A dengue e a leptospirose estão entre as principais zoonoses de ocorrência no mundo. A primeira pelo elevado potencial epidêmico e a segunda pela alta letalidade. Na cidade de São Paulo, anualmente ocorrem dezenas de casos de leptospirose e centenas de casos de dengue, fazendo desses agravos alguns dos eventos de maior interesse da vigilância em saúde do município. Para melhor compreender o efeito de fenômenos climáticos e o impacto de medidas de prevenção e controle sobre a transmissão desses agravos ao longo do tempo, dois diferentes modelos estatísticos de estudo de séries temporais foram usados: 1) Função de Transferência, com erros dados por modelos ARIMA (ARIMAX), os quais foram modelados segundo a filosofia de Box-Jenkins e 2) Modelos Aditivos Generalizados (GAM) de regressão de Poisson, com estrutura de defasagem dada por funções polinômios PDL (Polynomial Distributed Lags). Os principais fatores climáticos associados ao aumento do número de casos de dengue na cidade de São Paulo foram a elevação da temperatura mínima do ar, dos níveis de precipitação pluviométrica, da densidade do vetor e a entrada de casos importados da doença, estimulada pelo feriado de carnaval. A chegada de frentes frias (temperatura < 16°C) e valores extremos de precipitação ( 70mm) reduzem o número de casos de dengue. Medidas de prevenção adotadas pelas equipes de vigilância em saúde do município também contribuem com a redução do número de casos. Os fatores associados ao aumento do número de casos de leptospirose foram o aumento da precipitação pluviométrica e da temperatura máxima do ar. O aumento das horas de brilho do sol reduz o número de casos. Os métodos adotados foram adequados aos objetivos do estudo e conseguiram captar as relações defasadas entre os fatores de interesse e a transmissão de dengue e de leptospirose na cidade de São Paulo. Tais técnicas também parecem adequadas como ferramentas a serem incorporadas à rotina da vigilância em saúde, permitindo fazer previsões do número de casos futuros e compreender as relações temporais entre as doenças e seus fatores determinantes e condicionantes / Dengue and leptospirosis are among the major zoonosis of occurrence in the world; the first because of the epidemic potential and the second due to high lethality. In São Paulo, dozens of leptospirosis cases and hundreds of dengue fever cases are registered annually, being some of the most important events to the municipal public health surveillance system. To understand the effect of climatic conditions and the impact of measures of prevention and control over the transmission of such diseases in the time context, two time series approaches were used: 1) Transfer Functions, with ARIMA error structure (ARIMAX), modeled by Box-Jenkins methods and 2) Additive Generalized Models (GAM) of Poisson regressions, with time structure given by Polynomial Distributed Lags (PDL). The most important climatic factors that increased the number of cases of dengue fever in the city of São Paulo were the elevation in air temperature, precipitation, vector density and the number of imported cases, which increased after carnival holiday (an important calendar event). The arrival of cold fronts from the south (air temperature < 16°C) and extreme precipitations (70mm) are factors that decrease the number of new dengue cases. The public health preventive interventions adopted by the municipality were effective in diminishing the dengue occurrence. The most important factors that increased the number of leptospirosis cases in São Paulo were elevation in maximum air temperature and precipitation. Largest amount of hours of sunshine decreased the number of new cases of leptospirosis. The methods used were adequate to the study objectives, the relations among the interest lagged factors and dengue and leptospirosis transmission in the city of São Paulo were satisfactorily modeled. Such techniques also seem appropriate as tools to be incorporated into the municipal health surveillance system, allowing the prediction of the number of future disease cases and understanding temporal relations between diseases and their determinants and conditioning factors

O principal objetivo deste estudo é descrever modelos para séries temporais de ativos financeiros que sejam robustos às tradicionais hipóteses: distribuição gaussiana e continuidade. O primeiro capítulo está preocupado em apresentar, de uma maneira geral, os conceitos matemáticos mais importantes relacionadas a processos estocásticos e difusões. O segundo capítulo trata de processos de incrementos independentes e estacionários, i.e., processos de Lévy, suas trajetórias estocásticas, propriedades distribucionais e, a relação entre processos markovianos e martingales. Alguns dos resultados apresentados neste capítulo são: a estrutura e as propriedades dos processos compostos de Poisson, medida de Lévy, decomposição de Lévy-Itô e representação de Lévy-Khinchin. O terceiro capítulo mostra como construir processos de Lévy por meio de transformações lineares, inclinação da medida de Lévy e subordina ção. Uma atenção especial é dada aos processos subordinados, tais como os modelos variância gama, normal gaussiana invertida e hiperbólico generalizado. Neste capítulo também é apresentado um exemplo pragmático com