Resumo: Foram estimados parâmetros genéticos para a produção de leite, gordura e proteína no dia do controle de primeiras lactações de búfalas leiteiras por meio de análises uni e multicaracterística de regressão aleatória. Para os modelos de regressão aleatória unicaracterística foram analisadas as 1.433 primeiras lactações de búfalas. Para as características em estudo, foram considerados nos modelos utilizados, os efeitos aleatórios genético aditivo, de ambiente permanente e o residual. Como efeitos fixos, foram considerados o grupo contemporâneo e o número de ordenha (1 ou 2 ordenhas). Os efeitos linear e quadrático da covariável idade da vaca ao parto e a curva média de lactação da população, estão modelados por polinômios ortogonais de Legendre de terceira ordem. Os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente foram estimados por meio de regressão aleatória sobre polinômio ortogonais de Legendre de terceira à sexta ordem. Os resultados indicam que são requeridos polinômios de Legendre de baixa ordem para modelar a estrutura de (co)variância genética e de ambiente permanente. As estimativas de herdabilidade das características em estudo foram moderadas, o que poderia ajudar no processo de seleção dos animais para obtenção de ganhos genéticos. As estimativas das correlações genéticas foram altas entre controles, indicando que seja qual for o critério de seleção adotado, ganhos genéticos indiretos são esperados em toda a curva de lactação. Para o modelo de regressão aleatória multivariada foi analisado o mesmo banco de dados e as mesmas pressuposições do modelo unicaracaterística. No que se refere à modelagem dos efeitos aleatórios, utilizouse, em todas as características, polinômios de Legendre de terceira ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Genetic parameters for milk, fat and protein yields in the test day were estimated for the first lactations of dairy buffaloes by using single- and multiple-trait random regression analyses. To the single-trait analyses were analyzed 1,433 first lactations. The models included as random effects: additive genetic, permanent environment and residual and as fixed effects: contemporary group, number of milkings (one or two), linear and quadratic effects of the covariable age of the buffalo at birth and mean lactation curve of the population, modeled using Legendre orthogonal polynomials of third order. The random regression effects of genetic and permanent environment were estimated by random regression with Legendre orthogonal polynomials from third to sixth orders. The results indicate that low order polynomials are required to model the structure of genetic and permanent environment (co)variances. The heritability estimates of the traits studied were moderated, it permits to do selection of animals to obtain genetic gain. The genetic correlation estimates were high among test-days, indicating that the selection aims may be different, but indirect genetic gain for all the lactation curve was expected. To the model of multiple-trait random regression, the same data was analyzed, with the same presuppositions of the single-trait model. To model the random effects, Legendre polynomials of third and fourth order were used, to genetic effects and permanent environment, respectively. The residual variances were modeled considering four residual classes grouped as: 1, 2-3, 4-8, 9-10 months of lactation. The results indicate that the heritabilities estimates of the traits presented enough genetic variance to be selected. The estimates of the variance components may be used to implement a BLUP evaluation in a Brazilian buffalo population. The genetic correlations among test-days for a trait ... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Humberto Tonhati / Coorientador: Lucia Galvão de Albuquerque / Coorientador: Milthon Muñoz Berrocal / Banca: Henrique Nunes Oliveira / Banca: Danísio Prado Munari / Banca: Maria Eugênia Zerlotti Mercadate / Banca: Leonardo de Oliveira Seno / Doutor

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2013-07-15T23:54:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 225107.pdf: 468648 bytes, checksum: 490cfcccddf730d40ab11fcc554304ab (MD5) / Os modelos nao-lineares da familia exponencial e uma extensao dos modelos lineares generalizados, permitindo que o preditor da media seja nao-linear. Esses modelos, por serem menos restritivos, tem sido utilizados para modelar sistemas produtivos como mais uma ferramenta na tomada de decisao. Usualmente, os parametros desses modelos sao estimados pelo metodo de maxima verossimilhanca, que tem propriedades assintoticas de O(n-1), onde n e o tamanho da amostra. Portanto, para tamanhos de amostras pequenos, pode haver erros consideraveis, nas inferencias. Essa Tese tem como objetivo obter uma expressao analitica para a matriz de covariancia de segunda ordem do estimador de maxima