A determinação de dias trabalháveis para operações agrícolas de campo é de extrema importância para o dimensionamento de frotas de máquinas agrícolas. Isso é especialmente importante para a cultura da cana-de-açúcar, na qual as operações de campo se estendem por todo o ano, sendo a colheita a operação que mais danos pode trazer aos solos, quando executada sob condições inadequadas, já que essa ocorre por cerca de 8 a 10 meses. Com base nisso, o presente estudo teve como objetivos: definir os critérios para a determinação do número de dias trabalháveis (NDT) para colheita mecanizada da cana-de-açúcar no estado de São Paulo; determinar o NDT de diferentes regiões do estado de São Paulo com base em um critério geral e em critérios específicos para cada região; determinar a probabilidade de ocorrência de sequência do NDT por meio da cadeia de Markov; e elaborar uma planilha modelo para dimensionamento de frota para colheita mecanizada da cana-de-açúcar com base no NDT gerado pelo critério individual e geral. Para a definição dos critérios do NDT foram empregados dados de interrupção da moagem de 30 usinas no estado de São Paulo, para períodos variando de duas a cinco safras. Foram testados critérios de precipitação mínima (PREC), capacidade de água disponível (CAD) e limite da relação entre o armazenamento de água no solo e CAD (ARM/CAD) para se interromper a operação de colheita. De posse dos critérios de PREC, CAD e ARM/CAD para cada região e um critério geral, foram elaborados mapas do NDT para o estado de São Paulo, Posteriormente, definiu-se com base na cadeia de Markov, as probabilidades condicionais e, por meio dessas, as probabilidades de sequência de dias trabalháveis para cada decêndio do ano. Finalmente, foi elaborada uma planilha Excel® para o dimensionamento de frota de colhedoras de cana, com base no NDT. Os resultados mostraram que houve variação no critério para definição do NDT nas diferentes regiões do estado. No entanto, o uso de um critério geral para todo o estado, considerando-se a PREC de 3 mm, CAD de 40 mm e ARM/CAD de 90%, proporcionou resultados muito similares. O mapa de NDT gerado a partir do critério individual para cada região resultou em um erro médio de 24,9 dias por ano, ao passo que o mapa gerado a partir do critério geral resultou em um erro médio de 4,4 dias por ano, sendo este último mais adequado para a determinação do NDT médio para a colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Com relação à probabilidade de sequência de dias trabalháveis, observou-se que nas regiões a oeste, noroeste e norte do estado há, em média, maiores probabilidades de ocorrência de dias trabalháveis, sendo que as maiores probabilidades ocorreram entre abril e setembro, com o primeiro decêndio de julho sendo o que tem os maiores valores. A probabilidade de o dia ser trabalhável dado que o anterior foi trabalhável manteve-se sempre com o mínimo em torno de 50% de probabilidade e com o máximo próximo de 90% em todas as regiões avaliadas. Finalmente, observou-se que a variação do NDT em função do critério usado (individual ou geral) não teve impacto expressivo nos custos de produção e totais. Com base nos resultados apresentados, conclui-se que a determinação correta do NDT é fundamental para o dimensionamento de sistemas de colheita da cana-de-açúcar. / The determination of workable days for agricultural field operations is of extreme importance for dimensioning agricultural machinery fleets. This is especially important for sugarcane cultivation, in which field operations extend throughout the year, from 8 to 10 months per year. Based on this, the present study had as objectives: to define the criteria for determining the number of workable days (NWD) for sugarcane harvest in the state of São Paulo; to determine the NWD of different regions of the state of São Paulo based on general criteria and on specific criteria to each region; to determine the probability of a given NWD sequence by means of the Markov chain; and to elaborate a spreadsheet model for sizing the fleet to harvest sugarcane based on the NWD generated by the individual and general criteria For the definition of NWD criteria, the data from harvest interruption of 30 mills in the state of São Paulo, for periods ranging from two to five harvests, were used. The following criteria were tested: minimum precipitation (PREC); soil water holding capacity (SWHC) and the limit of the relationship between soil moisture storage and SWHC (ARM/SWHC), to define the harvest interruption. Based on these criteria for each region and also a general criteria, NWD maps were prepared for the state of São Paulo.. Afterwards, the conditional probabilities were defined on the basis of the Markov chain, and based on them the probabilities of sequences of working days were defined for all year long for each 10-day