The offshore industry is full ascension in Brazil, driven by the discovery of light oil and rich gas abundant in the pre-salt layer. The explored natural gas in the pre-salt layer has superior calorific components, however it has H2S and CO2 (considered acid components) dissolved in its composition. The removal of such components is necessary still in the production field, seeking to fit the gas in the effective specifications for ANP - National Agency of the Petroleum. Nowadays the most used method to remove acid components from the extracted gas of the pre-salt layer is through amine plants. With that comes the need to know the process and to operate it in the most efficient possible way, treating the same amount of gas with the minimum cost. The need for research arises from the difficulty from FPSO Capixaba s operation part to maintain the specifications of the manufacturer s project (VME Process), as the concentration of the amine solvent, amount of treated fresh water and new amine daily added inside the system. To maintain the established project levels it was necessary superior addition both of solvent amine as treated fresh water, showing a removal of H2S and CO2 sometimes satisfactory sometimes not. So, the aim of this investigation was to propose the best possible point of operation for the amine plant in operation in FPSO Capixaba through a study case, between May of 2010 to June of 2012 and was built scatter plots based on historical data to find the ideal concentration that the system operates with the best efficiency on H2S and CO2 removal, using minimum daily addition of amine and treated fresh water. The results were confronted with specifying it in projects and applied, resulting in an economy in order 75,8% amine and 76% of treated fresh water monthly, maintaining the treated gas in the system between of the specifications and effective standards in Brazil. A statistic technique of multiple regressions was built for the study of relationship between the water/amine concentration and of H2S and CO2. It was obtained a total of samples of 245 days for amine concentration (classified as dependent variable) and an equation that esteemed it relationship was built with CO2 and H2S concentration (considered independent variables). The results obtained in the model indicate a good relationship in the estimators studied (R2(adjusted) = 0,8051) and a standard error of 0,029. / A indústria offshore encontra-se em plena ascensão no Brasil, impulsionada pela descoberta de óleo leve e gás rico, abundantes na camada pré-sal. O gás natural explorado na camada pré-sal possui componentes caloríficos superiores, porém possui H2S e CO2 (considerados componentes ácidos) dissolvido em sua composição. A remoção de tais componentes se faz necessária ainda no campo de produção, visando enquadrar o gás nas especificações vigentes pela ANP Agência Nacional do Petróleo. Atualmente o método mais utilizado na remoção de componentes ácidos no gás extraído da camada pré-sal é através de plantas de amina. Com isso surge a necessidade em conhecer o processo e operá-lo da maneira mais eficiente possível, tratando a mesma quantidade de gás com o menor custo. A necessidade da pesquisa surge da dificuldade por parte da operação do FPSO Capixaba para manter as especificações de projeto do fabricante (VME Process), quanto à concentração da amina solvente, quantidade de água tratada e amina nova inserida diariamente no sistema. Para manter os níveis estabelecidos em projeto se fazia necessário à adição muito superior tanto de amina solvente quanto de água tratada, apresentando uma remoção de H2S e CO2 horas satisfatória horas não. Assim o objetivo desta investigação foi propor o ponto de operação melhor possível para a planta de amina em operação no FPSO Capixaba através de um estudo de caso, tendo como base o período de Maio de 2010 até Junho de 2012 e, para isso utilizouse a construção de gráficos de dispersão baseado em dados históricos para encontrar a concentração ideal em que o sistema opera com a melhor eficiência com relação a remoção de H2S e CO2, menor adição de amina e água tratada diariamente. Os resultados foram confrontados com o especificando em projetos e aplicados no processo, resultando em uma economia na ordem 75,8% amina e 76% de água tratada mensalmente, mantendo o gás tratado no sistema dentro das especificações e normas vigentes no Brasil. Foi construído um modelo de regressão múltipla para estudo da relação entre a concentração de água/amina e a concentração de H2S e CO2. Obteve-se um total de amostras de 245 dias para concentração de amina (classificada como variável dependente) e buscou-se uma equação que estimasse a sua relação com a concentração de CO2 e H2S (consideradas variáveis independentes). Os resultados obtidos no modelo indicam uma boa relação nos estimadores estudados (R2(ajustado)= 0,8051) e um erro padrão de 0,029.