Orientador: Carlos Alfredo Joly / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia / Made available in DSpace on 2018-08-20T21:03:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tavares_AndreadaCostaMarques_M.pdf: 1534689 bytes, checksum: 145f2e42ac5f923e0cd3fe2b46bbc9b9 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Estudos de comunidades em biologia floral e polinização são muito importantes para o entendimento da estrutura e do funcionamento dos ecossistemas. A Floresta Atlântica da Serra do Mar possui diferentes fisionomias que refletem as diferentes comunidades ocorrentes ao longo do gradiente de altitude. Esse estudo foi realizado em Floresta Ombrófila Densa Submontana, em Ubatuba - SP e é parte integrante do Projeto Temático Biota Gradiente Funcional - FAPESP. O objetivo geral desse trabalho foi investigar a Floresta Ombrófila Densa Submontana da Mata Atlântica quanto aos atributos florais e polinização. Foram estudadas as especies angiospermas encontradas em floração durante um ano, registrando seus atributos e visitantes florais, a forma de vida e estrato, então as síndromes de polinização foram inferidas. Foram registradas 95 espécies ao todo, de 39 famílias. Fabaceae e Rubiaceae apresentaram maior numero de espécies em flor (oito espécies cada), mas a maioria das famílias apresentou poucas espécies. Os atributos florais predominantes foram: tubo e inconspícuo como tipos morfológicos; tamanho pequeno; as cores mais frequentes foram branco e amarelo; como recurso, néctar seguido de pólen. Em 26 espécies observou-se visitação de animais de vários tipos, principalmente abelhas, beija-flores e borboletas e em alguns casos a polinização pode ser confirmada. A síndrome de polinização mais frequente na comunidade foi melitofilia, seguido de ornitofilia e sistemas mistos foram observados em 21,1% das espécies. A forma de vida mais frequente foi arbórea, seguido de liana e epífita; o estrato onde se observou maior número de espécies florindo foi o dossel. As distribuições dos recursos florais e das síndromes de polinização por formas de vida, estrato e temporal foram analisadas. A maior frequencia de plantas florindo foi observada durante a estação mais quente e chuvosa, de out/2009 a jan/2010. As principais diferenças espaciais e temporais ocorreram entre as síndromes de melitofilia e ornitofilia. Essa fitofisionomia apresentou algumas peculiaridades em relação a outras fisionomias e a outros ecossistemas, sendo, portanto, de grande importância a conservação das interações ecológicas dessa formação vegetal para a manutenção da grande biodiversidade da Floresta Atlântica / Abstract: Studies on floral biology and pollination at community level are very important to understand the ecosystems structure and functioning. Atlantic Forest at Serra do Mar has different physiognomies that reflect different communities along altitudinal gradient. This study was done in Submontane Ombrophilous Dense Forest, at Ubatuba - SP and integrates the Thematic Project Biota Gradiente Funcional - FAPESP. The general purpose of this study was to investigate the Submontane Ombrophilous Dense Forest of Atlantic Forest about floral traits and pollination. The angiosperms species found flowering during one year was studied, registering its floral traits, floral visitors, life forms and strata, so the pollination syndromes were deduced. 95 species was registered of 39 families. Fabaceae e Rubiaceae had the highest number of species in bloom (eight species each), but most families had few species. Predominant floral traits were: tube and inconspicuous as morphological types; small size; most common colors were white and yellow; as resource, nectar followed by pollen. In 26 species, several types of animals were observed visiting flowers, mainly bees, hummingbirds and butterflies, and in some cases the pollination was confirmed. The most frequent pollination syndrome in the community was melittophily, followed by ornithophily and mixed systems were observed in 21.1% of the species. The most frequent life form was tree, after liana and epiphyte; the strata where was observed major number of species was canopy. Distributions of floral resources and pollination syndromes in life forms, strata and temporal was analyzed. The higher frequency of plants flowering was observed during the hot and wet season, from oct/2009 to jan/2010. The main special and temporal differences occurred between melittophily and ornithophily syndromes. This fitophysiognomy showed some particularities in relation to other physiognomies and other ecosystems, and therefore are very important the conservation of ecological interactions of this vegetation type to maintain the great biodiversity of the Atlantic Forest / Mestrado / Biologia Vegetal / Mestre em Biologia Vegetal