periods. Finally, an Excel® spreadsheet was programmed for dimensioning sugarcane harvest machines, based on the NWD. The results showed that there was variation in the criteria for the definition of NWD in the different regions of the state. However, the use of a general criteria for the whole state, considering PREC of 3 mm, SWHC of 40 mm and ARM/SWHC of 90% provided very similar results. The NWD maps generated from the individual criteria for each region generated an average error of 24.9 days per year whereas the map generated from the general criteria resulted in an average error of 4.4 days per year, being the last map the most suitable for determining the average NWD. Regarding the probability of sequences of workable days, it was observed that in the western, northwestern and northern regions of the state there is, on average, a greater probability of workable days, with the periods of greatest probability of workable days being between April and September. The probability of the a day be workable considering that the previous one was workable, always remained between 50% and 90% probability in all regions. Finally, for dimensioning havest mechines, it was observed that the variation of NWD as a function of the criteria used (individual or general) had no significant impact on production and total costs, but affected the total investment. It was concluded that the correct determination of NWD is fundamental for the design of sugarcane harvesting systems.

A inovação tecnológica desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de empresas, regiões e mesmo de países. Especificamente no estado de São Paulo, estudar os aspectos relevantes a este tema é de suma importância por se tratar do estado mais industrializado e mais importante economicamente no Brasil. Dentro deste contexto, este estudo visa analisar especificamente aspectos ligados à inovação tecnológica nas empresas dos diversos setores de atividade industrial, utilizando para isto ndicadores de inovação tecnológica e de dados empresariais da Pesquisa de Atividade Econômica Paulista (PAEP), realizada pela fundação Sistema Estadual de Análise de Dados Estatísticos (SEADE), sobre o período de 1999 a 2001. / The technological innovation performs a fundamental part in the development process of companies, regions and even countries. Specifically in the state of São Paulo, the study of relevant aspects to this theme is of summary importance because it is the most industrialized and economically important in this country. Within of this context, this study aim to analyze specifically some aspects linked to the technological innovation in different sections of industrial activity, using to this, technological innovation indicators and business results obtained by the Paulista Research of Economic Activities (PAEP), that was realized by SEADE foundation over the period of 1999 to 2001.

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.

Este trabalho é um estudo ecológico descritivo sobre a leishmaniose tegumentar americana (LTA) na região do Vale do Ribeira paulista (composto por 23 municípios), que teve como objetivo correlacionar a incidência da doença com fatores determinantes ambientais e sociais. O trabalho se refere ao período de 1998 a 2006 o qual foi divido em três triênios, o primeiro de 1998 a 2000, o segundo de 2001 a 2003 e o terceiro de 2004 a 2006. Os coeficientes de incidência da LTA foram calculados para estes períodos (Coefmtr1, Coefmtr2 e Coefmtr3) segundo Szklo. Essa divisão de triênios se deu de acordo com as características gráficas dos coeficientes de incidência da LTA no período, que demonstraram haver num primeiro período uma fase endêmica da doença, no segundo período (2001 a 2003) a análise mostra picos de incidência que caracteriza um período epidêmico acentuado. No terceiro período alguns municípios mostram picos de incidência de proporções menores que os observados no período anterior, contudo ainda característicos de fase epidêmica. Os coeficientes de incidência são as variáveis dependentes dos três modelos de regressão realizados. As variáveis independentes foram obtidas de fontes de dados secundários e são de natureza sócio-demográfica, relacionadas as condições climáticas, de natureza político-geográficas e físico-biológicas. Essas variáveis foram separadas em qualitativas e quantitativas e analisadas respectivamente por testes não paramétricos de Mann Whitney e Spearman e selecionou-se para o processo de modelagem múltipla, as variáveis com p<0,20. Houve a necessidade de três modelos diferentes para verificar se os fatores determinantes que levaram as séries a se comportar de maneira diferenciada, seriam os mesmos ou não. O que se percebe é que há uma mudança no padrão do primeiro para os dois outros períodos. O trabalho aponta para fatores sócio-demográficos como