Aterros sanitários são a forma mais viável de disposição final dos resíduos sólidos urbanos no Brasil, tanto do ponto de vista técnico quanto econômico. Os antigos lixões estão sendo progressivamente substituídos por aterros bem projetados e operados. Entretanto, os aterros ainda representam risco ambiental devido à liberação de gases e produção de lixiviado (chorume). Os gases podem ser canalizados e queimados ou usados para produção de energia. O tratamento do lixiviado, porém, ainda representa um desafio aos profissionais da área, não tendo ainda sido encontrada uma solução eficaz. As próprias características físico-químicas deste efluente não são bem conhecidas. No presente trabalho buscou-se contribuir para a solução do problema mediante estudos em três frentes: a caracterização detalhada do lixiviado de aterros brasileiros, o estudo da remoção da amônia (o principal poluente presente no lixiviado) por arraste com ar e a importância da força iônica. A compilação de dados referentes a 40 aterros, distribuídos em todas as regiões do país, possibilitou a elaboração de tabelas com as características típicas do lixiviado durante as fases ácida e metanogênica dos aterros. Não se apresentou apenas os valores extremos de cada variável, mas também as faixas mais prováveis de variação. Também foi possível concluir que a fase ácida na maior parte dos casos não dura mais que dois anos nos aterros brasileiros, desde que esses sejam dotados de sistemas de drenagem de base. O estudo do arraste de amônia foi efetuado em torres de 15 cm de diâmetro e 1 m de altura útil, usando-se anéis de polietileno corrugado como material de recheio. Os resultados mostraram que torres aeradas permitem a remoção praticamente total do nitrogênio amoniacal, independentemente de se fazer ou não alcalinização prévia do lixiviado. O volume de ar necessário para remover uma determinada massa de amônia é sempre constante. Somente foi observada nitrificação quando as concentrações de nitrogênio amoniacal ficaram abaixo de 50 mg/L. A elevada força iônica do lixiviado pode ser a responsável pelo fraco desempenho do processo de coagulação-floculação quando aplicado a este efluente. A força iônica é um aspecto pouco estudado no âmbito da engenharia sanitária e ambiental, mas que não pode ser desconsiderada nos estudos acerca do lixiviado. Outros aspectos foram investigados, como o efeito do cloreto na DQO (demanda química de oxigênio) e a possibilidade de desenvolvimento de larvas de insetos nas lagoas de lixiviado. / Sanitary landfills are considered as the most appropriate way for final disposal of municipal solid wastes in Brazil, in the technical and economical point of view. Open dumps have been progressively substituted by well engineered and operated landfills. However, landfills still present environmental risks due to the gas emission and leachate production. Gases can be piped and burnt or used to the electricity production, but the same can not be applied to the leachate. Moreover, the leachate treatment still represents a challenge to the expertise of the area because it was not already found an efficient solution for it. The physical-chemical characteristics of this effluent are not well known yet. This research sought to contribute to the solution of this problem by focusing in three main lines: detailed characterization of the leachate of Brazilian landfills, investigation of the possibilities of ammonia removal (the main pollutant present in the leachate) by air stripping process and evaluation of the importance of the ionic strength. The compilation of data from 40 sanitary landfills, distributed in all the geographic regions of Brazil, allowed the preparation of tables describing the typical characteristics of Brazilian leachates during the acid and methanogenic phases. It was presented not only the extreme values, but also the most probable ranges of variation. It was also possible to conclude that the acid phase lasts no more than 2 years in Brazilian landfills equipped with adequate leachate drainage systems. The study of ammonia air stripping was carried out in towers of 15 cm of diameter and 1 m of packed bed height. Corrugated plastic Raschig rings were used as packing media. Results showed that the aerated towers were able to remove the ammonia almost completely, independently if the pH of leachate was previously increased or not. The volume of air necessary to remove a determined mass of ammonia is always constant. Nitrification occurred only when total ammonia nitrogen concentrations were lower than 50 mg/L. This led to the conclusion that biological systems should not be applied directly to the treatment of raw methanogenic leachate. The high ionic strength of the leachate can be the responsible for the low efficiencies of coagulation-flocculation process applied to this effluent. Even though ionic strength is not usually considered by sanitary and environmental engineering, it should be considered in the studies dealing with leachate. Other aspects were also investigated, as the effect of the chloride in COD (chemical oxygen demand) measurements and the possibility of maggots growth in leachate ponds.