dados brasileiros de estimação de parâmetros por meio do método de máxima Verossimilhança. O quarto capítulo é devotado aos modelos multidimensionais e, introduz os conceito de cópula ordinária e de Lévy. Mostra-se que é possível caracterizar a dependência entre os componentes de um processo de Lévy multidimensional por meio da cópula de Lévy. Entre os resultados apresentados estão as generalizações do teorema de Sklar e a família de cópulas de Arquimedes aos processos de Lévy. Este capítulo também apresenta alguns exemplos que utilizam métodos de Monte Carlo, para simular processos de Lévy bidimensionais. / The main objective of this study is to describe models for financial assets time series that are robust to the traditional hypothesis: gaussian distributed and continuity. The first chapter are devoted to introduce the most important mathematical tools related to difusions and stochastic processes in general. The second chapter is concerned in the study of independent and stationary increments, i.e., Lévy processes, their sample paths behavior, distributional properties, and the relation to Markov and martingales processes. Some of the results presented are the structure and properties of a compound Poisson processes, Lévy measure, Lévy-Itô decomposition and Lévy-Khinchin representation. The third chapter demonstrates how to construct Lévy processes via linear transformation, tempering the Lévy measure and subordination. A special attention is given to several types of subordinated processes, comprising the variance gamma, the normal inverse gaussian and the generalized hyperbolic models. A pragmatic example of parameter estimation for brazilian data using the method of maximum likelihood is also given. Chapter four is devoted to multidimensional models, which introduces the notion of ordinary and Lévy copulas. It is shown that modelling via Lévy copula it is possible to characterize the dependence among components of multidimensional Lévy processes. Some of the results presented are generalizations of the Sklar’s theorem and the Archmedian family of copulas for Lévy processes. This chapter also presents some examples using Monte Carlo methods for simulating bidimensional Lévy processes.

Made available in DSpace on 2016-01-26T12:51:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 isabelathomaztakakura_dissert.pdf: 1870282 bytes, checksum: 871ee642969bbc10aeb356aeefd91988 (MD5) Previous issue date: 2007-05-10 / Recent studies have shown that low heart rate variability (HRV) is a clear indication of an increased risk for severe ventricular arrhytmia and sudden cardiac. However, the traditional techniques of data analysis in time and frequency domain are often not sufficient to characterize the complex dynamics of heart beat generation. Hence, different attempts have been reported to apply the concept of nonlinear dynamics (chaos domain) to this problem as the methods Detrended Fluctuation Analysis (DFA), Autocorrelation (Tau), Hurst Exponent (HE), Lyapunov Exponent (LE), Poincaré Plot (SD1 e SD2). Objective: We speculated that patients with decreased chaotic behavior in the preoperative period would tend to present higher morbidity and mortality in the length of postoperative stay. Methods: Seventy-two non-selected patients (mean age 58.4±10.2 years) with coronary artery disease and elective coronary artery bypass graft surgery (CABG) indication, were studied. We had their HRV with Polar Advanced S810 and analyzed with the above chaos, time and frequency domain variables. The occurrences of relevant events during the length of postoperative stay as neurological, infectious and renal complications, severe arrhytmias or death were compared. The Fisher s Test was used to compare the occurrence of events. We described Sensibility, Specificity, Positive Predictive Value, Positive Likelihood Ratio and ODDS Ratio (CI 95%). Results: In comparison of groups death versus no death (Scenario 1) of the Lyapunov Exponent, for example, the ODDS Ratio was 11.5 (CI 95% 1.261 to 104.92, P=0.0171). The Scenario 3 (2 or more events versus 0 to 1 event) xxiv showed the Odds Ratio 12.414 (CI 95% 1.515 to 101.72, P=0.0048). Conclusions: The patients with decreased HRV evaluated from some nonlinear dynamic analysis methods before CABG surgery present higher morbidity and mortality in the length of postoperative stay. / Estudos recentes têm mostrado que a baixa variabilidade da freqüência cardíaca (VFC) é um claro indicador de maior risco para arritmia ventricular grave e morte súbita. Contudo, as técnicas tradicionais de análises de dados no domínio do tempo e da freqüência nem sempre são suficientes para caracterizar a dinâmica complexa da geração do batimento cardíaco. Conseqüentemente, diferentes tentativas têm sido feitas para aplicar o conceito de dinâmica não-linear (domínio do caos) para este problema, como os métodos não-lineares: Análise de Flutuações Depurada de Tendências (DFA), Autocorrelação (Tau), Expoente de Hurst (HE), Expoente de Lyapunov (LE), Desvio-padrão da perpendicular à linha de identidade no gráfico de Poincaré (SD1e SD2). Objetivo: Assim, o objetivo deste trabalho foi demonstrar se a redução do comportamento caótico (avaliado por métodos de dinâmica nãolinear) no período pré-operatório à revascularização