Reservatórios artificiais são ecossistemas de grande importância econômica e social, porém, alteram as características hidrológicas e ecológicas do meio, interferindo na organização das comunidades bióticas que desempenham papel fundamental na transferência de energia no ecossistema. Nesses ambientes, pode existir uma organização espacial e temporal, tornando diferenciada a composição e distribuição das comunidades. Com o objetivo de verificar essa organização, a comunidade zooplanctônica, com ênfase nas populações de Cladocera, foi avaliada em amostras coletadas nas estações distribuídas no eixo longitudinal dos reservatórios do médio e baixo Tietê (SP), nos meses de fevereiro, maio, julho e outubro de 2000. Os dados obtidos foram relacionados às características ambientais, tais como pH, condutividade, temperatura, oxigênio dissolvido, material em suspensão, nutrientes e clorofila a desse ambiente. Os resultados apontaram para uma diferenciação esperada ao longo do eixo longitudinal do rio Tietê, tanto nas características físicas e químicas, quanto na abundância e distribuição dos organismos. Os reservatórios do médio Tietê estiveram mais eutrofizados do que os reservatórios do baixo Tietê nos períodos analisados, provavelmente devido à carga de poluentes advinda da região mais urbanizada e industrializada do Estado de São Paulo, a qual enriquece o sistema. Grande parte desse material é assimilado ou sedimentado nos primeiros reservatórios, ocasionando a melhora significativa da qualidade da água no eixo longitudinal da cascata, para a maioria das variáveis. Acompanhando as características físicas e químicas, a comunidade biológica também apresenta diferenciação no eixo longitudinal do sistema em cascata com maior abundância de organismos no médio Tietê, onde a comunidade de Cladocera esteve composta principalmente por espécies de pequeno tamanho, principalmente do gênero Ceriodaphnia, enquanto que esses valores diminuíram significativamente no baixo Tietê, onde espécies de maior tamanho dos gêneros Daphnia e Simocephalus foram relativamente mais abundantes. A diversidade de espécies foi maior nas regiões de maior abundância de organismos. As características ambientais encontradas no sistema levaram ao aparecimento de organismos com vários graus de alterações morfológicas; em alguns casos as malformações podem ser congênitas e em outros foi evidente o ataque por microrganismos / Artificial reservoirs are ecosystems with broad economic and social importance; however, they modify hydrological and ecological characteristics of the environment, interfering on the organization of biotic communities, which, in turn, play fundamental role in the transference of energy in the ecosystem. Spatial and temporal organization may occur on these environments, resulting in distinct communities composition and distribution. Aiming to verify this organization, the zooplanktonic community had been evaluated, focusing on Cladocera populations. The analysis was based on samples collected on stations distributed along the longitudinal axis of the medium and low Tietê river reservoirs (SP), in february, may, july, and october, 2000. Data obtained had been correlated to environmental parameters, such as pH, conductivity, temperature, dissolved oxygen, suspended material, nutrients, and chlorophyll-a. The results indicated an expected differentiation on physical and chemical characteristics along the longitudinal axis of Tietê river, as much as on the organisms\' abundance and distribution. The reservoirs from medium Tietê were found to be more eutrophicated than those from low Tietê, in the periods analyzed, a result probably related to the pollutant discharge coming from the more urbanized and industrialized region of São Paulo state, which enriches the system. Most of this material form sediment or becomes assimilated on the first reservoirs, resulting in significant improvement of the water quality on the cascade longitudinal axis, for the majority of the variables analyzed. Similarly to physical and chemical characteristics, the biological community also showed differentiation in the longitudinal axis of the cascade system. Higher abundance of organisms occurred on the medium Tietê, where the Cladocera community had been composed mostly by small sized species, mainly of the genus Ceriodaphnia, while significant reduction of these values was observed on low Tietê, where higher size species of the genus Daphnia and Simocephalus were relatively more abundant. The species diversity was higher on the regions with elevate abundance of organisms. The environmental characteristics found in the system caused the emergence of organisms with several degrees of morphological alterations; in some cases, the malformations can be congenital and, in others, the attack by microorganisms was evident

Understanding, quantifying, and comparing the temporal distribution of anadromous fish spawning migrations is an important yet vexing problem for fisheries research, management, and conservation. Central to this problem is the lack of a representative and comprehensive standardized suite of quantitative metrics to characterize the complex, multidimensional temporal distribution of migrating anadromous fish. Without this, it is not possible to develop effective sampling regimes, extrapolate counts to accurate population estimates, understand the basic ecology and behavior of anadromous fish, or make the comparisons through time and across river systems that are fundamental to sustainable conservation. In this thesis, I define, calculate, and compare 17 metrics that characterize the temporal distribution of migrating adult river herring [two closely related clupeids, the alewife (Alosa pseudoharengus) and blueback herring (Alosa aestivalis)] as they return to spawn. These metrics are based on fish counts from three southeastern Massachusetts river systems that were obtained through a low-cost video monitoring system.

