O conhecimento das tendências temporais da qualidade das águas é importante no diagnóstico ambiental de bacias hidrográficas, permitindo avaliar como os corpos d’água vem respondendo ao longo dos anos, em termos qualitativos, à crescente intervenção antrópica. O objetivo deste trabalho é caracterizar a qualidade das águas dos rios das bacias do Piracicaba, Mogi-Guaçu, Turvo Grande, Peixe, Aguapeí, São José dos Dourados e Alto Paranapanema utilizando postos monitorados pela CETESB (Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental), no período entre 1979 e 2001. Os parâmetros biogeoquímicos avaliados quanto a sua tendência temporal e magnitude foram: oxigênio dissolvido (OD), demanda bioquímica de oxigênio (DBO), nitrogênio total, nitrato, fósforo total, cloreto, amônio e coliformes fecais. A análise de tendência temporal exige uma metodologia específica, uma vez que as séries temporais obtidas não seguem uma distribuição normal, as amostragens são realizadas irregularmente, os dados apresentam sazonalidade e são dependentes da vazão dos rios. Essa metodologia é dividida em análise gráfica e aplicação de testes de tendência, onde inicialmente realiza-se uma análise exploratória dos dados, seguida da confirmação através de testes estatísticos. Os resultados mostraram que de uma maneira geral existe uma degradação da qualidade das águas na maior parte das bacias, representado pelas tendências positivas nos parâmetros (DBO, nitrogênios, fósforo total, cloreto e coliformes fecais) e negativa no parâmetro (OD). Dentre as bacias hidrográficas analisadas a bacia do rio Piracicaba é a mais severamente afetada com variações mais acentuadas na magnitude representada pelo coeficiente de regressão, seguida pelas bacias dos rios Mogi-Guaçu, Turvo Grande, Peixe e Aguapeí, sendo que por outro lado, as bacias do Alto Paranapanema e São José dos Dourados são as menos afetadas. / The knowledge of time trends of water quality is important for the environmental diagnosis of hydrographic basins, allowing the evaluation of how water bodies are responding through the years, in qualitative terms, to the growing antropogenic interventions (actions). The aim of this work is to characterize the water quality of rivers of the Piracicaba, Mogi-Guaçu, Turvo Grande, Peixe, Aguapeí, São José dos Dourados and Alto Paranapanema basins using stations monitored by CETESB (Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental), in the period from 1979 to 2001. The biogeochemical parameters evaluated concerning its time trend and magnitude were: dissolved oxygen (DO), biochemical oxygen demand (BOD), total nitrogen, nitrate, total phosphorus, chloride, ammonia and fecal coliforms. Time trend analysis demands a specific methodology, since the time series obtained are not normally distributed, the sampling are performed irregularly, it can present seasonal periodicities and dependence on the rivers discharges. This methodology is divided in graphical analysis and application of trend tests, where initially an exploratory analysis of data is performed, followed by confirmation through statistical tests. The results showed that in a general there exists degradation of the water quality in most of the basins, represented by the positive trends of the parameters (BOD, nitrogens, total phosphorus, clorate and fecal coliforms) and negative trend of the parameter (DO). Among the analysed hydrographic basins, the Piracicaba river basin is the most severely affected with higher variations in the magnitude represented by the regression coeficient, followed by the basins of the Mogi-Guaçu, Turvo Grande, Peixe and Aguapeí rivers. On the other hand, the Alto Paranapanema and São José dos Dourados basins are the least affected.

Nesta tese investigou-se os padrões microclimáticos, de fluxos de energia e CO2 em uma floresta em planície de inundação da Ilha do Bananal, com ênfase nos efeitos da inundação sazonal nas variáveis atmosféricas e na produtividade do ecossistema, além de estimativas de fluxos aquáticos evasivos de CO2 e CH4. Para tanto, foram utilizadas técnicas micrometeorológicas de vórtices turbulentos, estimativas de armazenamento vertical de CO2 e dados medidos em uma torre micrometeorológica no período de 2004 a 2014, além de campanhas específicas para medidas de fluxos evasivos. Embora existam ciclos sazonais bem definidos de precipitação, temperatura do ar e umidade na região, controlados pela oferta radiativa, esta não explica diretamente as variações na evapotranspiração quando se busca explicá-la pelo aumento da disponibilidade energética. O particionamento da energia disponível aponta para um domínio do calor latente em comparação ao sensível durante períodos de decaimento do saldo de radiação, configurando um padrão peculiar não reportado na literatura. Os dados de temperatura do ar, precipitação pluviométrica, fluxos turbulentos de CO2 e fluxos energéticos (LE e H) mostraram uma possível influência das secas que ocorreram no lado oeste da região, também neste sítio experimental do leste. Os anos de 2005 e 2010 foram mais quentes, pouco chuvosos e mais secos que os demais anos da série de dados, e em 2010 ocorreu a menor produtividade líquida da estação seca. A inundação mostrou ter um papel importante nos fluxos de CO2, fazendo com que a produtividade bruta, a respiração do ecossistema e a produtividade líquida diminuam, somando-se os efeitos esperados pelo controle radiativo. A produtividade líquida respondeu aos efeitos da inundação semanas antes desta iniciar na torre, persistindo seus efeitos até algumas semanas depois, com a diminuição da produtividade. Já a respiração do ecossistema e a produtividade primária bruta mostraram ser mais sensíveis ao início da estação seca, com uma interrupção no declínio atribuído à inundação, provavelmente devido ao favorecimento da decomposição de matéria orgânica suspensa na água. Os resultados dos fluxos de carbono sugerem uma alta assimilação de CO2 pela floresta, o que requer corroboração através de medidas biométricas, não sendo, contudo, descartada a confiabilidade dos