Os flavonóides são compostos bioativos presentes em alimentos de origem vegetal. Em função de suas propriedades antioxidante, anti-inflamatória e antimicrobiana podem estar associados com o efeitos cardioprotetores e anticarcinogênicos. O conteúdo de flavonóides em alimentos brasileiros vem sendo quantificado por vários pesquisadores, entretanto essas informações estão dispersas em publicações, teses e em dados internos de laboratórios. O objetivo deste trabalho foi compilar e a avaliar a qualidade de dados de flavonóides de alimentos brasileiros, visando sua disponibilização na Tabela Brasileira de Composição de Alimentos. Para a compilação, os compostos mais abundantes dentro das subclasses dos flavonóides (flavonóis, flavonas, isoflavonas, flavanonas, flavanóis e antocianidinas) foram considerados e a separação desses compostos por cromatografia líquida de alta eficiência (CLAE) foi adotada como critério de inclusão dos dados. Para avaliar a qualidade dos dados brasileiros foi aplicado o sistema de avaliação da qualidade de dados padronizado pelo USDA (United States Department of Agriculture), que considera cinco categorias, sendo 20 a nota máxima atribuída a cada categoria. Para cada dado foram atribuídos códigos de confiança (A, B, C e D), os quais indicam a qualidade e confiabilidade da informação. Cerca de 773 dados de flavonóides, em 197 alimentos brasileiros, foram avaliados. O CC \"C\" foi atribuído a 99% dos dados e \"B\" para 1%. As principais categorias que receberam baixa pontuação média foram número de amostras (média de 2 pontos, pelo reduzido número de amostras); plano de amostragem (média de 5 pontos, em função da falta de planejamento estatístico); controle de qualidade analítico (média de 4 pontos, decorrente da não descrição do desempenho diário do método no laboratório). A categoria método analítico teve pontuação média igual a 9, principalmente pela não descrição ou execução da validação do método analítico. A categoria com maior pontuação foi o tratamento da amostra (média de 20 pontos). Esses resultados sinalizam para a necessidade de maior conscientização dos pesquisadores em relação ao número e plano de amostras e a completa descrição de todo processo de validação da metodologia e do controle de qualidade analítico. O conteúdo de flavonóides será introduzido na Tabela de Composição de Alimentos - USP (TBCA-USP) (http://www.fcf.usp.br/tabela). / Flavonoids are bioactive compounds present in foods of vegetable origin. Due to their antioxidant, anti inflammatory and antimicrobial properties, they may be associated to cardioprotective and anticarcinogenic effects. The content of flavonoids in Brazilian foods has been quantified by several researchers, however, this information is disperse in publications, thesis and internal data from laboratories. The objective of this work was to compile and evaluate the quality of data on flavonoids of Brazilian foods, aiming to divulge it on the Brazilian Food Composition Database. For the compilation, the most abundant compounds in the flavonoid subclasses (flavonols, flavones, isoflavones, flavanones, flavan-3-ols e anthocyanidins) were considered and the separation of these compounds by high efficiency liquid chromatography (HPLC) was adopted as inclusion criteria of the data. In order to evaluate the quality of the Brazilian data, the USDA system for evaluation of flavonoids data quality was used. This system considers five categories, and 20 is the maximum grade given to each category. For each data, a confidence code (CC) was attributed (A, B, C and D), which indicate the quality and reliability of the information. Around 773 flavonoid data, in 197 brazilian foods, were evaluated. The CC \"C\" was attributed to 99% of the data and \"B\" to 1%. The main categories that received low average grades were: number of samples (2 points average, for the reduced number of samples); sampling plan (5 points average, due to the lack of statistical planning); analytical quality control (4 points average, due to the lack of description of the method daily performance in the laboratory). The category analytical method received average grade equal to 9, mainly because of the lack of description or execution of the analytical method validation. The category that received the highest grade was the sample handling (20 points average). These results highlight the necessity of a greater conscience from researchers in relation to the sample number and planning and the complete description of the process of method validation and analytical quality control. The flavonoid content will be introduced in the Brazilian Food Composition Database (TBCA-USP) (http://www.fcf.usp.br/tabela).

Orientador: Nobuo Oki / Resumo: A utilização de redes de comunicação sem fio deixou de ser uma ferramenta opcional para tornar-se uma necessidade no monitoramento de residências, automóveis, controles de processos automatizados e comunicação entre as pessoas. Tratando-se de redes de transdutores cabeadas, as redes CAN (Controller Area Network) são utilizadas em automóveis modernos, instrumentação médica, em veículos táticos, na automação de processos, no transporte metropolitano e em sistemas de controle de fábricas. A maioria das estruturas críticas de sistemas de controle fazem uso do CAN em algum ponto na rede, para conectar sensores que se encontram distantes e controlar atuadores de um sistema, ou para conectar vários controladores que utilizam uma interface em comum. O padrão sem fio, IEEE 802.15.4, comercialmente conhecido como “ZigBee”, foi projetado para operar em baixas taxas de dados, com segurança e facilidade de configurações de rede. Esta tese tem como objetivo desenvolver um sistema heterogêneo utilizando microcontroladores ATMEGA em que, o modelo do protocolo CAN e o padrão IEEE 802.15.4 estejam acoplados. Este módulo será capaz de gerenciar e monitorar sensores e atuadores utilizando CAN e, através do padrão sem fio 802.15.4, comunicar-se com os outros módulos da rede. O interfaceamento entre os pacotes da rede de controle de área (CAN) com a rede ZigBee é realizado através da implementação de tabelas de dispersão (Hash Tables) para o gerenciamento e otimização da memória utilizada. As anál... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

