<p>The objective of this study is to develop a multiple linear regression model that measures the relationship between the church services supply and the attendance to the services in the Uppsala diocese, Church of Sweden. By reviewing previous models and examining the nature of data available, two research questions were introduced, namely, the problem of omitted variables and the problem of spatial autocorrelation. For the first question, two methods were compared, namely, the Y-lag method and the first-differenced equation. Statistical tests then showed that the latter was more preferable for this study. For the second question, geographically weighted regression was used to examine the spatial variations in relationships estimated by above modeling strategies. However, no significant spatial variation was found for them. In conclusion, by using the ordinary least square estimation for the first-differenced equation the most suitable regression model was obtained. The data showed no need to consider the issue of spatial non-stationarity.</p>

The objective of this study is to develop a multiple linear regression model that measures the relationship between the church services supply and the attendance to the services in the Uppsala diocese, Church of Sweden. By reviewing previous models and examining the nature of data available, two research questions were introduced, namely, the problem of omitted variables and the problem of spatial autocorrelation. For the first question, two methods were compared, namely, the Y-lag method and the first-differenced equation. Statistical tests then showed that the latter was more preferable for this study. For the second question, geographically weighted regression was used to examine the spatial variations in relationships estimated by above modeling strategies. However, no significant spatial variation was found for them. In conclusion, by using the ordinary least square estimation for the first-differenced equation the most suitable regression model was obtained. The data showed no need to consider the issue of spatial non-stationarity.

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The forest ecosystem is a dominant landscape in the Gulf of Mexico (GOM) coastal region. Currently, many studies have been carried out to identify factors that drive forest dynamics. Changes in meteorological conditions have been considered as the main factors affecting the forest dynamics. For this study, the statistical regression analysis was used for modeling forest dynamics. Meteorological impact analysis was driven by observed data from PRISM (parameter-elevation regressions on independent slopes model) climate dataset. The forest dynamics was characterized by an indicator, the normalized difference vegetation index (NDVI). The objectives of this study are to 1) to specify and estimate statistical regression models that account for forest dynamics in the Golf of Mexico coastal region, 2) to assess which model used to capture the relationship between forest dynamics and its explanatory variables with the best explanatory power, and 3) to use the best fitted regression model to explain forest dynamics. By using fixed-effects regression methods: ordinary least squares (OLS) and geographically weighted regression (GWR), the sample-point-based regression analysis showed that meteorological factors could generally explain more than half of variation in forest dynamics. In respect of the unexplained variation of forest dynamics, the necessity of using soil to explain forest dynamics was then discussed. The result suggested that the forest dynamics could be explained by both meteorological parameters and soil texture. One of the basic considerations in this study is to include the spatiotemporal heterogeneity caused by seasonality and forest types. The model explanatory power was found differ among forest types (spatially) and seasons (temporally). By constructing regression models with randomly varying intercepts and varying slopes, the linear mixed-effects model (LMM) was fitted on composite county-based data (e.g., precipitation, temperature and NDVI). The use of LMMs was proved to be appropriate for describing forest dynamics to mixed-effects induced by meteorological changes. Based on this finding, I concluded that meteorological changes could play a significant role in forest dynamics through both fixed-effects and random-effects.

Mississippi River affects the carbon dynamics in the northern Gulf of Mexico (N-GoM) significantly. Hence, total alkalinity (TA) algorithms developed for major ocean basins produce inaccurate estimations for this region. A TA algorithm was developed, which addresses the local effects of coastal processes and complex spatial influences. In-situ data collected during numerous previous research cruises in the N-GoM were compiled and used to calculate the efficiency of an existing TA algorithm that uses Sea-Surface-Temperature (SST) and Sea-Surface-Salinity (SSS) as explanatory variables. To improve this algorithm, statistical analyses were performed to improve the coefficients and functional form of this algorithm. Then, chlorophyll-a (Chla) was included as an additional explanatory variable. Chla worked as a proxy for addressing the organic carbon pump’s pronounced effects on coastal waters. Finally, a Geographically Weighted Regression (GWR) algorithm was developed to address spatial non-stationarity, which apparently could not be addressed in the previously developed global algorithm.

