Moral e ideologia política estão intrinsecamente relacionados com aprendizado, tipos de personalidade e estratégias cognitivas de indivíduos. Usando um modelo de agentes Bayesianos adaptativos e interagentes tentaremos responder como características do aprendizado moral na infância e adolescência estão relacionadas à ideologia, traços de personalidade e estratégias cognitivas. Assumimos que o aprendizado moral do agente pode ser dividido em duas fases. A primeira fase é uma mímica do aprendizado de pessoas na infância e adolescência. Nessa fase, o modelo se assemelha ao aprendizado Bayesiano supervisionado, onde a estratégia para lidar com novas informações muda com a quantidade de informação recebida. Posteriormente, na segunda fase, agentes com estratégias cognitivas fixas discutem assuntos públicos, com conteúdo moral, e mudam suas opiniões com a motivação de diminuir o custo psicológico de discordância com seus parceiros sociais. Comparando as assinaturas estatísticas das opiniões dos agentes na segunda fase com assinaturas similares obtidas através do Questionário dos Fundamentos Morais, concluímos que nosso modelo apresenta diversas caraterísticas que tem respaldo experimental. Por exemplo, a quantidade de informação moral julgada na primeira fase está positivamente correlacionada com o liberalismo. Além disso, agentes que são estatisticamente identificados como liberais se adaptam mais rapidamente a mudanças na sociedade. Também constatamos que com o aumento do parâmetro de nosso modelo denominado pressão social, agentes estatisticamente identificados com pessoas liberais passam a ter perfis estatísticos mais parecidos com os de pessoas conservadores. Os métodos usados neste estudo, simuações de Monte Carlo, aproximação de campo médio, são típicos da Mecânica Estatistica. / Moral and political ideology are intrinsically related with learning processes, personality traits and individual cognitive strategies. Using an adaptive interacting Bayesian agent model we try to understand how characteristics of childhood and adolescent moral learning are related with ideology, personality traits, and cognitive strategies. We assume that the agents moral learning can be divided in two phases. The first phase is a mimic of the learning processes of individuals in childhood and adolescence, in this phase, the model resembles the Bayesian supervised learning, where the strategy to deal with new information changes with the total amount of received information. Later, in the second phase, agents with frozen cognitive strategies discuss public issues, with moral content, and change its opinion motivated to decrease the psychological cost of disagreement with its social partners. Comparing the statistical signatures of agents opinions in the second phase with similar signatures obtained from data of the Moral Foundations Theory Questionnaire, we conclude that our model presents several features that have experimental support. For example, the amount of moral information acquired in the first phase is positively correlated with liberalism. Moreover, agents which are statistically identified as liberal adapt more quickly to changes in society. We also found that with increase of the social pressure parameter, agents statistically identified as liberals will have statistical profiles more similar with conservatives. The methods used in this study, Monte Carlo simulations, mean field approximation, are typical of Statistical Mechanics.

A distribuição espacial de insetos e doenças em campos comerciais é importante, por exemplo, para aplicação racional de pesticidas. Entretanto, não tem sido considerada nas recomendações de manejo da cultura, planejamento de experimentos e estudos amostrais, sendo escassa literatura a esse respeito. Os artigos apresentados nessa tese foram motivados por duas situações diferentes, uma envolvendo dados de contagem e a outra, dados binários. Os dois modelos diferem em relação às estratégias da descrição da estrutura de dependência espacial. No primeiro artigo, a variável resposta é contagem. Para caracterizar o padrão espacial da dispersão do tripes do prateamento da cebola foi feito um levantamento anotando-se o número de insetos por fase de desenvolvimento em folhas de plantas de cebola, em diferentes datas e pontos amostrais dentro de quatro propriedades com fazendas vizinhas apresentando diferentes níveis de infestação e métodos de plantio. O teste de aleatorização de Mantel foi utilizado para testar a presença de padrão espacial, que quando detectado foi descrito por um modelo de Poisson misto espacial com componente aleatório geoestatístico. Tal modelo possibilitou a caracterização do padrão espacial bem como a obtenção de mapas de predição dos níveis de susceptibilidade à infestação na área. No segundo artigo a variável resposta é binária e foi feito um estudo de simulação para verificar o comportamento dos estimadores de pseudo-verossimilhança dos parâmetros do modelo autologístico, considerando diferentes estruturas de covariáveis e de vizinhança, três intensidades de infestação de uma praga e cinco valores para o parâmetro de correlação entre os vizinhos. Uma aplicação dos modelos considerados no estudo de simulação é feita a um conjunto de dados provenientes de um experimento com pimentão. Mostra-se que o método de estimação por pseudo-verossimilhança pode ser usado, com certa cautela, quando o interesse está na contribuição das covariáveis, mas não deve ser usado quando o interesse está na estimação da correlação espacial. Um estudo com diferentes porcentagens de dados faltantes foi feito para verificar a influência na estimação do parâmetro. / The spatial distribution of insects and diseases in commercial fields is important for the