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.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-02-21Bitstream added on 2014-06-13T19:29:18Z : No. of bitstreams: 1 toledo_a_me_jabo.pdf: 1103711 bytes, checksum: 9619a7cea3d90ee7c310a103c085def7 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A partir do final da década de 1990, as regiões produtoras de amendoim do Estado de São Paulo investiram na modernização tecnológica da produção agrícola, principalmente quanto à mecanização. Diante desta situação, o presente estudo objetivou avaliar o conjunto trator-semeadora-adubadora atuando com biodiesel de amendoim (B5), em operação de semeadura de amendoim em LATOSSOLO Vermelho eutroférrico sob preparo convencional. Foram mensuradas as variáveis de desempenho operacional (força e potência na barra de tração, velocidade, capacidade de campo efetiva, consumo de combustível e de energia e patinagem), a resistência mecânica do solo à penetração e indicadores de qualidade da operação (distribuição longitudinal de plântulas, espaçamento entre fileiras de semeadura e número de dias para emergência). O experimento foi conduzido em área de campo na Universidade Estadual Paulista, Campus de Jaboticabal – SP, latitude -21º14’ e longitude -48º16’ com altitude média de 560 metros e clima Aw. A análise geoestatística foi empregada às variáveis de desempenho operacional e resistência mecânica do solo à penetração e para os indicadores de qualidade utilizaram-se o controle estatístico de processo e a análise de capabilidade. A resistência mecânica do solo à penetração não apresentou correlação com as variáveis de desempenho operacional. A distribuição longitudinal de sementes e o espaçamento entre fileiras demonstraram processo instável e o número de dias para emergência apresentou estabilidade e resultados capazes de atingir os limites especificados. O controle estatístico de qualidade permitiu concluir que o processo de semeadura não atende as especificações previamente determinadas. / Since the end of 1990’s, the peanut production regions of São Paulo State, invested in technological modernization of agricultural production, especially on the mechanization. Faced with this situation, this study aimed evaluate the tractor-seeder-fertilizer system, working with a peanut biodiesel (B5), in peanut sowing operation in OXISOL under conventional tillage. Was measured the operational performance variables (drawbar force, required power, forward speed, effective field capacity, fuel and energy consumption and slippage), the soil mechanical penetration resistance and operational quality indicators (plants longitudinal distribution, row spacing and number of days to emergency). The experiment was carried out on Universidade Estadual Paulista’s area, Campus Jaboticabal – SP – Brazil, latitude -21º14’ and longitude -48º16’ with 560 meters of average altitude and Aw climate. The geostatistics analysis was used for the operational performance variables and soil mechanical penetration resistance and statistical process control and process capability analysis for the quality indicators. The soil mechanical penetration resistance not demonstrates correlation with the operational performance variables. The longitudinal distribution showed unstable process, like the row spacing and the number of days to emergence demonstrate stability and capable to reach results in specifications. The statistical quality control showed that the sowing operation not meet the previously determined specifications.

Orientador: Carlos Eduardo Angeli Furlani / Banca: Rouverson Pereira da Silva / Banca: Alberto Carvalho Filho / Resumo: A partir do final da década de 1990, as regiões produtoras de amendoim do Estado de São Paulo investiram na modernização tecnológica da produção agrícola, principalmente quanto à mecanização. Diante desta situação, o presente estudo objetivou avaliar o conjunto trator-semeadora-adubadora atuando com biodiesel de amendoim (B5), em operação de semeadura de amendoim em LATOSSOLO Vermelho eutroférrico sob preparo convencional. Foram mensuradas as variáveis de desempenho operacional (força e potência na barra de tração, velocidade, capacidade de campo efetiva, consumo de combustível e de energia e patinagem), a resistência mecânica do solo à penetração e indicadores de qualidade da operação (distribuição longitudinal de plântulas, espaçamento entre fileiras de semeadura e número de dias para emergência). O experimento foi conduzido em área de campo na Universidade Estadual Paulista, Campus de Jaboticabal - SP, latitude -21º14' e longitude -48º16' com altitude média de 560 metros e clima Aw. A análise geoestatística foi empregada às variáveis de desempenho operacional e resistência mecânica do solo à penetração e para os indicadores de qualidade utilizaram-se o controle estatístico de processo e a análise de capabilidade. A resistência mecânica do solo à penetração não apresentou correlação com as variáveis de desempenho operacional. A distribuição longitudinal de sementes e o espaçamento entre fileiras demonstraram processo instável e o número de dias para emergência apresentou estabilidade e resultados capazes de atingir os limites especificados. O controle estatístico de qualidade permitiu concluir que o processo de semeadura não atende as especificações previamente determinadas. / Abstract: Since the end of 1990's, the peanut production regions of São Paulo State, invested in technological modernization of agricultural production, especially on the mechanization. Faced with this situation, this study aimed evaluate the tractor-seeder-fertilizer system, working with a peanut biodiesel (B5), in peanut sowing operation in OXISOL under conventional tillage. Was measured the operational performance variables (drawbar force, required power, forward speed, effective field capacity, fuel and energy consumption and slippage), the soil mechanical penetration resistance and operational quality indicators (plants longitudinal distribution, row spacing and number of days to emergency). The experiment was carried out on Universidade Estadual Paulista's area, Campus Jaboticabal - SP - Brazil, latitude -21º14' and longitude -48º16' with 560 meters of average altitude and Aw climate. The geostatistics analysis was used for the operational performance variables and soil mechanical penetration resistance and statistical process control and process capability analysis for the quality indicators. The soil mechanical penetration resistance not demonstrates correlation with the operational performance variables. The longitudinal distribution showed unstable process, like the row spacing and the number of days to emergence demonstrate stability and capable to reach results in specifications. The statistical quality control showed that the sowing operation not meet the previously determined specifications. / 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.

