Impactos ambientais podem interferir nas características da biomassa microbiana, no processo de ciclagem de nutrientes, nas características físicoquímicas e também na diversidade da microbiota e da macrofauna. O objetivo desse trabalho foi conhecer as diferentes interações entre estes atributos e identificar os indicadores da qualidade do solo envolvidos com o tempo de recuperação. Três áreas com estágios diferentes de recuperação (5, 10 e 20 anos) foram comparadas com uma floresta Estacional Semidecídua nativa (NT) com intuito de estudar o comportamento da microbiota, da macrofauna e de suas interações com os atributos físico-químicos. Foram coletadas amostras em 15 pontos por áreas, escolhidos aleatoriamente. Dentre os atributos microbiológicos, a maior atividade das enzimas urease, fosfatase ácida e desidrogeanse foi encontrada na área nativa. O mesmo foi constatado para a respiração basal e para o carbono e nitrogênio da biomassa microbiana. A análise da estrutura da comunidade de Bacteria, feita a partir de TRFLP, separou as áreas, nativa e de 20 anos de recuperação, das demais, somente no verão. A densidade do solo, a umidade e a microporosidade afetaram negativamente os indicadores microbiológicos do solo, sendo em conjunto com o carbono total do solo os principais fatores discriminantes das áreas. Ocorreu maior presença das espécies de FMA A. spinosa, A. colossica, A. lacunosa, G. decipiens e Gigaspora sp. na área NT e das espécies G. viscosum, A. mellea, A. scrobiculata e S. heterogama na área R05 e G. rosea nas áreas R10 e R20. As principais variáveis ambientais que explicam a relação com as espécies de FMA foram microporosidade, macroporosidade, atividade da fosfatase ácida e densidade, umidade, CBM, NBM e N-NO3. Efeito sazonal sobre as espécies de FMA também foi observado. Maiores valores de proteína do solo relacionada com glomalina (GRSP) foram encontrados no inverno e somente a proteína do solo relacionada com glomalina facilmente extraível (EE-GRSP) separou a área NT das demais. Observou-se, também, alta correlação dessa glicoproteina com os atributos físico-químicos e microbiológicos. Em relação à fauna edáfica ocorreu efeito da sazonalidade e do método de coleta utilizado (armadilhas e monolito). Houve diferença entre os índices de Shanon, Simpson e Pielou somente na época seca, sendo as maiores diferenças nas áreas mais antigas (NT e R20). Maior riqueza foi encontrada ao se utilizar o método de monolito. De acordo com a análise discriminante, Diplopoda foi o principal grupo para as duas épocas e os dois métodos de coleta. Porosidade, densidade basal, umidade, nitrogênio total do solo e atividade das enzimas desidrogenase e urease foram fatores importantes para a separação dos grupos da fauna no gradiente de recuperação ambiental. Esse trabalho mostrou que os atributos biológicos e físicoquímicos de qualidade do solo interagem e se modificam de acordo com a idade das áreas e com a sazonalidade. / Environmental impactation can affect microbial biomass, nutrient cycling, processes, physical-chemical characteristics and also the diversity of microbes and edaphic fauna. The aim of this study was to understand the different interactions between these attributes and to identify the indicators of soil quality involved in the recovery process. Three areas with different stages of recovery [5 (R05), 10 (R10) and 20 (R20) years] were compared with a native semideciduous forest (NT) in order to study the behavior of microbes, macrofauna and their interactions with the physical and chemical attributes. Samples were collected at 15 points in each area. Greater activity of urease, acid phosphatase and dehydrogenase were found in the native area. The same result was found for basal respiration, microbial biomass carbon (MBC) and nitrogen (MBN). The structure of Bacteria analyzed by T-RFLP discriminated the native and R20 from R05 and R10, only in the summer. Soil bulk density, humidity and microporosity negatively affected soil microbiological indicators and together with total soil carbon they were the main discriminant factors. A. colossica, A. lacunosa, G. decipiens and Gigaspora sp. were more abundant in NT and the species G. viscosum, A. mellea, A. scrobiculata and S. heterogama in R05 and G. rosea in R10 and R20. Porosity, soil bulk density, humidity, acid phosphatase activity, MBC, MBN and N-NO3 - were the principal environmental variables related to AMF species distribution. Seasonal influences on AMF species were also observed. Higher glomalin related soil protein (GRSP) content was found only in the winter and NT had only EE-GRSP (easly extracted glomalin related soil protein) different from the recovery areas. Correlations among glomalin and physical-chemical and microbiological attributes were observed. Edaphic fauna groups were influenced by seasonality and by sampling methodology (pitfall traps and monoliths). Shannons, Simpsons and the evenness index were significant only in the dry season and in the oldest areas. Richness was higher when the monolith method was used. Diplopoda was the principal group that discriminated the recovery gradient for both seasons and methodologies. Porosity, soil bulk density, humidity, total nitrogen, urease and dehydrogenase were important factors to separate faunal groups. This work showed that biological and physico-chemical soil quality attributes interact and changed according to gradient recovery and seasonality.

