O conforto térmico e a qualidade do ar interior são fatores importantes a serem considerados tanto na fase de projeto quanto na operação dos edifícios. Este trabalho tem como objetivo avaliar as condições do ambiente térmico durante operação do sistema de condicionamento de ar por meio de medições em campo no período de verão. A pesquisa foi realizada em nove edifícios corporativos com climatização artificial na cidade de São Paulo, que foram selecionados conforme critérios pré-estabelecidos de sistema central com distribuição de ar por dutos. A estratégia de medição e o dimensionamento estatístico do número de amostras por edifício foram determinados de acordo com os resultados das primeiras medições. Coletaram-se os dados dos parâmetros ambientais com instrumentação correspondente em três pavimentos aleatórios de cada edifício. Posteriormente, compararam-se os dados com os níveis estipulados por normas técnicas nacionais e internacionais de conforto térmico e qualidade do ar interior, a fim de verificar a eficiência dos sistemas de distribuição de ar dos edifícios pesquisados no que diz respeito à remoção de poluentes, baseado na medição da concentração de dióxido de carbono, e ao provimento do conforto através da análise de variáveis como temperatura, umidade relativa e velocidade do ar. Os resultados mostraram que a maior parte da amostra se enquadrou nas categorias de ambientes térmicos estabelecidos pelas normas e que existe um potencial de conservação de energia nos edifícios de escritório em São Paulo. / Thermal comfort and indoor air quality are important factors to be considered during building design and operation. This study aims to evaluate thermal environment conditions during air conditioning system operation through field measurements in summer. The survey was conducted in nine office buildings with mechanical cooling in São Paulo. Measurement strategy and statistical determination of the number of samples per building were determined in accordance to the results of initial measurements. Environmental parameters data was collected with corresponding instrumentation in buildings and then compared with the levels required by national and international standards for thermal comfort and indoor air quality in order to verify air distribution efficiency in regard of pollutants removal, based on carbon dioxide concentration, and the provision of comfort through the analysis of variables such as temperature, relative humidity and air velocity. The results showed that most of the sample fitted into the categories of thermal environment established by the standards and that there is potential for saving energy in air-conditioned buildings in Sao Paulo.

O conforto térmico e a qualidade do ar interior são fatores importantes a serem considerados tanto na fase de projeto quanto na operação dos edifícios. Este trabalho tem como objetivo avaliar as condições do ambiente térmico durante operação do sistema de condicionamento de ar por meio de medições em campo no período de verão. A pesquisa foi realizada em nove edifícios corporativos com climatização artificial na cidade de São Paulo, que foram selecionados conforme critérios pré-estabelecidos de sistema central com distribuição de ar por dutos. A estratégia de medição e o dimensionamento estatístico do número de amostras por edifício foram determinados de acordo com os resultados das primeiras medições. Coletaram-se os dados dos parâmetros ambientais com instrumentação correspondente em três pavimentos aleatórios de cada edifício. Posteriormente, compararam-se os dados com os níveis estipulados por normas técnicas nacionais e internacionais de conforto térmico e qualidade do ar interior, a fim de verificar a eficiência dos sistemas de distribuição de ar dos edifícios pesquisados no que diz respeito à remoção de poluentes, baseado na medição da concentração de dióxido de carbono, e ao provimento do conforto através da análise de variáveis como temperatura, umidade relativa e velocidade do ar. Os resultados mostraram que a maior parte da amostra se enquadrou nas categorias de ambientes térmicos estabelecidos pelas normas e que existe um potencial de conservação de energia nos edifícios de escritório em São Paulo. / Thermal comfort and indoor air quality are important factors to be considered during building design and operation. This study aims to evaluate thermal environment conditions during air conditioning system operation through field measurements in summer. The survey was conducted in nine office buildings with mechanical cooling in São Paulo. Measurement strategy and statistical determination of the number of samples per building were determined in accordance to the results of initial measurements. Environmental parameters data was collected with corresponding instrumentation in buildings and then compared with the levels required by national and international standards for thermal comfort and indoor air quality in order to verify air distribution efficiency in regard of pollutants removal, based on carbon dioxide concentration, and the provision of comfort through the analysis of variables such as temperature, relative humidity and air velocity. The results showed that most of the sample fitted into the categories of thermal environment established by the standards and that there is potential for saving energy in air-conditioned buildings in Sao Paulo.

