No description available.

No description available.

Orientador: Rafael Montanari / Resumo: Um dos fatores limitantes para o uso da agricultura de precisão é o número de amostras necessárias para representar espacialmente a distribuição do nutriente ou insumo aplicado de forma variada. Portanto objetivou-se com a presente pesquisa avaliar com base na análise geoestatística o número ideal de subamostras para compor uma composta que melhor determine as zonas específicas de manejo e ratificar a existência de um atributo (solo e/ou planta) que possa, espacialmente, funcionar como indicador de qualidade, isto é, caracterizar as zonas específicas de manejo, com o intuito de aumentar a produtividade do Eucalyptus camaldulensis com sete anos de idade. O estudo foi desenvolvido em 2015, na Fazenda de Ensino, Pesquisa e Extensão da Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira – UNESP, em Selvíria (MS, Brasil), latitude 20° 20’ 31” S, longitude 51° 24’ 12” W. Para tanto, foram analisadas as correlações lineares e espaciais entre atributos do eucalipto e de um LATOSSOLO VERMELHO Distrófico, os quais foram: circunferência à altura do peito (CAP), altura da árvore (ALT), o volume médio anual de madeira com a casca (VOL), densidade do solo (DS), resistência do solo à penetração (RP), teor umidade gravimétrica (UG), porosidade total (PT), potencial hidrogeniônico (pH), matéria orgânica (MO) e estoque de carbono (EC). Foi instalada uma malha geoestatística com 120 pontos, sendo constituída de seis transeções paralelas (sentido N-S), espaçadas em 14 m, com 20 pontos amostrais cada, espaç... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: One of the limiting factors for the use of precision agriculture is the number of samples needed to spatially represent the distribution of the nutrient or input applied in a varied way. Therefore, the objective of this research was to evaluate the ideal number of subsamples to compose a composite that better determines the specific areas of management and ratify the existence of an attribute (soil and / or plant) that can, spatially, to function as a quality indicator, that is, to characterize the specific areas of management, in order to increase the productivity of Eucalyptus camaldulensis at seven years of age. The study was conducted in 2015, at the UNESP - São Paulo State University, in Selvíria (MS, Brazil), latitude 20 ° 20 '31 "S, longitude 51 ° 24' 12" W. In order to do so, we analyzed the linear and spatial correlations between eucalyptus attributes and a Distrofic RED LATOSOLO, which were: circumference at breast height (CBH), height of the tree (HT), mean annual volume of wood with bark (VOL), soil bulk density (SB), soil penetration to resistance (PR), gravimetrical moisture contents (GM), total porosity (TP), hydrogenation potential (pH), organic matter (OM) and carbon stock content (CS). A geostatistical mesh was installed with 120 points, consisting of six parallel transects (N-S direction), spaced at 14 m, with 20 sample points each, spaced at 18 m, leaving a 10 m border. With three sample compositions, the sample composition of a single data (CA1), sample c... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

This thesis uses statistical modelling to better understand the relationship between insured losses and hazard footprint characteristics for European windstorms (extra- tropical cyclones). The footprint of a windstorm is defined as the maximum wind gust speed to occur at a set of spatial locations over the duration of the storm. A better understanding of this relationship is required because the most damaging historical windstorms have had footprints with differing characteristics. Some have a large area of relatively low wind gust speeds, while others have a smaller area of higher wind gust speeds. In addition, this insight will help to explain the surprising, sharp decline in European wind related losses in the mid 1990’s. This novel exploration is based on 5730 high resolution model generated historical footprints (1979-2012) representing the whole European domain. Functions of extreme footprint wind gust speeds, known as storm severity measures, are developed to represent footprint characteristics. Exploratory data analysis is used to compare which storm severity measures are most successful at classifying 23 extreme windstorms, known to have caused large insured losses. Summarising the footprint using these scalar severity measures, however, fails to capture different combinations of spatial scale and local intensity characteristics. To overcome this, a novel statistical model for windstorm footprints is developed, initially for pairs of locations using a bivariate Gaussian copula model; subsequently extended to represent the whole European domain using a geostatistical spatial model. Throughout, the distribution of wind gust speeds at each location is modelled using a left-truncated Generalised Extreme Value (GEV) distribution. Synthetic footprints, simulated from the geostatistical model, are then used in a sensitivity study to explore whether the local intensity or spatial dependence structure of a footprint has the most influence on insured loss. This contributes a novel example of sensitivity analysis applied to a stochastic natural hazards model. The area of the footprint exceeding 25ms−1 over land is the most successful storm severity measure at classifying extreme loss windstorms, ranking all 23 within the top 18% of events. Marginally transformed wind gust speeds are identified as being asymptotically independent and second-order stationary, allowing for the spatial dependence to be represented by a geostatistical covariance function. The geostatistical windstorm footprint model is able to quickly (∼3 seconds) simulate synthetic footprints which realistically represent joint losses throughout Europe. The sensitivity study identifies that the left-truncated GEV parameters have a greater influence on insured loss than the geostatistical spatial dependence parameters. The observed decline in wind related losses in the 1990’s can therefore be attributed to a change in the local intensity rather than the spatial structure of footprint wind gust speeds.