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Submitted by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2016-01-14T13:57:19Z No. of bitstreams: 2 Tese - Thiago Bernardi Vieira - 2015.pdf: 3669196 bytes, checksum: dcec0ac984d5ca70f224cb749d6933cf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-01-15T09:45:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Thiago Bernardi Vieira - 2015.pdf: 3669196 bytes, checksum: dcec0ac984d5ca70f224cb749d6933cf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-15T09:45:52Z (GMT). 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A interação existente entre o corpo d’água e o meio terrestre faz com que esses sistemas sejam considerados de grande complexidade e excelentes modelos de estudos para a variação temporal e espacial de comunidades bióticas. Além da relação entre a comunidade e as condições ambientais, não podemos deixar de lado a influência de processos espaciais na estruturação da fauna aquática. Os padrões de diversidade são então resultados de interações espécie-espécie, espécieambiente e/ou dinâmicas neutras, em que a dispersão reflete a existência de filtros e\ou barreiras entre as comunidades, representando a permeabilidade da matriz estudada. Por isso a identificação de padrões de diversidade é uma ferramenta importante para determinação de quais processos estão relacionados à estruturação da metacomunidade. Os objetivos dessa tese são então; (i) avaliar a capacidade preditiva das hipóteses macroecológicas no padrão de distribuição da riqueza de peixes de riachos; (ii) quantificar a não estacionariedade presente nessas relações; (iii) determinar qual abordagem é mais eficiente na representação de processos espacialmente explícitos em comunidade de peixes de riachos. E qual a melhor forma de representação das condições ambientais dos riachos e (iv) identificar qual o padrão de coocorrência de espécies de peixes de riachos da bacia do rio Paraná e a qual gradiente ambiental a metacomunidade se relaciona. De modo geral observamos que o conjunto de modelos formado pelas hipóteses Água-Energia, Produtividade Primária Terrestre e Heterogeneidade Temporal é o que melhor explicacou a riqueza da ictiofauna de riacho, sendo que a relação não é estacionaria. Com relação as condições ambientais, nos observamos que é necessário a inclusão de alguma medida da variação, como a variância ou o desvio padrão dos paramentros. Além disso, observamos a necessidade de inclusão de barreiras geográficas na representação dos processos espaciais. Por fim 2 observamos a existência de dois conjuntos de espécies na bacia do Rio Paraná, um conjunto de espécies núcleo, com o padrão de coocorrência Clementisiano, sob o efeito do mecanismo de ocorrência de espécies (species sorting) e uma metacomunidade total sendo estruturada pelo mecanismo de efeito de massa (mass effects). / Encontrar um padrão de distribuição da diversidade de organismos aquáticos e relacionar esse padrão a um gradiente ambiental ou espacial é o objetivo central dos estudos de ecologia de sistemas aquáticos continentais. Três conceitos se destacam nessa busca, o conceito de “rio contínuo” (River Continuum Concept - RCC), o “domínio de processos” (Process Domain Concept – PDC) e a dinâmica do pulso de inundação. Todos esses conceitos (RCC, PDC, pulso de inundação e modelos de produtividade) apresentam as condições ambientais e os recursos como agentes estruturadores do habitat que permitem a coexistência de espécies com diferentes requerimentos ao longo da rede. A interação existente entre o corpo d’água e o meio terrestre faz com que esses sistemas sejam considerados de grande complexidade e excelentes modelos de estudos para a variação temporal e espacial de comunidades bióticas. Além da relação entre a comunidade e as condições ambientais, não podemos deixar de lado a influência de processos espaciais na estruturação da fauna aquática. Os padrões de diversidade são então resultados de interações espécie-espécie, espécieambiente e/ou dinâmicas neutras, em que a dispersão reflete a existência de filtros e\ou barreiras entre as comunidades, representando a permeabilidade da matriz estudada. Por isso a identificação de padrões de diversidade é uma ferramenta importante para determinação de quais processos estão relacionados à estruturação da metacomunidade. Os objetivos dessa tese são então; (i) avaliar a capacidade preditiva das hipóteses macroecológicas no padrão de distribuição da riqueza de peixes de riachos; (ii) quantificar a não estacionariedade presente nessas relações; (iii) determinar qual abordagem é mais eficiente na representação de processos espacialmente explícitos em comunidade de peixes de riachos. E qual a melhor forma de representação das condições ambientais dos riachos e (iv) identificar qual o padrão de coocorrência de espécies de peixes de riachos da bacia do rio Paraná e a qual gradiente ambiental a metacomunidade se relaciona. De modo geral observamos que o conjunto de modelos formado pelas hipóteses Água-Energia, Produtividade Primária Terrestre e Heterogeneidade Temporal é o que melhor explicacou a riqueza da ictiofauna de riacho, sendo que a relação não é estacionaria. Com relação as condições ambientais, nos observamos que é necessário a inclusão de alguma medida da variação, como a variância ou o desvio padrão dos paramentros. Além disso, observamos a necessidade de inclusão de barreiras geográficas na representação dos processos espaciais. Por fim 2 observamos a existência de dois conjuntos de espécies na bacia do Rio Paraná, um conjunto de espécies núcleo, com o padrão de coocorrência Clementisiano, sob o efeito do mecanismo de ocorrência de espécies (species sorting) e uma metacomunidade total sendo estruturada pelo mecanismo de efeito de massa (mass effects).