verossimilhanca para os parametros dos modelos nao-lineares da familia exponencial que contribuira no procedimento de inferencia da verossimilhanca, quando o tamanho da amostra e pequeno. Esse estimador, que nada mais e do que uma correcao do que vem sendo utilizado, tem propriedades assint´oticas de O(n-2). A metodologia adotada consistiu em obter os cumulantes desses modelos e substitui-los na funcao geratriz dos cumulantes, que, pela propriedade de invariancia sob permutacao de indices nos modelos nao-lineares da familia exponencial, pode ser simplificada e expressa em termos de matrizes. A expressao obtida e de facil implementacao computacional, uma vez que consiste de operacoes com matrizes. O estimador de segunda ordem da matriz de covariancia foi avaliado por um estudo de simulacao que mostrou que esse e indispensavel para amostras de tamanho pequeno a moderado. Para ilustrar o uso da tecnica proposta, uma aplicacoes na avaliacao da qualidade do papel cujo modelo que descreve a variavel resposta grau de refino das fibras e log-linear e componente aleatoria gama. Nessa aplicacao evidenciou-se a necessidade dos estimadores de O(n-2).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-05-31Bitstream added on 2014-06-13T20:43:07Z : No. of bitstreams: 1 aspilcuetaborquis_rr_dr_jabo.pdf: 608014 bytes, checksum: fec77d6e9cf690a6db8e92476a753c54 (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Foram estimados parâmetros genéticos para a produção de leite, gordura e proteína no dia do controle de primeiras lactações de búfalas leiteiras por meio de análises uni e multicaracterística de regressão aleatória. Para os modelos de regressão aleatória unicaracterística foram analisadas as 1.433 primeiras lactações de búfalas. Para as características em estudo, foram considerados nos modelos utilizados, os efeitos aleatórios genético aditivo, de ambiente permanente e o residual. Como efeitos fixos, foram considerados o grupo contemporâneo e o número de ordenha (1 ou 2 ordenhas). Os efeitos linear e quadrático da covariável idade da vaca ao parto e a curva média de lactação da população, estão modelados por polinômios ortogonais de Legendre de terceira ordem. Os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente foram estimados por meio de regressão aleatória sobre polinômio ortogonais de Legendre de terceira à sexta ordem. Os resultados indicam que são requeridos polinômios de Legendre de baixa ordem para modelar a estrutura de (co)variância genética e de ambiente permanente. As estimativas de herdabilidade das características em estudo foram moderadas, o que poderia ajudar no processo de seleção dos animais para obtenção de ganhos genéticos. As estimativas das correlações genéticas foram altas entre controles, indicando que seja qual for o critério de seleção adotado, ganhos genéticos indiretos são esperados em toda a curva de lactação. Para o modelo de regressão aleatória multivariada foi analisado o mesmo banco de dados e as mesmas pressuposições do modelo unicaracaterística. No que se refere à modelagem dos efeitos aleatórios, utilizouse, em todas as características, polinômios de Legendre de terceira... / Genetic parameters for milk, fat and protein yields in the test day were estimated for the first lactations of dairy buffaloes by using single- and multiple-trait random regression analyses. To the single-trait analyses were analyzed 1,433 first lactations. The models included as random effects: additive genetic, permanent environment and residual and as fixed effects: contemporary group, number of milkings (one or two), linear and quadratic effects of the covariable age of the buffalo at birth and mean lactation curve of the population, modeled using Legendre orthogonal polynomials of third order. The random regression effects of genetic and permanent environment were estimated by random regression with Legendre orthogonal polynomials from third to sixth orders. The results indicate that low order polynomials are required to model the structure of genetic and permanent environment (co)variances. The heritability estimates of the traits studied were moderated, it permits to do selection of animals to obtain genetic gain. The genetic correlation estimates were high among test-days, indicating that the selection aims may be different, but indirect genetic gain for all the lactation curve was expected. To the model of multiple-trait random regression, the same data was analyzed, with the same presuppositions of the single-trait model. To model the random effects, Legendre polynomials of third and fourth order were used, to genetic effects and permanent environment, respectively. The residual variances were modeled considering four residual classes grouped as: 1, 2-3, 4-8, 9-10 months of lactation. The results indicate that the heritabilities estimates of the traits presented enough genetic variance to be selected. The estimates of the variance components may be used to implement a BLUP evaluation in a Brazilian buffalo population. The genetic correlations among test-days for a trait ... (Complete abstract click electronic access below)

