O inventário florestal é uma das principais ferramentas na gestão dos recursos florestais, uma vez que as informações geradas por ele são utilizadas ao longo de toda a cadeia produtiva do setor. Desta forma, erros nas estimativas volumétricas dos inventários florestais devem ser controlados. Inúmeras informações podem ser obtidas a partir de imagens orbitais ou aerotransportadas, uma vez que podem cobrir facilmente toda a área de interesse, e estão comumente disponíveis em empresas florestais ou ao usuário final. A utilização de preditores derivados das imagens pode trazer benefícios para as estimativas do inventário florestal. Desta forma, a aplicação de técnicas de regressão linear múltipla (RLM) ganhou espaço no setor devido a sua facilidade de aplicação. Porém, a RLM não leva em consideração a dependência espacial entre as unidades amostrais, sendo que a geoestatística pode ser utilizada para predizer a distribuição espacial do estoque de madeira (VTCC) para uma dada região. A modelagem geoestatística mais simples como a krigagem ordinária (KO), por considerar apenas a dependência espacial entre os pontos não amostrados, pode apresentar erros de predição nestes locais. Tais erros podem ser reduzidos com a aplicação de técnicas mais robustas como a Krigagem com Deriva Externa (KDE), pois esta agrega as informações obtidas das imagens com a distribuição espacial do volume. Buscando-se avaliar as vantagens da integração do Sensoriamento Remoto (SR) ao inventário florestal foram testados 4 tipos diferentes de imagens; as oriundas dos satélites LANDSAT8, RAPIDEYE e GEOEYE, e as provenientes de aeronaves (Imagens Aerotransportadas). Avaliou-se também diferentes tipos de estimativas para a predição volumétrica sendo estas RLM, KDE e KO. A melhor estimativa serviu de variável auxiliar para o estimador de regressão (ER), sendo os resultados comparados com a abordagem tradicional da amostragem aleatória simples (AAS). Os resultados demonstraram por meio da validação cruzada que as estimativas da KDE foram mais eficientes que as estimativas da KO e da RLM. Os melhores preditores (variáveis auxiliares) foram aqueles derivados do satélite LANDSAT8 e do satélite RAPIDEYE. Obteve-se como produto das estimativas de KDE e RLM mapas capazes de detectar áreas com mortalidade ou anomalias em meio a formação florestal. A utilização de uma estimativa de KDE utilizando imagens LANDSAT8 como medida auxiliar para o ER permitiu reduzir o erro amostral da AAS de 3,87% para 2,34%. Da maneira tradicional, tal redução de erro apenas seria possível com um aumento de mais 99 unidades amostrais. / Forest Inventory (FI) is one of the main tools for managing forest resources, once the information derived from FI is used along the sector production chain. When estimating volume, errors resulting from FI are common, therefore these errors must be controlled. Once orbital or airborne imaging data are easily acquired for an entire area, and are commonly available in forest companies or for the end user, much information can be obtained from these products. The use of predictor derived from images can be of significant benefits to forest inventory estimates. For that reason, the application of linear multiple regression (LMR) techniques have taken place in the forest sector, due to the facilities of its application. However, the LMR technique does not take the spatial dependence among sample units in consideration, the geostatistics utilized to predict the spatial distribution of the wood stock (VTCC) for a specific region. Simpler geostatistical modeling as the ordinary kriging (OK), just takes in consideration the spatial dependence among non-sampled points, because of that, prediction errors can be found. Such errors can be reduced when techniques that are more robust are applied, such as the kriging with external drift (KED) approach. This technique aggregates the information obtained from the images with the spatial distribution of the volume. In order to evaluate the advantages of Remote Sensing and Forest Inventory integration, we considered 4 different types of images, from the satellites LANSAT 8, RAPIDEYE, GEOEYE and from airborne images. When predicting volume, three different approaches were evaluated: LMR, EDK, OK. The best model among those evaluated, served as auxiliary variable for the regression estimator (RE). The result were then compared to the traditional approach, simple random sampling (SRS).This approach showed, through a cross-validation, that the KDE estimates were more efficiently than the OK and the LMR. The best predictor model (auxiliary variables) were derived from LADNSAT 8 and RAPIDEYE satellites. There is a significant advantage to using the KDE and LMR approaches, as it allows for a spatial representation of areas with mortality or anomalies, in a forest environment. The combination of KDE approach and LANDSAT 8 images as an auxiliary method for the RE, abled the decrease of the sampling error of SRS from 3.87% to 2.34%.The traditional approaches to conduct plantation inventories would allow for this error reduction, only if there were an increase of 99 more sampling units.

