Submitted by Cátia Araújo (catia.araujo@unipampa.edu.br) on 2017-09-29T12:32:06Z No. of bitstreams: 1 Augusto Cezar Dotta Filho - 2017.pdf: 2224139 bytes, checksum: 163d447d5817cd0b75af08b225f112da (MD5) / Approved for entry into archive by Marlucy Farias Medeiros (marlucy.farias@unipampa.edu.br) on 2017-09-29T16:24:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Augusto Cezar Dotta Filho - 2017.pdf: 2224139 bytes, checksum: 163d447d5817cd0b75af08b225f112da (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-29T16:24:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Augusto Cezar Dotta Filho - 2017.pdf: 2224139 bytes, checksum: 163d447d5817cd0b75af08b225f112da (MD5) Previous issue date: 2017-03-17 / No presente trabalho foi empregado o capim-annoni (CA) in natura como biossorvente para remoção do corante Violeta de Metila 10B (VM 10B) de solução aquosa. O capim-annoni foi preparado e caracterizado utilizando as seguintes técnicas analíticas: Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV), Espectroscopia na Região do Infravermelho (ATR-FTIR), Método B.E.T (Brunauer, Emmet e Teller) e B.J.H (Barret, Joyner e Halenda), Extração Soxhlet e Método de Boehm. A influência dos parâmetros concentração mássica de biossorvente, pH da solução, tempo de contato e concentração inicial do corante, velocidade de agitação do sistema e temperatura foram usados para investigar as condições experimentais ideiais para adsorção entre corante/biossorvente. Os resultados mostram que com 150,0 mg de CA, pH da solução em 8,0, tempo de contato de 180 min. e velocidade de agitação de 100 rpm obteve-se condições mais favoráveis de adsorção. A cinética de adsorção do VM 10B no CA foi investigada utilizando os modelos cinéticos clássicos de Pseudoprimeira Ordem e Pseudossegunda Ordem. O Modelo de Pseudossegunda Ordem foi o que forneceu melhor ajuste aos dados experimentais. O Modelo de Isoterma de Sips foi o mais adequado para descrever o mecanismo de adsorção apresentando os menores valores para o parâmetro estatístico Função erro (Ferror) e os valores mais próximos da unidade para o coeficiente de determinação (R2). A capacidade máxima de adsorção obtido através do modelo de Sips foi de 76, 20 mg g-1 em temperatura de 60 ºC. Os Estudos de Dessorção do VM 10B no CA mostram que é possível regenerar o biossorvente de forma satisfatória empregando ácido acético 1,0 mol L-1 como eluente. Estudos termodinâmicos mostram que a adsorção do VM 10B no CA é um processo endotérmico, espontâneo e regido por um mecanismo de Fisissorção. A aplicação do CA na remoção do VM 10B de efluentes têxteis simulados foi satisfatória mostrando que o mesmo pode ser utilizado no tratamento de águas industriais coloridas. / In the present work South African Lovegrass (CA) was used in natura as biosorbent in order to remove the dye Methyl Violet 10B (VM 10B) of the aqueous solution. The following analytical techniques were used to prepare and characterized the CA in question: Scanning Electron Microscopy (SEM), Attenuated Total Reflectance Fourier Transform Infrared (ATR-FTIR), B.E.T Method (Brunauer, Emmet and Teller) and B.J.H (Barret, Joyner and Halenda), Soxhlet Extraction and Boehm Method. To investigate the ideal experimental conditions for adsorption between dye and biosorbent, the influence of the biosorbent mass concentration, pH solution, contact time and initial dye concentration, stirring speed and temperature were used. Results show that with 150.0 mg CA, pH solution 8.0, contact time of 180 min. and stirring speed at100 rpm presented adsorption conditions that were more favorable. The adsorption kinetic of VM 10B in CA was investigated using the classical kinetic models of pseudo-first and pseudo-second-orders. The pseudo-second-order was found to provide the best adjustment to the experimental data. Sips Isothermal Model has proven to be the most adequate to describe the adsorption mechanism presenting the smallest values for the statistical parameter Error Function (erf) and the closest values of the unit for the coefficient of determination (R2). The maximum adsorption capacity obtained through the Sips model was 76.20 mg g -1 at 60 °C. Desorption Studies of VM 10B in CA show that it is possible to regenerate the biosorbent satisfactorily using 1.0 mol L-1 acetic acid as an eluent. Thermodynamic studies show that adsorption of VM 10B in CA is an endothermic process, spontaneous and commanded by a physical adsorption mechanism. The application of CA in the removal of the VM 10B from simulated textile effluents was satisfactory showing that it can be used to treat colored industrial waters.

