Made available in DSpace on 2016-08-15T20:31:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarlaMOS_DISSERT.pdf: 913535 bytes, checksum: 0f140ff1ea486331a7d67c825edfc1c4 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Because they are artificial ecosystems, reservoirs cause unforeseeable events on the water cycle, determining a continuous reorganization of communities, causing an evolution does not happen according to balanced patterns, compromising the productivity of the ecosystem. Thus, the objective of this study was to evaluate the seasonal structure (rain and dry) and temporal (between years) of the fish assemblage of the Santa Cruz reservoir, Brazilian semiarid and verify that the rainfall and reservoir level factors influence the structure of fish assemblage. The samples were collected quarterly from February 2010 and November 2013 in eight points of the reservoir, with gillnets and mesh between 12 and 70mm, exposed by 12h00min in the water at night. The abundance of species, has been transformed into Catch per Unit Effort by numbers (CPUEn). A similarity matrix was constructed with data from CPUE, using similarity coefficient of Bray-Curtis, presented in graphics of non-Metric Multidimensional Scaling (n-MDS) between rainy season (february and may) and dry (august and november) and for years. Permutational Multivariate Analysis of Variance (PERMANOVA) two-away was used to test statistical differences in the temporal structure of the fish assemblage. In the statistical difference between the years, the Similarity Percentage analysis in catches (SIMPER) was used to identify the species that contributed most to the similarity between the years. The fish assemblages of the reservoir was characterized using the following descriptors: i) species richness (S); ii) diversity index of Shannon-Wiener (H'); and iii) abundance (CPUE). Analysis of Variance (ANOVA) was used to check whether there was a difference over the period studied between the values of S, H' and CPUE. Pearson correlation was made to verify the relationship between the S data, H' and CPUE with rainfall and reservoir level. All analyzes were performed using R version 3.1.2 soft. and a significance level of p<0.05. The 9,442 individuals were captured 3 orders, 11 families and 21 species, of which four belonged to introduced species. The order Characiformes was the most representative in number of captured families and individuals, the family Cichlidae was the most representative in number of species. The n-MDS ordination plot showed a separation of fish assemblages and the PERMANOVA indicated significant differences in the structure of assemblages between years and seasons (rain and dry), no significant interaction between factors. ANOVA indicated no differences in the data of richness (5.75 min. and 9.38 max.), diversity (1.47 min. and 2.30 max.) and CPUE (0.97 min. and 7.45 max.), however, the Pearson correlation showed a negative relationship between rainfall and reservoir level with the diversity index and positive relationship between reservoir level and CPUE. We conclude that the structure of the fish assemblage of the Santa Cruz reservoir varied seasonally and temporally and rainfall and reservoir level factors were important in structuring the assemblage / Por serem ecossistemas artificiais, os reservatórios ocasionam acontecimentos não previsíveis no ciclo da água, determinando uma reorganização contínua das comunidades, fazendo com que não aconteça uma evolução de acordo com padrões equilibrados, comprometendo a produtividade do ecossistema. Com isso, o objetivo do trabalho foi avaliar a estrutura sazonal (chuva e seca) e temporal (entre os anos) da assembléia de peixes do reservatório de Santa Cruz, semiárido brasileiro e verificar se os fatores pluviosidade e nível do reservatório influenciaram na estrutura da assembleia de peixes. As coletas ocorreram trimestralmente entre fevereiro de 2010 e novembro de 2013 em oito pontos do reservatório, com rede de espera e malhas entre 12 e 70mm, expostas por 12h00min na água no período noturno. A abundância das espécies, foi transformada em Captura Por Unidade de Esforço em número (CPUEn). Uma