resultados. Os resultados da campanha para medidas de fluxos evasivos mostraram que o rio é uma fonte de CO2 para a atmosfera, e tanto o rio quanto a superfície vegetada atuam como fonte de CH4 para a atmosfera, com maior contribuição da superfície vegetada. As concentrações de metano e carbono na água foram superiores ás amostragens da atmosfera, o que já era esperado conforme os estudos existentes na literatura. / This thesis investigated the microclimate, CO2 and energy fluxes patterns at a forest in floodplain of Bananal Island, with emphasis on the seasonal flooding effects in atmospheric variables and ecosystem productivity, as well as estimates of evasive water CO2 and CH4 fluxes. To carry it out, micrometeorological eddy covariance technique was associated, vertical storage CO2 estimates and measured data in a micrometeorological tower from 2004 to 2014, as well as specific campaigns for evasive fluxes measures. Although there are welldefined seasonal cycles of precipitation, air temperature and humidity in the area controlled by the radiative offer, it does not directly explain the variations in evapotranspiration when seeking for explain it by the increase in energy availability. Partitioning of the available energy points to a latent heat flux domain compared to sensible heat flux during net radiation decay periods, showing a peculiar pattern not reported in the literature. The data air temperature, rainfall, eddy CO2 and energy fluxes (LE and H) showed a possible influence of droughts that occurred on the west side of the region, in this experimental site from the east. The years 2005 and 2010 were warmer, little rainy and drier than the other years of the data series, and in 2010 had the lowest net productivity of the dry season. The flood was shown to have an important role in CO2 streams, causing the gross productivity, ecosystem respiration and the net productivity decrease, adding to the effects expected by the radiative control. The net productivity responded to the effects of flooding weeks before this start in the tower, continuing its effects until a few weeks later, with decreasing productivity. Already ecosystem respiration and gross primary productivity proved to be more sensitive to early dry season, with an interruption in the decline attributed to flooding, probably due to favoring the decomposition of organic matter suspended in the water. The results of the carbon fluxes suggest a high CO2 assimilation by forest, which requires corroboration through biometric measurements and are not, however, ruled out the reliability of the results. The results of the campaign to evasive flux measurements showed that the river is a CO2 source to the atmosphere, and both the river and the vegetated surface act as a CH4 source to the atmosphere, with a greater contribution of the vegetated surface. Methane and carbon concentrations in the water were higher ace sampling the atmosphere, which was expected as existing studies in the literature.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-07-03T18:32:31Z No. of bitstreams: 1 SelmoRodrigues.pdf: 1374245 bytes, checksum: 96afcfa04ba5cc18c4db55e4c92cdf23 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-03T18:32:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SelmoRodrigues.pdf: 1374245 bytes, checksum: 96afcfa04ba5cc18c4db55e4c92cdf23 (MD5) Previous issue date: 2017-01-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / This paper proposes a new methodology for modelling based on an evolving Neuro-Fuzzy Network Takagi-Sugeno (NFN-TS) for seasonal time series forecasting. The NFN-TS use the unobservable components extracted from the time series to evolve, i.e., to adapt and to adjust its structure, where the number of fuzzy rules of this network can increase or reduced according the components behavior. The method used to extract the components is a recursive version developed in this paper based on the Spectral Singular Analysis (SSA) technique. The proposed methodology has the principle divide to conquer, i.e., it divides a problem into easier subproblems, forecasting separately each component because they present dynamic behaviors that are simpler to forecast. The consequent propositions of fuzzy rules are linear state space models, where the states are the unobservable components data. When there are available observations from the time series, the training stage of NFN-TS is performed, i.e., the NFN-TS evolves its structure and adapts its parameters to carry out the mapping between the components data and the available sample of original time series. On the other hand, if this observation is not available, the network considers the forecasting stage, keeping its structure fixed and using the states of consequent fuzzy rules to feedback the components data to NFN-TS. The NFN-TS was evaluated and compared with other recent and traditional techniques for forecasting seasonal time series, obtaining competitive and advantageous results in relation to other papers. This paper also presents a case study of proposed methodology for real-time detection of anomalies based on a patient’s electrocardiogram data. / Esse trabalho propõe uma nova metodologia para modelagem baseada em uma Rede Neuro- Fuzzy Takagi-Sugeno (RNF-TS) evolutiva para a previsão de séries temporais sazonais. A RNF-TS considera as componentes não-observáveis extraídas a partir da série para evoluir, ou seja, adaptar e ajustar sua estrutura, sendo que a quantidade de regras fuzzy dessa rede pode aumentar ou ser reduzida conforme o comportamento das componentes. O método utilizado para extrair as componentes é uma versão recursiva desenvolvida nessa pesquisa baseada na técnica de Análise Espectral Singular (AES). A metodologia proposta tem como princípio dividir para conquistar, isto é, dividir um problema em subproblemas mais fáceis de lidar, realizando a previsão separadamente de cada componente já que apresentam comportamentos dinâmicos mais simples de prever. As proposições do consequente das regras fuzzy são modelos lineares no espaço de estados, sendo