[pt] O planejamento e a gestão de atividades esportivas é uma área promissora e pouco explorada para aplicações de Pesquisa Operacional. Os problemas nesta área são em geral de formulação simples e alcançam grande difusão nos meios de comunicação. Embora sua formulação seja simples, em geral estes problemas são difíceis de serem resolvidos em termos computacionais. Os resultados de muitos trabalhos acadêmicos nesta área têm sido aceitos como soluções para problemas reais e várias soluções vem sendo implementadas na prática. Esta tese tem como objetivo principal estudar dois tipos de problemas que surgem na área de esportes: a programação de tabelas e os problemas da classificação. A programação de tabelas para competições esportivas é uma tarefa difícil, na qual diversas técnicas de otimização combinatória têm sido aplicadas. Nesta tese, formula-se o Problema do Torneio com Viagens Espelhado como um problema de otimização em grafos. O problema é resolvido utilizando- se algoritmos aproximados. Apresentam-se duas heurísticas para este problema. A primeira é muito rápida e serve para fornecer soluções iniciais para a segunda, que é capaz de obter soluções de boa qualidade em tempos razoáveis. São deduzidos limites duais para um tipo particular de instâncias. Estes limites permitem provar a otimalidade das soluções obtidas heuristicamente para instâncias muito maiores do que as maiores instâncias resolvidas na literatura. Por ultimo, é apresentado um modelo de programação linear inteira para o problema, ao qual são acrescentadas desigualdades válidas. Os problemas da classificação visam obter condições, necessárias e suficientes, para a classificação de uma determinada equipe para as finais de um campeonato em relação ao número de pontos a ser obtido. São apresentados modelos de programação linear inteira que permitem resolver estes problemas no contexto do Campeonato Brasileiro de Futebol. / [en] Sports management is a very attractive and not very explored area for applications of Operations Research. Problems in this area use to have simple formulations and reach a big coveragge by the media. Although their formulations are simple, in general these problems are difficult to be solved in computational terms. The results of many academic works in this area have been accepted as solutions for real problems and some solutions are being implemented. This thesis has the main objective of studying two types of problems that appear in the sports area: the fixture creation and the qualification problems. Fixture creation (also known as sport scheduling) for sport competitions is a difficult task, in which several combinatorial optimization techniques has been applied. In this thesis, the Mirrored Traveling Tournament Problem is formulated as a graph optmization problem. The problem is solved using approximation algorithms. Two heuristics are introduced for this problem. The first one is very fast and is used to supply initial solutions for the second one which is able to obtain high quality solutions in reasonable computation times. Dual limits are deduced for a particular type of instances. These limits allow to prove the optimality of the heuristically abtained solutions for instances that are much bigger than those soved in the literature. Finally, an integer programming model is introduced in wich valid inequalities are added. The qualification problems aim to obtain necessary and sufficient conditions for the playoffs qualification of a given team in terms of the number of points to be obtained. Integer programming models are introduced which allow solving these problems in the context of the Brazilian Football Championship.

Diversas atividades humanas são fortemente dependentes do clima e da sua variabilidade, especialmente aquelas relacionadas ao uso da água. A operação integrada de reservatórios com múltiplos usos requer uma série de decisões que definem quanta água deve ser alocada, ao longo do tempo para cada um dos usos, e quais os volumes dos reservatórios a serem mantidos. O conhecimento antecipado das condições climáticas resulta de vital importância para os operadores de reservatórios, pois o insumo dos reservatórios é a vazão dos rios, que por sua vez é dependente de condições atmosféricas e hidrológicas em diferentes escalas de tempo e espaço. A pesquisa trata sobre três importantes elementos de subsídio à tomada de decisão na operação de reservatórios baseada na previsão de variáveis hidrológicas: (a) as previsões de vazão de curto prazo; (b) as previsões de precipitação de longo prazo e (c) as medidas de desempenho das previsões. O reservatório de Furnas, localizado na bacia do Rio Grande, em Minas Gerais, foi selecionado como estudo de caso devido, principalmente, à disponibilidade de previsões quantitativas de chuva e pela importância desse reservatório na região analisada. A previsão de curto prazo de vazão com base na precipitação foi estimada com um modelo empírico (rede neural artificial) e a previsão de precipitação foi obtida pelo modelo regional ETA. Uma metodologia de treinamento e validação da rede neural artificial foi desenvolvida utilizando previsões perfeitas de chuva (considerando a chuva observada como previsão) e utilizando o maior número de dados disponíveis, favorecendo a representatividade dos resultados obtidos. A metodologia empírica alcançou os desempenhos obtidos com um modelo hidrológico conceitual, mostrando-se menos sensitiva aos erros na previsão quantitativa de precipitação nessa bacia. Os resultados obtidos mostraram que as previsões de vazão utilizando modelos empíricos e conceituais e incorporando previsões quantitativas de precipitação são melhores que a metodologia utilizada pelo ONS no local de estudo. A redução dos erros de previsão relativos à metodologia empregada pelo ONS foi em torno de 20% quando usadas previsões quantitativas de precipitação definidas pelo modelo regional ETA e superiores a 50% quando usadas previsões perfeitas de precipitação. Embora essas últimas previsões nunca possam ser obtidas na prática, os resultados sugerem o quanto o incremento do desempenho das previsões quantitativas de chuva melhoraria as previsões de vazão. A previsão de precipitação de longo prazo para a bacia analisada foi também estimada com um modelo empírico de redes neurais artificiais e utilizando índices climáticos como variáveis de entrada. Nesse sentido, foram estimadas previsões de precipitação acumulada no período mais chuvoso (DJF) utilizando índices climáticos associados a fenômenos climáticos, como o El Niño - Oscilação Sul e a Oscilação Decadal do Pacífico, e a modos de variabilidade climática, como a Oscilação do Atlântico Norte e o Modo Anular do Hemisfério Sul. Apesar das redes neurais artificiais terem sido aplicadas em diversos problemas relacionados a hidrometeorologia, a aplicação dessas técnicas na previsão de precipitação de longo prazo é ainda rara. Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que consideráveis reduções dos erros da previsão relativos ao uso apenas da média climatológica como previsão podem ser obtidos com a metodologia utilizada. Foram obtidas reduções dos erros de, no mínimo 50%, e chegando até um valor próximo a 75% nos diferentes testes efetuados no estudo de caso. Uma medida de desempenho da previsão foi desenvolvida baseada no uso de tabelas de contingência e levando em conta a utilidade da previsão. Essa medida de desempenho foi calculada com base nos resultados do uso das previsões por um modelo de operação de reservatório, e não apenas na comparação de vazões previstas e observadas. Nos testes realizados durante essa pesquisa, ficou evidente que não existe uma relação unívoca entre qualidade das previsões e utilidade das previsões. No entanto, em função de comportamentos particulares das previsões, tendências foram encontradas, como por exemplo nos modelos cuja previsão apresenta apenas defasagem. Nesses modelos, a utilidade das previsões tende a crescer na medida que a qualidade das mesmas aumenta. Por fim, uma das grandes virtudes da medida de desempenho desenvolvida nesse trabalho foi sua capacidade de distinguir o desempenho de modelos que apresentaram a mesma qualidade. / Several human activities are strongly dependent on climate and its variability, especially those related to water use. The operation of multi-purpose reservoirs systems defines how much water should be allocated and the reservoir storage volumes to be maintained, over time. Knowing in advance the weather conditions helps the decision making process, as the major inputs to reservoirs are the streamflows, which are dependent on atmospheric and hydrological conditions at different time-space scales. This research deals with three important aspects towards the decision making process of multi-purpose reservoir operation based on forecast of hydrological variables: (a) short-term streamflow forecast, (b) long-range precipitation forecast and (c) performance measures. The Furnas reservoir on the Rio Grande basin was selected as the case study, primarily because of the availability of quantitative precipitation forecasts from the Brazilian Center for Weather Prediction and Climate Studies and due to its importance in the Brazilian hydropower generation system. Short-term streamflow forecasts were estimated by an empirical model (artificial neural network – ANN) and incorporating forecast of rainfall. Quantitative precipitation forecasts (QPFs), defined by the ETA regional model, were used as inputs to the ANN models. A methodology for training and validating the ANN models was developed using perfect precipitation forecasts (i.e., using the observed precipitation as if it was a forecast) and considering the largest number of available samples, in order to increase the representativeness of the results. The empirical methodology achieved the performance obtained with a conceptual hydrological model and seemed to be less sensitive to precipitation forecast error relative to the conceptual hydrological model. Although limited to one reservoir, the results obtained show that streamflow forecasting using empirical and conceptual models and incorporating QPFs performs better than the methodology used by ONS. Reduction in the forecast errors relative to the ONS method was about 20% when using QPFs provided by ETA model, and greater than 50% when using the perfect precipitation forecast. Although the latter can never be achieved in practice, these results suggest that improving QPFs would lead to better forecasts of reservoir inflows. Long-range precipitation forecast was also estimated by an empirical model based on artificial neural networks and using climate indices as input variables. The output variable is the summer (DJF) precipitation over the Furnas watershed. It was estimated using climate indices related to climatic phenomena such as El Niño - Southern Oscillation and the Pacific Decadal Oscillation and modes of climate variability, such as the North Atlantic Oscillation and the Southern Annular Mode. Despite of ANN has been applied in several problems of hydrometeorological areas, the application of such technique for long-range precipitation forecast is still rare. The results obtained demonstrate how the methodology for seasonal precipitation forecast based on ANN can be particularly helpful, with the use of available time series of climate indices. Reductions in the forecast errors achieved by using only the climatological mean as forecast were considerable, being at least of 50% and reaching values close to 75% in several tests. A performance measure based on the use of contingency tables was developed taking into account the utility of the forecast. This performance measure was calculated based on the results of the use of the forecasts by a reservoir operation model, and not only by comparing streamflow observed and forecast. The performed tests show that there is no unequivocal relationship between quality and utility of the forecasts. However, when the forecast has a particular behavior, trends were found in the relationship between utility and quality of the forecast, such as models that generate streamflow forecast with lags in comparison to the observed values. In these models, the utility of the forecasts tends to enhance as the quality increases. Finally, the ability to distinguish the performance of forecast models having similar quality was one of the main merits of the performance measure developed in this research.

Diversas atividades humanas são fortemente dependentes do clima e da sua variabilidade, especialmente aquelas relacionadas ao uso da água. A operação integrada de reservatórios com múltiplos usos requer uma série de decisões que definem quanta água deve ser alocada, ao longo do tempo para cada um dos usos, e quais os volumes dos reservatórios a serem mantidos. O conhecimento antecipado das condições climáticas resulta de vital importância para os operadores de reservatórios, pois o insumo dos reservatórios é a vazão dos rios, que por sua vez é dependente de condições atmosféricas e hidrológicas em diferentes escalas de tempo e espaço. A pesquisa trata sobre três importantes elementos de subsídio à tomada de decisão na operação de reservatórios baseada na previsão de variáveis hidrológicas: (a) as previsões de vazão de curto prazo; (b) as previsões de precipitação de longo prazo e (c) as medidas de desempenho das previsões. O reservatório de Furnas, localizado na bacia do Rio Grande, em Minas Gerais, foi selecionado como estudo de caso devido, principalmente, à disponibilidade de previsões quantitativas de chuva e pela importância desse reservatório na região analisada. A previsão de curto prazo de vazão com base na precipitação foi estimada com um modelo empírico (rede neural artificial) e a previsão de precipitação foi obtida pelo modelo regional ETA. Uma metodologia de treinamento e validação da rede neural artificial foi desenvolvida utilizando previsões perfeitas de chuva (considerando a chuva observada como previsão) e utilizando o maior número de dados disponíveis, favorecendo a representatividade dos resultados obtidos. A metodologia empírica alcançou os desempenhos obtidos com um modelo hidrológico conceitual, mostrando-se menos sensitiva aos erros na previsão quantitativa de precipitação nessa bacia. Os resultados obtidos mostraram que as previsões de vazão utilizando modelos