do miocárdio acarretaria maior morbidade e mortalidade no período pós-operatório, durante a internação. Método: No presente estudo, 72 pacientes não-selecionados (média de idade de 58,4±10,2 anos) com doença arterial coronária e indicação eletiva de cirurgia foram incluídos e sua VFC foi captada pelo Polar Advanced S810 por meio da análise dos intervalos RR. A VFC foi analisada por variáveis do domínio do tempo (SDNN, RMSSD), do domínio da freqüência (LF nu, HF nu, a relação LF/HF) e do domínio do caos, citadas acima. A ocorrência de eventos relevantes durante o pós-operatório foi avaliada, como complicações neurológicas, infecciosas e renais, arritmias graves ou morte. O Teste Exato de xxii Fisher foi usado para comparar a ocorrência de eventos. Também foram registrados a Sensibilidade, Especificidade, Valor Preditivo Positivo, Valor Preditivo Negativo, Likelihood Ratio Positivo e ODDS Ratio com 95% de Intervalo de Confiança para a ocorrência de eventos. Um valor de P &#8804; 0.05 foi considerado significante. Resultados: De acordo com medidas feitas pelo Expoente de Lyapunov, por exemplo, o Cenário 1 (comparando grupo de pacientes que faleceram no pós-operatório hospitalar com o grupo dos que não faleceram) evidenciou Odds Ratio de 11,5 (IC 95% 1,261 a 104,92) com valor de P de 0,0171 e o Cenário 3 (2 ou mais eventos contra 0 a 1 evento) evidenciou Odds Ratio de 12,414 (IC 95% 1,515 a 101,72) com valor de P de 0,0048. Conclusão: A avaliação da VFC por métodos de dinâmica não-linear em pacientes no período pré-operatório da cirurgia de revascularização do miocárdico, mostrou tratar-se de ferramenta promissora como preditora de maior morbidade e mortalidade durante o período de pós-operatório hospitalar.

OBJETIVOS: O estudo explorou diferentes métodos de séries temporais visando desenvolver um modelo para a previsão do volume diário de pacientes no Pronto Socorro do Instituto Central do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP. MÉTODOS: Foram explorados seis diferentes modelos para previsão do número diário de pacientes no pronto socorro de acordo com algumas variáveis relacionadas ao calendário e à temperatura média diária. Para a construção dos modelos, utilizou-se a contagem diária de pacientes atendidos no pronto socorro entre 1° de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2010. Os primeiros 33 meses do banco de dados foram utilizados para o desenvolvimento e ajuste dos modelos, e os últimos três meses foram utilizados para comparação dos resultados obtidos em termos da acurácia de previsão. A acurácia foi medida a partir do erro médio percentual absoluto. Os modelos foram desenvolvidos utilizando-se três diferentes métodos: modelos lineares generalizados, equações de estimação generalizadas e modelos sazonais autorregressivos integrados de média móvel (SARIMA). Para cada método, foram testados modelos que incluíram termos para controlar o efeito da temperatura média diária e modelos que não incluíram esse controle. RESULTADOS: Foram atendidos, em média, 389 pacientes diariamente no pronto socorro, número que variou entre 166 e 613. Observou-se uma sazonalidade semanal marcante na distribuição do volume de pacientes ao longo do tempo, com maior número de pacientes às segundas feiras e tendência linear decrescente ao longo da semana. Não foi observada variação significante no volume de pacientes de acordo com os meses do ano. Os modelos lineares generalizados e equações de estimação generalizada resultaram em melhor acurácia de previsão que os modelos SARIMA. No primeiro horizonte de previsão (outubro), por exemplo, os erros médios percentuais absolutos dos modelos lineares generalizados e de equação de estimação generalizada foram ambos 11,5% e 10,8% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente), enquanto os erros médios percentuais absolutos para os modelos SARIMA foram 12,8% e 11,7% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente). Para todos os modelos, incluir termos para controlar o efeito da temperatura média diária não resultou em melhor acurácia de previsão. A previsão a curto prazo (7 dias) em geral resultou em maior acurácia do que a previsão a longo prazo (30 dias). CONCLUSÕES: Este estudo indica que métodos de séries temporais podem ser aplicados na rotina do serviço de pronto socorro para a previsão do provável volume diário de pacientes no serviço. A previsão realizada para o curto prazo tem boa acurácia e pode ser incorporada à rotina do serviço, de modo a subsidiar seu planejamento e colaborar com a adequação de recursos materiais e humanos. Os modelos de previsão baseados unicamente em variáveis relacionadas ao calendário foram capazes de prever a variação no volume diário de pacientes, e os métodos aqui aplicados podem ser automatizados para gerar informações com antecedência suficiente para decisões de planejamento do serviço de pronto socorro / OBJECTIVES: This study aims to develop different models to forecast the daily number of patients seeking emergency department (ED) care in a general hospital according to calendar variables and ambient temperature readings and to compare the models in terms of forecasting accuracy. METHODS: We developed and tested six different models of ED patient visits using total daily counts of patient visits to the