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Load forecasting is a very important activity on electric power system operation and planning, because many studies on electricity sector depend on future behavior of the system, requiring the electricity demand forecast for its realization. The very short-term load forecasting has a horizon of few minutes to a few hours and it seeks to translate more accurately the instantaneous profile of load. There are several factors that should be considered in forecasting methods, climatic variables have a major influence on demand trends in the very short term, therefore, they should be incorporated into the projection model. In Brazil, has been growing use of electricity production through the photovoltaic generation, so, for this feature to be used efficiently, energy produced by the solar panels forecast is a tool that contributes to this type of energy act reliably. The main objective of this work is to develop a methodology for load and solar power generation forecasting in the very short-term considering the influence the climatic variables. The methodology for load, wind and solar power generation forecasting considers the climatic variables: temperature, relative humidity, wind speed, solar radiation and atmospheric pressure. The study presents data load for a typical year of a substation of the metropolitan region of Rio Grande do Sul, analyzed with data from a weather station in the region. For calculate the solar power generation forecasting the method uses a model that considers the solar radiation and the temperature to calculate the power produced by the photovoltaic module. The method for the forecast was performed using Excel VBA tool, by grouping the load and climate variables data of history and is based on multiple linear regression. The projection algorithm was tested and compared computationally, based on actual data, presenting significant results, because as it is projected to hours ahead, the data is updated with the actual data every hour, reducing forecast errors, confirming that the considered climatic variables are very important to refine load and generation forecasting methods, essential for system planning. Compared to other existing methods, the proposed method stands out by the fact to consider climatic variables for the projection, and uses the methodology to perform the projection of solar power generation. / A previsão de carga é uma atividade de grande importância inserida na operação e no planejamento do sistema elétrico de potência, pois muitos estudos referentes ao setor elétrico dependem do comportamento futuro do sistema, sendo necessária a previsão de demanda de energia elétrica para sua realização. A previsão de demanda de eletricidade para curtíssimo prazo possui um horizonte de poucos minutos até algumas horas e ela procura traduzir com maior exatidão o perfil instantâneo da carga. Há vários fatores que devem ser considerados nos métodos de previsão, as variáveis climáticas apresentam grande influência na evolução de demanda no curtíssimo prazo, portanto, devem ser incorporadas no modelo de projeção. No Brasil, tem sido crescente a utilização da produção de energia elétrica através da geração fotovoltaica, sendo assim, para que esse recurso seja utilizado de forma eficiente, a previsão da energia produzida pelos painéis solares é uma ferramenta que contribui para que esse tipo de energia atue de forma confiável. O objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para previsão de carga e geração de energia solar para o horizonte de curtíssimo prazo, considerando a influência das variáveis climáticas. A metodologia para previsão de carga e geração de energia solar considera as variáveis climáticas: temperatura ambiente, umidade relativa do ar, velocidade do vento, radiação solar e pressão atmosférica. O estudo apresenta dados de carga de uma subestação da região metropolitana do estado do Rio Grande do Sul, analisados com dados de uma estação meteorológica da região. Para o cálculo da previsão da geração solar o método utiliza um modelo que considera a radiação solar e a temperatura para o cálculo da potência produzida pelo módulo fotovoltaico. O método para a previsão foi realizado utilizando a ferramenta VBA do Excel, através do agrupamento dos dados de carga e das variáveis climáticas do histórico e baseia-se na regressão linear múltipla. O algoritmo de previsão foi testado e comparado computacionalmente com base nos dados reais, apresentando resultados significativos, pois como a projeção é para horas a frente, os dados são atualizados com os dados reais a cada hora, diminuindo os erros da previsão, confirmando que as variáveis climáticas consideradas tem grande importância para refinar métodos de previsão de carga e geração de energia solar, fundamental para o planejamento do sistema elétrico. Em relação aos demais métodos já existentes, o método proposto se destaca pelo fato de considerar variáveis climáticas para a projeção de carga, e utiliza a metodologia para realizar a projeção da geração solar.