determinantes na incidência de LTA, bem como a presença do vetor / This work is an ecological descriptive study on the American cutaneous leishmaniasis (ACL) in the Ribeira Valley region of Sao Paulo (composed of 23 municipalities), which aimed to correlate the incidence of the disease with environmental and social factors. The paper refers to the period 1998 to 2006 which was divided into three years, the first from 1998 to 2000, the second from 2001 to 2003 and the third from 2004 to 2006. The rates of incidence of ACL were calculated for these periods (Coefmtr1, Coefmtr2 and Coefmtr3) Szklo seconds. This division was made in accordance with the graphics characteristics of the coefficients of incidence of ACL in the period, which has shown a period in a first stage of the disease endemic in the second period (2001 to 2003) the peak incidence analysis shows that characterizes a epidemic period strong. In the second period some municipalities show peaks of incidence of proportions lower than those observed in the previous period, yet still features the epidemic stage. The rates of incidence are dependent variables of the three regression models performed. The independent variables were obtained from sources in secondary databases, and are: in nature and socio-demographic, related climatic conditions, a political-geographical and physical and biological. These variables were separated in quality and quantity respectively and analyzed by non-parametric tests for Spearman and Mann Whitney and selected for the process of regress multiple model, the variables with p <0.20. There was a need for three different models to see if the determining factors that led to the series to behave in a different way, would be the same or not. What we understand is that there is a change in the pattern of the first to the other two periods. The study points to socio-demographic factors as determinants in the incidence of ACL and the presence of vector

Este trabalho análise as ocorrências de 12 classes de substâncias (monoterpenos, sesquiterpenos, lactonas sesquiterpênicas, diterpenos, triterpenos, cumarinas, flavonóides, poliacetilenos, benzofuranos, benzopiranos, acetofenonas e fenilpropanóides) na família Asteraceae e na sua tribo Heliantheae. Pretende-se demonstrar a existência de correlações na produção de metabólitos secundários em níveis taxonômicos baixos (tribos, subtribos e gêneros). Utilizou-se um banco de dados com cerca de 36.000 ocorrências das principais substâncias isoladas em plantas da família. O estudo do equilíbrio químico na produção de metabólitos secundários foi feito utilizando-se Regressão Linear Múltipla. As afinidades entre os grupos com base na sua Química foram pesquisadas por vários métodos tais como: Análise de componentes principais, Análise de Cluster e Análises cladísticas. Observou-se também o grau de oxidação médio de vários metabólitos e sua utilidade como ferramenta em análises quimiotaxonômicas. Foi possível mostrar a existência de um equilíbrio na produção das 12 classes de metabólitos em níveis das tribos e subtribos. Mas, no nível dos gêneros um equilíbrio moderado foi encontrado. Também foi possível mostrar a existência de um equilíbrio oxidativo em vários níveis (tribos, subtribos). No nível dos gêneros nenhum equilíbrio foi encontrado utilizando-se o parâmetro passo oxidativo. Foi possível agrupar algumas das subfamílias de Asteraceae segundo Bremer e subtribos da tribo Heliantheae segundo Stuessy usando Análises de componentes principais e Análise de Cluster / This work analyse the occurrence of 12 classes of substances (monoterpenes, sesquiterpenes, sesquiterpene lactones, diterpenes, triterpenes, coumarins, flavonoids, polyacetylenes, Benzofurans, benzopyrans, acetophenones and phenylpropanoids) in the Asteraceae family and its Heliantheae tribe. This study intends to demonstrate the existence of correlations in the production of secondary metabolites in lower taxonomic levels (tribes, subtribes and genera). We used a database of about 36,000 occurrences of the main substances isolated from the plant family. The study of chemical equilibrium in the production of secondary metabolites was done using Multiple Linear Regression. The affinities between the groups based on their chemistry were investigated by various methods such as principal component analysis, Cluster and cladistic analysis. There was also the average degree of oxidation of various metabolites and their usefulness as a tool in chemotaxonomic analysis. It was possible to show the existence of a balance in the production of 12 classes of metabolites in the levels of the tribes and subtribes. But the level of the genus balance was found moderate. It was also possible to show the existence of an oxidative equilibrium in various levels (tribes, subtribes). The level of genus balance was not found using the parameter oxidation step. We could group some of the subfamilies of Asteraceae according to Bremer and the subtribes of Heliantheae according to Stuessy using the principal component analysis and Cluster Analysis

