Thesis (Ph.D.)--University of Nebraska-Lincoln, 2006. / Title from title screen (sites viewed on August 11, 2006). PDF text of dissertation: 76 p. : ill. ; 1.32Mb. UMI publication number: AAT 3208130. Includes bibliographical references. Also available in microfilm, microfiche and paper format.

A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais. / The quantification of precipitation is made difficult due mainly to the extreme variance of the phenomenom in nature. The usual methods work in the sense of spacializing the precipitation, which is measured punctually in pluviometric stations, for the entire area of interest and, hence, a net containing a big amount of stations well distributed along the whole area of interest is needed to reach a satisfactory result. Nevertheless, the scarcity of pluviometric stations and the bad distribution of the few existents is evident, not only in Brazil, but also in vast regions of the planet. In this context, the precipitation estimations using remote sensing techniques and geoprocessing intend to potencialize the utilization of existent pluviomteric stations through a spacialization based on physics criteria. Moreover, the remote sensing is the more capable tool to generate rainfall estimation for the oceans and the large continental areas that are unprovided of any type of pluviometric informations. At this work, the application of remote sensing and geoprocessing techniques for precipitation estimation at the south of Brazil was investigated. Three computerized algorithms were tested, based on the imagens of channels 1, 3 and 4 (visible, water steam and infrared) of the GOES 8 satellite, provided by Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos of the Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. The studyng area is the Rio Grande do Sul state, where the 1998’s daily precipitation data of 142 raingauges were used. The related algorithms try to identify precipitables clouds to build a mathematical model (through the minimum square process) which correlates the daily precipitation observed in ground with fisical features of the clouds acumulated during the same period and in the same geographic position of the raingauge. These algorithms tested decision criteria based on the temperature of the cloud tops (through thermal infrared), albedo in the visible channel, texture in the infrared channel and in the plane temperature versus temperature gradient. The results obtained by mathematical models are expressed as daily precipitation maps which can be compared with isohyetal maps obtained by conventional methods.

A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais. / The quantification of precipitation is made difficult due mainly to the extreme variance of the phenomenom in nature. The usual methods work in the sense of spacializing the precipitation, which is measured punctually in pluviometric stations, for the entire area of interest and, hence, a net containing a big amount of stations well distributed along the whole area of interest is needed to reach a satisfactory result. Nevertheless, the scarcity of pluviometric stations and the bad distribution of the few existents is evident, not only in Brazil, but also in vast regions of the planet. In this context, the precipitation estimations using remote sensing techniques and geoprocessing intend to potencialize the utilization of existent pluviomteric stations through a spacialization based on physics criteria. Moreover, the remote sensing is the more capable tool to generate rainfall estimation for the oceans and the large continental areas that are unprovided of any type of pluviometric informations. At this work, the application of remote sensing and geoprocessing techniques for precipitation estimation at the south of Brazil was investigated. Three computerized algorithms were tested, based on the imagens of channels 1, 3 and 4 (visible, water steam and infrared) of the GOES 8 satellite, provided by Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos of the Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. The studyng area is the Rio Grande do Sul state, where the 1998’s daily precipitation data of 142 raingauges were used. The related algorithms try to identify precipitables clouds to build a mathematical model (through the minimum square process) which correlates the daily precipitation observed in ground with fisical features of the clouds acumulated during the same period and in the same geographic position of the raingauge. These algorithms tested decision criteria based on the temperature of the cloud tops (through thermal infrared), albedo in the visible channel, texture in the infrared channel and in the plane temperature versus temperature gradient. The results obtained by mathematical models are expressed as daily precipitation maps which can be compared with isohyetal maps obtained by conventional methods.