A análise de redes sociais permite estudar a maneira como são estabelecidas as conexões entre indivíduos e como estas evoluem ao longo do tempo. A coautoria é uma das formas mais estudadas e bem documentadas de colaboração científica. Existem muitos aspectos de redes de colaboração científica, os quais podem ser rastreados de forma confiável através da análise de redes de colaboração usando métodos bibliométricos. Diversos esforços em diferentes áreas de pesquisa tentam analisar, entender, explicar e predizer o comportamento de sistemas modelados através de redes sociais. Nestes estudos, os indivíduos são modelados como vértices de um grafo, enquanto as relações entre eles são representadas por arestas. Atualmente, o estudo de redes de colaboração científica é importante e necessário para apoiar o planejamento estratégico, implementação e gestão dos programas de pesquisa científica. Neste trabalho, apresentamos um modelo de análise de redes científicas baseado em Grafos Relacionais com Atributos (ARG). O modelo proposto permite representar as redes de colaboração científica incluindo atributos individuais dos pesquisadores e atributos dos trabalhos colaborativos de pares de pesquisadores. Os dados correspondem às produções científicas de pesquisadores cadastrados na plataforma Lattes e extraídas automaticamente usando a ferramenta scriptLattes. Na primeira etapa, foi implementado o cálculo automatizado da taxa de internacionalização de cada pesquisador, a qual mostra a proporção entre o número de publicações internacionais e o número total de publicações. Esta medida junto com a produção científica individual discretizada em diversos grupos fazem parte das informações armazenadas nos vetores de atributos dos vértice dos ARGs. Por outro lado os vetores de atributos das arestas armazenam informações dos trabalhos colaborativos discretizados segundo a classificação da CAPES. Adicionalmente, neste trabalho foram exploradas duas aplicações relacionadas à (i) predição de trabalhos colaborativos futuros e à (ii) influência dos pesquisadores na rede de colaboração. O resultado da predição de vínculos foi usado para determinar a influência dos pesquisadores na redes de colaboração. A influência tem sido explorada com base na variação da predição de ligações com a presença ou a ausência do pesquisador na rede. Nossa proposta foi avaliada considerando diferentes testes sobre redes de coautoria científica de diversos grupos de pesquisadores. Os resultados obtidos são promissores para a análise de redes sociais em geral. / The social network analysis allows the study of how the relationships are established between individuals and how their are evolving with the time. The co-authorship is one of the most studied and documented scientific collaboration. There are some aspects which could be traced in a reliable way through the social network analysis using bibliometric methods. There are several proposals in different research areas trying to analyse, understand, explain and predict the behaviour of systems modeled as social networks. In this study, the individuals are modeled as vertices of a graph, while the relationships between them are represented by edges. Currently the study of scientific collaboration networks is important and necessary to support the strategic planning, implementation and management of scientific research programs. In this work, we present an scientific networks analysis model based on Attributed Relational Graphs (ARG). The proposed model allows to represent the scientific collaboration networks including individual attributes of researchers and attributes of the collaborative work of researchers pairs. The data correspond to the scientific production of researchers, registered in the Lattes Platform and automatically extracted using the tool scriptLattes \\citep{Mena-Chalco:2009}. In the first step, was implemented the automated computation of the internationalization rate for each researcher, that shows the ratio between the number of international publications and the total number of publications. This measure together with the individual scientific production discretized in diverse groups form part of the information stored in the vertices of the ARGs. On the other hand, the edges store information of collaborative work discretized according to the CAPES classification. Additionally, this work explores two related applications (i) prediction of future collaborative work and (ii) influence of researchers in collaboration network. The result of the link prediction was used to determine the influence of researchers in collaborative networks. The influence in collaboration network is computed based on the variation of the link prediction with the presence or absence of the researcher in the network. Our proposal was evaluated with different real scientific co-authorship networks and with different research groups. The results obtained look promising for analyzing social networks in general.