Avaliar o estado hídrico das plantas é essencial para o monitoramento das culturas agrícolas e florestais. A interação da radiação eletromagnética com as plantas é um processo estudado por sensoriamento remoto (SR). Através da técnica de SR é possível interpretar os fatores que influenciam na quantidade de energia absorvida, transmitida e refletida pela planta. Neste estudo, buscou-se estabelecer as relações existentes entre variações nos parâmetros da água com o comportamento espectral e gerar modelos matemáticos que sejam capazes de predizer o conteúdo relativo da água (CRA) e espessura equivalente da água (EEA) em 11 diferentes espécies de Eucalyptus, utilizando um sensor hiperespectral. Os dados foram obtidos por meio da pesagem e respectiva leitura espectral das folhas, sendo que estas passaram por uma metodologia de desidratação. Tal metodologia permitiu encontrar uma diferença de reflectância média de 26% entre o máximo e mínimo teor de água na folha, provando a influência do CRA no comportamento espectral, sendo a água um dos fatores de maior domínio na reflectância na região do infravermelho médio (1300nm - 2500nm). A partir das curvas espectrais foi possível avaliar que os comprimentos de onda próximo ao 1400 nm e 1900 nm foram os mais sensíveis ao conteúdo de água. A análise de componentes principais permitiu reforçar estes resultados, uma vez que as pontuações (scores) dos componentes que apresentaram correlações significativas com o CRA tiveram maiores pesos (loadings) nas regiões espectrais citadas anteriormente. A partir das respostas espectrais também foram realizados os cálculos dos índices espectrais já descritos em literatura, e estes submetidos a análise de regressão simples para predição do CRA e EEA. O índice espectral calculado com a combinação de bandas do infravermelho médio (1300nm e 1450nm) foi o que apresentou melhores resultados ao predizer os parâmetros da água, sendo que o SR1300,1450 teve um R2=0,72 para o CRA e R2=0,81 para o EEA. Os dados espectrais foram correlacionados com os parâmetros da água, e encontrou-se que para o CRA o comprimento de onda 1881 nm apresentou um coeficiente de correlação máximo negativo de r= -0,89, enquanto que o EEA apresentou um coeficiente de correlação máximo negativo de r= -0,79 no comprimento de onda 2165 nm. Foram testados três métodos de seleção das variáveis hiperespectrais para gerar um modelo matemático por meio de uma regressão linear. Para o parâmetro CRA, o método de seleção de variáveis stepwise foi o que gerou o maior (R2= 0,86) e um RMSE = 13,85%, sendo que neste método restaram apenas seis variáveis preditoras. Enquanto que o método de seleção de variáveis pelas regiões do espectro foi o mais preciso ao predizer o parâmetro EEA, com um R2= 0,87 e um RMSE = 0,00012 g/cm2, sendo necessárias apenas 5 variáveis espectrais. / The hydric condition assessment of plants is essential for monitoring agricultural and forest cultures. The interaction of electromagnetic radiation with plants is a process studied by remote sensing. Through this technique it is possible to interpret the factors that plays influence on the quantity of energy absorbed, transmitted and reflected by the plant. In this study was sought the establishment of existing relations between variations on the water parameters and the spectral behavior and then to generate mathematical models capable of predictiong the relative water content (RWC) and equivalent water thickness (EWT) among 11 different Eucalyptus species using a hyperespectral sensor. The data was obtained through weighting followed by reflectance readings of leaves in which the leaves had gone through a dehydrating methodology. The dehydrating methodology allowed finding a average reflectance difference of 26% between the maximum and the minimum water content on the leaf, proving the influence of the RWC in the spectral behavior in which the water plays great influence in the medium infrared reflectance region (1300 nm - 2500 nm). From the spectral curves it was possible to conclude that the wavelengths near 1400 nm and 1900 nm were the most sensitive to the water content. The principal content analyses reinforced these results once the scores of the components that showed significant relations with the RWC had the bigger loadings in the mentioned spectral regions. Spectral indices already described in literature were calculated using the spectral responses and their results were submitted to a simple regression for predicting RWC and EWT. The spectral index calculated by the combination of medium infrared (1300 nm and 1450 nm) was the one which had better results when prediction water parameters in which SR... had an R2=0,72 for RWC and R2=0,81 for EWT The spectral data was correlated to the water parameters and it was observed that for the RWC at 1881 nm showed a maximum negative coefficient of correlation of r=-0,89 whereas the EWT showed a maximum negative coefficient of correlation of r=-0,79 at 2165 nm. Three selection methods were tested for the hyperespectral variables in order to generate a mathematical model through linear regression. For the RWC parameter, the selection method of stepwise variables was the one which generated and R2=0,86 and a RSMSE = 13,85%. For this method just 6 predicting variables were left. While the variables selection method by spectral regions was the most precise when predicting the EWTparameter with a R2 = 0,87 and a RMSE = 0,00012 g/cm2 being just 5 spectral variables necessary.