Instituto Central do Hospital das Clínicas Emergency Department from January 1, 2008 to December 31, 2010. We used the first 33 months of the dataset to develop the ED patient visits forecasting models (the training set), leaving the last 3 months to measure each model\'s forecasting accuracy by the mean absolute percentage error. Forecasting models were developed using 3 different time series analysis methods: generalized linear models, generalized estimating equations and seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). For each method, we explored models with and without the effect of mean daily temperature as a predictive variable. RESULTS: Daily mean number of ED visits was 389, ranging from 166 to 613. Data showed a weekly seasonal distribution, with highest patient volumes on Mondays and lowest patient volumes on weekends. There was little variation in daily visits by month. Generalized linear models and generalized estimating equation models showed better forecasting accuracy than SARIMA models. For instance, the mean absolute percentage errors from generalized linear models and generalized estimating equations models at the first month of forecasting (October, 2012), were 11.5% and 10.8% (models with and without control for the temperature effect, respectively), while the mean absolute percentage errors from SARIMA models were 12.8% and 11.7% (models with and without control for the temperature effect, respectively). For all models, controlling for the effect of temperature resulted in worse or similar forecasting ability than models with calendar variables alone, and forecasting accuracy was better for the short term horizon (7 days in advance) than for the longer term (30 days in advance). CONCLUSIONS: Our study indicates that time series models can be developed to provide forecasts of daily ED patient visits, and forecasting ability was dependent on the type of model employed and the length of the time-horizon being predicted. In our setting, generalized linear models and generalized estimating equation models showed better accuracy, and including information about ambient temperature in the models did not improve forecasting accuracy. Forecasting models based on calendar variables alone did in general detect patterns of daily variability in ED volume, and thus could be used for developing an automated system for better planning of personnel resources

Alterações no ecossistema marinho e nos estoques pesqueiros devido à pressão da pesca podem ser detectadas por meio de indicadores multiespecíficos. Geralmente, esses indicadores são aplicados a séries temporais de capturas aliados a dados bio-ecológicos dos recursos. Entretanto, abordagens alternativas baseadas em dados de comercialização do pescado podem ser utilizadas. Neste estudo foram aplicados vários indicadores multiespecíficos aos dados disponíveis da região Sudeste/Sul do Brasil, integrando aspectos ecológicos e econômicos de forma inédita para essa região. Para isto, utilizaram-se dados da estatística pesqueira e dados de comercialização de pescado entre 1968-2007, além de dados bio-ecológicos dos recursos (nível trófico, comprimento máximo, longevidade e profundidade). Foram analisadas as tendências desses parâmetros em relação aos desembarques, às quantidades comercializadas e aos preços de mercado. Os indicadores Índice Trófico Marinho, Fishing-in-Balance e Índice de Preço Relativo Logaritmizado também foram explorados. Foi realizada uma análise inferencial das tendências de preço e quantidade das principais categorias de mercado e de suas correlações. A avaliação ecológico-econômica evidencia uma tendência de escassez das espécies-alvo da pesca e de algumas espécies de nível trófico, longevidade e comprimento máximo altos, além do fenômeno \"pricing down the food web\". Portanto, a base de dados do mercado provou ser valiosa para compreender a dinâmica da pesca numa perspectiva ecossistêmica. / Changes in marine ecosystems and fisheries resources due to the fishing pressure can be detected by multispecies indicators. These are, usually, applied to catch or landing time series, jointly the resources bio-ecological data. However, there is an alternative approach, based on market data that could be used. In this study, several multispecies indicators were applied to data from Southeastern/Southern Brazil, integrating ecological and economics aspects to this region in an unprecedented way. Fishery landings and market values for the period 1968-2007 were used, besides bio-ecological classification of seafood categories (trophic level, longevity, maximum length and depth). Trends of these parameters by landings and market quantities and prices were analysed. The Marine Trophic Index, Fishing-in-Balance and the Logarithm Relative Price Index were also applied. Moreover, an inferential analysis of individual categories statistical trends in market prices and quantities and their correlations were done. The joint ecological-economic analysis provided evidence of the scarcity of most higher trophic level, longevity and maximum length categories and fisheries target species, besides the \"pricing down the food web\" phenomenon. Therefore, the market database proved to be priceless to understand the fishery dynamic in an ecosystem perspective.