A textura e o conteúdo do carbono orgânico (CO) influenciam na resposta espectral dos solos. O estudo desses atributos é de grande importância para a preservação e o manejo adequado da terra na busca de uma agricultura sustentável. O uso de sensores de laboratório e satélites tem se mostrado como uma ferramenta no auxílio para o estudo destes, porém a análise dos atributos do solo com esses sensores tem focado principalmente nas regiões do espectro eletromagnético do visível (Vis), infravermelho próximo (NIR) e infravermelho de ondas curtas (SWIR), com poucos estudos no infravermelho médio (MIR). O objetivo deste trabalho foi identificar o padrão espectral do solo com diferentes granulometrias (areia e argila) e teores de CO utilizando sensores de laboratório e satélite na região do MIR, especificamente na faixa do infravermelho termal (TIR). O estudo teve uma avaliação qualitativa e quantitativa da argila, CO e das frações de areia (fina e grossa). A área de estudo está localizada na região de Piracicaba, São Paulo, Brasil. Foram coletadas 150 amostras de solo a uma profundidade de 0-20 cm. A textura do solo foi determinada pelo método da pipeta e a porcentagem de CO via combustão seca. Dados espectrais em refletância e emissividade (ε) foram adquiridos com o sensor Fourier Transform Infrared (FT-IR) Alpha (Bruker optics Corporation). Uma imagem \"ASTER_05\" foi adquirida em 15 de julho de 2017 em valores de ε. As amostras foram separadas por classes texturais e o comportamento espectral no TIR foi descrito. Os dados obtidos pelo sensor de laboratório foram reamostrados para as bandas do sensor de satélite. O comportamento entre os espectros de ambos sensores foi semelhante e teve correlação significativa com os atributos estudados, principalmente para areia. Para os modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR), foram utilizadas seis estratégias (MIR, MIR_ASTER, ASTER, Termal, Termal IDC e MIR IDC) que consistiram no uso de todas as bandas de sensores, ou pela seleção das mesmas que apresentaram as correlações mais significativas com cada um dos atributos. Os modelos apresentaram um bom desempenho na predição de todos os atributos usando o MIR inteiro. No TIR, o modelo para areia total e para as frações fina e grossa foi bom. No caso dos modelos criados com os dados do sensor ASTER, não foram tão promissores quanto os de laboratório. O uso de bandas específicas ajudou a estimar alguns atributos no MIR e no TIR, aumentando o desempenho preditivo melhorando a validação dos modelos. Portanto, a discriminação dos atributos do solo com sensores de satélite pode ser melhorada com a identificação de bandas específicas, como observado nos resultados com sensores de laboratório. / Soil texture and organic carbon (OC) content influence its spectral response. The study of these attributes is relevant for the preservation and proper management of land in pursuit of a sustainable agriculture. Laboratory and satellite sensors have been applied as a useful tool for studying soil attributes, but their analysis with these sensors has mainly focused on the visible (Vis), near infrared (NIR) and shortwave infrared (SWIR) regions of the electromagnetic spectrum, with few studies in the Medium Infrared (MIR). The objective of this study was to identify the spectral pattern of soils with different granulometry (sand and clay) and OC content using laboratory and satellite sensors in the MIR region, specifically in the Thermal Infrared (TIR) range. This study had qualitative and quantitative analyses of clay, OC and sand fractions (fine and coarse). The study area is located in the region of Piracicaba, São Paulo, Brazil. 150 soil samples were collected at a depth of 0-20 cm. Soil texture was determined by the pipette method and the percentage of OC via dry combustion. Reflectance and emissivity (ε) spectral data were obtained with the Fourier Transform Infrared (FT-IR) Alpha sensor (Bruker Optics Corporation). An image \"ASTER_05\" from July 15, 2017 was acquired with values of ε. Samples were separated by textural classes and the spectral behavior in the TIR region was described. The data obtained by the laboratory sensor were resampled to the satellite sensor bands. The behavior between spectra of both sensors was similar and had significant correlation with the studied attributes, mainly sand. For the partial least squares regression (PLSR) models, six strategies were used (MIR, MIR_ASTER, ASTER, Thermal, Thermal IDC and MIR IDC), which consisted in the use of all sensors bands, or by the selection of bands that presented the most significant correlations with each one of the attributes. Models presented a good performance in the prediction of all attributes using the whole MIR. In the TIR, models for total sand content and for fine and coarse fractions were good. In the case of models created with ASTER sensor data, they were not as promising as those with laboratory data. The use of specific bands was useful in estimating some attributes in the MIR and TIR, improving the predictive performance and validation of models. Therefore, the discrimination of soil attributes with satellite sensors can be improved with the identification of specific bands, as observed in the results with laboratory sensors.

[pt] Neste trabalho apresentamos os aspectos da visualização volumétrica de horizontes em dados sísmicos 3D. Consideramos as abordagens de visualização volumétrica direta e indireta. Na abordagem direta investigamos o problema da seleção de horizontes usando funções de transferência. Apresentamos a técnica de opacidade 2D, que busca aumentar a capacidade de seleção dos horizontes para visualização. Comparamos a utilização dos atributos de fase instantânea, fase ajustada e fase desenrolada como segunda dimensão, enquanto a primeira é a amplitude sísmica. Ainda na abordagem direta, mostramos que o gradiente da amplitude sísmica não aproxima bem os vetores normais nos horizontes sísmicos. Sugerimos o gradiente da fase instantânea como solução para este problema. Na abordagem de visualização volumétrica indireta introduzimos uma modelagem de otimização para o problema de rastreamento de horizontes. Sugerimos um método heurístico baseado em uma estratégia gulosa para encontrar soluções que são boas aproximações para os horizontes mesmo na presença de estruturas geológicas complexas. / [en] This work presents aspects of volume visualization of seismic horizons in 3-D seismic data. We consider both the direct and indirect approaches of volume visualization. In the direct approach we investigate the problem of selecting horizons using transfer functions. We present the 2-D opacity technique, which seeks to increase the ability to select horizons for visualization. We compare the use of instantaneous phase, adjusted phase and unwrapped phase as the second dimension, while seismic amplitude is the first dimension. Also in the direct approach, we show that the seismic amplitude gradient is not a good approximation for the normal vectors in seismic horizons. We suggest the gradient of instantaneous phase as a solution to this problem. In the indirect volume visualization approach we introduce a new optimization model to overcome the seismic horizon tracking problem. We present a heuristic method based on a greedy strategy to find solutions that are good approximations of the horizon of interest, even for complex geological structures.