empíricos e conceituais e incorporando previsões quantitativas de precipitação são melhores que a metodologia utilizada pelo ONS no local de estudo. A redução dos erros de previsão relativos à metodologia empregada pelo ONS foi em torno de 20% quando usadas previsões quantitativas de precipitação definidas pelo modelo regional ETA e superiores a 50% quando usadas previsões perfeitas de precipitação. Embora essas últimas previsões nunca possam ser obtidas na prática, os resultados sugerem o quanto o incremento do desempenho das previsões quantitativas de chuva melhoraria as previsões de vazão. A previsão de precipitação de longo prazo para a bacia analisada foi também estimada com um modelo empírico de redes neurais artificiais e utilizando índices climáticos como variáveis de entrada. Nesse sentido, foram estimadas previsões de precipitação acumulada no período mais chuvoso (DJF) utilizando índices climáticos associados a fenômenos climáticos, como o El Niño - Oscilação Sul e a Oscilação Decadal do Pacífico, e a modos de variabilidade climática, como a Oscilação do Atlântico Norte e o Modo Anular do Hemisfério Sul. Apesar das redes neurais artificiais terem sido aplicadas em diversos problemas relacionados a hidrometeorologia, a aplicação dessas técnicas na previsão de precipitação de longo prazo é ainda rara. Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que consideráveis reduções dos erros da previsão relativos ao uso apenas da média climatológica como previsão podem ser obtidos com a metodologia utilizada. Foram obtidas reduções dos erros de, no mínimo 50%, e chegando até um valor próximo a 75% nos diferentes testes efetuados no estudo de caso. Uma medida de desempenho da previsão foi desenvolvida baseada no uso de tabelas de contingência e levando em conta a utilidade da previsão. Essa medida de desempenho foi calculada com base nos resultados do uso das previsões por um modelo de operação de reservatório, e não apenas na comparação de vazões previstas e observadas. Nos testes realizados durante essa pesquisa, ficou evidente que não existe uma relação unívoca entre qualidade das previsões e utilidade das previsões. No entanto, em função de comportamentos particulares das previsões, tendências foram encontradas, como por exemplo nos modelos cuja previsão apresenta apenas defasagem. Nesses modelos, a utilidade das previsões tende a crescer na medida que a qualidade das mesmas aumenta. Por fim, uma das grandes virtudes da medida de desempenho desenvolvida nesse trabalho foi sua capacidade de distinguir o desempenho de modelos que apresentaram a mesma qualidade. / Several human activities are strongly dependent on climate and its variability, especially those related to water use. The operation of multi-purpose reservoirs systems defines how much water should be allocated and the reservoir storage volumes to be maintained, over time. Knowing in advance the weather conditions helps the decision making process, as the major inputs to reservoirs are the streamflows, which are dependent on atmospheric and hydrological conditions at different time-space scales. This research deals with three important aspects towards the decision making process of multi-purpose reservoir operation based on forecast of hydrological variables: (a) short-term streamflow forecast, (b) long-range precipitation forecast and (c) performance measures. The Furnas reservoir on the Rio Grande basin was selected as the case study, primarily because of the availability of quantitative precipitation forecasts from the Brazilian Center for Weather Prediction and Climate Studies and due to its importance in the Brazilian hydropower generation system. Short-term streamflow forecasts were estimated by an empirical model (artificial neural network – ANN) and incorporating forecast of rainfall. Quantitative precipitation forecasts (QPFs), defined by the ETA regional model, were used as inputs to the ANN models. A methodology for training and validating the ANN models was developed using perfect precipitation forecasts (i.e., using the observed precipitation as if it was a forecast) and considering the largest number of available samples, in order to increase the representativeness of the results. The empirical methodology achieved the performance obtained with a conceptual hydrological model and seemed to be less sensitive to precipitation forecast error relative to the conceptual hydrological model. Although limited to one reservoir, the results obtained show that streamflow forecasting using empirical and conceptual models and incorporating QPFs performs better than the methodology used by ONS. Reduction in the forecast errors relative to the ONS method was about 20% when using QPFs provided by ETA model, and greater than 50% when using the perfect precipitation forecast. Although the latter can never be achieved in practice, these results suggest that improving QPFs would lead to better forecasts of reservoir inflows. Long-range precipitation forecast was also estimated by an empirical model based on artificial neural networks and using climate indices as input variables. The output variable is the summer (DJF) precipitation over the Furnas watershed. It was estimated using climate indices related to climatic phenomena such as El Niño - Southern Oscillation and the Pacific Decadal Oscillation and modes of climate variability, such as the North Atlantic Oscillation and the Southern Annular Mode. Despite of ANN has been applied in several problems of hydrometeorological areas, the application of such technique for long-range precipitation forecast is still rare. The results obtained demonstrate how the methodology for seasonal precipitation forecast based on ANN can be particularly helpful, with the use of available time series of climate indices. Reductions in the forecast errors achieved by using only the climatological mean as forecast were considerable, being at least of 50% and reaching values close to 75% in several tests. A performance measure based on the use of contingency tables was developed taking into account the utility of the forecast. This performance measure was calculated based on the results of the use of the forecasts by a reservoir operation model, and not only by comparing streamflow observed and forecast. The performed tests show that there is no unequivocal relationship between quality and utility of the forecasts. However, when the forecast has a particular behavior, trends were found in the relationship between utility and quality of the forecast, such as models that generate streamflow forecast with lags in comparison to the observed values. In these models, the utility of the forecasts tends to enhance as the quality increases. Finally, the ability to distinguish the performance of forecast models having similar quality was one of the main merits of the performance measure developed in this research.

