O uso intensivo do solo e descarte incorreto e descontrolado de substâncias tóxicas no solo em decorrência do aumento das atividades agrícolas e industriais pode promover o acúmulo de elementos potencialmente tóxicos (EPTs). Isto ocorre, principalmente, nas camadas superficiais do solo, o que favorece a absorção dos EPTs pelas plantas e pode trazer riscos inaceitáveis à saúde humana, principalmente pela ingestão de alimentos contaminados. No Brasil existem poucos estudos relacionados à acumulação e à forma em que estes elementos estão presentes na solução do solo e podem ser absorvidos por plantas do tipo olerícolas, sendo que várias espécies são consumidas cruas pela população. Dessa forma, há exposição indireta desses elementos via ingestão dos vegetais. Uma das formas de estimar a acumulação do metal nas plantas é por meio do Fator de Bioconcentração (BCF), que é a razão entre a concentração total do EPT no vegetal e no solo. Os objetivos nesse estudo foram: (i) comparar resultados dos teores pseudototais de EPTs de solos e teores totais de plantas encontrados em referências bibliográficas provenientes de regiões tropicais úmidas e de regiões temperadas; (ii) calcular as concentrações críticas de Cu, Ni, Pb e Zn em cenários de exposição urbano e rural, por meio de dois modelos matemáticos para avaliação de risco à saúde humana: Planilha CETESB e CSOIL; (iii) avaliar as frações reativa, disponível e bioacessível de Ba, Cr, Cu, Ni, Pb e Zn em solos; e (iv) estimar os teores dos elementos presentes nas frações por funções empíricas a partir dos teores pseudototais e das propriedades física e químicas do solo. Foram levadas em consideração frações dos vegetais consumidos das áreas contaminadas: 10% para o cenário urbano e 25% para o cenário rural. O BCF foi o principal parâmetro avaliado no cálculo da concentração crítica dos EPTs, sendo que o ideal seria a obtenção de um BCF para cada situação/região, considerando principalmente os atributos físicos e químicos do solo, e tipo e espécie de vegetais cultivados para calcular as concentrações críticas baseada no risco à saúde humana. Os modelos empíricos foram capazes de predizer a relação entre as frações reativa e pseudototal desses elementos em função das propriedades dos solos e do seu teor pseudototal. Na fração disponível, 3% e 1% do teor de Ba e Zn, respectivamente, estavam disponíveis na solução do solo em relação aos teores pseudototais, o que sugere baixo potencial de mobilidade destes elementos no solo. O Ba apresentou grande solubilidade em ambientes ácidos, como o baixo pH encontrado no estômago de seres humanos. / The intensive land use and uncontrolled disposal of toxic substances in the soil due to the increase of agricultural and industrial activities can promote the accumulation of potentially toxic elements (PTEs) mainly in the upper soil layers, which favors the uptake by plants and can pose unacceptable risks to humans health, mainly by intake of contaminated food. In Brazil, there are few studies regarding the accumulation and the species in which these elements are present in the soil solution and can be absorbed by several vegetable crops eaten raw by the population, i.e., there is an indirect exposure by ingestion of vegetables. The Bioconcentration Factor (BCF) is the ratio of the total concentration of PTE in plant and soil. BCF is used to estimate the metal accumulation in plants. This study was carried out taking the following objectives into account: (i) the comparison of results obtained in bibliographic references from humid tropics and temperate regions; (ii) to calculate the critical concentrations of Cu, Ni, Pb and Zn for both urban and rural scenarios of exposure, using both mathematical models for assessment risk to human health: CETESB and CSOIL spreadsheets; (iii) to evaluate the reactive, available and bioaccessible fractions of Ba, Cr, Cu, Ni, Pb and Zn in soils cultivated with vegetable crops in Sao Paulo states, Brazil; and (iv) to estimate the PTEs contents in the fractions by empiric functions from pseudototals concentrations and soil physical and chemical properties. The following fractions of vegetables consumed in contaminated areas have taken into account: 10% for the urban scenario and 25% for the rural scenario. The BCF was the main parameter evaluated in the calculation of the critical concentration of EPTs. For calculating the critical concentrations based on risk to human health, it is suggested that the BCF should be determined for each state/region, mainly considering the physical and chemical soil properties, and the type and species of plants. The empirical models were able to predict the relationship between the reactive and the pseudototal fractions of the PTEs, and this fraction depended on the soil properties and on their pseudototal contents. In the available fraction, 3% and 1 % of Ba and Zn contents, respectively, were available in the soil solution in relation to pseudototal levels, suggesting the poor potential for the mobility of these elements in the soil. Moreover, Ba (bioaccessible fraction) had great solubility in acidic environments, such as the low pH found in the stomach.

