Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2014. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2014-09-11T13:57:16Z No. of bitstreams: 1 2014_CesarGarciaPavao.pdf: 71280780 bytes, checksum: 27319c0108df7bbcba44ae950d914b01 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-09-29T12:16:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_CesarGarciaPavao.pdf: 71280780 bytes, checksum: 27319c0108df7bbcba44ae950d914b01 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-29T12:16:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_CesarGarciaPavao.pdf: 71280780 bytes, checksum: 27319c0108df7bbcba44ae950d914b01 (MD5) / A utilização de metodologias de interpolação espacial de dados está se tornando cada vez mais frequente nas análises geofísicas, em função de que, atualmente, diversos softwares já contêm diversos desses métodos, permitindo análises mais detalhadas. No presente trabalho avaliam-se oito métodos de interpolação espacial, para dados de espessura crustal, provenientes de função do receptor, sísmica e gravimetria, das províncias tectônicas do Brasil, com intuito de confeccionar uma mapa da Moho para essas regiões. Os métodos utlizados foram IDW, Natural Neighbor, Spline, Kriging, Radial Basis Function, Local Polynomial Interpolation, Global Polynomial Interpolation e Topo to Raster. Foram compilados 776 dados de espessura crustal sendo 281 dentro do limite do território brasileiro, os demais foram utilizados para minimizar os erros de borda gerados durante o processo de interpolação. Os dados foram processados através das ferramentas de interpolação localizadas no Spatial Analyst Tools e Geostatistical Wizard do programa ARCGIS 10. Para validação dos modelos foi utilizada a técnica de reamostragem denominada Jackknife, a qual foi de suma importância para normalização dos valores mínimos e máximos calculados e corroborando com a obtenção dos resíduos gerados no processo. Para comparação entre os modelos foram utilizados seis critérios estatísticos, nos quais os modelos Kriging, Topo to Raster e Global Polynomial Interpolation apresentaram os melhores resultados. Os modelos obtidos pelos métodos Spline, Radial Basis Function não honraram os dados de entrada. Já os modelos IDW, Natural Neighbor e Global Polynomial Interpolation geraram anomalias não condizentes com as características físicas da crosta, enquanto o Local Polynomial Interpolation gerou um modelo suave suprimindo informações importantes sobre a crosta. Dentre os mod to Raster foram elos analisados o kriging e o Topoos que melhor fizeram. Com a publicação de novos dados de espessura crustal para o Brasil, modelos poderão ser gerados de forma rápida, prática e eficiente. _________________________________________________________________________ ABSTRACT / The use of methods for data spatial interpolation is becoming increasingly common in geophysical analyses, because of that, currently, many softwares already contain many of these methods, allowing a more detailed analysis. In this paper, we evaluate eight methods of spatial interpolation for data of crustal thickness from Receiver Function, seismic and gravity data of Brazil’s tectonic provinces, aiming to prepare a map of the Moho for these regions. The methods used were IDW, Natural Neighbor, Spline, Kriging, Radial Basis Function, Local Polynomial Interpolation, Global Polynomial Interpolation and Topo to Raster. There were 776 crustal thickness data compiled with 281 being within the limits of the Brazilian territory, the rest were used to minimize errors edge generated during the interpolation process. The data were processed through the interpolation tools located in the Spatial Analyst Tools and Geostatistical Wizard of the ARCGIS 10 program. For model validation a resampling technique was used, denominated Jackknife, which was of prime importance to standardize the minimum and maximum calculated values and corroborating with the waste generated attainment in the process. To compare the models six statistical criteria were used, in which Kriging , Topo to Raster and Global Polynomial Interpolation models showed the best results. The models obtained by Spline Radial Basis Function methods did not honour the input data. However, IDW, Natural Neighbor and Global Polynomial Interpolation models generated inconsistent anomalies with the physical characteristics of the crust, while Local Polynomial Interpolation reproduced a smooth model suppressing important information about the crust. Among the analysed models, kriging and Top Raster were the best ones . With the publication of new data of crustal thickness for Brazil, models can be generated in a quickly, more practical and efficient way.