O Eragrostis plana Nees (capim-annoni-2 ou capim annoni) é uma gramínea exótica trazida da África do Sul nos anos cinquenta e atualmente tem presença em aproximadamente 10% da área total do bioma Pampa, sendo a espécie mais invasiva desse bioma. Tendo em conta a grande capacidade desta espécie para se estabelecer em uma ampla variedade de condições ambientais, os efeitos ambientais e econômicos negativos envolvidos, bem como sua dificuldade de erradicação, é importante identificar as áreas mais suscetíveis à invasão em um futuro próximo, para assim aprimorar os planos de manejo e evitar a expansão de áreas infestadas. O presente trabalho foi desenvolvido no município de Aceguá – RS, com o objetivo de identificar quais áreas são as mais suscetíveis à invasão. Foram aplicados os modelos de distribuição de espécies MAXENT e GARP tendo como dados de entrada as variáveis ambientais calculadas a partir imagens espectrais, modelo numérico de elevação, mapa de solos e mapa de vias. Como algumas variáveis originalmente têm resolução espacial de 250 m e outras de 30 m, foi feita uma reamostragem tanto a 30 m como a 250 m para comparar os resultados dos modelos nas duas resoluções espaciais. Para diminuir o número de variáveis de entrada foi feita uma análise de correlação para eliminar as variáveis com alta correlação. Também foi feito o teste Jackknife para avaliar quais variáveis contribuem mais na modelagem espacial da distribuição do capim annoni. Os dois modelos, tanto no treinamento como na validação, nas duas resoluções espaciais, apresentam valores médios de ajuste de AUC acima de 0,7, sendo considerado um bom ajuste. Foram empregados três métodos para calcular os limiares ótimos de corte para cada um dos modelos: 1) sensibilidade igual à especificidade; 2) soma entre a sensibilidade e a especificidade máxima; Os limiares obtidos foram 42 para MAXENT_250, 39 para MAXENT_30, 69 para GARP_250 e 68 para GARP_30. Após a aplicação dos limiares, verificou-se que o modelo GARP prediz uma área maior que o MAXENT, 33,20% em comparação com 24,60% na resolução espacial de 250 m, e 35,83% contra 27,17% na resolução espacial de 30 m. Verificou-se também que o GARP possui melhor capacidade de generalização, o qual é importante para modelar espécies invasoras. Os dois modelos predizem com presença uma área comum de 21,23% e 23,94% nas resoluções espaciais de 250 m e 30 m respectivamente. As pastagens são as classes de uso que apresentam uma maior suscetibilidade à invasão de capim anonni. Ao cruzar os resultados dos modelos de suscetibilidade à invasão de capim annoni, com resolução espacial de 30 m, e as áreas de pastagens que estão sob alta pressão de pastejo, verificou-se que o modelo MAXENT consegue predizer uma suscetibilidade à invasão em 24,51% das áreas e o modelo GARP prediz 37,95% de suscetibilidade à invasão. As comparações entre as duas resoluções espaciais demonstrou que não há muitas diferenças em termos de quantificação de área, sendo que o principal ganho foi o detalhamento espacial, o qual foi obtido com um alto custo computacional. / The Eragrostis plana Nees (South African lovegrass), is an exotic grassy plant originally from South Africa, introduced in the 50s and is currently present in approximately 10% of the total area of the Pampa biome, being the most invasive species in this biome. Considering the large capacity of the South African lovegrass establishing itself in a wide variety of environmental conditions, the negative effects, both environmental and economical that it involves, as well as its difficulty of eradication, it is important to identify the invasion most susceptible areas in the near future, in order to improve the management to prevent the spread of infested areas. This research was developed in the municipality of Aceguá – RS, with the objective of identifying which areas are most susceptible to invasion. The MAXENT and GARP models of distribution of species were applied, having as input data the environmental variables calculated from spectral images, digital elevation model, soil map and road map. As some variables originally had spatial resolution of 250m and others of 30m, a resample was done at both 30m and 250m in order to compare the models results in these two spatial resolutions. To reduce the input variables amount, a correlation analysis was performed to eliminate the high correlation variables. The Jackknife test was also used to evaluate which variables contribute most to the South African lovegrass distribution spatial modeling. Both models, at the two spatial resolutions, during the training and the