Uma variedade de algoritmos de aprendizado semissupervisionado baseado em grafos e métodos de geração de grafos foram propostos pela comunidade científica nos últimos anos. Apesar de seu aparente sucesso empírico, a área de aprendizado semissupervisionado carece de um estudo empírico detalhado que avalie o impacto da geração de grafos na classificação semissupervisionada. Neste trabalho, é provido tal estudo empírico. Para tanto, combinam-se uma variedade de métodos de geração de grafos com uma variedade de algoritmos de aprendizado semissupervisionado baseado em grafos para compará-los empiricamente em seis bases de dados amplamente usadas na literatura de aprendizado semissupervisionado. Os algoritmos são avaliados em tarefas de classificação de dígitos, caracteres, texto, imagens e de distribuições gaussianas. A avaliação experimental proposta neste trabalho é subdividida em quatro partes: (1) análise de melhor caso; (2) avaliação da estabilidade dos classificadores semissupervisionados; (3) avaliação do impacto da geração de grafos na classificação semissupervisionada; (4) avaliação da influência dos parâmetros de regularização no desempenho de classificação dos classificadores semissupervisionados. Na análise de melhor caso, avaliam-se as melhores taxas de erro de cada algoritmo semissupervisionado combinado com os métodos de geração de grafos usando uma variedade de valores para o parâmetro de esparsificação, o qual está relacionado ao número de vizinhos de cada exemplo de treinamento. Na avaliação da estabilidade dos classificadores, avalia-se a estabilidade dos classificadores semissupervisionados combinados com os métodos de geração de grafos usando uma variedade de valores para o parâmetro de esparsificação. Para tanto, fixam-se os valores dos parâmetros de regularização (quando existirem) que geraram os melhores resultados na análise de melhor caso. Na avaliação do impacto da geração de grafos, avaliam-se os métodos de geração de grafos combinados com os algoritmos de aprendizado semissupervisionado usando uma variedade de valores para o parâmetro de esparsificação. Assim como na avaliação da estabilidade dos classificadores, para esta avaliação, fixam-se os valores dos parâmetros de regularização (quando existirem) que geraram os melhores resultados na análise de melhor caso. Na avaliação da influência dos parâmetros de regularização na classificação semissupervisionada, avaliam-se as superfícies de erro geradas pelos classificadores semissupervisionados em cada grafo e cada base de dados. Para tanto, fixam-se os grafos que geraram os melhores resultados na análise de melhor caso e variam-se os valores dos parâmetros de regularização. O intuito destes experimentos é avaliar o balanceamento entre desempenho de classificação e estabilidade dos algoritmos de aprendizado semissupervisionado baseado em grafos numa variedade de métodos de geração de grafos e valores de parâmetros (de esparsificação e de regularização, se houver). A partir dos resultados obtidos, pode-se concluir que o grafo k- vizinhos mais próximos mútuo (mutKNN) pode ser a melhor opção dentre os métodos de geração de grafos de adjacência, enquanto que o kernel RBF pode ser a melhor opção dentre os métodos de geração de matrizes ponderadas. Em adição, o grafo mutKNN tende a gerar superfícies de erro que são mais suaves que aquelas geradas pelos outros métodos de geração de grafos de adjacência. Entretanto, o grafo mutKNN é instável para valores relativamente pequenos de k. Os resultados obtidos neste trabalho indicam que o desempenho de classificação dos algoritmos semissupervisionados baseados em grafos é fortemente influenciado pela configuração de parâmetros. Poucos padrões evidentes foram encontrados para auxiliar o processo de seleção de parâmetros. As consequências dessa instabilidade são discutidas neste trabalho em termos de pesquisa e aplicações práticas / A variety of graph-based semi-supervised learning algorithms have been proposed by the research community in the last few years. Despite its apparent empirical success, the field of semi-supervised learning lacks a detailed empirical study that evaluates the influence of graph construction on semisupervised learning. In this work we provide such an empirical study. For such purpose, we combine a variety of graph construction methods with a variety of graph-based semi-supervised learning algorithms in order to empirically compare them in six benchmark data sets widely used in the semi-supervised learning literature. The algorithms are evaluated in tasks about digit, character, text, and image classification as well as classification of gaussian distributions. The experimental evaluation proposed in this work is subdivided into four parts: (1) best case analysis; (2) evaluation of classifiers stability; (3) evaluation of the influence of graph construction on semi-supervised learning; (4) evaluation of the influence of regularization parameters on the classification performance of semi-supervised learning algorithms. In the best case analysis, we evaluate the lowest error rates of each semi-supervised learning algorithm combined with the graph construction methods using a variety of sparsification parameter values. Such parameter is associated with the number of neighbors of each training example. In the evaluation of classifiers stability, we evaluate the stability of the semi-supervised learning algorithms combined with the graph construction methods using a variety of sparsification parameter values. For such purpose, we fixed the regularization parameter values (if any) with the values that achieved the best result in the best case analysis. In the evaluation of the influence of graph construction, we evaluate the graph construction methods combined with the semi-supervised learning algorithms using a variety of sparsification parameter values. In this analysis, as occurred in the evaluation of classifiers stability, we fixed the regularization parameter values (if any) with the values that achieved the best result in the best case analysis. In the evaluation of the influence of regularization parameters on the classification performance of semi-supervised learning algorithms, we evaluate the error surfaces generated by the semi-supervised classifiers in each graph and data set. For such purpose, we fixed the graphs that achieved the best results in the best case analysis and varied the regularization parameters values. The intention of our experiments is evaluating the trade-off between classification performance and stability of the graphbased semi-supervised learning algorithms in a variety of graph construction methods as well as parameter values (sparsification and regularization, if applicable). From the obtained results, we conclude that the mutual k-nearest neighbors (mutKNN) graph may be the best choice for adjacency graph construction while the RBF kernel may be the best choice for weighted matrix generation. In addition, mutKNN tends to generate error surfaces that are smoother than those generated by other adjacency graph construction methods. However, mutKNN is unstable for relatively small values of k. Our results indicate that the classification performance of the graph-based semi-supervised learning algorithms are heavily influenced by parameter setting. We found just a few evident patterns that could help parameter selection. The consequences of such instability are discussed in this work in research and practice