A regionalização hidrológica é uma técnica que permite transferir informação entre bacias hidrográficas semelhantes, a fim de calcular em sítios que não dispõem de dados, as variáveis hidrológicas de interesse; assim, a mesma caracteriza-se por ser uma ferramenta útil na obtenção de outorga de direitos de uso de recursos hídricos, instrumento previsto na Lei 9433/97. Devido à desatualização do modelo atual de regionalização hidrológica do Estado de São Paulo, proposto na década de 80, este estudo tem como objetivo geral avaliar se o mesmo está adequado ao uso, de acordo com a atualização de seu banco de dados, e propor um novo que supere as limitações do antigo. O estudo foi realizado no Estado de São Paulo, que tem área de aproximadamente 248197 km², localizado entre as longitudes -44° 9\', e -53º 5\', e entre as latitudes -22° 40\', e -22° 39\'. Utilizou-se, inicialmente, dados de 176 estações fluviométricas administradas pelo DAEE e pela ANA, disponíveis em http://www.sigrh.sp.gov.br. Determinou-se para as estações, a precipitação média anual da bacia hidrográfica (P), a vazão média plurianual (Q), a vazão mínima média de 7 dias seguidos com período de retorno de 10 anos (Q7,10) e as vazões com 90 e 95% de permanência no tempo (Q90 e Q95). Posteriormente, fez-se análise de consistência excluindo as estações inconsistentes do estudo; assim, restaram 172 para serem utilizadas na avaliação do modelo e formulação de um novo. A avaliação do modelo fez-se pelo índice de confiança (c), que é definido pelo produto entre o coeficiente de correlação (r) e o índice de concordância (d), utilizando como valor de estimativa as vazões geradas pelo modelo, e como valor padrão as calculadas por intermédio das estações fluviométricas. Todas as vazões avaliadas foram classificadas como ótimas, com índice de confiança (c) acima de 0,85; assim, o atual modelo rejeitou a hipótese de que a atualização de seu banco de dados pudesse inferir em sua capacidade preditiva; portanto, o mesmo pode ser usado na obtenção das vazões estudadas que são referência na emissão de outorga em diferentes Estados do Brasil. Entretanto, o modelo apresentou algumas limitações, como extrapolação para áreas de bacias de drenagem menores do que as utilizadas para formulá-lo, e problemas em seu aplicativo computacional: o mesmo informa a precipitação média anual na coordenada geográfica do local de captação da água, e não da bacia de drenagem a montante do referido local. Neste enfoque, foi formulado um novo modelo, que superou as limitações e proporcionou capacidade preditiva maior que a do antigo. / A hydrological regionalization is a technique that allows to transfer information between similar watersheds in order to calculate, in sites where there are no data on the hydrological variables of interest. This technique becomes a useful tool to ensure the rights of water resources use, instrument provided by Law 9433/97. Due to the outdated hydrological regionalization model of São Paulo State, proposed in the 1980\'s, this study aims to broadly assess whether the current model is appropriate to use, according to an analysis of its update database and to propose a new model to overcome the limitations of the current one. The study was conducted in State São Paulo with area of approximately 248197 km ², located between longitudes -44 ° 9 \', and -53 ° 5\', and between latitudes 40 ° -22\' and -22 ° 39\'. We used data from 176 initially gauged stations administered by ANA and DAEE available at http://www.sigrh.sp.gov.br, where it was determined to the stations, the average annual rainfall of the basin (P) multiannual average streamflow (Q), streamflow minimum average of 7 consecutive days with a return period of 10 years (Q7,10) and streamflows with 90 and 95% of permanence in time(Q90 e Q95). Afterwards, we analyzed the consistency excluding the inconsistent stations from the study, thus, remaining 172 to be used in the model evaluation and development of a new model. The model evaluation was made by the confidence index (c), which is the product between the correlation coefficient (r) and the agreement index (d), using as estimate value the streamflows generated by the model and as the standard value, the streamflows calculated through the gauged stations. All streamflows evaluated were classified as optimal, with confidence index (c) above 0.85, therefore, the current model rejected the hypothesis that upgrading the database could infer its predictive ability, so, it can be used to obtain the streamflows studied that refer to use grants in different States of Brazil. However, the model had some limitations, such as extrapolation to areas of smaller watersheds than those used to formulate it, and computer application problems, being that, it reports the average annual precipitation at the geographic coordinate at the local catchment water, not the watershed upstream of that location. A new model was formulated that surpasses the limitations and provides greater predictive ability than the current one.