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Karine Sato da Silva.pdf: 1399940 bytes, checksum: 7e4d6aa73a1bc504cbbbf109e805da76 (MD5) Previous issue date: 2013-03-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The subsoil acidity is harmful towards the growing of plants roots and, consequently, affects the agricultural productivity. In handled areas in the no-till cropping system (SPD), the toxic effects caused by high levels of Al and Mn, due to the soil acidity, are corrected by the superficial liming. This technique improves the acidity of the superficial layers, but it presents no great efficiency in the acidity correction of deeper layers of the soil. The agricultural gypsum (CaSO4.2H2O) is an input that might help in the improvement of the subsoil’s chemical conditions, because besides of being a Ca and S source, it is also able to transport cationic nutrients to the sub superficial layers and reduce the Al activity. It happens, however, that there are questions about which situations may be expected beneficial effects regarding the agricultural gypsum use, and as for the amount that should be applied to reach such effects. A possible form to assist the comprehension of these questions is with the Data Mining (MD) utilization. However, the agronomic databases usually involve a limited number of registers, which difficult the MD use. As a result, this study addresses, beyond the MD utilization, a new research area involving MD in small databases. Therewith, the goals of this work were:(i) obtaining a better comprehension of the gypsum application effects in the chemical attributes of handled soil in SPD, (ii) identifying the chemical attributes of the soil that present narrower correlations with the estimation of the need of gypsum using selection techniques at the pre-processing stage, and (iii) defining models to the estimation of the need of agricultural gypsum in soils under SPD. The database used in this study was obtained from three distinct areas of the region of Campos Gerais do Parana, containing chemical attributes of the soil in different epochs coming from SPD experiments, which received increasing doses of agricultural gypsum on their surfaces. It was used Principal Component Analysis techniques based on B2 and B4 criteria, and also the Supervised ACP technique. Still regarding the pre-processing techniques, it was implemented a covariance matrix that assumes the marginal independence between the base attributes in their calculus and utilizes the B2 and B4 criteria for the attributes selection. For the databases expansion, besides the SMOTE technique, it was implemented the megatrend-diffusion (MTD) method. The M5Rules algorithm was utilized to find models of estimation of the need of agricultural gypsum. The results showed that the elapsed time after the gypsum application (epoch), the saturation through Ca and the saturation through Mg in the capacity of effective cations exchange (CTCe) of soil were the attributes which presented the narrower correlations with the dose estimation of gypsum. The work identified four possible models for the estimation of the need of agricultural gypsum, showing that the M5Rules algorithm was efficient for such prediction. The MTD method presented positive results because increased the correlation coefficient and reduced the average absolute error. / A acidez do subsolo é prejudicial ao crescimento das raízes das plantas e, consequentemente, afeta a produtividade agrícola. Em áreas manejadas no sistema plantio direto (SPD), os efeitos tóxicos causados pelos teores elevados de Al e Mn, decorrentes da acidez do solo, são corrigidos pela calagem superficial. Essa prática melhora a acidez das camadas superficiais, mas não apresenta grande eficiência na correção da acidez em camadas mais profundas do solo. O gesso agrícola (CaSO4.2H2O) é um insumo que pode auxiliar na melhoria das condições químicas do subsolo, pois além de ser fonte de Ca e S, também é capaz de transportar nutrientes catiônicos para as camadas subsuperficiais e reduzir a atividade do Al. Acontece,porém, que ainda existem dúvidas sobre quais as situações em que podem ser esperados efeitos benéficos do uso de gesso agrícola e também quanto à dose que deve ser aplicada para alcançar tais efeitos. Uma forma possível para auxiliar na compreensão dessas dúvidas é a utilização da Mineração de Dados (MD). Entretanto, as bases de dados agronômicos normalmente envolve um número limitado de registros, o que dificulta o emprego da MD. Em decorrência disso, estudou-se, além da utilização da MD, uma nova área de pesquisa que envolve a MD em pequenas bases. Com isso, os objetivos do presente trabalho foram: (i) obter melhor compreensão dos efeitos da aplicação do gesso nos atributos químicos de solos manejados no SPD, (ii) identificar os atributos químicos do solo que apresentam correlações mais estreitas com a estimativa da necessidade de gesso usando técnicas de seleção na etapa de pré-processamento, e (iii) definir modelos para estimativa de necessidade de gesso agrícola em solos sob SPD. A base de dados utilizada nesse estudo foi obtida de três áreas distintas da região dos Campos Gerais do Paraná, contendo atributos químicos do solo em diferentes épocas provenientes de experimentos sob SPD que receberam doses crescentes de gesso agrícola na superfície. Utilizaram-se técnicas de Análise de Componentes Principais (ACP) baseada nos critérios B2 e B4 e, ainda, a técnica de ACP Supervisionado. Quanto às técnicas de pré-processamento, implementou-se também uma matriz de covariância que assume a independência marginal entre os atributos da base no seu cálculo e utiliza os critérios B2 e B4 para a seleção dos atributos. Para ampliação da base de dados, além da técnica SMOTE, foi empregado o método mega-trend-diffusion (MTD). O algoritmo M5Rules foi utilizado para encontrar modelos de estimativa da necessidade de gesso agrícola. Os resultados mostraram que o tempo decorrido após a aplicação de gesso (época), a saturação por Ca e a saturação por Mg na capacidade de troca de cátions efetiva (CTCe) do solo foram os atributos que apresentaram as correlações mais estreitas com a estimativa da dose de gesso. O trabalho identificou quatro possíveis modelos para a estimativa da necessidade de gesso, mostrando que o algoritmo M5Rules foi eficiente para tal predição. O emprego do método MTD apresentou resultados positivos porque aumentou o coeficiente de correlação e diminuiu o erro médio absoluto.