Resumo: O presente trabalho tem por objetivos validar o nomograma preditivo do estágio patológico de PARTIN (versões 1997 e 2001) em amostra de pacientes brasileiros, comparar a capacidade de discriminação das versões 1997 e 2001 desse nomograma e apresentar nova proposta de nomograma preditivo do estágio patológico elaborado a partir de dados nacionais, acrescentando margem cirúrgica positiva aos eventos patológicos utilizados anteriormente. Foram incluídos, no período de janeiro de 1998 a dezembro de 2002, 690 pacientes submetidos a prostatectomia radical em dois centros participantes do estudo: 1) Departamento de Urologia do Hospital Nossa Senhora das Graças, Curitiba, PR (n=374) e 2) Divisão de Clínica Urológica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP (n=330). A idade variou de 41 a 80 anos , sendo a média de 64,3 anos (DP = 6,5). A área sob a curva para doença restrita à próstata, extensão extracapsular, invasão de vesículas seminais e metástase para linfonodos do nomograma de 1997 foi de 67,1%; 61,9%; 80,4% e 88,3%, respectivamente. Para a versão de 2001 esses valores foram de 67,5%; 65,8%; 76,4% e 84,9%. A capacidade de discriminação do nomograma preditivo do estágio patológico baseado em amostra de pacientes brasileiros para doença restrita à próstata, extensão extracapsular, invasão de vesículas seminais, metástase para linfonodos e margem cirúrgica positiva foi de 72,6%, 71,3%, 80,1%, 92,0% e 70,5%, respectivamente. O nomograma de PARTIN (1997) apresentou capacidade de discriminação inferior ao previamente publicado para doença restrita à próstata e extensão extracapsular. As modificações da versão de 2001 não resultaram em capacidade de discriminação significativamente maior em relação ao nomograma de 1997. A proposta de nomograma do presente estudo obteve valores de discriminação para doença restrita à próstata e extensão extracapsular superiores às versões de PARTIN (1997 E 2001).

Submitted by MARCOS ANTONIO ESTREMOTE null (estremot@gmail.com) on 2017-11-03T20:18:22Z No. of bitstreams: 1 Tese Estremote.pdf: 11274082 bytes, checksum: d68bb503cd676b58bcfab15d1c39ba5c (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-11-13T17:35:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 estremote_ma_dr_ilha.pdf: 11274082 bytes, checksum: d68bb503cd676b58bcfab15d1c39ba5c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-13T17:35:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 estremote_ma_dr_ilha.pdf: 11274082 bytes, checksum: d68bb503cd676b58bcfab15d1c39ba5c (MD5) Previous issue date: 2017-02-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A utilização de redes de comunicação sem fio deixou de ser uma ferramenta opcional para tornar-se uma necessidade no monitoramento de residências, automóveis, controles de processos automatizados e comunicação entre as pessoas. Tratando-se de redes de transdutores cabeadas, as redes CAN (Controller Area Network) são utilizadas em automóveis modernos, instrumentação médica, em veículos táticos, na automação de processos, no transporte metropolitano e em sistemas de controle de fábricas. A maioria das estruturas críticas de sistemas de controle fazem uso do CAN em algum ponto na rede, para conectar sensores que se encontram distantes e controlar atuadores de um sistema, ou para conectar vários controladores que utilizam uma interface em comum. O padrão sem fio, IEEE 802.15.4, comercialmente conhecido como “ZigBee”, foi projetado para operar em baixas taxas de dados, com segurança e facilidade de configurações de rede. Esta tese tem como objetivo desenvolver um sistema heterogêneo utilizando microcontroladores ATMEGA em que, o modelo do protocolo CAN e o padrão IEEE 802.15.4 estejam acoplados. Este módulo será capaz de gerenciar e monitorar sensores e atuadores utilizando CAN e, através do padrão sem fio 802.15.4, comunicar-se com os outros módulos da rede. O interfaceamento entre os pacotes da rede de controle de área (CAN) com a rede ZigBee é realizado através da implementação de tabelas de dispersão (Hash Tables) para o gerenciamento e otimização da memória utilizada. As análises realizadas de tempo de inserção, remoção e comunicação de dados, com o auxílio da técnica computacional de tabelas de dispersão para o armazenamento das informações, mostram que este procedimento favorece a comunicação entre os protocolos de redes industriais com os protocolos de redes sem fios. A economia de memória do microcontrolador com a utilização das tabelas de dispersão proposta nesta tese chegou a ser em média 750% superior do que as que não se utilizam das tabelas de dispersão. / The use of wireless communication networks is not an optional tool and become a requirement in automated systems, such as monitoring home, automobiles, automated process control and communication between people. In another aspect, wired networks, such as CAN networks, are used in modern automobiles, medical instrumentation, tactical vehicles, process automation, metropolitan transport and manufactory control systems. Many critical structures in control system use CAN network at some point, to connect sensors that are far away and to control system actuators, or to connect several controllers that use a common interface. The wireless IEEE standard 802.15.4, commercially known as “ZigBee”, is designed to operate at low data transfer rates, with security and facility of network configurations. This thesis aims to develop a heterogeneous system using ATMEGA microcontrollers in which the CAN protocol model and the IEEE standard 802.15.4 are coupled. This module is capable of managing and monitoring sensors and actuators using CAN and, through the IEEE standard 802.15.4, communicating with the other modules in network. The interface between the CAN network packets with the ZigBee network is performed through the implementation of Hash Tables to manage and optimize the memory used. The analysis of time of insertion, delete and data communication, with the aid of the computational technique of hash tables for the storage of information, show that this procedure favors the communication between the protocols of industrial networks with protocols of wireless networks . The memory economy of the microcontroller with the the hash tables proposed in this thesis was on average 750% higher than those without the hash tables.