A distribuição gama generalizada (GG) possui, como casos particulares, distribuição Weibull, log-normal, gama, qui-quadrado, entre outras. Por essa razão, ela e considerada uma distribuição exvel no ajuste dos dados. A ideia de Cordeiro e Castro (2011) foi utilizada para o desenvolvimento de duas novas distribuições de probabilidade a partir da distribuição GG. Uma delas e denominada de Kumaraswamy gama generalizada (KumGG) e possui cinco parâmetros; a outra distribuição e uma modificação de um dos parmetros de forma da distribuição KumGG e foi denominada de distribuição Kumaraswamy gama generalizada estendida (KumGGE). Desenvolveu-se o modelo de regressão log-Kumaraswamy gama generalizada estendida. Alem disso, a ideia de Adamidis e Loukas (1998) para modicar distribuições foi utilizada para a distribuição GG; essa nova distribuição foi nomeada de gama generalizada geometrica (GGG). A vantagem desses novos modelos reside na capacidade de acomodar varias formas da função risco eles tambem se mostraram uteis na discriminação de modelos. Para cada um dos modelos foram calculados os momentos, função geradora de momentos, os desvios medios, a conabilidade e a função densidade de probabilidade da estatistica de ordem. Para a estimação dos parâmetros, foram utilizados os metodos de maxima verossimilhanca e bayesiano e, finalmente, para ilustrar a aplicação das novas distribuições foram analisados alguns conjuntos de dados reais. / The generalized gamma (GG) distribution has as particular cases the Weibull, log-normal, gamma and Chi-square distributions, among others. For this reason, it is considered a exible distribution for tting data. In this paper, the idea of Cordeiro and Castro (2011) is used to develop two new probability distributions based on the GG distribution. The rst is called the generalized gamma Kumaraswamy (KumGG) and has ve parameters, while the other involves a modication of one of the shape parameters of the KumGG distribution and is called the extended generalized gamma Kumaraswamy (KumGGE). Based in these, we develop the extended generalized log-Kumaraswamy regression model. Besides this, we employ the idea regarding modifying distributions of Adamidis and Loukas (1998) for the GG distribution, calling this new distribution the geometric generalized gamma (GGG). The advantage of these new models rests in their capacity to accommodate various risk function forms. They are also useful in model discrimination. We calculate the moments, moments generating function, mean deviations, reliability and probability density function of the order statistics. To estimate the parameters we use the maximum likelihood and Bayesian methods. Finally, to illustrate the application of the new distributions, we analyze some real data sets.

Gráficos de controle têm sido amplamente utilizados na manufatura para melhoria de processos. Diversas abordagens tem sido propostas para melhorar o desempenho dos gráficos existentes na literatura. Além disso, o uso de gráficos de controle tem se estendido para outras áreas, tais como, economia, finanças, medicina, etc. O objetivo deste trabalho é comparar o gráfico CUSUM com o gráfico EWMA para monitoramento do número diário de internações hospitalares. Para tanto, utilizou-se uma série histórica de internações devido a doenças respiratórias para a população acima de 65 anos. Um modelo linear foi ajustado considerando que o número de internações segue uma distribuição Binomial Negativa. São simulados diversos cenários de mudança no número médio de internações e utilizando diferentes estatísticas baseadas em transformações, é feita uma comparação entre estes gráficos. Verifica-se que o gráfico EWMA com limite de controle assintótico possui desempenho muito similar ao gráfico CUSUM. Já o EWMA implementado com limite de controle exato apresenta melhor desempenho em relação ao gráfico CUSUM quando se atribui pesos menores aos dados atuais. / Control charts have been widely used for process improvement in manufacturing. In literature several approaches have been proposed to improve the current charts performance. In addition, the use of control charts has been extended to other areas such as economics, finance, medicine, and others. The objective of this study is to compare CUSUM control chart with EWMA control chart for monitoring daily number of hospital admissions. Using a historical hospitalizations series due to respiratory diseases for people over 65 years old, a Negative Binomial regression model is fitted. Several scenarios are simulated using different shifts in the mean and using different statistics based on transformations, in order to compare these charts. It is shown that EWMA control chart with asymptotic control limit has similar performance as CUSUM control chart. However, using smaller values for new observations the EWMA control chart with exact control limit has better performance than CUSUM control chart.