efficient application of pesticides. However, in the past this has not been considered in crop management recommendations, experiment planning and sampling plans. The papers presented in this thesis were motivated by two different situation, one envolving count data and the other binary data. The two models used differ in relation to the strategies of the description of the spatial dependence structure. In the the first paper the response variable is a count. In order to characterize the spatial distribution pattern of the onion thrips a survey was carried out to record the number of insects in each development phase on onion plant leaves, on different dates and sample locations, in four rural properties with neighboring farms with different infestation levels and planting methods. The Mantel randomization test was used to test for spatial correlation, and when detected this was modelled by a mixed spatial Poisson model with a geostatistic random component. This model has allowed a spatial pattern characterization as well as the production of prediction maps of susceptibility to levels of infestation in the area. In the second paper the response variable is binary. In this paper a simulation study on pseudo-likelihood estimators of autologistic parameters to verify the effect of different covariate and neighbouring structures is described, with three pest infestation levels and five different spatial correlation coefficient values. An application of the methodology is presented using a bell pepper data set. It is shown that the pseudo-likelihood method can be used when a researcher is interested in the effect of covariates, but should not be used for the estimation of the spatial correlation. A study with different percentages of missing data is made to verify the influency on parameter estimation.

Censura intervalar resulta quando os tempos de sobrevivência não são exatamente conhecidos, sabe-se apenas que eles ocorreram dentro de um intervalo. Dados de sobrevivência agrupados são casos particulares de censura intervalar quando os indivíduos são avaliados nos mesmos intervalos de tempo, ocasionando um grande número de empates. Um procedimento comum para a análise desse tipo de dados é ignorar a natureza de censura intervalar dos dados, ou seja, tratar a variável aleatória tempo como contínua e assumir que o evento ocorreu no início, no ponto médio ou no final do intervalo e, então, usar um método padrão de análise de sobrevivência. Neste estudo, simulações de Monte Carlo, com o modelo de Weibull, foram realizadas para comparar esses três procedimentos e um método novo proposto que é uma combinação desses três métodos e é orientado pela observação do histograma do tempo versus a freqüência de cada intervalo para a decisão de qual valor a ser usado. Considera-se também a análise dos dados como censura intervalar. Os resultados mostram que analisar os dados exatamente como censura intervalar é a forma correta. Entretanto, quando a taxa de falha aumenta o ponto médio poderia ser usado. A natureza discreta dos tempos de falha deve ser reconhecida quando existe um grande número de empates. Métodos de regressão para tratar dados agrupados são apresentados por Lawless (2003) e Collett (2003), cuja estrutura é especificada em termos da probabilidade de um indivíduo falhar em um intervalo, condicionada à sua sobrevivência ao intervalo anterior. Os modelos considerados na literatura são o de riscos proporcionais de Cox ou o logístico. O modelo de Weibull é proposto, neste trabalho, como uma alternativa ao modelo de Cox para ajustar dados de sobrevivência com censura intervalar no contexto de modelos discretos. Através de simulações foram construídas as estatísticas da razão de verossimilhança e do teste escore para a discriminação entre esses dois modelos. Para ilustrar as simulações duas aplicações em dados agronômicos foram utilizadas. / Interval-censored results when survival times are not exactly known, knowing only that they occur in an interval. Grouped survival data are particular cases of intervalcensored when individuals are evaluated in the same time-intervals, causing a great number of ties. A common procedure for the analysis this type of data is to ignore the nature of interval-censored data, or rather, treat the random variable time as continuous, and assume that the event occurred in the beginning, midpoint or interval end, and then use a standard method of survival analysis. In this study, Monte Carlo simulations according to Weibull model, were performed in order to compare these three procedures and a new method proposed which is a combination of the three, and is directed by the observation of time histogram versus each interval frequency in order to decide which value be used. Interval-censored data is also considered. The results show that to analyse the data exactly as interval-censored is the correct form. However, when the failure rate increase the midpoint could be used. The discrete nature of failure time must be recognized when there are a great number of ties. Regression methods to treat grouped data are presented by Lawless (2003) and Collett (2003), whose structure is specified in terms of the probability of an individual failing in an interval, conditioned to his survival to previous interval. The models considered in literature are either those of Cox proportional hazards or the logistic one. Weibull model is proposed in this study as an alternative to Cox model in order to adjust survival data with interval-censored in the context of discrete models. Through simulations were built the statistics of ratio likelihood and score test to distinguish between these two models. To illustrate the simulations two applications in agronomy data were used.