A dengue e a leptospirose estão entre as principais zoonoses de ocorrência no mundo. A primeira pelo elevado potencial epidêmico e a segunda pela alta letalidade. Na cidade de São Paulo, anualmente ocorrem dezenas de casos de leptospirose e centenas de casos de dengue, fazendo desses agravos alguns dos eventos de maior interesse da vigilância em saúde do município. Para melhor compreender o efeito de fenômenos climáticos e o impacto de medidas de prevenção e controle sobre a transmissão desses agravos ao longo do tempo, dois diferentes modelos estatísticos de estudo de séries temporais foram usados: 1) Função de Transferência, com erros dados por modelos ARIMA (ARIMAX), os quais foram modelados segundo a filosofia de Box-Jenkins e 2) Modelos Aditivos Generalizados (GAM) de regressão de Poisson, com estrutura de defasagem dada por funções polinômios PDL (Polynomial Distributed Lags). Os principais fatores climáticos associados ao aumento do número de casos de dengue na cidade de São Paulo foram a elevação da temperatura mínima do ar, dos níveis de precipitação pluviométrica, da densidade do vetor e a entrada de casos importados da doença, estimulada pelo feriado de carnaval. A chegada de frentes frias (temperatura < 16°C) e valores extremos de precipitação ( 70mm) reduzem o número de casos de dengue. Medidas de prevenção adotadas pelas equipes de vigilância em saúde do município também contribuem com a redução do número de casos. Os fatores associados ao aumento do número de casos de leptospirose foram o aumento da precipitação pluviométrica e da temperatura máxima do ar. O aumento das horas de brilho do sol reduz o número de casos. Os métodos adotados foram adequados aos objetivos do estudo e conseguiram captar as relações defasadas entre os fatores de interesse e a transmissão de dengue e de leptospirose na cidade de São Paulo. Tais técnicas também parecem adequadas como ferramentas a serem incorporadas à rotina da vigilância em saúde, permitindo fazer previsões do número de casos futuros e compreender as relações temporais entre as doenças e seus fatores determinantes e condicionantes / Dengue and leptospirosis are among the major zoonosis of occurrence in the world; the first because of the epidemic potential and the second due to high lethality. In São Paulo, dozens of leptospirosis cases and hundreds of dengue fever cases are registered annually, being some of the most important events to the municipal public health surveillance system. To understand the effect of climatic conditions and the impact of measures of prevention and control over the transmission of such diseases in the time context, two time series approaches were used: 1) Transfer Functions, with ARIMA error structure (ARIMAX), modeled by Box-Jenkins methods and 2) Additive Generalized Models (GAM) of Poisson regressions, with time structure given by Polynomial Distributed Lags (PDL). The most important climatic factors that increased the number of cases of dengue fever in the city of São Paulo were the elevation in air temperature, precipitation, vector density and the number of imported cases, which increased after carnival holiday (an important calendar event). The arrival of cold fronts from the south (air temperature < 16°C) and extreme precipitations (70mm) are factors that decrease the number of new dengue cases. The public health preventive interventions adopted by the municipality were effective in diminishing the dengue occurrence. The most important factors that increased the number of leptospirosis cases in São Paulo were elevation in maximum air temperature and precipitation. Largest amount of hours of sunshine decreased the number of new cases of leptospirosis. The methods used were adequate to the study objectives, the relations among the interest lagged factors and dengue and leptospirosis transmission in the city of São Paulo were satisfactorily modeled. Such techniques also seem appropriate as tools to be incorporated into the municipal health surveillance system, allowing the prediction of the number of future disease cases and understanding temporal relations between diseases and their determinants and conditioning factors

Esta tese examina o problema de detecção de conectividade entre séries temporais no sentido de Granger no caso em que a natureza não linear das interações não permite sua determinação por meio de modelos auto-regressivos lineares vetoriais. Mostra-se que é possível realizar esta detecção com auxílio dos chamados métodos de Kernel, que se tornaram populares em aprendizado por máquina (\'machine learning\') já que tais métodos permitem definir formas generalizadas de teste de Granger, coerência parcial direcionada e função de transferência direcionada. Usando simulações, mostram-se alguns exemplos de detecção nos quais fica também evidente que resultados assintóticos deduzidos originalmente para estimadores lineares podem ser generalizados de modo análogo, mostrando-se válidos no presente contexto kernelizado. / This work examines the connectivity detection problem between time series in the Granger sense when the nonlinear nature of interactions determination is impossible via linear vector autoregressive models, but is, nonetheless, feasible with the aid of the so-called Kernel methods that are popular in machine learning. The kernelization approach allows defining generalised versions for Granger tests, partial directed coherence and directed transfer function, which the simulation of some examples shows that the asymptotic detection results originally deducted for linear estimators, can also be employed under kernelization if suitably adapted.