que os estados são os próprios dados das componentes não-observáveis. Quando há observações disponíveis da série temporal, o estágio de treinamento da RNF-TS é realizado, ou seja, a RNF-TS evolui sua estrutura e adapta seus parâmetros para realizar o mapeamento entre os dados das componentes e a amostra disponível da série temporal original. Caso contrário, se essa observação não está disponível, a rede aciona o estágio de previsão, mantendo sua estrutura fixa e usando os estados dos consequentes das regras fuzzy para realimentar os dados das componentes para a RNF-TS. A RNF-TS foi avaliada e comparada com outras técnicas recentes e tradicionais para previsão de séries temporais sazonais, obtendo resultados competitivos e vantajosos em relação a outras pesquisas. Este trabalho apresenta também um estudo de caso da metodologia proposta para detecção em tempo-real de anomalias baseada em dados de eletrocardiogramas de um paciente.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-24T15:21:43Z No. of bitstreams: 1 Carlos Henrique.pdf: 3192728 bytes, checksum: b409baf77eae63d413fff22f89c2f1d9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-24T15:21:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Henrique.pdf: 3192728 bytes, checksum: b409baf77eae63d413fff22f89c2f1d9 (MD5) Previous issue date: 2012-11-09 / FAPEMA / Currently, there is growing concern about the Power Quality (PQ) problems due to: introduction of automation in industrial processes, presence of personal computers and electronically controlled devices, load equipments with low capacity to withstand small PQ disturbances and increased perception of residential and industrial consumers with regard to PQ disturbances. In this context, an important issue with relation to PQ is the voltage conformity. That is, the adequacy of service voltage to the limits specified by regulatory agencies. The concern about compliance is due to the following problems caused by sustained undervoltages and overvoltages: improper or less-efficient equipment operation, tripping of sensitive loads, overheating of induction motors due to undervoltages, equipment damage or failure due to overvoltages and higher no-load losses in transformers caused by sustained overvoltages. Furthermore, there have been various incentives for connection of Distributed Generation (DG) in distribution networks due to: incentives for the using of electricity generation based on renewable energy sources and free access of independent energy producers to transmission and distribution networks owing to deregulation of the electric sector. In principle, the voltage profile of a distribution network can be improved with connection of DG. However, it is possible to notice severe deteriorations in the voltage profile of distribution networks in DG post-failure scenarios. These failures are caused by problems in the DG components, such as: cooling system, gears, turbines, etc. During the time period in which the DG is under repair, active and reactive power supports to correct the voltage profile are unavailable. Consequently, the voltage profile tends to deteriorate while the DG is disconnected. In this way, it is important to carry out studies to assess the impact of the DG installation on the voltage conformity indices considering the following issues: DG unavailability after an intrinsic failure and load curve. These aspects are subject to uncertainties due its random nature. Due to this, the most suitable approaches to assess the impact of uncertainties associated with load fluctuations and DG failures on the voltage conformity indices are the probabilistic methods. The main advantage of these methods is its capability to combine severity and probability to truly express the system risk. The main objective of this dissertation is the development of a method that models the random behavior of the distribution network in the voltage conformity indices estimation through the probabilistic methods. Models and techniques to incorporate stochastic variations in the demand and DG unavailability in voltage conformity indices estimation are proposed. The technique proposed in this dissertation to carry a Predictive Assessment of Voltage Conformity (PAVC) is based on the combination of the following techniques: power flow for radial distribution networks via current summation method, Quasi-Sequential Monte Carlo Simulation and Fourier analysis of time series. The PAVC model proposed in this dissertation was tested in 32 buses system. The results obtained with this system demonstrated that the DG has a great potential to improve the voltage conformity indices in the distribution network. However, the most significant improvements in the voltage conformity indices are associated with load points distant from the substation. Furthermore, it can be observed that the uncertainties associated with DG failures cause significant variations in the voltage conformity indices. Additionally, a sensitivity study demonstrated that the voltage conformity indices are worse (better) for systems where the load is modeled as constant power (impedance). / Atualmente há um interesse crescente com relação a problemas de Qualidade de Energia Elétrica (QEE) devido a: introdução de automação em processos industriais; presença de computadores pessoais e dispositivos controlados eletronicamente em instalações residenciais; equipamentos de carga com baixa capacidade para suportar pequenos distúrbios de qualidade de energia; e aumento da percepção dos consumidores industriais e residenciais com relação a distúrbios de QEE. Neste contexto, um aspecto importante com relação a QEE é a conformidade de tensão da rede de distribuição. Ou seja, a adequação da tensão de atendimento aos limites especificados pelos órgãos reguladores. A preocupação com a conformidade de tensão é devido aos seguintes problemas causados por subtensões e sobretensões sustentadas: operação indevida ou com baixa eficiência dos equipamentos elétricos dos consumidores; desligamento de cargas sensíveis; aquecimento de motores de indução devido