Diversas atividades humanas são fortemente dependentes do clima e da sua variabilidade, especialmente aquelas relacionadas ao uso da água. A operação integrada de reservatórios com múltiplos usos requer uma série de decisões que definem quanta água deve ser alocada, ao longo do tempo para cada um dos usos, e quais os volumes dos reservatórios a serem mantidos. O conhecimento antecipado das condições climáticas resulta de vital importância para os operadores de reservatórios, pois o insumo dos reservatórios é a vazão dos rios, que por sua vez é dependente de condições atmosféricas e hidrológicas em diferentes escalas de tempo e espaço. A pesquisa trata sobre três importantes elementos de subsídio à tomada de decisão na operação de reservatórios baseada na previsão de variáveis hidrológicas: (a) as previsões de vazão de curto prazo; (b) as previsões de precipitação de longo prazo e (c) as medidas de desempenho das previsões. O reservatório de Furnas, localizado na bacia do Rio Grande, em Minas Gerais, foi selecionado como estudo de caso devido, principalmente, à disponibilidade de previsões quantitativas de chuva e pela importância desse reservatório na região analisada. A previsão de curto prazo de vazão com base na precipitação foi estimada com um modelo empírico (rede neural artificial) e a previsão de precipitação foi obtida pelo modelo regional ETA. Uma metodologia de treinamento e validação da rede neural artificial foi desenvolvida utilizando previsões perfeitas de chuva (considerando a chuva observada como previsão) e utilizando o maior número de dados disponíveis, favorecendo a representatividade dos resultados obtidos. A metodologia empírica alcançou os desempenhos obtidos com um modelo hidrológico conceitual, mostrando-se menos sensitiva aos erros na previsão quantitativa de precipitação nessa bacia. Os resultados obtidos mostraram que as previsões de vazão utilizando modelos empíricos e conceituais e incorporando previsões quantitativas de precipitação são melhores que a metodologia utilizada pelo ONS no local de estudo. A redução dos erros de previsão relativos à metodologia empregada pelo ONS foi em torno de 20% quando usadas previsões quantitativas de precipitação definidas pelo modelo regional ETA e superiores a 50% quando usadas previsões perfeitas de precipitação. Embora essas últimas previsões nunca possam ser obtidas na prática, os resultados sugerem o quanto o incremento do desempenho das previsões quantitativas de chuva melhoraria as previsões de vazão. A previsão de precipitação de longo prazo para a bacia analisada foi também estimada com um modelo empírico de redes neurais artificiais e utilizando índices climáticos como variáveis de entrada. Nesse sentido, foram estimadas previsões de precipitação acumulada no período mais chuvoso (DJF) utilizando índices climáticos associados a fenômenos climáticos, como o El Niño - Oscilação Sul e a Oscilação Decadal do Pacífico, e a modos de variabilidade climática, como a Oscilação do Atlântico Norte e o Modo Anular do Hemisfério Sul. Apesar das redes neurais artificiais terem sido aplicadas em diversos problemas relacionados a hidrometeorologia, a aplicação dessas técnicas na previsão de precipitação de longo prazo é ainda rara. Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que consideráveis reduções dos erros da previsão relativos ao uso apenas da média climatológica como previsão podem ser obtidos com a metodologia utilizada. Foram obtidas reduções dos erros de, no mínimo 50%, e chegando até um valor próximo a 75% nos diferentes testes efetuados no estudo de caso. Uma medida de desempenho da previsão foi desenvolvida baseada no uso de tabelas de contingência e levando em conta a utilidade da previsão. Essa medida de desempenho foi calculada com base nos resultados do uso das previsões por um modelo de operação de reservatório, e não apenas na comparação de vazões previstas e observadas. Nos testes realizados durante essa pesquisa, ficou evidente que não existe uma relação unívoca entre qualidade das previsões e utilidade das previsões. No entanto, em função de comportamentos particulares das previsões, tendências foram encontradas, como por exemplo nos modelos cuja previsão apresenta apenas defasagem. Nesses modelos, a utilidade das previsões tende a crescer na medida que a qualidade das mesmas aumenta. Por fim, uma das grandes virtudes da medida de desempenho desenvolvida nesse trabalho foi sua capacidade de distinguir o desempenho de modelos que apresentaram a mesma qualidade. / Several human activities are strongly dependent on climate and its variability, especially those related to water use. The operation of multi-purpose reservoirs systems defines how much water should be allocated and the reservoir storage volumes to be maintained, over time. Knowing in advance the weather conditions helps the decision making process, as the major inputs to reservoirs are the streamflows, which are dependent on atmospheric and hydrological conditions at different time-space scales. This research deals with three important aspects towards the decision making process of multi-purpose reservoir operation based on forecast of hydrological variables: (a) short-term streamflow forecast, (b) long-range precipitation forecast and (c) performance measures. The Furnas reservoir on the Rio Grande basin was selected as the case study, primarily because of the availability of quantitative precipitation forecasts from the Brazilian Center for Weather Prediction and Climate Studies and due to its importance in the Brazilian hydropower generation system. Short-term streamflow forecasts were estimated by an empirical model (artificial neural network – ANN) and incorporating forecast of rainfall. Quantitative precipitation forecasts (QPFs), defined by the ETA regional model, were used as inputs to the ANN models. A methodology for training and validating the ANN models was developed using perfect precipitation forecasts (i.e., using the observed precipitation as if it was a forecast) and considering the largest number of available samples, in order to increase the representativeness of the results. The empirical methodology achieved the performance obtained with a conceptual hydrological model and seemed to be less sensitive to precipitation forecast error relative to the conceptual hydrological model. Although limited to one reservoir, the results obtained show that streamflow forecasting using empirical and conceptual models and incorporating QPFs performs better than the methodology used by ONS. Reduction in the forecast errors relative to the ONS method was about 20% when using QPFs