Made available in DSpace on 2016-08-19T18:20:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LAURINDA FERNANDA SALDANHA SIQUEIRA.pdf: 940563 bytes, checksum: 997451038c9761fcacf436b4488d38e5 (MD5) Previous issue date: 2010-03-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / What has been observed on the beaches of the island of Maranhao (Brazil) is an intense process of urbanization started from the 70's, not always accompanied by urban space structuring and planning, causing many environmental problems, mainly with respect to environmental sanitation. In coastal areas, the challenge of integrated management is mainly to harmonize urban development with conservation and sustainable use. Whereas improve the quality of decisions in the management of sustainability, are necessary closer links between the results of sustainability monitoring and the policy responses of decision makers. Under the hypothesis that increasing levels of total coliform in the beaches water, as indicative of contamination by domestic sewage and therefore a poor urban planning, are results of the performance variables of urban sprawl and sanitation indicators, had the objective to propose tools to aid the integrated management and sustainability in the form of time series and numerical predictive models of levels of total coliform bacteria in water from the beaches of Ponta da Areia, São Marcos, Calhau, Olho d Água and Araçagy, coastline of the island of Maranhao (Brazil). To this end, a study was performed documental and field research to obtain data about urban sprawl, sanitation and water quality of the beaches studied for construction and analysis of time series of total coliform in water, study the correlations between variables urban expansion and sanitation on the levels of total coliforms and construction and proposal of numerical models based in correlations found and peculiarities of the beaches studied. The results indicate confirmation of research hypothesis. The analysis of time series indicated a significant increase in levels of total coliform in the water of the beaches studied, being more significant on the beaches Calhau, São Marcos and Olho d Água, and less significant on the beaches of Ponta da Areia and Araçagy. The amplitude of the seasonal behavior of these levels was variable, subject to seasonal multiplicative factors responsible for checking the variability, this strike was obtained which allowed equations to calculate them for each time period. The variables explained most of the growth of total coliforms in water and are used in the construction of predictive numerical models, was urban population, population density, number of households connected to the sewer system, number of households with inadequate sewage, water pH and release numbers in natura sewage on the beaches, associated characteristics of each beach in the form of seasonal factors obtained by the time series analysis. This study is an indirect measurement and should be used as an alternative tool in the sustainable management of the area studied and evaluation of public policies to the management of water resources. The research merit on integrated coastal management was to represent reverse direction to the your proposed goals and sustainability of the coastline of the island of Maranhão (Brazil). / O que se tem observado nas praias da Ilha do Maranhão (Brasil) é um processo intenso de urbanização iniciado a partir da década de 70, nem sempre acompanhado por uma estruturação e planejamento do espaço urbano, ocasionando inúmeros problemas ambientais, principalmente no que concerne ao saneamento ambiental. Nas áreas costeiras o desafio do gerenciamento integrado está, sobretudo, em harmonizar o desenvolvimento urbano com a conservação e o uso sustentável. Neste âmbito, considerando a melhoria da qualidade das decisões em gestão da sustentabilidade, são necessárias relações mais estreitas entre os resultados do monitoramento da sustentabilidade e as respostas políticas dos tomadores de decisão. Sob a hipótese de que os níveis crescentes de coliformes totais na água das praias, como indicativos de contaminação por esgotos domésticos e, por conseguinte de um planejamento urbano deficiente, são