O presente trabalho tem como finalidade apresentar os resultados obtidos no Zoneamento Geotécnico Geral da Folha de Americana/SP, na escala 1:50.000, através do mapeamento geotécnico e o levantamento das características dos atributos do meio físico representados pelo substrato rochoso, material inconsolidado e landforms da área, utilizando como base a metodologia proposta pela Escola de Engenharia de São Carlos - USP (Zuquette, 1987). Como ferramenta de auxílio do trabalho foram utilizados a Técnica de Avaliação de Terreno, de acordo com Lollo (1996), e o Sistema de Informações Geográficas (SIG-Idrisi 32), que auxiliaram na otimização dos trabalhos e manipulação dos dados obtidos, resultando na geração dos documentos cartográficos de forma satisfatória. Por fim, foram elaborados os seguintes documentos cartográficos : Mapa de Documentação, Mapa de Substrato Rochoso, Carta de Declividade, Mapa de Rede de Drenagem, Mapa de Materiais Inconsolidados, Mapa de Landforms e a Carta de Zoneamento Geotécnico Geral. / This research has the proposal of presenting General Geotecnical Zoning of the square of Americana/SP with of 1:50.000 scale, considering geotechnical mapping and the physical environment attributes characteristics associated to geology, unconsolidated material and landforms, developed in accordance to adopted methodology at \"Escola de Engenharia de São Carlos\" (Zuquette, 1987). The tools \"Técnica de Avaliação de Terreno\" based at Lollo (1996), and the Geographical Information System (GIS-Idris 32) were to used optimization and confidence on the obtained results analysis handling of the information to generation cartographic documents. The cartographic documents were elaborated study area : Documentation Map; Geological Map; Declivities Chart; Unconsolidated Materials Map; Landforms Map; Drainage Network Map and General Geotecnical Zoning Map.

The estimation of the ratio of two probability densities is an important statistical tool in supervised machine learning. In this work, we introduce new methods of density ratio estimation based on the solution of a multidimensional integral equation involving cumulative distribution functions. The resulting methods use the novel V -matrix, a concept that does not appear in previous density ratio estimation methods. Experiments demonstrate the good potential of this new approach against previous methods. Mutual Information - MI - estimation is a key component in feature selection and essentially depends on density ratio estimation. Using one of the methods of density ratio estimation proposed in this work, we derive a new estimator - VMI - and compare it experimentally to previously proposed MI estimators. Experiments conducted solely on mutual information estimation show that VMI compares favorably to previous estimators. Experiments applying MI estimation to feature selection in classification tasks evidence that better MI estimation leads to better feature selection performance. Parameter selection greatly impacts the classification accuracy of the kernel-based Support Vector Machines - SVM. However, this step is often overlooked in experimental comparisons, for it is time consuming and requires familiarity with the inner workings of SVM. In this work, we propose procedures for SVM parameter selection which are economic in their running time. In addition, we propose the use of a non-linear kernel function - the min kernel - that can be applied to both low- and high-dimensional cases without adding another parameter to the selection process. The combination of the proposed parameter selection procedures and the min kernel yields a convenient way of economically extracting good classification performance from SVM. The Regularized Least Squares - RLS - regression method is another kernel method that depends on proper selection of its parameters. When training data is scarce, traditional parameter selection often leads to poor regression estimation. In order to mitigate this issue, we explore a kernel that is less susceptible to overfitting - the additive INK-splines kernel. Then, we consider alternative parameter selection methods to cross-validation that have been shown to perform well for other regression methods. Experiments conducted on real-world datasets show that the additive INK-splines kernel outperforms both the RBF and the previously proposed multiplicative INK-splines kernel. They also show that the alternative parameter selection procedures fail to consistently improve performance. Still, we find that the Finite Prediction Error method with the additive INK-splines kernel performs comparably to cross-validation. / A estimação da razão entre duas densidades de probabilidade é uma importante ferramenta no aprendizado de máquina supervisionado. Neste trabalho, novos métodos de estimação da razão de densidades são propostos baseados na solução de uma equação integral multidimensional. Os métodos resultantes usam o conceito de matriz-V , o qual não aparece em métodos anteriores de estimação da razão de densidades. Experimentos demonstram o bom potencial da nova abordagem com relação a métodos anteriores. A estimação da Informação Mútua - IM - é um componente importante em seleção de atributos e depende essencialmente da estimação da razão de densidades. Usando o método de estimação da razão de densidades proposto neste trabalho, um novo estimador - VMI - é proposto e comparado experimentalmente a estimadores de IM anteriores. Experimentos conduzidos na estimação de IM mostram