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The area occupied by planted forests has increased significantly in the country, especially with Eucalyptus and Pinus genus. However, the means of determining of dendrometric variables the field are costly, require time and covers small areas. Thus, the orbital products applied in estimating the biophysical variables constitute an important source of data, which facilitate the process of acquiring information of the canopies, being useful, especially, in the planning in order to optimize productivity. This manner, this study aims evaluate the potential of the Landsat 8 satellite images in the differentiation of stage of growth and determining the biophysical variable of Eucalyptus grandis e Pinus elliottii. We used the 221-083 scene of Landsat 8/OLI satellite of the day 30th August 2013, being this converted to surface bidirectional reflectance from the radiometric calibration and, subsequently generated the ARVI vegetation indices, NDVI, NDVI, MVI, NDVI, SAVIL=0.25 SAVIL=0.50 and SR. The spectral behavior of the stands with different ages was established based on the reflectance of the red and near infrared bands. The reflectance of the bands and vegetation indexes was related to the forest volume, analyzing their correlation and adjustment of the data to the regression models, leading to selection of variables through Stepwise method. The Landsat 8 images are sensitive the variations of the characteristics of individuals according to the different growth stages of the forest stands, wherein for E. grandis to 4, 18 and 23 years, the increasing age caused reduction in reflectance in the NIR band and increased in the band Red. However, in stands of P. elliottii it was observed that increasing age led to an increased reflectance in the NIR band and reduction in red band. Correlation analysis between the spectral data and the forest volume of E. grandis showed that SAVIL=0.50 index showed better correlation with forest variable at both ages. The stands of P. elliottii the B5 band showed higher correlation with the volume to 9 years old, however at 10 years of age, the DVI index showed the highest correlation with the forest variable. Regression analysis for E. grandis has exposed the models of best fit, so that at 4 and 18, the equation containing the SAVI index explained 76% and 68% of the variability of the data. At 23 years, the composite model of the SAVI index and B7 band obtained R²aj of 0.67. For P. elliottii the best model to 9 years of age explained 74% of data variability, being this composed of the DVI index and B7 band. Thus, the Landsat 8 / OLI data can be used in forest planning, assisting in forest inventory, as well as knowledge of the individual phases of growth and the identification of forest species. / A superfície ocupada por florestas plantadas tem aumentado significativamente no território nacional, especialmente com os gêneros Eucalyptus e Pinus. Contudo, os meios de determinação das variáveis dendrométricas a campo são onerosos, requer de tempo e abrangem pequenas áreas. Assim, os produtos orbitais aplicados na estimativa das variáveis biofísicas constituem-se de uma importante fonte de dados, os quais facilitam o processo de aquisição de informações dos dosséis, sendo útil, especialmente, no planejamento visando a otimização da produtividade. Desse modo, esse estudo tem por objetivo avaliar a potencialidade das imagens do satélite Landsat 8 na diferenciação do estágio de crescimento e determinação da variável biofísica de Eucalyptus grandis e Pinus elliottii. Utilizou-se a cena 221-083 do satélite Landsat 8/OLI do dia 30 de agosto de 2013, sendo essa convertida para reflectância bidirecional de superfície a partir da calibração radiométrica e, posteriormente gerados os índices de vegetação ARVI, DVI, GNDVI, MVI, NDVI, SAVI25, SAVI50 e SR. O comportamento espectral dos povoamentos com idades distintas foi estabelecido com base na reflectância das bandas do vermelho e infravermelho próximo. A reflectância das bandas e índices de vegetação foi relacionada com o volume florestal, analisando a sua correlação e o ajuste dos dados à modelos de regressão, conduzindo a seleção de variáveis por meio do método Stepwise. A imagem Landsat 8/OLI mostrou-se sensível às variações das características dos indivíduos em função das diferentes fases de crescimento dos povoamentos florestais, sendo que para E. grandis aos 4, 18 e 23 anos, o aumento da idade ocasionou a redução da reflectância na banda B5 e aumento na banda do vermelho. No entanto, em povoamentos de P. elliottii observou-se que o aumento da idade propiciou um aumento da reflectância na banda B5 e redução na banda do vermelho. A análise de correlação entre os dados espectrais e o volume florestal de E. grandis demonstrou que o índice SAVIL=0,50 apresentou melhor correlação com variável florestal em ambas as idades. Para povoamentos de P. elliottii a banda B5 demonstrou maior correlação com o volume aos 9 anos de idade, porém aos 10 anos de idades, o índice DVI apresentou maior correlação com a variável florestal. A análise de regressão para E. grandis expôs os modelos de melhor ajuste, de modo que aos 4 e 18 anos, a equação contendo o índice SAVI explicou 76% e 68% da variabilidade dos dados, respectivamente. Aos 23 anos, o modelo composto pelo índice SAVI e a banda B7 obteve R²aj de 0,67. Para P. elliotti o melhor modelo aos 9 anos de idade explicou 74% da variabilidade dos dados, sendo esse composto pela banda B5, já aos 10 anos o modelo englobou 73% da variabilidade, sendo esse composto pelo índice DVI e a banda B7. Desse modo, os dados Landsat 8/OLI podem ser utilizados no planejamento florestal, auxiliando em inventários florestais, bem como no conhecimento das fases de crescimento dos indivíduos e na identificação de espécies florestais.

