Resumo: Com o objetivo de avaliar a dependência espacial de Phytophthora nicotianae na cultura da cebola e testar cultivares resistentes ao fungo, vários ensaios foram realizados. O primeiro deles constituiu-se da avaliação de amostras de solo da área experimental em Jaboticabal e outro em área comercial de Monte Alto. Para detectar a presença de P. nicotianae nas amostras de solo, discos de folhas limão Siciliano (Citrus limonum) foram utilizados como "iscas" na suspensão do solo e que posteriormente foram colonizados pelo patógeno. Para isso, distribui-se em recipientes, nessa suspensão 30 discos de 3 mm de diâmetro, que permaneceram flutuando, durante 72 h sob luz fluorescente branca e temperatura ambiente. Na área experimental ao finalizar o primeiro ensaio, foram plantadas 13 cultivares de cebola para testar a resistência ao fungo. Para o experimento seguinte, utilizou-se das amostras de solo da área comercial, distribuindo-as em copos descartáveis para o plantio de mudas de cebola, sendo mantidas em condições de casa de vegetação. O processo de avaliação nesse consistiu da quantificação do número de plantas mortas ao longo do ciclo da cultura. Todos os dados foram submetidos á análise estatística descritiva, geoestatística e Krigagem. Os resultados da área experimental demonstraram uma distribuição agregada, que foi confirmado também pelo índice de dispersão empregado. Para as cultivares testadas, nenhuma se mostrou resistente ao fungo. Na área comercial, a distribuição do fungo demonstrou agregada. Para a avaliação por meio no número de plantas mortas em casa de vegetação, os resultados confirmaram o comportamento observado na área comercial, com um crescente índice de mortalidade nas observações feitas em direção a base... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: With the purpose of evaluating the spatial distribution of Phytophthora nicotianae from onion crop under of soU samples of different planting conditions, as well as testing cultivars for resistance to the fungus, several assays were carried out (or Several assays were carrieo out with the purpose of evaluating the spatial dependence of Phytophthora nicotianae from onion crop in soil samples of different planting conditions, as well as testing cultivars for resistance to the fungus. In the first one, soil samples were obtained from beds for evaluating, while the other one, was made in field conditions with an area. The data obtained were through of number of lemon discs (Citrus limonum), used as "baits" in the soil solution, which were infected with the pathogen. Hence 30 discs (3mm dia meter) punched from lemon leaves were placed on this solution in containers, and kept afloat for 72 hOurs, in white cold light, and at room temperature. When the first assay was completed, 13 onion cultivars were planted in the bedding area, in order to be tested for resistance to the fungus. In the next experiment, onion seedlings were planted containing soi! samples from the second assay, in a greenhouse. The evaluation process of this experiment was based on the quantification of dead plants throughout the cycle. Descriptive Statistics, Geostatistics and Kriging were used to analyze ali the data. Results for the beds showed a random distribution, which was also confirmed by the dispersion rate used. None of the cultivars tested were resistant. In soil field, the fungus exhibited an aggregated distribution. Results of the evaluation were based by number of dead plants in the greenhouse supported the behavior observed in field with the death rate increasing towards the samples obtained near of center pivot. The methodology adopted in this study allowed... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Modesto Barreto / Coorientador: José Carlos Barbosa / Banca: Érika Auxiliadora Giacheto Scaloppi / Banca: César Júnior Bueno / Banca: Margarete Camargo / Banca: Rita de Cassia Panizzi / Doutor

Resumo: Métodos estatísticos de interpolação são freqüentemente utilizados para se obter as características dos solos em locais não amostrados, visando diminuir o número de amostras necessárias para um bom mapeamento do campo. Nesse trabalho, a estimativa da variabilidade espacial de atributos do solo foi realizada de duas maneiras: primeiramente utilizando-se os métodos estatísticos da krigagem e da co-krigagem e posteriormente as redes neurais artificiais. Os resultados obtidos pelos dois métodos foram comparados, com a finalidade de se verificar a eficiência das redes neurais artificiais na estimativa de atributos do solo. Os resultados mostraram que as redes neurais artificiais, em particular as redes Perceptron, com uma e com duas camadas de neurônios, são capazes de estimar as variabilidades espaciais dos solos com precisão maior do que os métodos estatísticos da krigagem e da co-krigagem. As redes neurais artificiais também se mostraram eficientes na estimativa de uma determinada variável do solo em função de sua classe textural. / Abstract: Statistic methods of interpolation are often used to get the soil characteristics in non-sampled places in order to decrease samples numbers, which are necessary to obtain