Diversos delineamentos experimentais que são aplicados correntemente tomam como base experimentos agronômicos. Esses dados experimentais são, geralmente, analisados usando-se modelos que consideram uma variância residual constante (ou homogênea), como pressuposto inicial. Entretanto, esta pressuposição mostra-se relativamente forte quando se está diante de situações para as quais fatores ambientais ou externos exercem considerável influência nas medidas experimentais. Neste trabalho, são estudados modelos para a média e a variância, simultaneamente, com a variância estruturada de duas formas: (i) por meio de um preditor linear, que permite incorporar variáveis externas e fatores de ruído e (ii) por meio de efeitos aleatórios, que permitem acomodar tanto o efeito longitudinal quanto o efeito de superdispersão, no caso de medidas binárias repetidas no tempo. A classe de modelos lineares generalizados duplos (MLGD) foi aplicada a um estudo observacional que consistiu em medir a mortalidade de frangos de corte no fim da condição de espera pré-abate. Nesse problema, é forte a evidência de que alguns fatores influenciam a variabilidade, e consequentemente, diminuem a precisão das análises inferenciais. Outro problema agronômico relevante, associado à horticultura, são os experimentos de cultura de tecidos vegetais, em que o número de explantes que regeneram são contados. Como esse tipo de experimento apresenta um grande número de parâmetros a serem estimados, comparado ao tamanho da amostra, os modelos existente podem gerar estimativas questionáveis ou até levar a conclusões erroneas, uma vez esse que são baseados em grandes amostras para se fazer inferência estatística. Foi proposto um modelo linear generalizados duplo, para os dados de proporções, de uma perspectiva Bayesiana, visando a análise estatística sob pequenas amostras e a incorporação do conhecimento especialista no processo de estimação dos parâmetros. Um problema clínico, que envolve dados binários medidos repetidamente no tempo é apresentado e são propostos dois modelos que acomodam o efeito da superdispersão e a dependência longitudinal das medidas, utilizandos-se efeitos aleatórios. Foram obtidos resultados satisfatórios nos três problemas estudados. Os MLGD permitiram identificar os fatores associados à mortalidade das aves de corte, o que permitirá minimizar perdas e habilitar os processos de manejo, transporte e abate aos critérios de bem-estar animal e exigências da comunidade européia. O MLGD Bayesiano permitiu identificar o genótipo associado ao efeito de superdispersão, aumentando a precisão da inferência de seleção de variedades. Dois modelos combinados foram propostos logit-normal-Bernoulli-beta e o probit-normal-Bernoulli-beta, que acomodaram satisfatoriamente a superdispersão e a dependência longitudinal das medidas binárias. Esses resultados reforçam a importância de se modelar a média e a variância conjuntamente, o que aumenta a precisão na pesquisa agronômica, tanto em estudos experimentais quanto em estudos observacionais. / Several experimental designs that are currently applied are based on agricultural experiments. These experimental data are, usually, analised with statistical models that assume constant residual variance (or homogeneous), as basic assumption. However, this assumption shows hard to stand for, when environmental or external factors exert strong influence over the measurements. In this work, we study the joint modelling for the mean and the variance, the latter being structured on two ways: (i) through a linear predictor, which allows the incorporation of external variables and/or noise factors and (ii) by the use of random effects, that accommodate jointly the possible overdispersion effect and the dependence of longitudinal data in the case of binary measusurements taken over time. The class of double generalized linear models (DGLM) was applied to an observational study where the poultry mortality was measured in the preslaughter operations. With this situation, it can be observed that there is a strong influence from some environmental factors over the variability observed, and consequently, this reduces the precision of the inferential analysis. Another relevant agricultural problem, related to horticulture, is the tissue culture experiments, where the number of regenerated explants is counted. Usually, this kind of experiment use a large number of parameters to be estimated, when compared with the sample size. The current frequentist models are based on large samples for statistical inference and, under this experimental condition, can generate unreliable estimates or even lead to erroneous conclusions. A double generalized linear model was proposed to analyse proportion data, under the Bayesian perspective, which can be applied to small samples and can incorporate expert knowledge into the parameter estimation process. One clinical research, that measured binary data repeatedly through the time is presented and two models are proposed to fit the overdispersion effect and the dependence of longitudinal measurements, using random effects. It was obtained satisfactory results under these three problems studied. the DGLM allowed to identify factors associated with the poultry mortality, that will allow to minimize loss and improve the process, since the catching until lairage on slaughterhouse, agreeing with animal welfare criteria and the European community rules. The Bayesian DGLM allowed to identify the genotype associated with the overdispersion effect, increasing the precision on the inference about varieties selection. Two combined models were proposed, a logit-normal- Bernoulli-beta and a probit-normal-Bernoulli-beta, which have both addressed the overdispersion effect and the longitudinal dependence of the binary measurements. These results reinforce the importance to modelling mean and dispersion jointly, as a way to increase the precision of agricultural experimentation, be it on experimental studies or observational studies.