Orientador: Lucia Galvão de Albuquerque / Coorientador: Lenira El Faro Zadra / Banca: Humberto Tonhati / Banca: Danísio Prado Munari / Banca: Arione Augusti Boligón / Banca: Maria Eugênia Zerlotti Mercadante / Resumo: Parâmetros genéticos para produção de leite acumulada até 305 dias (P305) e para produções no dia do controle (PLDC) de varias lactações da raça Gir Leiteiro foram estimados utilizando modelos de regressão aleatória (MRA).Primeiramente, as P305 em várias idades foram analisadas por meio de um modelo de repetibilidade (REP) e de MRA. Com base nos critérios de comparação, o modelo contendo 3, 3 e 4 ordens de ajuste, respectivamente, para os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente, com quatro classes de variâncias residuais, foi o que promoveu o melhor ajuste aos dados de produção de leite ao longo da vida produtiva. Altas correlações de ordem entre os valores genéticos, associadas às coincidências na classificação dos 5% de touros com maior valor genético para P305 nas diferentes idades estimados pelos MRA e pelo REP, indicaram haver pouca variação na classificação dos touros independente do modelo adotado. As produções de leite em diferentes idades podem ser analisadas como a mesma característica. Em um segundo estudo foram analisadas as PLDC das duas primeiras lactações por meio de MRA bi-características, cujos efeitos genético aditivo e de ambiente permanente foram modelados por polinômios ortogonais de Legendre de quarta ordem, considerando uma estrutura de cinco classes de variâncias residuais. As estimativas médias de heredabilidade (h2) para as PLDC variaram de 0,24 a 0,38 e de 0,29 a 0,41 na primeira e segunda lactação, respectivamente. As estimativas das correlações genéticas entre as PLDC 1, 5 e 10 da primeira lactação com todos os controles das duas lactações foram positivas, sendo maiores com os controles adjacentes dentro da primeira lactação e entre controles de ordem equivalente entre lactações. A seleção com base nas PLDC do meio da primeira lactação aparece como uma estratégia de seleção... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This study estimates the genetic parameters for 305-day cumulative yield (305d) and test day yield (TD) of several lactations of Gyr dairy cattle using random regression models (RRM). Firstly, 305d at various ages were analyzed using repeatability (REP) and random regression (RRM) models. Based on the comparison criteria, the 3rd, 3rd and 4th order models fitted best the milk yield data along cattle productive life for the random additive genetic and permanent environmental effects, with four classes of residual variances, respectively. High order correlations between genetic values associated with coincidences in the ranking of 5% of bulls with high genetic value for 305d at different ages estimated by REP and RRM, indicate that there is little variation in bull rankings regardless of the adopted model. Milk yield should be considered as same trait at any age. In a second study, TD of the first two lactations were analyzed using two-trait RRM whose additive genetic and permanent environmental effects were fitted by a fourth order Legendre orthogonal polynomials, considering a five-class residual variance structure. The mean heritability estimates (h2) for the TD varied from 0.24 to 0.38 and 0.29 to 0.41 for the first and second lactation, respectively. Estimates of genetic correlations between TD1, 5 and 10 of the first lactation and all controls of the two lactations were positive and higher with the adjacent controls within the first lactation and between controls of same order between lactations. The selection based on TD of the middle of the first lactation appears as an important selection strategy in order to change lactation curve shape for the first and second lactation. In the final study, the genetic parameters for 305d and two persistence measurements (PS1 and PS2) were estimated using a two-trait RRM. The estimates for h2 were 0.19, 0.12 and 0.41... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-20T21:06:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 225932.pdf: 1800466 bytes, checksum: 7546469656bbd6296a6ac29ff925f29e (MD5) / Este trabalho apresenta um estudo desenvolvido com dados longitudinais, usando a metodologia de modelos não lineares em curvas de crescimento, com diferentes estruturas para a matriz de covariância, fixando uma função para a parte determinística. Após a seleção da melhor matriz de covariância, foram experimentadas diferentes funções, a fim de se escolher o modelo não linear mais adequado. Este procedimento foi aplicado em dados da porcentagem de severidade da doença Late blight em quatro variedades de batata (Solanum tuberosum), causada por Phytophthora infestans. O modelo não linear selecionado foi o que usa uma das parametrizações da função de Gompertz e matriz de covariância de Simetria Composta. Os testes de hipóteses realizados sobre os parâmetros do modelo confirmaram a existência de diferença significativa entre as variedades.