Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-09-02T14:13:49Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_Rafaella de Figueiredo Sales.pdf: 2788155 bytes, checksum: 95e4d0c2ca7494069abdc945b186152e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-02T14:13:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_Rafaella de Figueiredo Sales.pdf: 2788155 bytes, checksum: 95e4d0c2ca7494069abdc945b186152e (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / PETROBRAS/ PRH 28 / O biodiesel é considerado um potencial substituto para os combustíveis de origem fóssil. Geralmente, esse biocombustível é produzido através da transesterificação de óleos vegetais ou gordura animal utilizando um álcool de cadeia curta. A vasta aplicação industrial da transesterificação para produção de biodiesel requer um cuidadoso monitoramento do processo e modelagem dessa reação, orientados para um melhor entendimento e para a otimização do processo. Além disso, o controle do processo é de fundamental importância para garantir a qualidade do biodiesel de forma constante, uniforme e atendendo às especificações necessárias para a sua comercialização. Dentre as técnicas existentes para o monitoramento de reações, a espectroscopia no infravermelho próximo permite uma análise rápida e não destrutiva, podendo ser utilizada para o monitoramento in-line de processos. Nesse contexto, o presente trabalho descreve o monitoramento in-line da produção de biodiesel por transesterificação de óleo de soja com metanol utilizando a espectroscopia na região do infravermelho próximo. As reações foram conduzidas em batelada com controle de temperatura e velocidade de agitação. Dois estudos diferentes foram então realizados a partir dos dados espectroscópicos coletados ao longo das reações. A primeira abordagem consistiu na implementação de estratégias de controle estatístico multivariado e de qualidade, baseadas em métodos de projeção multivariada. Nesse estudo, modelos de referência baseados em dois métodos diferentes (tempo real e após o término da batelada) foram desenvolvidos usando bateladas sob condições normais de operação (concentração de catalisador NaOH de 0,75% em massa em relação à massa de óleo de soja, temperatura de 55°C e velocidade de agitação de 500 rpm). Foram avaliadas diferentes técnicas de pré-processamento espectral, bem como estratégias para desdobramento da matriz de dados espectrais. Posteriormente, bateladas submetidas a diferentes perturbações (relacionadas à adição de água e a mudanças na temperatura, na velocidade de agitação, na concentração de catalisador e na matéria prima utilizada) foram produzidas para avaliar o desempenho dos diferentes modelos em relação às suas capacidades de detectar falhas de operação. De um modo geral, as cartas de controle desenvolvidas foram capazes de detectar a maioria das falhas intencionalmente produzidas ao longo do processo. Apenas pequenas perturbações na velocidade de agitação não foram identificadas. A segunda abordagem baseou-se no estudo do comportamento cinético da metanólise do óleo de soja em diferentes condições de temperatura (20, 45 e 55°C) e de concentração de catalisador (0,75 e 1,0% m/m de NaOH). Nesse estudo, a modelagem cinética foi realizada a partir dos perfis de concentração do éster metílico estimados utilizando o método de Resolução multivariada de curvas com mínimos quadrados alternantes com restrição de correlação. Os perfis de concentração obtidos permitiram o desenvolvimento de um estudo cinético simplificado da reação, a qual foi considerada como seguindo uma cinética de pseudo-primeira ordem baseada na concentração do éster metílico para a reação global de transesterificação. O modelo cinético incluiu apenas o regime pseudo-homogêneo, em que é observada uma rápida taxa de reação e a cinética está controlada pela reação química. Para esse regime, obteve-se uma energia de ativação de 32,29 kJ.mol-1, com base na equação de Arrhenius. / Biodiesel is considered a potential substitute for fossil fuels. In general, this biofuel is produced by transesterification of vegetable oils or animal fats using a short-chained alcohol. The wide industrial application of transesterification for biodiesel production requires a thorough process monitoring and modeling of this reaction, oriented to a better understanding and optimization of the process. Moreover, process control is of utmost importance to ensure in a constant and uniform way the biodiesel quality in order to meet commercialization requirements. Among the existing techniques applied for reaction monitoring, near infrared spectroscopy allows a fast and non-destructive analysis, being able to be used for in-line process monitoring. In this context, the present work describes the in-line monitoring of biodiesel production by transesterification of soybean oil with methanol using near