Por causa da grande quantidade de dados de trajetórias producidos por dispositivos móveis, existe um aumento crescente das necessidades de mecanismos para extrair conhecimento a partir desses dados. A maioria dos trabalhos existentes focam nas propriedades geometricas das trajetorias, mas recentemente surgiu o conceito de trajetórias semânticas, nas quais a informação da geografia por baixo da trajetória é integrada aos pontos da trajetória. Nesse novo conceito, trajetórias são observadas como um conjunto de stops e moves, onde stops são as partes mais importantes da trajetória. Os stops e moves são computados pela intersecção das trajetórias com o conjunto de objetos geográficos dados pelo usuário. Nessa dissertação será apresentada uma solução alternativa a descoberta de stops, com a capacidade de achar lugares de interesse que não são esperados pelo usuário. A solução proposta é um método de clusterização espaço-temporal, baseado na velocidade, para ser aplicado em uma trajetória. Foram comparadas duas abordagens diferentes com experimentos baseados em dados reais e mostrado que a computação de stops usando o conceito de velocidade pode ser interessante para várias applicações. / Because of the large amount of trajectory data produced by mobile devices, there is an increasing need for mechanisms to extract knowledge from this data. Most existing works have focused on the geometric properties of trajectories, but recently emerged the concepts of semantic trajectories, in which the background geographic information is integrated to trajectory sample points. In this new concept, trajectories are observed as a set of stops and moves, where stops are the most important parts of the trajectory. Stops and moves have been computed by testing the intersection of trajectories with a set of geographic objects given by the user. In this dissertation we present an alternative solution with the capability of finding interesting places that are not expected by the user. The proposed solution is a spatio-temporal clustering method, based on speed, to work with single trajectories. We compare the two different approaches with experiments on real data and show that the computation of stops using the concept of speed can be interesting for several applications.

Sistemas de informações geográficas (SIG) permitem a manipulação de dados espaço-temporais, sendo bastante utilizados como ferramentas de apoio à tomada de decisão. Um SIG é formado por vários módulos, dentre os quais o banco de dados geográficos (BDG), o qual é responsável pelo armazenamento dos dados. Apesar de representar, comprovadamente, uma fase importante no projeto do SIG, a modelagem conceitual do BDG não tem recebido a devida atenção. Esse cenário deve-se principalmente ao fato de que os profissionais responsáveis pelo projeto e implementação do SIG, em geral, não possuem experiência no uso de metodologias de desenvolvimento de sistemas de informação. O alto custo de aquisição dos dados geográficos também contribui para que menor atenção seja dispensada à etapa de modelagem conceitual do BDG. A utilização de padrões de análise tem sido proposta tanto para auxiliar no projeto conceitual de BDG quanto para permitir que profissionais com pouca experiência nessa atividade construam seus próprios esquemas. Padrões de análise são utilizados para documentar as fases de análise de requisitos e modelagem conceitual do banco de dados, representando qualquer parte de uma especificação de requisitos que tem sua origem em um projeto e pode ser reutilizada em outro(s). Todavia, a popularização e o uso de padrões de análise para BDG têm sido prejudicados principalmente devido à dificuldade de disponibilizar tais construções aos projetistas em geral. O processo de identificação de padrões (mineração de padrões) não é uma tarefa simples e tem sido realizada exclusivamente com base na experiência de especialistas humanos, tornando o processo lento e subjetivo. A subjetividade prejudica a popularização e a aplicação de padrões, pois possibilita que tais construções sejam questionadas por especialistas com diferentes experiências de projeto. Dessa forma, a identificação ou o desenvolvimento de técnicas capazes de capturar a experiência de especialistas de forma menos subjetiva é um passo importante para o uso de padrões. Com esse objetivo, este trabalho propõe a aplicação do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (DCBD) para inferir candidatos a padrão de análise para o projeto de BDG. Para tanto, esquemas conceituais de BDG são usados como base de conhecimento. DCBD é o processo não trivial de descoberta de conhecimento útil a partir de uma grande quantidade de dados. Durante o desenvolvimento da pesquisa ficou claro que a aplicação do processo de DCBD pode melhorar o processo de mineração de padrões, pois possibilita a análise de um maior número de esquemas em relação ao que é realizado atualmente. Essa característica viabiliza que sejam considerados esquemas construídos por diferentes especialistas, diminuindo a subjetividade dos padrões identificados. O processo de DCBD é composto de várias fases. Tais fases, assim como atividades específicas do problema de identificar padrões de análise, são discutidas neste trabalho.