A meta principal desse trabalho foi comparar métodos de estimação para coeficientes de herdabilidade para os modelos inteiramente ao acaso e em blocos casualizados. Para os dois casos foram utilizadas as definições de coeficiente de herdabilidade (h2) no sentido restrito, dadas respectivamente, por h2=4 σ2t/(σ2+σ2t) e h2=4 σ2t/(σ2+σ2t+σ2b). . Portanto, é preciso estimar os componentes de variância relativos ao erro experimental (σ2) e ao efeito de tratamentos (σ2t) quando se deseja estimar h2 para o modelo inteiramente ao acaso. Para o modelo para blocos casualizados, além de estimar os últimos dois componentes, é necessário estimar o componente de variância relativo ao efeito de blocos (σ2b). Para atingir a meta estabelecida, partiu-se de um conjunto de dados cujo coeficiente de herdabilidade é conhecido, o que foi feito através da simulação de dados. Foram comparados dois métodos de estimação, o método da análise da variância e método da máxima verossimilhança. Foram feitas 80 simulações, 40 para cada ensaio. Para os dois modelos, as 40 simulações foram divididas em 4 casos contendo 10 simulações. Cada caso considerou um valor distinto para h2, esses foram: h2=0,10; 0,20; 0,30 e 0,40; para cada um desses casos foram fixados 10 valores distintos para o σ2, a saber: σ2=10; 20; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90; 100. Os valores relativos ao σ2 foram encontrados através da equação dada para os coeficientes de herdabilidade, sendo que, para o modelo em blocos casualizados, foi fixado σ2b=20 para todas os 40 casos. Após realizadas as 80 simulações, cada uma obtendo 1000 conjunto de dados, e por conseqüência 1000 estimativas para cada componente de variância e coeficiente de herdabilidade relativos a cada um dos casos, foram obtidas estatísticas descritivas e histogramas de cada conjunto de 1000 estimativas. A comparação dos métodos foi feita através da comparação dessas estatísticas descritivas e histogramas, tendo como referência os valores dos parâmetros utilizados nas simulações. Para ambos os modelos observou-se que os dois métodos se aproximam quanto a estimação de σ2. Para o delineamento inteiramente casualizado, o método da máxima verossimilhança forneceu estimativas que, em média, subestimaram os valores de σ2t, e por conseqüência, tendem a superestimar o h2, o que não acontece para o método da análise da variância. Para o modelo em blocos casualizados, ambos os métodos se assemelham, também, quanto à estimação de σ2t, porém o método da máxima verossimilhança fornece estimativas que tendem a subestimar o σ2b, e e por conseqüência, tendem a superestimar o h2, o que não acontece para o método da análise da variância. Logo, o método da análise da variância se mostrou mais confiável quando se objetiva estimar componentes de variância e coeficientes de herdabilidade para ambos os modelos considerados. / The main aim of this work was to compare methods of estimation of heritability for the 1- way classification and the 2-way crossed classification without interaction. For both cases the definition of heritability (h2) in the narrow sense was used, given respectively, by h2=4σ2t/(σ2+σ2t) e h2=4σ2t/(σ2+σ2t+σ2b). Therefore, there is a need to estimate the components of variance related to the residual (σ2) and the effect of treatments (σ2t) in order to estimate (h2) for the 1-way classification. For the 2-way classification without interaction, there is a need to estimate the component of variance related to the effect of blocks (σ2b) as well as the other two components. To achieve the established aim, a data set with known heritability was used, produced by simulation. Two methods of estimation were compared: the analysis of variance method and the maximum likelihood method. 