infrared spectroscopy. Reactions were carried out in batch reactors with temperature and agitation speed control. Two different studies were then carried out from spectroscopic data collected throughout the reactions. The first approach consisted of the implementation of multivariate statistic and quality control strategies, based on multivariate projection methods. In this study, reference models based on two different methods (real time and end of batch) were developed using batches under normal operating condition (0.75 w/w% of catalyst NaOH with respect to the amount of oil, temperature of 55ºC and stirring speed of 500 rpm). Different techniques for pre-processing and unfolding the spectral data were evaluated. Afterwards, batches subjected to different disturbances (related with water addition and changes in the temperature, agitation speed, catalyst content and raw material used) were manufactured to assess the performance of the different models in terms of their capability for fault detection. In general, the control charts developed were able to detect most of the failures intentionally produced during the batch runs. Only small variations in the stirring spend were not detected. The second approach was based on the study of the kinetic behavior of the soybean oil methanolysiscarried out with different temperatures (20, 44 and 55°C) and catalyst (NaOH) concentrations (0.75 and 1.0 w/w% based onoil weight). In this study, the kinetic modelling was developed from methyl ester concentration profiles estimated by Multivariate curve resolution alternating least squares with correlation constraint. The obtained concentration profiles allowed the development of a simplified kinetic model of the reaction, which was considered to follow a pseudo-first order overall kinetics based on methyl ester concentration for global transesterification reaction. The kinetic model included only the pseudo-homogeneous regime where the overall process kinetics is under chemical reaction control and a fast methanolysis rate is observed. For this regime, the activation energy was 32.29 kJ.mol-1, based on Arrhenius equation.

Soja (Glycine max (L.) Merrill) é uma das mais importantes oleaginosas no mundo e sua relevância pode ser também mensurada pela extensão da sua produção no Brasil, onde representa quase a metade do total da área plantada com grãos. A importância da soja está também associada à multiplicidade de utilização do grão, como por exemplo, na alimentação humana e animal, na indústria química e na geração de energia como biodiesel. A produtividade da soja tem sido frequentemente impactada devido ao ataque de pragas e doenças. Dentre as espécies de fitonematoides, o nematoide-das-lesões-radiculares (Pratylenchus brachyurus Godfrey), tem gerado significativas perdas econômicas aos produtores, variando entre 30 a 50%, dependendo da infestação da cultura. Este trabalho teve como objetivo identificar QTLs (Quantitative Trait Loci), a partir de um conjunto de fenótipos associados à resistência ao nematoide-das-lesões-radiculares utilizando a abordagem de mapeamento multivariado. Uma população de 174 indivíduos F2, obtidos a partir do cruzamento entre duas linhagens de soja FTPG06A e FTPG12X (com baixo fator de reprodução do nematoide), foi utilizada para a obtenção dos valores genéticos preditos (BLUPs - Best Linear Unbiased Predictions) de cinco características estudadas e também para a genotipagem com o SoySNP6k Bead Chip. As características avaliadas foram: fator de reprodução (FR), peso fresco (PA) e comprimento (CA) da parte aérea, peso fresco (PR) e comprimento (CR) da raiz. Um total de 1.240 marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism) foram mapeados nos 20 grupos de ligação (GLs) da soja. O comprimento total do mapa foi de 3.084,46 centiMorgans (cM), com intervalo médio de 2,54 cM entre marcadores adjacentes. A identificação de QTLs (Quantitative Trait Loci) para os caracteres fenotípicos foi realizada utilizando-se o mapeamento de intervalos múltiplos univariado (MIM) e multivariado (MT-MIM), com estimativa dos efeitos principais dos QTLs e análises de epistasia envolvendo pares de QTLs. Na abordagem MIM foram identificados três QTLs associados à variável CR, nos GLs (Grupos de Ligação) A2 e E (2 QTLs), explicando um total de 34,22% da variação fenotípica dessa variável para a população em estudo. Na abordagem MT-MIM, foram selecionados dois conjuntos de variáveis, de acordo com a correlação entre as mesmas. Três regiões genômicas foram reveladas, sendo estatisticamente significativas para as variáveis CR, FR e CA. A comparação dos seis QTLs identificados no presente estudo com o banco de dados de QTLs do Soybase forneceu evidências de que cinco QTLs, ainda não foram descritos na literatura. Uma busca por sequências candidatas em duas regiões de interesse, associadas à variável