Este trabalho objetivou a avaliação da presença de plasticidade fenotípica e de adaptação local de três procedências de palmiteiro: Ombrófila Densa, Estacional Semidecidual e Restinga, em três locais no Estado de São Paulo: Parque Estadual da Ilha do Cardoso, Parque Estadual de Carlos Botelho e Estação Ecológica dos Caetetus, em ensaios de adaptação no estabelecimento (ou de semeadura) e de adaptação em juvenis (ou de crescimento). Os conjuntos de dados foram analisados utilizando estruturas de grupos de experimentos, com efeitos cruzados e aninhados. As variáveis relacionadas com a massa de matéria seca das plantas, nos dois ensaios, foram analisadas usando a abordagem de modelos lineares de efeitos mistos, por meio da incorporação de fatores de efeito aleatório, e fazendo uso do método da máxima verossimilhança restrita (REML) para estimação dos componentes de variância associados a tais fatores com um menor viés. Por outro lado, para a proporção de sementes germinadas, no ensaio de adaptação no estabelecimento, a análise estatística foi realizada a partir da abordagem dos modelos lineares generalizados mistos, sob a pressuposição de que a variável segue uma distribuição binomial, com função de ligação logito. O método da pseudo-verossimilhança foi empregado para obtenção da solução das equações de verossimilhança. Os resultados mostraram que as plantas originadas de sementes dos três biomas avaliados apresentaram um comportamento plástico, para todos os caracteres avaliados no ensaio de adaptação no estabelecimento. Com relação ao ensaio de adaptação em juvenis, a característica de plasticidade foi verificada somente para a massa de matéria seca da folha em plantas provenientes do bioma Estacional Semidecidual. A característica de adaptação local, apresentou-se de forma evidente no ensaio de adaptação no estabelecimento. Estes resultados evidenciaram que em cada local avaliado, as plantas originadas das sementes de diferentes procedências apresentaram um comportamento diferenciado nos caracteres relacionados à massa de matéria seca, podendo em alguns casos, tratar-se de adaptação local. Concluiu-se que os locais Carlos Botelho e Ilha do Cardoso são os mais favoráveis para a germinação das sementes de sua mesma procedência. / The aim of this work was to evaluate the presence of phenotypic plasticity and local adaptation of three provenances of the palm specie Euterpe edulis: Atlantic Rainforest, Seasonally Dry Forest and Restinga Forest, in permanent parcels inserted in three forest types of the São Paulo State (Brazil): Parque Estadual da Ilha do Cardoso, Parque Estadual de Carlos Botelho e Estação Ecológica dos Caetetus, in experiments of seedling establishment and juveniles plants growth. The data sets were analyzed using structures of groups of experiments, with crossed and nested effects. The variables related to dry matter content of plants in both assays were analyzed using linear mixed models (LMM) approach, through the incorporation of random effect factors, and using the restricted maximum likelihood method (REML) for estimation of variance components associated with these factors with a minor bias. On the other hand, germination proportion of the seeds at seedling establishment assay was analyzed using the generalized linear mixed models (GLMM) approach, under the assumption that the variable follows a binomial distribution, with logit link function. The pseudo-likelihood (PL) method was used to obtain the numerical solution of the likelihood equations. The results showed that, plants from seeds of the three biomes evaluated presented a plastic behavior for all characters assessed in the seedling establishment assay. In respect to juveniles adaptation assay, the phenotypic plasticity characteristic was observed only to the leaf dry matter content of plants from Seasonally Dry Forest biome. The local adaptation characteristic was clearly observed in the seedling establishment assay. These results showed that at each site evaluated, plants originating from seeds of different provenances exhibited different behavior on characters related to the dry matter content and may in some cases be local adaptation. It was concluded that locations Carlos Botelho and Ilha do Cardoso are the most favorable for seed germination of its same provenance.