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-10-16T12:20:40Z No. of bitstreams: 1 Marcos Eduardo Finger_.pdf: 1338367 bytes, checksum: a4628a13809b67049df084efdaeb277f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-16T12:20:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos Eduardo Finger_.pdf: 1338367 bytes, checksum: a4628a13809b67049df084efdaeb277f (MD5) Previous issue date: 2017-08-25 / Nenhuma / A melhoria do desempenho das empresas de manufatura tornou-se um desafio constante frente às dificuldades do cenário econômico no Brasil e à competitividade global. Sendo assim, o alinhamento entre a demanda do mercado e os processos e recursos necessários para atendê-la é condição para aumentar a capacidade de competição. Nesse sentido, as áreas de marketing e operações trabalham juntas para tornar essa prática uma realidade. No entanto, pesquisas que exploram as relações objetivas entre essas áreas funcionais em empresas de baixa intensidade tecnológica, como as de manufatura de alimentos, são escassas na literatura. A avaliação das relações das áreas de marketing e operações é importante ferramenta para auxiliar no controle dos conflitos inerentes a essas áreas funcionais e na tomada de decisões dos gestores. Nesse contexto, esta pesquisa analisa os impactos das decisões de marketing sobre o desempenho de entrega e a flexibilidade da área de operações em uma empresa de manufatura de alimentos. Esses impactos foram avaliados longitudinalmente por meio de regressões lineares múltiplas e de redes neurais artificiais em um estudo de caso que compreende os modelos Mercado Interno e Mercado Externo. A análise das decisões de marketing sobre a dimensão entrega quanto ao Mercado Interno ocorreu por meio de uma rede neural artificial. Os resultados demonstram que as decisões de maior impacto sobre essa dimensão da área de operações dizem respeito à classificação Praça dos 4P’s de marketing, seguida das classificações Preço e Produto. Adicionalmente, constata-se que a formação do canal de vendas impacta significativamente o desempenho de entrega. Na análise das decisões de marketing sobre a flexibilidade da área de operações no que diz respeito ao modelo Mercado Externo, o resultado é significativo tanto para a rede neural artificial quanto para a regressão linear múltipla. Os resultados demonstram que as decisões de maior impacto sobre essa dimensão da área de operações estão compreendidas na classificação Produto dos 4P’s de marketing, seguida pelas classificações Praça e Preço. / Improving the performance of manufacturing companies has become a constant challenge in the face of the difficulties of the economic scenario in Brazil and global competitiveness. Thus, the alignment between market demand and the processes and resources required to meet it, is a condition for increasing the competition capacity. In that sense, the marketing and operations areas work together to make this practice a reality. However, studies that explore the objective relationships between these functional areas in low-tech companies, such as food manufacturing, are scarce in the literature. The evaluation of the relations of the marketing and operations areas is an important tool to assist in the control of the conflicts inherent to these functional areas and in the decision making of the managers. In this context, this research aims to analyze the impacts of marketing decisions on delivery performance and on the flexibility of the operations area in a food manufacturing company. These impacts were evaluated longitudinally through multiple linear regressions and artificial neural networks in a case study that includes the Internal Market and External Market models. The analysis of the marketing decisions on the delivery dimension regarding the Internal Market occurred through an artificial neural network. The results show that the decisions with the greatest impact on this operations area are related to the Place classification of the 4P's of marketing, followed by the Price and Product classifications. Additionally, it is verified that the formation of the sales channel significantly impacts delivery performance. In the analysis of the marketing decisions on the flexibility of the operations area with respect to the External Market model, the result is significant both for the artificial neural network and for the multiple linear regression. The evidences demonstrate that the decisions with the greatest impact on this operation area are included in the Product classification of the 4P's of marketing, followed by the Place and Price classifications.