FR, foi realizada, com base na plataforma de dados genômicos PlantGDB. Várias sequências candidatas indicam relação com mecanismos importantes na resposta das plantas a estresses bióticos. Dessa forma, os resultados obtidos no presente estudo forneceram informações para auxiliar na melhor compreensão da arquitetura genética dos caracteres quantitativos analisados. / Soybean (Glycine max (L.) Merrill) is one of the most important oil crop worldwide and its relevance can also be measured by the extension of soybean grain production in Brazil, where it represents almost half of the total planting area with grains crops. Importance of soybean is also related to a multiplicity of usage of the grain, for example, in human consumption, animal feed, chemical industry and for energy generation as biofuel. Soybean yield has been frequently reduced by occurrence of pest and diseases. Among phytonematodes species, root lesion nematode (Pratylenchus brachyurus Godfrey) has caused significant economic losses to farmers, ranging from 30 to 50%, depending on crop infestation. This research aimed to identify QTLs (Quantitative Trait Loci), from a set of phenotypes associated with resistance to root lesion nematode, using the multivariate multiple interval mapping. A mapping population of 174 F2 plants derived from a by-parental cross between two soybean breeding lines FTPG06A and FTPG12X (with low nematode reproduction factor), was used for prediction of genetic values (BLUPs - Best Linear Unbiased Predictions) for five traits studied and also for genotyping with SoySNP6k Bead Chip. Traits evaluated were reproduction factor (FR), shoot weight (PA), shoot length (CA), root weight (PR) and root length (CR). A total of 1,240 SNP (Single Nucleotide Polymorphism) markers were mapped into 20 soybean linkage groups (LG). A total map length was 3,084.46 centiMorgans (cM) with an average of 2.54 cM between flanking markers. QTL mapping for those traits was performed using univariate (MIM) and multivariate (MT-MIM) multiple-interval mapping, with main QTL effects estimates and epistasis analysis between QTL pairs. MIM analysis identified three QTLs associated to CR trait at LG A2 and LG E (2 QTL), explaining 34,22% of phenotypic variation estimated for this mapping population. For MT-MIM analysis, two sets of traits were selected, according to the correlation among them. Three genomic regions statistically significant for CR, FR and CA traits were identified. Comparison between six identified QTL and QTL database at Soybase provided evidence that five QTL have not been published yet. Search for candidate sequences located in two regions associated with FR trait were further performed on the PlantGDB genomic data platform. Several candidate sequences indicate relationships with important plant response mechanisms to biotic stresses. Thus, results obtained in the present study provided information to improve knowledge of the genetic architecture of the analyzed quantitative traits.

A crescente globalização financeira e integração desses mercados resultaram em relações cada vez mais próximas entre os países, sejam eles desenvolvidos ou emergentes. Esses fenômenos, somados às crises financeiras recentes, provocaram maior interesse nos eventos de transmissão de volatilidade e de fluxos de informações entre os mercados financeiros. Dentre elas, destaca-se a crise financeira internacional de 2008, conhecida como \"crise do subprime\", considerada a maior e mais importante desde a Grande Depressão de 1929. Neste contexto, o mercado de recibos americanos de depósito (ADRs) apresentou uma importância crescente nas últimas décadas, especialmente para companhias sediadas em países emergentes, como os da América Latina. Essa região, particularmente, exibiu uma grande expansão neste mercado. De maneira geral, as empresas de países emergentes emissoras de ADRs possuem características mais similares às companhias sediadas nos mercados desenvolvidos, comparadas às demais de seu país de origem. Por isso, como objetivo geral deste estudo, buscou-se detectar e mensurar o fenômeno da interdependência, englobando os transbordamentos (spillovers) de retornos e de volatilidade e suas assimetrias, entre os principais mercados de capitais da América Latina - Brasil, Argentina, Chile e México - e dos países desenvolvidos - Estados Unidos, Japão, Reino Unido e França - no âmbito da última crise financeira internacional. Esse fenômeno foi investigado considerando tanto seus índices acionários de mercado, como os índices de ADRs criados neste estudo, um para cada mercado da América Latina. Estes foram compostos pelas cotações de seus respectivos ADRs níveis 2 ou 3, sendo que a metodologia desenvolvida para sua criação foi uma das contribuições deste trabalho. A partir das séries temporais de retornos diários logarítmicos dos índices dos oito