Made available in DSpace on 2016-12-23T14:37:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Willian Bucker Moraes.pdf: 2543567 bytes, checksum: 39cbc60151124897818f6ebbce433b24 (MD5) Previous issue date: 2009-07-30 / The Rust, caused by the fungus Puccinia psidii Winter, is one of the most important diseases to the eucalypt host. The pathogen causes the disease in clonal minigarden and in young plants in the field, mostly in leaves and in young shoots. The favorable climatic conditions to infection of these pathogen in eucalypt include temperature between 18 to 25 ºC, with periods of at least 6 hours of leaf wetness for 5 to 7 days. Considering the interaction between environment and pathogen, the present study has as objective : (a) to map risk areas for the establishment of eucalyptus rust by exploiting the principle of space-time escape and (b) evaluate the potential impacts of global climate change on the spatial distribution of areas of risk for the occurrence of eucalyptus rust. (a) For the mapping of risk areas, it was calculated the rate of infection from the average daily maximum temperature and leaf wetness, and from this generated the risk index. The data used were obtained from the meteorological database, of the Regional Aracruz and São Mateus (Espírito Santo) and Regional Teixeira de Freitas (Bahia) for the years 2001 to 2006, a total of 23 weather stations. Based on the value of the index of occurrence risk of the eucalyptus rust, were prepared maps of spatial and temporal distribution of the disease, for which it was observed that the risk index varied according to the studied area and months of the year. The months from May to November were more favorable for the occurrence of eucalyptus rust. Thus, the results obtained in this study allowed the working principle of space-time escape, making it possible to schedule the harvest season, driving regrowth and planting of clones according to the level of resistance to disease. (b) To study the potential impacts of global climate change on the distribution of eucalypt rust, were prepared monthly maps of risk areas for the occurrence of disease, considering the current climatic conditions, based on a historical series from 1961 to 1990 and future scenarios A2 and B2, for the decades 2020, 2050 and 2080 provided by the Intergovermental Panel on Climate Change (IPCC). The weather conditions were classified into three categories, according to the potential risk of disease occurrence, considering the temperature (T) and relative humidity (RH): ): i) high risk (18 &#8804; T &#8804; 25 ºC and UR &#8805; 90%); ii) medium risk (T &#61500; 18 ou T > 25 ºC e UR 90%; T < 18 ou T &#61502; 25 ºC e UR &#8805; 90%); and iii) low risk (T 18 ou T > 25 ºC e UR 90%). Data about the future climate scenarios were provided by the GCM Change Fields. It was used in this work the simulation model Hadley Center for Climate Prediction and Research (HadCM3) using the Idrisi 32. Based on the results obtained observed that there will be reduction in the area favorable for the occurrence of eucalyptus rust, and this reduction will be gradual for the decades of 2020, 2050 and 2080 being more pronounced in scenario A2 than in B2. However, it is important to note that large areas still remain favorable for disease development, especially in the colder months of the year, in other words, from May to July. Thus, the knowledge generated in this work, coupled with the development of predictive models of the disease, can be important tools in the integrated management of eucalyptus rust / A ferrugem, causada pelo fungo Puccinia psidii Winter, é um das doenças mais importantes para a eucaliptocultura. O patógeno causa doença em minijardim clonal e em plantas novas no campo, principalmente em folhas e em brotações jovens. As condições climáticas favoráveis para infecção deste patógeno em eucalipto incluem temperatura entre 18 a 25 °C, com períodos de pelo menos 6 horas de molhamento foliar, por 5 a 7 dias consecutivos. Considerando a interação entre ambiente e patógeno, o presente trabalho teve como objetivos: (a) mapear áreas de risco ao estabelecimento da ferrugem do eucalipto explorando o princípio de escape espaço-temporal; e (b) avaliar os potenciais impactos das mudanças climáticas globais sobre a distribuição espacial das áreas de risco para ocorrência da ferrugem do eucalipto. (a) Para o mapeamento das áreas de risco, foi calculado o índice de infecção, a partir da média diária da temperatura máxima e do período de molhamento foliar, sendo a partir deste gerado o índice de risco. Os dados utilizados foram obtidos do banco de dados meteorológicos, das Regionais Aracruz e São Mateus (Espírito Santo) e da Regional Teixeira de Freitas (Bahia), referentes aos anos de 2001 a 2006, totalizando 23 estações meteorológicas. Com base no valor do índice de risco de ocorrência da ferrugem do eucalipto, elaboraram-se mapas de distribuição espaço-temporal da doença, pelos quais foi possível observar que o índice de risco variou em função da área estudada e dos meses do ano. Os meses de maio a novembro apresentaram maior favorabilidade para ocorrência da ferrugem do eucalipto. Sendo assim, os resultados obtidos nesse estudo permitiram trabalhar o princípio de escape espaço-temporal, tornando possível a programação da época de colheita, condução de rebrota e plantio de clones de acordo com o nível de resistência à doença. (b) Para o estudo dos impactos potenciais das mudanças climáticas globais sobre a distribuição da ferrugem do eucalipto, elaboraram-se mapas mensais das áreas de risco para ocorrência da doença, considerando as condições climáticas atuais, com base em uma série histórica de 1961 a 1990 e os cenários futuros A2 e B2, para as décadas de 2020, 2050 e 2080 disponibilizados pelo Intergovermental Panel on Climate Change (IPCC). As condições climáticas foram classificadas em três categorias, de acordo com o risco potencial de ocorrência da doença, considerando a temperatura (T) e umidade relativa do ar (UR): i) alto risco (18 &#8804; T &#8804; 25 ºC e UR &#8805; 90%); ii) médio risco (T &#61500; 18 ou T > 25 ºC e UR 90%; T < 18 ou T &#61502; 25 ºC e UR &#8805; 90%); e iii) baixo risco (T 18 ou T > 25 ºC e UR 90%). Os dados sobre os cenários climáticos futuros foram fornecidos pelo GCM Change Fields. Empregou-se neste trabalho o modelo de simulação Hadley Centre for Climate Prediction and Research (HadCm3), utilizando o software Idrisi 32. Com base nos resultados obtidos observou-se que haverá redução da área favorável para ocorrência da ferrugem do eucalipto, sendo que esta redução será gradativa para as décadas de 2020, 2050 e 2080, sendo mais acentuada no cenário A2 que no B2. Entretanto, é importante ressaltar que extensas áreas ainda continuarão favoráveis ao desenvolvimento da doença, principalmente nos meses mais frios do ano, ou seja, maio a julho. Desta forma, os conhecimentos gerados neste trabalho, aliados com o desenvolvimento de modelos de previsão da doença, podem constituir ferramentas importantes no manejo integrado da ferrugem do eucalipto