matriz de similaridade foi construída com os dados de CPUE, usando coeficiente de similaridade de Bray-Curtis, apresentados em gráficos de ordenação de escalonamento multidimensional não-métrico (n-MDS) entre período de chuva (fevereiro e maio) e seca (agosto e novembro) e por anos. Análise Permutacional Multivariada de Variância (PERMANOVA) two-away foi usada para testar diferença estatística na estrutura temporal da assembléia de peixes. Na diferença estatística entre os anos, a Análise de Porcentagem de Similaridade nas Capturas (SIMPER) foi utilizada para identificar as espécies que mais contribuiram para a similaridade entre os anos. A assembléia de peixes do reservatório foi caracterizada usando os seguintes descritores: i) riqueza de espécies (S); ii) índice de diversidade de Shannon-Wiener; e iii) abundância (CPUE). Análise de Variância (ANOVA) foi usada para verificar se existiu diferença ao longo do período estudado entre os valores de H , S e CPUE. Correlação de Pearson foi feita para verificar relação entre os dados de S, H e CPUE com a pluviosidade e o nível do reservatório. Todas as análises foram realizadas no soft R versão 3.1.2. e com nível de significância de p<0,05. Foram capturados 9.442 indivíduos de 3 ordens, 11 famílias e 21 espécies, sendo quatro espécies introduzidas. A ordem Characiformes foi a mais representativa em número de famílias e individuos capturados, a família Cichlidae foi a mais representativa em número de espécies. O gráfico de ordenação da n-MDS mostrou uma separação das assembléias de peixes e a PERMANOVA indicou diferenças significativas na estrutura das assembleias entre os anos e estações (chuva e seca), sem significância na interação entre os fatores. ANOVA não indicou diferenças nos dados de riqueza (5,75 mín. e 9,38 máx.), diversidade (1,47 mín. e 2,30 máx.) e CPUE (0,97 mín. e 7,45 máx.), no entanto, a correlação de Pearson mostrou relação negativa entre pluviosidade e nível do reservatório com o indice de diversidade e relação positiva entre nível do reservatório e CPUE. Concluímos que a estrutura da assembleia de peixes do reservatório de Santa Cruz variou sazonalmente e temporalmente e os fatores pluviosidade e nível do reservatório foram importantes na estruturação da assembleia

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / A caracterizaÃÃo, delimitaÃÃo e avaliaÃÃo das Ãreas afetadas por sais/sÃdio à de extrema relevÃncia para o PerÃmetro de IrrigaÃÃo de Morada Nova â Cearà podendo contribuir nas tomadas de decisÃes referentes à exploraÃÃo agrÃcola local. O sensoriamento remoto (SR) pode ser uma alternativa atraente para complementar o uso de mÃtodos tradicionais em funÃÃo de seu baixo custo, ampla cobertura espacial, frequÃncia temporal de aquisiÃÃo de imagens, visando possibilitar o mapeamento das Ãreas salinizadas. O presente trabalho teve como objetivo usar dados de SR no desenvolvimento de estratÃgias metodolÃgicas para identificar Ãreas com problemas de salinidade, visando avaliaÃÃes dos efeitos provocados no solo e na vegetaÃÃo. Inicialmente, foi usada espectroscopia de reflectÃncia de laboratÃrio para caracterizar e quantificar variaÃÃes na reflectÃncia e nas bandas de absorÃÃo espectrais em funÃÃo das alteraÃÃes da condutividade elÃtrica (CE) do solo, um indicador indireto de salinizaÃÃo. Amostras de Neossolos FlÃvicos (n =180) foram salinizadas com crescentes nÃveis de NaCl, MgCl2 e CaCl2. Metade das amostras foi tratada com gesso agrÃcola, um corretivo de salinizaÃÃo dos solos comumente utilizado na regiÃo. Espectros de reflectÃncia foram medidos ao nadir em ambiente controlado (laboratÃrio) usando o espectrÃmetro FieldSpec. As variaÃÃes de reflectÃncia e absorÃÃo foram avaliadas atravÃs da anÃlise por componentes principais (ACP) e da tÃcnica remoÃÃo do contÃnuo (RC), respectivamente, para solos tratados com gesso (TG) e nÃo tratados com gesso (NTG). Usando parte das amostras NTG (n = 62) e um conjunto de amostras independentes (n = 32), coletadas em vÃrios pontos dentro do perÃmetro irrigado, modelos preditivos foram desenvolvidos usando regressÃes lineares de bandas individuais do espectrÃmetro, Ãndice normalizado de salinidade (NDSI) e regressÃo