validation steps, present mean values of AUC adjustment above 0.7, being considered a good fit. Three methods were used to calculate the optimal thresholds for each model: 1) the sensitivity equals to the specificity; 2) the sum between sensitivity and specificity is the maximum; 3) the distance between the ROC curve and left top corner is minimum. The calculated thresholds were 42 for MAXENT_250, 39 for MAXENT_30, 69 for GARP_250 and 68 for GARP_30. After applying these thresholds, it was verified that the GARP model predicts an area greater than MAXENT, 33.20% compared to 24.60% for the spatial resolution of 250m, and 35.83% against 27.17% in the spatial resolution of 30m. It was also verified that GARP has a better generalization capacity, which is important for modeling invasive species patterns. Both models predict a common area with susceptible to invasion of 21.23% and 23.94% in spatial resolutions of 250m and 30m respectively. The grasslands are the land cover that presents a South African lovegrass invasion greater susceptibility. Cross-referencing the susceptibility invasion models with the overgrazing areas at 30m of spatial resolution, it was verified that the model MAXENT can predict a susceptibility to invasion in 24.51% of the areas and the GARP model predicts 37.95% susceptibility to invasion. Comparisons between the two spatial resolutions showed that there are not many differences in terms of area quantification, where the main gain was spatial detailing, which was obtained with a high computational cost.

O Eragrostis plana Nees (capim-annoni-2 ou capim annoni) é uma gramínea exótica trazida da África do Sul nos anos cinquenta e atualmente tem presença em aproximadamente 10% da área total do bioma Pampa, sendo a espécie mais invasiva desse bioma. Tendo em conta a grande capacidade desta espécie para se estabelecer em uma ampla variedade de condições ambientais, os efeitos ambientais e econômicos negativos envolvidos, bem como sua dificuldade de erradicação, é importante identificar as áreas mais suscetíveis à invasão em um futuro próximo, para assim aprimorar os planos de manejo e evitar a expansão de áreas infestadas. O presente trabalho foi desenvolvido no município de Aceguá – RS, com o objetivo de identificar quais áreas são as mais suscetíveis à invasão. Foram aplicados os modelos de distribuição de espécies MAXENT e GARP tendo como dados de entrada as variáveis ambientais calculadas a partir imagens espectrais, modelo numérico de elevação, mapa de solos e mapa de vias. Como algumas variáveis originalmente têm resolução espacial de 250 m e outras de 30 m, foi feita uma reamostragem tanto a 30 m como a 250 m para comparar os resultados dos modelos nas duas resoluções espaciais. Para diminuir o número de variáveis de entrada foi feita uma análise de correlação para eliminar as variáveis com alta correlação. Também foi feito o teste Jackknife para avaliar quais variáveis contribuem mais na modelagem espacial da distribuição do capim annoni. Os dois modelos, tanto no treinamento como na validação, nas duas resoluções espaciais, apresentam valores médios de ajuste de AUC acima de 0,7, sendo considerado um bom ajuste. Foram empregados três métodos para calcular os limiares ótimos de corte para cada um dos modelos: 1) sensibilidade igual à especificidade; 2) soma entre a sensibilidade e a especificidade máxima; Os limiares obtidos foram 42 para MAXENT_250, 39 para MAXENT_30, 69 para GARP_250 e 68 para GARP_30. Após a aplicação dos limiares, verificou-se que o modelo GARP prediz uma área maior que o MAXENT, 33,20% em comparação com 24,60% na resolução espacial de 250 m, e 35,83% contra 27,17% na resolução espacial de 30 m. Verificou-se também que o GARP possui melhor capacidade de generalização, o qual é importante para modelar espécies invasoras. Os dois modelos predizem com presença uma área comum de 21,23% e 23,94% nas resoluções espaciais de 250 m e 30 m respectivamente. As pastagens são as classes de uso que apresentam uma maior suscetibilidade à invasão de capim anonni. Ao cruzar os resultados dos modelos de suscetibilidade à invasão de capim annoni, com resolução espacial de 30 m, e as áreas de pastagens que estão sob alta pressão de pastejo, verificou-se que o modelo MAXENT consegue predizer uma suscetibilidade à invasão em 24,51% das áreas e o modelo GARP prediz 37,95% de suscetibilidade à invasão. As comparações entre as duas resoluções espaciais demonstrou que não há muitas diferenças em termos de quantificação de área, sendo que o principal ganho foi o detalhamento espacial, o qual foi obtido com um alto custo computacional. / The