80 simulations were made, 40 for each classification. For both models, the 40 simulations were divided into 4 different groups containing 10 simulations. Each group considered a different value for h2 (h2=0,10; 0,20; 0,30 e 0,40) and for each one of those cases there were 10 different values fixed for) σ2 (σ2=10; 20; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90; 100). The values for σ2t were found using the equations for the heritability, and for the 2-way crossed classification without interaction, σ2b=20 for all the 40 cases. After the 80 simulations were done, each one obtaining 1000 data sets, and therefore 1000 estimates of each component of variance and the heritability, descriptive statistics and histograms were obtained for each set of 1000 estimates. The comparison of the methods was made based on the descriptive statistics and histograms, using as references the values of the parameters used in the simulations. For both models, the estimates of σ2 were close to the true values. For the 1-way classification, the maximum likelihood method gave estimates that, on average, underestimated the values of σ2t, and therefore the values of h2. This did not happen with the analysis of variance method. For the 2-way crossed classification without interaction, both methods gave similar estimates of σ2t, although the maximum likelihood method gave estimates that tended to underestimate σ2b and therefore to overestimate h2. This did not happen with the analysis of variance method. Hence, the analysis of variance method proved to be more accurate for the estimation of variance components and heritability for both classifications considered in this work.

A análise estatística de grandes bancos de dados requer a utilização de metodologias flexíveis, capazes de produzir resultados esclarecedores e facilmente compreensíveis frente a dificuldades como a presença de números elevados de variáveis, diferentes graus de associações entre as mesmas e dados ausentes. A construção de árvores de classificação e regressão proporciona a modelagem de uma variável resposta, categorizada ou numérica, com base em um conjunto de covariáveis, sem esbarrar nas dificuldades mencionadas. A extensão multivariada de técnicas de classificação e regressão por árvores visa permitir a análise conjunta de duas ou mais variáveis respostas. Embora seja objeto de estudos recentes, a proposição de técnicas multivariadas de classificação e regressão por árvores tem sido verificada de maneira mais acentuada para situações em que se dispõe de múltiplas variáveis respostas numéricas. Propõemse, neste trabalho, novas alternativas para a construção de árvores de classificação multivariadas, visando analisar múltiplas variáveis respostas categorizadas. Tais alternativas baseiam-se em medidas de dissimilaridade e entropia. Por meio de um estudo de simulação, verificou-se o efeito das correlações e entropias das variáveis no desempenho das metodologias propostas (os resultados são melhores quanto maiores as entropias e correlações das variáveis sob estudo). A análise de dados de consumo de álcool e fumo dos habitantes do município de Botucatu-SP complementa o presente estudo, evidenciando, dentre outras coisas, que fatores como o grau de escolaridade, a ocupação profissional e a possibilidade de compartilhar problemas com amigos têm influência sobre os consumos de álcool e fumo dos habitantes. / The statistical analysis of large datasets requires the use of flexible methodologies, that can provide insight and understanding even in the presence of difficulties such as large numbers of variables having variable levels of association between themselves, and missing data. The construction of classification and regression trees allows for modeling of a categorical or numerical response variable as a function a set of covariates, while bypassing many of the cited difficulties. Multivariate trees extend classification and regression techniques to allow for joint analysis of two or more response variables. In recent studies, application of multivariate classification and regression techniques has been most common in situations involving numerical response variables. In this work we propose alternatives for constructing multivariate classification trees for multiple categorized response variables. Such alternatives are based on dissimilarity and entropy measures. A simulation study was used to examine the effect of variable correlations and entropies on the performance of the proposed methodology (results are better for high correlations and entropies). Analysis of data on alcohol consumption and smoking among inhabitants from Botucatu (SP) complements the analysis by showing that factors as the education level, daily occupation and possibility of sharing problems with friends have an influence on the alcohol consumption and smoking.