A fim de colaborar com o conhecimento dos vários aspectos das diferentes populações e suas interações para o manejo e conservação dos recursos naturais, foram analisadas a dinâmica populacional e a dieta de três espécies do gênero Stellifer (Sciaenidae), coletadas de agosto de 2003 a outubro de 2004 em áreas rasas da Enseada de Caraguatatuba, com influência mínima dos rios e estuários da região. Os indivíduos de Stellifer rastrifer (n=3183), S. brasiliensis (n=357) e S. stellifer (n=116) concentraram-se em geral na porção sul da enseada e houve diferença entre o tamanho das três espécies (S. rastrifer > S. stellifer > S. brasiliensis), que apresentaram um padrão de variação do comprimento ao longo do tempo bastante semelhante. Todas se mostraram essencialmente carcinófagas, com variação sazonal dos itens alimentares e alta sobreposição alimentar entre elas. Stellifer rastrifer permitiu uma análise de aspectos reprodutivos e de crescimento. A quantidade de fêmeas com gônadas em maturação e maduras foi muito pequena, bem como os valores do índice gonadossomático foram baixos indicando que a área não seja usada para desova. Os valores estimados para os parâmetros de crescimento (L?=20,9, K=0,37 e Z=2,81) indicam que haja uma segregação espacial entre jovens e adultos e que a taxa de mortalidade encontrada deva incluir em sua composição uma elevada taxa de migração dos jovens para áreas mais profundas, onde se supõe que completem seu desenvolvimento. / Intending to collaborate with some knowledge about ecosystems functioning for its suitable management and the conservation of natural resources, it was analyzed the populational dynamics and diet of three species belonging to the genus Stellifer (Sciaenidae), collected from August 2003 to October 2004, in shallow areas of Caraguatatuba Bay, where there was the least influence as possible of rivers and estuaries placed in the region. Species were Stellifer rastrifer (n=3183), S. brasiliensis (n=357) and S. Stellifer (n=116), wich focused at the southern area of the Bay. Species were significantly different from each other for size (S. rastrifer > S. stellifer > S. brasiliensis), although they have shown a quite similar pattern of length variation over time. They all fed upon basically crustaceans, with marked seasonal variation of food items and high dietary overlap among them. Stellifer rastrifer abundance allowed reproductive aspects analysis and the determination of growth parameters. The number of mature gonads in females was very small and gonadosomatic index values throughout the year were low, thus indicating that it is not a sapwn area. The growth parameters calculated (L?=20.9, K=0.37 and Z=2,81) indicate that there is a spatial segregation by size and that the mortality rate must, therefore, include a high rate of older individuals migration to deeper areas, where it is assumed that they complete their development.

A fim de colaborar com o conhecimento dos vários aspectos das diferentes populações e suas interações para o manejo e conservação dos recursos naturais, foram analisadas a dinâmica populacional e a dieta de três espécies do gênero Stellifer (Sciaenidae), coletadas de agosto de 2003 a outubro de 2004 em áreas rasas da Enseada de Caraguatatuba, com influência mínima dos rios e estuários da região. Os indivíduos de Stellifer rastrifer (n=3183), S. brasiliensis (n=357) e S. stellifer (n=116) concentraram-se em geral na porção sul da enseada e houve diferença entre o tamanho das três espécies (S. rastrifer > S. stellifer > S. brasiliensis), que apresentaram um padrão de variação do comprimento ao longo do tempo bastante semelhante. Todas se mostraram essencialmente carcinófagas, com variação sazonal dos itens alimentares e alta sobreposição alimentar entre elas. Stellifer rastrifer permitiu uma análise de aspectos reprodutivos e de crescimento. A quantidade de fêmeas com gônadas em maturação e maduras foi muito pequena, bem como os valores do índice gonadossomático foram baixos indicando que a área não seja usada para desova. Os valores estimados para os parâmetros de crescimento (L?=20,9, K=0,37 e Z=2,81) indicam que haja uma segregação espacial entre jovens e adultos e que a taxa de mortalidade encontrada deva incluir em sua composição uma elevada taxa de migração dos jovens para áreas mais profundas, onde se supõe que completem seu desenvolvimento. / Intending to collaborate with some knowledge about ecosystems functioning for its suitable management and the conservation of natural resources, it was analyzed the populational dynamics and diet of three species belonging to the genus Stellifer (Sciaenidae), collected from August 2003 to October 2004, in shallow areas of Caraguatatuba Bay, where there was the least influence as possible of rivers and estuaries placed in the region. Species were Stellifer rastrifer (n=3183), S. brasiliensis (n=357) and S. Stellifer (n=116), wich focused at the southern area of the Bay. Species were significantly different from each other for size (S. rastrifer > S. stellifer > S. brasiliensis), although they have shown a quite similar pattern of length variation over time. They all fed upon basically crustaceans, with marked seasonal variation of food items and high dietary overlap among them. Stellifer rastrifer abundance allowed reproductive aspects analysis and the determination of growth parameters. The number of mature gonads in females was very small and gonadosomatic index values throughout the year were low, thus indicating that it is not a sapwn area. The growth parameters calculated (L?=20.9, K=0.37 and Z=2,81) indicate that there is a spatial segregation by size and that the mortality rate must, therefore, include a high rate of older individuals migration to deeper areas, where it is assumed that they complete their development.

Research Doctorate - Doctor of Philosophy (PhD) / Amidst growing concerns about global warming, efforts to reduce atmospheric CO2 concentrations (i.e. C sequestration) have received widespread attention. One approach to C sequestration is to increase the amount of C stored in terrestrial ecosystems, through improved land management. Terrestrial ecosystems represent a critical element of the C interchange system, however a lack of understanding of the C cycle at regional and sub-regional scales means that they represent a source of primary uncertainty in the overall C budget. This thesis aims to address this deficiency by developing an understanding of catchment-scale processes critical for accurate quantification of C in the landscape. An investigation into the spatial and temporal dynamics of soil organic carbon (SOC) was conducted for a 150ha temperate grassland catchment in the Upper Hunter Valley, New South Wales, Australia. The major factors controlling the movement, storage, and loss of SOC were investigated, including climate, vegetation cover, soil redistribution processes, topography, land use, and soil type. This study falls into four broad areas. In the first part of this study the spatio-temporal dynamics of soil moisture and temperature at the catchment scale are assessed for a range of soil depths. Data recorded from a network of monitoring sites located throughout the study catchment was compared with independently derived soil moisture and temperature data sets. The data indicates that soil moisture and temperature in surface soil layers were highly dynamic, in their response to rainfall and incoming solar radiation, respectively. Deeper soil layers however were less dynamic, with longer lag times observed with increasing soil depth, as topography, soil type, and landscape position were the dominant controlling factors. Climate related variables are important factors affecting plant growth and net primary productivity. The second part of the study quantified spatial and temporal vegetation patterns using both field-based measurements of above-ground biomass and remotely sensed vegetation indices from the MODIS and Landsat TM 5 platforms. A strong and statistically significant relationship was found between climate variables and MODIS derived NDVI, leading to the development of a predictive vegetation cover model using ground-based soil moisture, soil temperature, and sunshine hours data. The ability of remotely sensed data to capture vegetation spatial patterns was found to be limited, while it was found to be a good predictor of temporal above-ground biomass trends, enabling net primary productivity to be quantified over the three-year study period. In the third part of the thesis soil redistribution patterns and erosion rates were quantified using the caesium-137 method and empirical and physically-based modelling approaches. The impact of soil redistribution processes on SOC distribution was investigated, and the amount of erosion derived SOC loss quantified. A significant proportion of SOC stored within the catchment was found below a soil depth of 0.30m, which is the depth of sampling set out in the IPCC and Australian Greenhouse Office guidelines for carbon accounting. Soil depth was identified as a key factor controlling the spatial distribution of SOC, which is in turn determined by position in the landscape (i.e. topography). The fourth and final part of the study describes how data on erosion derived SOC loss were used in conjunction with net primary productivity estimates, to establish a SOC balance. This involved mapping the spatial distribution of SOC using a high resolution digital elevation model of the catchment, in conjunction with soil depth measurements, and quantifying the total SOC store of the catchment. It was observed that temporal changes in SOC were minimal over the limited three-year study period, however, the continuity of catchment management practices over the previous decades suggest that steady-state conditions have perhaps been reached. The study concludes that the key to increasing the amount of SOC and enhancing carbon sequestration in the soil, is to increase the amount of SOC stored at depth within the soil profile, where factors such as soil moisture and temperature, which control decomposition rates, are less dynamic in space and time, and where SOC concentrations will be less vulnerable to changes occurring at the surface in response to global warming and climate change.

O teor de água no solo é um dos fatores determinantes nos processos de transferência entre o solo e a atmosfera, contribuindo nos balanços de água e de energia. Esse teor é influenciado pelas entradas de água na bacia hidrográfica, por características climáticas, topográficas, de cobertura vegetal, práticas de manejo agrícola e propriedades do solo. A grande heterogeneidade desses fatores faz com que a caracterização desse teor seja ainda um grande desafio. Essa pesquisa objetivou desenvolver abordagens baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para determinação da variação espacial e temporal do teor de água no solo, utilizando informações climáticas, propriedade físicas do solo e variáveis topográficas de uma bacia hidrográfica, com área aproximada de 78 km², localizada na Região Sul do Brasil (bacia do Taboão). A RNA adotada é uma rede de duas camadas, com 25 neurônios na camada intermediária, sendo o treinamento realizado por meio do algoritmo retropropagativo, considerando16 iterações iniciais dos pesos sinápticos, e número máximo de ciclos igual a 30.000. No total foram testadas 40 variáveis de entrada, sendo quatro referentes à topografia (altitude, declividade, distância do ponto ao trecho do rio mais próximo e desnível do ponto ao trecho mais próximo do rio); oito relacionadas ao solo (tipo de solo, densidade do solo, resistência à penetração no solo para as camadas de 0 a 20 cm e 20 a 40 cm, tensão da água no solo em apenas um ponto na bacia e percentual de argila, silte e areia), 10 