Graphical models use Markov properties to establish associations among dependent variables. To estimate spatial correlation and other parameters in graphical models, the conditional independences and joint probability distribution of the graph need to be specified. We can rely on Gaussian multivariate models to derive the joint distribution when all the nodes of the graph are assumed to be normally distributed. However, when some of the nodes are discrete, the Gaussian model no longer affords an appropriate joint distribution function. We develop methods specifying the joint distribution of a chain graph with both discrete and continuous components, with spatial dependencies assumed among all variables on the graph. We propose a new group of chain graphs known as the generalized tree networks. Constructing the chain graph as a generalized tree network, we partition its joint distributions according to the maximal cliques. Copula models help us to model correlation among discrete variables in the cliques. We examine the method by analyzing datasets with simulated Gaussian and Bernoulli Markov random fields, as well as with a real dataset involving household income and election results. Estimates from the graphical models are compared with those from spatial random effects models and multivariate regression models. / Graduation date: 2013

The Fincastle Bison Kill Site (DlOx-5), located in Southern Alberta, Canada, yielded a significant number of archaeological remains, including projectile points, lithic tools, debitage, fire broken rock (FBR) and fauna. The large 81 m2 East Block excavation area provided an opportunity to spatially analyze the remains from this part of the site using a Geographic Information System (GIS), a program that is becoming more widely employed and accepted in archaeology. This research explored the benefits of using a GIS to spatially analyze archaeological sites by using the data collected from the excavations carried out at the Fincastle Site. The process of applying spatial statistical tests and creating distribution maps within the GIS software was outlined, and the results were archaeologically interpreted. It was confirmed that a GIS can perform all of the tasks needed to spatially analyze an archaeological site and the additional benefits make a valuable component of archaeological research. / x, 144 leaves : ill. (chiefly col.) ; 29 cm

Thesis (M.A.)--State University of New York at Binghamton, Department of Geography, 2008. / Includes bibliographical references.