Sistemas de informações geográficas (SIG) permitem a manipulação de dados espaço-temporais, sendo bastante utilizados como ferramentas de apoio à tomada de decisão. Um SIG é formado por vários módulos, dentre os quais o banco de dados geográficos (BDG), o qual é responsável pelo armazenamento dos dados. Apesar de representar, comprovadamente, uma fase importante no projeto do SIG, a modelagem conceitual do BDG não tem recebido a devida atenção. Esse cenário deve-se principalmente ao fato de que os profissionais responsáveis pelo projeto e implementação do SIG, em geral, não possuem experiência no uso de metodologias de desenvolvimento de sistemas de informação. O alto custo de aquisição dos dados geográficos também contribui para que menor atenção seja dispensada à etapa de modelagem conceitual do BDG. A utilização de padrões de análise tem sido proposta tanto para auxiliar no projeto conceitual de BDG quanto para permitir que profissionais com pouca experiência nessa atividade construam seus próprios esquemas. Padrões de análise são utilizados para documentar as fases de análise de requisitos e modelagem conceitual do banco de dados, representando qualquer parte de uma especificação de requisitos que tem sua origem em um projeto e pode ser reutilizada em outro(s). Todavia, a popularização e o uso de padrões de análise para BDG têm sido prejudicados principalmente devido à dificuldade de disponibilizar tais construções aos projetistas em geral. O processo de identificação de padrões (mineração de padrões) não é uma tarefa simples e tem sido realizada exclusivamente com base na experiência de especialistas humanos, tornando o processo lento e subjetivo. A subjetividade prejudica a popularização e a aplicação de padrões, pois possibilita que tais construções sejam questionadas por especialistas com diferentes experiências de projeto. Dessa forma, a identificação ou o desenvolvimento de técnicas capazes de capturar a experiência de especialistas de forma menos subjetiva é um passo importante para o uso de padrões. Com esse objetivo, este trabalho propõe a aplicação do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (DCBD) para inferir candidatos a padrão de análise para o projeto de BDG. Para tanto, esquemas conceituais de BDG são usados como base de conhecimento. DCBD é o processo não trivial de descoberta de conhecimento útil a partir de uma grande quantidade de dados. Durante o desenvolvimento da pesquisa ficou claro que a aplicação do processo de DCBD pode melhorar o processo de mineração de padrões, pois possibilita a análise de um maior número de esquemas em relação ao que é realizado atualmente. Essa característica viabiliza que sejam considerados esquemas construídos por diferentes especialistas, diminuindo a subjetividade dos padrões identificados. O processo de DCBD é composto de várias fases. Tais fases, assim como atividades específicas do problema de identificar padrões de análise, são discutidas neste trabalho.

Por causa da grande quantidade de dados de trajetórias producidos por dispositivos móveis, existe um aumento crescente das necessidades de mecanismos para extrair conhecimento a partir desses dados. A maioria dos trabalhos existentes focam nas propriedades geometricas das trajetorias, mas recentemente surgiu o conceito de trajetórias semânticas, nas quais a informação da geografia por baixo da trajetória é integrada aos pontos da trajetória. Nesse novo conceito, trajetórias são observadas como um conjunto de stops e moves, onde stops são as partes mais importantes da trajetória. Os stops e moves são computados pela intersecção das trajetórias com o conjunto de objetos geográficos dados pelo usuário. Nessa dissertação será apresentada uma solução alternativa a descoberta de stops, com a capacidade de achar lugares de interesse que não são esperados pelo usuário. A solução proposta é um método de clusterização espaço-temporal, baseado na velocidade, para ser aplicado em uma trajetória. Foram comparadas duas abordagens diferentes com experimentos baseados em dados reais e mostrado que a computação de stops usando o conceito de velocidade pode ser interessante para várias applicações. / Because of the large amount of trajectory data produced by mobile devices, there is an increasing need for mechanisms to extract knowledge from this data. Most existing works have focused on the geometric properties of trajectories, but recently emerged the concepts of semantic trajectories, in which the background geographic information is integrated to trajectory sample points. In this new concept, trajectories are observed as a set of stops and moves, where stops are the most important parts of the trajectory. Stops and moves have been computed by testing the intersection of trajectories with a set of geographic objects given by the user. In this dissertation we present an alternative solution with the capability of finding interesting places that are not expected by the user. The proposed solution is a spatio-temporal clustering method, based on speed, to work with single trajectories. We compare the two different approaches with experiments on real data and show that the computation of stops using the concept of speed can be interesting for several applications.

Um Sistema de Informação Geográfica armazena e mantém dados geográficos, combinando-os, para obter novas representações do espaço geográfico. A junção espacial combina duas relações de geometrias geo-referenciadas de acordo com algum predicado espacial, como intersecção e distância entre objetos. Trata-se de uma operação essencial, pois é constantemente utilizada e possui um alto custo de realização devido a realização de grande número de operações de Entrada/Saída e a complexidade do algoritmo. Este trabalho estuda o desempenho de algoritmos de junção espacial. Inicialmente, apresenta a análise dos algoritmos já publicados na literatura, obtendo expressões de custo para número de operações de disco e processamento. Após, descreve-se a implementação de alguns algoritmos em um ambiente de testes. Este ambiente permite ao usuário variar diversos parâmetros de entrada: cardinalidade dos conjuntos, memória disponível e predicado de junção, envolvendo dados reais e sintéticos. O ambiente de testes inclui os algoritmos de Laços Aninhados, Partition Based Spatial Join Method (PBSM), Synchronized Tree Transversal (STT) para árvores R* e Iterative Spatial Stripped Join (ISSJ). Os testes demonstraram que o STT é adequado para conjuntos pequenos de dados; o ISSJ se houver memória suficiente para ordenar os conjuntos internamente; e o PBSM se houver pouca memória disponível para buffer de dados. A partir da análise um novo algoritmo, chamado Histogram-based Hash Stripped Join (HHSJ) é apresentado. O HSSJ utiliza histogramas da distribuição dos objetos no espaço para definir o particionamento, armazena os objetos em arquivos organizados em hash e subdivide o espaço em faixas (strips) para reduzir o processamento. Os testes indicam que o HHSJ é mais rápido na maioria dos cenários, sendo ainda mais vantajoso quanto maior o número de objetos envolvidos na junção. Um módulo de otimização de consultas baseado em custos, capaz de escolher o melhor algoritmo para realizar a etapa de filtragem é descrito. O módulo utiliza informações estatísticas mantidas no dicionário de dados para estimar o tempo de resposta de cada algoritmo, e indicar o mais rápido para realizar uma operação específica. Este otimizador de consultas acertou a indicação em 88,9% dos casos, errando apenas na junção de conjuntos pequenos, quando o impacto é menor. / A Geographic Information System (GIS) stores geographic data, combining them to obtain new representations of the geographic space. The spatial join operation combines two sets of spatial features, A and B, based on a spatial predicate. It is a fundamental as well as one of the most expensive operations in GIS. Combining pairs of spatial, georreferenced data objects of two different, and probably large data sets implies the execution of a significant number of Input/Output (I/O) operations as well as a large number of CPU operations. This work presents a study about the performance of spatial join algorithms. Firstly, an analysis of the algorithms is realized. As a result, mathematical expressions are identified to predict the number of I/O operations and the algorithm complexity. After this, some of the algorithms (e.g.; Nested Loops, Partition Based Spatial Join Method (PBSM), Synchronized Tree Transversal (STT) to R-Trees and Iterative Spatial Stripped Join (ISSJ)) are implemented, allowing the execution of a series of tests in different spatial join scenarios. The tests were performed using both synthetic and real data sets. Based on the results, a new algorithm, called Histogram-based Hash Stripped Join (HHSJ), is proposed. The partitioning of the space is carried out according to the spatial distribution of the objects, maintained in histograms. In addition, a hash file is created for each input data set and used to enhance both the storage of and the access to the minimum bounding rectangles (MBR) of the respective set elements. Furthermore, the space is divided in strips, to reduce the processing time. The results showed that the new algorithm is faster in almost all scenarios, specially when bigger data sets are processed. Finally, a query optimizer based on costs, capable to choose the best algorithm to perform the filter step of a spatial join operation, is presented. The query optimizer uses statistical information stored in the data dictionary to estimate the response time for each algorithm and chooses the faster to realize the operation. This query optimizer choose the right one on 88.9% of cases, mistaken just in spatial join envolving small data sets, when the impact is small.

Um Sistema de Informação Geográfica armazena e mantém dados geográficos, combinando-os, para obter novas representações do espaço geográfico. A junção espacial combina duas relações de geometrias geo-referenciadas de acordo com algum predicado espacial, como intersecção e distância entre objetos. Trata-se de uma operação essencial, pois é constantemente utilizada e possui um alto custo de realização devido a realização de grande número de operações de Entrada/Saída e a complexidade do algoritmo. Este trabalho estuda o desempenho de algoritmos de junção espacial. Inicialmente, apresenta a análise dos algoritmos já publicados na literatura, obtendo expressões de custo para número de operações de disco e processamento. Após, descreve-se a implementação de alguns algoritmos em um ambiente de testes. Este ambiente permite ao usuário variar diversos parâmetros de entrada: cardinalidade dos conjuntos, memória disponível e predicado de junção, envolvendo dados reais e sintéticos. O ambiente de testes inclui os algoritmos de Laços Aninhados, Partition Based Spatial Join Method (PBSM), Synchronized Tree Transversal (STT) para árvores R* e Iterative Spatial Stripped Join (ISSJ). Os testes demonstraram que o STT é adequado para conjuntos pequenos de dados; o ISSJ se houver memória suficiente para ordenar os conjuntos internamente; e o PBSM se houver pouca memória disponível para buffer de dados. A partir da análise um novo algoritmo, chamado Histogram-based Hash Stripped Join (HHSJ) é apresentado. O HSSJ utiliza histogramas da distribuição dos objetos no espaço para definir o particionamento, armazena os objetos em arquivos organizados em hash e subdivide o espaço em faixas (strips) para reduzir o processamento. Os testes indicam que o HHSJ é mais rápido na maioria dos cenários, sendo ainda mais vantajoso quanto maior o número de objetos envolvidos na junção. Um módulo de otimização de consultas baseado em custos, capaz de escolher o melhor algoritmo para realizar a etapa de filtragem é descrito. O módulo utiliza informações estatísticas mantidas no dicionário de dados para estimar o tempo de resposta de cada algoritmo, e indicar o mais rápido para realizar uma operação específica. Este otimizador de consultas acertou a indicação em 88,9% dos casos, errando apenas na junção de conjuntos pequenos, quando o impacto é menor. / A Geographic Information System (GIS) stores geographic data, combining them to obtain new representations of the geographic space. The spatial join operation combines two sets of spatial features, A and B, based on a spatial predicate. It is a fundamental as well as one of the most expensive operations in GIS. Combining pairs of spatial, georreferenced data objects of two different, and probably large data sets implies the execution of a significant number of Input/Output (I/O) operations as well as a large number of CPU operations. This work presents a study about the performance of spatial join algorithms. Firstly, an analysis of the algorithms is realized. As a result, mathematical expressions are identified to predict the number of I/O operations and the algorithm complexity. After this, some of the algorithms (e.g.; Nested Loops, Partition Based Spatial Join Method (PBSM), Synchronized Tree Transversal (STT) to R-Trees and Iterative Spatial Stripped Join (ISSJ)) are implemented, allowing the execution of a series of tests in different spatial join scenarios. The tests were performed using both synthetic and real data sets. Based on the results, a new algorithm, called Histogram-based Hash Stripped Join (HHSJ), is proposed. The partitioning of the space is carried out according to the spatial distribution of the objects, maintained in histograms. In addition, a hash file is created for each input data set and used to enhance both the storage of and the access to the minimum bounding rectangles (MBR) of the respective set elements. Furthermore, the space is divided in strips, to reduce the processing time. The results showed that the new algorithm is faster in almost all scenarios, specially when bigger data sets are processed. Finally, a query optimizer based on costs, capable to choose the best algorithm to perform the filter step of a spatial join operation, is presented. The query optimizer uses statistical information stored in the data dictionary to estimate the response time for each algorithm and chooses the faster to realize the operation. This query optimizer choose the right one on 88.9% of cases, mistaken just in spatial join envolving small data sets, when the impact is small.

Um Sistema de Informação Geográfica armazena e mantém dados geográficos, combinando-os, para obter novas representações do espaço geográfico. A junção espacial combina duas relações de geometrias geo-referenciadas de acordo com algum predicado espacial, como intersecção e distância entre objetos. Trata-se de uma operação essencial, pois é constantemente utilizada e possui um alto custo de realização devido a realização de grande número de operações de Entrada/Saída e a complexidade do algoritmo. Este trabalho estuda o desempenho de algoritmos de junção espacial. Inicialmente, apresenta a análise dos algoritmos já publicados na literatura, obtendo expressões de custo para número de operações de disco e processamento. Após, descreve-se a implementação de alguns algoritmos em um ambiente de testes. Este ambiente permite ao usuário variar diversos parâmetros de entrada: cardinalidade dos conjuntos, memória disponível e predicado de junção, envolvendo dados reais e sintéticos. O ambiente de testes inclui os algoritmos de Laços Aninhados, Partition Based Spatial Join Method (PBSM), Synchronized Tree Transversal (STT) para árvores R* e Iterative Spatial Stripped Join (ISSJ). Os testes demonstraram que o STT é adequado para conjuntos pequenos de dados; o ISSJ se houver memória suficiente para ordenar os conjuntos internamente; e o PBSM se houver pouca memória disponível para buffer de dados. A partir da análise um novo algoritmo, chamado Histogram-based Hash Stripped Join (HHSJ) é apresentado. O HSSJ utiliza histogramas da distribuição dos objetos no espaço para definir o particionamento, armazena os objetos em arquivos organizados em hash e subdivide o espaço em faixas (strips) para reduzir o processamento. Os testes indicam que o HHSJ é mais rápido na maioria dos cenários, sendo ainda mais vantajoso quanto maior o número de objetos envolvidos na junção. Um módulo de otimização de consultas baseado em custos, capaz de escolher o melhor algoritmo para realizar a etapa de filtragem é descrito. O módulo utiliza informações estatísticas mantidas no dicionário de dados para estimar o tempo de resposta de cada algoritmo, e indicar o mais rápido para realizar uma operação específica. Este otimizador de consultas acertou a indicação em 88,9% dos casos, errando apenas na junção de conjuntos pequenos, quando o impacto é menor. / A Geographic Information System (GIS) stores geographic data, combining them to obtain new representations of the geographic space. The spatial join operation combines two sets of spatial features, A and B, based on a spatial predicate. It is a fundamental as well as one of the most expensive operations in GIS. Combining pairs of spatial, georreferenced data objects of two different, and probably large data sets implies the execution of a significant number of Input/Output (I/O) operations as well as a large number of CPU operations. This work presents a study about the performance of spatial join algorithms. Firstly, an analysis of the algorithms is realized. As a result, mathematical expressions are identified to predict the number of I/O operations and the algorithm complexity. After this, some of the algorithms (e.g.; Nested Loops, Partition Based Spatial Join Method (PBSM), Synchronized Tree Transversal (STT) to R-Trees and Iterative Spatial Stripped Join (ISSJ)) are implemented, allowing the execution of a series of tests in different spatial join scenarios. The tests were performed using both synthetic and real data sets. Based on the results, a new algorithm, called Histogram-based Hash Stripped Join (HHSJ), is proposed. The partitioning of the space is carried out according to the spatial distribution of the objects, maintained in histograms. In addition, a hash file is created for each input data set and used to enhance both the storage of and the access to the minimum bounding rectangles (MBR) of the respective set elements. Furthermore, the space is divided in strips, to reduce the processing time. The results showed that the new algorithm is faster in almost all scenarios, specially when bigger data sets are processed. Finally, a query optimizer based on costs, capable to choose the best algorithm to perform the filter step of a spatial join operation, is presented. The query optimizer uses statistical information stored in the data dictionary to estimate the response time for each algorithm and chooses the faster to realize the operation. This query optimizer choose the right one on 88.9% of cases, mistaken just in spatial join envolving small data sets, when the impact is small.

Made available in DSpace on 2015-03-13T17:08:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AngelicaFC.pdf: 1079393 bytes, checksum: 59209b8ca86c5cd50e7a8f6def3d9ce3 (MD5) Previous issue date: 2002-08-06 / The area between Galinhos and S?o Bento do Norte beaches, located in the northern coast of the Rio Grande do Norte State is submitted to intense and constant processes of littoral and aeolian transport, causing erosion, alterations in the sediments balance and modifications in the shoreline. Beyond these natural factors, the human interference is huge in the surroundings due to the Guamar? Petroliferous Pole nearby, the greater terrestrial oil producing in Brazil. Before all these characteristics had been organized MAMBMARE and MARPETRO projects with the main objective to execute the geo-environmental monitoring of coastal areas on the northern portion of RN. There is a bulky amount of database from the study area such as geologic and geophysical multitemporal data, hydrodynamic measurements, remote sensing multitemporal images, thematic maps, among others; it is of extreme importance to elaborate a Geographic Database (GD), one of the main components of a Geographic Information System (GIS), to store this amount of information, allowing the access to researchers and users. The first part of this work consisted to elaborate a GD to store the data of the area between Galinhos and S?o Bento do Norte cities. The main goal was to use the potentiality of the GIS as a tool to support decisions in the environmental monitoring of this region, a valuable target for oil exploration, salt companies and shrimp farms. The collected data was stored as a virtual library to assist men decisions from the results presented as digital thematic maps, tables and reports, useful as source of data in the preventive planning and as guidelines to the future research themes both on regional and local context. The second stage of this work consisted on elaborate the Oil-Spill Environmental Sensitivity Maps. These maps based on the Environmental Sensitivity Index Maps to Oil Spill developed by the Ministry of Environment are cartographic products that supply full information to the decision making, contingency planning and assessment in case of an oil spilling incident in any area. They represent the sensitivity of the areas related to oil spilling, through basic data such as geology, geomorphology, oceanographic, social-economic and biology. Some parameters, as hydrodynamic data, sampling data, coastal type, declivity of the beach face, types of resources in risk (biologic, economic, human or cultural) and the land use of the area are some of the essential information used on the environmental sensitivity maps elaboration. Thus using the available data were possible to develop sensitivity maps of the study area on different dates (June/2000 and December/2000) and to perceive that there was a difference on the sensitivity index generated. The area on December presented more sensible to the oil than the June one because hydrodynamic data (wave and tide energy) allowed a faster natural cleaning on June. The use of the GIS on sensitivity maps showed to be a powerful tool, since it was possible to manipulate geographic data with correctness and to elaborate more accurate maps with a higher level of detail to the study area. This presented an medium index (3 to 4) to the long shore and a high index (10) to the mangrove areas highly vulnerable to oil spill / As ?reas entre as praias de Galinhos e S?o Bento do Norte, localizadas na regi?o costeira do litoral setentrional do Estado do Rio Grande do Norte, caracterizam-se por sofrer constantes processos de transporte litor?neo e e?lico, ocasionando eros?o, altera??es no balan?o de sedimentos e modifica??es na linha de costa. Al?m desses fatores naturais, a interfer?ncia antr?pica ? ampla nas redondezas, visto a proximidade ao P?lo Petrol?fero de Guamar?, o maior produtor terrestre de petr?leo do Brasil. Diante de todas essas caracter?sticas, nasceram os projetos MAMBMARE e MARPETRO, com o objetivo de realizar o monitoramento geoambiental de ?reas costeiras da por??o norte do RN. Pelo fato de existirem v?rios tipos de dados desta ?rea de estudo, tais como dados geol?gicos e geof?sicos multitemporais, dados hidrodin?micos, produtos de sensoriamento remoto, mapas tem?ticos multitemporais, entre outros; ? de extrema import?ncia a elabora??o de um Banco de Dados Geogr?ficos (BDG), um dos principais componentes dos Sistemas de Informa??es Geogr?ficas (SIG?s), para armazenar toda essa quantidade de informa??o, permitindo o acesso a pesquisadores e usu?rios interessados. A primeira parte desse trabalho consistiu em elaborar e desenvolver um BDG a fim de armazenar todos os dados da ?rea existente entre os munic?pios de Galinhos e S?o Bento do Norte. A inten??o foi utilizar a potencialidade do SIG como ferramenta importante no apoio ?s tomadas de decis?es no monitoramento ambiental desta regi?o, alvo de ampla explora??o da ind?stria petrol?fera, salineira e de carcinocultura. Os dados coletados e armazenados na forma de uma biblioteca virtual tendem a auxiliar nas tomadas de decis?es a partir dos resultados apresentados sob a forma de mapas tem?ticos digitais, tabelas e relat?rios, ?teis como fonte de dados no planejamento preventivo e na defini??o das linhas de pesquisas futuras que ser?o desenvolvidas nesta regi?o, tanto no contexto regional como no contexto local. A segunda etapa deste trabalho consistiu em elaborar, a partir dos dados previamente armazenados no BDG, Mapas de Sensibilidade Ambiental ao Derramamento de ?leo. Esses mapas, baseados nas Cartas de Sensibilidade Ambiental ao Derramamento de ?leo desenvolvidas pelo Minist?rio do Meio Ambiente, s?o produtos cartogr?ficos que fornecem informa??es necess?rias ? tomada de decis?o caso ocorra um derramamento de ?leo na ?rea de estudo. Eles exibem os locais mais sens?veis na presen?a do ?leo, atrav?s de dados b?sicos (tais como geologia, geomorfologia, oceanografia, s?cio-economia e biologia) que informam todo o comportamento do ambiente. Alguns par?metros, como dados hidrodin?micos, dados de amostragem, tipo de litoral, declividade da face de praia, tipos de recursos em risco (ambiental, econ?mico, humano ou cultural) e uso e ocupa??o da ?rea s?o alguns dos tipos de informa??es b?sicas essenciais na elabora??o dos mapas de sensibilidade. Dessa forma, utilizando os dados necess?rios, foi poss?vel desenvolver mapas de sensibilidade da ?rea de estudo em datas diferentes (junho/2000 e dezembro/2000) e perceber que havia uma diferen?a no ?ndice de sensibilidade nessas datas. A ?rea no m?s de dezembro apresentou-se bem mais sens?vel ao ?leo do que no m?s de junho, pois o m?s de junho apresentou dados hidrodin?micos (energia das ondas e da energia de mar?) que realizariam a limpeza natural mais r?pido. O uso dos SIG?s na confec??o dos mapas de sensibilidade mostrou ser uma ferramenta poderosa, visto que foi poss?vel manipular dados geogr?ficos de maneira mais precisa e confeccionar mapas mais exatos e com um n?vel maior de detalhamento da ?rea de estudo. Esta apresentou um grau de sensibilidade ambiental m?dio ao longo da costa e alto nas ?reas de manguezais e ? relativamente vulner?vel a um derramamento de petr?leo, no caso de ser afetada diretamente

Orientador: Haquira Osakabe / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Estudos da Linguagem / Made available in DSpace on 2018-07-21T12:32:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Candolo-Camara_Teresa_M.pdf: 41431697 bytes, checksum: 72ce14ba545aff68a2666609fcc78f06 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: O Conto de Amam, texto em prosa medieval, em português do século XN, tem sido filiado a duas tradições literárias distintas: a produção hagiográfica medieval e os relatos de navegação da literatura céltica. Esta dissertação tem por objetivo perseguir no texto do Conto de Amam os elementos que justifiquem essa dupla filiação. Para tanto, recorreu-se à leitura de obras que tratassem a hagiografia enquanto subgênero literário distinto e que reconstituissem a imagem do santo medieval. Fundamentando-se no estudo de tais obras, procedeu-se à análise do Conto enquanto expressão do gênero hagiográfico. Num segundo momento, buscaram-se testemunhos dos relatos de navegação célticos, mais especificamente os imrama, bem como obras que focalizassem a cultura celta de maneira geral, para verificar as possíveis relações entre essas epopéias e as hagiografias Conto de Amam e Navigatio Sancti Brendani Abbatis (ambas relatos medievais de viagens ao Paraíso Terreal). SeJecionaram-se os dois imrama mais freqüentemente associados a essas duas hagiografias, Navegação de Bran e Imram Mael duin, e realizou-se a comparação dos quatros textos. Os resultados obtidos mostraram que, inserido na produção hagiográfica medieval, o Conto de Amam apresenta um santo cuja figura constrói-se sobre o desejo de ver o Paraíso Terreal, o que esse santo consegue "polla graça e esforço queem deus tomou". Ou seja, ele alcança seus objetivos através do milagre da graça concedida por Deus e através de suas virtudes ou esforços pessoais. Por outro lado, o Conto de Amam mostrou-se tributário dos imrama, bem corno a Navigatio Sancti Brendani Abbatis, por desenvolver, de maneira pouco alterada, a tópica céltica da quête da Terra das Fadas, em que os heróis buscavam um Outro Mundo maravilhoso sob as águas do oceano / Abstract: Conto de Amaro (Tale of Amaro), a text in medieval prose, written in XIV century Portuguese, has been related to two distinct literary traditions: 1. the medieval hagiographical tradition and 2. the navigation narratives of Celtic culture. The objective of the present dissertation is to identify elements in Conto de Amaro that provide evidence of this double relationship. For that reason, several works dealing with hagiography as a distinct literary sub-genre were studied in order to reconstruct the figure of this medieval saint. On the basis of the study of these works, Conto de Amaro was subsequently analyzed as an expression of the hagiographical literature. In a second phase of project, research efforts concentrated on the study of Celtic culture in a more general manner, in order to trace possible connections and relationships between these epopees and hagiographies Conto de Amaro and Navigatio Sancti Brendani Abbatis (Both of which are medieval narratives of journeys to the Terrestrial Paradise). The two imrama that are most frequently associated with the above mentioned hagiographies. ... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Mestrado / Teoria Literaria / Mestre em Letras

[pt] O objetivo deste trabalho é analisar as transformações espaciais e as novas relações urbano-rurais nas localidades de Vargem Grande (Teresópolis-RJ) e Barracão dos Mendes (Nova Friburgo – RJ) a partir dos desenvolvimentos geográficos desiguais. O estudo das relações entre rural e urbano ganha contornos específicos no atual contexto de metropolização do espaço. As mudanças no campo, com o crescimento de atividades não-agrícolas e a diversificação dos sujeitos que atuam neste espaço, operam na construção de novas espacialidades, complexificando o rural em meio a uma mistura de símbolos, imaginários e representações. Tais transformações serão analisadas por uma perspectiva dialética, apreendendo o espaço a partir de uma abordagem centrada nos desenvolvimentos geográficos desiguais e tendo nas representações elementos mediadores para assimilar as múltiplas escalas articuladas na produção do espaço. O bairro de Vargem Grande e a localidade rural de Barracão dos Mendes são destacados como exemplos da heterogeneidade dos espaços em metropolização, constituindo arranjos particulares em meio à conjuntura de integração e ruptura própria da dinâmica fluida da acumulação do capital. Assim, dentre as inúmeras manifestações, o preço da terra, o padrão da renda familiar e as representações do espaço serão analisados enquanto evidências da transformação das relações urbano-rurais neste contexto de metropolização, tendo em vista os efeitos da expansão do fenômeno urbano-metropolitano para além das fronteiras das cidades. / [en] This dissertation aims to analyze the spatial transformations and the new urban-rural relations in the localities of Vargem Grande (Teresópolis-RJ) and Barracão dos Mendes (Nova Friburgo-RJ) from the perspective of uneven geographical developments. The study of the relations between rural and urban gains specific contours in the current context of metropolization of space. The changes in the countryside, with the growth of non-agricultural activities and the diversification of the subjects from this space, operate in the construction of new spatialities, making the rural complex amidst a mixture of symbols, imaginaries and representations. Such transformations will be analyzed by a dialectical perspective, apprehending space from an approach centered on uneven geographical developments and having in the representations mediating elements to assimilate the multiple scales articulated in the production of space. The neighborhood of Vargem Grande and the rural location of Barracão dos Mendes are highlighted as examples of the heterogeneity of spaces in metropolization, constituting particular arrangements in the midst of the conjuncture of integration and rupture proper of the fluid dynamics of capital accumulation. Thus, among the numerous manifestations, the price of land, the family income pattern and the representations of space will be analyzed as evidence of the transformation of urban-rural relations in this context of metropolization, considering the effects of the expansion of the urban-metropolitan phenomenon beyond the borders of cities.