Neste trabalho foram revisados os principais modelos, para a avaliação do risco de crédito e para o provisionamento de perdas com clientes, concluindo-se com uma proposta de adoção de um modelo estatístico, com o objetivo de medir o risco associado ao financiamento e empréstimo a clientes, com o conseqüente impacto na mensuração dos ativos. Sem o objetivo de exaurir o assunto, foram adotados os passos relacionados a seguir para o desenvolvimento do tema até a proposição final. Na introdução, são feitas as justificativas sobre o tema, qual a questão problema associada ao tema e os desafios da contabilidade quanto à mensuração dos ativos. Em relação à gestão de riscos, são relacionados os tipos de riscos em geral, detalhado o risco de crédito em particular e avaliados os modelos de concessão de crédito. Sobre a constituição da Provisão para Devedores Duvidosos, foram pesquisados os principais autores de contabilidade e de finanças, onde se constatou proposições semelhantes, que podem ser resumidas em 4 modelos de provisionamento para Perdas com Devedores Duvidosos: 1. Baixa – "Write-off"; 2. Percentual sobre as vendas; 3. Percentual sobre o montante de contas a receber; 4. Idade da carteira – "aging". Em seguida são analisadas as correlações entre os modelos de previsão de insolvência e as perdas com crédito, onde é possível identificar que os modelos de insolvência são úteis para a concessão do crédito, mas pouco utilizados para a estimativa da perda provável com devedores duvidosos. Em 21 de dezembro de 1999, o Banco Central do Brasil, emitiu a Resolução 2.682, na qual recomenda às instituições financeiras que alterem suas metodologias de provisionamento para perdas com devedores duvidosos. O Banco Central, entretanto, não indica qual modelo utilizar, deixando a cargo de cada instituição o desenvolvimento dos modelos. Utilizando a norma do Banco Central como referência, e procurando um embasamento científico para a constituição da PDD, é proposto um modelo para a sua constituição, modelo esse testado e avaliado, tanto em conformidade às normas do Banco Central, como com orientação gerencial. Para tanto, foi desenvolvido um modelo estatístico, aplicando-se a técnica da regressão logística, a 202 clientes de uma instituição financeira, onde foi possível concluir-se que o uso do modelo, na constituição da Provisão para Devedores Duvidosos, poderá trazer benefícios na mensuração do real valor dos investimentos em contas a receber. / This project aims at evaluating the used models and proposing the adoption of new models, for the Allowance for Doubtful Accounts, with the objective of measuring the risk related to customers financing and loan activities, and the resulting impact in assets measurements. In order to achieve this goal and try not to over exploit the subject, the following steps related to the development of the theme were adopted. In the introduction the theme is explained; the main issue associated to the theme and the challenges the accounting has to face concerning the assets measurements. As for the risk management the general kinds of risks are described, particularly the credit risk and the credit concession models are evaluated. Referring to the Allowance for Doubtful Accounts constitution, most meaningful authors in the field of Accounting and Finance were researched and similar propositions underlined their writings; that can be summarized in 4 allowance models for Doubtful Accounts. 1. Write off; 2. Percentage over the sales; 3. Percentage over receivables; 4. Aging. Then the correlations between the models of insolvency prediction and the credit losses are analyzed where it is possible to verify that the insolvency models are useful for credit concession, though not very much used for estimating probable loss with Doubtful Accounts. The Central Bank of Brazil (Banco Central do Brasil) issued the act number 2682 on the 21st of December, 1999, that urges all financial institutions to change their methodologies of Allowance for Doubtful Accounts. The Central Bank, however, does not indicate the model to be used, leaving the task of developing the models to each institution. Based on the policy of Central Bank and keeping a scientific approach to the constitution of Allowance for Doubtful Accounts, a model for their constitution in the portfolio is proposed. Such model is tested and evaluated not only, according to the rules of Central Bank of Brazil, but also in terms of management orientation. Having this purpose in mind a statistic model was developed, using LOGIT Regression applied to 202 customers of a financial institution where it was possible to come to the conclusion that the use of the model in the constitution of the Allowance for Doubtful Accounts can bring benefits in measuring the real value of investments in Receivables.