por mÃnimos quadrados parciais (PLSR). Outra parte desse trabalho foi focada no uso de imagens multiespectrais (TM/Landsat-5 e OLI/Landsat-8) e hiperespectrais (Hyperion/EO-1). Usando o limiar 0,53 da imagem fraÃÃo solo obtida de um modelo de mistura espectral aplicado sobre os dados do sensor OLI (Setembro/2013) e informaÃÃes do comportamento temporal (1984-2011) do Ãndice de vegetaÃÃo por diferenÃa normalizada (NDVI) obtido do sensor TM, Ãreas de solo exposto foram avaliadas quanto à sua diferenciaÃÃo nas classes "salinizados" e "nÃo-salinizados". Na discriminaÃÃo desses alvos tambÃm foram usados Ãndices de salinidade e ACP obtidos de dados dos sensores OLI e Hyperion. Com dados desses dois sensores, tambÃm foi averiguada a capacidade de Ãndices multiespectrais e hiperespectrais de vegetaÃÃo em identificar e caracterizar o estresse salino em dossÃis de arroz. Foram usadas regressÃes lineares para descrever a relaÃÃo entre os Ãndices e a CE do solo. A espectroscopia de laboratÃrio revelou que as amostras NTG apresentaram uma diminuiÃÃo na reflectÃncia e brilho com a salinizaÃÃo usando CaCl2 e MgCl2 e um aumento usando NaCl. O gesso aumentou a reflectÃncia do solo e foi determinante para a apariÃÃo da banda de absorÃÃo em 1750 nm nos espectros das amostras TG. As bandas de absorÃÃo mais importantes verificadas nos espectros salinizados foram observadas em 1450, 1950 e 1750 nm. O modelo preditivo desenvolvido com NDSI (R2 = 0,84), a partir de bandas do espectrÃmetro posicionadas prÃximas a 1900 nm, apresentaram resultados superiores aos modelos de reflectÃncia de bandas individuais (R2 = 0,50). No entanto, foi o PLSR (R2 = 0,88) usando todas as bandas espectrais do espectrÃmetro que apresentou os melhores resultados da modelagem sugerindo que, quanto maior o nÃmero de informaÃÃes espectrais usadas, maior à a capacidade de previsÃo dosmodelos. Com os dados do OLI foram observadas boas correlaÃÃes do Salinity Index (SI) (r = +0,84) e da primeira componente principal (CP1) (r = +0,83) com a CE do solo. Uma forte correlaÃÃo (r = +0,77) tambÃm foi observada a partir da CP1 dos dados Hyperion. Em condiÃÃes de campo, os espectros de reflectÃncia e a ACP indicaram que Ãreas com maiores CE possuem maior brilho em relaÃÃo Ãs demais Ãreas nÃo-salinizadas e isso possibilita o uso de dados dos dois sensores para discriminar solos expostos salinizados de nÃo salinizados. Para dossÃis de arroz, a reflectÃncia no infravermelho prÃximo (NIR) e infravermelho mÃdio (SWIR) foi reduzida com o aumento da CE do solo. Jà na regiÃo do vermelho, o estresse salino provocou um aumento de reflectÃncia. Isso favoreceu aos bons resultados apresentados pelo NDVI (R2 = 0,68) e Enhanced Vegetation Index (EVI) (R2 = 0,70) obtidos do sensor OLI para caracterizar a resposta espectral do arroz sob diferentes CE do solo. Os Ãndices hiperespectrais mais promissores foram o Salinity and Water Stress Index (SWSI1) (R2=0,70) e Ãndice do Estresse Salino para Arroz (IESA) (R2=0,59), que sÃo combinaÃÃes de faixas espectrais relacionadas à clorofila e à absorÃÃo de Ãgua e/ou estresse hÃdrico. No geral, o estudo mostrou que o SR tem um bom potencial de aplicaÃÃo para detectar e caracterizar Ãreas salinizadas. O uso de imagens à bastante promissor, porÃm informaÃÃes obtidas com espectroscopia de laboratÃrio sÃo necessÃrias para subsidiar o entendimento das particularidades de caracterÃsticas espectrais dos alvos. / The characterization, delineation and assessment of areas affected by salt/sodium is extremely important for the Irrigation Perimeter of Morada Nova â Cearà and can contribute in decision-making processes on local farming. Remote sensing (RS) is an attractive alternative to traditional methods of soil salinization studies due to its low cost, spatial coverage and temporal frequency of image acquisition. It may provide a fast and non-destructive mapping of the salinized areas. This study aimed to use RS data in the development of methodological strategies to identify areas with salinity problems allowing a preliminary assessment of salt effects on soil and vegetation. Initially, we used laboratory spectroscopy to characterize and quantify variations in