O crescimento populacional e a degradação dos corpos d’água vêm exercendo pressão à agricultura moderna, a proporcionar respostas mais eficientes quanto ao uso racional da água. Para uma melhor utilização dos recursos hídricos, faz-se necessário compreender o movimento da água na natureza, onde o conhecimento prévio dos fenômenos atmosféricos constitui uma importante ferramenta no planejamento de atividades que utilizam os recursos hídricos como fonte primária de abastecimento. Nesse trabalho foram realizadas previsões de longo prazo com antecedência de sete meses e intervalo de tempo mensal de níveis no Sistema Hidrológico do Taim, utilizando previsões de precipitação geradas por um modelo de circulação global. Para realizar as previsões foi elaborado um modelo hidrológico empírico de regressão, onde foram utilizadas técnicas estatísticas de análise e manipulação de séries históricas para correlacionar os dados disponíveis aos níveis (volumes) de água no banhado. Partindo do pressuposto que as previsões meteorológicas são a maior fonte de incerteza na previsão hidrológica, foi utilizada a técnica de previsão por conjunto (ensemble) e dados do modelo COLA, com 30 membros, para quantificar as incertezas envolvidas. Foi elaborado um algoritmo para gerar todas as possibilidades de regressão linear múltipla com os dados disponíveis, onde oito equações candidatas foram selecionadas para realizar as previsões. Numa análise preliminar dos dados de entrada de precipitações previstas foi observado que o modelo de circulação global não representou os extremos observados de forma satisfatória, sendo executado um processo de remoção do viés. O modelo de empírico de simulação foi posteriormente executado em modo continuo, gerando previsões de longo prazo de níveis para os próximos sete meses, para cada mês no período de junho/2004 a dezembro/2011. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia utilizada obteve bons resultados, com desempenho satisfatórios até o terceiro mês, decaindo seu desempenho nos meses posteriores, mas configurando-se em uma ferramenta para auxílio à gestão dos recursos hídricos do local de estudo. / Population growth and degradation of water bodies have been pressuring modern agriculture, to provide more efficient responses about the rational use of water. For a better use of water resources, it is necessary to understand the movement of water in nature, where prior knowledge of atmospheric phenomena is an important tool in planning activities that use water as the primary source of supply. In this study were performed long-term forecasts of water levels (seven months of horizon, monthly time-step) in the Hydrological System Taim, using rainfall forecasts generated by a global circulation model as input. To perform predictions was developed an empirical hydrological regression model. This model was developed based on statistical techniques of analysis and manipulation of historical data to correlate the input data available to the levels (volume) of water in a wetland. Assuming that weather forecasts are a major source of uncertainty in hydrological forecasting, we used an ensemble forecast from COLA 2.2 with 30 members to quantify the uncertainties involved. An algorithm was developed to generate all the multiple linear regression models with the available data, where eight candidates equations were selected for hydrological forecasting. In a preliminary analysis of the precipitation forecast was observed that the global circulation model did not achieve a good representation of extremes values, thus a process of bias removal was carried out. Then the empirical model was used to generate water levels forecast for the next seven months, in each month of the period june/2004 to december/2011. The results showed that the methodology used has a satisfactory performance until the lead time three (third month in the future) where the performance starts to show lower values. Beside the sharply lost of performance in the last lead times, the model is a support tool that can help the decision making in the management of water resources for the study case.

O uso intensivo do solo e descarte incorreto e descontrolado de substâncias tóxicas no solo em decorrência do aumento das atividades agrícolas e industriais pode promover o acúmulo de elementos potencialmente tóxicos (EPTs). Isto ocorre, principalmente, nas camadas superficiais do solo, o que favorece a absorção dos EPTs pelas plantas e pode trazer riscos inaceitáveis à saúde humana, principalmente pela ingestão de alimentos contaminados. No Brasil existem poucos estudos relacionados à acumulação e à forma em que estes elementos estão presentes na solução do solo e podem ser absorvidos por plantas do tipo olerícolas, sendo que várias espécies são consumidas cruas pela população. Dessa forma, há exposição indireta desses elementos via ingestão dos vegetais. Uma das formas de estimar a acumulação do metal nas plantas é por meio do Fator de Bioconcentração (BCF), que é a razão entre a concentração total do EPT no vegetal e no solo. Os objetivos nesse estudo foram: (i) comparar resultados dos teores pseudototais de EPTs de solos e teores totais de plantas encontrados em referências bibliográficas provenientes de regiões tropicais úmidas e de regiões temperadas; (ii) calcular as concentrações críticas de Cu, Ni, Pb e Zn em cenários de exposição urbano e rural, por meio de dois modelos matemáticos para avaliação de risco à saúde humana: Planilha CETESB e CSOIL; (iii) avaliar as frações reativa, disponível e bioacessível de Ba, Cr, Cu, Ni, Pb e Zn em solos; e (iv) estimar