Este estudo tem como objetivo avaliar as relações espaciais entre acessibilidade a empregos e desigualdades de renda na cidade de São Paulo. A acessibilidade e sua relação com as desigualdades sociais têm sido cada vez mais discutidas em pesquisas recentes e, embora alguns estudos tenham abordado questões de desigualdade de acessibilidade, pouco se discutiu sobre a influência dos dados de tempo de viagem nas medidas de acessibilidade e nos subsequentes resultados de modelagem. Para avaliar a distribuição espacial por modo, este trabalho explora três fontes de dados diferentes, a saber, uma rede em SIG desenvolvida usando dados AVL, uma matriz O/D de um modelo de transporte de quatro etapas e o tempo de viagem do API do Google Maps. Evidências de auto correlação espacial entre acessibilidade e distribuição de renda foram encontradas pela aplicação do índice de Moran nos resíduos de regressão global com base em todos os testes de fontes de dados, cujos valores variaram de 0,51 até 0,8 para ambos os modos de transporte público e individual. Um modelo GWR foi calculado, e os parâmetros resultantes indicaram uma relação positiva entre acessibilidade e renda, com valores R2 variando de 50% a 78%, dependendo da fonte de dados e do modo de transporte. Para efeitos de comparação, foi produzida uma análise comparativa das classes de valores de acessibilidade e renda para avaliar os resultados da regressão por áreas distintas da cidade. Uma conclusão geral é que a relação entre baixa acessibilidade e baixa renda é marcante e mais significativa do que a existente entre alta acessibilidade e alta renda. / This study aims to evaluate the spatial relationships between accessibility to jobs and income inequalities in the city of São Paulo. Accessibility and its relationship with social inequalities have been increasingly discussed in recent researches, and although some studies have been tackling accessibility inequalities issues, not much have been discussed regarding the influence of travel time data on accessibility measures and subsequent modeling results. In order to evaluate spatial distribution by mode, this work explores three different data sources, namely a GIS network developed using AVL data, an OD matrix from a four-stage transportation model and Google´s Map API travel time. Evidences of spatial autocorrelation between accessibility and income distribution were found by the application of Moran index on global regression residuals based on all data sources tests, which values varied from 0,51 until 0,8 for both transit and private mode. A GWR model was computed, and the resulting parameters indicated a positive relation between accessibility and income, with R2 varying from 50% to 78% depending on the data source and transport mode. For comparison effects, it was produced a comparative analysis of the classes of values of accessibility and income to evaluate the results of the regression by distinct areas of the city. An overall conclusion is that the relation between low accessibility and low income is marked and more significant than the relation between high accessibility and high income.