Orientador: Víctor Hugo Lachos Dávila / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-26T19:55:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Massuia_MoniqueBettio_M.pdf: 2926597 bytes, checksum: 2a1154c0a61b13f369e8390159fc4c3e (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal apresentar os modelos de regressão lineares com respostas censuradas sob a classe de distribuições de mistura de escala skew-normal (SMSN), visando generalizar o clássico modelo Tobit ao oferecer alternativas mais robustas à distribuição Normal. Um estudo de inferência clássico é desenvolvido para os modelos em questão sob dois casos especiais desta família de distribuições, a Normal e a t de Student, utilizando o algoritmo EM para obter as estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros dos modelos e desenvolvendo métodos de diagnóstico de influência global e local com base na metodologia proposta por Cook (1986) e Poom & Poon (1999). Sob o enfoque Bayesiano, o modelo de regressão para respostas censuradas é estudado sob alguns casos especiais da classe SMSN, como a Normal, a t de Student, a skew-Normal, a skew-t e a skew-Slash. Neste caso, o amostrador de Gibbs é a principal ferramenta utilizada para a inferência sobre os parâmetros do modelo. Apresentamos também alguns estudos de simulação para avaliar a metodologia desenvolvida que, por fim, é aplicada em dois conjuntos de dados reais. Os pacotes SMNCensReg, CensRegMod e BayesCR para o software R dão suporte computacional aos desenvolvimentos deste trabalho / Abstract: This work aims to present the linear regression model with censored response variable under the class of scale mixture of skew-normal distributions (SMSN), generalizing the well known Tobit model as providing a more robust alternative to the normal distribution. A study based on classic inference is developed to investigate these censored models under two special cases of this family of distributions, Normal and t-Student, using the EM algorithm for obtaining maximum likelihood estimates and developing methods of diagnostic based on global and local influence as suggested by Cook (1986) and Poom & Poon (1999). Under a Bayesian approach, the censored regression model was studied under some special cases of SMSN class, such as Normal, t-Student, skew-Normal, skew-t and skew-Slash. In these cases, the Gibbs sampler was the main tool used to make inference about the model parameters. We also present some simulation studies for evaluating the developed methodologies that, finally, are applied on two real data sets. The packages SMNCensReg, CensRegMod and BayesCR implemented for the software R give computational support to this work / Mestrado / Estatistica / Mestra em Estatística

Orientador: Víctor Hugo Lachos Dávila / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-27T06:40:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GalarzaMorales_ChristianEduardo_M.pdf: 5076076 bytes, checksum: 0967f08c9ad75f9e7f5df339563ef75a (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Os dados longitudinais são frequentemente analisados usando modelos de efeitos mistos normais. Além disso, os métodos de estimação tradicionais baseiam-se em regressão na média da distribuição considerada, o que leva a estimação de parâmetros não robusta quando a distribuição do erro não é normal. Em comparação com a abordagem de regressão na média convencional, a regressão quantílica (RQ) pode caracterizar toda a distribuição condicional da variável de resposta e é mais robusta na presença de outliers e especificações erradas da distribuição do erro. Esta tese desenvolve uma abordagem baseada em verossimilhança para analisar modelos de RQ para dados longitudinais contínuos correlacionados através da distribuição Laplace assimétrica (DLA). Explorando a conveniente representação hierárquica da DLA, a nossa abordagem clássica segue a aproximação estocástica do algoritmo EM (SAEM) para derivar estimativas de máxima verossimilhança (MV) exatas dos efeitos fixos e componentes de variância em modelos lineares e não lineares de efeitos mistos. Nós avaliamos o desempenho do algoritmo em amostras finitas e as propriedades assintóticas das estimativas de MV através de experimentos empíricos e aplicações para quatro conjuntos de dados reais. Os algoritmos SAEMs propostos são implementados nos pacotes do R qrLMM() e qrNLMM() respectivamente / Abstract: Longitudinal data are frequently analyzed using normal mixed effects models. Moreover, the traditional estimation methods are based on mean regression, which leads to non-robust parameter estimation for non-normal error distributions. Compared to the conventional mean regression approach, quantile regression (QR) can characterize the entire conditional distribution of the outcome variable and is more robust to the presence of outliers and misspecification of the error distribution. This thesis develops a likelihood-based approach to analyzing QR models for correlated continuous longitudinal data via the asymmetric Laplace distribution (ALD). Exploiting the nice hierarchical representation of the ALD, our classical approach follows the stochastic Approximation of the EM (SAEM) algorithm for deriving exact maximum likelihood (ML) estimates of the fixed-effects and variance components in linear and nonlinear mixed effects models. We evaluate the finite sample performance of the algorithm and the asymptotic properties of the ML estimates through empirical experiments and applications to four real life datasets. The proposed SAEMs algorithms are implemented in the R packages qrLMM() and qrNLMM() respectively / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientador: Ricardo Ribeiro Rodrigues / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia / Made available in DSpace on 2018-08-27T08:12:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Barreto_TiagoEgydio_D.pdf: 8134501 bytes, checksum: c12818f7df9316d4b24cad1607c7fcd5 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Neste estudo, buscamos compreender se a comunidade arbórea em remanescente de Floresta Estacional Semidecidual com pouca perturbação antrópica, mas situado em uma paisagem com alto grau de ocupação agrícola e com poucos remanescentes de vegetação nativa, mantém suas características quanto à sua estrutura ao longo do tempo e do espaço e como a heterogeneidade ambiental do solo e a estrutura do dossel afetam os descritores de estrutura e dinâmica da floresta. Para isto investigamos o padrão e os processos ecológicos que influenciam a estrutura e a dinâmica temporal da comunidade arbórea da Estação Ecológica dos Caetetus, município de Gália, São Paulo, Brasil em uma parcela permanente de 10,24 ha, dividida em 256 sub-parcelas. No primeiro capítulo descrevemos os padrões da estrutura e dinâmica e avaliamos como estes parâmetros se modificam ao longo do tempo. Levantamos os dados florísticos, mapeamos, mensuramos o diâmetro na altura do peito (DAP) de todos os indivíduos com DAP ? 