A cultura do milho é uma das atividades agrícolas mais importantes para a economia no Brasil e a utilização de modelos estatísticos pode auxiliar a tomada de decisão neste setor produtivo. O presente estudo visou identificar áreas com correlação e autocorrelação espacial para a produtividade de milho e suas variáveis preditoras (temperatura média, precipitação pluvial, radiação solar, potencialidade agrícola do solo e altitude), e também, verificar o modelo de regressão espacial mais adequado para a explicação da cultura. O estudo foi realizado utilizando dados de municípios do estado do Paraná referente a safras de verão dos anos agrícolas de 2011/2012, 2012/2013 e 2013/2014. Os softwares utilizados para a análise estatística e geração dos mapas temáticos foram o ArcMap 9.3 e GeoDa 1.6.7. A identificação da dependência espacial entre as variáveis foi realizada por meio do índice de Moran Global (Univariado e Bivariado) e o índice local de associação espacial (LISA), concluindo-se que para todos os anos e critérios de vizinhança utilizados, houve autocorrelação espacial significativa ao nível de 1% para todas as variáveis. Verificou-se ainda que a temperatura média, precipitação e altitude, estão correlacionadas significativamente (P-value<5%) com a produtividade do milho em todos os anos e critérios estudados. As variáveis: radiação solar e potencialidade agrícola do solo não apresentaram correlação significativa para alguns dos anos (2012/2013) e matrizes de vizinhança (contingência queen e vizinho mais próximo). Para determinar o modelo de regressão mais apropriado para a estimativa da produtividade de milho, foi adotado o diagnóstico estatístico do modelo de regressão OLS - Ordinary Least Square, que verifica se é necessário aplicar algum modelo de regressão espacial para explicação dos dados. Para todos anos agrícolas foi recomendado a utilização do modelo de regressão espacial SAR – Spatial Lag Model, sendo que apenas para o ano agrícola 2013/2014 pode ser recomendado o modelo Spatial Error Model (CAR). A regressão espacial (SAR e CAR) adotada para a estimativa da produtividade de milho em diferentes anos, obteve melhores resultados quando comparada com os resultados da regressão que não incorpora a autocorrelação espacial dos dados (OLS). O coeficiente de determinação R², os critérios de informação bayesiano (BIC) e o máximo valor do logaritmo da função verossimilhança (Log-likelihood), apresentou melhora significativa na estimação da produtividade do milho quando utilizado SAR e CAR. / Corn cultivation is one of the most important agricultural activities for the Brazilian economy and the use of statistical models can help decision making in this productive sector. The present study aimed to identify areas with correlation and spatial autocorrelation for maize productivity and its predictive variables (mean temperature, rainfall, solar radiation, soil potential and altitude), and to verify the spatial regression model most appropriate for The explanation of culture. The study was carried out using data from municipalities in the state of Paraná referring to summer crops of the 2011/2012, 2012/2013 and 2013/2014 agricultural years. The software used for the statistical analysis and generation of thematic maps were ArcMap 9.3 and GeoDa 1.6.7. The identification of spatial dependence among variables was performed using the Moran Global Index (Univariate and Bivariate) and the local spatial association index (LISA). It was concluded that for all the years and neighborhood criteria used, there was spatial autocorrelation Significant at the 1% level for all variables. It was also verified that the average temperature, precipitation and altitude, are correlated significantly (P-value <5%) with corn yield in all years and criteria studied. The variables: solar radiation and soil agricultural potential did not present significant correlation for some of the years (2012/2013) and neighborhood matrices (queen contingency and nearest neighbor). To determine the most appropriate regression model for estimating maize productivity, the OLS - Ordinary Least Square regression model was used to verify if it is necessary to apply some spatial regression model to explain the data. For all agricultural years it was recommended to use the spatial regression model Spatial Lag Model (SLM), and only for the agricultural year 2013/2014 can the Spatial Error Model (SEM) be recommended. The spatial regression (SLM and SEM) adopted for estimating maize productivity in different years yielded better results when compared with regression results that did not incorporate spatial data autocorrelation (OLS). The coefficient of determination R², the Bayesian information criteria (BIC) and the maximum log-likelihood value, showed a significant improvement in corn productivity estimation when using SLM and SEM.

A presente dissertação constitui um estudo de caso aplicado no município de Francisco Beltrão, localizado no sudoeste do estado do Paraná. A escala de trabalho contempla os limites urbanos do município através da análise pelo Sistema de Informação Geográfica – SIG. O objetivo desse estudo é realizar um levantamento quantitativo dos índices de desenvolvimento humano nos bairros de Francisco Beltrão mensurando a qualidade de vida urbana. Como complementação, buscou-se analisar a cidade através de seu contexto histórico de expansão urbana e demais condicionantes que envolvem as questões urbanas: infraestrutura, equipamentos urbanos, áreas verdes, vazios urbanos e problemas urbanos. Todos esses fatores foram determinantes para a contextualização e avaliação dos resultados obtidos. Para complementar a análise foi realizada um estudo sobre a evolução das cidades voltado para o planejamento urbano. Também buscou-se apresentar o conceito de qualidade de vida, como forma de mensuração e utilização de uma ferramenta para o planejamento urbano. A qualidade de vida pode ser mensurada como uma condição de vida objetiva, através de índices que representam qual é o padrão social que a população vive, assim como quais as necessidades para melhorias e em que setores as organizações públicas devem atuar. A metodologia aplicada foi a mensuração da qualidade de vida composta por um índice a partir de indicadores de qualidade ambiental, nível socioeconômico e educação. Para a composição dos dados, espacialização e processamento utilizou-se técnicas do SIG. Foram coletadas informações cartográficas, dados dos setores censitários, pesquisa em fontes institucionais e levantamento através da pesquisa de campo. A principal fonte de referências partiu das informações disponíveis, principalmente do IBGE e dos órgãos públicos atuantes no município. Os resultados obtidos demonstram a contextualização da expansão urbana, bem como a compreensão das condicionantes encontradas atualmente. Quanto a análise dos mapas temáticos de qualidade de vida urbana, foi possível identificar as disparidades de índices com relação as áreas centrais e periféricas da cidade. Com o apoio dos mapas temáticos discute-se os resultados obtidos da qualidade de vida urbana, destacando-se os resultados mais favoráveis e as situações que devem ser tomadas medidas de intervenção através do planejamento urbano pela gestão pública. / This dissertation is a study case applied in the municipality of Francisco Beltrão, located in the southwestern state of Paraná. The working range includes the urban boundaries of the municipality by analyzing generated by the Geographic Information System - GIS. The aim of this study is to conduct a quantitative survey of human development indices in the neighborhood of the city of Francisco Beltrão measuring the quality of urban life. As a complement, it sought to analyze the city through its historical context of urban expansion and other conditions involving urban issues: infrastructure, urban facilities, green areas, urban voids and urban problems. All these factors were decisive in the context and evaluation of results. To complement the analysis, it was carried out a study on the evolution of cities facing urban planning. Also sought to introduce the concept of quality of life as a way to measure and use of a tool for urban planning. Quality of life can be measured as an objective condition of life through indexes that represent what is the social pattern that the population lives, and where the needs for improvement and in which sectors the public organizations must act. The methodology used was the measurement of quality of life made by an index from indicators of environmental quality, socioeconomic status and education. For the composition of the data, and spatial processing was used techniques of GIS. Cartographic information, data from census sectors, research on institutional sources and survey through field research were collected. The main source of reference set out the information available mainly from the IBGE and public bodies operating in the municipality. The results demonstrate the context of urban expansion, as well as understanding of the conditions currently found. The analysis of thematic maps of urban quality of life, it was possible to identify the rates of disparities regarding the central and peripheral areas of the city. With the support of thematic maps discusses the results of the quality of urban life, highlighting the most favorable results and situations that should be taken intervention measures through urban planning by the public administration.