países no período de junho de 2008 a maio de 2015, foi empregada uma metodologia abrangente. Foram aplicadas três abordagens univariadas para modelagem das volatilidades dos mercados (GARCH, EGARCH e TARCH) e dois modelos multivariados assimétricos VAR-MGARCH, com representação Diagonal VECH, para identificação dos transbordamentos de retornos e volatilidade, bem como a análise de suas correlações condicionais. Além disso, foram estimados dois modelos autorregressivos multivariados (VAR) para análise das relações conjuntas dos mercados, e a análise das Funções de Resposta a Impulso (IRF) e dos efeitos sobre a variância por meio de sua decomposição. Os resultados indicaram que as séries de retornos dos mercados de ADRs de empresas latino-americanas não apresentam comportamento mais similar, no tocante à volatilidade, ao dos principais mercados de capitais desenvolvidos. No entanto, há evidências de que os índices de ADRs possuem maior interdependência com os principais mercados de capitais desenvolvidos, por apresentarem relações mais próximas com esses, comparados aos mercados acionários latino-americanos analisados. Essa conclusão corrobora as hipóteses elaboradas sobre esse tema a partir da teoria de segmentação de mercado e das próprias características dessas companhias. Outro resultado relevante foi que os mercados emergentes da América Latina são mais suscetíveis a efeitos locais e regionais que globais, confirmando o benefício do uso dos ativos financeiros desses países para diversificação de carteiras internacionais, mesmo durante uma crise financeira internacional, como a do subprime. / The growing financial globalization and integration of this markets resulted in increasingly close links between the countries, both developed and emerging ones. These phenomena, added to the recent financial crises, provoked greater interest in the events of volatility and information flows transmission between the financial markets. Among them, stands out the international financial crisis of 2008, known as the \"subprime crisis\", considered the largest and most important since the Great Depression of 1929. In this context, the American Depositary Receipts (ADRs) market showed an increasing importance in recent decades, especially for companies based in emerging markets, such as the Latin America. This region, particularly, exhibited a large expansion in this market. In general, companies in emerging countries issuers of ADRs have more similar characteristics to companies based in developed markets, compared to the rest of their country of origin. Therefore, the general objective of this study was to detect and measure the interdependence phenomenon, encompassing returns and volatility spillovers and their asymmetries, among the major capital markets in Latin America - Brazil, Argentina, Chile and Mexico - and developed countries - United States, Japan, UK and France - within the last international financial crisis. This phenomenon was investigated considering both their stock market indices and the ADRs indices created in this study, one for each Latin America country. They were compound of the quotes from their respective ADRs levels 2 or 3, and the methodology developed for their creation was one of the contributions of this assignment. Using the time series of daily logarithmic returns of the eight countries indices in the period from June 2008 to May 2015, it was applied an embracing methodology. It was estimated three univariate approaches to modeling the markets volatility (GARCH, EGARCH and TARCH) and two asymmetric multivariate models VAR-MGARCH, with Diagonal VECH representation, for identification of the returns and volatility spillovers, as well as analysis of their conditional correlations. In addition, two multivariate autoregressive models (VAR) were estimated for analysis of joint relations of markets, and analysis of Impulse Response Functions (IRF) and the effects on the variance through its decomposition. The results indicated that the returns series from Latin American ADR markets doesn\"t have behavior more similar, with regard to volatility, to the major developed capital markets. However, there is evidence that the ADR indices present greater interdependence with the major developed capital markets, because they have closer relationships with these, compared to the Latin American equity markets analyzed. This finding supports the hypothesis elaborated on this subject from the market segmentation theory and the characteristics of these companies. Another important result was that the emerging markets of Latin America are more susceptible to local and regional effects than global ones, confirming the benefit of the use of the financial assets of these countries for diversification of international portfolios, even during an international financial crisis, such as the subprime.

