Apesar do reconhecimento da relevante contribuição epidemiológica dos registros de condenação em abatedouros, é escassa a divulgação sobre estudos referentes às circunstâncias relacionadas com as apreensões em matadouros de frangos. Avaliaram-se dez anos de registros oficiais de condenação em um abatedouro sob inspeção federal no Estado de São Paulo, obtendo-se informações a respeito de 24 causas de apreensão. Análises de tendência, sazonalidade e de componente cíclico foram efetuadas para 21 variáveis. Isto é discutido frente às dificuldades na obtenção sistemática e fidedigna de dados, propondo-se a utilização de programas informatizados para análise dos registros mensais em tempo real, o que possibilita a reavaliação dos programas de controle para as enfermidades desencadeantes das apreensões. Abordaram-se aspectos legislativos da inspeção de aves, enfocando limitações internacionais e particularidades de alguns processos patológicos, sugerindo adequação em determinados procedimentos sanitários. Destacou-se a comparação de dados locais com apreensões de vários países e o impacto interpretativo de diferentes metodologias de análise na concepção das ocorrências. As avaliações permitiram concluir que abordagens informatizadas para sazonalidade e ciclicidade nas séries temporais de apreensões podem incrementar o poder da verificação de programas HACCP. Além disso, observou-se maior poder para revelação de padrões, pela associação dos dois tipos de análise. / There is a lack of studies for circumstances related to poultry abattoir condemnations, despite its wide recognition as a relevant source of epidemiological information. Ten year official condemnation records were issued for one federal inspected slaughterhouse in São Paulo State, Brazil, gathering data about 24 condemnation causes. Global, seasonal and cyclical trends were evaluated for 21 variables, which were further debated concerning trouble reporting of systematic reliable data. Furthermore, the study suggests software packages utilization for real-time monthly data analysis, which in turn leads to control schedules reevaluation for condemnation disease determinants. Legislative approach to poultry inspection, focusing on international limitations and pathological process features were asked for sanitary procedures adequacy. The local and several countries data comparison, besides different analytical methodology impact were highlighted. The conclusion assigns that time series seasonal and cyclical computerized analysis can enhance HACCP\'s verification power and better reveal patterns when combined.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Rio Grande do Sul is one of the largest grains producers State of the Country and except for some cultures produced under irrigation, most cultures are led in not irrigated systems, what they do them extremely dependent of the weather conditions and especially to the rainfall. In consequence of this dependence and in virtue of this variable to be so important, several studies have been being developed in the attempt to characterize the space behavior and temporal bone of the pluvials precipitations in the State. Thus the goal of this work was to study the space variation and temporal bone of the alpha parameters and beta of the range function for the generation of daily pluvial precipitation in Rio Grande do Sul State. The daily rainfall data used in this work were obtained from different weather station of the State through to National Agency of Waters (ANA). The modeling of the daily precipitation was divided into two stages, firstly with the modeling of the occurrence of the daily pluvial precipitation and afterwards the modeling of the quantity of daily pluvial precipitation. It accomplished the estimate of the alpha parameters and beta of the range function from the historical series, followed by the adjustment of these parameters in function of time and of the space and afterwards the comparison among values estimate for mathematical models and the values observed in the data of the used stations. According to the proposed methodology and with the obtained results can conclude that the elements of the transition head office and the alpha parameters and beta introduced variability regarding time and the geographical position of the station and were modelled to represent this variability. The mathematical functions obtained, allow estimating the matrix transition elements and the gamma probability parameters from historical daily rainfall data in Rio Grande do Sul State weather station. The developed methodology can be applied to generate daily rainfall series from different weather stations of Rio Grande do Sul State, and the unpublished character of work was the obtainment of the necessary parameters in function of the geographical coordinates of the station of analytic way. / O Estado do Rio Grande do Sul é um