à subtensões; danos ou falhas em equipamentos devido à sobretensões e aumento nas perdas em vazio nos transformadores causado pela presença de sobretensões sustentadas. Além disso, tem havido diversos incentivos para conexão de Geração Distribuída (GD) na rede de distribuição devido a: incentivo para utilização de sistemas de geração de energia elétrica baseados em fontes de energia renováveis; e livre acesso dos produtores independentes de energia às redes de transmissão e distribuição devido a desregulamentação do setor elétrico. Em princípio, o perfil de tensão de uma rede de distribuição pode ser melhorado com a conexão da GD. Contudo é possível observar deteriorações severas no perfil de tensão de redes de distribuição em cenários pós-falha da GD. Estas falhas são causadas por problemas nos componentes da GD, tais como: sistema de refrigeração, engrenagens, turbina, etc. Durante o período de tempo em que a GD está em reparo, o suporte de potência ativa e reativa da GD, para corrigir o perfil de tensão, está indisponível. Consequentemente, o perfil de tensão tende a se deteriorar enquanto a GD estiver desconectada. Desta forma, é importante realizar estudos para avaliar o impacto da instalação da GD nos índices de conformidade de tensão considerando os seguintes aspectos: indisponibilidade da GD após uma falha intrínseca e a curva de carga. Estes aspectos estão sujeitos a incertezas devido a sua natureza aleatória. Devido a isto, as técnicas mais adequadas para avaliar o impacto de incertezas associadas com flutuações de carga e falhas na GD nos índices de conformidade de tensão são os métodos probabilísticos. A principal vantagem destes métodos é a sua capacidade para combinar severidade e probabilidade para expressar verdadeiramente o risco do sistema. O principal objetivo desta dissertação é o desenvolvimento de um método que modele o comportamento aleatório da rede de distribuição na estimação dos índices de conformidade de tensão através de métodos probabilísticos. Modelos e técnicas para incorporar variações estocásticas na demanda e a indisponibilidade da GD na estimação dos índices de conformidade de tensão são propostos. A técnica proposta nesta dissertação para realizar uma Avaliação Preditiva da Conformidade de Tensão (APCT) se baseia na combinação das seguintes técnicas: fluxo de potência para redes de distribuição radiais via método de soma de correntes; simulação Monte Carlo Quasi-Sequencial e análise de Fourier de séries temporais. O modelo de APCT proposto neste artigo foi testado em um sistema de 32 barras. Os resultados obtidos neste sistema demonstraram que a GD tem um grande potencial para melhorar os índices de conformidade de tensão na rede de distribuição. Contudo, as melhorias mais significativas nos índices de conformidade estão associadas com os pontos de carga mais distantes da subestação. Além disso, pode-se observar que as incertezas associadas com as falhas na GD causam variações significativas nos índices de conformidade de tensão. Adicionalmente, um estudo de sensibilidade demonstrou que os índices de conformidade de tensão são piores (melhores) para sistemas onde a carga é modelada como potência (impedância) constante.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Clovis_Cechim_MC.pdf: 6987482 bytes, checksum: c33db297dd7ec8aaf8bfde9e1e56c2cc (MD5) Previous issue date: 2016-02-04 / Sugarcane has been cropped and produced in Brazil for a long time, so, it deserves mention because it makes the country as the largest producer, with also representativeness in sugar and ethanol production. The knowledge of reliable estimates concerning their cropped areas is essential for Brazilian agribusiness, as they help in determining prices to producers by power plants as well as allow establishing logistics flow of production. The cropped areas estimates are made by official agencies. Therefore, in order to reduce this subjectivity, geotechnology use comes as an alternative since it has been widely used in mappings agricultural crops. Thus, this study aimed at developing a methodology for mapping sugarcane crop in Paraná State with satellite images as LANDSAT, IRS and spectrum-temporal series of vegetation indexes from MODIS sensor, for 2010/2011 to 2014/2015 harvesting season. The carried out mappings indicated a strong positive correlation concerning Canasat and official IBGE. The developed method was based on Fuzzy ARTMAP classification and was efficient to map and estimate the sugarcane cropped area using vegetation index in Paraná State. / A cana-de-açúcar como cultura cultivada e produzida no Brasil merece destaque, pois torna o País o maior produtor mundial, com representatividade também na produção de açúcar e etanol. O conhecimento de estimativas confiáveis de suas áreas cultivadas é imprescindível para o agronegócio brasileiro, por auxiliar na determinação dos preços aos produtores pelas usinas e permitir estabelecer a logística de escoamento da produção. As estimativas de área cultivada são realizadas de forma subjetiva pelos órgãos oficiais. Com a finalidade de diminuir tal subjetividade, surge como alternativa o uso de geotecnologias, as quais têm sido muito utilizadas em mapeamentos de culturas agrícolas. Diante disto, o objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de uma metodologia para o mapeamento da cultura de cana-de-açúcar para o Estado do Paraná usando imagens dos satélites LANDSAT, IRS e de séries espectro-temporais de índices de vegetação, provenientes do sensor MODIS, para as safras de 2010/2011 a 2014/2015. O mapeamento da cultura foi realizado a partir do modelo de classificação supervisionada Fuzzy ARTMAP, tendo como variáveis de entrada, termos harmônicos de amplitude e fase e as métricas fenológicas da cultura. Os mapeamentos realizados indicaram forte correlação positiva com relação aos dados do Canasat e oficiais IBGE. O método desenvolvido com base na classificação Fuzzy ARTMAP demonstrou ser eficiente para mapear e estimar a área cultivada da cultura de cana-de-açúcar utilizando índices de vegetação no Estado do Paraná.