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andre Alves Nogueira.pdf: 3385945 bytes, checksum: 5c7b555b59610b2dac767f2900bfe5be (MD5) Previous issue date: 2014-02-20 / Weather Extreme Events (WEE) can cause natural disasters because they are often accompanied by dangerous physical activities which cause significant damage to people and properties, including some deaths. A way to soften the damage caused by these disasters is to use Weather Warning System (WWS). These kind of systems can detect an imminent risk and, different types of alerts can be triggered in order to mobilize the emergency personnel in advance. This research aims to help the Amazon Protection System (SIPAM) to solve the communication problem with the alert and mobilization. It is intended, primarily, to assist the Civil Defense with the affected population by WEE. A comparative investigation was performed in ten studies aiming to understand and analyze the main characteristics of a Warning System, which were incorporated into this research, highlighting the support of a Multi-Agent System to assist the WWS, and the use of SMS (Short Message Service) technology and E-mail for sending the alert. System Tests showed that the approach proved promising, with shipping times smaller alerts those found in the literature with a high rate of confirmed users. Also the process of sending the alert factor being faster helps to minimize the effects of EME with the affected population. / Eventos Meteorológicos Extremos (EME) podem gerar desastres naturais, geralmente acompanhados de atividades físicas perigosas que provocam danos significativos a pessoas e propriedades, gerando um grande número de vítimas ou até mesmo mortes. Uma maneira de mitigar os danos causados por estes desastres é a utilização de Sistemas de Alertas Meteorológicos (SAM); sendo detectado um risco iminente, diferentes tipos de alertas podem ser acionados objetivando a mobilização antecipada das equipes de emergência. O presente trabalho visa contribuir com o Sistema de Proteção da Amazônia (SIPAM) ou com órgãos semelhantes para a resolução do problema de comunicação referente à emissão dos alertas e a mobilização, destinando-se principalmente à ação da Defesa Civil e órgãos competentes junto à população em função dos EME ocorridos. Nesta pesquisa foi realizada uma investigação comparativa com dez trabalhos objetivando conhecer e analisar as principais características de um Sistema de Alerta, as quais foram incorporadas neste projeto, destacando-se o apoio de um Sistema Multiagente para auxiliar o SAM, e o uso das tecnologias de SMS (Short Message Service) e E-mail para o envio do alerta. Testes do sistema evidenciaram que a abordagem adotada mostrou-se promissora, apresentando tempos de envio de alertas menores que os encontrados na literatura e com alta taxa de usuários confirmados, fator de muita importância para a minimização dos efeitos dos EME junto à população atingida.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Potato is grown in Central Rio Grande do Sul State mainly by small farmers, which use weekly sprayings with fungicides, without taking into account if meteorological conditions favor or not Late Blight and other pathogens. Water deficit can affect potato development and growth, which may affect tuber yield and quality. Irrigation applied inadequality may favor diseases due to leaf wetning. Both leaf wetning high an relative humidity play an important role in epidemic events, favoring Late Blight (Phytophthota infestans), a pathogen with high potential of causing disease. The objective of this study was to determine the effect of different levels of irrigation on yield and occurrence of Late Blight in potato cv. Asterix in the area of influence of the Meteorological Station of Santa Maria. Two experiments were conducted at the experimental field, Crop science Department, Federal University of Santa Maria. One experiment was during spring, from 21/11/2005 (emergence) to 21/02/2006 (harvest). The second experiment was during fall, from 10/04 (emergence) to 13/07/2006. The experimental design was a complete randomized, with four replications. Each replication was a 5 m x 3,2 m plot with four rows. Plant spacing was 0,8 m x 0,3 m. Fungicides used to control Late Blight were mancozebe (Dithane NT 3,0 Kg ha-1), copper oxychloride (Cuprogarb 350 4 g l-1), pyraclostrobin + metiram (Cabrio Top 3,0 Kg ha-1). The Blitecast model was used to indicate the timing of spraying, by accumulating severity values (VS) of 0 (control), 18, 24, and 30. Sprinkling irrigation was used assuming 1,0 ETm, 0,75 ETm, 0,50 ETm and no irrigation. Results showed that in dry and high temperature periods, yield was affected by irrigation, mainly when crop water demand was plenty recharged with 100% ETm. During wet periods, yield was affected by the efficient of Late Blight control. The Blitecast model with a severity value of 18 (Bli18) was the most efficient for controlling Late Blight, compared to Bli24 and Bli30, as a tool for managing fungicides application. Irrigations applied at least every there days did not affect Late Blight incidure and development / O cultivo da batata na região central do Estado do Rio Grande do Sul é realizado em sua maioria por pequenos produtores, que