A análise de regressão kernel não paramétrica desconsidera qualquer influência das formas funcionais geralmente empregadas em análises de regressões paramétricas, permitindo os dados \"falarem por si mesmos\". Enquanto os estimadores paramétricos são considerados globais, os kernels não paramétricos usam uma amostra de dados próximas (definida pela largura da janela) a um ponto para ajustar a estimação, o que permite focar em peculiaridades locais dos dados. Ambas as análises foram aplicadas aos dados do Censo Agropecuário de 2006 realizado pelo IBGE, agregados municipalmente e em dezessete faixas de áreas, para estimar uma função de produção com o objetivo de estabelecer a relação entre o tamanho das propriedades agrícolas e o valor da produção por hectare (produtividade). A relação constatada foi inversa, porém a análise local feita pelos estimadores kernels explicitou uma relação direta entre as elasticidades de produção dos insumos e o tamanho das propriedades agrícolas, o que não justifica uma política de redistribuição de terras no sentido do aumento da produtividade. Além disto, análises gráficas contra fatuais (que manteve os insumos, exceto a área, constantes em seus valores médios) mostraram que a relação não é linear, não é monotônica, e difere dentre as regiões, o que é um desafio para a elaboração de políticas de redistribuição de terras. / Nonparametric kernel regression analysis disregards any influence of the functional forms commonly employed in parametric regression analyzes, allowing the data to \"speak for itself.\" While parametric estimators are considered global, nonparametric kernels use a sample of nearby data (defined by the bandwidth) at a point to adjust the estimation, which allows focusing on local peculiarities of the data. Both analyzes were applied to data from the 2006 IBGE Census of Agriculture, aggregated in municipalities and in seventeen areas, to estimate a production function with the objective of establishing the relationship between the size of agricultural properties and the value of production by hectare (productivity). The observed relationship was reversed, but the local analysis made by the kernels estimators explained a direct relationship between the elasticities of production of the inputs and the size of the agricultural properties, which does not justify a policy of redistribution of land in order to increase productivity. In addition, graphical analyzes against factors (which kept the inputs, except the area, constant in their mean values) showed that the relationship is not linear, is not monotonic, and differs among regions, which is a challenge for the elaboration of land redistribution policies.

O modelo semiparamétrico de Cox é frequentemente utilizado na modelagem de dados de sobrevivência, pois é um modelo muito flexível e permite avaliar o efeito das covariáveis sobre a taxa de falha. Uma das principais vantagens é a fácil interpretação, de modo que a razão de riscos de dois indivíduos não varia ao longo do tempo. No entanto, em algumas situações a proporcionalidade dos riscos para uma dada covariável pode não ser válida e, este caso, uma abordagem que não dependa de tal suposição é necessária. Nesta tese, propomos um modelo tipo Cox em que o efeito da covariável e a função de risco basal são representadas via bases de Fourier e ondaletas de Haar clássicas e deformadas. Propomos também um procedimento de predição da função de sobrevivência para um paciente específico. Estudos de simulações e aplicações a dados reais sugerem que nosso método pode ser uma ferramenta valiosa em situações práticas em que o efeito da covariável é dependente do tempo. Por meio destes estudos, fazemos comparações entre as duas abordagens propostas, e comparações com outra já conhecida na literatura, onde verificamos resultados satisfatórios. / The semiparametric Cox model is often considered when modeling survival data. It is very flexible, allowing for the evaluation of covariates effects. One of its main advantages is the easy of interpretation, as long as the rate of the hazards for two individuals does not vary over time. However, this proportionality of the hazards may not be true in some practical situations and, in this case, an approach not relying on such assumption is needed. In this thesis we propose a Cox-type model that allows for time-varying covariate effects, for which the baseline hazard is based on Fourier series and wavelets on a time-frequency representation. We derive a prediction method for the survival of future patients with any specific set of covariates. Simulations and an application to a real data set suggest that our method may be a valuable tool to model data in practical situations where covariate effects vary over time. Through these studies, we make comparisons between the two approaches proposed here and comparisons with other already known in the literature, where we verify satisfactory results.