Diversos delineamentos experimentais que são aplicados correntemente tomam como base experimentos agronômicos. Esses dados experimentais são, geralmente, analisados usando-se modelos que consideram uma variância residual constante (ou homogênea), como pressuposto inicial. Entretanto, esta pressuposição mostra-se relativamente forte quando se está diante de situações para as quais fatores ambientais ou externos exercem considerável influência nas medidas experimentais. Neste trabalho, são estudados modelos para a média e a variância, simultaneamente, com a variância estruturada de duas formas: (i) por meio de um preditor linear, que permite incorporar variáveis externas e fatores de ruído e (ii) por meio de efeitos aleatórios, que permitem acomodar tanto o efeito longitudinal quanto o efeito de superdispersão, no caso de medidas binárias repetidas no tempo. A classe de modelos lineares generalizados duplos (MLGD) foi aplicada a um estudo observacional que consistiu em medir a mortalidade de frangos de corte no fim da condição de espera pré-abate. Nesse problema, é forte a evidência de que alguns fatores influenciam a variabilidade, e consequentemente, diminuem a precisão das análises inferenciais. Outro problema agronômico relevante, associado à horticultura, são os experimentos de cultura de tecidos vegetais, em que o número de explantes que regeneram são contados. Como esse tipo de experimento apresenta um grande número de parâmetros a serem estimados, comparado ao tamanho da amostra, os modelos existente podem gerar estimativas questionáveis ou até levar a conclusões erroneas, uma vez esse que são baseados em grandes amostras para se fazer inferência estatística. Foi proposto um modelo linear generalizados duplo, para os dados de proporções, de uma perspectiva Bayesiana, visando a análise estatística sob pequenas amostras e a incorporação do conhecimento especialista no processo de estimação dos parâmetros. Um problema clínico, que envolve dados binários medidos repetidamente no tempo é apresentado e são propostos dois modelos que acomodam o efeito da superdispersão e a dependência longitudinal das medidas, utilizandos-se efeitos aleatórios. Foram obtidos resultados satisfatórios nos três problemas estudados. Os MLGD permitiram identificar os fatores associados à mortalidade das aves de corte, o que permitirá minimizar perdas e habilitar os processos de manejo, transporte e abate aos critérios de bem-estar animal e exigências da comunidade européia. O MLGD Bayesiano permitiu identificar o genótipo associado ao efeito de superdispersão, aumentando a precisão da inferência de seleção de variedades. Dois modelos combinados foram propostos logit-normal-Bernoulli-beta e o probit-normal-Bernoulli-beta, que acomodaram satisfatoriamente a superdispersão e a dependência longitudinal das medidas binárias. Esses resultados reforçam a importância de se modelar a média e a variância conjuntamente, o que aumenta a precisão na pesquisa agronômica, tanto em estudos experimentais quanto em estudos observacionais. / Several experimental designs that are currently applied are based on agricultural experiments. These experimental data are, usually, analised with statistical models that assume constant residual variance (or homogeneous), as basic assumption. However, this assumption shows hard to stand for, when environmental or external factors exert strong influence over the measurements. In this work, we study the joint modelling for the mean and the variance, the latter being structured on two ways: (i) through a linear predictor, which allows the incorporation of external variables and/or noise factors and (ii) by the use of random effects, that accommodate jointly the possible overdispersion effect and the dependence of longitudinal data in the case of binary measusurements taken over time. The class of double generalized linear models (DGLM) was applied to an observational study where the poultry mortality was measured in the preslaughter operations. With this situation, it can be observed that there is a strong influence from some environmental factors over the variability observed, and consequently, this reduces the precision of the inferential analysis. Another relevant agricultural problem, related to horticulture, is the tissue culture experiments, where the number of regenerated explants is counted. Usually, this kind of experiment use a large number of parameters to be estimated, when compared with the sample size. The current frequentist models are based on large samples for statistical inference and, under this experimental condition, can generate unreliable estimates or even lead to erroneous conclusions. A double generalized linear model was proposed to analyse proportion data, under the Bayesian perspective, which can be applied to small samples and can incorporate expert knowledge into the parameter estimation process. One clinical research, that measured binary data repeatedly through the time is presented and two models are proposed to fit the overdispersion effect and the dependence of longitudinal measurements, using random effects. It was obtained satisfactory results under these three problems studied. the DGLM allowed to identify factors associated with the poultry mortality, that will allow to minimize loss and improve the process, since the catching until lairage on slaughterhouse, agreeing with animal welfare criteria and the European community rules. The Bayesian DGLM allowed to identify the genotype associated with the overdispersion effect, increasing the precision on the inference about varieties selection. Two combined models were proposed, a logit-normal- Bernoulli-beta and a probit-normal-Bernoulli-beta, which have both addressed the overdispersion effect and the longitudinal dependence of the binary measurements. These results reinforce the importance to modelling mean and dispersion jointly, as a way to increase the precision of agricultural experimentation, be it on experimental studies or observational studies.