os teores dos elementos presentes nas frações por funções empíricas a partir dos teores pseudototais e das propriedades física e químicas do solo. Foram levadas em consideração frações dos vegetais consumidos das áreas contaminadas: 10% para o cenário urbano e 25% para o cenário rural. O BCF foi o principal parâmetro avaliado no cálculo da concentração crítica dos EPTs, sendo que o ideal seria a obtenção de um BCF para cada situação/região, considerando principalmente os atributos físicos e químicos do solo, e tipo e espécie de vegetais cultivados para calcular as concentrações críticas baseada no risco à saúde humana. Os modelos empíricos foram capazes de predizer a relação entre as frações reativa e pseudototal desses elementos em função das propriedades dos solos e do seu teor pseudototal. Na fração disponível, 3% e 1% do teor de Ba e Zn, respectivamente, estavam disponíveis na solução do solo em relação aos teores pseudototais, o que sugere baixo potencial de mobilidade destes elementos no solo. O Ba apresentou grande solubilidade em ambientes ácidos, como o baixo pH encontrado no estômago de seres humanos. / The intensive land use and uncontrolled disposal of toxic substances in the soil due to the increase of agricultural and industrial activities can promote the accumulation of potentially toxic elements (PTEs) mainly in the upper soil layers, which favors the uptake by plants and can pose unacceptable risks to humans health, mainly by intake of contaminated food. In Brazil, there are few studies regarding the accumulation and the species in which these elements are present in the soil solution and can be absorbed by several vegetable crops eaten raw by the population, i.e., there is an indirect exposure by ingestion of vegetables. The Bioconcentration Factor (BCF) is the ratio of the total concentration of PTE in plant and soil. BCF is used to estimate the metal accumulation in plants. This study was carried out taking the following objectives into account: (i) the comparison of results obtained in bibliographic references from humid tropics and temperate regions; (ii) to calculate the critical concentrations of Cu, Ni, Pb and Zn for both urban and rural scenarios of exposure, using both mathematical models for assessment risk to human health: CETESB and CSOIL spreadsheets; (iii) to evaluate the reactive, available and bioaccessible fractions of Ba, Cr, Cu, Ni, Pb and Zn in soils cultivated with vegetable crops in Sao Paulo states, Brazil; and (iv) to estimate the PTEs contents in the fractions by empiric functions from pseudototals concentrations and soil physical and chemical properties. The following fractions of vegetables consumed in contaminated areas have taken into account: 10% for the urban scenario and 25% for the rural scenario. The BCF was the main parameter evaluated in the calculation of the critical concentration of EPTs. For calculating the critical concentrations based on risk to human health, it is suggested that the BCF should be determined for each state/region, mainly considering the physical and chemical soil properties, and the type and species of plants. The empirical models were able to predict the relationship between the reactive and the pseudototal fractions of the PTEs, and this fraction depended on the soil properties and on their pseudototal contents. In the available fraction, 3% and 1 % of Ba and Zn contents, respectively, were available in the soil solution in relation to pseudototal levels, suggesting the poor potential for the mobility of these elements in the soil. Moreover, Ba (bioaccessible fraction) had great solubility in acidic environments, such as the low pH found in the stomach.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-10-17T13:12:41Z No. of bitstreams: 1 VERILÂNEA NEYONARA FAUSTINO LISBOA - DISSERTAÇÃO (PPGEQ) 2017.pdf: 1445004 bytes, checksum: c2f80a5d04e632d9c74d55a966dca898 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-17T13:12:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VERILÂNEA NEYONARA FAUSTINO LISBOA - DISSERTAÇÃO (PPGEQ) 2017.pdf: 1445004 bytes, checksum: c2f80a5d04e632d9c74d55a966dca898 (MD5) Previous issue date: 2017-11-28 / CNPq / O quiabo é um vegetal presente o ano inteiro sendo bastante consumido em diversas partes do mundo. Contudo apresenta tempo de prateleira curto gerando perdas pós-colheita. Assim a secagem constitui uma alternativa para minimizar o desperdício. Dentro dessa linha o presente trabalho tem como objetivo avaliar o efeito da secagem em temperaturas distintas sobre o teor de compostos fenólicos, atividade antioxidante e características físico-químicas do quiabo. Foi usado o secador de leito fixo com as temperaturas de 43ºC e 65ºC e uma velocidade do ar de 0,85 m/s. Todas as análises feitas no quiabo in natura foram realizadas no quiabo desidratado. Os resultados obtidos mostraram que houve uma concentração de todos os nutrientes avaliados após o processo de secagem. A aplicação de modelos empíricos resultou que o modelo de Page foi o mais adequado (R2=99,95%, SSE= 0,002 e RMSE= 0,0007) para a temperatura de 43ºC e para a temperatura de 65ºC o modelo Logarítmico forneceu melhor ajuste (R2=99,6%, SSE=0,008 e RMSE=0,020). A aplicação do modelo fenomenológico forneceu um valor de Deff = 9,16x10-8 m2/s (R2=98,5%) para a temperatura de 43ºC e um Deff = 2,16x10-7 m2/s (R2=98,2%) para 65ºC. / The okra is a vegetable present the whole year being quite consumed in several parts of the world. However, it presents short shelf life generating post-harvest losses. Thus drying is an alternative to minimize waste. Within this line the objective of this work is to evaluate the effect of drying at different temperatures on the content of phenolic compounds, antioxidant activity and physical and chemical characteristics of okra. The fixed bed drier was used with temperatures of 43ºC and 65°C and an air velocity of 0.85 m/s. All the analyzes made on okra in natura were carried out on dehydrated okra. The results showed that there was a concentration of all nutrients evaluated after the drying process. The application of empirical models showed that the Page model was the most adequate (R2 = 99.95%, SSE = 0.002 and RMSE = 0.0007) for the temperature of 43 ° C and for the temperature of 65 ° C the logarithmic model provided the best fit (R2 = 99.6%, SSE = 0.008 and RMSE = 0.020). The application of the phenomenological model yielded a Deff = 9.16x10-8 m2 / s (R2 = 98.5%) for the temperature of 43ºC and a Deff = 2,16x10-7 m2 / s (R2 = 98.2 %) to 65 ° C.