a good field mapping. In this project, the estimation of soil spatial variability attributes was done in two different ways. First, it was used statistic methods of kriging and cokriging, and in second instance, it was used artificial neural networks. The results computed by both techniques were compared each other in order to verify the efficiency of the artificial neural networks in estimating soil attributes. The results indicated that artificial neural networks, especially Perceptron networks, both with one and two layers of neurons, are able to estimate the soil spatial variability much better than the kriging and the cokriging methods. The artificial neural networks have also showed very efficient in estimating soil variables with respect to its textural class. / Orientador: Ivan Nunes da Silva / Coorientador: José Alfredo Covolan Ulson / Banca: Angelo Cataneo / Banca: Luiz Gonzaga Campos Porto / Banca: Gastão Moraes da Silveira / Banca: Casimiro Dias Gadanha Júnior / Doutor

Orientador: Angelo Cataneo / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Leandro Borges Lemos / Banca: Jorim Sousa das Virgens Filho / Banca: Antonio José da Silva Maciel / Resumo: Este trabalho teve como objetivo avaliar a variabilidade espacial da produtividade média anual das culturas do arroz, feijão, milho e café no Estado de São Paulo, empregando técnicas geoestatísticas, visando verificar suas relações com o mapeamento dos índices térmico, pluviométrico e pluviotérmico obtidos pelo mapeamento do comportamento multivariado da temperatura e precipitação médias no Estado de São Paulo. Estudou-se a produtividade média anual de cada cultura nas décadas de 70, 80 e 90, georreferenciadas por meio das coordenadas geográficas longitude e latitude em cada município. Foi analisada a região do Estado de São Paulo compreendida entre as coordenadas geográficas: 46,43 a 51,85 graus de longitude e -23,96 a -20,05 graus de latitude, visto que os mapas dos índices térmico, pluviométrico e pluviotérmico foram realizados dentro desta região do Estado de São Paulo. Verificado o comportamento dos dados próximo da distribuição normal por meio da estatística descritiva, efetuou-se a análise geoestatística. Por intermédio dos semivariogramas experimentais, verificou-se a existência de dependência espacial na produtividade média anual para todas as culturas e décadas em estudo. A técnica de validação cruzada permitiu avaliar a qualidade dos ajustes dos semivariogramas e a correlação existente entre os valores observados e os valores estimados. A produtividade média anual para todas as culturas e décadas em estudo comporta-se como um fenômeno isotrópico, ou seja, a análise do semivariograma em uma única direção é suficiente para o estudo da dependência espacial. Construíram-se mapas de isolinhas para a produtividade média anual das culturas nas décadas analisadas, utilizando os valores de 1747 pontos estimados pelo processo de interpolação por krigagem... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work had like objective evaluate the spatial variability of the mean annual productivity of rice, beans, corn and coffee cultures in the São Paulo State, employing geostatistics techniques, looking for check its relations with the thermal, pluviometric and pluviothermal index maply obtained by maply of the conduct multivaried of mean temperature and precipitation on São Paulo State. It was studied the mean annual productivity of each culture 70, 80 and 90 decades, located by geographic coordinates longitude and latitude in every city. It was analyzed the São Paulo State region understood between the geographic coordinates: 45,43 to 51,85 degrees of longitude and -23,96 to -20,05 degrees latitude, because the thermal, pluviometric and pluviothermal maps of the indexes was accomplished within of this São Paulo State region. Checked the normality of the datas by the descriptive statistics, it was effected the geostatistics analyze. Through the agency of experimental semivariograms it was checked the being of spatial reliance in the mean annual productivity to every culture and decade in study. The technique of cross validation allowed evaluate the quality of the adjustments of semivariograms and the correlation extant between the observed values and the estimate values. The mean annual productivity to every culture, and decade in study hold like a phenomenon isotropic, this is, the analyze of semivariogram in only one direction is enough the study reliance. It was built map isolines to the mean annual productivity of culture in the analyzed decade, using the values of 1747 points estimated for the interpolation by kriging. These maps allowed to conduct of the mean annual productivity of every culture in every decade of analyzed. The analyzes of the correlation between the climatic index and... (Complete abstract, click eletronic address below) / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:45Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-06-05Bitstream added on 2014-06-13T20:39:22Z : No. of bitstreams: 1 rosafilho_g_me_ilha.pdf: 2808164 bytes, checksum: fea19015d3a1c7ee15b5d9dd2e55686b (MD5) / Atualmente, no cenário nacional, a cultura da soja no sistema plantio direto é amplamente utilizada na integração agricultura-pecuária. No ano agrícola de 2006/07, no município de Selvíria (MS), foi analisada a produtividade da soja, em plantio direto, em função de alguns atributos físicos de um Latossolo Vermelho Distroférrico (Typic Acrustox) local. O objetivo foi selecionar entre os atributos pesquisados do solo aquele que melhor se apresentasse para explicar a variabilidade da produtividade agrícola. Para tanto, foi instalada a malha geoestatística para a coleta dos dados do solo e da planta, contendo 120 pontos amostrais, numa área de 4068 m2 e declive homogêneo de 0,025 m m-1. Do ponto de vista linear e espacial, a elevada produtividade de grãos de soja pôde ser explicada em função da densidade do solo e da umidade volumétrica. A baixa variabilidade obtida para a maioria dos atributos do solo denotou ser o plantio direto um sistema que proporciona a homogeneização do ambiente físico do solo. / Nowadays the soybean crop in no-tillage is widely used in the national crop-livestock integration. The soybean productivity in no-tillage was analysed in Selvíria County (Mato Grosso do Sul State – Brazil), during the 2006/07 agricultural year, in function of some physical attributes of a Typic Acrustox local. The objective was to select, among the soil attributes, the one that better could stand out in way to explain the variability of the agricultural productivity. Therefore, a geostatistical grid was installed for data collecting regarding the soil and the plant, with 120 sampling station, in an area of 4068 m2 and homogeneous slope of 0,025 m m-1. In the linear and spatial point of view, the high productivity of soybean grains could be explained by reason of both bulk density and volumetric moisture. The low variability of the majority soil attributes showed no-tillage as a system that causes the homogenization of the physical environment of soil.

A regionalização hidrológica é uma técnica que permite transferir informação de regiões hidrologicamente monitoradas, para regiões com pouco ou sem monitoramento. Sendo assim, é uma ferramenta útil, a qual permite uma avaliação dinâmica dos recursos hídricos. No Brasil e no Estado de Santa Catarina as leis que são as principais referências para a gestão de recursos hídricos utilizam critérios anuais de disponibilidade hídrica, impossibilitando um maior uso em épocas onde a disponibilidade é maior e, assim, afetando o desenvolvimento econômico. As previsões sazonais servem de base para uma gestão e utilização sustentável dos recursos hídricos. A justificativa de não se usar critérios sazonais, talvez seja pelo fato de não existir trabalhos ou ferramentas que contemplam o estado da arte da regionalização hidrológica. O objetivo deste trabalho é fazer a regionalização hidrológica do Estado de Santa Catarina, mediante uma abordagem geoestatística baseada em modelos e na sazonalidade. Foram utilizados estações pluviométricas e fluviométricas disponibilizadas, respectivamente, pela Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais (CPRM) e Agência Nacional das Águas (ANA). As estações são distribuídas regularmente e em alta densidade sobre o Estado. Para a modelagem geoestatística, inicialmente foi verificada algumas suposições a serem consideradas, entre elas, a normalidade e a estacionaridade espacial dos dados. Após as suposições terem sido aceitas foi verificado, por meio de testes estatísticos em função da verossimilhança, se a estrutura de dependência espacial do modelo geoestatístico aumentava o desempenho do mesmo, justificando o uso dessa estrutura para a espacialização das variáveis pluviométricas e fluviométricas. Para verificar os pressupostos de uma boa predição, foi avaliada a dispersão dos resíduos das interpolações espaciais, mediante uma validação cruzada. Os resultados mostraram um melhor desempenho para os modelos geoestatísticos com a estrutura de dependência espacial, para todas as variáveis; assim, esses modelos foram utilizados para a interpolação espacial, no qual foi observado pela dispersão dos resíduos uma boa predição. Este trabalho contribui para uma melhor representação espacial de variáveis sazonais no Estado de Santa Catarina e permite um avanço no estado da arte, uma vez que está embasado em critérios de verossimilhança para escolha de modelos que representam melhor o fenômeno estudado no espaço. / Hydrologic regionalization is a technique that allows the transfer of information from regions hydrologically monitored, for regions with little or no monitoring. Therefore, this technique allows a dynamic evaluation of water resources being a useful tool. In Brazil and in Santa Catarina state, the laws that are the main references for the management of water resources use annual criteria of water availability. Thus, using a greater amount of resources when availability is greater is infeasible and affects economic development. Seasonal forecasts provide the basis for sustainable management and use of water resources. The justification for not using seasonal criteria may be because there are no