reflectance and spectral absorption bands as function of the changes in electrical conductivity (EC) of the soils. Neossolos samples (n = 180) were salinized in laboratory with increasing concentrations of NaCl, MgCl2 and CaCl2. Half of them were previously treated with gypsum. Reflectance spectra were measured at nadir viewing in a controlled laboratory environment using the FieldSpec spectrometer. Variations in reflectance and absorption bands attributes were evaluated by using principal component analysis (PCA) and the continuum removal (CR) technique, respectively, for soils treated with gypsum (TG) and non-treated with gypsum (NTG). Using soil samples of NTG (n = 62) and a set of independent samples (n = 32) collected from various sites within the irrigated perimeter, predictive models were developed using linear regressions of individual bands, the normalized salinity index (NDSI) and partial least squares regression (PLSR). Another part of this work was focused on the use of multispectral images (TM/Landsat-5 and OLI/Landsat-8) and hyperspectral (Hyperion/EO-1). Using the 0.53 threshold over the soil fraction image from the spectral mixture model applied to the OLI data (September, 2013) and information on the temporal behavior (1984-2011) of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) obtained from the TM sensor, exposed soils were evaluated for their differentiation in the saline and non-saline classes. For the discrimination of these classes and salinity levels, PCA was applied to OLI and Hyperion data. By using data from these two sensors, the ability of multispectral and hyperspectral vegetation indices to identify and evaluate salt stress in rice canopies was investigated. Linear regressions were used to describe the relationship between the indices and soil EC. Results from laboratory reflectance spectroscopy showed that NTG samples presented a decrease in reflectance and brightness after salinization with CaCl2 and MgCl2, and an increase of them after salinization with NaCl. Gypsum increased the soil reflectance and was crucial to the appearance of the absorption band at 1750 nm in the TG samples. The most important spectral features were observed in salinized spectra at 1450, 1950 and 1750 nm. The predictive model developed with NDSI (R2 = 0.836) from bands positioned close to 1900 nm showed the best results when individual bands were considered in the analysis (R2 = 0.50). However, PLSR (R2 = 0.883) using all the spectral bands showed the best model suggesting that the greatest number of bands produced the largest predictive power for the models. Using information from the OLI, statistically significant correlations of the Salinity Index (SI) (r = 0.84) and first principal component (PC1) (r = 0.83) with the soil EC were obtained. A significant correlation (r = 0.77) was also observed with the PC1 of Hyperion data. Under field conditions, the spectral profiles and PCA indicated that areas with higher EC had also greater brightness relative to the non-salinized areas, which enabled the use of data from the two sensors to discriminate the exposed salinized soils from the non-salinized ones. For rice, canopy reflectance in the near infrared (NIR) and shortwave infrared (SWIR) was reduced with increasing soil EC. In the red spectral region of chlorophyll absorption, the salt stress caused a slightly reflectance increase. This explained the good results presented by NDVI (R2 = 0.68) and Enhanced Vegetation Index (EVI) (R2 = 0.70) obtained from the OLI sensor to characterize the spectral response of rice under different soil ECs. The most promising hyperspectral indices were the Salinity and Water Stress Index (SWSI1) (R2 = 0.70) and Saline Stress Index for Rice (IESA) (R2 = 0.59), which are combinations of regions related to chlorophyll regions with absorption of water that vary with water stress. Overall, this study showed that the RS has a good potential to detect and characterize salinization areas. The use of images is very promising, but information obtained from laboratory spectroscopy provides the necessary understanding of the particularities of spectral characteristics of the saline soils.