relativas ao clima (clima, evapotranspiração de referência, temperatura do ar máxima e temperatura do ar, umidade relativa do ar máxima e umidade relativa do ar mínima, pressão atmosférica, radiação solar global, velocidade do vento e temperatura na relva), e 18 variáveis de chuva (chuva de 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; chuva de 1, 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 e 30 dias; chuva média ponderada horária; chuva média ponderada diária). A saída dos modelos foi comparada com valores de umidade gravimétrica determinados por amostras coletadas em 26 pontos da bacia, distribuídos espacialmente na bacia, no período compreendido entre 15/01 e 10/08/2013. Neste período o teor de água no solo (umidade gravimétrica) variou entre 13,73 e 33,75%. Os resultados demonstram que é possível estimar o teor de água no solo, com distribuição espacial e temporal, com boa eficiência (NSverificação = 0,77), empregando dados topográficos da bacia, propriedades físicas do solo e dados de chuva. As informações climáticas, por outro lado, não afetam significativamente essa estimativa (NSv=0,28), podendo até diminuir a eficiência do modelo (NSv=0,77 para NSv=0,68). O emprego de muitas variáveis não gera necessariamente o melhor desempenho do modelo, pois uma variável pode mascarar a outra e, até mesmo, interferir a eficiência do modelo (NSv=0,70 e NS=0,61 para os modelos onde foram utilizadas 38 variáveis de entrada), além de aumentar o custo e o tempo para aquisição dessas variáveis, e a dificuldade de interpretação dos resultados em relação às várias entradas. Alternativamente, pode-se estimar o teor de água no solo utilizando modelos mais simplificados que empregam dados de chuva monitorados e informações extraídas de mapas (topografia e tipo de solo), mas o desempenho desses modelos é menor (NSv 0,66). A análise de importância das variáveis de entrada delimitou a tensão da água no solo e a chuva como as variáveis mais influentes nos modelos de melhor desempenho, e a densidade do solo como a menos importante. Nos modelos mais simples, a variável menos relevante é a declividade e a mais importante é a chuva. A análise de sensibilidade demonstrou que nem sempre os modelos conseguem reproduzir o que deveria ocorrer no ambiente natural. / The water content in the soil is one of the determining factors in the transfer processes between the soil and the atmosphere, contributing to the balances of water and energy. This content is influenced by inputs to the basin, climate characteristics, topography, land cover characteristics, agricultural practices, and soil properties. These wide heterogeneity factors make the soil water content characterization still a challenge. This research aimed to develop an Artificial Neural Network (ANN) model to determine the spatial and temporal variation of the water content in the soil, using climate data, physical properties of soil, and topographic variables, of a basin with an area of approximately 78 km2, located in Brazil`s southern region (Taboão basin). The model adopted is a double layer feedforward neural network with 25 neurons in the hidden layer. The learning method is the back propagation algorithm, with 16 interactions to avoid local minima, and the maximum number of cycles chosen was 30,000. A total of 40 input variables were tested, including four of topography (altitude, slope, distance from the point to the nearest stretch of river and unevenness of the point closest to the stretch of the river), eight of soil related variables (soil type, soil density, soil penetration resistance for layers from 0 to 20 cm and from 20 to 40 cm, soil water tension at a single point in the basin and percentage of clay, silt and sand), 10 climate-related variables (climate, evapotranspiration reference, maximum and minimum air temperature, maximum and minimum air relative humidity, atmospheric pressure, global solar radiation, wind speed and temperature on grass) and 18 variables related to rain (accumulated precipitation in 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; accumulated precipitation in 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 and 30 days; weighted hourly accumulated precipitation; weighted daily accumulated precipitation). The outputs of the models were compared with values determined by gravimetric moisture samples collected from 26 points spatially distributed in the basin, in the period between 15/01 and 10/08/2013. During this period the soil water content (gravimetric water content) ranged from 13.73 to 33.75%. The results show that it is possible to estimate the water content of the soil, temporal and spatial distribution, with good efficiency (NSverication = 0.77), using topographic data from the basin, soil physical properties and precipitation data. The weather information, on the other hand, did not significantly affect the estimate (NSv = 0.28) and may even decrease the efficiency (NSv) of the model (from 0.77 to 0.68). The use of many variables not necessarily generates the best performance of the model as a variable may mask another and even disrupt the efficiency of the model (NSv = 0.70 and NSv = 0.61, where 38 input variables were used), besides increasing the cost and the time to acquire these variables, and the difficulty of interpreting the results in relation to the various inputs. Alternatively, one can estimate the water content in soil using more simplified models, employing monitored rainfall data and information extracted from maps (topography and soil type), but the performance of these models is smaller (NSv 0.66). The analysis of the importance of input variables delimited the soil water tension and the rain as the most influential variables in the best models, and the density of the soil as the least important. In the simplest models, the less relevant variable is the slope and the most important is the rain. The sensitivity analysis showed that the models cannot always play what should occur in the natural environment.