[pt] Em processos multivariados, existem diversas variáveis observáveis para serem controladas. Pressupõe-se neste trabalho que os descontroles do processo se devem a causas especiais que atuam em fontes de variação independentes, cada uma destas podendo ser representada por uma variável aleatória não observável, ou latente. Alguma alteração na média de uma dessas variáveis ou um aumento na sua dispersão resultam, respectivamente, em deslocamento da média do vetor x de variáveis observáveis ao longo de uma direção atribuível específica, ou aumento da variabilidade do vetor x nessa direção. Propõe-se então controlar a dispersão de tais processos multivariados por gráficos de controle do desvio-padrão dos valores das projeções do vetor de variáveis observadas em direções específicas, associadas a variações nas variáveis latentes não observáveis do processo. Essas direções são denominadas de direções atribuíveis. Foram desenvolvidos, também, gráficos para média da norma quadrática de um vetor resíduo, a fim de permitir a sinalização da ocorrência de novas fontes de variação ainda desconhecidas ao processo, que levem a um aumento da variabilidade do vetor x em direções não contidas no subespaço das direções atribuíveis. O esquema proposto mostrou-se eficaz para o controle estatístico de causas especiais, atuando sobre as fontes de variação do processo, com a vantagem adicional de identificar automaticamente a variável latente afetada. / [en] In multivariate processes, there are several observable variables to be controlled. It is assumed in this work that loss of control is due to special causes acting in independent sources of variation, each of these being represented by an unobservable random variable, or latent. A change in average of these variables or an increase in dispersion results, respectively, in a displacement of the average of the vector x of the observable variables along a specific assignable direction or in an increase of vector x variability in that direction. It is proposed to control the dispersion of such multivariate processes by means of control charts of the vector projections values of observed variables in specific directions, associated with process changes in latent variables, not observable. We call these directions assignable directions. Graphs of average squared norm of a residual vector were developed to enable the signaling of the occurrence of new sources of variation, yet unknown to the process, that lead to increased vector x variability in directions not contained in the assignable directions subspace. The proposed scheme was shown to be an effective tool for statistical control of special causes acting on the process variation sources, with the added benefit of automatically identification of the affected latent variable.

O desenvolvimento de soluções que auxiliem na extração de informações de dados oriundos de sistemas de sensoriamento remoto e outras geotecnologias são essenciais em diversas atividades, por exemplo, a identificação de requisitos para o monitoramento ambiental; a definição de regiões de conservação; o planejamento e execução de atividades de verificação quanto ao cumprimento e uso do espaço; o gerenciamento de recursos naturais; a definição de áreas protegidas e ecossistemas; e o planejamento para aplicação e reposição de insumos agrícolas. Neste contexto, o presente trabalho apresenta um método para parametrizar um algoritmo segmentador Multiresolution, de forma que os segmentos obtidos sejam os maiores possíveis dentro de limites pré-estabelecidos de heterogeneidade para os dados avaliados. O método faz uso de variografia, uma ferramenta geoestatística que apresenta uma estimativa de quanto duas amostras variam em uma região espacial, de acordo com a distância relativa entre elas. Mostra-se também como a avaliação de múltiplos variogramas pode ser empregada na delimitação de regiões quando combinada a este algoritmo de segmentação, desde que os dados estejam dispostos em uma grade amostral regularmente espaçada. O método desenvolvido utiliza o efeito pepita estimado para os atributos dispostos em camadas sobrepostas e quantifica a segmentação em dois momentos (ou médias) para identificar o valor do parâmetro espacial ótimo a ser aplicado no segmentador. Apresenta-se, como exemplos de aplicabilidade do método, três casos típicos desta área: (i) definição de zonas de manejo para agricultura de precisão; (ii) seleção de regiões para estimativas de degradação ambiental na vizinhança de ponto de coleta/observação de espécies; e (iii) a identificação de regiões bioclimáticas que compõem uma Unidade de Conservação da biodiversidade. / Information extraction of data derived from remote sensing and other geotechnologies is important for many activities, e.g., the identification of environmental requirements, the definition of conservation areas, the planning and implementation of activities regarding compliance of correct land use; the management of natural resources, the definition of protected ecosystem areas, and the spatial planning of agricultural input reposition. This thesis presents a parameter optimisation method for the Multiresolution segmentation algorithm. The goal of the method is to obtain maximum sized segments within the established heterogeneity limits. The method makes use of variography, a geostatistical tool that gives a measure of how much two samples will vary in a region depending on the distance between each one of them. The variogram nugget effect is measured for each attribute layer and then averaged to obtain the optimal value for spatial segmentation with the Multiresolution algorithm. The segments thus obtained are superimposed on a regularly spaced sampled grid of georeferenced data to divide the region under study. To show the usefulnesss of this method, the following three case studies were performed: (i) the delineation of precision farming management zones; (ii) the selection of regions for environmental degradation estimates in the neighbourhood of species occurrence points; and (iii) the identification of bioclimatic regions that are present in biodiversity conservation units.