O crescimento populacional e a degradação dos corpos d’água vêm exercendo pressão à agricultura moderna, a proporcionar respostas mais eficientes quanto ao uso racional da água. Para uma melhor utilização dos recursos hídricos, faz-se necessário compreender o movimento da água na natureza, onde o conhecimento prévio dos fenômenos atmosféricos constitui uma importante ferramenta no planejamento de atividades que utilizam os recursos hídricos como fonte primária de abastecimento. Nesse trabalho foram realizadas previsões de longo prazo com antecedência de sete meses e intervalo de tempo mensal de níveis no Sistema Hidrológico do Taim, utilizando previsões de precipitação geradas por um modelo de circulação global. Para realizar as previsões foi elaborado um modelo hidrológico empírico de regressão, onde foram utilizadas técnicas estatísticas de análise e manipulação de séries históricas para correlacionar os dados disponíveis aos níveis (volumes) de água no banhado. Partindo do pressuposto que as previsões meteorológicas são a maior fonte de incerteza na previsão hidrológica, foi utilizada a técnica de previsão por conjunto (ensemble) e dados do modelo COLA, com 30 membros, para quantificar as incertezas envolvidas. Foi elaborado um algoritmo para gerar todas as possibilidades de regressão linear múltipla com os dados disponíveis, onde oito equações candidatas foram selecionadas para realizar as previsões. Numa análise preliminar dos dados de entrada de precipitações previstas foi observado que o modelo de circulação global não representou os extremos observados de forma satisfatória, sendo executado um processo de remoção do viés. O modelo de empírico de simulação foi posteriormente executado em modo continuo, gerando previsões de longo prazo de níveis para os próximos sete meses, para cada mês no período de junho/2004 a dezembro/2011. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia utilizada obteve bons resultados, com desempenho satisfatórios até o terceiro mês, decaindo seu desempenho nos meses posteriores, mas configurando-se em uma ferramenta para auxílio à gestão dos recursos hídricos do local de estudo. / Population growth and degradation of water bodies have been pressuring modern agriculture, to provide more efficient responses about the rational use of water. For a better use of water resources, it is necessary to understand the movement of water in nature, where prior knowledge of atmospheric phenomena is an important tool in planning activities that use water as the primary source of supply. In this study were performed long-term forecasts of water levels (seven months of horizon, monthly time-step) in the Hydrological System Taim, using rainfall forecasts generated by a global circulation model as input. To perform predictions was developed an empirical hydrological regression model. This model was developed based on statistical techniques of analysis and manipulation of historical data to correlate the input data available to the levels (volume) of water in a wetland. Assuming that weather forecasts are a major source of uncertainty in hydrological forecasting, we used an ensemble forecast from COLA 2.2 with 30 members to quantify the uncertainties involved. An algorithm was developed to generate all the multiple linear regression models with the available data, where eight candidates equations were selected for hydrological forecasting. In a preliminary analysis of the precipitation forecast was observed that the global circulation model did not achieve a good representation of extremes values, thus a process of bias removal was carried out. Then the empirical model was used to generate water levels forecast for the next seven months, in each month of the period june/2004 to december/2011. The results showed that the methodology used has a satisfactory performance until the lead time three (third month in the future) where the performance starts to show lower values. Beside the sharply lost of performance in the last lead times, the model is a support tool that can help the decision making in the management of water resources for the study case.

Submitted by JOSELINA DE SOUZA CORREIA null (joselina.scorreia@gmail.com) on 2017-01-10T13:04:37Z No. of bitstreams: 1 Tese oficial _ Joselina de Souza Correia . 2017.pdf: 2214453 bytes, checksum: 2a09bae07d69c106a4dd8c34d57ecd39 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2017-01-12T13:56:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 correia_js_dr_bot.pdf: 2214453 bytes, checksum: 2a09bae07d69c106a4dd8c34d57ecd39 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-12T13:56:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 correia_js_dr_bot.pdf: 2214453 bytes, checksum: 2a09bae07d69c106a4dd8c34d57ecd39 (MD5) Previous issue date: 2016-11-18 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Diante das situações de escassez hídrica que ocorrem no Semiárido Brasileiro, e do contínuo aumento populacional naquela região são procurados meios que otimizem o uso da água. O objetivo desse trabalho foi analisar e criar uma perspectiva, dentro das variações ocorridas nos padrões de uso e ocupação do solo, por meio de imagens de satélites e da infiltração de água no solo, para subsidiar o uso racional da área, da água no Perímetro de Irrigação Pontal Sul, em Pernambuco. Para isso, foi feito o uso de geotecnologias, para fornecer elementos subsidiando uma melhor gestão em larga escala. Duas imagens LANDSAT para os anos2000-2015, foram analisadas e classificadas por meio do programa ArcGis, para comparação dos diferentes tipos de uso do solo. As classes e subclasses foram definidas por processo não supervisionado, seguido por supervisionado, sendo o perímetro dividido em duas classes, área antropizada e área natural, e esses subdivididos em solo descoberto e agricultura irrigada, e em Caatinga densa e Caatinga raleada, respectivamente. As mesmas imagens foram analisadas pelo programa IDRISI, e seus resultados confrontados com os encontrados pelo ArcGis. Foram utilizados dados de 21 testes de infiltração, da água no solo determinados por meio da metodologia dos anéis concêntricos, de onde se obteve a velocidade de infiltração básica (VIB). Os dados encontrados foram ajustados por vários modelos, e o de Kostiakov e a função potência foram os mais qualificados para os tipos de solo do perímetro. Quanto ao uso da terra, a Caatinga densa está presente em 22,1% e 24,8%; a Caatinga rala representa 51,2% e 39,1%; e a classe solo está descoberto em 26,75% e 33,64% da área do perímetro, respectivamente em 2000 e 2015. A agricultura irrigada foi visível apenas no ano de 2015 com 2,45% da área. Quando comparados, os programas evidenciaram algumas similaridades, e relativa coerência no uso e transformação das classes do solo, sendo que o IDRISI atribuiu a algumas classes uma extensão superior ao determinado pelo ArcGis. Como divergência, o programa IDRISI registrou presença de água superficial no primeiro cenário e agricultura