[pt] Na área de Exploração e Produção (EeP) de petróleo, o estudo minucioso das características de um reservatório é imperativo para a criação de modelos de simulação que representem adequadamente as suas propriedades petrofísicas. A disponibilidade de um modelo adequado é fundamental para a obtenção de previsões acertadas acerca da produção do reservatório, e isso impacta diretamente a tomada de decisões gerenciais. Devido às incertezas inerentes ao processo de caracterização, ao longo da vida produtiva do reservatório, periodicamente o seu modelo de simulação correspondente precisa ser ajustado. Todavia, a tarefa de ajustar as propriedades do modelo se traduz em um problema de otimização complexo, onde o número de variáveis envolvidas é tão maior quanto maior for a quantidade de blocos que compõem a malha do modelo de simulação. Na maioria das vezes esses ajustes envolvem processos empíricos que demandam elevada carga de trabalho do especialista. Esta pesquisa investiga e avalia uma nova técnica computacional híbrida, que combina Algoritmos Genéticos e Geoestatística Multiponto, para a otimização de propriedades em modelos de reservatórios. Os resultados obtidos demonstram a robustez e a confiabilidade da solução proposta, uma vez que, diferentemente das abordagens tradicionalmente adotadas, é capaz de gerar modelos que não apenas proporcionam um ajuste adequado das curvas de produção, mas também que respeitam as características geológicas do reservatório. / [en] In the Exploration and Production (EeP) of oil, the detailed study of reservoir characteristics is imperative for the creation of simulation models that adequately represent their petrophysical properties. The availability of an appropriate model is fundamental to obtaining accurate predictions about the reservoir production. In addition, this impacts directly the management decisions. Due to the uncertainties inherent in the characterization process, along the productive period of the reservoir, its corresponding simulation model needs to be matched periodically. However, the task of matching the model properties represents a complex optimization problem. In this case, the number of variables involved increases with the number of blocks that make up the grid of the simulation model. In most cases these matches involve empirical processes that take too much time of an expert. This research investigates and evaluates a new hybrid computer technique, which combines Genetic Algorithms and Multipoint Geostatistics, for the optimization of properties in reservoir models. The results demonstrate the robustness and reliability of the proposed solution. Unlike traditional approaches, it is able to generate models that not only provide a proper match of the production curves, but also satisfies the geological characteristics of the reservoir.