resultado da atuação de variáveis de expansão urbana e de indicadores de saneamento básico, teve-se o objetivo propor ferramentas de auxilio ao gerenciamento costeiro integrado na forma de séries temporais e modelos numéricos preditivos dos níveis de coliformes totais na água das praias da Ponta da Areia, São Marcos, Calhau, Olho d água e Araçagy, da orla marítima da Ilha do Maranhão (Brasil). Neste intuito, foi realizada pesquisa documental e em campo para obtenção de dados referentes à expansão urbana, ao saneamento básico e à qualidade da água das praias estudadas, para construção e análise das séries temporais de coliformes totais na água, estudo das correlações entre as variáveis de expansão urbana e saneamento básico sobre os níveis de coliformes totais e para construção e proposição de modelos numéricos com base nas correlações identificadas e nas peculiaridades das praias estudadas. Os resultados indicam confirmação da hipótese da pesquisa. A análise das séries temporais indicou haver tendência crescente nos níveis de coliformes totais na água das praias em estudo, sendo mais significativa nas praias do Calhau, São Marcos e Olho d Água, e menos significativa nas praias da Ponta da Areia e Araçagy. A amplitude da sazonalidade do comportamento destes níveis foi variável, condicionada a fatores sazonais multiplicativos responsáveis por conferir a variabilidade, neste intento obteve-se equações que permitiram calculá-los para cada período de tempo. As variáveis que mais explicaram o crescimento dos níveis de coliformes totais na água, sendo utilizadas na construção dos modelos numéricos preditivos, foram população urbana, densidade populacional, número de domicílios ligados a rede coletora de esgotos, número de domicílios com estruturas inadequadas de esgotamento sanitário, pH da água e números de lançamento de esgoto in natura nas praias, associadas as peculiaridades de cada praia na forma de fatores sazonais obtidos pela análise das séries temporais. Há de se ter em mente que este estudo é uma aferição indireta e que deve ser utilizada como instrumento subsidiário na gestão sustentável do espaço estudado e na avaliação das políticas públicas traçadas na área de gerenciamento dos recursos hídricos. O mérito da pesquisa diante o gerenciamento costeiro integrado foi verificar o retrocesso em direção às suas metas e à sustentabilidade da orla marítima da Ilha do Maranhão (Brasil).

Submitted by Simone Jager (si_jager@hotmail.com) on 2014-02-10T15:30:57Z No. of bitstreams: 1 Simone Jager 2014.pdf: 764649 bytes, checksum: 100e29a7572ff1d6c57a770ace28e1bf (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza (vitor.souza@fgv.br) on 2014-02-24T21:08:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Simone Jager 2014.pdf: 764649 bytes, checksum: 100e29a7572ff1d6c57a770ace28e1bf (MD5) / Made available in DSpace on 2014-05-20T13:15:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Simone Jager 2014.pdf: 764649 bytes, checksum: 100e29a7572ff1d6c57a770ace28e1bf (MD5) Previous issue date: 2014-01-23 / This paper compares time series models to forecast short-term Brazilian inflation measured by Consumer Price Index (IPCA). Were considered SARIMA Box-Jenkins models and structural models in state space, as estimated by the Kalman filter. For estimation of the models, the series of IPCA monthly basis from March 2003 to March 2012 was used. The SARIMA models were estimated in EVIEWS and structural models in STAMP. For the validation of the models out of sample forecasts were considered one step ahead for the period April 2012 to March 2013, based on the main criteria for assessing predictive ability proposed in the literature. The conclusion of the study is that, although the structural model allows, to decompose the series into components with direct interpretation and study them separately, while incorporating explanatory variables in a simple way, the performance of the SARIMA model to predict Brazilian inflation was higher in the period and horizon considered. Another important positive aspect is that the implementation of a SARIMA model is ready, and predictions from it are obtained in a simple and direct way. / Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.