works or tools that contemplate the state of the art of hydrologic regionalization. The aim of this work is to make the hydrologic regionalization of Santa Catarina state, using a geostatistical approach based on models and in seasonality. Data from rain gauge and streamflow stations made available by the Mineral Resources Research Company (CPRM) and National Water Agency (ANA), respectively, were used. These stations have regular distribution and high density within the state. For the geostatistical modeling, some basic assumptions such as data normality and spatial stationarity were verified. After accepting the assumptions it was verified through statistical tests regarding its likelihood, if the structure of spatial dependence of the geostatistical model increase its performance, justifying the use of this structure for the precipitation and streamflow spatialization. To check the assumptions of good prediction, the residue dispersion of the spatial interpolations was evaluated through cross-validation. The results showed a better performance for the geostatiscal models with the spatial dependence structure, both for precipitation and streamflow. Thus, these models were used to the spatial interpolation, observing a good prediction through the residue dispersion. This work contributes to a better spatial representation of seasonal variables in Santa Catarina state and allows an advance in the state of the art, since it is based on likelihood criteria to choose models that better represent the phenomenon studied in space.

O presente trabalho tem como objetivo principal a classificação do risco de infestação por regiões de culturas vegetais por plantas daninhas. Os riscos por regiões são obtidos por um sistema de classificação fuzzy, usando métodos de Krigagem e análise de imagens. A infestação é descrita por atributos da cobertura foliar, densidade de sementes, extensão dos agrupamentos de sementes e competitividade, obtidos a partir das amostras de densidades de sementes e de plantas daninhas, da cobertura foliar e da biomassa de plantas daninhas. O atributo da cobertura foliar indica a porcentagem de ocupação das plantas emergentes e é obtido a partir de um mapa de cobertura foliar, construído usando Krigagem. O atributo da densidade de sementes caracteriza a localização das sementes que podem germinar e é obtido a partir de um mapa da distribuição da produção de sementes das plantas daninhas, também construído usando Krigagem. O atributo da extensão dos agrupamentos de sementes reflete a influência das sementes vizinhas em uma certa localização e também é obtido a partir do mapa de distribuição da produção de sementes. O atributo da competitividade entre plantas daninhas e cultura é obtido a partir de um sistema neurofuzzy, utilizando amostras de densidade e de biomassa das plantas daninhas. Para reunir os riscos de infestação semelhantes, os valores de risco inferidos por região pelo sistema fuzzy são agrupados considerando valores e localizações próximas utilizando o método k-médias com coeficiente de variação. Uma abordagem probabilística com redes de classificação Bayesianas é também empregada para a obtenção de um conjunto de regras linguísticas para classificar a competitividade e o risco de infestação, por motivo de comparação. Resultados para o risco de infestação são obtidos para uma área experimental em uma cultura de milho indicando a existência de riscos diferenciados que são explicados pela perda de rendimento da cultura. / The goal of this work is the classification of the risk of infestation per regions of a crop by weeds. The risks per regions are obtained by a fuzzy classification system, using kriging and image analysis. The infestation is described by attributes of the weed coverage, weed seed density, weed seed patches and competitiveness, obtained from weed seeds and weed densities, weed coverage and biomass. The attribute of the weed coverage indicates the percentage of infested surface of the emergent weeds which is obtained from a weed coverage map built with kriging. The attribute of the weed seed density is obtained from a weed seed production map also built with kriging which characterizes the locations of seeds which can germinate. The attribute of the weed seed patches is also obtained by the weed seed production map which reflects how the seeds contribute to weed proliferation in the surroundings. The attribute of the competitiveness among weeds and crop is obtained from a neurofuzzy system, using the weeds density and biomass of the plants. In order to aggregate the similar risks of infestation, the values of risks per region inferred by the fuzzy system are clustered according to similar values and locations using the k-means method with a variation coefficient. A probabilistic approach with Bayesian networks classifiers is also considered to obtain a set of linguistic rules to classify the competitiveness and the risk of infestation, for comparison purposes. Results for the risk of infestation are obtained for an experimental area in a corn crop which indicate the existence of different risks, explained by the yield loss of the crop.