In the southern of the Amazon basin, extensive deforestation associated with global climate change have impacted the regional water cycle. Predictions indicate that future alteration might cause even higher pressure over regional water resources. The goal of this study was to perform a detailed evaluation of past changes in the water resources of the upper Xingu basin, a region which is broadly representative of southern Amazon. The evaluation consisted of characterizing alterations in medium and long-term time series of rainfall, river discharge, evapotranspiration and total water storage change. The study employed not only in situ measurements, but also remotely sensed data. Remote sensing products including rainfall, evapotranspiration and water storage change were employed in the evaluation of the regional water balance. A thirteen years\' time series derived from RS products was submitted to a trend analysis, to detect significant variations in the water balance. Furthermore, uncertainties in each remote sensing product were retrieved, mostly comparing in situ measurements with RS estimates. To describe limitations of such products to evaluate the regional water balance, river discharge was calculated as the residual of the water balance. Later on, the estimated river discharge was compared to in situ measurements and uncertainties in the water balance were defined. The analysis of long-term alterations considered in situ measurements of rainfall and river discharge, from the period of 1976-2015. In this case, a group of hydro-climatological indicators was derived and then submitted to Mann-Kendall and Petit test. Due to the relevance of forest cover on river flow regulation, land use changes (LUC) were mapped every five years from 1985 to 2015. LUC results were then compared to the hydro-climatological data, to identify similarities in changing patterns. The evaluation of water balance components based on remote sensing products described fairly well the spatial variability in the study site. The uncertainties in P, ET and TWSC products corresponded to 41, 25 and 18 mm month-1, respectively. Due to these uncertainties, it was not possible to perform the water balance closure based on RS data. No significant changes were observed in the time series derived from these products. Contrastingly, the evaluation of a 40-years\' time series presented a decrease of 245 mm in rainfall, with intensity and number of rainy events being reduced. This phenomenon is most likely resultant from two process, the reduction in water recycling due to deforestation, as well as the Pacific Ocean decadal oscillation, which influences the large-scale atmospheric circulation. Although deforestation tends to increase river discharge, the reduction in rainfall in the Upper Xingu Basin was high enough to mask this effect. / O desmatamento em larga escala na região sul da bacia amazônica brasileira, associado às mudanças climáticas globais, tem impactado o ciclo hidrológico regional. Previsões futuras indicam uma pressão ainda maior sobre os recursos hídricos regionais. O objetivo deste estudo foi realizar uma avaliação detalhada das possíveis alterações nos recursos hídricos da bacia do Alto Xingu, uma região extremamente representativa do sul da Amazônia. Para tanto, foram empregadas séries temporais de longa e média duração, correspondentes à precipitação (P), vazão (Q), evapotranspiração (ET) e variação do armazenamento de água (TWSC). O estudo empregou medições in situ, bem como dados de sensoriamento remoto (SR). As estimativas de sensoriamento remoto foram empregadas na avaliação do balanço hídrico regional. As séries temporais de treze anos derivadas de produtos de SR foram submetidas a uma análise de tendência, com o objetivo de detectar variações significativas nos componentes do balanço hídrico. Além disso, as incertezas em cada produto foram obtidas comparando-se medições in situ com as estimativas de SR. Com o objetivo de descrever as limitações de tais produtos para a realização do balanço hídrico regional, a vazão do rio Xingu foi estimada com base na fórmula do balanço hídrico. Posteriormente, tal estimativa foi comparada com as medições in situ, gerando um indicativo da incerteza no fechamento do balanço hídrico. Já a análise das alterações a longo prazo considerou as medidas in situ da precipitação e vazão, no período de 1976-2015. Neste caso, um grupo de indicadores hidro-climatológicos foi calculado e posteriormente submetido aos testes de Mann-Kendall e Pettit. Devido à relevância das florestas na regulação da vazão dos rios, as mudanças no uso e ocupação da terra foram mapeadas a cada cinco anos, durante 1985-2015. Os resultados foram comparados aos dados hidro-climatológicos, buscando assim semelhanças nos padrões de alteração. Os produtos de sensoriamento remoto descreveram razoavelmente bem a variabilidade espacial dos componentes do balanço hídrico. As incertezas nas estimativas de P, ET e TWSC corresponderam a 41, 25 e 18 mm mês-1. Devido a incertezas nos produtos de SR, não foi possível realizar o fechamento do balanço hídrico. Com relação as séries temporais derivadas dos dados de SR, nenhuma mudança significativa foi observada. Por outro lado, a avaliação das séries temporais de longa duração, apresentaram diminuição de 245 mm na precipitação, com as chuvas tendo intensidade e número de eventos reduzidos. Este fenômeno é provavelmente resultante de dois processos, sendo um deles a redução na ciclagem da água devido ao desmatamento. O segundo corresponde a oscilação decadal na temperatura da superfície do Oceano Pacífico, a qual influencia a circulação atmosférica em grande escala. Embora o desmatamento cause aumento na vazão do rio, a redução da precipitação na Bacia do Alto Xingu foi suficientemente alta para mascarar esse efeito. Os dados aqui apresentados não só apresentam um diagnóstico sobre os recursos hidrícos do Alto Xingu, como também são extremamente relevantes para a compreensão da interação entre a paisagem e os componentes do balanço hídrico.