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The generalized linear models (GLM) lately received a lot of attention in modelling the insurance data. However, the violation of assumptions about the independence of underlying data set often causes problems and misinterpretation of achieved results. The need for more exible instruments has been spoken out and consequently various proposals have been made. This thesis deals with GLM based techniques enabling to handle correlated data sets. The usage have been made of generalized linear mixed models (GLMM) and generalized estimating equations (GEE). The main aim of this thesis is to provide a solid statistical background and perform a practical application to demonstrate and compare features of various models. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Técnicas adequadas para quantificação de biomassa florestal têm sido demandadas devido ao grande crescimento do mercado de carbono e de aspectos relacionados às mudanças climáticas, assim, é importante desenvolver métodos de determinação e estimação da biomassa com menores custos e que apresentem estimativas confiáveis. O objetivo deste trabalho foi determinar a biomassa aérea total comparando métodos destrutivos e não destrutivos e ajustar equações alométricas para biomassa aérea total e seus componentes (biomassa do fuste e biomassa da copa) usando diferentes modelos de regressão (modelos de efeitos fixos e modelos de efeitos mistos). Para isso foi realizado um inventário selecionando sistematicamente locando 30 parcelas de 200 m2 nas áreas de floresta nativa da Fazenda Três Lagoas, localizada em Angatuba, estado de São Paulo, Brasil. Posteriormente, foram coletados indivíduos de 11 espécies nativas (as de maior frequência e maior Índice de Valor de Importância - IVI). Foi realizada uma amostragem destrutiva e a cubagem rigorosa, além de coleta de quatro discos do fuste e uma bagueta de madeira das árvores distribuídas em três classes de diâmetros e determinada a densidade básica e a biomassa. Posteriormente foram ajustados diferentes modelos de regressão linear e não linear de efeitos fixos e de efeitos mistos e escolhido o melhor modelo segundo o AIC (Critério de Akaike) e o Índice de Furnival. Quando estudada a densidade básica da madeira, o método de determinação usando bagueta é diferente dos métodos destrutivos, sendo que a densidade básica da madeira baseada na bagueta apresentou sempre a maior média. No entanto, quando a biomassa do tronco é estudada, o método não destrutivo não apresenta diferença estatística dos outros métodos de coleta destrutivos (um disco e múltiplos discos). Ainda, os métodos diretos de determinação de biomassa (volumetria e gravimetria) foram estatisticamente similares. Ao ajustar as equações para biomassa aérea, os modelos mistos foram superiores aos modelos de efeitos fixos. Modelos na escala original e modelos com função de variância não conseguiram obter um bom comportamento do resíduo, sendo os modelos com transformações em ambos os lados (logaritmo) os que obtiveram homocedasticidade. Os modelos selecionados (usando o Critério de Akaike e o Índice de Furnival) foram os modelos lineares transformados de efeitos mistos (usando espécie como variável aleatória). Quando esses modelos foram aplicados ao inventário florestal da área, a biomassa aérea total foi de 125,52 Mg.ha-.1. Conclui-se que: Os métodos volumétricos e gravimétricos para determinação de biomassa do fuste são estatisticamente iguais, e permitem o uso de técnicas não destrutivas (bagueta) para determinar a densidade básica da madeira a ser usada no cálculo da biomassa. O uso de métodos não destrutivos diminui o trabalho de campo e de laboratório, o que permite a redução de custos. Quando só a densidade básica da madeira é estudada, o método destrutivo e não destrutivo apresentam diferenças estatísticas, sendo que a bagueta apresenta a maior média de densidade básica da madeira. Quando são construídos modelos de regressão para estimação de biomassa, os modelos de efeitos mistos com a espécie como efeito aleatório apresentam um melhor AIC que os modelos de efeitos fixos. Nesta floresta os modelos com transformações de ambos os lados foram os únicos modelos que obtiveram homocedasticidade. / Adequate techniques to quantify the forest biomass have shown to be necessary due to the carbon market growth and issues related to climate change; therefore, it is important to develop less expensive biomass determination and estimation methods that provide reliable estimations. The main objective of this research was to determine the total aboveground biomass by comparing destructive and non-destructive methods and fit allometric equations for total