se utilizam, em geral, de calendários com aplicação semanal de fungicidas, não levando em consideração se as condições meteorológicas são favoráveis ou desfavoráveis para o desenvolvimento da requeima e outros patógenos da batata. A deficiência hídrica também pode afetar o desenvolvimento e o crescimento dessa cultura, o que se reflete na produtividade e na qualidade dos tubérculos, sendo a irrigação uma prática freqüente. Porém a irrigação realizada inadequadamente pode também favorecer o aparecimento de doenças devido ao molhamento foliar. Tanto o molhamento foliar quanto a umidade relativa do ar elevada desempenham um importante papel na epidemiologia, favorecendo a ocorrência da requeima causada por Phytophthora infestans (Mont.) De Bary, um patógeno de alto potencial destrutivo. O trabalho teve como objetivo determinar o efeito de diferentes níveis de irrigação na produtividade e ocorrência de requeima na cultura da batata, cultivar Asterix , na região de abrangência da Estação Meteorológica de Santa Maria. Foram realizados dois experimentos na área experimental do Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria, sendo o primeiro na primavera, no período de 21/11/2005 (emergência) a 21/02/2006 (colheita) e o segundo no outono de 2006, no período de 10/04 (emergência) a 13/07/2006 (colheita). O delineamento experimental utilizado foi o de blocos ao acaso com quatro repetições, sendo cada parcela composta de quatro fileiras de plantas com 5,0 m de comprimento e 3,2 m de largura. O plantio foi realizado conforme as técnicas recomendadas para a região, com espaçamento entre fileiras de plantas de 0,80 m e entre as plantas nas fileiras de 0,30 m. Para o controle da requeima da batata foram utilizados os fungicidas mancozebe (Dithane NT 3,0 kg ha-1 do produto comercial), oxicloreto de cobre (Cuprogarb 350 4 g l-1 do produto comercial), piraclostrobina + metiram (Cabrio Top 3,0 kg ha-1 do produto comercial). Foi utilizado o sistema Blitecast para determinar o momento da aplicação de fungicidas, através do acúmulo de valores de severidade (VS) igual a 0 (Test), 18, 24 e 30. Para fins de comparação, a irrigação foi realizada por aspersão, utilizando a dotação de 1,0 ETm, 0,75 ETm, 0,50 ETm e sem irrigação. Os resultados mostram que em períodos relativamente secos com temperatura alta, a produtividade foi influenciada pela irrigação, principalmente quando a necessidade hídrica da cultura foi plenamente atendida com a reposição de 100% da ETm. Em períodos úmidos, a produtividade foi influenciada pela eficiência no controle da requeima. O sistema Blitecast com acúmulo de 18 valores de severidade (Bli18) foi o mais eficiente em comparação com o Bli24 e o Bli30 para o controle da requeima da batata, como esquema de gerenciamento de aplicação de fungicidas. A irrigação realizada em intervalos de pelo menos três dias não teve influência significativa sobre a incidência e o desenvolvimento da requeima

[pt] Estimativas informam que 80 por cento a 99 por cento dos alarmes disparados em unidades hospitalares são falsos ou clinicamente insignificantes, representando uma cacofonia de sons que não apresenta perigo real aos pacientes. Estes falsos alertas podem culminar em uma sobrecarga de alertas que leva um profissional da saúde a perder eventos importantes que podem ser prejudiciais aos pacientes ou até mesmo fatais. À medida que as unidades de saúde se tornam mais dependentes de dispositivos de monitoramento que acionam alarmes, o problema da fadiga de alarme deve ser tratado como uma das principais questões, a fim de prevenir a sobrecarga de alarme para os profissionais da saúde e aumentar a segurança do paciente. O principal objetivo desta tese é propor uma solução para o problema de fadiga de alarme usando um mecanismo de raciocínio automático para decidir como notificar os membros da equipe de saúde. Nossos objetivos específicos são: reduzir o número de notificações enviadas à equipe de cuidadores; detectar alarmes falsos com base em informações de contexto do alarme; decidir o melhor cuidador a quem uma notificação deve ser atribuída. Esta tese descreve: um modelo para suportar algoritmos de raciocínio que decidem como notificar os profissionais de saúde para evitar a fadiga de alarme; uma arquitetura para sistemas de saúde que suporta recursos de monitoramento, raciocínio e notificação de pacientes; e três algoritmos de raciocínio que decidem: (i) como notificar os profissionais de saúde decidindo quando agrupar um conjunto de alarmes; (ii) se deve ou não notificar os profissionais de saúde com uma indicação de probabilidade de falso alarme; (iii) quem é o melhor cuidador a ser notificado considerando um grupo de cuidadores. Experimentos foram realizados para demonstrar que, ao fornecer um sistema de raciocínio que agrupa alarmes semelhantes e recorrentes, pode-se reduzir o total de notificações recebidas pelos cuidadores em até 99.3 por cento do total de alarmes gerados, sem perda de informação útil. Esses experimentos foram avaliados através do uso de um conjunto de dados reais de monitoramento de sinais vitais de pacientes registrados durante 32 casos cirúrgicos nos quais os pacientes foram submetidos à anestesia, no hospital Royal Adelaide. Apresentamos os resultados desse algoritmo através de gráficos gerados na linguagem R, onde mostramos se o algoritmo decidiu emitir um alarme imediatamente ou após um determinado delay. Para a tarefa de atribuição de notificações realizada pelo nosso algoritmo de raciocínio que decide sobre qual cuidador notificar, também alcançamos nossos resultados esperados, uma vez que o algoritmo priorizou o cuidador que estava disponível no momento do alarme, além de ser o mais experiente e capaz de atender à notificação. Os resultados experimentais sugerem fortemente que nossos algoritmos de raciocínio são uma estratégia útil para evitar a fadiga de alarme. Embora tenhamos avaliado nossos algoritmos em um ambiente experimental, tentamos reproduzir o contexto de um ambiente clínico utilizando dados reais de pacientes. Como trabalho futuro, visamos avaliar os resultados de nossos algoritmos utilizando condições clínicas mais realistas, aumentando, por exemplo, o