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Clovis_Cechim_MC.pdf: 6987482 bytes, checksum: c33db297dd7ec8aaf8bfde9e1e56c2cc (MD5) Previous issue date: 2016-02-04 / Sugarcane has been cropped and produced in Brazil for a long time, so, it deserves mention because it makes the country as the largest producer, with also representativeness in sugar and ethanol production. The knowledge of reliable estimates concerning their cropped areas is essential for Brazilian agribusiness, as they help in determining prices to producers by power plants as well as allow establishing logistics flow of production. The cropped areas estimates are made by official agencies. Therefore, in order to reduce this subjectivity, geotechnology use comes as an alternative since it has been widely used in mappings agricultural crops. Thus, this study aimed at developing a methodology for mapping sugarcane crop in Paraná State with satellite images as LANDSAT, IRS and spectrum-temporal series of vegetation indexes from MODIS sensor, for 2010/2011 to 2014/2015 harvesting season. The carried out mappings indicated a strong positive correlation concerning Canasat and official IBGE. The developed method was based on Fuzzy ARTMAP classification and was efficient to map and estimate the sugarcane cropped area using vegetation index in Paraná State. / A cana-de-açúcar como cultura cultivada e produzida no Brasil merece destaque, pois torna o País o maior produtor mundial, com representatividade também na produção de açúcar e etanol. O conhecimento de estimativas confiáveis de suas áreas cultivadas é imprescindível para o agronegócio brasileiro, por auxiliar na determinação dos preços aos produtores pelas usinas e permitir estabelecer a logística de escoamento da produção. As estimativas de área cultivada são realizadas de forma subjetiva pelos órgãos oficiais. Com a finalidade de diminuir tal subjetividade, surge como alternativa o uso de geotecnologias, as quais têm sido muito utilizadas em mapeamentos de culturas agrícolas. Diante disto, o objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de uma metodologia para o mapeamento da cultura de cana-de-açúcar para o Estado do Paraná usando imagens dos satélites LANDSAT, IRS e de séries espectro-temporais de índices de vegetação, provenientes do sensor MODIS, para as safras de 2010/2011 a 2014/2015. O mapeamento da cultura foi realizado a partir do modelo de classificação supervisionada Fuzzy ARTMAP, tendo como variáveis de entrada, termos harmônicos de amplitude e fase e as métricas fenológicas da cultura. Os mapeamentos realizados indicaram forte correlação positiva com relação aos dados do Canasat e oficiais IBGE. O método desenvolvido com base na classificação Fuzzy ARTMAP demonstrou ser eficiente para mapear e estimar a área cultivada da cultura de cana-de-açúcar utilizando índices de vegetação no Estado do Paraná.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:11:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JORGE AIKES JUNIOR.PDF: 2050278 bytes, checksum: f5bae18bbcb7465240488c45b2c813e7 (MD5) Previous issue date: 2012-04-11 / Time series can be understood as any set of observations which are time ordered. Among the many possible tasks appliable to temporal data, one that has attracted increasing interest, due to its various applications, is the time series forecasting. The k-Nearest Neighbor - Time Series Prediction (kNN-TSP) algorithm is a non-parametric method for forecasting time series. One of its advantages, is its easiness application when compared to parametric methods. Even though its easier to define kNN-TSP s parameters, some issues remain opened. This research is focused on the study of one of these parameters: the similarity measure. This parameter was empirically evaluated using various similarity measures in a large set of time series, including artificial series with seasonal and chaotic characteristics, and several real world time series. It was also carried out a case study comparing the predictive accuracy of the kNN-TSP algorithm with the Moving Average (MA), univariate Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average (SARIMA) and multivariate SARIMA methods in a time series of a Korean s hospital daily patients flow in the Emergency Department. This work also proposes an approach to the development of a hybrid similarity measure which combines characteristics from several measures. The research s result demonstrated that the Lp Norm s measures have an advantage over other measures evaluated, due to its lower computational cost and for providing, in general, greater accuracy in temporal data forecasting using the kNN-TSP algorithm. Although the literature in general adopts the Euclidean similarity measure to calculate de similarity between time series, the Manhattan s distance can be considered an interesting candidate for defining similarity, due to the absence of statistical significant difference and to its lower computational cost when compared to the Euclidian measure. The measure proposed in this work does not show significant results, but it is promising for further research. Regarding the case study, the kNN-TSP algorithm with only the similarity measure parameter optimized achieves a considerably lower error than the MA s best configuration, and a slightly greater error than the univariate e multivariate SARIMA s optimal settings presenting less than one percent of difference. / Séries temporais podem ser entendidas como qualquer conjunto de observações que se encontram ordenadas no tempo. Dentre as várias tarefas possíveis com dados temporais, uma que tem atraído crescente interesse, devido a suas várias aplicações, é a previsão de séries temporais. O algoritmo k-Nearest Neighbor - Time Series Prediction (kNN-TSP) é um método não-paramétrico de previsão de séries temporais que apresenta como uma de suas vantagens a facilidade de aplicação, quando comparado aos métodos paramétricos. Apesar da maior facilidade na determinação de seus parâmetros, algumas questões relacionadas continuam em aberto. Este trabalho está focado no estudo de um desses