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

Orientador: Silvia Regina Lucas de Souza / Resumo: Em ambientes de produção animal o processo de análise das condições de conforto térmico pode ser realizado mediante o cálculo de índices de conforto térmico e da elaboração de mapas de variabilidade espacial de parâmetros meteorológicos e dos próprios índices de conforto térmico. Os métodos atuais para análise do bem-estar animal, especificamente aqueles por meio de mapas de índices de conforto térmico, são realizados em programas de computador utilizando-se softwares específicos de interpolação de dados. Esses processos, por sua vez, não permitem que avaliações de conforto térmico sejam realizadas facilmente no próprio local de coleta de dados. Assim, esse trabalho foi realizado com o objetivo de desenvolver um sistema para criação de mapas de variabilidade espacial da temperatura do ar e de índices de conforto térmico de animais, utilizando o método interpolador IDW (Inverse Distance Weighted), ou Inverso da Distância Ponderada. O sistema desenvolvido é composto por um aplicativo Android e dispositivos de transmissão e recepção de dados meteorológicos. O aplicativo foi desenvolvido por meio da linguagem de programação orientada a objetos Java, mediante o ambiente de desenvolvimento integrado Android Studio. Já os dispositivos móveis foram criados utilizando-se sensores de baixo custo de temperatura do ar, temperatura de globo negro e umidade relativa, juntamente com microcontroladores de plataforma eletrônica de código aberto – Arduino. O algoritmo desenvolvido para o aplic... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In animal production environments, the process of analysis of thermal comfort conditions may be carried out through the calculation of the thermal comfort index and the creation of maps showing spatial variabilities of meteorological parameters and the thermal comfort indexes. The current methods for analysis of animal well fare, especially those including maps of thermal comfort indexes, are carried out using computer programs with specific software of data interpolation. On the other hand, these processes don’t allow the evaluations of thermal comfort to be easily performed in the data collection site. Therefore, the aim of this study was developing a system for creation of maps with spatial variability of the air temperature and thermal comfort of animals, using the IDW (Inverse Distance Weighted) interpolation method. The system created is formed by an Android app and devices of transmission and reception of meteorological data. The app was developed using the Java programming language, through the Android Studio integrated development environment. The mobile devices were made using low cost air temperature, black globe temperature and relative humidity sensors, and microcontrollers of open source electronic platform – Arduino. The algorithm developed for the Android app was validated by means of comparing the air temperature figures measured, and those interpolated by the app in a broiler shed. On the other hand, the transmission and reception of data were validated via ... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor