Software development has become a cognitive and collaborative knowledge-based endeavor where developers and organizations, faced with a variety of challenges and an increased demand for extensive knowledge support, push the boundaries of existing tools and work practices. Researchers and industry professionals have spent years studying collaborative work and communication media, however, the landscape of social media is rapidly changing. Thus, instead of trying to model the use of specific technologies and communication media, I seek to model the knowledge-building process itself. Doing so will not only allow us to understand specific tool and communication media use, but whole ecosystems of technologies and their impact on software development and knowledge work, revealing aspects not only unique to specific tools, but also aspects about the combination of technologies. In this dissertation, I describe the empirical studies I conducted aimed to understand social and communication media use in software development and knowledge curation within developer communities. An important part of the thesis is an additional qualitative meta-synthesis of these studies. My meta-analysis has led to a model of software development as a knowledge building process, and a theoretical framework: I describe this newly formed framework and how it is grounded in empirical work, and demonstrate how my primary studies led to its creation. My conceptualization of knowledge building withing software development and the proposed framework provide the research community with the means to pursue a deeper understanding of software development and contemporary knowledge work. I believe that this framework can serve as a basis for a theory of knowledge building in software development, shedding light on knowledge flow, knowledge productivity, and knowledge management. / Graduate

A construção de um analisador virtual é sustentada basicamente por três pilares: o modelo, as variáveis que integram o modelo e a estratégia de correção/atualização do modelo. Os modelos matemáticos são classificados quanto ao nível de conhecimento do processo contido nele, indo de modelos complexos baseados em relações fundamentais e leis físico-químicas, denominados white-box, até modelos obtidos através de técnicas de análise multivariável, como técnicas de regressão multiváriavel e redes neurais, referenciados como black box. O presente trabalho objetiva uma análise de dois dos pilares: os modelos, focando em modelos obtidos através das técnicas de redução de dimensionalidade do tipo PLS, e metodologias de seleção de variáveis para a construção dessa classe de modelos. Primeiramente é realizada uma revisão das principais variantes lineares e não lineares da metodologia PLS, compreendendo desde o seu desenvolvimento até a sua combinação com redes neurais. Posteriormente são apresentadas algumas das técnicas popularmente utilizadas para a seleção de variáveis em modelos do tipo black-box, técnicas de validação cruzada e técnicas de seleção de dados para calibração e validação de modelos. São propostas novas abordagens para os procedimentos de seleção de variáveis, originadas da combinação das técnicas de seleção de dados com duas metodologias de seleção de variáveis. Os resultados produzidos por essas novas abordagens são comparados com o método clássico através de casos lineares e não lineares. A viabilidade das técnicas analisadas e desenvolvidas é verificada através da aplicação das mesmas no desenvolvimento de um analisador virtual para uma coluna de destilação simulada através do simulador dinâmico Aspen Dynamics®. Por fim são apresentadas as etapas e desafios da implementação de um analisador virtual baseados em técnicas PLS em uma Torre Depropanizadora de uma central de matérias primas de um pólo petroquímico. / The construction of a virtual analyzer is sustained basically by three pillars: the model, the variables that integrate the model and the updating strategy of the model. The mathematical models are classified with relationship at the level of the process knowledge within it, going from complex models, based on fundamental relationships and physical-chemistries laws, called white-box, until models obtained through multivariable analysis techniques, as multiple linear regression and neural networks, also called as black box. The focus of the present work is the analysis of two of the pillars: the models, specially the ones obtained by dimension reduction techniques, like PLS, and methodologies used in the development of this class of models. Initially, a revision of the main linear and non linear variants of the PLS methodology is done, embracing since its development to its combination with neural networks. Later on, some popularly variables selection techniques for black-box models are explained, as well as some cross validation techniques and strategies for data selection for calibration and validation of models. New approaches for variables selection procedures are proposed, originated by the combination of data selection strategies and two variables selection techniques. The results produced by those new approaches are compared with the classic method through linear and non linear case studies. The viability of the analyzed and developed techniques is verified through the application of the same ones in the development of a virtual analyzer for a distillation column, simulated by the dynamic simulator Aspen Dynamics®. The steps and challenges faced in the implementation of a virtual analyzer based on PLS technical for a Depropanizer Unit are finally presented.

The global solar irradiation (Hg) is variable major in several subject areas: Agriculture, Engineering, Climate and Renewable Energy. The total amount of incident Hg on the earth's surface can be accounted directly or indirectly. Directly is obtained from measurements made with operational instruments (pyranometers) and indirectly by estimating, by using empirical models. In this work, ten empirical models are used (nine based on air temperature and one in the sunshine duration) to estimate the global solar irradiation in eight sites from to Alagoas - Brazil, in scale hourly, daily and monthly. For models based on air temperature, two temperature regimes (air thermal amplitudes) (∆T1 and ∆T2) were evaluated to verify the influence on the models. Have been used air temperature, sunshine duration (n) and global solar irradiation (Hg) data, from September 2007 to December 2008 for fit of the models, and to validate the use data in 2009. The global solar irradiations (Hg) (MJm-2) were calculated from the integrations of the global solar irradiance (Rg) (Wm-2). In terms of global solar irradiation hourly average monthly (Hgh), the coefficients of the models shown to be dependent on the study site. The coefficients generated with daily data and monthly averages showed no difference to ΔT1 or ΔT2. For the model based on the sunshine duration (n), the adjusted coefficients are specifics to the estimated daily and monthly. In estimating hourly, the Hargreaves & Samani model (model 6) and the modified Hargreaves & Samani (models 7, 8 and 9) estimated the best monthly hourly global solar irradiation average (Hgh) in all sites analyzed. In the daily estimate, the Bristow & Campbell model (model 1) was more accurate than the model 6. However, the model 6 resulted with an average value of the population standard deviation of deviations (dpp) of 2,60, 2,79 and 2,79 MJm-2 for sites in the regions of the interior (Sertão), Hinterland (Agreste) and Coastal (Litoral) / Humid Area (Zona da Mata), respectively. Each month, the model 1 was more accurate than the model 6. The model based on the sunshine duration estimated the best daily global solar irradiation (Hgd) and monthly daily global solar irradiation average (Hgm), those based on air temperature, indicating low (dpp) and high coefficients of agreement (d). / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A irradiação solar global (Hg) é variável de grande importância em diversas áreas do conhecimento: Agricultura, Engenharia, Climatologia e Energia Renováveis. A quantidade total de Hg que incide na superfície terrestre pode ser contabilizada diretamente ou indiretamente. Diretamente é obtida a partir de medidas realizadas com instrumentos operacionais (piranômetros) e indiretamente por estimativa, em geral, utilizando-se modelos empíricos. Nesse trabalho, foram utilizados dez modelos empíricos (nove baseados na temperatura do ar e um na duração do brilho solar) para estimar a irradiação solar global em oito locais de Alagoas - Brasil, em escala horária, diária e mensal. Para os modelos baseados na temperatura do ar, dois regimes (amplitudes térmicas do ar) de temperatura (∆T1 e ∆T2) foram avaliados para verificar a influencia deles nos modelos. Foram utilizados dados de temperatura do ar, duração do brilho solar (n) e irradiação solar global (Hg), no período de setembro de 2007 a dezembro de 2008 para ajuste dos modelos, e para validação a utilização de dados de 2009. As irradiações solar global (Hg) (MJm-2) foram calculadas a partir das integrações das irradiâncias solar global (Rg) (Wm-2). Em termo da irradiação solar global média horária mensal (Hgh), os coeficientes dos modelos mostraram ser dependentes do local de estudo. Os coeficientes gerados com dados diários e médias mensais não mostraram diferença para ∆T1 ou ∆T2. Para o modelo baseado na duração do brilho solar (n), os coeficientes ajustados são específicos para a estimativa diária e mensal. Na estimativa horária, o modelo de Hargreaves & Samani (modelo 6) e os modificados de Hargreaves & Samani (modelos 7, 8 e 9) estimaram melhor a irradiação solar global média horária mensal (Hgh), em todos locais analisados. Na estimativa diária, o modelo de Bristow & Campbell (modelo 1) foi mais preciso que o modelo 6. Porém, o modelo 6 resultou com valor médio do desvio padrão da população de desvios (dpp) de 2,60, 2,79 e 2,79 MJm-2 para os locais situados no Sertão, Agreste e Litoral/Zona da Mata, respectivamente. Mensalmente, o modelo 1 foi mais preciso que o modelo 6. O modelo baseado na duração do brilho solar estimou melhor a irradiação solar global diária (Hgd) e a irradiação solar global média diária mensal (Hgm), que os baseados na temperatura do ar, indicando baixos (dpp) e elevados coeficientes de concordâncias (d).

Submitted by Luis Azevedo (lfpazevedo@gmail.com) on 2017-04-25T22:48:00Z No. of bitstreams: 1 Tese_Luis_Fernando_Azevedo.pdf: 2851972 bytes, checksum: b18040b51fff2a231332968632ef42ab (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão (vera.mourao@fgv.br) on 2017-04-27T20:59:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Luis_Fernando_Azevedo.pdf: 2851972 bytes, checksum: b18040b51fff2a231332968632ef42ab (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-02T12:32:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Luis_Fernando_Azevedo.pdf: 2851972 bytes, checksum: b18040b51fff2a231332968632ef42ab (MD5) Previous issue date: 2017-04-18 / Devido à crescente evolução tecnológica das últimas décadas, eventos locais, econômicos ou não, são divulgados de forma praticamente instantânea de forma global. Muitos destes eventos têm o poder de influenciar os preços dos ativos nos mais diversos mercados, em todas as localidades. Além da divulgação de eventos, o conteúdo das notícias econômicas traz valiosas informações que capturam as variações nos sentimentos dos agentes sobre a situação corrente e prospectiva da economia. Uma pauta negativa sobre atividade econômica, com anedóticos e relatos de empresários, por exemplo, sinaliza um crescimento negativo do PIB antes mesmo da sua divulgação. Apesar da sua amplitude e velocidade, notícias podem estar sujeitas a uma série de vieses, desde má interpretação do tema, passando por preconceito contra algum personagem da matéria, e até mesmo efeito manada. A evolução tecnológica também começa a permitir a superação destes problemas. O estudo de grandes volumes de dados (big data) em redes sociais ou plataformas de buscas fornece um meio de mensurar o sentimento dos agentes econômicos diretamente, em tempo real, sem a necessidade da intermediação por notícias. Através de notícias especializadas com frequência intradiária e ferramentas como o Google Trends, esta tese busca captar a variação de sentimentos de agentes e encontrar se há alguma relação entre estas medidas e flutuações dos ciclos econômicos e precificação de ativos. No capítulo 1, fatores macroeconômicos foram replicados através de notícias e, os aplicando em modelos fatoriais, encontram-se evidências de que notícias contêm informações relevantes para explicar o excesso de retorno de carteiras de ações da BM&FBovespa. Em seguida, no capítulo 2, analisou-se a comunicação do Banco Central do Brasil através da mídia especializada. Há evidências de que a volatilidade dos juros é maior em dias nos quais algum membro do Copom é citado na mídia, principalmente considerando anos mais recentes. Por fim, no capítulo 3, buscou-se extrair o sentimento das pessoas através de suas buscas realizadas no Google. Em um VAR com variáveis macroeconômicas como produção industrial e emprego, este indicador criado foi comparado a indicadores de sentimento dos investidores, condições financeiras e indicadores de incerteza política, encontrando-se evidências que a ferramenta do Google pode fornecer informações relevantes sobre o impacto do sentimento da pessoas na economia real. / Data from texts and Internet search queries are a relatively new source of information to economists. In this PhD dissertation, I analyze the impact of news’ information content and Google searches patterns on asset pricing and business cycle. In chapter 1, using a unique intradaily news database, I create news measures to approximate people’s concern about macroeconomic variables. Using Fama-McBeth framework, I conclude that those measures improve the explanatory power of asset pricing models for brazilian stocks. In chapter 2, I identify days in which the Brazilian monetary authority is cited on media and test whether interest rate volatility is higher in those days. I find evidences that all vertices of the yield curve show a higher volatility on those days, especially short and medium-term vertices. I also find evidence that interest rate volatility is higher in days in which the Brazilian Central Bank releases special reports or when central bank directors deliver speech. Both results are stronger after 2014. Finally, in chapter 3, a proxy for people’s sentiment measured as the relative searches of economic words with positive or negative connotation is extracted from Google’s search queries and used to explain macroeconomic variables in a VAR enviroment. For the US economy, responses of employment and production to shocks (innovations) in this sentiment index are similar to those observed when the innovation comes from a financial conditions indicator, and are higher and last longer than shocks on investor’s sentiment and policy uncertainty.

Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM) são eventos meteorológicos de difícil previsão, que resultam em tempestades severas e desastres. O objetivo deste trabalho é indicar as características em grande escala do ambiente atmosférico favorável para a formação de CCM no Sul do Brasil, entre 1998 e 2007. Fez-se uso da base de dados de CCM de Durkee e Mote (2009), assim como das variáveis de Potencial de Energia Convectiva Disponível (CAPE), ponto de orvalho, temperatura, altura geopotencial, componentes de vento u e v e umidade relativa da reanálise do National Center for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecast System Reanalysis (CFSR), coletadas entre 2,5 e 5,5 horas antes do desenvolvimento dos CCM. Com o método de Análise das Componentes Principais (ACP), geraram-se as composições do ambiente atmosférico médio favorável ao desenvolvimento dos CCM, para comparar o grupo dos que ocorreram no Sul do Brasil ao dos que atuaram em outras regiões da AS. Usando como dado de entrada as variáveis de altura geopotencial e temperatura (em 850 hPa), foram encontradas quatro componentes principais para cada um dos grupos de CCM. Com base nas componentes principais, nas variáveis atmosféricas e nas cartas sinóticas, foram reconstruídos os ambientes atmosféricos médios para identificar o comportamento das características atmosféricas prévias aos CCM para cada conjunto de eventos. Os resultados identificaram 303 CCM, 96 no Sul do Brasil, 168 em outras regiões da AS e 39 oceânicos. O ambiente atmosférico médio dos 168 CCM não apresentou características homogêneas, pois 75% das componentes não possuíam jatos de baixos níveis (JBN) dentro dos critérios adotados, mas a presença de um escoamento meridional. Esse fluxo, ao encontrar com a região de divergência dos jatos de altos níveis (JAN), foi um dos fatores favoráveis para a convecção, já que seus valores de CAPE (≥ 450 J kg-1) eram menores que a média esperada para formação de tempestades e só uma das componentes teve frentes frias associadas. Por outro lado, o grupo dos 96 CCM que atuaram no Sul do Brasil mostrou-se cerca de 50.000 km² maior em extensão que os das outras regiões da AS e dos EUA e com duração de pelo menos 3 h a mais. Além disso, as características atmosféricas do grupo de CCM do Sul do Brasil mostraram padrões homogêneos, podendo indicar a formação de CCM nessa região quando: o campo de ventos médios em 850 e 200 hPa, se encontrarem em posição ortogonal, indicando acoplamento entre os jatos de baixos e altos níveis; os valores de CAPE forem ≥ 600 J kg-1 e o cisalhamento vertical estiver entre 7 e 12 m s-1; houver atuação das frentes frias no sul da AS; a umidade relativa disponível estiver concentrada próxima à região Sul do Brasil, com valores maiores que 80%; a altura geopotencial (850 hPa) apresentar um cavado na região gênese dos CCM e a temperatura (850 hPa) estiver mais elevada próxima e ao norte da região de formação. / Mesoscale Convective Complexes (MCCs) are meteorological events difficult to forecast, which result in severe storms and other natural hazards. This study’s objective is to indicate the large-scale atmospheric environment favorable to develop MCCs in Southern Brazil during the 1998–2007 period. The MCCs database used was from Durkee and Mote (2009) and the variables selected include CAPE (Convective Available Potential Energy), dewpoint temperature, temperature, geopotential height, and relative humidity from National Center for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecast System Reanalysis (CFSR), collected from 2,5 to 5,5 hours before the MCCs’ development. Principal component analysis (PCA) method was used to construct the average atmospheric environments of MCCs group that occurred in Southern Brazil to compare with MCCs that occurred in other regions of South America. Temperature and geopotential height were the variables used for the PCA, resulting in four principal components to each MCCs group. Based on these principal components, meteorological variables and synoptic charts, average atmospheric environments were built to understand the atmospheric parameters that indicate the development of MCCs in each group. Results show 303 MMCs, 96 were located in Southern Brazil, 168 in South America and 39 in the South Atlantic Ocean. The average atmospheric environment from the group of 168 MCCs did not indicate homogeneous characteristics, as 75% of its principal components cannot be characterized as having a low-level jet (LLJ) in the wind field, instead only a meridional flux of humid and warm air at 850 hPa. This air coupled with the upperlevel jet (ULJ) was found to be responsible for convection developing MCCs, as CAPE (≥ 450 J kg-1) was below the average to produce storms and only one component was associated with a cold front. On the other hand, the MCCs’ group of Southern Brazil is on the order of 50.000 km² larger and 3 hours longer than MCCs from other regions of South America and from the United States. Furthermore, the atmospheric characteristics of the Southern Brazil MCCs’ group revealed homogenous patterns, which suggest that the development of MCCs in this region starts when: the mean wind field indicate a coupled LLJ (jet streak between 10 and 12 m s-1) and ULJ (jet streak ≥ 32 m s-1), CAPE value is ≥ 600 J kg-1 and the vertical wind shear is from 7 to 12 m s-1, cold fronts are active in Southern South America, the relative humidity is concentrated in Southern Brazil and above 80%, the geopotential height (850 hPa) indicate a trough in the genesis region of MCCs and the temperature (850 hPa) is higher near and northern the genesis region.

Os solos das regiões arrozeiras apresentam características geotécnicas inadequadas para uso como revestimentos primários de estradas. Isto força o transporte de materiais de jazidas distantes, o que, além de onerar o custo de construção, nem sempre é uma solução durável. Nesta tese relata-se uma pesquisa que apresenta uma solução para esse problema: a pavimentação de estradas de baixo volume de tráfego com solo local modificado com cal. Foram realizados estudos laboratoriais e de campo, e os resultados analisados através de uma abordagem mecanístico-empírica. Dois pavimentos experimentais com revestimentos de solo-cal foram construídos e monitorados próximo a Cebollatí, leste do Uruguai. Foram realizados ensaios de caracterização e comportamento mecânico do solo e de misturas de solo e cal, variando-se o teor de cal, o tempo de cura e a energia de compactação. Realizaram-se ensaios de módulo de resiliência, para o qual foi projetado, montado e operado o primeiro equipamento de ensaios de carga repetida na compressão triaxial do Uruguai. Também foram realizados ensaios de fadiga na compressão diametral para o solo modificado com 3% e 5% de cal, curado por 28 e 150 dias. Para entender o comportamento das camadas de solo modificado com cal submetidas ao tráfego, realizou-se uma análise conjunta dos resultados laboratoriais e do monitoramento dos trechos experimentais, com uso de modelos computacionais. Apesar das limitações construtivas, de terem sido liberados ao tráfego em plena safra e das más condições de drenagem da região, após 5 anos de trafego, os pavimentos não mostram trincas de fadiga ou afundamentos nas trilhas de roda. Assim, a pavimentação de estradas de baixo volume de tráfego em regiões arrozeiras com revestimentos de solo local modificado com cal provou ser uma alternativa economicamente vantajosa, por reduzir custos de construção e manutenção, e sustentável, por preservar materiais não-renováveis, como solos e rochas. / Soils in rice plantation areas generally present geotechnical characteristics unsuitable for use as primary wearing course of roads. Because of that, it is necessary to import materials from distant sites, a solution that, besides increasing construction cost, is rarely long-lasting. In this thesis a research on paving low volume roads with lime modified local soils is reported, in order to present an alternative solution to that problem. Both laboratory and field studies were carried out and the results were analyzed by means of a mechanistic-empirical approach. Two test sections with wearing courses made of lime modified soil were built and monitored close to Cebollatí, a village in the east of Uruguay. Previously, laboratory characterization and mechanical tests on samples of the sedimentary soil were carried out. Lime contents for mixtures were determined and the stress-strain-strength behavior of mixes with different levels of lime content, curing time and compaction energy was studied. In order to analyze the elastic behavior of the lime modified soil under traffic, resilient modulus tests were carried out. This motivated the design, assembly and use of the first equipment for triaxial compression repeated loading tests in Uruguay. Besides, stress controlled fatigue tests were performed on cylindrical specimens of soil modified with 3% and 5% of lime, cured for 28 and 150 days. The results of laboratory tests and field monitoring were analyzed using computational models. In spite of the difficulties faced during pavements construction, including heavy traffic in early days, and the poor drainage, after 5 years of service no cracks or ruts are seen on top of the test pavements. Therefore, paving low volume roads in rice plantation areas with lime modified wearing courses has proved to be a cost-effective alternative, reducing construction and maintenance costs, and a sustainable practice, preserving non-renewable materials such as rocks and soils.

A indústria da construção civil utiliza grandes volumes de recursos naturais e, concomitantemente, produz elevadas quantidades de resíduos de construção e demolição (RCD), que são pouco reaproveitados e, às vezes, descartados de forma inadequada. Por reduzir a quantidade de matérias-primas extraídas da natureza, a construção de pavimentos aparece como destino nobre para os RCD. Contudo como esses materiais podem apresentar elevada heterogeneidade em sua composição, questiona-se se isso pode influenciar seu comportamento mecânico. A pesquisa relatada nesta dissertação buscou analisar as características físicas e comportamento mecânico de RCD de concreto (RCD cinza), e desse material misturado com RCD cerâmico (RCD vermelho). Acrescentando-se de 0 a 50% de tijolos maciços britados aos resíduos de concreto, reproduziram-se composições encontradas em obras civis. A partir de resultados de ensaios de granulometria, compactação, abrasão, compressão triaxial e módulo de resiliência (MR), compararam-se os comportamentos das mesmas. Com auxílio do software Everstress 5.0, foram feitas análises mecanísticas de pavimentos com bases compostas desses materiais, de forma que fossem estimados seus desempenhos frente a diferentes mecanismos de degradação. Observou -se que o aumento na porcentagem de RCD cerâmico afeta significativamente o comportamento mecânico do RCD misto, aumentando a perda de massa por abrasão e o teor de umidade ótimo de compactação, reduzindo o peso específico aparente seco máximo, a coesão e o módulo de resiliência e tornando o material menos dependente do estado de tensões. Conclui-se que a composição de resíduos de construção e demolição afeta seu comportamento mecânico e tem influência significativa no desempenho de pavimentos em que forem usados. Verifica-se que tanto os RCD cinza, quanto os mistos podem suportar as solicitações do tráfego, fortalecendo-se a filosofia de aliar a construção de pavimentos aptos estruturalmente a um modo de construir que contribua para a redução da exploração e degradação do meio ambiente. / The construction industry uses large volumes of natural resources and, at the same time, produces a high amount of construction and demolition waste (CDW), which are little reused and sometimes discarded inappropriately. In order to reduce the amount of raw materials extracted from nature, the construction of pavements appears as a noble destination for the use of CDW. However, since these materials may present high heterogeneity in their composition, it is questioned whether this may influence their mechanical behavior. The research reported in this dissertation aimed at analyzing the physical characteristics and mechanical behavior of recycled concrete aggregate (RCA) and this material mixed with crushed bricks. Adding from 0 to 50% of ceramic CDW to concrete residues, compositions found in civil works were reproduced. From the results of grain size distribution, abrasion, triaxial compression and resilience modulus tests, their behavior was compared. Using Everstress 5.0 software, mechanistic analysis of pavements with bases made of these materials were performed, so that their performances against different degradation mechanisms were estimated. It was observed that the increase in the percentage of ceramic CDW influences the behavior of the mixed CDW, increasing the abrasion mass loss and the optimum compaction moisture content, reducing the apparent maximum dry unit weight, cohesion and the modulus of resilience and making the material less dependent on the stress state. It is concluded that the composition of construction and demolition waste directly influences its mechanical behavior and has a significant influence on the performance of pavements in which they are used. Both RCA and mixed CDW have the potential to withstand traffic loads, strengthening the philosophy of combining the construction of pavements structurally capable with a construction mode that contributes to the reduction of exploration and degradation of the environment.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O tema central desta investigação, desenvolvida através de pesquisa bibliográfica, é a prática da pesquisa em educação no Brasil. O objetivo principal foi apresentar as análises sobre os aspectos teóricos-metodológicos dessa prática. A pesquisa foi feita a partir de uma discussão conceitual sobre os fundamentos teórico-metodológicos da investigação científica em educação. As questões abordadas pela dissertação acerca dos pressupostos teórico-metodológicos indicam a presença da empiria como opção epistemológica na prática investigativa em educação. Com ênfase especial às críticas à presença da perspectiva empírica no trabalho de conhecimento da realidade educativa, a dissertação busca identificar as fragilidades teórico-metodológicas na pesquisa em educação. Por fim, em face destas questões, foi apresentada outra perspectiva epistemológica para se pensar a prática investigativa em educação, a partir das contribuições de Miriam Limoeiro Cardoso (1976, 1978, 1990). Em linhas gerais, ao longo da dissertação, foram levantadas questões, discussões que, de modo geral, são concernentes ao processo de produção de conhecimento, a partir da investigação na área da educação, no que tange aos aspectos teóricos, metodológicos, epistemológicos. / The central theme of this research, developed through bibliographic research, is the practice of educational research. The main objective was to present the analysis of the theoretical and methodological aspects of this practice. The research was done from a conceptual discussion on the theoretical and methodological foundations of scientific research in education. The questions presents by the dissertation about the theoretical and methodological assumptions indicate the presence of empiricism as an option in epistemological research practice in education. With special emphasis on the presence of critical empirical perspective on working knowledge of educational reality, the dissertation seeks to identify the theoretical and methodological weaknesses in educational research. Finally, in the face of these issues was presented another epistemological perspective to think the research practice in education, from the contributions of Miriam Limoeiro Cardoso (1976, 1978, 1990). In general, throughout the dissertation, questions were raised, discussions that, in general, are concerned with the process of knowledge production, from research in the area of education, in relation to the theoretical, methodological, epistemological.

Orientadora: Profa. Dra. Andrea de Oliveira Cardoso / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental, 2016. / Devido à importância do conhecimento das variações da vazão de rios para o planejamento dos usos múltiplos da água, este mestrado objetiva explorar as influências remotas do clima, via padrões de variabilidades climáticas, e regionais, via precipitação e vazão em bacias de contribuição. Para tanto, foram desenvolvidos modelos empíricos de previsão de vazões mensais na parte baixa da Bacia Hidrográfica do Rio Paraná (BHRP), mais especificamente onde está localizada a Usina Hidrelétrica (UHE) de Itaipu. Visando garantir séries históricas longas e completas, necessárias para construção de modelos empíricos, os dados de precipitação foram tratados de forma a identificar dados duvidosos e preencher dados faltantes. Além disso, os dados de precipitação foram interpolados, pelo método de Krigagem ordinária, e posteriormente, regionalizados, através de Análise de Cluster, visando diminuir o número de séries inseridas no modelo, mantendo regiões com padrões distintos. O modelo empírico utilizado foi o de Regressão Linear Múltipla, sendo aplicado para estimativas de vazão em Itaipu com defasagens variando de 1 a 4 meses, considerando todos os meses consecutivos (modelo geral). Também foram desenvolvidos modelos mensais, para cada mês do ano, separadamente, com defasagens variando de 1 a 12 meses. Para o desenvolvimento dos modelos, considerou-se o período de 1980 a 2000 para calibração e o período de 2001 a 2010, para validação. Estes modelos foram testados com diferentes grupos de preditores, tais como: índices climáticos; precipitação em regiões pluviométricas homogêneas; vazão em pontos a montante e na UHE Itaipu; e o conjunto de todos os preditores anteriores. Por meio do método stepwise foram selecionados os preditores mais significativos, sendo destacados os seguintes preditores: índices do El Niño Oscilação Sul e de anomalias de temperatura da superfície do mar no Atlântico Tropical Sul; precipitação em regiões ao sul da BHRP; e a própria vazão em Itaipu defasada. Os modelos foram validados, indicando de um modo geral maior desempenho nas defasagens mais curtas, quando considerados os preditores de vazão e precipitação, sendo que para os meses de janeiro, julho e agosto, a precipitação tem maior contribuição. Nas defasagens mais longas, verificou-se que o melhor desempenho, ocorre para o modelo considerando somente os índices climáticos, mas na maioria dos casos os extremos não são bem capturados, exceto nos meses de abril, junho e julho. Portanto, os resultados deste estudo demonstram a importância de serem consideradas as influências remotas do clima nas estimativas de vazão, principalmente para previsões de mais longo prazo. / Given the importance of knowledge of river flow variations to the planning of multiple uses of water, this objective masters explore the remote climate influences, though patterns of climate variability, and regional, though precipitation and flow in contribution of basins. Therefore, were developed empirical models of monthly streamflow in the lower of basin the Parana River (BHRP) at the site Itaipu Dam. In order to ensure long and complete historical series, necessary for building empirical models, the rainfall data were analyzed in order to identify unreliable data and fill out incomplete sets. Furthermore, the precipitation data were interpolated by the method kriging ordinary and subsequently regionalized through the cluster analysis, in order to reduce the number of inserted in series model, keeping regions with different patterns. The empirical model used was of multiple linear regression to estimate streamflow in Itaipu with period lagged by 1 to 4 months considering all consecutive months (general model). Also monthly models were developed for each month of the year, separately, with period lagged by 1 to 12 months. For the development of the models, it was considered the period from 1980-2000 for calibration and the period from 2001-2010, for validation. These models were tested with different groups of predictors as: I) only the lagged climate indices; II) only precipitation in homogeneous rainfall regions; III) only flow at upstream points and even the streamflow of Itaipu; IV) and the set of predictors cited I, II and III. Through stepwise method the most significant predictors were selected, being highlighted the best predictors: the contents of the El Niño