A cultura do milho é uma das atividades agrícolas mais importantes para a economia no Brasil e a utilização de modelos estatísticos pode auxiliar a tomada de decisão neste setor produtivo. O presente estudo visou identificar áreas com correlação e autocorrelação espacial para a produtividade de milho e suas variáveis preditoras (temperatura média, precipitação pluvial, radiação solar, potencialidade agrícola do solo e altitude), e também, verificar o modelo de regressão espacial mais adequado para a explicação da cultura. O estudo foi realizado utilizando dados de municípios do estado do Paraná referente a safras de verão dos anos agrícolas de 2011/2012, 2012/2013 e 2013/2014. Os softwares utilizados para a análise estatística e geração dos mapas temáticos foram o ArcMap 9.3 e GeoDa 1.6.7. A identificação da dependência espacial entre as variáveis foi realizada por meio do índice de Moran Global (Univariado e Bivariado) e o índice local de associação espacial (LISA), concluindo-se que para todos os anos e critérios de vizinhança utilizados, houve autocorrelação espacial significativa ao nível de 1% para todas as variáveis. Verificou-se ainda que a temperatura média, precipitação e altitude, estão correlacionadas significativamente (P-value<5%) com a produtividade do milho em todos os anos e critérios estudados. As variáveis: radiação solar e potencialidade agrícola do solo não apresentaram correlação significativa para alguns dos anos (2012/2013) e matrizes de vizinhança (contingência queen e vizinho mais próximo). Para determinar o modelo de regressão mais apropriado para a estimativa da produtividade de milho, foi adotado o diagnóstico estatístico do modelo de regressão OLS - Ordinary Least Square, que verifica se é necessário aplicar algum modelo de regressão espacial para explicação dos dados. Para todos anos agrícolas foi recomendado a utilização do modelo de regressão espacial SAR – Spatial Lag Model, sendo que apenas para o ano agrícola 2013/2014 pode ser recomendado o modelo Spatial Error Model (CAR). A regressão espacial (SAR e CAR) adotada para a estimativa da produtividade de milho em diferentes anos, obteve melhores resultados quando comparada com os resultados da regressão que não incorpora a autocorrelação espacial dos dados (OLS). O coeficiente de determinação R², os critérios de informação bayesiano (BIC) e o máximo valor do logaritmo da função verossimilhança (Log-likelihood), apresentou melhora significativa na estimação da produtividade do milho quando utilizado SAR e CAR. / Corn cultivation is one of the most important agricultural activities for the Brazilian economy and the use of statistical models can help decision making in this productive sector. The present study aimed to identify areas with correlation and spatial autocorrelation for maize productivity and its predictive variables (mean temperature, rainfall, solar radiation, soil potential and altitude), and to verify the spatial regression model most appropriate for The explanation of culture. The study was carried out using data from municipalities in the state of Paraná referring to summer crops of the 2011/2012, 2012/2013 and 2013/2014 agricultural years. The software used for the statistical analysis and generation of thematic maps were ArcMap 9.3 and GeoDa 1.6.7. The identification of spatial dependence among variables was performed using the Moran Global Index (Univariate and Bivariate) and the local spatial association index (LISA). It was concluded that for all the years and neighborhood criteria used, there was spatial autocorrelation Significant at the 1% level for all variables. It was also verified that the average temperature, precipitation and altitude, are correlated significantly (P-value <5%) with corn yield in all years and criteria studied. The variables: solar radiation and soil agricultural potential did not present significant correlation for some of the years (2012/2013) and neighborhood matrices (queen contingency and nearest neighbor). To determine the most appropriate regression model for estimating maize productivity, the OLS - Ordinary Least Square regression model was used to verify if it is necessary to apply some spatial regression model to explain the data. For all agricultural years it was recommended to use the spatial regression model Spatial Lag Model (SLM), and only for the agricultural year 2013/2014 can the Spatial Error Model (SEM) be recommended. The spatial regression (SLM and SEM) adopted for estimating maize productivity in different years yielded better results when compared with regression results that did not incorporate spatial data autocorrelation (OLS). The coefficient of determination R², the Bayesian information criteria (BIC) and the maximum log-likelihood value, showed a significant improvement in corn productivity estimation when using SLM and SEM.