Cette thèse analyse la manière dont le discours satirico-humoristique se constitue lorsqu’il cible la figure présidentielle, en se focalisant sur des dimensions de contenu et de forme qui le structurent, et en faisant attention à leur articulation. A partir d’une étude biculturelle (France-Argentine), qui vise à la conceptualisation d’un humour transculturel, nous supposons qu’au-delà des spécificités locales, il est possible de parvenir à une grammaire, et donc à un système d’invariants, constituée des codes verbaux et visuels.Suivant une approche basée sur les sciences de l’information et de la communication, nous intégrons des perspectives théoriques et méthodologiques complémentaires pour analyser deux corpus de titres et d’images (caricatures politiques à une ou plusieurs vignettes) de l’hebdomadaire Le Canard enchaîné et du supplément Sátira/12 qui portent sur Jacques Chirac et Carlos Menem respectivement, à des moments de grande importance politique pendant leurs deux mandats. / This thesis analyzes the satirical humour discourse that aims at the presidential institution, by focusing on how its content and form are constituted and interrelated. Based on a bicultural approach (France-Argentina) aiming to contribute to the conceptualization of transcultural humour, we put forward that beyond local specificities, it is possible to construct a grammar, or a system of invariants, constituted by verbal and visual codes.Following an approach based on information and communication sciences, we merge different theoretical and methodological perspectives to analyse two corpora of titles and images (political cartoons and strips), from the weekly Le Canard enchaîné and the weekly newspaper supplement Sátira/12, that deal with Jacques Chirac and Carlos Menem, respectively, at moments of great political importance of their two presidential terms. / En este trabajo abordamos la construcción de la imagen mediática del ex presidente JacquesChirac en el semanario satírico francés Le Canard enchaîné, centrándonos en los rasgos depersonalidad que el periódico atribuye al personaje. Nuestro corpus está conformado por 234títulos que tratan sobre el mandatario en cuatro períodos de análisis seleccionados por suimportancia en el contexto político de Francia a lo largo de sus dos mandatos. Realizamosinicialmente un análisis de discurso y un análisis de contenido de los títulos con el fin deidentificar y clasificar los rasgos de personalidad y detectamos que la mayoría son negativos.Acto seguido, aplicamos un test χ² que nos permitió determinar la existencia de unadependencia entre los rasgos negativos y los períodos analizados. Un Análisis Factorial deCorrespondencias Simples posibilitó identificar tres grupos con algunas modalidadesasociadas. La decisión de conformar estos grupos fue luego confirmada por un Análisis deClasificación Jerárquica. Los rasgos agrupados según un ethos preponderante constituyenaspectos nucleares en la figura de un Presidente y su variación a lo largo de los cuatroperíodos analizados no responde a un criterio cronológico sino que parece guardar relacióncon las vicisitudes del escenario político.

O desenvolvimento de soluções que auxiliem na extração de informações de dados oriundos de sistemas de sensoriamento remoto e outras geotecnologias são essenciais em diversas atividades, por exemplo, a identificação de requisitos para o monitoramento ambiental; a definição de regiões de conservação; o planejamento e execução de atividades de verificação quanto ao cumprimento e uso do espaço; o gerenciamento de recursos naturais; a definição de áreas protegidas e ecossistemas; e o planejamento para aplicação e reposição de insumos agrícolas. Neste contexto, o presente trabalho apresenta um método para parametrizar um algoritmo segmentador Multiresolution, de forma que os segmentos obtidos sejam os maiores possíveis dentro de limites pré-estabelecidos de heterogeneidade para os dados avaliados. O método faz uso de variografia, uma ferramenta geoestatística que apresenta uma estimativa de quanto duas amostras variam em uma região espacial, de acordo com a distância relativa entre elas. Mostra-se também como a avaliação de múltiplos variogramas pode ser empregada na delimitação de regiões quando combinada a este algoritmo de segmentação, desde que os dados estejam dispostos em uma grade amostral regularmente espaçada. O método desenvolvido utiliza o efeito pepita estimado para os atributos dispostos em camadas sobrepostas e quantifica a segmentação em dois momentos (ou médias) para identificar o valor do parâmetro espacial ótimo a ser aplicado no segmentador. Apresenta-se, como exemplos de aplicabilidade do método, três casos típicos desta área: (i) definição de zonas de manejo para agricultura de precisão; (ii) seleção de regiões para estimativas de degradação ambiental na vizinhança de ponto de coleta/observação de espécies; e (iii) a identificação de regiões bioclimáticas que compõem uma Unidade de Conservação