4,8 cm, avaliamos os ingressantes e aqueles que morreram, em três censos realizados (T0 - 2002/2003; T1 - 2004/2005 e; T2 - 2010). Com dados dos descritores da estrutura, da composição e das taxas demográficas, testamos se houve mudanças nestes descritores da comunidade ao longo do tempo. Por fim, avaliamos se os padrões observados se enquadravam nos pressupostos da teoria de dinâmica de clareiras fruto de ocorrência de distúrbios pretéritos ou do ponto de vista teórico das mudanças na ecologia das florestas tropicais. Encontramos que os valores de estrutura e dos descritores demográficos foram altamente dinâmicos e tiveram dois padrões distintos, um entre T0-T1, que foi relacionado a regeneração da floresta, e outro entre T1-T2, em que as perdas de estrutura foram associadas a distúrbios naturais. Concluimos que a dinâmica da estrutura deste trecho de floresta está relacionado à dinâmica de clareiras fruto de ocorrência de distúrbios pretéritos ou atuais. No segundo capítulo investigamos como atributos a estrutura do dossel, aspectos nutricionais do solo e a estrutura do solo relacionado à retenção hídrica relacionam-se aos descritores de demografia e da estrutura da floresta. Avaliamos o papel da heterogeneidade ambiental para escala da parcela na organização da comunidade para dois critérios de inclusão de tamanho de árvores, o primeiro para DAP ? 4,8 cm e o segundo para DAP ? 20 cm. Calculamos os valores dos respectivos descritores da comunidade para cada sub-parcela e obtivemos, a partir do banco de dados do projeto parcela permanente, dados dos atributos do solo e da estrutura do dossel mencionados. Desenvolvemos modelos de regressão linear e múltipla para avaliar como solo e luz afetam a comunidade e depois avaliamos a significância de cada variável explanatória sobre os modelos estudados. Para o critério de inclusão de DAP ? 4,8 cm, os modelos estocásticos prevaleceram e, em alguns casos, os modelos com luz e o solo foram os que tiveram melhor ajuste. Para o critério de inclusão de DAP ? 20 cm, os modelos de luz e solos foram os mais importantes. Em síntese, pode ser dito que aspectos nutricionais do solo foram importantes para explicar os descritores da estrutura da floresta e que a estrutura do dossel atuou tanto na estrutura da floresta como nos descritores demográficos. Com este estudo conseguimos entender que houve mudanças na estrutura da floresta para o período de tempo estudado, principalmente para os indivíduos do dossel, e que estas características possivelmente estão associadas a distúrbios naturais atuais e pretéritos que vem atingido à floresta ao longo do tempo e que tantos processos estocásticos como determinísticos são importantes na organização da comunidade de FES ao longo do espaço / Abstract: In this study, we aimed to understand whether the tree community the remaining of semideciduous seasonal forests with little human disturbance, but situated in a landscape with high agricultural occupation and with few remaining native vegetation, maintains its characteristics related to its structure over time and space, and how the environmental heterogeneity of the soil and the canopy structure affect the structure and forest dynamics descriptors. For this we investigate the pattern and ecological processes that influence the structure and the dynamics of the tree community of the Ecological Station Caetetus, Gália, São Paulo, Brazil in a permanent plot of 10.24 ha, divided into 256 sub-plots. In the first section we describe the structure and dynamics of patterns and evaluate how these parameters change over time. Raise the floristic data, mapped, we measure the diameter at breast height (DBH) of all individuals with DBH ? 4.8 cm, evaluated the recruits and those who died in three censuses conducted (T0 - 2002/2003; T1 - 2004/2005 and T2 - 2010). With data structure descriptors and demographic rates, we tested whether there were changes in these community over time. Finally, we assessed whether the observed patterns to fit the dynamic theory of assumptions clearings result of occurrence of preterite disturbances or with the theoretical point of view of changes in the ecology of tropical forests. Finally, we assessed whether the observed patterns would fit within the assumptions of the theory of dynamic gaps or theoretical point of view the changing in the ecology of tropical forests. We found that the values of the demographic rates and forest structure descriptors were highly dynamics. Two distinct patterns were detected, the first in T0-T1 and the second in T1-T2. The changes occurred between T0-T1 were related to forest regeneration, according to the assumption of the theory of the gap dynamics and the changes observed between T1-T2 were associated with occurrences of natural disturbances. In the second chapter investigated how attributes the canopy structure, nutritional aspects of the soil and the soil structure related to water retention relate to demographic descriptors and forest structure. We evaluated the role of environmental heterogeneity to scale the plot in community organization for two inclusion criteria of size trees, the first to DBH ? 4.8 cm and the second for DBH ? 20 cm. We calculate the values of the community descriptors for each sub-plot and got from the database of the Permanent Plot Project data of soil and light. We develop models of multiple and linear regression to assess how soil and light affect the community and then we studied the impacts of each explanatory variable on the models studied. For the inclusion criterion of dbh ? 4.8 cm the stochastic models prevailed for the most community descriptors and in some cases models with light and soil had the best fit. For the DBH ? 20 cm the models of light and soil were the most important. In summary, the nutritional aspects of soil were important in explaining the descriptors of the forest structure and light acted in both forest structure and demographic descriptors. In summary it can be said that nutritional soil aspects were important to explain the forest structure descriptors and the canopy structure served both in forest structure as in demographic descriptors. With this study we can understand that there were changes in forest structure for the study period, mainly for canopy individuals, and that these characteristics are possibly associated with current and past tenses natural disturbances that comes reached the forest over time and that stochastic and deterministic processes are important in organizing the FES community over space / Doutorado / Biologia Vegetal / Doutor em Biologia Vegetal