The intensification of biofuel production causes negative impacts on soil quality, thus the soil requires adequate assessment to ascertain its quality status, however site-specific nature of results in literature requires independent soil property measurement and assessment depending on specific agroecosystem and management goals. Therefore, the main objective of this study was to investigate seasonal pattern of soil quality, soil water and thermal regimes and performance of sugarcane and tung crops at the experimental station of Soils Department, Federal University of Santa Maria, Santa Maria, RS, Brazil. The sugarcane experiment (three seasons) was established in 2010 under no-tillage; no-tillage + compaction; conventional tillage and chiseling treatments in a randomized complete block design with three replications. In years 2011 and 2012, there was no soil disturbance; however residue mulching was imposed, giving split-plot design. The tung-based cropping system (two seasons, 2012-2014) was a randomized complete block design experiment with four replications. The treatments were: tung-crambe-sunflower/soybean + inorganic fertilizer; tung-crambe-sunflower/soybean + organic manure; tung-oats-peanut; and sole tung (control). Crambe and oats were planted in winter while sunflower (1st year)/soybean (2nd year) and peanut were planted in summer. Disturbed and undisturbed (using cores of known volume) soil samples were collected from soil layers 0-10, 10-20, 20-40 and 40-60 cm in sugarcane, and 0-10, 10-20, 20-40, 40-60 and 60-80 cm in tung for the laboratory determination of soil quality indicators. There was field monitoring of soil water retention, matric potential and soil temperature and agronomic parameters measured include sugarcane yield and tung plant height. Minimum data set for soil quality assessment was made using principal component analysis and soil quality index was obtained using weighted additive method. The temporal patterns of soil water storage and temperature were evaluated using algorithms for time series data. Except for Ma in 0-10 cm layer of tillage plots, both tillage and residue mulching did not significantly affect (p<0.05) the soil quality indicators, overall soil quality, water retention and sugarcane yield. The degree of compaction was not enough to limit sugarcane growth. Residue retention significantly influenced temporal processes of soil temperature and state-time analysis was better than classical regression of time series analysis of soil water storage and temperature. Cropping system did not significantly influence (p<0.05) soil quality indicators, overall SQI and tung plant height, but significant influenced soil water retention. For the two experiments, there was no discernible trend in the seasonal values of soil hydro-physical variables and crop response. / A intensificação da produção de biocombustíveis pode prejudicar a qualidade do solo. Portanto, para evitar a degradação do solo é necessário monitorar periodicamente os atributos mais afetados pela atividade agrícola. Assim, o objetivo deste estudo foi investigar o padrão sazonal da qualidade, da água e regimes térmicos do solo, bem como o desempenho das culturas da cana-de-açúcar e do tungue na estação experimental do Departamento de Solos da Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, Brasil. Para isso foram avaliados dois experimentos. O experimento de cana-de-açúcar (três anos de cultivo) foi implantado em 2010 e os tratamentos foram: plantio direto; plantio direto com compactação adicional; preparo convencional e; escarificado, distribuídos em um delineamento de blocos casualizados com três repetições. Nos anos de 2011 e 2012, não houve revolvimento do solo, mas foi adicionada cobertura vegetal morta, designando um esquema de parcelas subdivididas. Para o sistema de cultivo do tungue (dois anos de cultivo, 2012-2014) foi utilizado um experimento de blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos foram: tungue-crambe-girassol / soja com fertilizantes inorgânicos; tungue-crambe-girassol / soja com adubação orgânica; tungue-aveia-amendoim; e tungue (controle). Crambe e aveia foram plantadas no inverno, enquanto girassol (1° ano) / soja (2º ano) e amendoim foram plantados no verão. Amostras de solo com estrutura alterada e preservada foram coletadas (usando cilindros com 57 mm de diâmetro e 40 mm de altura) nas camadas de 0-10, 10-20, 20-40 e 40-60 cm na cana-de-açúcar, e de 0-10, 10-20, 20-40, 40-60 e 60-80 cm no tungue para a determinação laboratorial dos indicadores de qualidade do solo. Houve o monitoramento á campo da temperatura, umidade potencial matricial da água no solo e parâmetros agronômicos incluindo a produtividade da cana-de-açúcar e altura da planta de tungue. Um conjunto mínimo de dados para a avaliação da qualidade do solo foi obtido através da análise de componentes principais e o índice de qualidade do solo foi obtido pelo método aditivo ponderado. Os padrões temporais de armazenamento de água do solo e a temperatura do solo foram avaliados utilizando algoritmos para dados de séries temporais. Exceto para a macroporosidade, na camada de 0-10 cm dos tratamentos com preparo do solo, o preparo e a cobertura de palha não afetaram significativamente (p <0,05) os indicadores de qualidade do solo, o índice de qualidade do solo, a retenção de água ou a produtividade de cana-de-açúcar. O grau de compactação não foi suficiente para limitar o crescimento da cana-de-açúcar. A permanência da palha na superfície influenciou significativamente os processos temporais de temperatura do solo e a análise temporal foi melhor do que a análise de regressão clássica para a análise das séries temporais de armazenamento de água e temperatura do solo. O sistema de cultivo não influenciou significativamente (p<0,05) os indicadores de qualidade do solo, o índice de qualidade do solo e a altura da planta, mas influenciou significativamente a retenção de água do solo. Nos dois experimentos, não houve nenhuma tendência clara nos valores sazonais de variáveis físico-hídricas do solo e na resposta da cultura.