A regionalização hidrológica é uma técnica que permite transferir informação entre bacias hidrográficas semelhantes, a fim de calcular em sítios que não dispõem de dados, as variáveis hidrológicas de interesse; assim, a mesma caracteriza-se por ser uma ferramenta útil na obtenção de outorga de direitos de uso de recursos hídricos, instrumento previsto na Lei 9433/97. Devido à desatualização do modelo atual de regionalização hidrológica do Estado de São Paulo, proposto na década de 80, este estudo tem como objetivo geral avaliar se o mesmo está adequado ao uso, de acordo com a atualização de seu banco de dados, e propor um novo que supere as limitações do antigo. O estudo foi realizado no Estado de São Paulo, que tem área de aproximadamente 248197 km², localizado entre as longitudes -44° 9\', e -53º 5\', e entre as latitudes -22° 40\', e -22° 39\'. Utilizou-se, inicialmente, dados de 176 estações fluviométricas administradas pelo DAEE e pela ANA, disponíveis em http://www.sigrh.sp.gov.br. Determinou-se para as estações, a precipitação média anual da bacia hidrográfica (P), a vazão média plurianual (Q), a vazão mínima média de 7 dias seguidos com período de retorno de 10 anos (Q7,10) e as vazões com 90 e 95% de permanência no tempo (Q90 e Q95). Posteriormente, fez-se análise de consistência excluindo as estações inconsistentes do estudo; assim, restaram 172 para serem utilizadas na avaliação do modelo e formulação de um novo. A avaliação do modelo fez-se pelo índice de confiança (c), que é definido pelo produto entre o coeficiente de correlação (r) e o índice de concordância (d), utilizando como valor de estimativa as vazões geradas pelo modelo, e como valor padrão as calculadas por intermédio das estações fluviométricas. Todas as vazões avaliadas foram classificadas como ótimas, com índice de confiança (c) acima de 0,85; assim, o atual modelo rejeitou a hipótese de que a atualização de seu banco de dados pudesse inferir em sua capacidade preditiva; portanto, o mesmo pode ser usado na obtenção das vazões estudadas que são referência na emissão de outorga em diferentes Estados do Brasil. Entretanto, o modelo apresentou algumas limitações, como extrapolação para áreas de bacias de drenagem menores do que as utilizadas para formulá-lo, e problemas em seu aplicativo computacional: o mesmo informa a precipitação média anual na coordenada geográfica do local de captação da água, e não da bacia de drenagem a montante do referido local. Neste enfoque, foi formulado um novo modelo, que superou as limitações e proporcionou capacidade preditiva maior que a do antigo. / A hydrological regionalization is a technique that allows to transfer information between similar watersheds in order to calculate, in sites where there are no data on the hydrological variables of interest. This technique becomes a useful tool to ensure the rights of water resources use, instrument provided by Law 9433/97. Due to the outdated hydrological regionalization model of São Paulo State, proposed in the 1980\'s, this study aims to broadly assess whether the current model is appropriate to use, according to an analysis of its update database and to propose a new model to overcome the limitations of the current one. The study was conducted in State São Paulo with area of approximately 248197 km ², located between longitudes -44 ° 9 \', and -53 ° 5\', and between latitudes 40 ° -22\' and -22 ° 39\'. We used data from 176 initially gauged stations administered by ANA and DAEE available at http://www.sigrh.sp.gov.br, where it was determined to the stations, the average annual rainfall of the basin (P) multiannual average streamflow (Q), streamflow minimum average of 7 consecutive days with a return period of 10 years (Q7,10) and streamflows with 90 and 95% of permanence in time(Q90 e Q95). Afterwards, we analyzed the consistency excluding the inconsistent stations from the study, thus, remaining 172 to be used in the model evaluation and development of a new model. The model evaluation was made by the confidence index (c), which is the product between the correlation coefficient (r) and the agreement index (d), using as estimate value the streamflows generated by the model and as the standard value, the streamflows calculated through the gauged stations. All streamflows evaluated were classified as optimal, with confidence index (c) above 0.85, therefore, the current model rejected the hypothesis that upgrading the database could infer its predictive ability, so, it can be used to obtain the streamflows studied that refer to use grants in different States of Brazil. However, the model had some limitations, such as extrapolation to areas of smaller watersheds than those used to formulate it, and computer application problems, being that, it reports the average annual precipitation at the geographic coordinate at the local catchment water, not the watershed upstream of that location. A new model was formulated that surpasses the limitations and provides greater predictive ability than the current one.