Atualmente existem muitas fontes de dados oriundos de movimentação de pessoas e veículos. Deduzir o comportamento do tráfego a partir desses dados pode ser de grande utilidade para a gestão do tráfego. Entretanto, os métodos existentes podem não abordar todas as dimensões referentes ao comportamento do tráfego, em especial sob efeito de adversidades, como por exemplo - eventos climáticos. O objetivo dessa dissertação é apresentar uma combinação de métodos estatísticos e de análise espacial, para uso na compreensão dos padrões temporais e espaciais de variabilidade das velocidades, em condições normais e sob o impacto da precipitação. O método consiste na mineração de dados de micro trechos de deslocamento (microviagens), através da combinação de estatísticas descritivas, árvores de regressão CHAID (Chi square automatic interaction detection) e análises espaciais (Krigagem). Para a validação do método foram utilizados dados obtidos, durante março de 2014, de operação da frota de ônibus municipal da cidade de São Paulo, fornecidos pela São Paulo Transportes (SPTrans). Os dados de precipitação de chuva foram fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Os resultados demonstraram o impacto da precipitação sobre a variabilidade das velocidades por dia da semana e hora do dia. Adicionalmente, com base nos conjuntos de dados classificados via CHAID, foram produzidas representações da distribuição das velocidades sobre a superfície através uso da Krigagem. Observou-se uma consistente queda das velocidades no período vespertino, principalmente entre 16:00 e 19:00 horas, frequentemente agravados pela presença de precipitação. Foram selecionados casos de alta variabilidade, a partir da técnica CHAID, que foram analisados espacialmente. Os efeitos da queda da variabilidade foram observados geograficamente, demonstrando que a infraestrutura de transporte é um importante fator em sua caracterização. O estudo demonstra a viabilidade desta abordagem e a importância de incorporar a geografia no entendimento da variabilidade das velocidades em geral. / Nowadays there is a wide number of movement data sources which can be useful in transportation management. However, the existing methods may not cover all traffic dimensions, especially under inclement weather. The objective of this work is presenting a combination of statistical and spatial methods which allows to understand space and time speed patterns, considering regular operation conditions in comparison with rainfall events. The method consists in sequential bus tracking data segments (micro travel) mining by the combination of descriptive statistics, CHAID (Chi square automatic interaction detection) regression trees and spatial analysis (Kriging). To validate the method, São Paulo bus fleet tracking data provided by SPTrans, and rainfall precipitation, provided by INMET was combined and processed. The results presented rainfall as a relevant factor of speed variability by day of week and time of the day. A consistent speed decrease in the afternoon period, mainly between 4:00 PM and 7:00 PM, was observed. Such effects are more intense in face of rainfall precipitation. The highest variability cases obtained by CHAID classification was selected and spatially analyzed showing the transportation infrastructure is an important variability component. Such results show the importance of a geographic approach over speed variability.