irrigada em ambos os anos. A VIB foi classificada como muito alta e aponta a região como arenosa sob as condições analisadas, o que dificulta sua retenção hídrica e favorece sua infiltração. Os cenários sinalizam regiões parcialmente similares como zonas potenciais, para expansão da agricultura irrigada, legitimando a eficiência dessas geotecnologias na gestão e perspectiva de uso do perímetro de irrigação. / In face of the water stress situations that occur in the Brazilian semi-arid, as well as the continued population growth in that region, the use of water resources should be maximized. Thus, the aim of this study was to analyze and create a perspective within the variations of land use patterns, through the image analysis and soil water infiltration, for guiding the use of irrigated area inside of the Pontal Sul Irrigation Scheme, state of Pernambuco, Brazil. For this, the use of geotechnology was made to provide elements for a better area management. Satellite images (2000-2015), provided by the INPE and Codevasf, were analyzed and classified by the ArcGIS software for investigation and comparison of land use. The classes and subclasses were defined by unsupervised process, followed by supervised one, and the irrigation scheme was divided into two classes, anthropic area and natural area, and these were subdivided into discovered and irrigated agriculture soil, and dense Caatinga and thinned Caatinga, respectively. The same images were analyzed by IDRISI software, and the results compared with those found by ArcGis. Data from 21 infiltration tests were used, determined by the methodology of concentric rings, where basic infiltration rate (BIR) was derived. The data were adjusted for several models, and the Kostiakov and the power function models were the most qualified to the irrigation scheme soils. Regarding the use of the land, dense Caatinga is present in 22.1% and 24.8%; the thinned Caatinga represents 51.2% and 39.1%; and the soil is uncovered in 26.75% and 33.64% of the irrigation scheme area, respectively in 2000 and 2015. Irrigated agriculture was visible only in the year 2015, in 2.45% of the area. Both software showed some similarities and consistency on the use and transformation of soil classes, and IDRISI assigned to a higher extent class determined by the ArcGis. As divergence IDRISI software recorded the presence of surface water in the first scenario and irrigated agriculture in both years. The BIR was classified as very high and indicated that soils as sandy under the conditions analyzed, which makes its water retention low and favors water infiltration. The scenarios indicate partially similar regions as potential areas for expansion of irrigated agriculture, legitimizing the efficiency of these geotechnology in management and in the perspective of the irrigation scheme use. / CNPq:161122/2012-4

O crescimento populacional e a degradação dos corpos d’água vêm exercendo pressão à agricultura moderna, a proporcionar respostas mais eficientes quanto ao uso racional da água. Para uma melhor utilização dos recursos hídricos, faz-se necessário compreender o movimento da água na natureza, onde o conhecimento prévio dos fenômenos atmosféricos constitui uma importante ferramenta no planejamento de atividades que utilizam os recursos hídricos como fonte primária de abastecimento. Nesse trabalho foram realizadas previsões de longo prazo com antecedência de sete meses e intervalo de tempo mensal de níveis no Sistema Hidrológico do Taim, utilizando previsões de precipitação geradas por um modelo de circulação global. Para realizar as previsões foi elaborado um modelo hidrológico empírico de regressão, onde foram utilizadas técnicas estatísticas de análise e manipulação de séries históricas para correlacionar os dados disponíveis aos níveis (volumes) de água no banhado. Partindo do pressuposto que as previsões meteorológicas são a maior fonte de incerteza na previsão hidrológica, foi utilizada a técnica de previsão por conjunto (ensemble) e dados do modelo COLA, com 30 membros, para quantificar as incertezas envolvidas. Foi elaborado um algoritmo para gerar todas as possibilidades de regressão linear múltipla com os dados disponíveis, onde oito equações candidatas foram selecionadas para realizar as previsões. Numa análise preliminar dos dados de entrada de precipitações previstas foi observado que o modelo de circulação global não representou os extremos observados de forma satisfatória, sendo executado um processo de remoção do viés. O modelo de empírico de simulação foi posteriormente executado em modo continuo, gerando previsões de longo prazo de níveis para os próximos sete meses, para cada mês no período de junho/2004 a dezembro/2011. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia utilizada obteve bons resultados, com desempenho satisfatórios até o terceiro mês, decaindo seu desempenho nos meses posteriores, mas configurando-se em uma ferramenta para auxílio à gestão dos recursos hídricos do local de estudo. / Population growth and degradation of water bodies have been pressuring modern agriculture, to provide more efficient responses about the rational use of water. For a better use of water resources, it is necessary to understand the movement of water in nature, where prior knowledge of atmospheric phenomena is an important tool in planning activities that use water as the primary source of supply. In this study were performed long-term forecasts of water levels (seven months of horizon, monthly time-step) in the Hydrological System Taim, using rainfall forecasts generated by a global circulation model as input. To perform predictions was developed an empirical hydrological regression model. This model was developed based on statistical techniques of analysis and manipulation of historical data to correlate the input data available to the levels (volume) of water in a wetland. Assuming that weather forecasts are a major source of uncertainty in hydrological forecasting, we used an ensemble forecast from COLA 2.2 with 30 members to quantify the uncertainties involved. An algorithm was developed to generate all the multiple linear regression models with the available data, where eight candidates equations were selected for hydrological forecasting. In a preliminary analysis of the precipitation forecast was observed that the global circulation model did not achieve a good representation of extremes values, thus a process of bias removal was carried out. Then the empirical model was used to generate water levels forecast for the next seven months, in each month of the period june/2004 to december/2011. The results showed that the methodology used has a satisfactory performance until the lead time three (third month in the future) where the performance starts to show lower values. Beside the sharply lost of performance in the last lead times, the model is a support tool that can help the decision making in the management of water resources for the study case.