aboveground biomass and its components (trunk biomass and crown biomass) using different regression models (fixed effects and mixed effects models). In order to do that, we inventoried 30 plots of 200 m2 in native forest areas at Três Lagoas Farm in Angatuba, Sao Paulo, Brazil. Subsequently, we collected sample trees of 11 native species (those that are more frequent and that have a higher Importance Value Index - IVi). A destructive sampling was performed in those trees and after that their volume was calculated; four discs were extracted from their trunks as well as core samples distributed in three diameter classes; and, basic density and biomass were determined. Then, we fitted different linear and non-linear models of regression of fixed and mixed effects and then we chose the best model according to AIC (Akaike Information Criterion) and Furnival\'s Index. When studying wood basic density the core sample method differs from other types of methods and presents the higher mean value. However, when analyzing trunk biomass this non-destructive method does not differ statistically from other sampling destructive methods like disc and multiple discs. Nevertheless, direct methods to determine biomass (volumetry and gravimetry) were statistically similar. When fitting equations for aboveground biomass, mixed models had a superior behavior compared with fixed effects. Models in their original scale and models with variance function did not have good residuals behavior. Two-side transformation models (logarithm) showed homoscedasticity. The selected models (using Akaike Criteria and Furnival´s Index) were linear transformed models of mixed effects (using the species as a random variable). When those models were applied to the forest inventory of the area, the value corresponding to total aboveground biomass was 125.52 Mg.ha-1. Therefore, we were able to conclude that: Volumetric and gravimetric methods to determine trunk biomass are statistically equal, and allow the use of non-destructive techniques (core sampling) to determine the wood basic density if this variable is going to be used to determine biomass. The use of non-destructive methods decreases field and lab work, allowing cost reduction. When wood basic density is the only variable, destructive and non-destructive methods showed statistic differences, being that the core sample presented the highest mean of wood basic density. When adjusting regression models to estimate biomass, mixed effects models with the species as a random effect showed a better AIC compared to fixed effects models. In this forest, models with two-side transformations were the only models to obtain homoscedasticity.

Os modelos para dados categorizados ordinais são extensões dos Modelos Lineares Generalizados e suas suposições e inferências são fundamentadas por esta classe de modelos. Os Modelos de Logitos Cumulativos, em que a função de ligação é constituída de probabilidades acumuladas, são muito utilizados para este tipo de variável, sendo uma de suas simplificações, os Modelos de Chances Proporcionais, em que para todas as covaríaveis no modelo há um crescimento linear nas razões de chances, porém, neste caso, é necessária a verificação da suposição de paralelismo. Outros modelos como o Modelo de Chances Proporcionais Parciais, o Modelo de Categorias Adjacentes e o Modelo Logito de Razão Contínua também podem ser utilizados. Em diversos estudos deste tipo, é necessário a utilização de modelos mistos, seja pelo tipo de um fator ou a dependência entre observações da variável resposta. Objetivou-se, neste trabalho, o estudo de modelos para variável resposta ordinal com a inclusão de um ou mais efeitos aleatórios. Esses modelos são ilustrados com a utilização de dados reais de análise sensorial, cuja variável resposta é constituída de uma escala ordinal e deseja-se saber dentre duas variedades de tomates desidratados (Italiano e Sweet Grape), qual teve melhor aceitação pelos consumidores. Nesse experimento os provadores avaliaram uma única vez cada uma das variedades, sendo as repetições constituídas pelas avaliações dadas por diferentes provadores. Nesse caso, é necessária a inclusão de um efeito aleatório por provador, para que o modelo consiga capturar as diferenças entre esses provadores não treinados. O Modelo de Chances Proporcionais ajustou-se de maneira satisfatória aos dados, podendo-se fazer uso das estimativas de probabilidades e razões de chances para a interpretação dos resultados e concluindo-se que o sabor da variedade Sweet Grape foi o que mais agradou os provadores, independente do sexo. / Models for ordinal categorical data are extensions of the Generalized Linear Models and their assumptions and inferences are