Submitted by CARLA MARIA GOULART DE MORAES (carlagm) on 2015-05-20T12:37:54Z No. of bitstreams: 1 AlexiaHentges.pdf: 872410 bytes, checksum: e46c7736e872378a9b72ac7365dbe338 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-20T12:37:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlexiaHentges.pdf: 872410 bytes, checksum: e46c7736e872378a9b72ac7365dbe338 (MD5) Previous issue date: 2011-07-13 / BB - Banco do Brasil / Muitos estudos já foram realizados em marketing de relacionamento no intuito de fortalecer os laços entre clientes e empresas. Nesse sentido a relação entre duas empresas (cliente/fornecedor) ou mercado B2B tem recebido atenção na literatura de marketing. Estes consumidores empresas costumam diferenciar-se nesta relação tendo em vista que na maioria das vezes suas aquisições de produtos e serviços são muito mais expressivas, tanto em quantidade quanto em valores. Assim estas relações são objeto deste estudo e foram analisadas no mercado bancário, buscando explicar a influência dos antecedentes da lealdade para as empresas clientes de bancos. Para isto foi proposto um modelo no qual foram estudados como antecedentes da lealdade: satisfação, comprometimento afetivo, valor percebido e confiança; e algumas variáveis moderadoras, como: custos de mudança, relacionamento com o gerente, preferência de canais, crédito, dependência e imagem, que foram avaliadas na relação direta com a lealdade e ainda como moderadoras da relação satisfação - lealdade. Foi utilizada a técnica de regressão linear múltipla para explicar a interação destes antecedentes na relação com a lealdade. A pesquisa se baseia em um survey do tipo transversal, sendo analisada uma amostra de 128 empresas do Rio Grande do Sul, que responderam a um questionário estruturado contendo as escalas dos constructos e as questões sobre o perfil das empresas. Os resultados principais mostraram que as variáveis que mais influenciaram a lealdade das empresas com seu principal banco foram: satisfação, comprometimento afetivo, imagem e dependência. E nos efeitos moderadores foi possível observar a interação dos custos de mudança, do relacionamento com o gerente e da dependência do cliente com a variável satisfação na sua relação com a lealdade, sendo que cada um desses efeitos foram testados de modo independente. Os coeficientes negativos para os termos de interação, representando os efeitos moderadores, revelaram que clientes que possuem altos custos de mudança, alta dependência ou um bom relacionamento com o gerente no seu principal banco não precisam ter uma satisfação tão elevada para manterem-se leais a este banco. / Many studies have been made about relationship marketing with the intention of straightening the bonds between companies and clients. But the relationship between two companies (client/supplier) or market B2B is worth of distinction. These consumer companies usually stand out at this relation, in the sense that most of the time their products and services purchases are greater, in amount and price wise. Therefore, these relationships are the objects of this study and have been analyzed in the banking market, trying to explain the influence of the predecessors of loyalty to companies that are bank clients. For that matter, it was proposed a model in which was studied as predecessors of loyalty: satisfaction, affective commitment, perceived value and trust; and some moderational variables as: switching cost, relationship with managers, channel preference, credit, dependency and image, that were evaluated in the direct relation with the loyalty and as moderators of the satisfaction ? loyalty relationship. It was used the multiple linear regression technique to explain the interaction of these predecessors in the relation with the loyalty. The research was based in a survey of the transversal kind, being analyzed a sample of 128 companies from Rio Grande do Sul, that answered a structured poll containing the constructors scales and the questions about the profile of these companies. The main results showed that the variables that were more influential in the companies loyalty with their main business bank were: satisfacion, affective commitment, image and dependency. And in the moderation effects it was possible to observe the intention of the change costs, the relationship with the manager and the client dependency with the satisfaction variable in the relation with the loyalty, being that each one of these effects were tested in an independent way. The negative coefficient in the interaction terms, representing the moderational effects, revealed that clients that have high change cost, high dependency or a good relationship with the manager at their main bank don't need to have a high satisfaction to keep themselves loyal to that bank.

