Submitted by Vinicius Machado Martinez null (vinicius@ipmet.unesp.br) on 2016-03-11T20:20:53Z No. of bitstreams: 1 defesa.pdf: 4478778 bytes, checksum: 15d0e211ad6c8ad44eabe8079cf63fa2 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-03-15T17:11:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 martinez_vm_me_soro.pdf: 4478778 bytes, checksum: 15d0e211ad6c8ad44eabe8079cf63fa2 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-15T17:11:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 martinez_vm_me_soro.pdf: 4478778 bytes, checksum: 15d0e211ad6c8ad44eabe8079cf63fa2 (MD5) Previous issue date: 2016-01-25 / O campo de refletividade de ecos observados por radares meteorológicos está sujeito a interferências de fenômenos físicos da atmosfera que podem resultar em interpretações não realísticas do fenômeno observado. Buscando ajustar o campo de refletividade de ecos detectados simultaneamente por dois radares meteorológicos ao longo da distância, este estudo desenvolveu um sistema baseado em regras fuzzy (SBRF), do tipo Takagi-Sugeno de primeira ordem, que combina as variáveis distância (km) e refletividade (dBZ) para expressar a refletividade ajustada de alvos mais distantes de um radar em relação a outro radar mais próximo, de modo que os efeitos das interferências nas medidas dos radares possam ser minimizados. Os dados utilizados são oriundos de dois radares meteorológicos do IPMet/UNESP, localizados nos municípios de Bauru (22,3583° S; 49,0278° W) e Presidente Prudente (22.175°1 S; 51.3743° W), no Brasil, no período de um ano de dados (2010) do produto CAPPI, faixa de 3.5km de altitude. A saída do sistema é nomeada refletividade fuzzy (RF) e é obtida através de um conjunto de nove curvas de regressão linear, cujos coeficientes angulares e lineares foram estimados pelo método dos mínimos quadrados. Dois parâmetros foram utilizados para análise das curvas obtidas: o coeficiente de correlação de Pearson e o coeficiente de determinação. O sistema foi aplicado a 20.514 dados referentes a 18 pixels distribuídos sobre uma faixa de comum cobertura dos radares. O modelo foi avaliado através das estatísticas de erro médio (BIAS), erro quadrático médio (MSE) e pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Os resultados obtidos demonstram a capacidade do sistema em aproximar o campo de refletividade de dois radares que operam sobre uma área de comum cobertura, devendo constituir-se como uma ferramenta alternativa de interpretação no monitoramento de chuvas, nos processos de modelagem ambiental e em sugestões futuras de estimativa de chuva por radar. / The reflectivity field of echoes observed by weather radars is subjected to the interference of physical phenomena of the atmosphere that can result in unrealistic interpretations on its characteristics. Aiming to adjust the reflectivity field of echoes simultaneously detected by two weather radars over a distance, this study developed a Takagi-Sugeno fuzzy rule-based system, whose input variables are the distance(km) and the reflectivity(dBZ) of the echoes, in order to obtain the adjusted reflectivity of echoes more distant from a radar in relation to another closer radar that is considered to be less susceptible to interference and, therefore, more realistic. The data used are from two weather radars of IPMet/UNESP, located in the municipalities of Bauru (22.3583° S; 49.0278° W) and Presidente Prudente (22.1751° S; 51.3743° W), Brazil, which collected data of the CAPPI product in the period of one year (2010), with a sampling altitude range of 3.5 km. The system output is named “Fuzzy Reflectivity” (FR), obtained through the fuzzy approach of a set of nine linear regression curves, whose angular and linear coefficients were estimated by the method of least squares. Two parameters were used for the analysis of the curves obtained: the Pearson correlation coefficient and the coefficient of determination. The system was applied to 20,514 data related to 18 pixels spread over a range of common coverage of the radars. We evaluated the system performance by means of statistical parameters: average error (bias), mean square error (MSE) and Kolmogorov-Smirnov test. The results obtained demonstrate the system ability to refine the modeling of the issue in question in relation to the traditional statistical approaches, properly adjusting the reflectivity field of the echoes observed by two radars that operate over an area of common coverage and serving as an alternative interpretation tool in the monitoring of rains, in processes of environmental modeling and in future suggestions of rain estimate by radar.

Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-09-06T20:33:16Z No. of bitstreams: 1 DissFJJS.pdf: 1581721 bytes, checksum: f878dcc392455f0f3956326282aabe6a (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-12T14:27:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissFJJS.pdf: 1581721 bytes, checksum: f878dcc392455f0f3956326282aabe6a (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-12T14:27:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissFJJS.pdf: 1581721 bytes, checksum: f878dcc392455f0f3956326282aabe6a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T14:27:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissFJJS.pdf: 1581721 bytes, checksum: f878dcc392455f0f3956326282aabe6a (MD5) Previous issue date: 2009-11-30 / Não recebi financiamento / The use of fuzzy logic and fuzzy sets theory applied to decision making process was initially proposed by Bellman and Zadeh (1970). Since then, the arisen of unstructured problems associated with multi-criteria characteristics and group decision making changed the way of dealing with these problems. The evolution of Decision Support Systems (DSS) allowed them, not only to provide data and information, but also to propose solutions to these problems. The goal of this work is to present a framework for the development of DSS that deal with Multi-Criteria Group Decision Making (MCGDM) problems through fuzzy rules. In this approach, we propose a method capable of automatically generating a Fuzzy Rule Base with multi-criteria characteristics for group decision making, that is, different influence degrees for each decider and different importance degrees assigned to each variable are considered in the model. This framework also contains a structural model of a Fuzzy System for Group Decision Support aiming at adding DSS characteristics found in literature to Fuzzy Systems. These characteristics include user/system interactivity and Model Management Subsystem (MMS) described in this work. Finally, a case study designed to validate the model is presented. / O uso da lógica fuzzy e da teoria de conjuntos fuzzy aplicadas ao processo de tomada de decisão foi proposto inicialmente por Bellman e Zadeh (1970). Desde então, os problemas não estruturados associados às características multicritério e de tomada de decisão em grupo alteraram sua forma de tratamento. A evolução presente nos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) fez com que estes sistemas deixassem de fornecer somente dados e informações e passassem também a propor soluções aos problemas analisados. O objetivo deste trabalho é apresentar um framework para o desenvolvimento de SAD que tratem problemas classificados como Multi-Criteria Group Decision Making (MCGDM) com o uso de regras fuzzy. Dentro desta abordagem é apresentado um método capaz de gerar automaticamente uma Base de Regras Fuzzy com características multicritério para tomada de decisão em grupo, ou seja, os diferentes graus de influência de cada decisor e os diferentes graus de importância atribuídos por eles a cada variável são considerados no modelo. Este framework ainda contempla um modelo estrutural de um Sistema Fuzzy para Apoio à Decisão em Grupo com o objetivo de agregar aos sistemas fuzzy as características dos SAD descritas na literatura como, por exemplo, a capacidade de interatividade usuário/sistema e a presença do Subsistema de Gestão de Modelos (SGM), descritos neste trabalho. Por fim, um estudo de caso é realizado para validar o modelo apresentado.