidor de Metais da água (MA), Tóxicos da água (TA), Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO) e Sólidos em Suspensão Totais (SST) para o meio aquático foi estimado através da metodologia The Industrial Pollution Projection System (IPPS). Foram gerados valores para as concentrações dos poluentes para cada mês do ano, utilizando uma série histórica de 26 anos das vazões na bacia. Os padrões temporais para as concentrações mensais foram verificados por meio de testes estatísticos dos modelos ANOVA e testes TukeyHSD, para cada tipo de poluente. A principal tendência temporal encontrada para os quatro tipos de poluentes são a transição do outono para o inverno, onde há uma grande queda dos valores de concentração devido ao aumento da vazão dos rios (época de cheia). Da primavera para o outono os valores vão crescendo novamente até se tornarem os maiores. Na sequência foram gerados mapas de contorno para o potencial poluidor estimado e concentrações mensais além de mapas de classificação das áreas da bacia segundo a legislação do CONAMA. / The water resources represent an important roll for society and the environment. In terms of society we relate the multiple uses that are made of them, without forgetting that their main use is for consumption and supply of primary needs. On the environmental side we know that they are the pillar for the support and development of biodiversity and production of biomass on earth. The destination of the industrial residues are a concern today, despite the industries being obliged to treat their waste before disposing them into any body of water, it’s not being done efficiently. Some of the reasons that lead to this situation are the lack of knowledge of the effects that may result from their residues, pushing them aside. Another reason is the elevated budget required to invest in an industrial wastewater treatment station (ETI), considering not only construction but also the demand that requires its maintenance. Increasingly, the integration of geostatistic methods, Remote Sensing and GIS are being used for environmental contamination studies. Its advantages and wide variety of tools allow an initial quality access to all these matters and information that are costly and sometimes unknown. Seeking solutions of this issue and, through the principal component analysis technique, it has established a suitable tool for the diagnosis of spatial concentration distribution of industrial effluents emissions, having as the subject of study the Taquari-Antas watershed. A total of 393 industries were classified into 24 sectors. Water metals pollution potential (MA), Water Toxics (TA), Biochemical Oxygen Demand (BOD) and Total Suspended Solids (TSS) to water were estimated by The Industrial Pollution Projection System (IPPS) methodology. Values were generated for concentrations of pollutants for each month of the year, using a historical series of 26 years of stream flow in the watershed. The temporal patterns for monthly concentrations were verified by means of statistical tests of ANOVA models and TukeyHSD tests for each type of pollutant. The main temporal trends found for the four types of pollutants are the autumn transition to winter, where there is a decrease of concentration values due to increased river flows (flood season). From spring to autumn the values will grow again till becoming the highest. Following the temporal trends were generated contour maps for estimated pollution potential and monthly concentrations as well as areas of classification maps of the watershed according to CONAMA legislation.