A presente dissertação constitui um estudo de caso aplicado no município de Francisco Beltrão, localizado no sudoeste do estado do Paraná. A escala de trabalho contempla os limites urbanos do município através da análise pelo Sistema de Informação Geográfica – SIG. O objetivo desse estudo é realizar um levantamento quantitativo dos índices de desenvolvimento humano nos bairros de Francisco Beltrão mensurando a qualidade de vida urbana. Como complementação, buscou-se analisar a cidade através de seu contexto histórico de expansão urbana e demais condicionantes que envolvem as questões urbanas: infraestrutura, equipamentos urbanos, áreas verdes, vazios urbanos e problemas urbanos. Todos esses fatores foram determinantes para a contextualização e avaliação dos resultados obtidos. Para complementar a análise foi realizada um estudo sobre a evolução das cidades voltado para o planejamento urbano. Também buscou-se apresentar o conceito de qualidade de vida, como forma de mensuração e utilização de uma ferramenta para o planejamento urbano. A qualidade de vida pode ser mensurada como uma condição de vida objetiva, através de índices que representam qual é o padrão social que a população vive, assim como quais as necessidades para melhorias e em que setores as organizações públicas devem atuar. A metodologia aplicada foi a mensuração da qualidade de vida composta por um índice a partir de indicadores de qualidade ambiental, nível socioeconômico e educação. Para a composição dos dados, espacialização e processamento utilizou-se técnicas do SIG. Foram coletadas informações cartográficas, dados dos setores censitários, pesquisa em fontes institucionais e levantamento através da pesquisa de campo. A principal fonte de referências partiu das informações disponíveis, principalmente do IBGE e dos órgãos públicos atuantes no município. Os resultados obtidos demonstram a contextualização da expansão urbana, bem como a compreensão das condicionantes encontradas atualmente. Quanto a análise dos mapas temáticos de qualidade de vida urbana, foi possível identificar as disparidades de índices com relação as áreas centrais e periféricas da cidade. Com o apoio dos mapas temáticos discute-se os resultados obtidos da qualidade de vida urbana, destacando-se os resultados mais favoráveis e as situações que devem ser tomadas medidas de intervenção através do planejamento urbano pela gestão pública. / This dissertation is a study case applied in the municipality of Francisco Beltrão, located in the southwestern state of Paraná. The working range includes the urban boundaries of the municipality by analyzing generated by the Geographic Information System - GIS. The aim of this study is to conduct a quantitative survey of human development indices in the neighborhood of the city of Francisco Beltrão measuring the quality of urban life. As a complement, it sought to analyze the city through its historical context of urban expansion and other conditions involving urban issues: infrastructure, urban facilities, green areas, urban voids and urban problems. All these factors were decisive in the context and evaluation of results. To complement the analysis, it was carried out a study on the evolution of cities facing urban planning. Also sought to introduce the concept of quality of life as a way to measure and use of a tool for urban planning. Quality of life can be measured as an objective condition of life through indexes that represent what is the social pattern that the population lives, and where the needs for improvement and in which sectors the public organizations must act. The methodology used was the measurement of quality of life made by an index from indicators of environmental quality, socioeconomic status and education. For the composition of the data, and spatial processing was used techniques of GIS. Cartographic information, data from census sectors, research on institutional sources and survey through field research were collected. The main source of reference set out the information available mainly from the IBGE and public bodies operating in the municipality. The results demonstrate the context of urban expansion, as well as understanding of the conditions currently found. The analysis of thematic maps of urban quality of life, it was possible to identify the rates of disparities regarding the central and peripheral areas of the city. With the support of thematic maps discusses the results of the quality of urban life, highlighting the most favorable results and situations that should be taken intervention measures through urban planning by the public administration.