Uma variedade de algoritmos de aprendizado semissupervisionado baseado em grafos e métodos de geração de grafos foram propostos pela comunidade científica nos últimos anos. Apesar de seu aparente sucesso empírico, a área de aprendizado semissupervisionado carece de um estudo empírico detalhado que avalie o impacto da geração de grafos na classificação semissupervisionada. Neste trabalho, é provido tal estudo empírico. Para tanto, combinam-se uma variedade de métodos de geração de grafos com uma variedade de algoritmos de aprendizado semissupervisionado baseado em grafos para compará-los empiricamente em seis bases de dados amplamente usadas na literatura de aprendizado semissupervisionado. Os algoritmos são avaliados em tarefas de classificação de dígitos, caracteres, texto, imagens e de distribuições gaussianas. A avaliação experimental proposta neste trabalho é subdividida em quatro partes: (1) análise de melhor caso; (2) avaliação da estabilidade dos classificadores semissupervisionados; (3) avaliação do impacto da geração de grafos na classificação semissupervisionada; (4) avaliação da influência dos parâmetros de regularização no desempenho de classificação dos classificadores semissupervisionados. Na análise de melhor caso, avaliam-se as melhores taxas de erro de cada algoritmo semissupervisionado combinado com os métodos de geração de grafos usando uma variedade de valores para o parâmetro de esparsificação, o qual está relacionado ao número de vizinhos de cada exemplo de treinamento. Na avaliação da estabilidade dos classificadores, avalia-se a estabilidade dos classificadores semissupervisionados combinados com os métodos de geração de grafos usando uma variedade de valores para o parâmetro de esparsificação. Para tanto, fixam-se os valores dos parâmetros de regularização (quando existirem) que geraram os melhores resultados na análise de melhor caso. Na avaliação do impacto da geração de grafos, avaliam-se os métodos de geração de grafos combinados com os algoritmos de aprendizado semissupervisionado usando uma variedade de valores para o parâmetro de esparsificação. Assim como na avaliação da estabilidade dos classificadores, para esta avaliação, fixam-se os valores dos parâmetros de regularização (quando existirem) que geraram os melhores resultados na análise de melhor caso. Na avaliação da influência dos parâmetros de regularização na classificação semissupervisionada, avaliam-se as superfícies de erro geradas pelos classificadores semissupervisionados em cada grafo e cada base de dados. Para tanto, fixam-se os grafos que geraram os melhores resultados na análise de melhor caso e variam-se os valores dos parâmetros de regularização. O intuito destes experimentos é avaliar o balanceamento entre desempenho de classificação e estabilidade dos algoritmos de aprendizado semissupervisionado baseado em grafos numa variedade de métodos de geração de grafos e valores de parâmetros (de esparsificação e de regularização, se houver). A partir dos resultados obtidos, pode-se concluir que o grafo k- vizinhos mais próximos mútuo (mutKNN) pode ser a melhor opção dentre os métodos de geração de grafos de adjacência, enquanto que o kernel RBF pode ser a melhor opção dentre os métodos de geração de matrizes ponderadas. Em adição, o grafo mutKNN tende a gerar superfícies de erro que são mais suaves que aquelas geradas pelos outros métodos de geração de grafos de adjacência. Entretanto, o grafo mutKNN é instável para valores relativamente pequenos de k. Os resultados obtidos neste trabalho indicam que o desempenho de classificação dos algoritmos semissupervisionados baseados em grafos é fortemente influenciado pela configuração de parâmetros. Poucos padrões evidentes foram encontrados para auxiliar o processo de seleção de parâmetros. As consequências dessa instabilidade são discutidas neste trabalho em termos de pesquisa e aplicações práticas / A variety of graph-based semi-supervised learning algorithms have been proposed by the research community in the last few years. Despite its apparent empirical success, the field of semi-supervised learning lacks a detailed empirical study that evaluates the influence of graph construction on semisupervised learning. In this work we provide such an empirical study. For such purpose, we combine a variety of graph construction methods with a variety of graph-based semi-supervised learning algorithms in order to empirically compare them in six benchmark data sets widely used in the semi-supervised learning literature. The algorithms are evaluated in tasks about digit, character, text, and image classification as well as classification of gaussian distributions. The experimental evaluation proposed in this work is subdivided into four parts: (1) best case analysis; (2) evaluation of classifiers stability; (3) evaluation of the influence of graph construction on semi-supervised learning; (4) evaluation of the influence of regularization parameters on the classification performance of semi-supervised learning algorithms. In the best case analysis, we evaluate the lowest error rates of each semi-supervised learning algorithm combined with the graph construction methods using a variety of sparsification parameter values. Such parameter is associated with the number of neighbors of each training example. In the evaluation of classifiers stability, we evaluate the stability of the semi-supervised learning algorithms combined with the graph construction methods using a variety of sparsification parameter values. For such purpose, we fixed the regularization parameter values (if any) with the values that achieved the best result in the best case analysis. In the evaluation of the influence of graph construction, we evaluate the graph construction methods combined with the semi-supervised learning algorithms using a variety of sparsification parameter values. In this analysis, as occurred in the evaluation of classifiers stability, we fixed the regularization parameter values (if any) with