Eragrostis plana Nees (South African lovegrass), is an exotic grassy plant originally from South Africa, introduced in the 50s and is currently present in approximately 10% of the total area of the Pampa biome, being the most invasive species in this biome. Considering the large capacity of the South African lovegrass establishing itself in a wide variety of environmental conditions, the negative effects, both environmental and economical that it involves, as well as its difficulty of eradication, it is important to identify the invasion most susceptible areas in the near future, in order to improve the management to prevent the spread of infested areas. This research was developed in the municipality of Aceguá – RS, with the objective of identifying which areas are most susceptible to invasion. The MAXENT and GARP models of distribution of species were applied, having as input data the environmental variables calculated from spectral images, digital elevation model, soil map and road map. As some variables originally had spatial resolution of 250m and others of 30m, a resample was done at both 30m and 250m in order to compare the models results in these two spatial resolutions. To reduce the input variables amount, a correlation analysis was performed to eliminate the high correlation variables. The Jackknife test was also used to evaluate which variables contribute most to the South African lovegrass distribution spatial modeling. Both models, at the two spatial resolutions, during the training and the validation steps, present mean values of AUC adjustment above 0.7, being considered a good fit. Three methods were used to calculate the optimal thresholds for each model: 1) the sensitivity equals to the specificity; 2) the sum between sensitivity and specificity is the maximum; 3) the distance between the ROC curve and left top corner is minimum. The calculated thresholds were 42 for MAXENT_250, 39 for MAXENT_30, 69 for GARP_250 and 68 for GARP_30. After applying these thresholds, it was verified that the GARP model predicts an area greater than MAXENT, 33.20% compared to 24.60% for the spatial resolution of 250m, and 35.83% against 27.17% in the spatial resolution of 30m. It was also verified that GARP has a better generalization capacity, which is important for modeling invasive species patterns. Both models predict a common area with susceptible to invasion of 21.23% and 23.94% in spatial resolutions of 250m and 30m respectively. The grasslands are the land cover that presents a South African lovegrass invasion greater susceptibility. Cross-referencing the susceptibility invasion models with the overgrazing areas at 30m of spatial resolution, it was verified that the model MAXENT can predict a susceptibility to invasion in 24.51% of the areas and the GARP model predicts 37.95% susceptibility to invasion. Comparisons between the two spatial resolutions showed that there are not many differences in terms of area quantification, where the main gain was spatial detailing, which was obtained with a high computational cost.

O Eragrostis plana Nees (capim-annoni-2 ou capim annoni) é uma gramínea exótica trazida da África do Sul nos anos cinquenta e atualmente tem presença em aproximadamente 10% da área total do bioma Pampa, sendo a espécie mais invasiva desse bioma. Tendo em conta a grande capacidade desta espécie para se estabelecer em uma ampla variedade de condições ambientais, os efeitos ambientais e econômicos negativos envolvidos, bem como sua dificuldade de erradicação, é importante identificar as áreas mais suscetíveis à invasão em um futuro próximo, para assim aprimorar os planos de manejo e evitar a expansão de áreas infestadas. O presente trabalho foi desenvolvido no município de Aceguá – RS, com o objetivo de identificar quais áreas são as mais suscetíveis à invasão. Foram aplicados os modelos de distribuição de espécies MAXENT e GARP tendo como dados de entrada as variáveis ambientais calculadas a partir imagens espectrais, modelo numérico de elevação, mapa de solos e mapa de vias. Como algumas variáveis originalmente têm resolução espacial de 250 m e outras de 30 m, foi feita uma reamostragem tanto a 30 m como a 250 m para comparar os resultados dos modelos nas duas resoluções espaciais. Para diminuir o número de variáveis de entrada foi feita uma análise de correlação para eliminar as variáveis com alta correlação. Também foi feito o teste Jackknife para avaliar quais variáveis contribuem mais na modelagem espacial da distribuição do capim annoni. Os dois modelos, tanto no treinamento como na validação, nas duas resoluções