based on this class of models. The Cumulative Logit Models in wich the link function consists of accumulated probabilities are more used for this type of variable, with one of its simplifications are the Proportional Odds Model, in wich for all covariates in the model there is a linear growth in odds ratios, but in this case, checking the parallelism assumption is required. Other models such as the Partial Proportional Odds Model, the Adjacent-Categories Logits and Continuation-Ratio Logits model can also be used. In several of such studies, the use of mixed models is required, either by type of factor or dependence between the response variable observations. The aim of this work is studying models for ordinal variable response with the inclusion of one or more random effects. These models are illustrated by using real data of sensory analysis, the response variable consists of an ordinal scale and we want to know from two varieties of dried tomatoes, Italian and Sweet Grape, which had better acceptance by consumers. In this experiment, the panelists evaluated each variety once, and the repetitions constituted by the ratings given by different tasters. In this case, the inclusion of a random effect by taster is required so that the model can capture the difference between these untrained tasters. The Proportional Odds Model fitted satisfactorily to the data and it is possible to make use of the estimates of probabilities and odds ratios for the interpretation of results and concluding that the taste of the variety Sweet Grape was the one that most pleased the tasters regardless of sex.

Em estudos longitudinais, repetidas observações de uma mesma variável resposta são coletadas na mesma unidade experimental, em diferentes ocasiões. Como diferentes observações são realizadas na mesma unidade, espera-se que estas sejam correlacionadas, e que exista uma heterogeneidade de variâncias nas diferentes ocasiões. Dados longitudinais multivariados são obtidos quando um conjunto de diferentes variáveis respostas são mensuradas na mesma unidade experimental repetidas vezes ao longo do tempo; nesse caso, além da correlação entre observações realizadas na mesma unidade experimental, deve-se considerar também a correlação entre diferentes variáveis respostas. Uma forma de analisar dados longitudinais bivariados é empregar um modelo misto para cada uma das variáveis respostas e uni-los em um modelo misto bivariado especificando a distribuição conjunta para os efeitos aleatórios. As estimativas dos parâmetros desta distribuição comum podem ser usadas para avaliar a relação entre as diferentes respostas. Para exemplificar a utilização da técnica, foram utilizados dados de armazenamento de leite UAT. Os modelos lineares mistos bivariados foram ajustados por meio do software SAS e a análise gráfica foi realizada por meio do software R. Para seleção dos modelos empregou-se os Critérios de Informação de Akaike (AIC) e Bayesiano (BIC), e o teste da razão de verossimilhanças para comparação de modelos encaixados. A utilização do modelo linear misto bivariado permitiu modelar a heterogeneidade de variâncias entre ocasiões e a correlação entre diferentes medidas na mesma unidade experimental, bem como a correlação entre as variáveis respostas. / In longitudinal studies, repeated measurements of a response variable are taken in the same experimental unit over time. . Since different observations are measured on the same experimental unit, it is expected that there is correlation among the repeated measurements and heterogeneity of variances in different occasions. Multivariate Longitudinal Data are obtained when we measure a number of different response variables in the same experimental unit repeatedly over time; in this case, we should also observe a correlation between the different response variables. One way to analyze bivariate longitudinal data is to use a mixed model for each of the response variables, and unite them in bivariate mixed models specifying the joint distribution for random effects. Parameter estimates of this common distribution may be used to evaluate the relationship between different responses. As an example of the use of the technique, UHT milk storage data were used. Models were fitted using SAS software and the graphical analysis was done with software R. To model selection, Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC) were used, and maximum likelihood ratio test was used to compare nested models. The use of bivariate mixed linear model allowed to model the heteroscedasticity of the occasions, the correlation between the different measurements in the same experimental unit and also the correlation between the different response variables.