número de pacientes, os parâmetros de monitoramento e os tipos de alarme. / [en] Estimates show that 80 per cent to 99 per cent of alarms set off in hospital units are false or clinically insignificant, representing a cacophony of sounds that do not present a real danger to patients. These false alarms can lead to an alert overload that causes a health care provider to miss important events that could be harmful or even life-threatening. As health care units become more dependent on monitoring devices for patient care purposes, the alarm fatigue issue has to be addressed as a major concern in order to prevent healthcare providers from undergoing alarm burden, as well as to increase patient safety. The main goal of this thesis is to propose a solution for the alarm fatigue problem by using an automatic reasoning mechanism to decide how to notify members of the health care team. Our specific goals are: to reduce the number of notifications sent to caregivers; to detect false alarms based on alarm-context information; to decide the best caregiver to whom a notification should be assigned. This thesis describes: a model to support reasoning algorithms that decide how to notify caregivers in order to avoid alarm fatigue; an architecture for health systems that supports patient monitoring, reasoning and notification capabilities; and three reasoning algorithms that decide: (i) how to notify caregivers by deciding whether to aggregate a group of alarms; (ii) whether, or not, to notify caregivers with an indication of a false alarm probability; (iii) who is the best caregiver to notify considering a group of caregivers. Experiments were used to demonstrate that by providing a reasoning system that aggregates alarms we can reduce the total of notifications received by the caregivers by up to 99.3 per cent of the total alarms generated. These experiments were evaluated through the use of a dataset comprising real patient monitoring data and vital signs recorded during 32 surgical cases where patients underwent anesthesia at the Royal Adelaide Hospital. We present the results of this algorithm by using graphs generated with the R language, which show whether the algorithm decided to deliver an alarm immediately or after a given delay. We also achieved the expected results for our reasoning algorithm that handles the notifications assignment task, since the algorithm prioritized the caregiver that was available and was the most experienced and capable of attending to the notification. The experimental results strongly suggest that our reasoning algorithms are a useful strategy to avoid alarm fatigue. Although we evaluated our algorithms in an experimental environment, we tried to reproduce the context of a clinical environment by using real-world patient data. As future work, we aim to evaluate our algorithms using more realistic clinical conditions by increasing, for example, the number of patients, monitoring parameters, and types of alarm.

[pt] A conservação de florestas propicia, através de seus serviços ecológicos, uma série de benefícios ao ambiente. As melhorias no ambiente incluem a manutenção da biodiversidade, a conservação dos recursos hídricos e a redução de carbono na atmosfera. Apesar dos benefícios mencionados, as áreas de floresta são submetidas à incêndios florestais, desmatamentos e outras degradações que desconsideram sua importância para o equilíbrio geoecológico e produtivo. Com objetivo de conservar o ambiente e promover o desenvolvimento sustentável, países estão implementando modernos sistemas de administração territorial, que visam realizar a regularização do território, em seus diversos aspectos (fundiário, ambiental, fiscal, entre outros). Como exemplo, cita-se o programa Cadastro Ambiental Rural (CAR) e o Programa de Regularização Ambiental (PRA), sistema de administração de terras que tem o objetivo de implementar as restrições ao uso do solo, nos imóveis rurais brasileiros. Assim, o estudo busca analisar em que medida o PRA, do CAR, está contribuindo para a redução dos desmatamentos, focos de queimada, alertas de degradação e embargos ambientais federais, nos imóveis rurais brasileiros. Para desenvolver o estudo, foi utilizado como recorte espacial o estado do Acre, no Brasil. Para tal, são realizadas análises espaciais e estatísticas visando avaliar a tendência e cenário futuro das variáveis supracitadas. Os resultados obtidos indicam que a adesão ao PRA contribui para a redução dos desmatamentos, focos de queimada e alertas de degradação ambiental. Nos embargos ambientais, foi identificada tendência similar em imóveis com e sem adesão ao PRA e análise preditiva maior, em imóveis que aderiram ao PRA. Também são realizadas entrevistas semiestruturadas abordando os impactos do PRA e do CAR nas condições ambientais e socioeconômicas dos imóveis rurais brasileiros e desafios e oportunidades para a regularização ambiental no Brasil. Por último, o estudo propõe um sistema de monitoramento que analisa as contribuições do PRA do CAR na redução dos desmatamentos, focos de queimada, alertas de degradação ambiental e embargos ambientais, nos imóveis rurais do Acre. O sistema proposto promove a interoperabilidade dos dados espaciais do CAR, com as bases de dados do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA). / [en] The conservation of forests provides a range of benefits to the environment through its ecological services. Environmental improvements include the maintenance of biodiversity, the conservation of water resources, and the reduction of carbon in the atmosphere. Despite the mentioned benefits, forest areas are subjected to wildfires, deforestation, and other degradations that disregard their importance for the geoecological and productive balance. With the aim of conserving the environment and promoting sustainable development, countries are implementing modern land administration systems, which aim to regularize the territory in its various aspects (tenure, environmental, fiscal, among others). As an example, the Rural Environmental Cadaster (CAR) program and the Environmental Regularization Program (PRA), a land administration system which aims to implement