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The altimetry of the surface terrain for many decades has been achieved almost exclusively by conventional surveying. The advancement of technology allowed the development of space missions and the creation of artificial satellites, making the science of remote sensing to expand exponentially. The SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) and ASTER GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) are spatial programs that provide altitude information of almost the entire globe. The program Google Earth uses that information, and provides for its users in a practical and rapid way. For ease of access to data from these techniques, many users use them without knowing the geometric problems existing in these products, which can compromise the quality of results obtained through these techniques. Therefore, there is a need for a prior evaluation to assess the quality and workability for each method. In this context, the objective was to analyze the accuracy of three ways of obtaining altitude: by SRTM, ASTER and Google Earth, comparing them with conventional surveying and with GPS, because they are more established techniques. To this end, two surveys were performed in situ, one using a GPS receiver and the other by conventional topography, where the heights of the points were compared with the heights obtained by the three methods analyzed, resulting in discrepancies. The results show that the data from the SRTM provided by Embrapa Monitoring by Satellites through the Project Brasil em Relevo are more accurate than ASTER data and Google Earth, moreover, was also found that the Kriging interpolation technique has best results for altimetric spatial data. / A altimetria do terreno, por muitas décadas, tem sido obtida, quase que exclusivamente por meio da topografia convencional. O avanço da tecnologia permitiu o desenvolvimento de missões espaciais e a criação de satélites artificiais, fazendo com que a ciência do Sensoriamento Remoto se expandisse de forma exponencial. O SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) e o ASTER GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) são programas espaciais que fornecem informações altimétricas de quase todo o globo terrestre. O programa Google Earth utiliza-se dessas informações e as disponibiliza para seus usuários de forma prática e rápida. Pela facilidade de acesso aos dados provenientes destas técnicas, muitos usuários os utilizam sem conhecer os problemas geométricos existentes nesses produtos, o que pode comprometer a qualidade dos resultados obtidos através dessas técnicas. Por esse motivo, há a necessidade de uma prévia avaliação para aferir a qualidade e a aplicabilidade de cada método. Nesse contexto, o objetivo do trabalho foi analisar a acurácia de três formas de obtenção de altitude: por SRTM, ASTER e Google Earth, comparando-os com a topografia convencional e com o GPS, por serem técnicas mais consolidadas. Para isso, foram realizados dois levantamentos in situ, um através de receptores GPS e outro por topografia convencional, onde as altitudes dos pontos foram comparadas com as altitudes obtidas pelos três métodos analisados, resultando nas discrepâncias. Os resultados mostram que os dados provenientes do SRTM, fornecidos pela Embrapa Monitoramento por Satélite, através do Projeto Brasil em Relevo, são mais acurados do que os dados ASTER e Google Earth, além disto, também foi constatado que a técnica de interpolação da Krigagem apresenta melhores resultados para a espacialização de dados altimétricos.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Climate influences a large variety of human activities and the real-time access to climatic data aims for providing information that are fundamental in several human activities, mainly for agriculture. Nowadays there are few weather stations operating, which causes a lack of information at worldwide level, in different regions. Keeping in mind that the state of Rio Grande do Sul has a large part of its economy based on agriculture, as well as the climatological information's relevance, this study aims at developing a web system for numerical estimate of meteorological data in the RS's state, based on the automatical and superficial weather stations from the National Institute of Meteorology (INMET), in order to make the data available to the regions where there are no stations. The inverse distance weighting was used as an interpolation model, applying the exponents from zero (0) to five (5) and, later, comparing them through the coefficients of correlation, regression and the performance index. It was made use of programming languages as PHP, HTML and JavaScript to develop the web system, with support for MySQL database. The programs used were Macromedia Dreamweaver 8.0 and HeidSQL; the first was used for web programming whereas the second was used to manage the database. Among the nine variables that was analysed, just four of them showed a great performance. They are: temperature, relative humidity, atmospheric pressure and dew points. The interpolation model with the exponent five (5) has shown the best performance regarding to the four variables. After defining the best method, it was created a MySQL database called SWIM (Meteorological Interpolation's Web System) and through it the web system was developed, which has offered quickness, security and reliability to the application. / O clima influencia as mais diversas atividades humanas e o acesso aos dados climatológicos em tempo real, visa o fornecimento de informações que são fundamentais, principalmente para a agricultura. Atualmente existem poucas estações meteorológicas instaladas o que gera carência de informações, em âmbito mundial, para diversas regiões. Tendo em vista que o Estado do Rio Grande do Sul possui grande parte de sua economia baseada na agricultura e também a relevância das informações climatológicas, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema web de estimativa numérica de dados meteorológicos para o Estado, com