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.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:37:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose Marcilio da Silva.pdf: 1307724 bytes, checksum: d09f0919618708be274d4001c04c2597 (MD5) Previous issue date: 2006-11-01 / Nowadays soybean culture occupies great area in Brazilian savannah region. And this commodity has a great commercial importance for economy of Brazil as source of richness. Geostatistics, which allows detecting existence of variability and spatial distribution, constituting an important tool for analysis and detail description of soil attributes. This work was carries out with objective to evaluate spatial variability of chemical and physical attributes of soils cultivated with soybean, under no-tillage (PD) and conventional-tillage (PC) systems. Data analysis was realized by means of classic statistics and geostatistics. Data were collected in Rio Verde Goiás State, at Fazenda Monte Alegre, where two sample areas were referenced by means of Global Positioning System (GPS), and established a fishnet with 44 points, with dimension of 40 x 55 m. It was studied in these areas the following attributes: (a) in the depths of 0 to 10 cm, 10 to 20 cm and 20 to 40 cm - soil density (Ds), microporosity (MiP), macroporosity (MaP), total porosity of the soil (Pt); (b) in the depths of 0 to 20 cm and 20 to 40 cm - mechanical resistance attributes of the soil to the penetration (RP) and soil moisture (U); and (c) in the depths 0 to 5 cm and 5 to 15 cm the following chemical attributes: the activity of hydrogen ions (pH in CaCl2), organic matter (MO), phosphorus (P), potassium (K), calcium (Ca), magnesium (Mg), aluminum (Al), potential acidity (H+Al), sum of bases (SB), cation exchange capacity (CTC) and exchangeable base saturation (V). It was accomplished descriptive statistical analysis of the attributes, followed of a geostatistical analysis based in the presuppositions of stationary of the intrinsic hypothesis, from semivariograma analyses. After adjustments of theoretical models, it was applied kriging method to estimate no-sampled values in the field, by building thematic maps that shows spatial distribution for attributes. Eighty two and seventy three percent of chemical attributes showed normal distribution for PC and PD, respectively. All evaluated physical attributes in the three first depths presented normal distribution, while for the others two it was not observed the same behavior. In the depth 0 to 5 cm, the chemical attributes MO and H+Al did not show significant difference between cultivation systems, the same happened with Mg and CTC in the depth 5 to 15 cm. For the same cultivation system compared in these two depths, P, Mg and Al in PC and Ca in PD did not show significant difference. Most of the studied chemical attributes in PC and PD reveal spatial dependence between moderate and strong, except K that presents low spatial dependence in PC in the depth from 0 to 5 cm. All physical attributes demonstrated significant difference, with exception for Ds and Pt in the depth from 20 to 40 cm. Most of the evaluated physical attributes in PC show spatial dependence between moderate and strong, except MaP in the depth from 0 to 10 cm, Ds and MiP from 10 to 20 cm, MiP and MaP from 20 to 40 cm, and RP in the two considered depths. In PD attributes MiP in the three depths, Pt from 10 to 20 cm, Ds and MaP and U in the depth from 20 to 40 cm do not present spatial dependence. The use of the assigned semivariograms allowed verifying the same pattern of spatial dependence for chemical attributes pH, MO, Al, H+Al and CTC, and physical Ds and Pt in PC and in PD for RP. The soil management practice in PC area was decisive to increase soybean productivity in relation PD area. The use of the Geographic Information System (GIS), associate with geostatistical methods, supports decisions at soil management practice, this increases practical potential uses of these methods / A cultura da soja ocupa grandes extensões de área plantada na região do cerrado brasileiro e, é considerada um commodities de grande importância comercial para a economia do Brasil como fonte geradora de riqueza. A análise