Neste trabalho é proposta uma nova distribuição de quatro parâmetros denominada distribuição log-logística exponenciada geométrica, baseada em um mecanismo de dupla ativação para modelar dados de tempo de vida. Para esta nova distribuição, foi realizado um estudo da função de densidade de probabilidade, da função de distribuição acumulada, da função de sobrevivência e da função de taxa de falha, a qual apresenta formas que podem modelar dados de tempo de vida, tais como: forma crescente, decrescente, unimodal, bimodal e forma de U. Obteve-se expansões da função de densidade, expressões para os momentos de probabilidade ponderada, função geradora de momentos, desvios médios e as curvas de Bonferroni e de Lorenz. Considerando dados censurados, foi utilizado o método de máxima verossimilhança para estimação dos parâmetros. Analogamente também é proposto um modelo de regressão baseado no logaritmo da distribuição log-logística exponenciada geométrica com dupla ativação, que é uma extensão dos modelos de regressão logística exponenciada e logística. Este modelo pode ser usado na análise de dados reais, por fornecer um melhor ajuste que os modelos de regressão particulares, logística exponenciada e logística. Finalmente, são apresentados duas aplicações para ilustrar a utilização da nova distribuição. / In this work, we propose a new distribution with four parameters the so called exponentiated log-logistic geometric distribution based on a double mechanism of activation for modeling lifetime data. For this new distribution, we study the density function, cumulative distribution, survival function and the failure rate function which allows major harzad rates: increasing, decreasing, bathtub, unimodal and bimodal failure rates. We also obtain the density function expansions and the expressions for the probability-weighted moments, moment generating function, mean deviation and Bonferroni and Lorenz curves. Considering censored data, we use the maximum likelihood method for estimating the parameters. Similarly, we also propose the regression model based on the logarithm of the exponentiated log-logistic geometric distribution with double activation, which is an extension of the exponential logistic and logistic regression models. This new model could be widely used in the analysis of real data to provide a better fit than exponetial logistic and logistic regression models. Finally, two applications are presented to illustrate the application of the new distribution.

Os estudos estabelecendo relações entre os dados biológicos e padrões espaciais têm contribuído para o entendimento de fenômenos ecológicos em escalas regionais e locais, mesmo que, ainda pouco se saiba sobre esses fenômenos. O enfoque dado a este estudo está voltado a uma interpretação da paisagem, no âmbito ecológico, de forma a entender o comportamento das espécies em relação a sua estrutura. A paisagem deste estudo é composta por diversos elementos, naturais e antrópicos, tais como as plantações de eucalipto e Florestas Estacionais Semideciduais, sendo um fator determinante na composição e distribuição espacial das espécies que a compõem. O objetivo principal deste estudo foi avaliar as relações estruturais da paisagem e o comportamento das espécies que compõem a comunidade de mamíferos terrestres de médio e grande porte na região do Vale do Ribeira, Estado de São Paulo. Essas espécies foram avaliadas a partir de levantamentos sistemáticos pelo método de amostragem \"parcelas de areia\", e a estrutura da paisagem caracterizada através das técnicas de geoprocessamento. Fez-se, ainda, a partir do centro de cada linha de amostragem, uma delimitação da paisagem com 1000 metros de raio, denominada área de influência. A partir das observações de campo constatou-se uma grande riqueza de espécies, totalizando 19 espécies. Destas, 17 espécies foram encontradas em ambiente de Florestas Estacionais Semideciduais e 11 espécies em ambiente de eucalipto, verificando-se certa similaridade de ocorrência para as espécies entre os ambientes amostrados. Através da análise da estrutura, por meio das métricas de paisagem (PLAND_NAT - porcentagem de vegetação nativa nas paisagens analisadas, PLAND_EUC - porcentagem de eucalipto nas paisagens analisadas, PLAND_EST - porcentagem de estradas nas paisagens analisadas, ED_NAT - densidade de borda de vegetação nativa, ENN_NAT - distância do fragmento mais próximo das paisagens analisadas), fez-se a caracterização das zonas de influência. Uma vez obtidas as informações acerca dos