O presente estudo objetivou estimar parâmetros genéticos visando quantificar a variabilidade genética de uma população de café robusta (Coffea canephora Pierre ex A. Froehner) introduzida da Costa Rica e analisar o seu potencial genético para o desenvolvimento de futuras cultivares clonais para o estado de São Paulo. Outro intuito foi verificar a possibilidade de submeter essa população à seleção recorrente, tornando-a, assim, fonte de alimentação e sustentação de programas de melhoramento genético do café robusta. O experimento foi composto por 25 tratamentos, sendo 21 progênies de C. canephora e quatro cultivares de C. arabica, plantados em Mococa (SP). O delineamento experimental utilizado foi em látice balanceado 5x5 quadruplicado, com seis repetições e uma planta por parcela. Foram realizadas doze colheitas e após a sexta colheita as plantas foram podadas. Em 2004, foi realizada uma seleção fenotípica dessa população a fim de clonar os melhores indivíduos. Essa seleção resultou em novo experimento, instalado em Campinas, seguindo o delineamento de blocos ao acaso, com três repetições, 28 clones e quatro plantas por parcela, sendo realizadas cinco colheitas consecutivas. As análises estatísticas e biométricas foram realizadas considerando os modelos lineares mistos (procedimento REML/BLUP), por meio do software Selegen, cujos componentes de variância são estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) e os valores genotípicos preditos pela melhor predição linear não viesado (BLUP). As análises mostraram que, na população em estudo, observou-se elevada variabilidade genética, passível de ser explorada tanto para a extração de clones quanto para a seleção recorrente. As adversidades climáticas severas fizeram com que a seleção fosse prejudicada. Nessa situação é preferível não considerar o período afetado e analisar os dados após a recuperação das plantas. A seleção baseada em seis colheitas forneceu estimativas de parâmetros e ganhos genéticos similares aos obtidos na seleção baseada em duas colheitas de alta produção. Os ganhos genéticos esperados nas duas formas de propagações foram elevados e a seleção clonal proporcionou maiores ganhos do que a sexual. No experimento clonal foi possível identificar materiais com potencial produtivo e que poderão vir a ser recomendados para o cultivo no estado de São Paulo. Apesar de a interação genótipos x colheitas ter sido do tipo complexa, devido ao veranico ocorrido, esta não afetou significativamente o ordenamento dos melhores clones e nem comprometeu as estimativas dos parâmetros genéticos. Os coeficientes de variação experimental e genético bem como seu valor relativo deverão ser analisados conjuntamente com o número de repetições e a acurácia seletiva. A seleção recorrente deverá ser conduzida concomitantemente com o programa de seleção clonal, a fim de evitar o esgotamento da variabilidade genética e o comprometimento do programa de melhoramento genético visando o desenvolvimento de cultivares clonais. Tendo em vista que a população inicial foi constituída por um pequeno número de progênies, é aconselhável o monitoramento do tamanho efetivo populacional e do grau de endogamia ao longo dos ciclos de seleção recorrente. / The objective of this research was to estimate genetic parameters to quantify the variability of a population of robusta coffee (Coffea canephora Pierre ex A. Froehner) introduced into Brazil from Costa Rica in 1974 aiming at determining its genetic potential for the development of clonal or seedling cultivars for the state of São Paulo, Brazil. The feasibility has also been studied to submit this population to recurrent selection, making it a continuous source of improved base material in support of varietal improvement of robusta. An experiment consisting of 21 open pollinated seedling progenies of robusta and four cultivars of arabica was established in Mococa (SP) in 1975. Yield was observed for twelve harvests and after the sixth harvest the plants were pruned. The experimental lay out was a balanced 5x5 quadruple lattice design, with six replicates and one plant per plot. In 2004 a phenotypic selection of this population for yield was carried out aiming at cloning the best individuals. These 28 clones were planted in an experiment in Campinas in 2005, following a completely randomized block design, with 28 treatments (clones), three replications and four plants per plot. In total, yields were collected over five harvests. Statistical and biometrical analyzes were performed considering the linear mixed models (REML/BLUP), through software Selegen, where the variance components are estimated by restricted maximum likelihood (REML) and genotypic values predicted by best linear unbiased prediction (BLUP). The analyzes showed that the population