Submitted by Ricardo Cedraz Duque Moliterno (ricardo.moliterno@uefs.br) on 2016-07-13T23:29:40Z No. of bitstreams: 1 entrega DISSERTA??O SIMEIA.pdf: 2026591 bytes, checksum: 1a9f43b45ba81ae8ce62414bca386df7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-13T23:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 entrega DISSERTA??O SIMEIA.pdf: 2026591 bytes, checksum: 1a9f43b45ba81ae8ce62414bca386df7 (MD5) Previous issue date: 2016-02-22 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / This dissertation is mainly aimed to do a mapping or not of occurrence of plural reading in the first person of existing verbs in spoken language in the Baiano semiarid region through a sociolinguistic analysis, checking which linguistic and sociocultural factors that contribute or not to this variation.We sought to investigate the hypothesis that there are patterns of variation and quantitative differences among the communities studied, due to: i) the ethnic background; ii) the community isolation and iii) the distance geographic area of the capital city, urbanization center. For this, it was taken as a research topic verbal agreement with the first person plural (P4) in rural communities of the Baiano semi-arid region, this topic has already been investigated by scholars as Silva (2003) and Lucchesi, Baxter and Silva (2009) which focused only in rural communities marked ethnically, Nina (1980), Almeida (2006), Araujo (2012), in addition to the descriptive analysis undertaken by dialectology scholars of the early twentieth century and by Veado (1982). Perceiving that the studies with the theme of the verbal agreement with P4 take, in most cases, as an example urban Brazilian Portuguese and also the study of pronominal switching (we / us), it is believed that this research becomes relevant because it is a work, in a way, unprecedented, once investigates rural speech and search to see specifically how the verb agreement is made with the first person plural in this variety. It drew up a comparative study between the dialects of the Baiano regions: Rio de Contas and Jeremoabo which according to social history are formed by black people (Barra / Bananal community) and white people (Mato Grosso community), located in the municipality communities of Rio de Contas; remaining Indians in Tapera community, Quilombo remnants in Casinhas community; mestizos and whites people in Lagoa do In?cio community, such communities are located in the municipality of Jeremoabo.In conclusion, the characterization of popular Portuguese of the country is marked by the socio-historical influence of each chosen community. Therefore, it can state that the verbal agreement is a variable phenomenon in the Baiano semi-arid region that it has gained trend towards the use of CV. Thus, it is used the theoretical - methodological model of Variationist Sociolinguistics it was found that the contact of ethnic groups, such as the isolation of some of them, resulted in linguistic differences, so that it can?t be ignored that formation of the popular Brazilian Portuguese language has its roots planted in the rural variety. / Esta disserta??o teve como objetivo central realizar um mapeamento da ocorr?ncia ou n?o da marca??o de plural na primeira pessoa dos verbos existentes na l?ngua falada no Semi?rido Baiano atrav?s de uma an?lise sociolingu?stica, verificando quais fatores lingu?sticos e socioculturais contribuem ou n?o para essa varia??o. Buscou-se investigar a hip?tese de existem padr?es de varia??o e diferen?as quantitativas entre as comunidades estudadas, por conta: i) da forma??o ?tnica; ii) do isolamento da comunidade e iii) da dist?ncia espa?o geogr?fico da capital, centro de urbaniza??o. Para isso, tomou-se como t?pico de pesquisa a concord?ncia verbal com a primeira pessoa do plural (P4) em comunidades rurais do semi?rido baiano, t?pico este j? investigado por estudiosos como Silva (2003) e Lucchesi, Baxter e Silva (2009), que centraram apenas em comunidades rurais marcadas etnicamente, Nina (1980), Almeida (2006), Araujo (2012), al?m da an?lise descritiva empreendida por dialet?logos do inicio do s?culo XX e de Veado (1982), entre outros. Observando que os estudos realizados com a tem?tica da concord?ncia verbal com P4 tomam, na maioria das vezes, como amostra o portugu?s brasileiro urbano ou apenas o estudo da altern?ncia pronominal (n?s/a gente), acredita-se que esta pesquisa torna-se relevante por ser um trabalho, de certa forma, in?dito, visto que investiga a fala rural e busca ver, especificamente, como a concord?ncia verbal se realiza com a primeira pessoa do plural nessa variedade. Tra?ou-se um estudo comparativo entre os falares das regi?es baianas: Rio de Contas e Jeremoabo que segundo a s?cio-hist?ria s?o formadas por negros (a comunidade de Barra/Bananal) e brancos (a comunidade de Mato Grosso), comunidades situadas do munic?pio de Rio de Contas; remanescentes de ?ndios na comunidade de Tapera, remanescentes de quilombolas na comunidade Casinhas; mesti?os e brancos na comunidade Lagoa do In?cio, comunidades essas situadas no munic?pio de Jeremoabo. Concluiu-se que a caracteriza??o do portugu?s popular do pa?s est? pautada na influ?ncia s?cio-hist?rica de cada comunidade escolhida. Deste modo, ? poss?vel afirmar que a concord?ncia verbal ? um fen?meno vari?vel na regi?o semi?rida baiana que tem ganhado tend?ncia ao uso da marca??o de plural nas formas verbais. Desse modo, utilizando-se o modelo te?rico-metodol?gico da Sociolingu?stica Variacionista constatou-se que o contato de etnias, tal como o isolamento de algumas delas, implicou em diferen?as lingu?sticas, de modo que n?o se pode desconsiderar que forma??o do portugu?s popular brasileiro tem suas ra?zes fincadas na variedade rural.