dados biológicos e dados da paisagem, realizaram-se as análises de regressão logística múltipla, onde foi verificado o poder de predição das variáveis ambientais em relação a algumas espécies da comunidade estudada. Individualmente, nenhuma variável ambiental pôde explicar a probabilidade de ocorrência das espécies, sendo que, quando utilizadas em conjunto, o poder de predição foi significativo para Leopardus sp. (gato-do-mato) Didelphis albiventris (gambá-de-orelha-branca), Nasua nasua (coati) e Sylvilagus brasiliensis (tapiti). Cada espécie percebe a paisagem de maneira diferente, que de acordo com os parâmetros estimados pelos modelos, Leopardus sp. e Didelphis albiventris apresentaram tendências positivas ao poder de explicação das variáveis PLAND_NAT e ENN_NAT, enquanto que, Nasua nasua uma tendência positiva para todas as variáveis e Sylvilagus brasiliensis uma tendência positiva a PLAND_EST e ENN_NAT. Embasar-se em modelos de predição para espécieschaves, seja em ambientes naturais ou antropizados, é bastante recomendado, pois a conservação de outras espécies pode estar diretamente vinculada. Para tanto, estudos de conservação enfocando comunidades e não apenas populações são interessantes, uma vez que podem abranger diferentes espécies com diferentes requerimentos. A configuração da paisagem, a partir das zonas de influência, pode ser uma amostra representativa da paisagem como um todo, auxiliando nas ações de conservação das espécies de maiores requerimentos ecológicos. / Studies establishing relationships among biological data and spatial patterns have contributed to the understanding of ecological phenomena at regional and local scales, even that, little is known about these phenomena. The approach adopetd in this study is focused to an ecological interpretation of the landscape, in order to understand the behavior of the species in relation to its structure. The studied landscape is composed of several natural and anthropic elements, such as Eucalyptus plantations and Seasonal Semideciduous Forests, being a determining factor in the composition and spatial distribution of the species in the landscape. The main objective of this study was to evaluate the structural relationship of the landscape and the behavior of species that compose the community of medium and large terrestrial mammals, in the Vale do Ribeira region, State of São Paulo, Brazil. These species were evaluated through systematic surveys, known as \"sand plots\", and the landscape structure was characterized by geoprocessing techniques. Yet, from the center of each sampling row, a delimitation of the landscape was done, with 1000 meters in radius, denominated influence zones. From field observations, a great richness of species was verified, totaling 19 species. From these, 17 species were found in Seasonal Semideciduous Forests landscape and 11 species in Eucalyptus landscape, which made it possible to verify some similarity in the species occurrence among the sampled environments. Through structure analysis, using landscape metrics (PLAND_NAT - percentage of native vegetation in the analyzed landscape, PLAND_EUC - percentage of Eucalyptus in the analyzed landscape, PLAND_EST - percentage of roads in the analyzed landscape, ED_NAT - edge density in the native vegetation, ENN_NAT - distance from analyzed landscapes to the nearest native vegetation fragment), the characterization of influence zones was made. Once obtained the information concerning the biological data and landscape data, a multiple logistic regression analyses was performed, when it was verified the prediction power of the environmental variables in relation to some species of the studied community. Individually, no environmental variable could explain the probability of species occurrence, but when used together, the prediction power was significant for Leopardus sp., Didelphis albiventris (opossum), Nasua nasua (coati) and Sylvilagus brasiliensis (tapiti). Using prediction models for key-species, whether in natural or anthropic environments, is highly recommended, as the conservation of other species can be directly linked. Therefore, studies on conservation focusing on communities and not only in populations are interesting, because they may cover different species with different requirements. The configuration of the landscape, taken from the influence zones, can be a representative sample of the landscape as a whole, helping in the actions for the conservation of the species with greatest ecological requirements.