A especificação de funções de covariância espaço-temporais é uma das possíveis estratégias para modelagem de processos dos quais observações são tomadas em diferentes posições do espaço e do tempo. Tais funções podem definir processos separáveis ou não separáveis e na sua especificação deve-se garantir que são funções de covariância válidas atendendo a condição de serem positiva definidas. Entre estratégias para obtenção de tais funções estão as de Cressie e Huang (1999) e Gneiting (2002). A primeira se baseia na idéia de obter funções em um espaç de dimensão aumentada a partir de funções válidas no espaço original e necessita de operações no domínio da freqüência. Alternativamente a segunda proposta utiliza combinação de funções completamente monótonas e estritamente crescentes, evitando inversão de representações espectrais. Há ainda poucos relatos de uso e avaliações comparativas das diferentes propostas. Neste trabalho considerou-se a metodologia proposta por Gneiting, com diferentes valores do parâmetro que indica a força da interação entre o espaço e o tempo. Diferentes modelos foram aplicados à dois conjuntos de dados, um referente a estoques de peixe na costa de Portugual, e outro referente à armazenagem de água em um solo com citros. Utilizou-se a implementação no pacote RandomFields do programa R, revisando-se a metodologia e investigando-se a implementação computacional. Para os dois conjuntos de dados o modelo de covariância separável se mostrou adequado para descrever o comportamento das observações disponíveis sendo a escolha do modelo determinada por ajustes de máxima verossimilhança. / The specification of space-time covariance functions is one of the possible strategies to model processes observed at different locations and time points. Such functions can define separable and non-separable processes and must attend the condition of positivedefiniteness. Among the strategies to obtain such valid functions are the ones suggested by Cressie and Huang (1999) and by Gneiting (2002). The former is based on the idea of obtaining valid functions in a space of increased dimension from valid functions on the primary dimension and requires operations in the frequency domain. Alternatively, the latter combines increasing monotone functions avoiding the inversion of spectral representations. There are still few reports of usage and comparisons of the strategies. This work follows Gneiting?s proposals with different values for the space-time interaction parameter. Models were applied for the analysis of two real data sets, one about fish stocks in the Portuguese coast and a second on soil water storage. The implementation on the R package RandomFields was used, with methodology and computational implementation being reviewed. For both case the separable model provided a satisfactory fit, based on maximum likelihood estimation.

Neste trabalho são apresentados modelos de regressão com respostas bivariadas obtidos através de funções cópulas. O objetivo de utilizar estes modelos bivariados é modelar a correlação entre eventos e captar nos modelos de regressão a influência da associação entre as variáveis resposta na presença de censura nos dados. Os parâmetros dos modelos, são estimados por meio dos métodos de máxima verossimilhança e jackknife. Alguns métodos de análise de sensibilidade como influência global, local e local total de um indivíduo, são introduzidos e calculados considerando diferentes esquemas de perturbação. Uma análise de resíduos foi proposta para verificar a qualidade do ajuste dos modelos utilizados e também foi proposta novas medidas de resíduos para respostas bivariadas. Métodos de simulação de Monte Carlo foram conduzidos para estudar a distribuição empírica dos resíduos marginais e bivariados propostos. Finalmente, os resultados são aplicados à dois conjuntos de dados dsponíveis na literatura. / In this work bivariate response regression models are presented with the use of copulas. The objective of this approach is to model the correlation between events and capture the influence of this correlation in the regression parameters. The models are used in the context of survival analysis and are ¯tted to two data sets available in the literature. Inferences are obtained using maximum likelihood and Jackknife methods. Sensitivity techniques such as local and global in°uence are proposed and calculated. A residual analysis is proposed to check the adequacy of the models and simulation methods are used to asses the empirical distribution of the marginal univariate and bivariate residual measures proposed.