had high genetic variability, which can be exploited for the extraction of both clones and seedling progenies, used for recurrent selection. Selection was impaired by severe adverse weather conditions. In such situations it is preferable not to consider the affected period and analyze the data after recovery of the plants. Due to the moisture stress that occurred in the clonal trial, genotype x environment interaction was complex. However this did not affect the ranking of superior clones nor compromised the genetic parameter estimates. Selection for yield based on six yield resulted in genetic parameters and genetic gains similar to those obtained by selection based on two high yielding harvesting periods. The expected genetic gains both for clones as for open pollinated progenies were high. However, clonal selection resulted in higher genetic gains for yield than the seedling selection. In the clonal experiment it was possible to identify materials with high yield potential that may become to be recommended for cultivation in São Paulo State. The experimental, genetics and relative coefficients of variation, should be analyzed together with the number of replications and selective accuracy. Recurrent selection should be conducted concurrently with the clonal selection program in order to avoid depletion of genetic variability and to impairthe breeding program aiming at the development of clonal cultivars. Considering that the initial population was composed of a small number of progeny, it will be important monitoring adequately the effective size and the inbreeding coefficient during recurrent selection cycles.

Este é um trabalho proveniente de vários encontros com pesquisadores da Embrapa de Campinas, cujo objetivo principal se centrou em investigar a probabilidade de frutificação em árvores de Café Arábica. Para isso foram analisados 20 bancos de dados para árvores de Café Arábica de um cultivar localizado no Instituto Agronômico do Paraná em dois momentos distintos (Junho de 2010 e em Novembro - Dezembro de 2010) e consideradas as seguintes variáveis: \"OCUPAÇÃO\" (quadrática ou retangular), \"ESPAÇAMENTO\" (6.000 plantas/ha e 10.000 plantas/ha) ambas relativas ao cultivo das plantas e \"TAMANHO DO ENTRENÓ\" (medição em cm de uma partição definida da planta). Na busca de um modelo representativo de tal fenômeno, foram estudadas paralelamente tópicos relativos a alometria e assimetria dessas mesmas plantas, os quais permitiram modelar determinadas associações entre algumas estruturas como largura e comprimento de folhas. Os modelos ajustados apresentaram uma grande significância para a variável \"ESPAÇAMENTO\" nos dois tempos estudados, enquanto que a variável \"OCUPAÇÃO\" foi significativa apenas no segundo tempo e variável \"TAMANHO DO ENTRENÓ\" não foi significativa para nenhum dos tempos. A metodologia adotada para investigar essa probabilidade se deu através dos modelos de regressão logístico. Com o intuito de agregar a variável \"TEMPO\", juntou-se os dois bancos de dados em diferentes tempos e, baseado na metodologia de modelos mistos, obteve-se um modelo ajustado com retas paralelas, onde apenas a variável \"ESPAÇAMENTO\" foi considerada significativa. / This work is based on several meetings with Embrapa researchers from Campinas in an integrated study with professors from the ESALQ Department of Statistics and Agronomic Experimentation, whose main objective was to investigate the probability of fruiting in Arabica Coffee trees. In order to do so, it was analyzed 20 databases for Coffee trees of a cultivar located at the Agronomic Institute of Paraná at two different times (June 2010 and November - December 2010), where the following variables were considered: \"OCCUPATION \"(quadratic or rectangular),\"SPACING \"(6,000 plants / ha and 10,000 plants / ha), both related to plant cultivation and \"SIZE OF ENTRENO\"( measured in cm of a defined plant partition). In order to find a representative model of this phenomenon, topics related to allometry and asymmetry of these same plants were studied in parallel, which allowed to model certain associations between some structures such as width and length of leaves. The adjusted models presented a great significance for the variable \"SPACING\"in the two studied times, whereas the variable \"OCCUPATION\"was significant only in the second time and the variable \"SIZE OF THE ENTRENÓ\"was not significant for any of the times. The methodology used to investigate this probability was based on logistic regression models. In order to aggregate the variable \"TIME\", the two databases were combined at different times and, based on the methodology of mixed models, a model adjusted with parallel lines was obtained, where only the variable \"SPACING\"was considered significant.