geoestatística permite detectar a existência da variabilidade e distribuição espacial, constituindo importante ferramenta na análise e descrição detalhada dos atributos do solo. O presente trabalho teve como objetivo avaliar a variabilidade espacial de atributos químicos e físicos do solo no cultivo de soja sob plantio direto (PD) e preparo convencional do solo (PC), em área de cerrado, usando a técnica da estatística clássica e da geoestatística na análise dos dados. Os dados foram coletados em duas áreas na Fazenda Monte Alegre, no município de Rio Verde Goiás, em pontos de amostragem georeferenciadas com auxílio de um sistema de posicionamento global (GPS), definidos segundo uma malha regular com 44 pontos, com dimensão de 40 x 55 m. Foram estudados no PD e PC nas profundidades 0 a 10 cm, 10 a 20 cm e 20 a 40 cm os seguintes atributos físicos: densidade do solo (Ds), microporosidade (MiP), macroporosidade (MaP), porosidade total do solo (Pt), e nas profundidades 0 a 20 cm e 20 a 40 cm os atributos resistência mecânica do solo à penetração (RP) e umidade do solo (U); e os seguintes atributos químicos nas profundidades 0 a 5 cm e 5 a 15 cm: potencial hidrogeniônico (pH em CaCl2), matéria orgânica (MO), fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), magnésio (Mg), alumínio (Al), acidez potencial (H+Al), soma de bases (SB), capacidade de troca de cátions (CTC) e saturação por bases trocáveis (V). Foi realizada análise descritiva dos atributos, seguida da análise geoestatística com base nas pressuposições de estacionaridade da hipótese intrínseca pela análise a partir de semivariogramas. Após ajustes dos modelos teóricos, realizou-se a interpolação por krigagem para estimar valores não amostrados no campo, construindo os mapas temáticos de contornos para os atributos que apresentaram distribuição espacial. Oitenta e dois e setenta e três porcento dos atributos químicos apresentam distribuição normal para PD e PC, respectivamente. Os atributos físicos avaliados nas três primeiras profundidades apresentam cem porcento de distribuição normal, enquanto que nas outras duas não apresentam o mesmo comportamento. Na profundidade 0 a 5 cm, os atributos químicos MO e H+Al não apresentam diferença significativa entre os manejos, o mesmo ocorrendo com o Mg e a CTC na profundidade de 5 a 15 cm. Para o mesmo manejo comparado nas duas profundidades, o P, o Mg e o Al no PC e o Ca no PD não apresentam diferença significativa. A maioria dos atributos químicos avaliados no PC e PD apresenta dependência espacial entre moderada e forte, exceto o K que apresenta baixa dependência espacial no PC na profundidade de 0 a 5 cm. Todos os atributos físicos apresentam diferença significativa, com exceção para Ds e Pt na profundidade de 20 a 40 cm. A maioria dos atributos físicos avaliados no PC do solo apresenta dependência espacial entre moderada e forte, exceto a MaP na profundidade de 0 a 10 cm, Ds e MiP de 10 a 20 cm, MiP e MaP de 20 a 40 cm, e RP nas duas profundidades avaliadas. No PD, os atributos MiP nas três profundidades, a Pt de 10 a 20 cm, Ds e MaP e U na profundidade de 20 a 40 cm apresentam ausência de dependência espacial. O uso do semivariograma escalonado permite verificar o mesmo padrão de dependência espacial para os atributos químicos pH, MO, Al, H+Al e CTC, e físicos Ds e Pt no PC e no PD para RP. O manejo na área sob PC é decisivo no aumento da produtividade da soja em relação à área sob PD. O uso do sistema de informação geográfica associado a métodos geoestatísticos contribui com a tomada de decisão na implementação do manejo do solo, aumentando o potencial de utilização prática desses métodos