Integrating decision analytical techniques in geographic information systems (GIS) can help remove the two primary obstacles in spatial decision making: inaccessibility to required geographic data and difficulties in synthesizing various criteria. I developed a GIS model to assist people seeking optimal residential locations. Fuzzy set theory was used to codify criteria for each factor used in evaluating residential locations, and weighted linear combination (WLC) was employed to simulate users' preferences in decision making. Three examples were used to demonstrate the applications in the study area. The results from the examples were analyzed. The model and the ArcGIS Extension can be used in other geographic areas for residential location selection, or in other applications of spatial decision making.

Planners and managers often rely on coarse population distribution data from the census for addressing various social, economic, and environmental problems. In the analysis of physical vulnerabilities to sea-level rise, census units such as blocks or block groups are coarse relative to the required decision-making application. This study explores the benefits offered from integrating image classification and dasymetric mapping at the household level to provide detailed small area population estimates at the scale of residential buildings. In a case study of Boca Raton, FL, a sea-level rise inundation grid based on mapping methods by NOAA is overlaid on the highly detailed population distribution data to identify vulnerable residences and estimate population displacement. The enhanced spatial detail offered through this method has the potential to better guide targeted strategies for future development, mitigation, and adaptation efforts. / Includes bibliography. / Thesis (M.A.)--Florida Atlantic University, 2016. / FAU Electronic Theses and Dissertations Collection

Complex patterns arise in many extended nonlinear nonequilibrium systems in physics, chemistry and biology. Information extraction from these complex patterns is a challenge and has been a main subject of research for many years. We study patterns in Rayleigh-Benard convection (RBC) acquired from our laboratory experiments to develop new characterization techniques for complex spatio-temporal patterns. Computational homology, a new topological characterization technique, is applied to the experimental data to investigate dynamics by quantifying convective patterns in a unique way. The homology analysis is used to detect symmetry breakings between hot and cold flows as a function of thermal driving in experiments, where other conventional techniques, e.g., curvature and wave-number distribution, failed to reveal this asymmetry. Furthermore, quantitative information is acquired from the outputs of homology to identify different spatio-temporal states. We use this information to obtain a reduced dynamical description of spatio-temporal chaos to investigate extensivity and physical boundary effects in RBC. The results from homological analysis are also compared to other dimensionality reduction techniques such as Karhunen-Loeve decomposition and Fourier analysis.