espaciais, apresentam valores médios de ajuste de AUC acima de 0,7, sendo considerado um bom ajuste. Foram empregados três métodos para calcular os limiares ótimos de corte para cada um dos modelos: 1) sensibilidade igual à especificidade; 2) soma entre a sensibilidade e a especificidade máxima; Os limiares obtidos foram 42 para MAXENT_250, 39 para MAXENT_30, 69 para GARP_250 e 68 para GARP_30. Após a aplicação dos limiares, verificou-se que o modelo GARP prediz uma área maior que o MAXENT, 33,20% em comparação com 24,60% na resolução espacial de 250 m, e 35,83% contra 27,17% na resolução espacial de 30 m. Verificou-se também que o GARP possui melhor capacidade de generalização, o qual é importante para modelar espécies invasoras. Os dois modelos predizem com presença uma área comum de 21,23% e 23,94% nas resoluções espaciais de 250 m e 30 m respectivamente. As pastagens são as classes de uso que apresentam uma maior suscetibilidade à invasão de capim anonni. Ao cruzar os resultados dos modelos de suscetibilidade à invasão de capim annoni, com resolução espacial de 30 m, e as áreas de pastagens que estão sob alta pressão de pastejo, verificou-se que o modelo MAXENT consegue predizer uma suscetibilidade à invasão em 24,51% das áreas e o modelo GARP prediz 37,95% de suscetibilidade à invasão. As comparações entre as duas resoluções espaciais demonstrou que não há muitas diferenças em termos de quantificação de área, sendo que o principal ganho foi o detalhamento espacial, o qual foi obtido com um alto custo computacional. / The Eragrostis plana Nees (South African lovegrass), is an exotic grassy plant originally from South Africa, introduced in the 50s and is currently present in approximately 10% of the total area of the Pampa biome, being the most invasive species in this biome. Considering the large capacity of the South African lovegrass establishing itself in a wide variety of environmental conditions, the negative effects, both environmental and economical that it involves, as well as its difficulty of eradication, it is important to identify the invasion most susceptible areas in the near future, in order to improve the management to prevent the spread of infested areas. This research was developed in the municipality of Aceguá – RS, with the objective of identifying which areas are most susceptible to invasion. The MAXENT and GARP models of distribution of species were applied, having as input data the environmental variables calculated from spectral images, digital elevation model, soil map and road map. As some variables originally had spatial resolution of 250m and others of 30m, a resample was done at both 30m and 250m in order to compare the models results in these two spatial resolutions. To reduce the input variables amount, a correlation analysis was performed to eliminate the high correlation variables. The Jackknife test was also used to evaluate which variables contribute most to the South African lovegrass distribution spatial modeling. Both models, at the two spatial resolutions, during the training and the validation steps, present mean values of AUC adjustment above 0.7, being considered a good fit. Three methods were used to calculate the optimal thresholds for each model: 1) the sensitivity equals to the specificity; 2) the sum between sensitivity and specificity is the maximum; 3) the distance between the ROC curve and left top corner is minimum. The calculated thresholds were 42 for MAXENT_250, 39 for MAXENT_30, 69 for GARP_250 and 68 for GARP_30. After applying these thresholds, it was verified that the GARP model predicts an area greater than MAXENT, 33.20% compared to 24.60% for the spatial resolution of 250m, and 35.83% against 27.17% in the spatial resolution of 30m. It was also verified that GARP has a better generalization capacity, which is important for modeling invasive species patterns. Both models predict a common area with susceptible to invasion of 21.23% and 23.94% in spatial resolutions of 250m and 30m respectively. The grasslands are the land cover that presents a South African lovegrass invasion greater susceptibility. Cross-referencing the susceptibility invasion models with the overgrazing areas at 30m of spatial resolution, it was verified that the model MAXENT can predict a susceptibility to invasion in 24.51% of the areas and the GARP model predicts 37.95% susceptibility to invasion. Comparisons between the two spatial resolutions showed that there are not many differences in terms of area quantification, where the main gain was spatial detailing, which was obtained with a high computational cost.