Neste trabalho, aplicamos um modelo de regressão binária com erros de medição na variável explicativa para analisar sistemas de medição do tipo atributo. Para isto, utilizamos o modelo logístico com erros na variável, para o qual obtemos as estimativas de máxima verossimilhança via o algoritmo EM e a matriz de informação de Fisher observada. Além disso, fizemos um estudo de simulação para compararmos o método analítico e os modelos logístico sem erros na variável (ingênuo) e logístico com erros na variável. Finalmente, aplicamos nossa metodologia para avaliarmos um sistema de medição passa/não passa da maior montadora de motores Diesel (MWM International). / In this work, we apply a study of binary regression model with errors-in-variable to analyze attributive measurement systems. For this, we use the logistic model with errors-in-variable to obtain parameter estimates of maximum likelihood through EM algorithm and the observed Fisher information matrix. In addition we do a simulation study to compare analytic method and the logistic model with and without measurement errors-in-variable. Finally, we apply our methodology to evaluate a attributive measurement system for the largest Diesel motor company of the world (MWM International).

Made available in DSpace on 2017-06-01T17:57:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fuad Zarzar_dissert.pdf: 2776007 bytes, checksum: aabaf5bf493a96131a98e3b91918ee12 (MD5) Previous issue date: 2007-08-16 / This Work, based on parts of the ISO 15686, presents and discuss about a deterministic method, Factor Method (FM), that permits to predict material service life and their components and planning their maintenance and replacement necessary periodicity. The precision of the estimates of this method was analyzed in this Work, and an alternative equation to evaluate service life was developed, using multiple linear regression (MLR), derived from FM pertaining to ISO 15686-1 and especially the Factor Method. The MLR is broadly used to evaluate products that interact with independents variables. Finally, this alternative equation was used to compare its estimate random results with the FM random ones. After evaluating the examples on chapter 4, the Author noticed that the Factor Method is very important to estimate service life of materials and components and the alternative equation too. Two case studies were done in this Work, in the first case the total service life of three collapsed structures were estimated. First a concrete structure similar to a building that was located in the Metropolitan Area of Recife (Brazil) and then the total service life of an balcony from a building located at the city of Rio de Janeiro (Brazil) using both the Factor Method and the alternative equation, and finally the total service life of the basement and superstructure of specific buildings called box from the Metropolitan Region of Recife using the Delphi Method together with the Factor Method was realized too. In the second case, the service life estimation of a softwood window was done using the FM and the alternative equation, other estimations of service life were done the same way by using the alternative equation and the FM. Despite the equations presented in this Work have been developed specifically to estimate service life of materials and components, the estimates showed that the precision of the total service life of the first case approximated to the real case studies, proving the potentiality of the methods / Este Trabalho, baseado nas determinações da norma ISO 15686, apresenta e discute um método determinístico, o Método dos Fatores (MF), que permite estimar a vida útil de materiais e componentes e planejar a periodicidade necessária de manutenção e substituição dos referidos materiais e componentes. A precisão das estimativas desse método foi analisada, neste Trabalho. Uma Equação Alternativa para estimar a vida útil, também, foi desenvolvida, usando regressão linear múltipla (RLM), derivada do MF pertencente a ISO 15686-1. A RLM é, largamente, usada para avaliar ou estimar produtos que interajam com variáveis independentes. Finalmente, a supra mencionada Equação Alternativa foi utilizada para comparar os resultados aleatórios de suas estimativas com os resultados aleatórios das estimativas do MF. Analisando os exemplos do Capítulo 4, constatou-se que o Método dos Fatores é muito importante para estimar a vida útil de materiais e componentes, e a Equação Alternativa, também. Foram efetuados dois estudos de casos diferentes. No primeiro caso as vidas úteis totais de três estruturas de concreto que colapsaram foram estimadas. Primeiro a vida útil total de um edifício similar ao que colapsou na Região Metropolitana do Recife (PE), depois a vida útil total da varanda de um prédio, construído na Cidade do Rio de Janeiro (RJ) usando o MF e a Equação Alternativa. Finalmente, foi feita, também a estimativa da vida útil total do embasamento e superestrutura de prédios do tipo caixão (exemplo nº4), que colapsaram na Região Metropolitana do Recife, usando o Método Delphi em conjunto com o Método dos Fatores. No segundo caso, foram feitas as estimativas das vidas úteis de uma janela de madeira mole, usando ambos o MF e a Equação Alternativa. As demais estimativas de vida útil das outras estruturas de concreto foram conseguidas da mesma forma. As estimativas de vida útil total do primeiro caso se aproximaram dos casos reais estudados, apesar de as equações apresentadas neste Trabalho terem sido desenvolvidas, exclusivamente, para estimar a vida útil de materiais e componentes, provando, assim, a potencialidade das estimativas.