base nas estações meteorológicas automáticas de superfície, do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), com o intuito de dispor os dados para as regiões as quais não possuem estações. Como modelo interpolador foi utilizado o inverso da potência da distância, aplicando os expoentes de 0 a 5 e, posteriormente comparando-os através dos coeficientes de correlação, regressão e índice de desempenho. Para a realização do sistema web foram utilizadas as linguagens de programação PHP, HTML e javascript, com suporte ao banco de dados MYSQL. Utilizou-se os programas Macromedia Dreamweaver 8.0 para a programação web e HeidiSQL para gerenciar o banco de dados. Dentre as nove variáveis analisadas, apenas quatro apresentaram ótimo desempenho, sendo elas: temperatura, umidade relativa do ar, pressão atmosférica e ponto de orvalhos. O modelo de interpolação com expoente 5 foi o que apresentou melhor desempenho para as quatro variáveis. Após definição do melhor método, criou-se o banco de dados SWIM (Sistema Web de Interpolação Meteorológica) em MySQL e desenvolveu-se o sistema web, o qual ofereceu rapidez, segurança e confiabilidade para a aplicação.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:09:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 9717249 bytes, checksum: 6e8a4f409ba857ea6929c99fadf8a342 (MD5) Previous issue date: 2012-12-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Increasing groundwater extraction for domestic, agricultural, and industrial supply frequently makes exploitation exceed the natural recharge rate. This results in decreasing volumes, deteriorating water quality, and soil degradation. The goal of this study is to assess water availability in the Texas State (USA) portion of the Ogallala aquifer, where extraction has reached levels that are above the recharge values. Fifty three years of water level data from wells between 1960 and 2012 were used. Fifty three surfaces each were created using both (kriging and spline techniques) of spatial interpolation, and cross-validation methods (leaveone- out, and holdout) were used to compare the predicted water level surfaces with the well data. The predictions were similar and the results were satisfactory, however we found spline technique simpler, and easier for automatic processing of multiple surfaces, and we recommend it. However, kriging technique presents higher accuracy. After processing the water level surfaces; the saturated thickness and volume (pixel by pixel), for the whole time series were estimated. This allowed temporal analysis to be performed from the results. A set of 492 water level variation time series (to analyze trends using the Mann-Kendall test) were selected and grouped by cluster analysis (using both hierarchical and k-means methods). From the temporal analyses, the spatial distribution of the results was verified, and it was observed that the clusters most likely to decrease converge with the critical areas identified. Furthermore, the influence of agricultural activities on water level variance was established, showing a strong relationship between the two. Finally, the results showed that over 53 years, the total water volume had been reduced by 33.9%. A full 74.39% of the time series analyzed also showed a decreasing trend in water levels, and it was observed that the saturated thickness is gradually being reduced as well / O crescimento da exploração de águas subterrâneas para suprir demandas de abastecimento, agricultura e indústria faz com que a extração frequentemente exceda a recarga natural, resultando num declínio de seu volume, deterioração do solo e qualidade da água. O objetivo geral deste trabalho é avaliar a disponibilidade de água na porção do aquífero Ogallala contido no Estado do Texas (EUA), onde a explotação tem alcançado níveis acima dos valores de recarga. Para isto, inicialmente, foram utilizados dados de nível da água de poços com uma série de 53 anos (1960 a 2012), criando-se 53 superfícies por cada método de interpolação espacial (krigagem e spline). Em seguida, foi realizada uma comparação entre as técnicas de interpolação pelos métodos leave-one-out e holdout de validação cruzada, além de verificar as diferenças nas estimativas do volume total do aquífero. Os dois métodos de interpolação produziram resultados semelhantes e desempenhos satisfatórios; entretanto, recomenda-se o spline para processar múltiplas superfícies de nível da água de modo automatizado e a krigagem para quando se demandar maior acurácia dos resultados. De posse das superfícies de nível da água, foi estimada a camada saturada do aquífero e o volume pixel a pixel, para toda a série histórica, o que permitiu a partir dos resultados espaciais, realizar análises temporais. Em paralelo, foi selecionado um conjunto de 492 séries temporais de variação do nível da água para se analisar tendências (teste de Mann-Kendall) e agrupá-las por meio de análise de cluster (método hierárquico e k-means). A partir destas análises temporais, foi verificada a distribuição espacial dos resultados, constatando que o grupo de clusters com a maior tendência de decrescimento converge com áreas críticas identificadas. Além disso, foi verificada a influência de áreas cultivadas na variação do nível da água, mostrando que existe uma forte relação entre os dois fenômenos. Por fim, os resultados mostram que houve uma redução de 33,9% do volume total em 53 anos, 74,39% das séries analisadas indicaram tendência decrescente e observou-se que o nível da camada saturada vem reduzindo gradativamente