Simulação geoestatística compreende uma variedade de técnicas que permitem gerar cenários que reproduzem a continuidade espacial e o histograma do fenômeno de interesse. Essas técnicas podem ser usadas para ajudar nas tomadas de decisões, permitindo um acesso à incerteza nas funções de resposta (que dependem dos cenários simulados), geralmente por meio de uma relação não-linear (retorno financeiro, recuperação geometalúrgica...). No entanto, uma de suas limitações é que as simulações podem demandar um tempo considerável para serem executadas em grandes depósitos. E a motivação dessa dissertação se concentra justamente nesse fato, buscando uma alternativa para acelerar o processamento computacional dessas simulações. A opção escolhida para isso foi desenvolver a Simulação via Múltiplos Passeios Aleatórios, que é uma nova abordagem para se realizar simulações geoestatística. Ela combina a krigagem com a simulação de passeios aleatórios independentes, de modo a gerar cenários simulados de uma maneira mais rápida que os algoritmos tradicionais. Essa dissertação apresenta detalhes do método e importantes contribuições desenvolvidas para melhorar o desempenho e a qualidade dos resultados gerados com o método. Foi também desenvolvido um software específico para possibilitar um uso simples, prático e rápido da técnica em qualquer situação (2D ou 3D). Estudos de caso foram feitos para checar a validade das simulações, que demonstraram boa reprodução dos histogramas e variogramas, além de um ganho de velocidade considerável, alcançando uma aceleração de até 5,65 x (em comparação com a Simulação por Bandas Rotativas) na simulação de um depósito de ferro em 3D, desempenho que pode ser melhor ainda à medida que mais dados amostrais estão disponíveis. / Geostatistical simulation comprises a variety of techniques, which allow the generation of multiple scenarios reproducing the spatial continuity and the histogram of the desired phenomenon (grades for instance). These methods can be used in the decision making process, allowing the assess to the uncertainty of functions responses (which depend on the simulated inputs) commonly through a non-linear relationship (net present value, interest tax return, ore geometallurgical recovery…). However, one of their limitations is that running simulation can take a considerable processing time to be executed in large deposits or large grids. Therefore, the motivation of this dissertation focuses on this fact, leading to the main goal, i.e. investigating an alternative to accelerate the simulation process. The option chosen is based on the development and adaptation of the Multiple Random Walk Simulation, which is algorithm to build geostatistical simulations. It combines kriging with the simulation of independent random walks in order to generate simulated scenarios faster than via traditional simulation algorithms. This dissertation presents details of the method and new important contributions developed to improve its performance and statistics reproduction. An algorithm and software was also presented in order to allow a simple, practical and fast use of the method in any condition (2D or 3D). Case studies were developed to check the validity of the simulations, which showed good reproduction of histogram and variograms, in addition to a considerable speed gain, achieving an acceleration up to 5.65 x (in comparison with Turning Bands Simulation) in the simulation of a 3D iron deposit, performance that can be enhanced as more conditioning samples are available.

No description available.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-02-01Bitstream added on 2014-06-13T18:42:21Z : No. of bitstreams: 1 acosta_jjb_dr_botfca.pdf: 1208152 bytes, checksum: 43e9d8ecc6a5faf2a612f4617eb28159 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O presente trabalho objetivou avaliar a ocorrência e distribuição da compactação, bem como a influência temporal do teor de água do solo na sua resistência à penetração medida através do índice de cone (IC), correlacionando-a com o modelo de capacidade de suporte de carga do solo, visando estabelecer um procedimento que permita localizar e visualizar pontos ou zonas compactadas. Os experimentos foram realizado na Fazenda Lageado da UNESP/FCA, Botucatu/SP., sendo selecionados quatro diferentes tipos de solos, sendo: solo 1: LATOSSOLO VERMELHO (LV), textura média, teores de argila entre 15 a 34 %, e elavdo grau de intemperização; solo 2: NEOSSOLO FLÚVICO (RU), oriundo de materiais não consolidados, de deposição recente, desenvolvidos sob releve plano, revelando camadas nitidamente estratificadas, ou seja, extratos granulometricamente muito distintos, podendo aparecer camadas argilosas sobrepostas a camadas arenosas ou vice-versa; solo 3: NITOSSOLO VERMELHO distroférrico, de textura argilosa, com teores de argila superiores a 50 %, manejada em sistema de plantio direto e solo 