In this study we propose three new distributions and a study with longitudinal data. The first was the Odd log-logistic normal distribution: theory and applications in analysis of experiments, the second was Odd log-logistic t Student: theory and applications, the third was the Odd log-logistic skew normal: the new distribution skew-bimodal with applications in analysis of experiments and the fourth regression model with random effect of the Odd log-logistic skew normal distribution: an application in longitudinal data. Some have been demonstrated such as symmetry, quantile function, some expansions, ordinary incomplete moments, mean deviation and the moment generating function. The estimation of the model parameters were approached by the method of maximum likelihood. In applications were used regression models to data from a completely randomized design (CRD) or designs completely randomized in blocks (DBC). Thus, the models can be used in practical situations for as a completely randomized designs or completely randomized blocks designs, mainly, with evidence of asymmetry, kurtosis and bimodality. / A distribuição normal é uma das mais importantes na área de estatística. Porém, não é adequada para ajustar dados que apresentam características de assimetria ou de bimodalidade, uma vez que tal distribuição possui apenas os dois primeiros momentos, diferentes de zero, ou seja, a média e o desvio-padrão. Por isso, muitos estudos são realizados com a finalidade de criar novas famílias de distribuições que possam modelar ou a assimetria ou a curtose ou a bimodalidade dos dados. Neste sentido, é importante que estas novas distribuições tenham boas propriedades matemáticas e, também, a distribuição normal como um submodelo. Porém, ainda, são poucas as classes de distribuições que incluem a distribuição normal como um modelo encaixado. Dentre essas propostas destacam-se: a skew-normal, a beta-normal, a Kumarassuamy-normal e a gama-normal. Em 2013 foi proposta a nova família X de distribuições Odd log-logística-G com o objetivo de criar novas distribuições de probabildade. Assim, utilizando as distribuições normal e a skew-normal como função base foram propostas três novas distribuições e um quarto estudo com dados longitudinais. A primeira, foi a distribuição Odd log-logística normal: teoria e aplicações em dados de ensaios experimentais; a segunda foi a distribuição Odd log-logística t Student: teoria e aplicações; a terceira foi a distribuição Odd log-logística skew-bimodal com aplicações em dados de ensaios experimentais e o quarto estudo foi o modelo de regressão com efeito aleatório para a distribuição distribuição Odd log-logística skew-bimodal: uma aplicação em dados longitudinais. Estas distribuições apresentam boas propriedades tais como: assimetria, curtose e bimodalidade. Algumas delas foram demonstradas como: simetria, função quantílica, algumas expansões, os momentos incompletos ordinários, desvios médios e a função geradora de momentos. A flexibilidade das novas distrições foram comparada com os modelos: skew-normal, beta-normal, Kumarassuamy-normal e gama-normal. A estimativas dos parâmetros dos modelos foram obtidas pelo método da máxima verossimilhança. Nas aplicações foram utilizados modelos de regressão para dados provenientes de delineamentos inteiramente casualizados (DIC) ou delineamentos casualizados em blocos (DBC). Além disso, para os novos modelos, foram realizados estudos de simulação para verificar as propriedades assintóticas das estimativas de parâmetros. Para verificar a presença de valores extremos e a qualidade dos ajustes foram propostos os resíduos quantílicos e a análise de sensibilidade. Portanto, os novos modelos estão fundamentados em propriedades matemáticas, estudos de simulação computacional e com aplicações para dados de delineamentos experimentais. Podem ser utilizados em ensaios inteiramente casualizados ou em blocos casualizados, principalmente, com dados que apresentem evidências de assimetria, curtose e bimodalidade.