O planejamento de lavra de curto prazo é normalmente executado utilizando-se número reduzido de informações de sondagem. Para aprimorar o gerenciamento de riscos geológicos no planejamento de lavra de curto prazo é necessário utilizar um universo maior de informações. Como é normalmente inviável obter novas informações de sondagem, esta dissertação propõe uma metodologia de utilização de amostras de pó de perfuratriz (a partir de furos de desmonte) como uma fonte de informação secundária e assim aprimorar a qualidade das estimativas. Neste sentido, foi adotada uma técnica de co-estimativa da variável P2O5 das sondagens (variável primária) em conjunto com a variável P2O5 do desmonte (variável secundária) baseado no modelo Marcoviano MM2, pelo qual é possível combinar as duas informações (sondagem e desmonte) na estimativa de um modelo de blocos. Este processo permitiu a modelagem de atributos geológicos de forma mais detalhada o que contribuiu para uma melhor interface entre o planejamento de curto prazo e a operação da mina. A metodologia proposta também possibilitou acessar uma população maior de informações geológicas o que contribui para a criação de planos operacionais mais aderentes aos objetivos de produção mensal ou semanal, e, ao mesmo tempo, respeitando o sequenciamento importado do planejamento de longo e médio prazo. Como resultado, foi demonstrado que é possível criar programas operacionais mais precisos com base em estimativas de áreas próximas à lavra mesmo quando apenas um pequeno número de informações primárias (sondagens) esteja disponível. / Short-term mine planning is normally carried out over a limited number of drillhole information. In order to improve the management of geological risks in mine planning, a larger population of samples is required. However, it is normally very difficult to obtain additional drillhole samples once mining takes place. This research addresses that issue by proposing a methodology for the incorporation of additional information from blastholes (secondary information) to the original drillhole samples (primary information). A co-estimation technique for using P2O5 samples from the drillholes (primary variable) in conjunction with P2O5 from blastholes (secondary variable) based on the Markovian estimation model (MM2), through which is possible to combine both sources of information for a better estimation of mineable blocks. This process has allowed more detailed modeling of geological attributes and a better interface between short-term mine planning and mine operations. The proposed methodology also allowed the access to a larger sample population which meant more accurate mine plans for the daily and weekly mine schedules. As a result, it has been demonstrated that it is possible to crate operational plans that are more precise through the use of models that are properly estimated even in those areas where only a small amount of primary information (drillhole samples) is available.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-25T14:25:19Z No. of bitstreams: 1 Arrundo Nunes da Silva Junior.pdf: 1327328 bytes, checksum: 672edbd2a5160290c4ee712e22580778 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T14:25:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arrundo Nunes da Silva Junior.pdf: 1327328 bytes, checksum: 672edbd2a5160290c4ee712e22580778 (MD5) Previous issue date: 2006-02-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work analyzes the spatial variability of the saturated hydraulic conductivity using the Bayesian approach. There is a large interest in agriculture on determining the hydraulic conductivity of a cultivated area. This interest is mainly due to the direct relationship between the hydraulic conductivity and the amount of irrigation that the place receives. The study area is located in an aluvial valley of the semi-arid zone of Pernambuco state. The Hydraulic conductivity was spatially modelled and, through the geostatistical kriging technique the valley was mapped. A total of 98 measurement points have been analyted, with hydraulic conductivity measurements from piezometer tests in the saturated part of the valley, using slug tests. Both classical statistics and Bayesian methodology have been used in the study of the spatial variability. It has been observed the log normality of the data, and the variability structure estimated by the classic geostatistical found to be compatible with that estimated by the Bayesian methodology. / Este trabalho analisa a variabilidade espacial da condutividade hidráulica saturada com enfoque Bayesiano. Há um enorme interesse no campo da agricultura em se conhecer as medidas de condutividade hidráulica de um determinado local que receberá um plantio qualquer. Este interesse se deve principalmente a relação direta entre a condutividade hidráulica e a quantidade de irrigação que o local receberá. A área de estudo situa-se em um vale aluvial do semi-árido Pernambucano. Foi modelada espacialmente a propriedade condutividade hidráulica e, através da técnica de geoestatística conhecida como krigagem mapeou-se o vale. Foram analisados 98 pontos com medidas de condutividade hidráulica obtidas de teste de piezômetros na parte saturada do solo e slug tests. Utilizou-se tanto a estatística clássica, como a metodologia Bayesiana no estudo da variabilidade espacial. Foi observada a log–normalidade dos dados, e a estrutura de variabilidade estimada pela geostatística clássica foi compatível com aquela estimada pela metodologia Bayesiana.