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The project begins with a Mineral Exploration phase, whose objective is to discover and subsequently evaluate the deposit for the feasibility of its extraction. This process involves setting the shape, dimensions and grades, resulting in a model that will be used to determine the recoverable reserves, that is, the economically usable part of the mineral resource, which will base the decision on the implementation or not of the enterprise, based mainly on technicaleconomic criteria. The elaboration of the physical form of the geological bodies that control the mineralization (geological model) and the estimation of the geological variables that characterize the quality of the different materials can be done by two approaches: by traditional or by geostatistical methods. The latter approach is currently being preferred, as it is a more accurate alternative and therefore, more reliable over traditional methods. The work uses indicator kriging (IK) and ordinary kriging (OK), both geostatistical tools, for the determination of the geological model and estimation of the geological variables (grades), respectively, of a limestone deposit located at Indiara city, Goiás State. Finally, from the obtained model the optimal limits of the extraction were established, based on the algorithm of Lerchs-Grossmann, that maximize the net present value of the enterprise. The results showed a significant deviation between themodel calculated by IK and the reality (samples), which can have as consequence the present spatial configuration of the sample data. The estimated geological variables also showed important deviations (overestimation and/or underestimation), particularly MgO oxide. The areas of occurrence of such deviations were coincident for all variables, which makes evident the existence of problems with the current sampling grid (spacing between samples and presence of very different sample supports), in such a way that it is recommended to collect additional samples, particularly with standardized supports. The optimal pit delimited a total reserve of 109,436,160.43 tons, with a total strip ratio of 0.13, which makes the venture, at first, attractive. This configuration, however, tends to be modified according to the collection of new geological evidence. / Um empreendimento mineiro é composto por um conjunto de fases sucessivas e interdependentes entre si, as quais podem culminar ou não na explotação do bem mineral. O projeto se inicia com uma fase de Exploração Mineral, cujo objetivo é descobrir e subsequentemente avaliar o depósito quanto à viabilidade de sua extração. Tal processo envolve estabelecer a forma, as dimensões e os teores, resultando em um modelo que será utilizado para a determinação das reservas lavráveis, ou seja, a parte economicamente aproveitável do recurso mineral, a qual fundamentará a decisão sobre a implantação ou não do empreendimento a partir de critérios principalmente técnico-econômicos. A elaboração do formato físico dos corpos geológicos que controlam a mineralização (modelo geológico) e a estimativa das variáveis geológicas que caracterizam a qualidade dos diferentes materiais podem ser feitas a partir de duas abordagens: por métodos tradicionais ou por geoestatísticos. Os últimos têm sido utilizados recentemente como uma proposta mais precisa em relação aosmétodos tradicionais. O trabalho utiliza a krigagem indicadora (KI) e a krigagem ordinária (KO), ambas ferramentas geoestatísticas, para a determinação do modelo geológico e estimativa das variáveis geológicas (teores), respectivamente, em um depósito de calcário situado no município de Indiara, estado de Goiás. Por fim, a partir do modelo obtido estabeleceu-se os limites ótimos da extração baseados no algoritmo de Lerchs-Grossmann, que maximizamo valor presente líquido do empreendimento. Os resultados mostraram um desvio significativo entre o modelo calculado pela KI e realidade (amostras), o que pode ter como consequência significativa a atual configuração espacial da amostragem. As variáveis geológicas estimadas também demonstraram desvios (sobrestimativa e subestimativa) importantes, particularmente o óxido MgO. As áreas de ocorrência de tais desvios foram coincidentes para todas as variáveis, o que torna evidente a existência de problemas com a atual malha de amostragem (espaçamento entre amostras e presença suportes amostrais muito diferentes), de tal forma que se recomenda a coleta de amostras adicionais, e de suportes padronizados. A cava ótima delimitou uma reserva total de 109.436.160,43 toneladas, com uma relação estéril-minério (REM) total de 0,13, o que torna o empreendimento, a princípio, atrativo. Tal configuração, entretanto, tende a ser alterada conforme a coleta de novas evidências geológicas.