Submitted by Nara Lays Domingues Viana Oliveira (naradv) on 2015-07-01T19:30:05Z No. of bitstreams: 1 micheledias.pdf: 1762771 bytes, checksum: ef597c67a9fa0e4be515580698ec6a19 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-01T19:30:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 micheledias.pdf: 1762771 bytes, checksum: ef597c67a9fa0e4be515580698ec6a19 (MD5) Previous issue date: 2013-09-05 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / FAPERGS - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul / SINDUSCON/NH - Sindicato da Indústria da Construção Civil de Novo Hamburgo/RS / A significativa quantidade de resíduos gerada pelo setor da construção civil é hoje um grande problema ambiental a ser enfrentado pelo poder público e empresas construtoras. Para evitar ou reduzir a geração de resíduos é preciso atuar na origem, que pode estar desde o projeto até a fase de execução. O projeto consiste no passo inicial do empreendimento e tem influência significativa sobre o processo construtivo e produto final. Estudos apontam também que o sistema de gestão empregado por construtoras tem relação direta com a ocorrência de perdas, incluindo os resíduos. O conhecimento do índice de geração de resíduos é uma importante informação gerencial, com diferentes objetivos, desde a conscientização do problema, até para servir de base para o planejamento e implementação de ações voltadas à minimização da geração. Contudo, a quantificação dos resíduos de construção ainda pode ser considerada como um desafio, tendo em vista características peculiares da construção e a heterogeneidade dos resíduos. Observa-se muita variabilidade nos métodos empregados e variáveis consideradas, além das diferenças relativas à época e contextos pesquisados para geração dos índices e indicadores. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo estatístico para estimar a quantificação da geração de RCD em obras residenciais verticais, considerando características específicas das construtoras que atuam na região metropolitana de Porto Alegre-RS, investigando a influência do projeto e do sistema de produção. A estratégia de pesquisa consistiu num estudo de caso com múltiplas fontes de evidências, utilizando como ferramenta de análise estatística a regressão linear múltipla. A amostra é formada por dados de 20 obras residenciais verticais de 10 empresas que atuam na região metropolitana de Porto Alegre. Como resultado foi gerado um modelo estatístico, formado pela variável dependente (estimativa da quantidade de resíduo a ser gerada) e variáveis independentes relativas ao projeto (área do pavimento tipo, relação entre o número de pavimentos tipos e o número total de pavimentos e Índice econômico de compacidade) e ao sistema de produção (sistema construtivo e reaproveitamento de resíduos no canteiro). O modelo proposto obteve valor de R² ajustado = 0,69, permitindo explicar 69% da geração de resíduos em obras com características semelhantes, foi observada melhor aproximação da estimativa realizada pelo modelo quando comparado a algumas estimativas da literatura. A informação gerada através do modelo é importante na conscientização dos empresários locais e útil para basear ações no sentido de minimizar a geração, reciclar ou ações relativas ao destino final adequado, além de possibilitar comparações com informações sobre a geração de resíduos de outras localidades. / A significant amount of waste generated by the construction industry is now a major environmental problem to be faced by the government and construction companies. To avoid or reduce the generation of waste is necessary to work at the source, which may be from design to the implementation phase. The project consists in the initial step of the development and has significant influence on the construction process and final product. Studies also indicate that the management system employed by construction companies is directly related to the occurrence of losses, including waste. The knowledge of the waste generation rate is important management information, with different goals, since the awareness of the problem, even to serve as a basis for planning and implementation of actions aimed at minimizing the generation. However, the quantification of construction waste can still be considered as a challenge in view of the peculiar characteristics of the construction and the heterogeneity of the wastes. It is observed high variability in the methods employed and the variables considered, and the differences related to the time and contexts searched for