The selection on genetic values predicted from markers could substantially increase the rate of genetic gain in animals by increasing accuracy of prediction and reducing generation interval, especially for difficult to measure traits, such as feed efficiency. Feed efficiency is the most important trait in animal production due to its impacts on cost of production and environmental factors. Many metrics measure the feed efficiency, such as ratio of gain to feed (FER), the ratio of feed to gain (FCR) and residual feed intake (RFI). Nevertheless, in ovine, no study with the aim of understand the genetic variants or the accuracy of genomic estimated breeding value (GEBV) for feed efficiency traits was published yet. Moreover, before to apply the genomic information, it is necessary to understand and characterized the population structure, for instance, by linkage disequilibrium (LD). Both genome-wide association studies (GWAS) and genomic selection (GS) leverage LD between marker and causal mutation. Based on the above considerations, the aim of this study was to map LD in ovine, characterized by Brazilian Santa Inês sheep; to search genetic variants for feed efficiency traits (FER, FCR and RFI) through GWAS; and to verify the accuracy of GEBV for RFI. In total, 396 samples (animals) of Longissimus dorsi muscle were collect. A high-density panel of SNP (Illumina High-Density Ovine SNP BeadChip®) comprising 54,241 SNPs was used to obtain the genotyping data. The phenotype data was comprised of 387 animals. The average LD between adjacent markers for two LD metrics, r² and |D\'|, were 0.166 and 0.617, respectively. The degree of LD estimated was lower than reported in other species and it was characterized by short haplotype blocks. Consequently, for genomic analyses, high-density panels of marker are recommended. Many markers were associated to feed efficiency traits in GWAS, mainly to RFI trait. Few candidate genes were reported in this study, highlighting NRF-1 (nuclear respiratory factor 1), which controls mitochondrial biosynthesis, the most important process responsible by a great fraction of the produced energy. Finally, we verified the accuracy of GEBV for RFI using few Bayesian regression models, and we found low accuracy, ranging from 0.033 (BayesB with π=0.9912) to 0.036 (BayesA), which might be explained by the low relationship among animals and small training population. / A seleção com base nos valores genéticos genômicos preditos pode aumentar substancialmente a taxa de ganho genético em animais por meio do aumento da acurácia de predição e redução do intervalo de gerações, especialmente para características de difícil e/ou onerosa mensuração, como eficiência alimentar. A eficiência alimentar é uma das características mais importantes na produção animal devido principalmente aos seus impactos econômicos e ambientais. Muitas métricas representam a eficiência alimentar, por exemplo: a relação do ganho de peso e consumo alimentar (EA), a proporção do consumo alimentar e ganho de peso (CA) e o consumo alimentar residual (CAR). Em ovinos, nenhum estudo com o objetivo de buscar variantes genéticas ou verificar a acurácia do valor genético genômico estimado para eficiência alimentar foi publicado. Adicionalmente, antes de aplicar a informação genômica, é necessário compreender e caracterizar a estrutura da população, como por meio do desequilíbrio de ligação (LD). O estudo de associação genômica (GWAS) e seleção genômica (GS) consideram o LD entre marcador e a mutação causal. Com base nas considerações acima, o objetivo deste estudo foi mapear o LD em ovinos, caracterizado pela raça ovina Santa Inês; localizar variantes genéticas para as características de eficiência alimentar (EA, CA e CAR) utilizando a abordagem GWAS; e verificar a acurácia da estimação dos valores genéticos genômico para o CAR. No total, foram coletadas 396 amostras (animais) do músculo Longissimus dorsi, para posterior genotipagem utilizando o painel de alta densidade (Illumina High-Density Ovine SNP BeadChip®), compreendendo 54.241 SNPs. O banco fenotípico é composto por 387 animais. O LD médio entre marcadores adjacentes para duas métricas de LD, r² e |D\'|, foram 0,166 e 0,617, respectivamente. O grau de LD estimado foi menor que o relatado em outras espécies e foi caracterizado por blocos de haplótipos curtos. Consequentemente, para as análises genômicas são recomendados painéis de marcadores de alta densidade. No GWAS, foram encontrados muitos marcadores associados aos fenótipos, em especial, à característica CAR. Alguns genes candidatos foram relatados neste estudo, destacando-se o NRF-1 (fator respiratório nuclear 1), que controla a biossíntese mitocondrial, o processo mais importante responsável por grande parte da produção de energia. Finalmente, verificamos a acurácia do valor genético genômico estimado para o CAR usando modelos de regressão Bayesiana, e encontramos baixos valores para acurácia (0,033 a 0,036) o que pode ser explicado pelo baixo grau de relacionamento entre os indivíduos e tamanho reduzido da população de treinamento.