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-01-22Bitstream added on 2014-06-13T19:42:43Z : No. of bitstreams: 1 gonzalezherrera_lg_dr_jabo.pdf: 1332870 bytes, checksum: 3ed1635fd3223cd54e07fd6270135e04 (MD5) / Parâmetros genéticos para produção de leite acumulada até 305 dias (P305) e para produções no dia do controle (PLDC) de varias lactações da raça Gir Leiteiro foram estimados utilizando modelos de regressão aleatória (MRA).Primeiramente, as P305 em várias idades foram analisadas por meio de um modelo de repetibilidade (REP) e de MRA. Com base nos critérios de comparação, o modelo contendo 3, 3 e 4 ordens de ajuste, respectivamente, para os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente, com quatro classes de variâncias residuais, foi o que promoveu o melhor ajuste aos dados de produção de leite ao longo da vida produtiva. Altas correlações de ordem entre os valores genéticos, associadas às coincidências na classificação dos 5% de touros com maior valor genético para P305 nas diferentes idades estimados pelos MRA e pelo REP, indicaram haver pouca variação na classificação dos touros independente do modelo adotado. As produções de leite em diferentes idades podem ser analisadas como a mesma característica. Em um segundo estudo foram analisadas as PLDC das duas primeiras lactações por meio de MRA bi-características, cujos efeitos genético aditivo e de ambiente permanente foram modelados por polinômios ortogonais de Legendre de quarta ordem, considerando uma estrutura de cinco classes de variâncias residuais. As estimativas médias de heredabilidade (h2) para as PLDC variaram de 0,24 a 0,38 e de 0,29 a 0,41 na primeira e segunda lactação, respectivamente. As estimativas das correlações genéticas entre as PLDC 1, 5 e 10 da primeira lactação com todos os controles das duas lactações foram positivas, sendo maiores com os controles adjacentes dentro da primeira lactação e entre controles de ordem equivalente entre lactações. A seleção com base nas PLDC do meio da primeira lactação aparece como uma estratégia de seleção... / This study estimates the genetic parameters for 305-day cumulative yield (305d) and test day yield (TD) of several lactations of Gyr dairy cattle using random regression models (RRM). Firstly, 305d at various ages were analyzed using repeatability (REP) and random regression (RRM) models. Based on the comparison criteria, the 3rd, 3rd and 4th order models fitted best the milk yield data along cattle productive life for the random additive genetic and permanent environmental effects, with four classes of residual variances, respectively. High order correlations between genetic values associated with coincidences in the ranking of 5% of bulls with high genetic value for 305d at different ages estimated by REP and RRM, indicate that there is little variation in bull rankings regardless of the adopted model. Milk yield should be considered as same trait at any age. In a second study, TD of the first two lactations were analyzed using two-trait RRM whose additive genetic and permanent environmental effects were fitted by a fourth order Legendre orthogonal polynomials, considering a five-class residual variance structure. The mean heritability estimates (h2) for the TD varied from 0.24 to 0.38 and 0.29 to 0.41 for the first and second lactation, respectively. Estimates of genetic correlations between TD1, 5 and 10 of the first lactation and all controls of the two lactations were positive and higher with the adjacent controls within the first lactation and between controls of same order between lactations. The selection based on TD of the middle of the first lactation appears as an important selection strategy in order to change lactation curve shape for the first and second lactation. In the final study, the genetic parameters for 305d and two persistence measurements (PS1 and PS2) were estimated using a two-trait RRM. The estimates for h2 were 0.19, 0.12 and 0.41... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-07-26Bitstream added on 2014-06-13T19:21:45Z : No. of bitstreams: 1 candido_ls_dr_jabo.pdf: 353516 bytes, checksum: 558afbc2e53f99cba40d8df1130c2f00 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Nos programas de melhoramento de cana-de-açúcar grande número de clones são avaliados todos os anos, em experimentos realizados em diferentes safras, épocas e regiões. E como é cada vez mais difícil selecionar os melhores genótipos fenotipicamente, o uso de métodos precisos de análise estatística é necessário, a fim de garantir maior confiabilidade ao processo seletivo. A avaliação genética com base em modelos mistos do tipo REML/BLUP (máxima verossimilhança restrita/ melhor predição linear não-viesada) tem merecido atenção especial dos pesquisadores. Outra questão importante durante o processo de seleção é a avaliação de possíveis efeitos da alocompetição sofrida pelos genótipos nos experimentos, pois, um genótipo em alocompetição pode ter comportamento diferente quando plantado comercialmente, apenas em autocompetição. Por essa razão, estratégias de análise que modelam a dependência espacial na forma de covariância, têm sido utilizadas no melhoramento com o objetivo de neutralizar os efeitos da competição entre parcelas vizinhas, além de aumentar a precisão experimental. Para o estudo desses fatores, foram utilizados dados de 1º e 3º corte, do atributo tonelada de cana/ha (TCH), da rede de ensaios estaduais do programa de melhoramento do Centro de Cana–IAC, instalados no ano de 2002. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados com 3 repetições, sendo que a casualização em cada bloco foi feita uma única vez, de forma que em todos os experimentos, os genótipos tivessem sempre os mesmos vizinhos. As parcelas experimentais foram constituídas de cinco linhas de 8m espaçadas a 1,50m. De maneira geral, a análise por modelo misto e a análise tradicional apresentaram poucas diferenças em relação aos parâmetros avaliados e ao ordenamento dos genótipos, assim... / In the programs for sugarcane improvement large number of clones are evaluated each year, in experiments realized in different crops, seasons and regions. And it is increasingly difficult to select the best genotypes phenotypically, the use of precise methods of statistical analysis is needed to ensure greater reliability in the selection process. The genetic evaluation based on mixed models of the type REML / BLUP (restricted maximum likelihood / best linear unbiased prediction) has deserved special attention from researchers. Another important issue during the selection process is the evaluation of possible effects of allocompetition suffered by the genotypes in the experiments, because a genotype in allocompetition may have different behavior when planted commercially, only in autocompetition. Therefore, strategies of analysis to model the spatial dependence in the form of covariance, have been used in improvement with the objective of neutralizing the effects of competition between neighboring plots, besides increasing the experimental precision. For the study of these factors, we used data from 1st and 3rd cuts, of the attribute tons of cane per hectare (TCH), than the network experiments state test of the improvement program of the Centro de Cana-IAC, Brazil, installed in 2002. The experimental design was a randomized block with 3 replications, with each block randomization was performed only once, so that in all experiments, the genotypes have the same neighbors. The experimental plots consisted of five lines of 8 m spaced to 1.50 m. In general, the mixed model analysis and traditional analysis showed little difference with respect to the parameters evaluated and the ranking of genotypes, as well as the use of different methodologies for the neighborhood analysis contributed little to increase the experimental precision. The effects of... (Complete abstract, click electonic access below)

Resumo: Nos programas de melhoramento de cana-de-açúcar grande número de clones são avaliados todos os anos, em experimentos realizados em diferentes safras, épocas e regiões. E como é cada vez mais difícil selecionar os melhores genótipos fenotipicamente, o uso de métodos precisos de análise estatística é necessário, a fim de garantir maior confiabilidade ao processo seletivo. A avaliação genética com base em modelos mistos do tipo REML/BLUP (máxima verossimilhança restrita/ melhor predição linear não-viesada) tem merecido atenção especial dos pesquisadores. Outra questão importante durante o processo de seleção é a avaliação de possíveis efeitos da alocompetição sofrida pelos genótipos nos experimentos, pois, um genótipo em alocompetição pode ter comportamento diferente quando plantado comercialmente, apenas em autocompetição. Por essa razão, estratégias de análise que modelam a dependência espacial na forma de covariância, têm sido utilizadas no melhoramento com o objetivo de neutralizar os efeitos da competição entre parcelas vizinhas, além de aumentar a precisão experimental. Para o estudo desses fatores, foram utilizados dados de 1º e 3º corte, do atributo tonelada de cana/ha (TCH), da rede de ensaios estaduais do programa de melhoramento do Centro de Cana-IAC, instalados no ano de 2002. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados com 3 repetições, sendo que a casualização em cada bloco foi feita uma única vez, de forma que em todos os experimentos, os genótipos tivessem sempre os mesmos vizinhos. As parcelas experimentais foram constituídas de cinco linhas de 8m espaçadas a 1,50m. De maneira geral, a análise por modelo misto e a análise tradicional apresentaram poucas diferenças em relação aos parâmetros avaliados e ao ordenamento dos genótipos, assim... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In the programs for sugarcane improvement large number of clones are evaluated each year, in experiments realized in different crops, seasons and regions. And it is increasingly difficult to select the best genotypes phenotypically, the use of precise methods of statistical analysis is needed to ensure greater reliability in the selection process. The genetic evaluation based on mixed models of the type REML / BLUP (restricted maximum likelihood / best linear unbiased prediction) has deserved special attention from researchers. Another important issue during the selection process is the evaluation of possible effects of allocompetition suffered by the genotypes in the experiments, because a genotype in allocompetition may have different behavior when planted commercially, only in autocompetition. Therefore, strategies of analysis to model the spatial dependence in the form of covariance, have been used in improvement with the objective of neutralizing the effects of competition between neighboring plots, besides increasing the experimental precision. For the study of these factors, we used data from 1st and 3rd cuts, of the attribute tons of cane per hectare (TCH), than the network experiments state test of the improvement program of the Centro de Cana-IAC, Brazil, installed in 2002. The experimental design was a randomized block with 3 replications, with each block randomization was performed only once, so that in all experiments, the genotypes have the same neighbors. The experimental plots consisted of five lines of 8 m spaced to 1.50 m. In general, the mixed model analysis and traditional analysis showed little difference with respect to the parameters evaluated and the ranking of genotypes, as well as the use of different methodologies for the neighborhood analysis contributed little to increase the experimental precision. The effects of... (Complete abstract, click electonic access below) / Orientador: Dilermando Perecin / Coorientador: Marcos Guimarães de Andrade Landell / Banca: Maximiliano Salles Scarpari / Banca: Sandra Helena Unêda Trevisoli / Banca: Rinaldo Cesar de Paula / Banca: João Ademir de Oliveira / Doutor

[pt] A energia eólica tem crescido de forma estável no Brasil nos últimos anos. Para impulsioná-la, é crucial considerar as mudanças climáticas, já que sua geração é altamente influenciada pelo clima. Por isso, é fundamental incorporar variáveis climáticas externas na modelagem das séries eólicas, contribuindo para reduzir as incertezas. Os Modelos Periódicos Autorregressivos com Variáveis Exógenas (PARX) representam uma abordagem viável para cumprir esse propósito, incluindo a variável exógena ENSO. No presente estudo, realizou-se a modelagem das séries de velocidade do vento nos estados do Rio Grande do Norte, Paraíba, Pernambuco, Alagoas, Sergipe, Rio Grande do Sul e Santa Catarina. Nesse sentido, foi considerada a covariância entre esses estados em cada região brasileira para avaliar a correlação espacial entre eles, criando a modelagem PARX-Cov. Além disso, a correlação entre os indicadores do fenômeno ENSO também foi considerada para viabilizar a previsão out-of-sample das variáveis climáticas, essa utilizada para a simulação de cenários de velocidade de vento. Ao comparar a modelagem do PARX e PARX-Cov, com o modelo vigente no setor elétrico brasileiro, observou-se um desempenho superior nos modelos propostos para a simulação de realizações futuras das séries de velocidade do vento. O modelo PARX-Cov com o índice ONI Acumulado é o mais adequado para Pernambuco, Rio Grande do Sul e Santa Catarina. O PARX-Cov com o índice SOI é mais apropriado para o Rio Grande do Norte. Para Alagoas e Sergipe, o PARX com o índice ONI Acumulado é o mais indicado, enquanto o PARX com Niño 4 Acumulado é melhor para a Paraíba. / [en] Wind energy has been steadily growing in Brazil in recent years. To boost its growth, it is crucial to consider climate change, as wind energy generation is highly influenced by the weather. Therefore, it is essential to incorporate external climatic variables into the modeling of wind series, helping to reduce uncertainties. Periodic Autoregressive Models with Exogenous Variables (PARX) represent a viable approach to achieve this, including the ENSO exogenous variable. In the present study, wind speed series were modeled in the states of Rio Grande do Norte, Paraíba, Pernambuco, Alagoas, Sergipe, Rio Grande do Sul, and Santa Catarina. In this context, the covariance between these states in each Brazilian region was considered to assess the spatial correlation among them, creating the PARX-Cov modeling. Furthermore, the correlation between ENSO phenomenon indicators was also considered to enable out-of-sample forecasting of climatic variables, used for simulating wind speed scenarios. When comparing the PARX and PARX-Cov modeling with the current model in the Brazilian electric sector, the proposed models showed superior performance in simulating future wind speed series. The PARX-Cov model with the Accumulated ONI index is most suitable for Pernambuco, Rio Grande do Sul, and Santa Catarina. The PARX-Cov model with the SOI index is more appropriate for Rio Grande do Norte. For Alagoas and Sergipe, the PARX model with the Accumulated ONI index is the most recommended, while the PARX model with Accumulated Niño 4 is better for Paraíba.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:06Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-04-29Bitstream added on 2014-06-13T18:54:01Z : No. of bitstreams: 1 santos_dja_me_jabo.pdf: 949817 bytes, checksum: 99fe4837bb2182ae9951f9ef2a71f250 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Parâmetros genéticos para a produção de leite no dia do controle (PLDC) de primeiras lactações de vacas da raça Guzerá foram estimados utilizando modelo multicaracterísticas de dimensão finita (TMDO) e modelos de regressão aleatória (MRA). A produção acumulada em 305 dias (P305), duração da lactação (DL) e persistência da lactação (PS) também foram analisadas. Para o TMDO, foram analisadas as PLDC juntamente com a P305 e a DL, considerando como aleatórios, o efeito genético aditivo e o residual e, como fixo, o grupo de contemporâneos e a covariável idade da vaca ao parto. Para os MRA, foram considerados como aleatório, o efeito genético aditivo, de ambiente permanente e residual e como efeito fixo, o grupo de contemporâneos, os efeitos linear e quadrático da covariável idade ao parto e a curva média da população. Para os MRA foram consideradas as funções de ajuste de Wilmink (WL), Ali & Schaeffer (AS), uma combinação entre a função de Wilmink com polinômios ortogonais de Legendre (LM), polinômios ortogonais de Legendre (LEG) e funções B-spline (BS). Os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente foram modelados por meio destas funções, bem como a curva média da população, com a exceção dos modelos ajustados por funções BS que tiveram a curva média ajustada por polinômio de Legendre ou pela função de Ali & Schaeffer. O resíduo foi ajustado considerando variância homogênea ou em classes heterogêneas de variância residual. O modelo empregando funções BS cúbica com número de coeficientes de regressão aleatória igual cinco tanto para efeito genético aditivo como de ambiente permanente com a curva média modelada pela função de Ali & Schaeffer e resíduo ajustado por seis classes variância residual foi o mais adequado. Entretanto, os melhores MRA para cada função de ajuste, não apresentaram diferenças para... / Genetic parameters for milk production in the test day model (PLDC) for Guzerat dams’ first lactations were estimated by multitrait finite model (TMDO) and random regression models (MRA). The cumulative production at 305 days (P305), lactation length (DL) and lactation persistency (PS) were also analyzed. For TMDO, the PLDC were analyzed together with P305 and DL, considering the additive genetic effect and residual effect as random effects , the contemporary group as a fixed effect, and the age of dam at calving as a covariate. For MRA, additive genetic effect, permanent environmental effect and residual effect were considered as random effects and the contemporary group, the linear and quadratic covariate of age at calving and the average curve of the population as fixed effects. Also for the MRA, the Wilmink (WL) and the Ali & Schaeffer (AS) adjustment functions, a combination of the Wilmink function with Legendre orthogonal polynomials (LM), Legendre orthogonal polynomials (LEG) and B-spline functions (BS) were considered. The random additive genetic and permanent environmental effects were modeled by means of these functions, as well as the population average curve , with the exception of the adjusted models by the BS functions that had the average curve adjusted by the Legendre polynomial or by the Ali & Schaeffer function. The residual error was adjusted considering homogeneous variance or heterogeneous classes of residual variance. The model using cubic BS functions with random regression coefficient numbers equal to five for additive genetic effect as well as for permanent environmental with average curve modeled by the Ali & Schaeffer function and residual error adjusted for six classes of residual variance was the more appropriate. However, the best MRA for each adjustment function presented no differences in the estimates of genetic parameters and for order correlation ... (Complete abstract click electronic access below)