generating indices and indicators. This work proposes the development of a statistical model to estimate the quantification of CDW generation in residential construction vertical, considering the specific characteristics of construction companies operating in the metropolitan area of Porto Alegre - RS, investigating the influence of design and production system. The research strategy consisted of a case study with multiple sources of evidence, using as a tool for statistical analysis with linear regression. The sample consists of data from 20 residential construction vertical of 10 companies operating in the metropolitan area of Porto Alegre. As a result generated a statistical model , formed by the dependent variable ( the estimated amount of waste to be generated ) and independent variables related to the project (area of the pavement type , relationship between the number of flooring types and the total number of floors and economic index compactness ) and production system ( building system and reuse of waste in construction ) . The proposed model obtained adjusted R² = 0.69 , allowing explain 69 % of waste generation in the works with similar characteristics was observed better approximation to the estimation made by the model when compared to some estimates of the literature . The information generated by the model is important in raising awareness of local entrepreneurs and useful to base actions to minimize the generation, recycling or actions relating to the appropriate destination, and enable comparisons with information on waste generation from other locations.

Submitted by Fabricia Fialho Reginato (fabriciar) on 2015-08-03T23:08:01Z No. of bitstreams: 1 JoiceCagliari.pdf: 1412838 bytes, checksum: 244299757ce9e71c1219d2018888f982 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-03T23:08:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoiceCagliari.pdf: 1412838 bytes, checksum: 244299757ce9e71c1219d2018888f982 (MD5) Previous issue date: 2010 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O fósforo remanescente consiste na concentração de fósforo que permanece em solução após a agitação por 1 hora de uma amostra de solo com solução de CaCl2 0,01 mol L-1 contendo 60 mg L-1 P. O valor de fósforo remanescente pode ser utilizado como um bom indicador da capacidade de sorção aniônica de um solo haja vista ser mais sensível a sua composição mineralógica do que ao teor de sua fração argila. No Brasil, a utilização agronômica do fósforo remanescente é contemplada no sistema oficial de recomendação de fertilizantes e corretivos do Estado de Minas Gerais. O objetivo principal deste estudo foi o de desenvolver uma função de pedotransferência que permitisse estimar com razoável exatidão o valor de fósforo remanescente de solos representativos do Estado de São Paulo, a partir de outros atributos químicos de mais simples e/ou rotineira determinação laboratorial. Nesse contexto, duas funções de pedotransferência foram desenvolvidas com base em redes neurais artificiais (RNA) e análises de regressão linear múltipla (RLM), utilizando um banco de dados constituído por propriedades físicas e químicas de solos amostrados em diferentes localidades do Estado de São Paulo. As redes alimentadas adiante com múltiplas camadas foram utilizadas para desenvolver a função de pedotransferência baseada em RNA e a topologia foi determinada a partir de experimentos sucessivos. Os critérios de escolha da melhor rede neural foram, simultaneamente, o desempenho na etapa de treinamento, medido por meio do erro quadrático médio, e a capacidade de generalização, avaliada por meio de análises estatísticas entre os valores de Prem estimados e determinados analiticamente. A topologia da rede que melhor estimou o fósforo remanescente foi [3 14 1], ou seja, três neurônios na camada de entrada, quatorze em uma única camada intermediária e um na camada de saída; a função de ativação utilizada foi a sigmoidal logística, os valores de entrada foram normalizados entre [0;1] e o algoritmo de aprendizagem utilizado foi o resilient backpropagation. As três variáveis da camada de entrada foram o valor de pH medido em solução de NaF 1 mol L-1 (pH NaF), a soma de bases trocáveis (SB) e o teor de alumínio trocável (Al3+), sendo as duas últimas determinadas rotineiramente em análises de solo e a primeira de mais fácil e rápida obtenção que o fósforo remanescente. A função de pedotransferência baseada em RLM foi desenvolvida considerando as mesmas variáveis de entrada utilizadas na função de pedotransferência baseada em