A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais. / The quantification of precipitation is made difficult due mainly to the extreme variance of the phenomenom in nature. The usual methods work in the sense of spacializing the precipitation, which is measured punctually in pluviometric stations, for the entire area of interest and, hence, a net containing a big amount of stations well distributed along the whole area of interest is needed to reach a satisfactory result. Nevertheless, the scarcity of pluviometric stations and the bad distribution of the few existents is evident, not only in Brazil, but also in vast regions of the planet. In this context, the precipitation estimations using remote sensing techniques and geoprocessing intend to potencialize the utilization of existent pluviomteric stations through a spacialization based on physics criteria. Moreover, the remote sensing is the more capable tool to generate rainfall estimation for the oceans and the large continental areas that are unprovided of any type of pluviometric informations. At this work, the application of remote sensing and geoprocessing techniques for precipitation estimation at the south of Brazil was investigated. Three computerized algorithms were tested, based on the imagens of channels 1, 3 and 4 (visible, water steam and infrared) of the GOES 8 satellite, provided by Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos of the Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. The studyng area is the Rio Grande do Sul state, where the 1998’s daily precipitation data of 142 raingauges were used. The related algorithms try to identify precipitables clouds to build a mathematical model (through the minimum square process) which correlates the daily precipitation observed in ground with fisical features of the clouds acumulated during the same period and in the same geographic position of the raingauge. These algorithms tested decision criteria based on the temperature of the cloud tops (through thermal infrared), albedo in the visible channel, texture in the infrared channel and in the plane temperature versus temperature gradient. The results obtained by mathematical models are expressed as daily precipitation maps which can be compared with isohyetal maps obtained by conventional methods.

Thesis (Ph. D.)--University of Missouri-Columbia, 2004. / Typescript. Vita. Includes bibliographical references (leaves 159-165). Also available on the Internet.

Thesis (Ph. D.)--University of Missouri-Columbia, 2004. / Typescript. Vita. Includes bibliographical references (leaves 159-165). Also available on the Internet.

Thesis (Ph.D.)--University of Melbourne, Dept. of Geomatics, 2009. / Typescript. Includes bibliographical references (leaves 127-134)

Thesis (M. A.)--University of Notre Dame, 2005. / Thesis directed by Ke-Hai Yuan for the Department of Psychology. "October 2005." Includes bibliographical references (leaves 60-63).

[pt] Parâmetros mecânicos utilizados na análise e projeto de estruturas, tais como módulo de elasticidade e tensão de escoamento do material assim como cargas, são na verdade variáveis aleatórias e não determinísticas como se considera normalmente. Conseqüentemente, as respostas das estruturas, tais como deslocamentos e tensões, são também variáveis aleatórias e, portanto há incerteza quanto à determinação dessas variáveis. Nesse trabalho as incertezas relativas aos parâmetros mecânicos dos materiais e, por conseguinte as incertezas quanto às respostas da estrutura, serão consideradas no projeto ótimo de estruturas reticuladas planas tais como treliças e pórticos. Para a determinação da resposta incorporando incertezas será usado o método de análise estatística linear. As análises de sensibilidade serão feitas pelo método analítico direto e o algoritmo de otimização empregado será o de pontos interiores. / [en] Mechanical parameters used in the analysis and design of structures, such as the elasticity modulus and the yielding stress for the material as well as the loads, are in fact, random rather than deterministic variables as they are usually considered. Consequently, the structural response, such as displacements and stresses, are also random variables, and in this way, there are uncertainties while determining these variables. In this work the uncertainties related to the mechanical parameters for the material and, as consequence, the uncertainties corresponding to structural response will be taken into account in the optimum design of framed structures, such as trusses and frames. For the determination of the structural response considering uncertainties, the linear statistical method will be applied. The sensitivity analyses will be performed by the direct analytical method and the interior point algorithm will be used as optimization algorithm.