4: NITOSSOLO VERMELHO distroférrico, de textura argilosa, com teores de argila superiores a 50 %, preservada em pousio por vários anos. Utilizou-se um penetrômetro hidráulico-eletrônico para a amostragem da resistência mecânica do solo à penetração, em 5 épocas diferentes, nas profundidades de 0 a 0,10; 0,10 a 0,20; 0,20 a 0,30; 0,30 a 0,40 m. O teor de água do solo foi monitorado durante a avaliação do IC, nas profundidades de 0 a 0,20 e de 0,20 a 0,40 m. A análise espacial foi realizada através da geoestatística, para a construção do semivariograma e através da técnica de interpolação, construíram-se os mapas de isocompactação do solo. A evidência da relação entre o teor de água do solo e o IC de mapas interpolados nem sempre foi possível... / The aim of this work was to evaluated the soil compaction and its distributions, soil water content influence on the soil resistance measured by the soil cone index (CI), correlating the soil load capacity model in order to establish a procedure able to locate points or zones with soil compaction. The experimental area was at Lageado Experimental Farm, UNESP/FCA, Botucatu/Sao Paulo. Different soil type was used and a hydraulic-electronic penetrometer was used to measure the soil resistance at 0-0.10; 0.10-0.20; 0.20-0.30 and 0.30-0.40 m. During the soil cone index sampling, soil core samples were taken at 0-0.20m and 0.20-0.40m depths in 5 different dates. Geostatistic was used to analyze the spatial variability and semivariograms were done. Using interpolation techniques isocompaction maps were made. The relation between soil water content and soil cone index sometimes was not possible, mainly in place where the soil was extremely wet or extremely dry. Mean soil cone index values and water content value for area 1 were between 1.42 to 8.99 MPa and 9.59 to 17.63%, respectively. On the area 2 the soil cone index was between 0.3 to 5.65 MPa and water content value was between 13.64% to 27.92%. On the area 3 the CI was between 1.58 to 8.17 MPa and water content value was between 17.46% to 31%, and for the area 4 the IC and water content value was 1.16 to 6.24 MPa and 16.76 to 23.49%, respectively. Those results showed a spatial heterogeneity for those parameters. Models of soil load capacity esteem quite well the preconsolidation pressure ( p) in function of soil water content, allowing identifying, in each area, the layer with higher mechanical resistance probably more affected by the traffic and soil tillage. The p could be determined in function of CI and reviewed to be an excellent tool to identify point or zone with soil compaction or with higher mechanical resistance...(Complete abstract, click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:28:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-06-30Bitstream added on 2014-06-13T19:16:31Z : No. of bitstreams: 1 beraldo_jmg_me_jabo.pdf: 650280 bytes, checksum: 1d6c7c599f6098080536b0c3fe64624a (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O presente trabalho teve como objetivo avaliar a distribuição espacial de atributos do solo antes e após a aplicação em doses variadas de calcário e fertilizante fosfatado e estudar as correlações entre os atributos químicos e físicos do solo com a produtividade da soja. Foram coletadas amostras de solo geo-referenciadas na intensidade de uma amostra por hectare na profundidade de 0-0,20 m em três talhões. Foram determinados: pH, teores de matéria orgânica, P, K, Ca, Mg, H+Al, textura do solo e calculado a CTC e o V%. O solo foi corrigido com calcário e fertilizado com adubo fosfatado, utilizando uma distribuidora dotada de um sistema para aplicação em doses variadas, procedendo-se a semeadura da soja. A colheita foi monitorada utilizando uma colhedora equipada com um monitor de produtividade. Após a colheita coletou-se amostras de solo nos mesmos pontos de amostragem. Os dados foram analisados com análise estatística descritiva e geoestatística. O manejo do solo através da aplicação variada de calcário e fósforo diminuiu a variabilidade espacial dos teores de P e os valores de V%. O P foi o atributo do solo que mais se correlacionou com a produtividade da soja. O mapa de produtividade possibilitou identificar onde as baixas e altas produtividades estão localizadas na área. / The objective of this work was to evaluate soil properties maps developed by different methods, before and after lime and phosphorus fertilizer application at variable rates, using geoestatistics techniques to develop maps showing spatial dependence of soil properties, and relationship chemical and physical attributes of the soil with the production of soybean. Soil georeferenced samples were obtained at from 0 - 0,20 m depths in three fields. P, Ca, Mg, K, H+Al, pH, CEC, texture and base saturation (V%) were determined in each sample. Lime and phosphorus requirement were calculated to increase the base saturation to 70% and