O teor de água no solo é um dos fatores determinantes nos processos de transferência entre o solo e a atmosfera, contribuindo nos balanços de água e de energia. Esse teor é influenciado pelas entradas de água na bacia hidrográfica, por características climáticas, topográficas, de cobertura vegetal, práticas de manejo agrícola e propriedades do solo. A grande heterogeneidade desses fatores faz com que a caracterização desse teor seja ainda um grande desafio. Essa pesquisa objetivou desenvolver abordagens baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para determinação da variação espacial e temporal do teor de água no solo, utilizando informações climáticas, propriedade físicas do solo e variáveis topográficas de uma bacia hidrográfica, com área aproximada de 78 km², localizada na Região Sul do Brasil (bacia do Taboão). A RNA adotada é uma rede de duas camadas, com 25 neurônios na camada intermediária, sendo o treinamento realizado por meio do algoritmo retropropagativo, considerando16 iterações iniciais dos pesos sinápticos, e número máximo de ciclos igual a 30.000. No total foram testadas 40 variáveis de entrada, sendo quatro referentes à topografia (altitude, declividade, distância do ponto ao trecho do rio mais próximo e desnível do ponto ao trecho mais próximo do rio); oito relacionadas ao solo (tipo de solo, densidade do solo, resistência à penetração no solo para as camadas de 0 a 20 cm e 20 a 40 cm, tensão da água no solo em apenas um ponto na bacia e percentual de argila, silte e areia), 10 relativas ao clima (clima, evapotranspiração de referência, temperatura do ar máxima e temperatura do ar, umidade relativa do ar máxima e umidade relativa do ar mínima, pressão atmosférica, radiação solar global, velocidade do vento e temperatura na relva), e 18 variáveis de chuva (chuva de 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; chuva de 1, 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 e 30 dias; chuva média ponderada horária; chuva média ponderada diária). A saída dos modelos foi comparada com valores de umidade gravimétrica determinados por amostras coletadas em 26 pontos da bacia, distribuídos espacialmente na bacia, no período compreendido entre 15/01 e 10/08/2013. Neste período o teor de água no solo (umidade gravimétrica) variou entre 13,73 e 33,75%. Os resultados demonstram que é possível estimar o teor de água no solo, com distribuição espacial e temporal, com boa eficiência (NSverificação = 0,77), empregando dados topográficos da bacia, propriedades físicas do solo e dados de chuva. As informações climáticas, por outro lado, não afetam significativamente essa estimativa (NSv=0,28), podendo até diminuir a eficiência do modelo (NSv=0,77 para NSv=0,68). O emprego de muitas variáveis não gera necessariamente o melhor desempenho do modelo, pois uma variável pode mascarar a outra e, até mesmo, interferir a eficiência do modelo (NSv=0,70 e NS=0,61 para os modelos onde foram utilizadas 38 variáveis de entrada), além de aumentar o custo e o tempo para aquisição dessas variáveis, e a dificuldade de interpretação dos resultados em relação às várias entradas. Alternativamente, pode-se estimar o teor de água no solo utilizando modelos mais simplificados que empregam dados de chuva monitorados e informações extraídas de mapas (topografia e tipo de solo), mas o desempenho desses modelos é menor (NSv 0,66). A análise de importância das variáveis de entrada delimitou a tensão da água no solo e a chuva como as variáveis mais influentes nos modelos de melhor desempenho, e a densidade do solo como a menos importante. Nos modelos mais simples, a variável menos relevante é a declividade e a mais importante é a chuva. A análise de sensibilidade demonstrou que nem sempre os modelos conseguem reproduzir o que deveria ocorrer no ambiente natural. / The water content in the soil is one of the determining factors in the transfer processes between the soil and the atmosphere, contributing to the balances of water and energy. This content is influenced by inputs to the basin, climate characteristics, topography, land cover characteristics, agricultural practices, and soil properties. These wide heterogeneity factors make the soil water content characterization still a challenge. This research aimed to develop an Artificial Neural Network (ANN) model to determine the spatial and temporal variation of the water content in the soil, using climate data, physical properties of soil, and topographic variables, of a basin with an area of approximately 78 km2, located in Brazil`s southern region (Taboão basin). The model adopted is a double layer feedforward neural network with 25 neurons in the hidden layer. The learning method is the back propagation algorithm, with 16 interactions to avoid local minima, and the maximum number of cycles chosen was 30,000. A total of 40 input variables were tested, including four of topography (altitude, slope, distance from the point to the nearest stretch of river and unevenness of the point closest to the stretch of the river), eight of soil related variables (soil type, soil density, soil penetration resistance for layers from 0 to 20 cm and from 20 to 40 cm, soil water tension at a single point in the basin and percentage of clay, silt and sand), 10 climate-related variables (climate, evapotranspiration reference, maximum and minimum air temperature, maximum and minimum air relative humidity, atmospheric pressure, global solar radiation, wind speed and temperature on grass) and 18 variables related to rain (accumulated precipitation in 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; accumulated precipitation in 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 and 30 days; weighted hourly accumulated precipitation; weighted daily accumulated precipitation). The outputs of the models were compared with values determined by gravimetric moisture samples collected from 26 points spatially distributed in the basin, in the period between 15/01 and 10/08/2013. During this period the soil water content (gravimetric water content) ranged from 13.73 to 33.75%. The results show that it is possible to estimate the water content of the soil, temporal and spatial distribution, with good efficiency (NSverication = 0.77), using topographic data from the basin, soil physical properties and precipitation data. The weather information, on the other hand, did not significantly affect the estimate (NSv = 0.28) and may even decrease the efficiency (NSv) of the model (from 0.77 to 0.68). The use of many variables not necessarily generates the best performance of the model as a variable may mask another and even disrupt the efficiency of the model (NSv = 0.70 and NSv = 0.61, where 38 input variables were used), besides increasing the cost and the time to acquire these variables, and the difficulty of interpreting the results in relation to the various inputs. Alternatively, one can estimate the water content in soil using more simplified models, employing monitored rainfall data and information extracted from maps (topography and soil type), but the performance of these models is smaller (NSv 0.66). The analysis of the importance of input variables delimited the soil water tension and the rain as the most influential variables in the best models, and the density of the soil as the least important. In the simplest models, the less relevant variable is the slope and the most important is the rain. The sensitivity analysis showed that the models cannot always play what should occur in the natural environment.