the values that achieved the best result in the best case analysis. In the evaluation of the influence of regularization parameters on the classification performance of semi-supervised learning algorithms, we evaluate the error surfaces generated by the semi-supervised classifiers in each graph and data set. For such purpose, we fixed the graphs that achieved the best results in the best case analysis and varied the regularization parameters values. The intention of our experiments is evaluating the trade-off between classification performance and stability of the graphbased semi-supervised learning algorithms in a variety of graph construction methods as well as parameter values (sparsification and regularization, if applicable). From the obtained results, we conclude that the mutual k-nearest neighbors (mutKNN) graph may be the best choice for adjacency graph construction while the RBF kernel may be the best choice for weighted matrix generation. In addition, mutKNN tends to generate error surfaces that are smoother than those generated by other adjacency graph construction methods. However, mutKNN is unstable for relatively small values of k. Our results indicate that the classification performance of the graph-based semi-supervised learning algorithms are heavily influenced by parameter setting. We found just a few evident patterns that could help parameter selection. The consequences of such instability are discussed in this work in research and practice

As corridas de detritos são processos caracterizados por escoamentos rápidos associados a precipitações intensas e/ou acumuladas. A ocorrência destes processos está associada a diversas variáveis do meio físico e quando associadas a eventos extremos de precipitação podem gerar grande volume de sedimentos como aqueles observados em 1967 no município de Caraguatatuba (SP). Neste contexto, o objetivo desta pesquisa foi avaliar o potencial de geração de corridas de detritos a partir do emprego de parâmetros morfométricos para as bacias hidrográficas dos rios Santo Antônio, Guaxinduba e Mococa. Metodologicamente, o trabalho dividiu-se, em um primeiro momento, na identificação dos escorregamentos e das zonas de arraste e deposição das corridas de detritos. Posteriormente, foram extraídos os parâmetros e os índices morfométricos das bacias (área, amplitude, comprimento do canal, ângulo da encosta, índice de circularidade, densidade de drenagem e declividade média do canal), e analisados de forma qualitativa e quantitativa. A partir do reconhecimento dos processos foram selecionadas as sub-bacias para a aplicação de dois modelos empíricos considerando os valores de concentração de sólidos e de precipitação. Assim, por meio dos cenários propostos de 60 mm/h e 100 mm/h e concentração de sólidos de 50% foram obtidos os valores de vazão e de volume de sedimentos das corridas de detritos para cada sub-bacia selecionada. Os resultados obtidos na análise qualitativa mostraram similaridades entre as bacias dos rios Santo Antônio e Mococa, fato este não observado para a bacia do Guaxinduba. No entanto, a bacia do Guaxinduba apresentou maior potencial para a geração de corridas de detritos. Em 40 sub-bacias, observou-se que houve diferença de aproximadamente 60% da vazão e volume em relação aos cenários de 60 mm/h e 100 mm/h. Além disso, observou-se nas formulações empregadas que a inserção de variáveis geram valores distintos de vazão de pico e volume de sedimentos. Identificou-se que a bacia do Guaxinduba apresentou maior potência, porém com volumes inferiores aos observados nas bacias do Santo Antônio e Mococa. Acredita-se que a combinação destes métodos pode auxiliar na identificação de áreas suscetíveis à ocorrência das corridas de detritos em regiões serranas, como o Litoral Norte de São Paulo. / Debris flow processes are characterized by rapid runoff associated with heavy and/or accumulated rainfall. The occurrence of these processes is associated with several variables of the physical environment and when associated with extreme precipitation events can generate large amounts of sediment as those observed in 1967 in the city of Caraguatatuba (SP). In this context, the objective of this research was to evaluate the potential of generating debris flow from the use of morphometric parameters for the river basins of the Santo Antonio, Guaxinduba and Mococa. Methodologically, the work was divided, at first, the identification of landslides and areas of deposition of debris flow. Subsequently, the parameters and morphometric indices of the basins were extracted (area, basin relief, channel length, slope angle, circularity ratio, drainage density and average channel slope), and analyzed qualitatively and quantitatively. Based the recognition of the processes the sub-basins to the application of two empirical models considering the solid concentration values and precipitation were selected. Thus by the proposed scenarios of 60 mm / h and 100 mm/h solids concentration of 50% were obtained the values of peak discharges and magnitude of debris flow for each selected sub-basin. The results of the qualitative analysis showed similitarities between the rivers basins of the Santo Antônio and Mococa, which is not observed for the basin Guaxinduba. However, the basin Guaxinduba showed greater potential for the generation of debris flow. In sub-basin 40, it was observed that there was a difference of approximately 60% of peak discharges and magnitude in relation to the scenarios of 60 mm/h and 100 mm/h. Furthermore, it was observed that the formulations employed in the insertion variables generate different peak and magnitude values of sediment. It was identified that the Guaxinduba basin showed a higher power, but with magnitude lower than those observed in the basins of Santo Antônio and Mococa. It is believed that the combination of these methods can help identify areas susceptible to the occurrence of debris flow in mountainous regions such as the North Coast of São Paulo.