da biodiversidade. / Information extraction of data derived from remote sensing and other geotechnologies is important for many activities, e.g., the identification of environmental requirements, the definition of conservation areas, the planning and implementation of activities regarding compliance of correct land use; the management of natural resources, the definition of protected ecosystem areas, and the spatial planning of agricultural input reposition. This thesis presents a parameter optimisation method for the Multiresolution segmentation algorithm. The goal of the method is to obtain maximum sized segments within the established heterogeneity limits. The method makes use of variography, a geostatistical tool that gives a measure of how much two samples will vary in a region depending on the distance between each one of them. The variogram nugget effect is measured for each attribute layer and then averaged to obtain the optimal value for spatial segmentation with the Multiresolution algorithm. The segments thus obtained are superimposed on a regularly spaced sampled grid of georeferenced data to divide the region under study. To show the usefulnesss of this method, the following three case studies were performed: (i) the delineation of precision farming management zones; (ii) the selection of regions for environmental degradation estimates in the neighbourhood of species occurrence points; and (iii) the identification of bioclimatic regions that are present in biodiversity conservation units.

[pt] Esta tese apresente duas contribuições para a modelagem e previsão de sinistros já ocorridos e ainda não avisados (Incurred But Not Reported – IBNR), quando organizados numa estrutura de dados conhecida como triângulo de run-off. Ambas as contribuições são baseadas em arcabouços gerais para a construção de modelos para séries temporais com coeficientes variantes no tempo. Em nossa primeira contribuição desenvolvemos a extensão multivariada do modelo em espaço de estado proposto por Atherino em 2008. A partir dessa extensão é possível modelas simultaneamente um ou mais triângulos de run-off associados às diversas coberturas de uma seguradora, levando-se em consideração a dependência entre os distintos triângulos, capturada pela estrutura da matriz variância – covariância do modelo SUTSE e a dependência entre as células de cada triângulo de run-off, capturada pelas componentes de nível e de periodicidade, de acordo com a proposta de atherino et al. (2010). Em nossa segunda contribuição desenvolvemos um arcabouço geral para a modelagem univariada de triângulos de run-off a partir da estruturas dos modelos GAS (Generalized Autoregressive Score) desenvolvidos por Creal at al. (2013). Esse arcabouço, bastante flexível, permite a escolha de qualquer distribuição para as entradas do triângulo run-off, considerando que os seus parâmetros variem ao longo período de origem ou de desenvolvimento. Em particular consideramos as distribuições gama e log-normal. Nossos resultados foram comparados com os obtidos através do método chain ladder (Mack, 1993), utilizado como benchmark na indústria de seguros. O teste Diebold e Mariano (1995) evidenciou que os modelos propostos geram melhores previsões, comparadas as previsões do método chain ladder. / [en] This thesis presents two contributions to the modeling and prediction of a type of claims in the insurance industry known as IBNR (Incurred But Not Reported) when these are organized in a data structure known as the run-off triangle. Both contributions are based on general frameworks for building models for time series with time varying coefficients. In our first contribution we developed the multivariate extension of the state space model proposed by Atherino in 2008. From this extension it is possible to model simultaneously one or more run-off triangles associated with different coverages from an insurer, taking into account the dependence between different triangles, captured by the structure of the variance-covariance matrix of the SUTSE model, while the dependence between the cells of each triangle run-off is captured by the components of level and periodicity according to the model proposed by Atherino (2008). In our second contribution we developed a general framework for univariate modeling of run-off triangles using the structure of GAS models (Generalized Autoregressive Score) developed by Creal et al. (2013). This framework, very flexible, allows one to choose any distribution to the inputs of the triangle run-off, considering that its parameters can vary over the period of origin or period of development. In particular we have considered both gamma and lognormal distributions. Our results were compared with those obtained by the chain ladder method (Mack, 1993) used as a benchmark in the insurance industry. The Diebold and Mariano test (1995) showed that the proposed models produced better predictions compared to the predictions of the chain ladder method.