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:47:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArquivoTotal.pdf: 2394257 bytes, checksum: 2c34c6f8c169a39dc1c8599571e0cbff (MD5) Previous issue date: 2012-03-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Study trend is one the strategies used in epidemiological investigations and public health. It´s used as an instrument of support for establishing priority actions. It offers the means to health planning by ensuring a follow-up of the standard sanitary history fluctuations and tendencies of different community in various time periods, thus contributing to new public policies that meet the needs of the population. The aim of this research was to analyse the secular trends of elderly mortality in the period between 1999 and 2010 of João Pessoa. A descriptive analysis of time series was conducted on the death cases in the elderly identified by the mortality database of the Information System. There were 26.158 death cases of people over sixty years old included in the study. The variables analysed were: gender, age, cause of death, home address, place of death, marital status, race, level of education, surgery and necropsy. For the statistical analysis, the Wilcoxon Test and the Box Jenkins and Holt-Winters prediction series with R were used. It was verified that the incidence rate is greater in males and is positively correlated with age. The most common specific causes of death among men include acute myocardial infarction, external causes and neoplasias. Diabetes, breast cancer and pneumonia predominate among women. The mortality estimation for triennium 2012-2015 showed an increase in deaths caused by disorders of the circulatory system and neoplasias, whereas respiratory disorders showed a small increase in the elderly. Having found the mortality incidence in different genders, it was possible to highlight programs and policies targeted to the health of the elderly man. The findings show that a significant number of mortality cases could be reduced or prevented through investments on public infrastructure, prevention programs and health promotion in order to improve to the quality of life of the elderly. / O estudo de tendências é uma das estratégias de investigação da epidemiologia e saúde pública, sendo usado como instrumento de apoio para o estabelecimento de prioridades de ação. Ele fornece subsídios ao planejamento de saúde, permitindo o acompanhamento das flutuações e tendências históricas do padrão sanitário de diferente coletividade, em diversos períodos de tempo, contribuindo na elaboração de novas políticas públicas específicas às necessidades da população. Este estudo tem como objetivo analisar a tendência secular da mortalidade em idosos no período entre 1999 a 2010, realizado no município de João Pessoa. Estudo descritivo de análise de série temporal dos casos de óbitos em idosos identificados no banco de dados do Sistema de Informação sobre. Foram incluídos no estudo 26.158 óbitos de pessoas com sessenta anos e mais. As categorias de análise foram: sexo; faixa etária, causa da morte, local de residência, local de ocorrência, estado civil, raça/cor, grau de instrução, cirurgia, necropsia. Para análise estatística, foram utilizados o teste de Wilcoxon e os modelos de previsão da série de Box Jenkins e Holt-Winters, utilizando o programa R. Verificou-se que a taxa de incidência maior é no sexo masculino e associado positivamente com a idade. Entre as causas específicas de mortalidade entre homens, as mais incidentes são infarto agudo do miocárdio, causas externas e neoplasias. Entre as mulheres, predominam a diabetes, o câncer de mama e a pneumonia. A previsão da mortalidade, no triênio 2012-2015, apontou tendência significativa de crescimento nos óbitos por doenças do aparelho circulatório e neoplasias, enquanto que os óbitos por doenças respiratórias apresentam uma leve tendência de crescimento dos casos de óbitos em idosos. Constatou-se a diferença da mortalidade entre os sexos e a necessidade de traçar programas e políticas voltadas aos idosos com enfoque na saúde do homem. Os achados mostram que parte expressiva das causas de mortalidade poderia ser reduzida ou evitada através de investimentos na infraestrutura pública, programas de prevenção, promoção da saúde, objetivando melhor qualidade de vida entre idosos.