the restrictions on land use in Brazilian rural properties, are cited. Thus, the study seeks to analyze the extent to which the PRA, from the CAR, is contributing to the reduction of deforestation, fire outbreaks, alerts of degradation, and federal environmental embargoes on Brazilian rural properties. To develop the research, the state of Acre, in Brazil, was used as a case study. For this purpose, spatial and statistical analyses are carried out to evaluate the trend and future scenario of the aforementioned variables. The results obtained indicate that adherence to the PRA contributes to the reduction of deforestation, fire outbreaks, and alerts of environmental degradation. In environmental embargoes, a similar trend was observed in properties with and without adherence to the PRA, and a greater predictive analysis in properties that adhered to the PRA. Semi-structured interviews are also conducted to address the impacts of the PRA and CAR on the environmental and socioeconomic conditions of Brazilian rural properties and the challenges and opportunities for environmental regularization in Brazil. Lastly, the study proposes a monitoring system that analyzes the contributions of the PRA and CAR in reducing deforestation, fire outbreaks, environmental degradation alerts, and environmental embargoes on rural properties in Acre. The proposed system promotes the interoperability of the CAR s spatial data with the databases of the Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) and the Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA).

[pt] A seca é um dos desastres naturais mais críticos que tem efeitos devastadores sobre habitats naturais, ecossistemas e muitos setores econômicos e sociais. Devido a esses graves impactos dos eventos de seca, muitos estudos estão focados no monitoramento, previsão e análise de risco de secas para auxiliar os planos de preparação e medidas de mitigação. Esta tese propõe um sistema de monitoramento e alerta de secas na região do semiárido do Brasil, chamado Drought Risk Assessment Interface (DRAI), que se baseia em um índice composto de risco de seca. O índice de risco possui duas componentes: ameaça e vulnerabilidade. A ameaça considera indicadores meteorológicos, enquanto a vulnerabilidade considera variáveis sociais. Com base na opinião de especialistas de vários países do mundo, com mais de 10 anos de experiência na área, foi definido o peso de cada um desses indicadores usando o processo de hierarquia analítica (AHP - Analytical Hierarchy Process). Os resultados foram comparados com outros índices de seca com o intuito de validar o índice proposto. Em seguida, foram levantados os principais sistemas de monitoramento e alertas em nível nacional e internacional e, então, foi proposto um padrão para geração de alertas no DRAI. Os alertas foram associados à sete medidas de mitigação de risco de seca validadas por técnicos locais. O DRAI tem como usuário final, além de outros pesquisadores, as Defesas Civis que poderão atuar diretamente nas ações de mitigação dos riscos. Como pesquisas futuras, sugere-se a automatização da coleta dos dados que compõem o índice de ameaça bem como a aplicação do estudo para todo o território brasileiro. / [en] Drought is one of the most critical natural disasters that have devastating effects on natural habitats, ecosystems and many economic and social sectors. Due to these severe impacts of drought events, many studies are focused on monitoring, forecasting and analyzing drought risk, to help with drought preparedness plans and mitigation measures. This study presents a drought early warning system in the semiarid region of Brazil, called the Drought Risk Assessment Interface (DRAI), which is based on a composite index of meteorological drought risk. The risk index has two components: hazard and vulnerability. The hazard considers meteorological indicators while the vulnerability considers social variables. Based on the opinion of experts from several countries in the world, with more than ten years of experience in the field, we define the weight of each of these indicators using the analytical hierarchy process (AHP). Then, the main early warning systems at national and international level were raised and then, a standard for generating warnings in the DRAI was proposed. The warnings were associated with seven drought risk mitigation measures validated by local technicians. DRAI has as its end user, in addition to other researchers, Civil Defenses that can act directly in risk mitigation actions. Finally, the system and its main features are presented. As future research, we suggest automating the collection of data that make up the hazard index as well as applying the study to the entire Brazilian territory.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-06-27T13:30:09Z No. of bitstreams: 1 Paulo Fernando Benetti Marcon_.pdf: 962793 bytes, checksum: 8c45fbcf4084b51d6348450029bf5f28 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-27T13:30:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo Fernando Benetti Marcon_.pdf: 962793 bytes, checksum: 8c45fbcf4084b51d6348450029bf5f28 (MD5) Previous issue date: 2017-03-31 / Nenhuma / O uso de recursos tecnológicos para auxiliar nas tarefas de ensino e aprendizagem é uma realidade. A disseminação de ambientes virtuais de aprendizado, como meio de promover a realização de cursos on-line, demonstra franca expansão. Além de tarefas que propiciam a ampliação dos meios de ensino, tais sistemas permitem o registro completo de todas as interações dos alunos no decorrer da realização de disciplinas. Essa gama de informação produzida pode ser utilizada para predição de estudantes em situação de risco enquanto a disciplina ocorre, o que para instituições de ensino pode representar redução nos índices de reprovação e evasão. Entretanto o número elevado de variáveis envolvidas, ainda mais quando várias disciplinas são consideradas, dificulta a construção de modelos computacionais eficientes. Desta forma, este trabalho visa investigar a construção de modelos generalistas – treinados com dados de diversas disciplinas disponíveis – contrapondo a construção de modelos individualizados – treinados individualmente com dados de cada disciplina. Para isto um amplo conjunto de dados educacionais foi extraído, obtido de uma instituição de ensino superior, composto de diferentes cursos, disciplinas e períodos letivos, não sendo utilizadas variáveis que invadissem a privacidade dos estudantes. Uma vez definidas as características e transformações dos dados que contribuíam à identificação de insucesso acadêmico no decorrer da disciplina então foram aplicados algoritmos clássicos de Mineração de Dados seguindo ambas as abordagens, generalista e individualizada, e a cada unidade de conteúdo das disciplinas. Os resultados obtidos demonstram vantagens e desvantagens de ambas as abordagens e que dadas as circunstâncias os modelos individualizados podem ser melhores, obtendo taxas de acerto maiores, e que em outras circunstâncias modelos generalistas apresentam um custo menor para a obtenção e manutenção dos modelos preditivos, mesmo com uma queda nos índices de acerto. / The use of technological resources to assist teaching and learning tasks is a reality. The dissemination of virtual learning environments, as a mean of promoting online courses, shows a clear expansion. In addition to tasks that allow the expansion of teaching resources, such systems allow the complete recording of all the interactions of the students inside the courses. This range of information produced can be used to predict at-risk students while the course is taking place, which for educational institutions may represent a reduction in failure and dropout rates. However, the high number of variables involved, especially when several courses are considered, makes it difficult to construct efficient computational models. In this way, this work aims to investigate the construction of generalist models – trained with data from several available courses – counterposing the construction of individualized models – individually trained with data from each course. In this way, a broad set of educational data was extracted, obtained from a higher education institution, composed of different undergraduate programs, courses and academic periods, not using variables that invaded students' privacy. Once the characteristics and transformations of the data that contributed to the identification of academic insuccess during the course were defined, then classical data mining algorithms were applied following both generalist and individualized approaches and to each content unit of the course. The results obtained demonstrate the advantages and disadvantages of both approaches and that given the circumstances the individualized models may be better, obtaining higher hit rates, and that in other circumstances generalist models present a lower cost for the obtaining and maintenance of the predictive models, even with a drop in hit rates.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2013-03-08T22:10:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_DesenvolvimentoSistemaAlerta.pdf: 14875974 bytes, checksum: a253ce95389b2a95597b554d1dded4bc (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-03-14T17:23:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_DesenvolvimentoSistemaAlerta.pdf: 14875974 bytes, checksum: a253ce95389b2a95597b554d1dded4bc (MD5) / Made available in DSpace on 2013-03-14T17:23:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_DesenvolvimentoSistemaAlerta.pdf: 14875974 bytes, checksum: a253ce95389b2a95597b554d1dded4bc (MD5) Previous issue date: 2012 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A presente dissertação desenvolveu um Sistema de Alerta de Enchentes para a Cidade de Marabá, localizada na confluência dos rios Itacaiúnas e Tocantins, a 440 km da cidade de Belém, capital do Estado do Pará. O Sistema de Alerta de Enchentes foi desenvolvido com base no modelo hidrológico MOD-4B incorporado a um Sistema de Informações Geográficas. Esse sistema permite prever as variações do nível do Rio Tocantins ao longo do ano, de modo a acompanhar a evolução da cheia com antecedência de 4 dias, o que torna possível uma ação eficiente da defesa civil. O modelo de previsão utilizou como referência as réguas linimétricas localizadas nos rios Tocantins e Araguaia nas cidades de Carolina e Conceição do Araguaia, distantes aproximadamente 225 e 270 km, respectivamente, da cidade de Marabá. O sistema utiliza o software de geoprocessamento ArcView 3.3, que teve implementada uma interface desenvolvida através da linguagem de programação orientada a objetos Avenue, com a finalidade de rodar o aplicativo do modelo hidrológico. O uso de menus e janelas customizados do sistema possibilitou o acesso a dados espaciais e tabelas de dados relacionais e/ou banco de dados cadastral, além de módulos de análise espacial e de visualização de dados geográficos em um Sistema de Informações Geográficas (SIG), possibilitando a previsão de enchentes na forma de mapas, tabelas e relatórios com a indicação das áreas inundadas para os períodos de 4, 3, 2 e 1 dia de antecedência do evento de enchente. O Sistema permitiu identificar os imóveis e as ruas atingidos, e possibilitará através de levantamentos futuros quantificar a população afetada e os prejuízos causados pelo desastre, facilitando que a defesa civil execute planos de ação para enfrentamento eficiente antes, durante e depois da ocorrência da enchente. / This dissertation develops a Flood Warning System for the city of Marabá, located at the confluence of Tocantins and Itacaiúnas Rivers, 400 quilometers south from Belém, capital of the State of Pará (Brazil). The Flood Warning System is based on the hydrological model MOD-4B incorporated into a Geographic Information System. This system forecasts changes in the level of the Tocantins River throughout the year. It monitors the initiation of the flood 4 days in advance, resulting in more efficient Civil Defense actions. As reference, the forecasting model used the limnimeter poles located on the Tocantins and Araguaia Rivers, in the towns of Carolina and Conceição do Araguaia, respectively about 225 and 270 quilometers south from the city of Marabá. The system uses the GIS software ArcView 3.3, which was implemented