parâmetros: a medida de similaridade. Esse parâmetro foi avaliado empiricamente utilizando diversas medidas de similaridade em um grande conjunto de séries temporais que incluem séries artificiais, com características sazonais e caóticas, e várias séries reais. Foi realizado também um estudo de caso comparativo entre a precisão da previsão do algoritmo kNN-TSP e a dos métodos de Médias Móveis (MA), Auto-regressivos de Médias Móveis Integrados Sazonais (SARIMA) univariado e SARIMA multivariado, em uma série de fluxo diário de pacientes na Área de Emergência de um hospital coreano. Neste trabalho é ainda proposta uma abordagem para o desenvolvimento de uma medida de similaridade híbrida, que combine características de várias medidas. Os resultados obtidos neste trabalho demonstram que as medidas da Norma Lp apresentam vantagem sobre as demais medidas avaliadas, devido ao seu menor custo computacional e por apresentar, em geral, maior precisão na previsão de dados temporais utilizando o algoritmo kNN-TSP. Apesar de na literatura, em geral, a medida Euclidiana ser adotada como medida de similaridade, a medida Manhattan pode ser considerada candidata interessante para definir a similaridade entre séries temporais, devido a não apresentar diferença estatisticamente significativa com a medida Euclidiana e possuir menor custo computacional. A medida proposta neste trabalho, não apresenta resultados significantes, mas apresenta-se promissora para novas pesquisas. Com relação ao estudo de caso, o algoritmo kNN-TSP, com apenas o parâmetro de medida de similaridade otimizado, alcança um erro consideravelmente inferior a melhor configuração com MA, e pouco maior que as melhores configurações dos métodos SARIMA univariado e SARIMA multivariado, sendo essa diferença inferior a um por cento.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-27T15:55:07Z No. of bitstreams: 1 JOHN ELTON DE BRITO LEITE CUNHA - TESE PPGRN 2018.pdf: 4725678 bytes, checksum: 60bf2159f5477dc3356a1c23f7c2247e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-27T15:55:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOHN ELTON DE BRITO LEITE CUNHA - TESE PPGRN 2018.pdf: 4725678 bytes, checksum: 60bf2159f5477dc3356a1c23f7c2247e (MD5) Previous issue date: 2018 / Capes / O baixo monitoramento e altas pressões climáticas e antrópicas fazem do bioma Caatinga, semiárido brasileiro, um dos mais vulneráveis do mundo. Séries temporais de sensoriamento remoto são valiosas para analisar as LCC em áreas com alta sazonalidade, mas demandam muitos recursos computacionais. Estudos anteriores utilizam séries temporais superiores a 30 anos de índices de vegetação com baixa resolução espacial (1 a 8 km). No entanto, esta resolução espacial geralmente não permite identificar ações humanas (impactos) no meio ambiente. Nos últimos anos, houve melhorias na qualidade da imagem do Landsat (radiométrica e geométrica) e agora estão prontas para suportar o monitoramento e análise dos processos na superfície terrestre. O objetivo deste estudo é analisar, a partir de sensores de média resolução espadai, as alterações na cobertura do solo de origem antrópica numa área do bioma Caatinga. Para este fim, utilizou-se algoritmos para gerar índices de vegetação, albedo de superfície e evapotranspiração a partir de dados dos sensores a bordo dos satélites da família Landsat. Para aumentar a eficiência na geração dessas informações, os algoritmos foram conduzidos para operar com baixa demanda por dados de estações meteorológicas e sem intervenção humana durante o processamento. Além disso, um serviço de alto desempenho para processamento de dados orbitais é proposto. Os dados gerados por estes algoritmos foram testados com a informações de campo, demonstrando a possibilidade de utilizar os algoritmos em processos automáticos. As técnicas de computação em nuvem e paralelização utilizadas neste estudo foram eficientes na produção de séries temporais superiores a 30 anos de variáveis em média resolução espacial. A principal aplicação desenvolvida neste trabalho utilizou séries temporais do Landsat por um período de 31 anos em resolução temporal mensal, a fim de investigar os padrões espaciais e temporais da mudança de cobertura do solo em uma área de Caatinga, semiárido do estado da Paraíba, no Brasil. Um novo índice espectral - índice Surface Albedo (SAI) - é proposto para melhorar a observação da condição biofísica da vegetação. Os índices NDVI, EVI e SAI foram utilizados para avaliar o monitoramento das LCC impulsionadas por ações humanas em contraste a alteração induzida pelo clima. Séries temporais dos índices foram aplicados ao método TSS RESTREND para monitoramento das LCC. O método é empregado para remover as influências a curto prazo da precipitação na fisionomia da cobertura do solo, permitindo assim avaliar a capacidade dos índices utilizados para discriminar alterações nas regiões semiáridas. Google Earth, imagens RapidEye e observações in situ (a partir de outubro de 2017) foram usadas para observar condições de preservação/degradação ao longo do tempo. Os resultados mostram que o índice SAI é capaz de distinguir entre cobertura do solo "alterada" e "inalterada" com uma alta acurácia, 87%, para detectar corretamente o ano da LCC. Quando utilizado o índice SAI, o TSS RESTREND demonstrou-se adequado para detectar LCC na Caatinga, e seu melhor desempenho foi alcançado quando o evento de mudança ocorre na região central da série temporal (1990-2010), com algumas imprecisões em anos secos. O menor desempenho dos índices EVI e NDVI na detecção das LCC no bioma da Caatinga é explicado pela sua alta sensibilidade às variações da cobertura de folhas, como resultado de condições sazonais ou extremas de seca. O LCC afeta todo o sistema soloplanta-atmosfera, como remoção de biomassa e mudanças nas propriedades do solo, bem como no microclima, devido à exposição direta à radiação, precipitação e vento. A este respeito, a SAI é suposto ser mais sensível às alterações artificiais na superfície terrestre, devido à sua capacidade de capturar uma maior quantidade de feedback