Southern Oscillation and temperature anomalies of the sea surface in the tropical South Atlantic; rainfall in areas south of BHRP; and proper streamflow lagged in Itaipu. The models were validated, indicating generally higher performance in shorter lags, when considered predictors of flow and precipitation, except for the months of january, july and august, where precipitation has greater contribution. In the longer lags, it was found that the best performance is for the model considering only the climate indices, but in most extreme cases is not captured, except in april, june and july. Therefore, the results of this study demonstrate the importance of considering the remote climate influences on flow estimates, especially longer-term forecasts.

A construção de um analisador virtual é sustentada basicamente por três pilares: o modelo, as variáveis que integram o modelo e a estratégia de correção/atualização do modelo. Os modelos matemáticos são classificados quanto ao nível de conhecimento do processo contido nele, indo de modelos complexos baseados em relações fundamentais e leis físico-químicas, denominados white-box, até modelos obtidos através de técnicas de análise multivariável, como técnicas de regressão multiváriavel e redes neurais, referenciados como black box. O presente trabalho objetiva uma análise de dois dos pilares: os modelos, focando em modelos obtidos através das técnicas de redução de dimensionalidade do tipo PLS, e metodologias de seleção de variáveis para a construção dessa classe de modelos. Primeiramente é realizada uma revisão das principais variantes lineares e não lineares da metodologia PLS, compreendendo desde o seu desenvolvimento até a sua combinação com redes neurais. Posteriormente são apresentadas algumas das técnicas popularmente utilizadas para a seleção de variáveis em modelos do tipo black-box, técnicas de validação cruzada e técnicas de seleção de dados para calibração e validação de modelos. São propostas novas abordagens para os procedimentos de seleção de variáveis, originadas da combinação das técnicas de seleção de dados com duas metodologias de seleção de variáveis. Os resultados produzidos por essas novas abordagens são comparados com o método clássico através de casos lineares e não lineares. A viabilidade das técnicas analisadas e desenvolvidas é verificada através da aplicação das mesmas no desenvolvimento de um analisador virtual para uma coluna de destilação simulada através do simulador dinâmico Aspen Dynamics®. Por fim são apresentadas as etapas e desafios da implementação de um analisador virtual baseados em técnicas PLS em uma Torre Depropanizadora de uma central de matérias primas de um pólo petroquímico. / The construction of a virtual analyzer is sustained basically by three pillars: the model, the variables that integrate the model and the updating strategy of the model. The mathematical models are classified with relationship at the level of the process knowledge within it, going from complex models, based on fundamental relationships and physical-chemistries laws, called white-box, until models obtained through multivariable analysis techniques, as multiple linear regression and neural networks, also called as black box. The focus of the present work is the analysis of two of the pillars: the models, specially the ones obtained by dimension reduction techniques, like PLS, and methodologies used in the development of this class of models. Initially, a revision of the main linear and non linear variants of the PLS methodology is done, embracing since its development to its combination with neural networks. Later on, some popularly variables selection techniques for black-box models are explained, as well as some cross validation techniques and strategies for data selection for calibration and validation of models. New approaches for variables selection procedures are proposed, originated by the combination of data selection strategies and two variables selection techniques. The results produced by those new approaches are compared with the classic method through linear and non linear case studies. The viability of the analyzed and developed techniques is verified through the application of the same ones in the development of a virtual analyzer for a distillation column, simulated by the dynamic simulator Aspen Dynamics®. The steps and challenges faced in the implementation of a virtual analyzer based on PLS technical for a Depropanizer Unit are finally presented.