que VMI atinge melhor desempenho na estimação do que métodos anteriores. Experimentos que aplicam estimação de IM em seleção de atributos para classificação evidenciam que uma melhor estimação de IM leva as melhorias na seleção de atributos. A tarefa de seleção de parâmetros impacta fortemente o classificador baseado em kernel Support Vector Machines - SVM. Contudo, esse passo é frequentemente deixado de lado em avaliações experimentais, pois costuma consumir tempo computacional e requerer familiaridade com as engrenagens de SVM. Neste trabalho, procedimentos de seleção de parâmetros para SVM são propostos de tal forma a serem econômicos em gasto de tempo computacional. Além disso, o uso de um kernel não linear - o chamado kernel min - é proposto de tal forma que possa ser aplicado a casos de baixa e alta dimensionalidade e sem adicionar um outro parâmetro a ser selecionado. A combinação dos procedimentos de seleção de parâmetros propostos com o kernel min produz uma maneira conveniente de se extrair economicamente um classificador SVM com boa performance. O método de regressão Regularized Least Squares - RLS - é um outro método baseado em kernel que depende de uma seleção de parâmetros adequada. Quando dados de treinamento são escassos, uma seleção de parâmetros tradicional em RLS frequentemente leva a uma estimação ruim da função de regressão. Para aliviar esse problema, é explorado neste trabalho um kernel menos suscetível a superajuste - o kernel INK-splines aditivo. Após, são explorados métodos de seleção de parâmetros alternativos à validação cruzada e que obtiveram bom desempenho em outros métodos de regressão. Experimentos conduzidos em conjuntos de dados reais mostram que o kernel INK-splines aditivo tem desempenho superior ao kernel RBF e ao kernel INK-splines multiplicativo previamente proposto. Os experimentos também mostram que os procedimentos alternativos de seleção de parâmetros considerados não melhoram consistentemente o desempenho. Ainda assim, o método Finite Prediction Error com o kernel INK-splines aditivo possui desempenho comparável à validação cruzada.

Made available in DSpace on 2017-07-25T19:30:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silvano Harkatin.pdf: 1558277 bytes, checksum: 5f4533a401fd66edf359180bcca181b9 (MD5) Previous issue date: 2014-11-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Integrated systems of agricultural production (ISAP), when well managed, can result in environmental benefits, including the optimization of the use of phosphorus (P) for food production. Brazilian soils are presented naturally low in P, and practices aimed at efficient use of this nutrient can result in economic and environmental benefits to society. The objectives of this study were: (i) measure the quantitative yield of annual ryegrass (Lolium multiflorum Lam) and soybean (Glycine max (L.) Merrill); (ii) to evaluate the accumulation of P (annual ryegrass and soybean); (iii) investigate the changes in the attributes of soil fertility (pH and available-P); (iv) to assess the yield of dry matter available for grazing (DMA); (v) yield of crude protein (YCP); and (vi) concentrations of neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), crude protein (CP) and P in ryegrass in ISAP undergo sources (triple superphosphate - TSP, reactive phosphate - RP Arad and magnesium thermophosphate - MTP) and P levels (0, 60, 120 and 180 kg ha-1 P2O5 total). The experiment was installed in April / 2009 at farm Capon do Cipo, in the municipality of Castro (PR). The experimental design was a randomized complete block in incomplete factorial (3x3 + 1). After 48 months of study, soil samples from the 0-5, 5-10, 10-15 and 15-20 cm were collected to determine the concentrations of available P by two methods (Mehlich-1 – M-1 and ion exchange resin - IER) to assess the availability of P for the soybean crop (2012/13). Similar yields were observed among the evaluated sources (TSP, RP and MTP) at 48 months of experimental evaluation; However, higher accumulation of P were observed for the most soluble sources. The determination of P by the extractors (M-1 and IER) overestimated the concentrations of P in the soil in condition of application of RP. But best fixes between soil P and crop attributes were higher for extraction by IER in 0-20 cm layer. Lower concentrations of NDF in annual ryegrass were verified by applying MTP, without, however, presenting the highest concentrations of P. / Sistemas integrados de produção agropecuário (SIPAs), quando bem manejados, podem resultar em benefícios para o ambiente, inclusive, otimização de uso do fósforo (P) para produção de alimentos. Os solos brasileiros apresentam-se naturalmente pobre em P, e as práticas que visam eficiência de uso deste nutriente podem resultar em benefícios econômicos e ambientais para a sociedade. Os objetivos deste trabalho foram: (i) mensurar o rendimento quantitativo do azevém anual (Lolium multiflorum Lam) e da cultura da soja (Glycine max (L.) Merrill); (ii) avaliar o acúmulo de P (azevém anual e soja); (iii) averiguar as alterações nos atributos de fertilidade do solo (pH e P-disponível); (iv) avaliar o rendimento de massa seca disponível por pastejo (MSP); (v) rendimento de proteína bruta (RPB); e as (vi) concentrações de fibra insolúvel em detergente neutro (FDN), fibra insolúvel em detergente ácido (FDA), proteína bruta (PB) e P no azevém anual, em SIPA submetido a fontes (superfosfato triplo – SFT, fosfato natural reativo – FNR Arad e termofosfato