The demand for sophisticated wireless applications capable of conveying information content represented in various forms such as voice, data, audio and video is ever increasing. In order to support such applications, either additional wireless spectrum is needed or advanced signal processing techniques must be employed by the next-generation wireless communication systems. An immediate observation that can be made regarding the first option is that radio frequency spectrum is a limited natural resource. Moreover, since existing spectrum allocation policies of several national regulatory agencies such as the Federal Communications Commission (FCC) restrict spectrum access to licensed entities only, it has been identified that most of the licensed spectrum across time and frequency is inefficiently utilized. To facilitate greater spectral efficiency, many national regulatory agencies are considering a paradigm shift towards spectrum allocation by allowing unlicensed users to temporarily borrow unused spectral resources. This concept is referred to a dynamic spectrum access (DSA). Although, several spectrum measurement campaigns have been reported in the published literature for quantitatively assessing the available vacant spectrum, there are certain aspects of spectrum utilization that need a deeper understanding. First, we examine two complementary approaches to the problem of characterizing the usage of licensed bands. In the first approach, a linear mixed-effects based regression model is proposed, where the variations in percentage spectrum occupancy and activity period of the licensed user are described as a function of certain independent regressor variables. The second approach is based on the creation of a geo-location database consisting of the licensed transmitters in a specific geographical region and identifying the coverage areas that affect the available secondary channels. Both of these approaches are based on the energy spectral density data-samples collected across numerous frequency bands in several locations in the United States. We then study the mutual interference effects in a coexistence scenario consisting of licensed and unclicensed users. We numerically evaluate the impact of interference as a function of certain receiver characteristics. Specifically, we consider the unlicensed user to utilize OFDM or NOFDM symbols since the appropriate subcarriers can be turned off to facilitate non- contiguous spectrum utilization. Finally, it has been demonstrated that multiple-input and multiple-output (MIMO) antennas yield significant throughput while requiring no increase in transmit power or required bandwidth. However, the separation of spectrally overlapping signals is a challenging task that involves the estimation of the channel. We provide results concerning channel and symbol estimation in the scenario described above. In particular, we focus on the MIMO-OFDM transmission scheme and derive capacity lower bounds due to imperfect channel estimation.

O milho de segunda safra, também conhecido como milho safrinha, é definido como aquele semeado entre os meses de janeiro e março. Esta modalidade de cultivo atingiu no ano agrícola de 2013/2014 uma área plantada de 9,18 milhões de hectares, superior a área cultivada com milho primeira safra, que no mesmo período foi de 6,61 milhões de hectares. Na segunda safra, há alto risco de instabilidades climáticas, principalmente em decorrência de baixas temperaturas, geadas, má distribuição de chuvas e redução do fotoperíodo. Todos estes fatores prejudicam a atividade fotossintética do milho, reduzindo sua produtividade. No entanto, dada a importância deste cultivo, empresas públicas, privadas e universidades vêm buscando incrementar a produtividade e a estabilidade. Para isso, alguns caracteres são especialmente preconizados. Devido ao alto risco de perda por adversidades ambientais, muitos produtores investem pouco em adubação, principalmente adubação nitrogenada. Neste contexto, o desenvolvimento de plantas mais eficientes no uso e, ou, tolerantes ao estresse por nitrogênio, resultaria em maior segurança para o produtor. Não obstante, a precocidade tem elevada importância, já que materiais precoces reduzem o risco de perdas neste período. No entanto, a mesma deve estar sempre associada a alta produtividade. Assim, para a seleção simultânea destes caracteres, pode-se lançar mão de índices per se de resposta das plantas ao estresse, análises gráficas e, ou, índices de seleção simultânea. Adicionalmente, os valores genotípicos das linhagens para essas características, além de serem preditos via REML/BLUP single-trait (análise