dos maiores produtores de grãos do País e com exceção de algumas culturas produzidas sob irrigação, a maioria das culturas são conduzidas em sistemas não irrigados, o que as fazem extremamente dependentes das condições climáticas e em especial, dependentes do regime pluviométrico. Em conseqüência desta dependência e em virtude desta variável ser tão importante, diversos estudos têm sido desenvolvidos na tentativa de caracterizar o comportamento espacial e temporal das precipitações pluviais no Estado. Desta forma o objetivo deste trabalho foi estudar a variação espacial e temporal dos parâmetros alfa e beta da função gama para a geração de precipitação pluvial diária no Estado do Rio Grande do Sul. Os dados de precipitação pluviométrica foram obtidos junto a Agência Nacional de Águas (ANA) para diferentes estações meteorológicas do Estado. A modelagem da precipitação diária foi dividida em duas etapas, primeiramente com a modelagem da ocorrência da precipitação pluvial diária e posteriormente a modelagem da quantidade de precipitação pluvial diária. Realizou-se a estimativa dos parâmetros alfa e beta da função gama a partir das séries históricas, seguido do ajustamento desses parâmetros em função do tempo e do espaço e posteriormente a comparação entre os valores estimados por modelos matemáticos e os valores observados nos dados das estações utilizadas. De acordo com a metodologia proposta e com os resultados obtidos pode-se concluir que os elementos da matriz de transição e os parâmetros alfa e beta apresentaram variabilidade em relação ao tempo e a posição geográfica da estação e foram modeladas para representar essa variabilidade. As funções matemáticas obtidas neste trabalho permitiram a estimativa dos elementos da matriz de transição e dos parâmetros alfa e beta da função gama para serem aplicados em trabalhos que utilizem séries de precipitações pluviométricas diárias no Rio Grande do Sul. A metodologia desenvolvida pode ser aplicada para a geração de séries sintéticas de precipitação pluvial diária nas diferentes estações pluviométricas do Rio Grande do Sul, sendo que o caráter inédito do trabalho foi a obtenção dos parâmetros necessários em função das coordenadas geográficas da estação de maneira analítica.

Apesar do reconhecimento da relevante contribuição epidemiológica dos registros de condenação em abatedouros, é escassa a divulgação sobre estudos referentes às circunstâncias relacionadas com as apreensões em matadouros de frangos. Avaliaram-se dez anos de registros oficiais de condenação em um abatedouro sob inspeção federal no Estado de São Paulo, obtendo-se informações a respeito de 24 causas de apreensão. Análises de tendência, sazonalidade e de componente cíclico foram efetuadas para 21 variáveis. Isto é discutido frente às dificuldades na obtenção sistemática e fidedigna de dados, propondo-se a utilização de programas informatizados para análise dos registros mensais em tempo real, o que possibilita a reavaliação dos programas de controle para as enfermidades desencadeantes das apreensões. Abordaram-se aspectos legislativos da inspeção de aves, enfocando limitações internacionais e particularidades de alguns processos patológicos, sugerindo adequação em determinados procedimentos sanitários. Destacou-se a comparação de dados locais com apreensões de vários países e o impacto interpretativo de diferentes metodologias de análise na concepção das ocorrências. As avaliações permitiram concluir que abordagens informatizadas para sazonalidade e ciclicidade nas séries temporais de apreensões podem incrementar o poder da verificação de programas HACCP. Além disso, observou-se maior poder para revelação de padrões, pela associação dos dois tipos de análise. / There is a lack of studies for circumstances related to poultry abattoir condemnations, despite its wide recognition as a relevant source of epidemiological information. Ten year official condemnation records were issued for one federal inspected slaughterhouse in São Paulo State, Brazil, gathering data about 24 condemnation causes. Global, seasonal and cyclical trends were evaluated for 21 variables, which were further debated concerning trouble reporting of systematic reliable data. Furthermore, the study suggests software packages utilization for real-time monthly data analysis, which in turn leads to control schedules reevaluation for condemnation disease determinants. Legislative approach to poultry inspection, focusing on international limitations and pathological process features were asked for sanitary procedures adequacy. The local and several countries data comparison, besides different analytical methodology impact were highlighted. The conclusion assigns that time series seasonal and cyclical computerized analysis can enhance HACCP\'s verification power and better reveal patterns when combined.

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.