magnesiano – TFM) e doses de P (0, 60, 120 e 180 kg ha-1 de P2O5 total). O experimento foi instalado em abril/2009 na Fazenda Capão do Cipó, no município de Castro (PR). O delineamento experimental empregado foi o de blocos completos casualizados em esquema fatorial incompleto (3x3+1). Aos 48 meses de estudo, foram coletadas amostras de solo das camadas de 0-5, 5-10, 10-15 e 15-20 cm, para determinação das concentrações de P disponível por dois métodos (Mehlich-1 – M-1 e resina trocadora de íons – RTI) para avaliação da disponibilidade de P para a cultura da soja (2012/13). Foram verificados rendimentos similares entre as fontes avaliadas (SFT, FNR e TFM) aos 48 meses de avaliação experimental; todavia, maiores acúmulos de P foram verificados para as fontes mais solúveis. A determinação de P pelos extratores (M-1 e RTI) superestimou as concentrações de P no solo em condição de aplicação de FNR. Porém, melhores correlações entre o P solo e os atributos das culturas foram maiores para a extração por RTI na camada 0-20 cm. Foram verificadas menores concentrações de FDN na pastagem de azevém anual mediante a aplicação de TFM, sem, no entanto, apresentar as maiores concentrações de P.

Submitted by Angela Maria de Oliveira (amolivei@uepg.br) on 2017-12-14T11:25:10Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) LUIS MIGUEL SCHIEBELBEIN.pdf: 7282167 bytes, checksum: ea6dc8bd40a37c7d77ca2ee7016e1d08 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-14T11:25:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) LUIS MIGUEL SCHIEBELBEIN.pdf: 7282167 bytes, checksum: ea6dc8bd40a37c7d77ca2ee7016e1d08 (MD5) Previous issue date: 2017-06-13 / Culturas como o milho são altamente influenciadas pelo sistema de manejo e cobertura do solo, época de semeadura e pelas condições meteorológicas locais durante o seu ciclo. A interação entre estes fatores resultará no acúmulo de matéria seca pela cultura que será revertido em produtividade. Na avaliação do efeito de diferentes densidades populacionais de plantas, coberturas de inverno e épocas de semeadura sobre a disponibilidade de água no solo condicionada pelos atributos físicos do solo e os componentes de rendimento da cultura do milho, conduziu-se um ensaio nas safras 2014/2015 e 2015/2016 no município de Ponta Grosa, PR, utilizando-se como híbrido o P30F53YH. O delineamento experimental foi o de parcelas subdivididas, repetidas em três épocas de semeadura (15 de setembro, 30 de outubro e 15 de dezembro), constando de coberturas de inverno nas parcelas (palhada de aveia, pousio e solo nu) e de cinco populações de plantas (40.000, 60.000, 80.000, 100.000 e 120.000 plantas ha-1) nas subparcelas. Foram avaliadas características morfológicas da planta (altura de planta, diâmetro de colmo, altura de inserção de espiga, número de folhas, área foliar e índice de área foliar), além dos componentes de rendimento (número de fileiras por espiga, número de grãos por fileira, massa de mil grãos e massa de espiga) e produtividade, em quatro plantas por subparcela. Foi realizado o balanço hídrico sequencial para as duas safras em estudo. O solo da área foi caracterizado, tendo sido determinada a sua densidade global, textura e ajustando-se para as profundidades de 0 a 0,10 m, 0,10 a 0,20 m, 0,20 a 0,30 m, 0,30 a 0,40 e 0,40 a 1,0 m as curvas de retenção de água pelo modelo proposto por van Genuchten (1980). A partir destes atributos, determinou-se a distribuição da porosidade total do solo e a sua classificação quanto à função. Utilizaram-se métodos de estatística multivariada na análise das informações, objetivando a obtenção de respostas globais a partir das variáveis levantadas. Foi ajustado um modelo senoidal de crescimento de plantas, o qual demonstrou alta correlação com o regime vigente dos elementos meteorológicos locais, permitindo a determinação do ponto de inflexão da taxa de crescimento da planta em altura e a sua relação com a temperatura, a radiação solar global, a disponibilidade de água no solo e o saldo de radiação. Não foram observados períodos de estiagem durante as duas safras. Não se observou efeito das diferentes coberturas de solo sobre o crescimento das plantas e produtividade. A produtividade final e os demais parâmetros morfológicos obtidos encontraram-se dentro do padrão esperado para o híbrido. As populações de plantas afetaram a produtividade, tendo sido crescente até a população de 120.000 plantas ha-1, sob as quais também foi encontrado o maior índice de área foliar. O solo era homogêneo em toda área de cultivo não se constatando efeito de cobertura de solo sobre os componentes de rendimento e a produtividade final da cultura. Houve efeito interativo entre épocas de semeadura, população de plantas e cobertura do solo para as semeaduras realizadas em 30 de outubro e 15 de dezembro (2014/2015) e para 15 de setembro (2015/2016) sobre a produtividade do milho. As produtividades e os demais parâmetros morfológicos obtidos foram expressos na localidade estudada em decorrência do potencial genético do híbrido de milho. / Crops such corn (Zea mays L.) are highly influenced by the management practices, soil coverings, sowing dates and local meteorological conditions throughout the crop growing season at a given site. The interaction among such factors will result in dry matter accumulation by the crop that will in turn be converted into productivity. At the assessment of the effects of different planting populations, winter coverings and sowing dates on soil water availability