Dentre os elementos em um sistema de produção em casa de vegetação, o dossel da cultura é o que mais afeta o microclima interno, sendo de grande importância o entendimento dos seus processos de troca de energia. Dada à complexidade da interação entre os vários elementos, a modelagem mostra-se como uma importante ferramenta para a pesquisa em ambientes protegidos, porém muito pouco utilizado no Brasil. O objetivo do presente trabalho foi o desenvolvimento de um modelo de simulação para estimativa dos componentes do balanço de energia do dossel da cultura do pimentão em casa de vegetação e sua calibração e teste com dados de um experimento de campo. Foi desenvolvido um modelo em equilíbrio dinâmico composto de quatro submodelos: fluxo de calor latente (λE), fluxo de calor sensível (H), balanço de ondas curtas (BOC) e balanço de ondas longas (BOL). Os submodelos para λE e H foram baseados em teorias de transferência de massa e calor por convecção mista associada a uma equação de estimativa da resistência estomática a partir de medidas climáticas. Os submodelos de BOC e BOL levaram em consideração a disposição em linhas da cultura, a cobertura parcial do dossel e o Índice de Área Foliar (IAF). O modelo foi implementado em planilha eletrônica MICROSOFT EXCEL 2000 e resolvido numericamente através de uma rotina escrita em linguagem VBA (Visual Basic para Aplicativos). O modelo foi calibrado e testado com experimento em casa de vegetação em arco com 17,5 x 6,4m, pé-direito de 3m e altura de arco de 1,2m, localizada no município de Piracicaba - SP, no Campus da Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"/USP, cultivada com pimentão amarelo, em linha simples no espaçamento de 1,2m x 0,5m. Foram feitas medidas de ranspiração com lisímetro com células de carga, radiação global, difusa e fotossinteticamente ativa, velocidade do vento, temperatura e pressão atual de vapor e temperatura do dossel. Também se tomaram medidas da cultura como IAF, altura e diâmetro de copa. A partir dos levantamentos, o modelo foi calibrado e testado. O modelo não estimou de forma precisa os componentes do balanço de energia, mas foi capaz de acompanhar a variação dos valores reais levantados em experimento, ainda que em magnitudes diferentes, indicando a necessidade de uma calibração mais adequada, em especial dos coeficientes de extinção do dossel para radiação difusa e direta. A modelagem permitiu verificar a limitação de algumas abordagens encontradas em literatura e utilizadas neste trabalho, como na determinação das resistências aerodinâmica e estomática. / In a greenhouse production system, the canopy of culture is the main element that modifies the internal microclimate. Its comprehension is very important to understand the energy exchange process. Due to the complexity interaction among several elements, the modeling represents an important tool for research in protected environments, but little used in Brazil. The aim of the present work was to develop a simulation model for estimating the components of canopy energy balance of sweet pepper crop cultivated in greenhouse and its calibration and test with experimental data. It was developed a steady-state model divided in four submodels: latent heat flux (λE), sensible heat flux (H), short wave balance (BOC) and long wave balance (BOL). The λE and H submodels were based on the mixed convection mass and heat transfer theory, associated with equation to leaf stomatal resistance estimation using climatic data. The BOC and BOL submodels considered the row orientation of crop, partial cover of soil and leaf area index (IAF). The model was implemented in a Microsoft EXCEL 2000 and solved numerically with routine developed in VBA language (Visual Basic for Application) The model was calibrated and tested with experimental data from a greenhouse 17,5m long by 6,4m width, 3,0m height, localized in Piracicaba City, São Paulo, Brazil, in experimental area of "LUIZ DE QUEIROZ" College Of Agriculture - São Paulo University (USP), cultivated with sweet pepper crop, in single row, spaced in 1,2m x 0,5m. It was taken measurements of transpiration from load cells weighting lysimeter, global, diffuse and PAR radiation, wind velocity, temperature and actual vapor pressure and canopy temperature. Also was taken measurements of leaf area index, height and diameter of plant. The model was test after calibration with experimental data. The model didn’t estimate precisely the components of energy balance, but it was capable to follow the variation of measured data in different proportion and indicating the necessity of better calibration, especially concerned with extinction coefficients of the canopy. The modeling allowed verifying approach limitations founded in literature and used in present model, like the determination of aerodynamic and stomatal resistances.