through an interface developed through an object-oriented programming language called Avenue to run the application of the hydrological model. The use of windows and menus adapted to the model grants access to spatial data and relational database tables and / or record database. It also provides modules for spatial analysis and visualization of geographic data in a Geographic Information System (GIS), which forecasts flooding in the form of maps, charts and reports, showing the flooded areas for periods of 4, 3, 2 and 1 day before the occurrence of flooding. The system also identifies the affected streets and buildings, quantifying the affected population and the damages caused. With this, the Civil Defense can execute efficient action plans before, during and after the flooding. / ABSTRAKT: Diese Dissertation entwickelte ein Flood Warning System für die Stadt Marabá, locatedat Zusammenfluss der Flüsse Tocantins und Itacaiúnas, 400 km entfernt von Belém, der Hauptstadt des Bundesstaates Pará. The Flood Warning System wurde auf Basis des Modells hydrologischen Mod-4B in einem geografischen Informations System. This System integriert entwickelte können Sie Änderungen in der Ebene des Rio Tocantins das ganze Jahr vorhersagen. Um die Flut mit 4 Tage im Voraus zu überwachen, was eine größere Effizienz der Civil Defense Aktionen. Die Vorhersage-Modell als Referenz verwendet die ruler limnimeters auf dem Tocantins und Araguaia Flüsse, entfernten rund 225 und 270 km beziehungsweise von der Stadt Maraba. Das System nutzt die GIS-Software ArcView 3.3, die über eine Schnittstelle implementiert wurdeentwickelt Programmiersprache objektorientierteAvenue, um die Anwendung aus dem hydrologischen Modell laufen. Die Verwendung von Fenstern und Menüs angepasst, zu modellieren, erleichtern den Zugang zu Geodaten und relationalen Datenbank-Tabellen und/oder Kataster-Datenbank, sowie Module für die räumliche Analyse und Visualisierungvon Geodaten in einem Geographischen Informations System (GIS), das die Vorhersage ermöglicht Überschwemmungen in Form von Karten, Diagrammen und Berichten, welche den überfluteten Gebieten für die Dauer von 4, 3, 2 und 1 Tag vor dem Auftreten der flooding.The System identifiziert auch die betroffenen Straßen und Gebäude, konnte eine Quantifizierung der betroffenen Bevölkerung und derSchaden verursacht hat. Aktivieren Zivilschutz auszuführen Aktionspläne, um effizient gerecht, vor, während und nach dem Auftreten von Überschwemmungen.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2017-04-19T15:55:11Z No. of bitstreams: 1 Fábio de Oliveira Dias_.pdf: 3212992 bytes, checksum: 687279fc82a1e707a3ba09c241b5e09b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-19T15:55:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fábio de Oliveira Dias_.pdf: 3212992 bytes, checksum: 687279fc82a1e707a3ba09c241b5e09b (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / Nenhuma / A computação móvel e ubíqua tem propiciado o advento de soluções que permitem o monitoramento em tempo real de sinais provenientes de sensores e o seu processamento por aplicações que podem executar ações de acordo com as condições encontradas. Esta característica possibilita o uso da tecnologia para o monitoramento de condições de saúde de pacientes, denominado de cuidados ubíquos. Em diversas situações, a fim de salvar vidas de pacientes, é necessária a análise de seus sinais vitais de forma a prevenir eventuais colapsos. Este trabalho se insere nestas condições, estando voltado para a antecipação de ações de times de resposta rápida baseado em análise preditiva, propondo o modelo Predictvs. Um Time de Resposta Rápida busca prevenir mortes de pacientes que tenham piora clínica fora de ambientes de Unidades de Tratamento Intensivo em hospitais. De forma diversa dos trabalhos relacionados, que se preocupam apenas com ambientes de tratamento intensivo, o modelo Predictvs busca antecipar ações dos times de resposta rápida, através da análise dos sinais vitais dos pacientes com o uso de escores de alerta precoce e regressão linear. A contribuição científica do modelo é dada em virtude da possibilidade de efetuar a predição em tempo real de possíveis situações de colapso dos pacientes através do monitoramento e análise dos sinais vitais. A avaliação do Predictvs foi efetuada com a utilização de cenários, com a implementação de um protótipo e através de diversas simulações. Análises efetuadas com cerca de 228000 medições provenientes de um dataset público apresentaram bons resultados, onde a precisão da predição para a medição seguinte se mostrou bastante alta, atingindo mais de 99% no caso da frequência cardíaca e 100% na saturação de oxigênio arterial, ultrapassando 95% nos demais sinais vitais. Além disso, o índice de falsos negativos foi consideravelmente baixo, atingindo menos de 1% na frequência cardíaca e na saturação de oxigênio arterial. O índice de falsos positivos também foi baixo, embora não tanto quanto o de falsos negativos. No entanto, predições para três ou mais medições futuras mostram queda na precisão (mesmo demonstrando valores de acerto relativamente expressivos, com diversos sinais fisiológicos acima de 98%) e aumento do número de falsos negativos e, principalmente, de falsos positivos. / The mobile and ubiquitous computing has allowed the emergence of solutions that enable real-time monitoring of signals coming from sensors and processing for applications that can perform actions according to the conditions found. This feature enables the use of this technology for monitoring health conditions of patients, called ubiquitous healthcare. In several situations, in order to save his lives, it is necessary to analyze the vital signs of patients to prevent any collapses. This work is part of these conditions and is aimed at anticipating the actions of rapid response teams based on predictive analysis, proposing the Predictvs model. A Rapid Response Team intends to prevent deaths in patients who have clinical deterioration outside of intensive care units in hospitals environments. Differently of related works, which are concerned only with intensive care environments, the Predictvs model seeks to