conditioned by the soil physical attributes, as well as on the yield components of the crop, a field trial was carried out at the years of 2014/2015 and 2015/2016 in Ponta Grossa, State of Paraná, Brazil, with P30F53YH as the genotype considered herein. The experimental design was a split plot scheme repeated over three sowing dates (September 15, October 30, and December 15), taking into account three different winter coverings (oat straw, fallow, and bare soil) and five planting populations (40,000; 60,000; 80,000; 100,000 and 120,000 plants ha-1) in the split plots. Morphological features of the plants (plant height, stalk diameter, insertion height of ears, number of leaves, leaf area, and leaf area index) along with yield components (number of rows per ear, number of grains per row, a thousand mass of grains, and mass of ears) plus yield in four plants per split plot were evaluated in the current study. Sequential water balances were performed throughout two crop growing seasons. The soil of the experimental area was characterized, having the soil bulk density and texture been determined and adjusting for the soil layers 0-0.10, 0.10-0.20, 0.20-0.30, 0.30-0.40, and 0.40-0.50 m water retention curves by the model proposed by van Genuchten (1980). From such physical attributes of the soil the distribution of soil total porosity and its classification regarding a more fitting mathematical function were determined. Multivariate statistical methods were used at the analyses of information in order to search for global responses from the studied variables. A sinusoidal model of crop growing was adjusted, which showed a high correlation with the regime of local meteorological elements, allowing therefore for the determination of inflexion points of plant growth rates in height and its relationship with temperature, global solar radiation, soil water availability and net radiation. Significant periods of draught over the course of the crop growing seasons were not observed. Moreover, effects of different soil coverings on corn growing and yield were not detected as well. The final yield and all morphological features of the crop obtained were found to be within the expected standard for the genotype of corn in study. Planting populations affected yield, with increasing values up to planting populations over 120,000 plants ha-1, under which the highest leaf area indices were found. The soil was homogeneous at the entire experimental area and no effect of soil covering on yield components and crop final productivity was identified at all. An interactive effect of sowing dates, planting populations and soil coverings for the sowing dates of October 30 and December 15 (2014/2015) and also for September 15 (2015/2016) on corn yield was observed. Biological yield along with all morphological parameters of the plants were expressed as a result of the genetic potential of the corn genotype at the studied site.

Geralmente, nos experimentos genótipo por ambiente (G × E) é comum observar o comportamento dos genótipos em relação a distintos atributos nos ambientes considerados. A análise deste tipo de experimentos tem sido abordada amplamente para o caso de um único atributo. Nesta tese são apresentadas algumas alternativas de análise considerando genótipos, ambientes e atributos simultaneamente. A primeira, é baseada no método de mistura de máxima verossimilhança de agrupamento - Mixclus e a análise de componentes principais de 3 modos - 3MPCA, que permitem a análise de tabelas de tripla entrada, estes dois métodos têm sido muito usados na área da psicologia e da química, mas pouco na agricultura. A segunda, é uma metodologia que combina, o modelo de efeitos aditivos com interação multiplicativa - AMMI, modelo eficiente para a análise de experimentos (G × E) com um atributo e a análise de procrustes generalizada, que permite comparar configurações de pontos e proporcionar uma medida numérica de quanto elas diferem. Finalmente, é apresentada uma alternativa para realizar imputação de dados nos experimentos (G × E), pois, uma situação muito frequente nestes experimentos, é a presença de dados faltantes. Conclui-se que as metodologias propostas constituem ferramentas úteis para a análise de experimentos (G × E) multiatributo. / Usually, in the experiments genotype by environment (G×E) it is common to observe the behaviour of genotypes in relation to different attributes in the environments considered. The analysis of such experiments have been widely discussed for the case of a single attribute. This thesis presents some alternatives of analysis, considering genotypes, environments and attributes simultaneously. The first, is based on the mixture maximum likelihood method - Mixclus and the three-mode principal component analysis, these two methods have been very used in the psychology and chemistry, but little in agriculture. The second, is a methodology that combines the additive main effects and multiplicative interaction models - AMMI, efficient model for the analysis of experiments (G×E) with one attribute, and the generalised procrustes analysis, which allows compare configurations of points and provide a numerical measure of how much they differ. Finally, an alternative to perform data imputation in the experiments (G×E) is presented, because, a very frequent situation in these experiments, is the presence of missing values. It is concluded that the proposed methodologies are useful tools for the analysis of experiments (G×E) multi-attribute.