Made available in DSpace on 2015-05-14T12:09:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 10447871 bytes, checksum: f75e368c81366ea6407b5bdfc036035e (MD5) Previous issue date: 2014-09-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Precipitation is a weather element that serves as the key to most types of analysis input parameter. However, traditional systems of collecting budget record historical, geographical and temporal in obtaining, processing and transfer problems. This fact has mobilized the rise of techniques such as orbital remote sensing (ORS), increasingly applied in studies aimed at monitoring and forecasting through Hydrological Models such as the Distributed Hydrological Models (DHM). However, because they are considered the ground truth science requires intercomparison of results from orbital sensors with them in order to have the analytical scrutiny of verification of responses from performance. However, the methodologies adopted in the comparative analysis of their results - with terrestrial information - usually do not report the nature of the error information, if basing only on larger or smaller link the information. Therefore, this paper aims to contribute to science through the methodological increase with use of statistics related to performance indicators, to assess the particularities involved in the errors associated with each sensor element for measuring rain. Methodologically compared the information of rain sensor 3B42 algorithm s 7 version of Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) with historical information from rain gauges belonging to Agência Executiva de Gestão de Águas do Estado da Paraíba (AESA), with analysis from 1998 to the year 2011, were methodologically compared followed two analytical biases. At first, there was the spatio-temporal similarity to pixel level (pixel-to-pixel) in what is called approach 1 (A1); and second, there was the similarity of the results in quantitative precipitation bands. Results in analytical approach 1 (A1), the TRMM showed good performance on measures of agreement for negative events correct. According to the second approach (A2) the performances presented to corroborate the depreciation of the estimated sensor. / A precipitação é um elemento meteorológico que serve como parâmetro de entrada fundamental aos mais diversos tipos de análise. No entanto, os sistemas tradicionais de coleta registram históricos problemas orçamentais, geográficos e temporais na sua obtenção, processamento e repasse. Tal fato tem mobilizado a ascensão de técnicas, como o sensoriamento remoto orbital (SRO), que cada vez mais se aplica nos estudos voltados ao monitoramento e previsão, em conjunto com os Modelos Hidrológicos, tal como os Modelos Hidrológicos Distribuídos (MHD). No entanto, por serem considerados a verdade de campo a ciência exige a intercomparação dos resultados dos sensores orbitais com os mesmos afim de se ter o crivo analítico da verificação de respostas de desempenho. Entretanto, as metodologias adotadas na análise comparativa dos seus resultados - com as informações terrestres - normalmente não informam a natureza dos erros de informação, pautando-se apenas na relação maior ou menor entre as informações. Portanto, o trabalho objetiva contribuir com a ciência, por meio de proposta metodológica, com uso de estatísticas ligadas a índices de desempenho, de forma a avaliar as particularidades envolvidas nos erros associados entre sensores de mensuração do elemento chuva no estado da Paraíba. Metodologicamente comparou-se as informações de chuva do algoritmo 3B42 da Versão 7, do sensor orbital Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) com as informações históricas dos postos pluviométricos pertencentes a Agência Executiva de Gestão de Águas do Estado da Paraíba (AESA), entre os anos de 1998 a 2011. Seguiu-se dois vieses analíticos. No primeiro momento, verificou-se à similaridade espaço-temporal ao nível do pixel (pixel-a-pixel) no que se denomina primeira abordagem (A1); e no segundo, verificou-se à similaridade dos resultados sob faixas quantitativas de chuva, no que se nomeia segunda abordagem (A2). Como resultados na abordagem analítica A1, o TRMM apresentou bons desempenhos às medidas de concordância para eventos de correto negativos. Segundo a abordagem A2 os desempenhos apresentados corroboraram para maiores erros da estimativa do sensor.

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:58:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Auriluci C Figueiredo.pdf: 465672 bytes, checksum: 1df03500d906e4b187451daa2641f78b (MD5) Previous issue date: 2000-12-12 / This work has for objective to introduce the concept of the Conditional Probability in courses of Statistics in the University. For that we elaborated, we applied and we analyzed the results of a teaching sequence taking in consideration the beginnings of a Didactic Engineering. This teaching sequence is composed of four activities that they were created, basing on Carmen Batanero's didactic situations and other, with the aim of doing the student to contemplate on circumstances that involve not only the Conditional Probability, as the concepts linked to the Theorem of the Total Probability and the Theorem of Bayes. To work with such concepts we articulated in the subjects of the activities different representation registrations: natural, symbolic language, diagram of trees and contingency table, taking as base the Theory of Registrations of Representation of Raymond Duval. We applied this sequence to students of the courses of Licentiate of Mathematics and Science of the Computation and before the those students' protocols, we concluded that our sequence aided them they decrease it the difficulties lifted by us and for the researchers and at the same time it indicated themes for future researches in the area. Enter other conclusions stood out that most of the students before subjects that involve the Conditional Probability differentiated this of the Probability of the intersection of events and I calculate it of P(A/B) of the one of P(B/A), since these if they come in the questions in natural language. However when similar subjects were presented in the language symbolic many students they showed difficulties in solving them / Este trabalho tem por objetivo introduzir o conceito da Probabilidade Condicional em cursos de Estatística na Universidade. Para isso, elaboramos, aplicamos e analisamos os resultados de uma seqüência de ensino levando em consideração os princípios de uma Engenharia Didática. Esta seqüência de ensino é composta de quatro atividades que foram criadas, baseando-se nas situações didáticas apresentadas por Carmen Batanero e outros autores, com o intuito de fazer o aluno refletir sobre circunstâncias que envolvam não só a Probabilidade Condicional, bem como os conceitos ligados ao Teorema da Probabilidade Total e o Teorema de Bayes. Para trabalhar com tais conceitos, articulamos nas questões das atividades, diferentes registros de representação: linguagem natural, simbólica, diagrama de árvore e tabela de contingência, tomando como base a Teoria de Registros de Representação de Raymond Duval. Aplicamos esta seqüência aos alunos dos cursos de Licenciatura de Matemática e Ciência da Computação e diante dos protocolos desses alunos, concluímos que nossa seqüência os auxiliou a minimizar as dificuldades levantadas por nós e pelos pesquisadores e ao mesmo tempo indicou temas para futuras pesquisas na área. Dentre outras conclusões, ressaltamos que a maioria dos alunos diante de questões que envolvam a Probabilidade Condicional diferenciavam esta da Probabilidade da Interseção de Eventos e o Cálculo da P(A/B) do de P(B/A), desde que estes se apresentassem nas perguntas em linguagem natural. No entanto, quando questões análogas foram apresentadas na linguagem simbólica, muitos alunos mostraram dificuldades em resolvê-las