RNA. A comparação entre os desempenhos obtidos, para um mesmo conjunto de validação, mostrou que as funções de pedotransferência baseadas em redes neurais apresentam estimativas mais exatas do fósforo remanescente. Apesar do conjunto de dados utilizado não ser suficientemente abrangente para o estabelecimento de uma função de pedotransferência definitiva para a estimativa do fósforo remanescente, os resultados do presente trabalho indicam como promissor o desenvolvimento de um massivo banco de dados por meio do aproveitamento dos resultados analíticos continuamente gerados pelos vários laboratórios brasileiros dedicados à avaliação da fertilidade do solo e que contemple os valores de fósforo remanescente e pH NaF. Tal banco de dados permitirá o desenvolvimento de uma função de pedotransferência baseada em redes neurais artificiais cuja utilização possibilitará o cálculo imediato de valores suficientemente exatos de fósforo remanescente com razoável economia de recursos financeiros que seriam empregados na análise de um grande número de amostras. / The remaining phosphorus consists of the P concentration that remains in solution after shaking for 1 hour a soil sample with 0.01 mol L-1 CaCl2 containing 60 mg L-1 P. The remaining phosphorus values can be used as suitable indicators of the soil capacity of anion sorption due to be more dependable on the soil mineralogy than on the soil clay content. In Brazil, the remaining phosphorus is used as an ancillary variable in the official guidelines for determining fertilizer and amender requirements of agricultural soils of the Minas Gerais state. The main goal of this research was to develop a pedotransfer function (PTF) capable of providing fairly accurate estimates of remaining phosphorus values of representative soils of the São Paulo state from often-determined soil chemical properties and/or from other ones of easier determination. In this context, two pedotransfer functions were developed by using artificial neural networks (ANN) and multiple regression analysis (MRA) applied to a database formed by values of soil chemical and physical properties derived from soil surveys previously carried out in different locations of the São Paulo state. The multi-layer feedforward neural networks approach was used for the development of the ANN-based PTF being its topology determined from successive experiments. The simultaneous criteria adopted for choosing the best neural network were the performance during the training stage, measured by the mean squared error, and its capacity of providing accurate Prem values, which was evaluated by using a validation database in which statistical comparisons were done between the measured and estimated Prem values. The topology of the network that provided the most accurate estimates of the remaining phosphorus was [3 14 1], i.e., three neurons at the input layer, fourteen at a unique hidden layer and one neuron at the output layer; further development features included the use of the sigmoid logistic model as activation function, the input of data normalized in the [0;1] interval and the use of the resilient backpropagation learning algorithm. The three variables at the input layer were the soil pH value measured in 1 mol L-1 NaF (pH NaF), the sum of exchangeable bases (SB) and the soil content of exchangeable aluminum (Al3+), being the two last ones usually determined in soil test laboratories whereas the pH NaF determination is easier than the remaining phosphorus one. The MRA-based PTF was developed considering the same input variables of the ANN-based one, i.e., pH NaF, SB and Al3+. The comparisons performed with a same validation database showed that the pedotransfer function developed from artificial neural networks provided more accurate estimates of remaining phosphorus values. Despite the database used for the PTF development not be so comprehensive for the establishment of a definitive pedotransfer function for estimating remaining phosphorus values, the results of the present research indicate as promising the development of a massive database from chemical results often obtained by the Brazilian laboratories dedicated to soil fertility evaluation and that includes Prem and pH NaF values. This database will allow the development of a comprehensive ANN-based pedotransfer function capable of not only calculating suitable Prem values for practical applications but also reducing the expenses related to the analyses of a great number of soil samples.

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.