Os recentes avanços tecnológicos fizeram aumentar o nível de qualificação do pesquisador em epidemiologia. A importância do papel estratégico da educação não pode ser ignorada. Todavia, a Associação Brasileira de Pós-graduação em Saúde Coletiva (ABRASCO), no seu último plano diretor (2005-2009), aponta uma pequena valorização na produção de material didático-pedagógico e, ainda, a falta de uma política de desenvolvimento e utilização de software livre no ensino da epidemiologia. É oportuno, portanto, investir em uma perspectiva relacional, na linha do que a corrente construtivista propõe, uma vez que esta teoria tem sido reconhecida como a mais adequada no desenvolvimento de materiais didáticos informatizados. Neste sentido, promover cursos interativos e, no bojo destes, desenvolver material didático conexo é oportuno e profícuo. No âmbito da questão política de desenvolvimento e utilização de software livre no ensino da epidemiologia, particularmente em estatística aplicada, o R tem se mostrado um software de interesse emergente. Ademais, não só porque evita possíveis penalizações por utilização de software comercial sem licença, mas também porque o franco acesso aos códigos e programação o torna uma ferramenta excelente para a elaboração de material didático em forma de hiperdocumentos, importantes alicerces para uma tão desejada interação docentediscente em sala de aula. O principal objetivo é desenvolver material didático em R para os cursos de bioestatística aplicada à análise epidemiológica. Devido a não implementação de certas funções estatísticas no R, também foi incluída a programação de funções adicionais. Os cursos empregados no desenvolvimento desse material fundamentaram-se nas disciplinas Uma introdução à Plataforma R para Modelagem Estatística de Dados e Instrumento de Aferição em Epidemiologia I: Teoria Clássica de Medidas (Análise) vinculadas ao departamento de Epidemiologia, Instituto de Medicina Social (IMS) da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). A base teórico-pedagógica foi definida a partir dos princípios construtivistas, na qual o indivíduo é agente ativo e crítico de seu próprio conhecimento, construindo significados a partir de experiências próprias. E, à ótica construtivista, seguiu-se a metodologia de ensino da problematização, abrangendo problemas oriundos de situações reais e sistematizados por escrito. Já os métodos computacionais foram baseados nas Novas Tecnologias da Informação e Comunicação (NTIC). As NTICs exploram a busca pela consolidação de currículos mais flexíveis, adaptados às características diferenciadas de aprendizagem dos alunos. A implementação das NTICs foi feita através de hipertexto, que é uma estrutura de textos interligados por nós ou vínculos (links), formando uma rede de informações relacionadas. Durante a concepção do material didático, foram realizadas mudanças na interface básica do sistema de ajuda do R para garantir a interatividade aluno-material. O próprio instrutivo é composto por blocos, que incentivam a discussão e a troca de informações entre professor e alunos. / Recent technological advances implied in an increase on the qualification level of researchers in epidemiology. The importance of the strategic role of education cannot be underestimated. However, the Brazilian Association of Post-graduation in Public Health, in its latest master plan (2005-2009), indicates small valorization of the development of didacticpedagogical material as well as the lack of policies for production and use of free software for epidemiology teaching. It is timely, therefore, to invest in a relational perspective based on a constructivism approach, since this theory has been considered the most adequate on developing electronic didactic materials. Thus, it is also opportune and useful to promote interactive courses and develop related didactic materials. Regarding of policies for development and use of free software for epidemiology teaching, especially in applied statistics, R software has been of an emerging interest, not only because it avoid possible penalties for using non-licensed commercial software, but also because its free access to source code and programming makes it an excellent tool to create didactic material as hypertext, important pillar for a so desired docent-student interaction in classroom. The main proposal is to develop didactic material in R for biostatistics courses applied to epidemiology. Due to the lack of some statistic functions in the software, programming of additional functions was also considered. The courses used on the development of these materials were based on the subject An Introduction to R Platform for Data Statistic Modeling and Measurement Instrument in Epidemiology I: Classic Theory of Measures (Analysis) offered by the Department of Epidemiology of the Institute of Social Medicine of the State University of Rio de Janeiro. The theoretic-pedagogic basis was defined upon the principles of constructivism, in which the individual is an active and critical agent of his own knowledge, constructing meanings from his own experiences. And to the constructivism followed the case based learning methodology constituted by real fact problems. The computational methods were based on the New Technologies of Information and Communication (NTIC). The NTICs explore the search for the consolidation of more flexible subjects, adapted to the very characteristics of the students learning. The implementation of the NTICs was made through hypertext, which is structure of texts associated by links, making up a net of related information. During the conception of the didactic material, changes were made in the basic interface of the help system of R to guarantee student-material interactivity. The instructional is composed by parts, so that it can provide discussion and information exchange between docent and student.