anticipate the actions of teams of rapid response through the analysis of vital signs of patients with the use of early warning scores and linear regression. The scientific contribution of the presented model is that we could better predict possible collapse situations of patients, through the monitoring and analysis of vital signs. The Predictvs evaluation was performed with the use of scenarios, implementation of a prototype and several simulations. Analyzes performed with about 228,000 measurements from a public dataset showed good results, where the accuracy of the prediction for the next measurement was very high, reaching more than 99% in the case of heart rate and 100% in arterial oxygen saturation, surpassing 95% in other vital signs. In addition, the false negative index was considerably lower, reaching less than 1% in heart rate and arterial oxygen saturation. The rate of false positives was also low, although not so much as that of false negatives. However, predictions for three or more future measurements show a drop in accuracy (even showing relatively expressive set values with several physiological signals above 98%) and an increase in the number of false negatives and, mainly, false positives.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Diseases and environment are closely related, especially with regard to air temperature and relative humidity. The weather data tend to follow a daily pattern of temporal variation, which derives mainly from the daily variation of the surface radiation balance. Based on this, this study aimed to make a qualitative and quantitative description of the database of the Automatic Meteorological Station of the Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) in Santa Maria, RS, determine the hours of greatest frequency of occurrence of daily extreme air temperatures in Santa Maria, develop models to estimate hourly values of air temperature (T) and relative humidity (RH), based on values measured in "UTC standard times" and on the daily minimum air temperature and to determine the risk of fungal diseases occurrence during the developmental cycle of potato in different planting dates, using the Blitecast forecasting system. Models were fitted to estimate air T and partial vapor pressure of water at different times of the day. RH was indirectly obtained from partial vapor pressure of water and saturation vapor pressure, calculated from estimated T values. The database of Principal Climatological Station of Santa Maria was transformed to an hourly estimated T and RH database and the Blitecast's calculated severity values (CSV) were obtained for 14 planting dates in 43 years. The automatic weather station of Santa Maria, RS, belonging to INMET, shows 90.1% of the days of flawless data records in 10 years, from 2002 to 2011. The minimum daily air temperature in Santa Maria occurs more frequently at 09AM UTC, corresponding to 6AM on local official time, from September to February. From March through August, this time is delayed, and its occurrence to be more frequent at 10 h UTC. The precision of the estimates ranged from 0.7 ºC to 1.5 ºC, with average deviation of 0.65 °C for T and 0.7 % to 1.2 %, with average deviation of up to 4% for RH depending on the time. Potato crops during the Fall growing season require on average 54% more fungicide applications compared to the Spring season. In the Spring growing season the most probable number of sprayings ranged from two to four and from six to seven in the Fall growing season. Potato crops planted in August and March were demanded a lower economic, ecological and farmer health cost in crop protection against late blight than earlier crops (July and February). / Doenças e ambiente estão intimamente relacionados, especialmente no que se refere à temperatura e umidade relativa do ar. Os elementos meteorológicos tendem a seguir um padrão de variação temporal diária, que deriva principalmente da variação diária do balanço de radiação da superfície. Com base nisso, o objetivo desse trabalho foi descrever qualitativa e quantitativamente do banco de dados da Estação Meteorológica Automática do Instituto Nacional de Meteorologia de Santa Maria (INMET), determinar os horários de maior frequência de ocorrência das temperaturas extremas diárias do ar em Santa Maria, desenvolver modelos para estimativa dos valores horários de temperatura (T) e umidade relativa do ar (UR) e determinar o risco de ocorrência de requeima no ciclo de desenvolvimento da batata, em diferentes datas de plantio. Foram ajustados modelos analíticos para estimativa da T e da pressão parcial de vapor no ar nos diferentes horários do dia. A UR foi obtida indiretamente, com base nos valores de pressão parcial de vapor no ar estimados e nos valores de pressão de saturação de vapor no ar, calculados com base na T estimada. O banco de dados da Estação Climatológica Principal de Santa Maria foi transformado em um banco de dados horários estimados de T e UR e foram obtidos os valores de severidade calculada (VSC) pelo sistema Blitecast em 14 datas de plantio da batata em 43 anos agrícolas. A estação meteorológica automática de Santa Maria, RS, pertencente ao INMET, apresenta 90,1% dos dias sem falhas de registros de dados em 10 anos, de 2002 a 2011. A temperatura mínima diária do ar em Santa Maria ocorreu com maior frequência às 09 h UTC, correspondendo às 06 h no horário oficial local, nos meses de setembro a fevereiro. De março até agosto, esse horário é atrasado, sendo a sua ocorrência mais frequente às 10 h UTC. A precisão das estimativas variou de 0,7 oC a 1,5 oC, com desvio médio de até 0,65oC para T do ar e de 0,7 % a 1,2 %, com desvio médio de até 4 %, para UR, dependendo do horário. Cultivos de batata no período de safrinha necessitam, em média, de um número 54 % maior de aplicações de fungicida em relação ao período de safra. Na safra o número mais provável de pulverizações oscila entre duas e quatro e na safrinha entre seis e sete. Plantios de batata realizados em agosto e em março exigiram um menor custo econômico, ecológico e de saúde do produtor na proteção da cultura contra a requeima do que plantios mais precoces (julho e fevereiro).