Foram desenvolvidas funções de pedotransferência (PTF) para estimar os parâmetros (\'alfa\', n \'teta\'r e \'teta\'s) do modelo de Van Genuchten (1980) utilizado para descrever curvas de retenção de água no solo. Os dados utilizados foram provenientes de diversas fontes, principalmente de estudos realizados na região Nordeste pelas Universidades, Embrapa e Codevasf, totalizando 786 curvas de retenção, as quais foram divididas em dois conjuntos de dados: 85% para desenvolvimento das PTF; e 15% para teste e validação, considerados como dados independentes. Além do desenvolvimento das PTF de caráter generalizado para todos os solos, foram desenvolvidas PTF específicas para as classes Argissolos, Latossolos, Neossolos e Planossolos. As PTF foram desenvolvidas utilizando técnicas de regressão múltipla, utilizando o procedimento stepwise (forward e backward) para selecionar os melhores preditores. Duas PTF foram desenvolvidas: a) incluindo todos os preditores, densidade do solo, teores de areia, silte e argila e de matéria orgânica e b) apenas com os teores de areia, silte e argila. A avaliação estatística das PTF foi feita de acordo o coeficiente de determinação (R2), o índice de Willmott (d) e o índice confiança (IC). Para avaliação da estimativa do teor de água em potenciais matriciais específicos foi utilizado a raiz do erro médio quadrado (RMSE). A avaliação funcional das PTF paramétricas foi realizada examinando o seu desempenho no contexto do modelo SWAP (Soil-Water-Atmosphere-Plant). Os parâmetros s, r, e n desenvolvidos por meio de PTF para o modelo de Van Genuchten foram introduzidos no modelo SWAP para verificar a viabilidade da utilização de funções de pedotransferência para descrever atributos físico-hídricos do solo e previsão do rendimento agrícola. Essa viabilidade foi avaliada pelo desempenho do modelo comparando suas estimativas da produtividade agrícola com valores observados. Para os parâmetros e n da equação de Van Genuchten, as PTF demonstraram baixa capacidade preditiva, no entanto, para o parâmetro r a predição foi melhor. Em potenciais matriciais específicos (-10, -33 e -1500 kPa), a capacidade preditiva das PTF foi maior, o que possibilita a utilização em modelos de simulação que requerem apenas aproximações da capacidade de campo, ponto de murcha permanente e água disponível. O desempenho das PTF específicas por classes de solo foi similar ao da PTF Geral, evidenciando que o agrupamento de solos para desenvolver as PTF por classe foi pouco vantajoso. O desempenho na estimativa do teor de água no solo foi melhor para as PTF desenvolvidas com teores granulométricos, matéria orgânica e densidade do solo. Os resultados das simulações de rendimento agrícola utilizando PTF não diferem muito daquelas que empregam outros métodos. Além disso, aplicados em séries de dados mais prolongadas, os erros são reduzidos devido à inerente variabilidade espaço-temporal da produtividade. Palavras-chaves: Pedotransferência; Modelo; Simulação; SWAP; Feijão caupi (Vigna unguiculata (L.) Walp.); Milho (Zea mays L.); Sorgo (Sorghum bicolor (L.) Moench) / Development of pedotransfer functions and their application in agrohydrological models Pedotransfer functions (PTF) were developed to estimate the parameters (,\'alfa\', n \'teta\'r and \'teta\'s) of the Van Genuchten (1980) soil water retention model. Data for 786 retention curves were obtained from several sources, mainly from studies from the Northeastern region of Brazil performed by universities, Embrapa and Codevasf. The data were divided in two groups: 85% of data for PTF development; and 15%, considered to be independent, for testing and validation. Besides development of general PTFs for all soils, for the classes Ultisols, Ferralsols, Entisols and Planosols specific PTFs were developed. Techniques of multiple regression, specifically the procedure stepwise (forward and backward) were used to select the best predictors. Two PTFs were developed: a) including all predictors (soil density and contents of sand, silt, clay and organic matter) and b) including only the contents of sand, silt and clay. The statistical performance of each PTF was evaluated from the coefficient of determination (R2), the Willmott index (d) and the confidence index (IC). To evaluate the prediction of soil water content at specific pressure heads, the root mean squared error (RMSE) was used. The functional evaluation of parametric PTFs was done examining performance of PTF estimated parameters in the context of the model SWAP (Soil-Water-Atmosphere-Plant). The parameters , n, r and s estimated through PTF were introduced in the model to evaluate, by comparison to observed yields, the performance of the PTF when its predictions were used to estimate agricultural productivity. The PTFs showed a low predictive capacity for parameters and