univariada), também podem ser preditos via REML/BLUP multi-trait (análise multivariada). Dessa forma, os valores genotípicos são corrigidos pela covariância existente entre os caracteres. Assim, o objetivo deste trabalho foi verificar a possibilidade de seleção simultânea para eficiência no uso e tolerância ao estresse por nitrogênio, além de plantas precoces e produtivas. Para isto, linhagens de milho tropical foram cultivadas e avaliadas para estes caracteres. Foram então simulados diversos cenários de seleção simultânea. A partir destes resultados, observou-se que o índice per se de resposta das plantas ao estresse Média Harmônica da Performance Relativa (MHPR) foi o mais eficiente na seleção de plantas eficientes no uso e tolerantes ao estresse por nitrogênio. Isto ocorreu devido a forte correlação desfavorável entre os índices que estimam a eficiência e a tolerância, além da superioridade e em acurácia, herdabilidade e ganhos com a seleção deste índice per se. Já para a seleção simultânea da produtividade e precocidade, o índice Aditivo de seleção simultânea, utilizando os valores genotípicos preditos via REML/BLUP single-trait se mostrou o mais eficiente, já que obteve ganhos satisfatórios em todos os caracteres e há a possibilidade de modular, de forma mais satisfatória, os ganhos em cada caractere. Conclui-se que a seleção simultânea tanto para eficiência no uso e tolerância ao estresse por nitrogênio, quanto para produtividade e precocidade são possíveis. Além disso, a escolha do melhor método de seleção simultânea depende da magnitude e do sentido da correlação entre os caracteres. / Second growing season maize, also known as winter maize, is the maize sowed in Brazil between January and March. This growing modality reached 9.18 million hectares in 2013/2014, higher than the area cultivated in first growing season that was 6.61 million hectares in the same period. In the second season, there is a high risk of climate instabilities, mainly due to low temperatures, frost, poor rainfall distribution and reduction of photoperiod. All these factors harm photosynthetic activity, reducing the maize yield. However, because of the recent plant area increasing, public, private companies and universities have sought increased yield and stability of the second growing season maize. For this, some traits are mainly in the selection process. With the high risk of yield loses due to environmental adversities, many farmers have done little investment in fertilizers, especially nitrogen fertilization. In this context, the development of plants that are nitrogen use efficient and nitrogen stress tolerant could result in a safer activity for the farmers. In addition, the earliness is highly important, since early materials reduce the risk of losses during this period. However, the earliness must always be associated with a high yield. This way, simultaneous selection of these traits can be made by per se responses indexes of stressed plants, graphical analysis and simultaneous selection indexes. Additionally, the genotypic values of the genotypes for the traits can be predicted not only by REML/BLUP single-trait (univariate analysis), but also by REML/BLUP multi-trait (multivariate analysis). In the second, the genotypic values are adjusted considering the covariance between the traits. This way, the objective of this study was to investigate the possibility of simultaneous selection for nitrogen use efficiency and nitrogen stress tolerance, as well as early and high yielding plants. For this, tropical maize lines were grown and evaluate. By these data, it was simulated several simultaneous selection sets. It was observed that Harmonic Mean of the Relative Performance (HMRP) is the most efficient in the selection for nitrogen use efficient and nitrogen stress tolerance. This probably occurs due to the strong unfavorable correlation between the indexes that estimate the efficiency and the tolerance, as well as the superiority in accuracy, heritability and selections gains of HMRP. In case of simultaneous selection for yield and earliness, the additive simultaneous selection index using the genotypic values predicted by REML/BLUP single-trait proved the most efficient selection, because it got satisfactory gains in all the traits and, this index allows the possibility to modulate the gains in each trait. It was concluded that the simultaneous selection for nitrogen use efficiency and nitrogen stress tolerance, as well as for yield and earliness are possible. Furthermore, the choice of the best simultaneous selection method depends on the magnitude and direction of the correlation between the traits.