Mapas pedológicos são importantes fontes de informação necessárias à agricultura, mas praticamente inexistentes em escalas adequadas para o Brasil, e seu levantamento pelo método convencional para a demanda brasileira é inviável. Como alternativa ao problema, mapeamento pedológico digital apresenta-se como uma área do conhecimento que envolve as relações das informações de campo, laboratório e pontuais de solos com métodos quantitativos via imagens de satélite e atributos do relevo para inferir atributos e classes. A literatura destaca, portanto, a importância do estudo da posição espacial de pontos amostrais na estimativa de atributos do solo a partir dos valores espectrais de imagens de satélite, aliado a isso, faz-se importante o cruzamento dos atributos do solo estimados e espacializados para chegar a classes de solo. Face ao exposto, o objetiva-se o desenvolvimento de uma técnica via imagem de satélite, dados espectrais e atributos do relevo, integrados por lógica booleana, para determinar mapas pedológicos. O trabalho foi realizado no município de Rio das Pedras, SP e entornos, numa área total de 47.882 ha. Onde, realizou-se processamento de imagens de satélites multitemporais, para obtenção da informação espectral da superfície de solo exposto. Esta informação foi correlacionada com espectro de laboratório de pontos amostrais em subsuperfície (profundidade 80-100 cm) e estimou-se os espectros simulando bandas de satélite para locais desconhecidos. Elaborou-se uma chave de classificação de solos por cruzamento de mapas de atributos via lógica booleana, onde definiu os seguintes atributos a serem mapeados: argila, V% e matéria orgânica (M.O) na profundidade 0-20 cm e argila, CTC, V%, m%, Al, ferro total, matiz, valor e croma na profundidade 80-100 cm. As estimativas de espectros em subsuperfície e dos atributos dos solos nas duas profundidades foram realizadas pela técnica multivariada regressão geograficamente ponderada (GWR), que teve seu desempenho preditivo avaliado pela comparação com desempenho preditivo da técnica de regressão linear múltipla (MRL). Os resultados mostraram correlação entre os espectros das duas profundidades, com R2 de validação acima 0.6. Argila (0-20 e 80-100 cm), matiz, valor e croma foram os atributos do solo que obtiveram as melhores estimativas com R2 acima 0.6. A técnica multivariada GWR obteve-se desempenho superior ao MRL. O mapa pedológico digital comparado aos mapas de solos detalhados de levantamentos convencionais obteve índice kappa de 34.65% e acurácia global de 54,46%. Tal resultado representa um nível regular de classificação. Por outro lado, deve se considerar que se trata de uma região de alta complexidade geológica e compreendendo heterogeneidade de solos. A técnica desenvolvida mostra-se com potencial de evolução no mapeamento digital de solos à medida que forem evoluindo as estimativas de atributos de solos e ajustes nos critérios da chave de classificação. / Soil maps are important sources of information necessary for agriculture, but practically absent in appropriate scales for Brazil, and its mapping by the conventional method for the brazilian demand is impracticable. How an alternative to the problem, digital pedological mapping appears as an area of knowledge that involves the relationship of field information, laboratory and point of soils with quantitative methods by satellite images and relief attributes to predict attributes and classes. The literature highlights therefore the importance of studying the spatial position of sampling points in the estimation of soil attributes from spectral values of satellite images, combined to this, is an important the crossing of the estimated and spatialized soil attributes to get the soil classes. In view of exposed, the objective is the development of a technique satellite image, spectral data and attributes of relief, integrated by boolean logic to determine soil maps. The work was carried out in Rio das Pedras county, SP, and surroundings, in a total area of 47,882 ha. Which was held processing multitemporal satellite images, to obtain spectral information of exposed soil surface. This information was correlated with laboratory spectra of sample points in the subsurface (depth 80-100 cm) and was estimated spectra simulating satellite bands to unknown locations. Produced is a soil classification key for cross attribute maps by boolean logic, which defines the following attributes to be mapped: clay, cation saturation and organic matter (OM) in the 0-20 cm depth and clay, CEC, cation saturation, aluminiu saturation, Al, total iron, hue, value and chroma in depth 80-100 cm. The estimates spectra subsurface and soil attributes in two depths were performed by multivariate technique geographically weighted regression (GWR), which had its predictive performance is evaluated by comparison with predictive performance of multiple linear regression (MRL). The results showed a correlation between the spectra of the two depths, with validation R2 above 0.6. Clay (0-20 and 80-100 cm), hue, value and chroma were the soil attributes obtained the best estimates R2 above 0.6. The GWR multivariate technique yielded better performance than MRL. The digital soil map compared to the detailed soil maps of conventional surveys obtained kappa index of 34.65% and overall accuracy of 54.46%. This result is a regular level of classification. On the other hand, it must be considered that it is a highly complex geological region and comprising heterogeneity of soils. The technique developed shows with potential developments in digital soil mapping as they evolve estimates of soil attributes and adjustments to the classification key criteria.