n, however, for parameters r and s the fits were better. At specific pressure heads (-10, -33 and -1500 kPa), the predictive performance of the PTF was better, allowing the use in simulation models that require only values of field capacity, permanent wilting point and available water content. The performance of the specific PTF for soil classes was better than the general PTF, but the difference was small, showing that grouping of soils to develop PTF per class seems to be of little advantage. The results of the simulations of agricultural productivity, using PTF, are similar to those that use more traditional methods. Moreover, when applied in long data series the errors are reduced due to the inherent space-temporary variability of the productivity. Keywords: Pedotransfer; Model; Simulation; SWAP; Corn (Zea mays L.); Cowpea (Vigna unguiculata (L.) Walp.); Sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench)

A maioria dos modelos matemáticos desenvolvidos para eventos raros são baseados em modelos probabilísticos para extremos. Embora as ferramentas para modelagem estatística de extremos univariados e multivariados estejam bem desenvolvidas, a extensão dessas ferramentas para modelar extremos espaciais integra uma área de pesquisa em desenvolvimento muito ativa atualmente. A modelagem de máximos sob o domínio espacial, aplicados a dados meteorológicos é importante para a gestão adequada de riscos e catástrofes ambientais nos países que tem a sua economia profundamente dependente do agronegócio. Uma abordagem natural para tal modelagem é a teoria de extremos espaciais e o processo max-stable, caracterizando-se pela extensão de dimensões infinitas da teoria de valores extremos multivariados, podendo-se então incorporar as funções de correlação existentes na geoestatística e consequentemente, verificar a dependência extrema por meio do coeficiente extremo e o madograma. Neste trabalho descreve-se a aplicação de tais processos na modelagem da dependência de máximos espaciais de precipitação máxima mensal do estado do Paraná, com base em séries históricas observadas em estações meteorológicas. Os modelos propostos consideram o espaço euclidiano e uma transformação denominada espaço climático, que permite explicar a presença de efeitos direcionais, resultantes de padrões meteorológicos sinóticos. Essa metodologia baseia-se no teorema proposto por De Haan (1984) e nos modelos de Smith (1990) e de Schlather (2002), verifica-se também o comportamento isotrópico e anisotrópico desses modelos via simulação Monte Carlo. Estimativas são realizadas através da máxima verossimilhança pareada e os modelos são comparados usando-se o Critério de Informação Takeuchi. O algoritmo utilizado no ajuste é bastante rápido e robusto, permitindo-se uma boa eficiência computacional e estatística na modelagem da precipitação máxima mensal, possibilitando-se a modelagem dos efeitos direcionais resultantes de fenômenos ambientais. / The most mathematical models developed for rare events are based on probabilistic models for extremes. Although the tools for statistical modeling of univariate and multivariate extremes are well-developed, the extension of these tools to model spatial extremes data is currently a very active area of research. Modeling of maximum values under the spatial domain, applied to meteorological data is important for the proper management of risks and environmental disasters in the countries where the agricultural sector has great influence on the economy. A natural approach for such modeling is the theory of extreme spatial and max-stable process, characterized by infinite dimensional extension of multivariate extreme value theory, and we can then incorporate the current correlation functions in geostatistics and thus, check the extreme dependence through the extreme coefficient and the madogram. This thesis describes the application of such procedures in the modeling of spatial maximum dependency of monthly maximum rainfall of Paraná State, historical series based on observed meteorological stations. The proposed models consider the Euclidean space and a transformation called climatic space, which makes it possible to explain the presence of directional effects resulting from synoptic weather patterns. This methodology is based on the theorem proposed by De Haan (1984) and Smith (1990) models and Schlather (2002), checking the isotropic and anisotropic behavior these models through Monte Carlo simulation. Estimates are performed using maximum pairwise likelihood and the models are compared using the Takeuchi information criterion. The algorithm used in the fit is very fast and robust, allowing a good statistical and computational efficiency in monthly maximum rainfall modeling, allowing the modeling of directional effects resulting from environmental phenomena.