ambiental. / Low monitoring plus high human and climate pressures make the Caatinga biome one of the most vulnerabte biomes in the world. Time series of remote sensing are vafuable for analyzing LCC in áreas with high seasonalrty, but they require a lot of computationai resources. Earlier studíes mostly use > 30- years time series of vegetatíon indexes at low spatial resolution (1 to 8 km). However, this spatial resolution usually does not allow to identify human actions (impacts) on the environment. Landsat imagery quality (radiometricalfy as weli as geometrically) and availability has improved in recent years and is now ready to support high temporal resolution monitoring and analysis of land surface processes. The objective of this study is to analyze, from sensors of médium spatial resolution, the changes in land cover of anthropic origin in an area of the Caatinga biome. For this purpose, algorithms were used to generate vegetation índices, surface albedo and evapotranspiration from sensor data on the satellites of the Landsat family. To increase the efficiency in generating this information, the algorithms were conducted to operate with low demand for meteorological station data and without human intervention during processing. In addition, a high performance service for orbitai data processing is proposed. The data generated by these algorithms were tested to field observations, demonstrating the possibility of using these algorithms in automatic processes. The techniques of cloud computing and parallelization used in this study were efficient in producing long time series (over 30 years) of these variables in average spatial resolution. The main application developed in this work, used Landsat time series for a period of 31 years at monthly resolution in order to investigate spatial and temporal pattems of hotspots of land cover change in a Caatinga area of the semi-arid region of the Paraiba state, Brazil. A new spectral index - Surface Albedo Index (SAI) - is proposed to improve the observation of vegetation biophysica!condition and change. SAI, NDV1 and EVI are compared in order to evaluate the suitability of monitoring LCC driven by human actions in contrast to climate induced (drought) alteration. The TSS RESTREND method was successfully applied to Landsat time series for LCC monitoring. It is employed in order to remove the short-term influences of precípitation on land cover physiognomy, thus allowing to assess the ability of the index time series to discriminate LCC in drylands. Google Earth, Rapid Eye images and in situ observations (from October 2017) were used to observe preservation / degradation conditions along the time. Results showthat SAI is able to distinguish between "changed" and "unchanged" land cover with a high accuracy (87%) to detect the year of change. When using the SAI index, TSS RESTREND is suitable to detect LCC in the Caatinga, and its best performance was achieved when the change event occurred in the middle of the time series (1990-2010), with some inaccuracies in dry years. The lower ability of EVI and NDVI in the detection of LCC in the Caatinga biome is explained by their high sensitivity to leaf cover variations (as a result of seasonal or extreme drought conditions). LCC impacts the whole soilplant-atmosphere system, such as biomass remova!and changes in soil properties as weil as mícroclimate, due to the direct exposure to radiation, precípitation, and wind. In this regard, SAI is supposed to be more sensitive to man-made alterations of the land surface, due to its ability to capture a higher number of environmental feedbacks.

Weakly nonstationary processes appear in many challenging problems related to the physics of complex systems. An interesting question is how to quantify the rate of convergence to Gaussian behavior of rescaled heteroscedastic comming from economics time series with stationary first moments but nonstationary multifractal long-range correlated second moments and also time series generated from fractionated brownian motion where the series correlation is dependent of a parameter. Here it is used the approach Which uses a recently proposed extension of the Lévy sections theorem. It was analyzed the statistical and multifractal properties of heteroscedastic time series and found that the Lévy sections approach provides a faster convergence to Gaussian behavior relative to the convergence of traditional partial sums of variables. To understand this transition it is used several statistical tests to provide enough data on convergence behavior. It was also observed that the rescaled signals retain multifractal properties even after reaching what appears to be the stable Gaussian regime. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Processos não-estacionários com interações fracas aparecem como problemas desafiadores em sistemas complexos em física. Uma questão interessante é como quantificar a taxa de convergência para o comportamento gaussiano em séries temporais heteroscedásticas, sem uma variância única em toda a série, provenientes de sistemas financeiros, reescaladas com os primeiros momentos estacionários mas com uma multifractalidade não estacionária e segundos momentos que possuem uma correlação do longo alcance e verificar o mesmo mecanismo também em séries temporais geradas a partir de um movimento Browniano Fracionado onde a correlação da série depende de um parâmetro ajustável. Aqui é usada uma extensão do teorema das seções de Lévy. Analisando as propriedades estatísticas e multifractais de uma série temporal heteroscedástica e encontrando que as seções de Lévy fornece uma convergência mais rápida para o comportamento gaussiano relativo à convergência das tradicionais somas de variáveis, o teorema do limite central. Para entender essa transição foram utilizados vários testes estatísticos que forneceram dados suficientes sobre o comportamento de convergência. Também observou-se que os sinais reescalados mantêm suas propriedades multifractais mesmo depois de atingirem um regime que parece ser um regime gaussiano.