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.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Osvaldo Junior.pdf: 1458966 bytes, checksum: a19ea3d3a77d6e058740e17388f1c8fa (MD5) Previous issue date: 2006-12-04 / Biometrics identification methods are gaining applications each day and this has motivated a lot of research in this area. This work presents a proposal for a method to identify people through iris texture analysis using geostatistics functions and their combination. To achieve this work objective, it is considered the following phases: automatic localization of the iris, features extraction and classification. In the localization phase, it is used a combination of three techniques: Watershed, Hough Transform and Active Contours. Each technique has an essential function to achieve a good performance. Within the extraction phase, there were used four geostatistics functions (semivariogram, semimadogram, covariogram and correlogram) and a combination of them to extract this features with a good precision. Finally in the phase of classification it is used a Euclidean Distance to determine the similarity degree between the extracted features. The tests were realised for the phases of localization and classification using an iris database called CASIA that has 756 images. The results achieved by the localization method are about 90%. For the classification method, considering the tests realized with the authentication mode, the obtained results has reached a success rate of 97.02% for a false acceptance rate equal to zero and 97.22% for a false acceptance rate equal to a false rejection rate. The tests realized with the identification mode have reached a rate of success of 98.14%. / Os métodos de identificação biométrica estão ganhando espaço em aplicações do dia-a-dia o que vem motivando a pesquisa nessa área. Este trabalho apresenta uma proposta de um método para identificação de pessoas através da análise da textura da íris usando funções geoestatísticas e uma combinação das mesmas. Para realização do trabalho foram consideradas as seguintes fases: localização automática da íris, extração de características e classificação. Na fase de localização foi usada a combinação de três técnicas Watershed, Transformada de Hough e Contornos Ativos, onde cada uma possui uma função essencial para um bom desempenho do processo. Na fase de extração são usadas quatro funções geoestatísticas (semivariograma, semimadograma, covariograma e correlograma) e uma combinação das mesmas para extrair características que discriminem a íris com uma boa precisão. Finalmente, na fase de classificação é usada a distancia Euclidiana para determinar o grau de similaridade entre as características extraídas. Os testes foram realizados, para as fases de localização e classificação, com um banco de dados de íris, denominado CASIA que possui 756 imagens. Na fase de localização o resultado alcançado foi de 90%. Para a fase de classificação, considerando os testes realizados no modo de autenticação, os resultados obtidos chegaram a uma taxa de sucesso de 97.02% para uma falsa aceitação igual a zero e de 97.22% para uma falsa aceitação igual a uma falsa rejeição. Para os testes realizados no modo de identificação a taxa de sucesso chegou a 98.14%.

A área de pesquisa científica, denominada computação e biodiversidade, tem por desafio suprir a demanda por tecnologias de apoio à conservação da biodiversidade, fornecendo ferramentas computacionais aplicadas ao estudo da biodiversidade. Os modelos de distribuição geográfica de espécies têm uma importante contribuição para o entendimento da biodiversidade e no apoio para a tomada de decisão em conservação dos recursos de biodiversidade. Os resultados da modelagem de distribuição de espécies, não apresentam com clareza os tratamentos aplicados aos dados na etapa de pré-análise e os critérios de seleção das variáveis preditoras, o que agrava a incerteza quanto aos resultados obtidos e prejudica a reprodutibilidade do experimento. Assim, o objetivo desta pesquisa é apresentar o processo de modelagem de distribuição de espécie com destaque para as atividades de pré-análise e atividades de seleção das variáveis preditoras. O processo de modelagem de distribuição de espécies proposto é avaliado por meio de estudo de caso de Modelagem de Distribuição de Espécies do polinizador Centris hyptidis e das plantas oleaginosas Angelonia campestris e Angelonia cornigera, que considera como fator biótico a especialização da interações entre essas plantas e o polinizador. Neste estudo de caso pode-se verificar que a aplicação de técnicas estatísticas exploratórias de dados na etapa de pré-análise do processo de modelagem distribuição de espécies permite a avaliação da qualidade dos pontos de ocorrência, essenciais para o desempenho preditivo do modelo final. / The area of research called biodiversity informatics, or bioinformatics, has to face the challenge of meeting the demand for technologies to support the conservation of biodiversity, providing computational tools applied to the study of biodiversity. The models of geographic distribution of species have a fundamental implication for understanding the biodiversity and conservation decision making. Researches on modeling species distributions generally do not present clearly the treatments applied to the data in the pre-analysis and criteria for selection of predictor variables, which increases the uncertainty regarding the results and affect the reproducibility of experiment. The objective of this research is to present the process of species distribution modeling with emphasis on the activities of pre-analysis and activities selection of the predictor variables, such as to favor its repeatability and reproducibility by other researchers. The process of modeling species distribution proposed is validated on a case study of modeling distribution of pollinator species Centris hyptidis and oilseed Angelonia campestris and Angelonia cornigera, a biotic factor that considers the specialization of these interactions between plants and pollinators. In this case study we can observe one of the main contributions of this work: the application of statistical techniques for data exploration in the pre-analysis of species distribution modeling process, with improved capacity for evaluation and selection of points of occurrence essential to the performance of the predictive model.