O teor de água no solo é um dos fatores determinantes nos processos de transferência entre o solo e a atmosfera, contribuindo nos balanços de água e de energia. Esse teor é influenciado pelas entradas de água na bacia hidrográfica, por características climáticas, topográficas, de cobertura vegetal, práticas de manejo agrícola e propriedades do solo. A grande heterogeneidade desses fatores faz com que a caracterização desse teor seja ainda um grande desafio. Essa pesquisa objetivou desenvolver abordagens baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para determinação da variação espacial e temporal do teor de água no solo, utilizando informações climáticas, propriedade físicas do solo e variáveis topográficas de uma bacia hidrográfica, com área aproximada de 78 km², localizada na Região Sul do Brasil (bacia do Taboão). A RNA adotada é uma rede de duas camadas, com 25 neurônios na camada intermediária, sendo o treinamento realizado por meio do algoritmo retropropagativo, considerando16 iterações iniciais dos pesos sinápticos, e número máximo de ciclos igual a 30.000. No total foram testadas 40 variáveis de entrada, sendo quatro referentes à topografia (altitude, declividade, distância do ponto ao trecho do rio mais próximo e desnível do ponto ao trecho mais próximo do rio); oito relacionadas ao solo (tipo de solo, densidade do solo, resistência à penetração no solo para as camadas de 0 a 20 cm e 20 a 40 cm, tensão da água no solo em apenas um ponto na bacia e percentual de argila, silte e areia), 10 relativas ao clima (clima, evapotranspiração de referência, temperatura do ar máxima e temperatura do ar, umidade relativa do ar máxima e umidade relativa do ar mínima, pressão atmosférica, radiação solar global, velocidade do vento e temperatura na relva), e 18 variáveis de chuva (chuva de 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; chuva de 1, 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 e 30 dias; chuva média ponderada horária; chuva média ponderada diária). A saída dos modelos foi comparada com valores de umidade gravimétrica determinados por amostras coletadas em 26 pontos da bacia, distribuídos espacialmente na bacia, no período compreendido entre 15/01 e 10/08/2013. Neste período o teor de água no solo (umidade gravimétrica) variou entre 13,73 e 33,75%. Os resultados demonstram que é possível estimar o teor de água no solo, com distribuição espacial e temporal, com boa eficiência (NSverificação = 0,77), empregando dados topográficos da bacia, propriedades físicas do solo e dados de chuva. As informações climáticas, por outro lado, não afetam significativamente essa estimativa (NSv=0,28), podendo até diminuir a eficiência do modelo (NSv=0,77 para NSv=0,68). O emprego de muitas variáveis não gera necessariamente o melhor desempenho do modelo, pois uma variável pode mascarar a outra e, até mesmo, interferir a eficiência do modelo (NSv=0,70 e NS=0,61 para os modelos onde foram utilizadas 38 variáveis de entrada), além de aumentar o custo e o tempo para aquisição dessas variáveis, e a dificuldade de interpretação dos resultados em relação às várias entradas. Alternativamente, pode-se estimar o teor de água no solo utilizando modelos mais simplificados que empregam dados de chuva monitorados e informações extraídas de mapas (topografia e tipo de solo), mas o desempenho desses modelos é menor (NSv 0,66). A análise de importância das variáveis de entrada delimitou a tensão da água no solo e a chuva como as variáveis mais influentes nos modelos de melhor desempenho, e a densidade do solo como a menos importante. Nos modelos mais simples, a variável menos relevante é a declividade e a mais importante é a chuva. A análise de sensibilidade demonstrou que nem sempre os modelos conseguem reproduzir o que deveria ocorrer no ambiente natural. / The water content in the soil is one of the determining factors in the transfer processes between the soil and the atmosphere, contributing to the balances of water and energy. This content is influenced by inputs to the basin, climate characteristics, topography, land cover characteristics, agricultural practices, and soil properties. These wide heterogeneity factors make the soil water content characterization still a challenge. This research aimed to develop an Artificial Neural Network (ANN) model to determine the spatial and temporal variation of the water content in the soil, using climate data, physical properties of soil, and topographic variables, of a basin with an area of approximately 78 km2, located in Brazil`s southern region (Taboão basin). The model adopted is a double layer feedforward neural network with 25 neurons in the hidden layer. The learning method is the back propagation algorithm, with 16 interactions to avoid local minima, and the maximum number of cycles chosen was 30,000. A total of 40 input variables were tested, including four of topography (altitude, slope, distance from the point to the nearest stretch of river and unevenness of the point closest to the stretch of the river), eight of soil related variables (soil type, soil density, soil penetration resistance for layers from 0 to 20 cm and from 20 to 40 cm, soil water tension at a single point in the basin and percentage of clay, silt and sand), 10 climate-related variables (climate, evapotranspiration reference, maximum and minimum air temperature, maximum and minimum air relative humidity, atmospheric pressure, global solar radiation, wind speed and temperature on grass) and 18 variables related to rain (accumulated precipitation in 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; accumulated precipitation in 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 and 30 days; weighted hourly accumulated precipitation; weighted daily accumulated precipitation). The outputs of the models were compared with values determined by gravimetric moisture samples collected from 26 points spatially distributed in the basin, in the period between 15/01 and 10/08/2013. During this period the soil water content (gravimetric water content) ranged from 13.73 to 33.75%. The results show that it is possible to estimate the water content of the soil, temporal and spatial distribution, with good efficiency (NSverication = 0.77), using topographic data from the basin, soil physical properties and precipitation data. The weather information, on the other hand, did not significantly affect the estimate (NSv = 0.28) and may even decrease the efficiency (NSv) of the model (from 0.77 to 0.68). The use of many variables not necessarily generates the best performance of the model as a variable may mask another and even disrupt the efficiency of the model (NSv = 0.70 and NSv = 0.61, where 38 input variables were used), besides increasing the cost and the time to acquire these variables, and the difficulty of interpreting the results in relation to the various inputs. Alternatively, one can estimate the water content in soil using more simplified models, employing monitored rainfall data and information extracted from maps (topography and soil type), but the performance of these models is smaller (NSv 0.66). The analysis of the importance of input variables delimited the soil water tension and the rain as the most influential variables in the best models, and the density of the soil as the least important. In the simplest models, the less relevant variable is the slope and the most important is the rain. The sensitivity analysis showed that the models cannot always play what should occur in the natural environment.