phosphorus level to 40 mg dm-3. Prescription lime and phosphorus maps were developed using the SSToolbox program. Based on these maps, lime and phosphorus fertilizer were applied at variable rates. The harvest of a soybean yield was monitored continuously using a harvest machine equipped with a real-time global positioning system unit (GPS) for yield monitoring. After a soybean growing season the soil was sampled again at the same points, and condition maps after variable rate application. Lime and phosphorus, were developed using the SSToolbox program and geoestatistics parameters. Descriptive statistics of soil data were calculated and geostatistical analysis were performed to mesure and model the spatial variability of soil properties. The results showed that the maps developed using SSToolbox program and geoestatistics parameters were similar. Lime and phosphorus variable rate application reduced the spatial variability of base saturation and phosphorus level in the experimental area. The yield map allowed to identify the location of the high and low soybean yield in the area.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:26Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-04-28Bitstream added on 2014-06-13T18:08:16Z : No. of bitstreams: 1 lima_dl_me_prud.pdf: 5006702 bytes, checksum: 55f78a828d4086c80c053c382c80e7d9 (MD5) / Devido ao seu caráter sinóptico e repetitivo, as imagens de satélite constituem-se em um recurso valioso no processo de mapear e monitorar a dispersão de plantas aquáticas em reservatórios de hidrelétricas, cuja ocorrência é um problema de importância crescente no Brasil. Considerando que a disponibilidade de imagens multiespectrais e multitemporais representa o registro de um fenômeno particularmente importante no contexto da utilização da água para geração de energia, a proposta deste trabalho é buscar um método que permita usar dados multiespectrais adquiridos em diferentes momentos do tempo para caracterizar a infestação por plantas aquáticas em reservatórios. Para isso, foram utilizadas técnicas de análise de imagens multiespectrais e geoestatística, no sentido de se obter um modelo do comportamento, no espaço e no tempo, da ocorrência dessas plantas aquáticas. No entanto, a modelagem da distribuição espaço-temporal de fenômenos dinâmicos não é trivial, principalmente quando a variável deve ser analisada em diferentes domínios: multiespectral, espacial e temporal. Para verificar a hipótese de que a abordagem geoestatística é aplicável neste contexto, foi realizado um experimento utilizando imagens multiespectrais, de diferentes sensores e satélites, abrangendo o Reservatório de Salto Grande em Americana/SP. O conjunto de dados foi submetido a uma série de pré-processamentos a fim de garantir a consistência geométrica e radiométrica das análises, bem como diminuir sua dimensionalidade no domínio multiespectral. Em seguida, foram ajustadas as componentes (ou modelos) espacial e temporal, separadamente, e integradas em um único modelo espaço-temporal, que caracteriza a estrutura da dispersão espaçotemporal do fenômeno. Por fim, o modelo obtido foi utilizado na previsão do fenômeno em um futuro próximo através de uma interpolação por krigagem. / Due to their synoptic and repetitive character, the satellite images consist in a valuable resource in the mapping and monitoring process of the aquatic plants dispersion in hydroelectric reservoirs, whose occurrence is an increasing importance problem in Brazil. Considering that multispectral and multitemporal images availability represent a particularly important phenomenon register in the use of water for energy generation context, this work proposes the establishment of a method to use multispectral data acquired at different moments of the time to characterize aquatic plants infestation in reservoirs. Multispectral images analysis and geostatistics techniques are used aiming the construction of an aquatic plants occurrence behavior space-time model. However, the space-time modeling of dynamic phenomena distribution is not trivial, principally when the variable must be analyzed in different domains: multispectral, spatial and temporal. To verify the hypothesis that geostatistics approach is applicable in this context, an experiment was performed using multispectral images, of different sensors and satellites, enclosing Salto Grande reservoir, Americana, São Paulo, Brazil. Data set was submitted to a series of preprocessing in order to certify the geometric and radiometric consistency of the analyses, as well as reducing its dimensionality in the multispectral domain. After that, the spatial and temporal components (or models) were adjusted, separately, and integrated in a space-time model, who characterizes the phenomenon spacetime dispersion structure. Finally, space-time model was used to forecast... (Complete abstract click electronic access below)