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-07T11:52:38Z No. of bitstreams: 1 Jose Rodrigo Santos Silva.pdf: 13129069 bytes, checksum: b427ff42ec7918c3d0cf7f63798ed648 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-07T11:52:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose Rodrigo Santos Silva.pdf: 13129069 bytes, checksum: b427ff42ec7918c3d0cf7f63798ed648 (MD5) Previous issue date: 2014-09-19 / The objective of this study was to uncloak the dynamic of climate of Brazil, seeking to measure the regularity and the long range autocorrelation of daily climate series of temperature of air (average, maximum, minimum, and temperature range), relative humidity of air average and wind speed average. The data were obtained by Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), at 264 meteorological stations, in the period from January 1990 to December 2012. We use the Detrended Fluctuation Analysis to realize the estimation of the Hurst exponent, the Multiscale Sample Entropy to estimating the entropy of series and the Kriging to interpolate the estimates made. We observed that higher latitudes tend to attenuate the mean of temperatures of air maximum, minimum and average, but increase the variability of the same. This inversion of the magnitudes of the mean and standard deviation is also observed in the relative humidity of air. The means of the estimated Hurst exponents estimated for Brazil were 0.81, 0.79, 0.81, 0.77, 0.83 and 0.64, and the estimated Sample Entropy, 1.39, 1.78, 1.46, 1.41, 1.56 and 1.66, respectively for average, maximum and minimum temperatures of air, temperature range, relative humidity of air average and wind speed average. The values of the estimated Hurst exponents showed a positive correlation with latitude in the temperature variables studied. Such a correlation was not observed in other variables. This a correlation was not observed in other variables. The regularities of climate series in Brazil were medians. Spatially, the greatest changes occurred in estimates of entropies in the scale 1 to 2 of , in the Multiscale Sample Entropy. As from ≥2 the changes observed were more subtle. We observe the influence of the Equatorial Continental air mass in entropy of temperatures daily average and maximum of air. The climatic factor of altitude influenced with more frequently in the observed results, mainly on temperature variables. In some cases, the continentality and the air masses were also identified as important factors in characterizing the spatial distribution of estimates made. / O objetivo deste estudo foi desvendar a dinâmica climática do Brasil, buscando mensurar a regularidade e a autocorrelação de longo alcance em séries climáticas diárias de temperatura do ar (média, máxima, mínima, e amplitude térmica), umidade relativa média do ar e velocidade média diária do vento. Os dados foram obtidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia, em 264 estações meteorológicas, no período de janeiro de 1990 a dezembro de 2012. Utilizamos o Detrended Fluctuation Analysis para realizar a estimativa do expoente de Hurst, o Multiscale Sample Entropy para as estimativas da entropia das séries e o Kriging para a interpolação das estimativas realizadas. Observamos que maiores latitudes tendem a atenuar as médias das temperaturas máxima, mínima e média do ar, porém aumentam a variabilidade das mesmas. Esta inversão entre as magnitudes da média e do desvio padrão também é observado na umidade relativa média do ar. As médias dos expoentes de Hurst estimados para todo o Brasil foram 0,81; 0,79; 0,81; 0,77; 0,83 e 0,64; e do Sample Entropy estimado, 1,39; 1,78; 1,46; 1,41; 1,56 e 1,66, respectivamente para séries diárias de temperatura média, máxima e mínima do ar, amplitude térmica do ar, umidade relativa média do ar e velocidade média do vento. Os valores do expoentes de Hurst estimados apresentaram uma correlação positiva com a latitude nas variáveis de temperatura do ar estudadas. Tal correlação não foi observada nas demais variáveis. As regularidades das séries climáticas no Brasil foram medianas. Espacialmente, as maiores alterações nas estimativas das entropias ocorreram na escala 1 para a 2 de , no Multiscale Sample Entropy. A partir de ≥2 as mudanças observadas foram mais sutis. Observamos influência da massa de ar Equatorial Continental na entropia das temperaturas do ar média e máxima diárias. O fator climático da altitude atuou com maior frequência sob os resultados observados, principalmente nas variáveis de temperatura. Em alguns casos, a continentalidade e as massas de ar também foram apontados como fatores importantes na caracterização da distribuição espacial das estimativas realizadas.