provided by ETA model, and greater than 50% when using the perfect precipitation forecast. Although the latter can never be achieved in practice, these results suggest that improving QPFs would lead to better forecasts of reservoir inflows. Long-range precipitation forecast was also estimated by an empirical model based on artificial neural networks and using climate indices as input variables. The output variable is the summer (DJF) precipitation over the Furnas watershed. It was estimated using climate indices related to climatic phenomena such as El Niño - Southern Oscillation and the Pacific Decadal Oscillation and modes of climate variability, such as the North Atlantic Oscillation and the Southern Annular Mode. Despite of ANN has been applied in several problems of hydrometeorological areas, the application of such technique for long-range precipitation forecast is still rare. The results obtained demonstrate how the methodology for seasonal precipitation forecast based on ANN can be particularly helpful, with the use of available time series of climate indices. Reductions in the forecast errors achieved by using only the climatological mean as forecast were considerable, being at least of 50% and reaching values close to 75% in several tests. A performance measure based on the use of contingency tables was developed taking into account the utility of the forecast. This performance measure was calculated based on the results of the use of the forecasts by a reservoir operation model, and not only by comparing streamflow observed and forecast. The performed tests show that there is no unequivocal relationship between quality and utility of the forecasts. However, when the forecast has a particular behavior, trends were found in the relationship between utility and quality of the forecast, such as models that generate streamflow forecast with lags in comparison to the observed values. In these models, the utility of the forecasts tends to enhance as the quality increases. Finally, the ability to distinguish the performance of forecast models having similar quality was one of the main merits of the performance measure developed in this research.

Submitted by Luanna Matias (lua_matias@yahoo.com.br) on 2015-04-01T14:19:27Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lucas de Almeida Ribeiro - 2014.pdf: 6237054 bytes, checksum: 085446421b01a7e7b9174daf3da9b192 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luanna Matias (lua_matias@yahoo.com.br) on 2015-04-01T15:19:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lucas de Almeida Ribeiro - 2014.pdf: 6237054 bytes, checksum: 085446421b01a7e7b9174daf3da9b192 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-01T15:19:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lucas de Almeida Ribeiro - 2014.pdf: 6237054 bytes, checksum: 085446421b01a7e7b9174daf3da9b192 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-10-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work proposes the use of multi-objective evolutionary algorithm on tables (AEMT) for variable selection in classification problems, using linear discriminant analysis. The proposed algorithm aims to find minimal subsets of the original variables, robust classifiers that model without significant loss in classification ability. The results of the classifiers modeled by the solutions found by this algorithm are compared in this work to those found by mono-objective formulations (such as PLS, APS and own implementations of a Simple Genetic Algorithm) and multi-objective formulations (such as the simple genetic algorithm multi -objective - MULTI-GA - and the NSGA II). As a case study, the algorithm was applied in the selection of spectral variables for classification by linear discriminant analysis (LDA) of samples of biodiesel / diesel. The results showed that the evolutionary formulations are solutions with a smaller number of variables (on average) and a better error rate (average) and compared to the PLS APS. The formulation of the AEMT proposal with the fitness functions: medium risk classification, number of selected variables and number of correlated variables in the model, found solutions with a lower average errors found by the NSGA II and the MULTI-GA, and also a smaller number of variables compared to the multi-GA. Regarding the sensitivity to noise the solution found by AEMT was less sensitive than other formulations compared, showing that the AEMT is more robust classifiers. Finally shows the separation regions of classes, based on the dispersion of samples, depending on the selected one of the solutions AEMT, it is noted that it is possible to determine variables of regions split from the selected variables. / Este trabalho propõe o uso do algoritmo evolutivo multi-objetivo em tabelas (AEMT) para a seleção de variáveis em problemas de classificação, por meio de análise discriminante linear. O algoritmo proposto busca encontrar subconjuntos mínimos, das variáveis originais, que modelem classificadores robustos, sem perda significativa na capacidade de classificação. Os resultados dos classificadores modelados pelas soluções encontradas por este algoritmo são comparadas, neste trabalho, às encontradas por formulações mono-objetivo (como o PLS, o APS e implementações próprias de um Algoritmo Genético Simples) e formulações multi-objetivos (como algoritmo genético multi-objetivo simples - MULTI-GA - e o NSGA II). Como estudo de caso, o algoritmo foi aplicado na seleção de variáveis espectrais, para a classificação por análise discriminante linear (LDA - Linear Discriminant Analysis), de amostras de biodiesel/diesel. Os resultados obtidos mostraram que as formulações evolutivas encontram soluções com um menor número de variáveis (em média) e uma melhor taxa de erros (média) se comparadas ao PLS e o APS. A formulação do AEMT proposta com as funções de aptidão: risco médio de classificação, número de variáveis selecionadas e quantidade de variáveis correlacionadas presentes no modelo, encontrou soluções com uma média de erros inferior as encontradas pelo NSGA II e pelo MULTI-GA, e também uma menor quantidade de variáveis se comparado ao MULTI-GA. Em relação à sensibilidade a ruídos a solução encontrada pelo AEMT se mostrou menos sensível que as outras formulações comparadas, mostrando assim que o AEMT encontra classificadores mais robustos. Por fim, são apresentadas as regiões de separação das classes, com base na dispersão das amostras, em função das variáveis selecionadas por uma das soluções do AEMT, nota-se que é possível determinar regiões de separação a partir das variáveis selecionadas.