Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-05-14T19:13:34Z No. of bitstreams: 1 NILZELE DE VILHENA GOMES JESUS – TESE (PPGMET) 2014.pdf: 6278341 bytes, checksum: d1799ad3cede1860eb4826792903ca83 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-14T19:13:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NILZELE DE VILHENA GOMES JESUS – TESE (PPGMET) 2014.pdf: 6278341 bytes, checksum: d1799ad3cede1860eb4826792903ca83 (MD5) Previous issue date: 2014-08-29 / Capes / A ocorrência de condições meteorológicas adversas em aeroportos determina situações desfavoráveis ao tráfego aéreo, como restrição de visibilidade e teto, além de condições de pista escorregadia, que constituem um fator de grande risco à segurança das operações. Estes contratempos podem acarretar prejuízos vultosos para as empresas envolvidas e desconforto ao usuário da aeronavegação. Por isso, este estudo teve como objetivo a determinação de padrões atmosféricos que originam a ocorrência de condições meteorológicas adversas no Aeroporto Internacional de Belém (SBBE), através da aplicação da análise fatorial (AF) em análises de componentes principais (ACP). Foram usados os dados meteorológicos de superfície do SBBE e de Radiação de Onda Longa (ROL), em ponto de grade sobre Belém, proveniente das reanálises do National Centers for Environmental Prediction (NCEP). Através dos indicadores estatísticos, foi selecionado o conjunto de variáveis adequadas para a aplicação daACP. Os dados utilizados foram dos períodos chuvosos de 2003 a 2012, pois na estação chuvosa foi detectado o maior número de emissões de mensagens especiais (código SPECI) no SBBE. O fator dominante está associado à variação diária do aquecimento/resfriamento da superfície. O segundo fator representa as alterações no teor de umidade próximo da superfície, decorrente da variabilidade climática associada com anomalias da temperatura da superfície do mar nos Oceanos Atlântico e Pacífico. E o outro fator igualmente importante, tem relação com a presença de convecção profunda, e consequentemente, de tempestades, as quais foram desenvolvidas por mecanismos das circulações locaisdinâmicos em mesoescala, tais como circulações de brisa marítima e/ou fluvial sobre a área em que se localiza o SBBE. Este último fator foi o qual apresentou o maior número de ocorrência das variáveis que apresentam relação com o estabelecimento das situações meteorológicas adversas que limitam as operações de pousos e decolagens no SBBE. / The occurrence of adverse weather conditions at airports determines unfavorable situations to air traffic, as visibility and ceiling restriction, and slippery track conditions, which are a major risk factor for safety operations. These setbacks can cause sizeable losses for the companies involved and discomfort to the airworthiness of the users. Therefore, this study aimed at determining weather patterns that cause the occurrence of adverse weather conditions in Belem International Airport (SBBE) through the application of factor analysis (FA) on principal components analysis (PCA). It wasused meteorological surface data from the SBBE and outgoing longwave radiation (OLR), in grid point over Belém (Brazil), from the reanalysis of the National Centers for Environmental Prediction (NCEP). Through statistical indicators, it was selected the appropriate set of variables for the application of the PCA. The data used were in the rainy periods of 2003 to 2012, as the rainy season has been detected as many reports of the SPECI code in the SBBE. The dominant factor is associated with the daily variation of the heating/cooling of the surface. The second factor is the changes in the moisture content near the surface as a result of climate variability associated with temperature anomalies of the sea surface in the Atlantic and Pacific Oceans. And another equally important factor is related to the presence of deep convection, and consequently storms, which were developed by mechanisms of dynamic local mesoscale circulations such as circulations of maritime and/or fluvial breeze over the area in which is located the SBBE. This last factor was the one which had the highest number of occurrences of the variables that have relation with the establishment of the adverse weather conditions that limit of takeoffs and landings operations in the SBBE.

O conhecimento antecipado das condições meteorológicas poderá ajudar a sociedade a evitar prejuízos e desperdícios de recursos humanos e materiais. Portanto, o objetivo deste estudo foi obter a partir de uma análise estatística um modelo capaz de predizer internações a partir dos dados de poluição do ar e índices biometeorológicos. Para isso, foram utilizados dados diários de 1997 a 2000, referentes à cidade de São Paulo. Os dados de internações por doenças respiratórias foram divididos em três categorias: AVAS (Afecções Vias Aéreas Superiores), AVAI (Afecções das Vias Aéreas Inferiores) e IP (Influenza e Pneumonia), estes dados foram obtidos junto ao Ministério da Saúde. Os dados referentes à poluição foram obtidos junto à CETESB (Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental) e os dados meteorológicos foram obtidos da estação meteorológica do Parque Estadual das Fontes do Ipiranga. Os índices de conforto térmico foram descritos com base em variáveis meteorológicas. Através de uma metodologia estatística de Regressão de Poisson e Análise de Componentes Principais (ACP), encontraram-se modelos estatísticos capazes de prever em média internações por doenças respiratórias. Esses modelos foram nomeados MBCS (Modelo Brasileiro de Clima e Saúde). A ACP foi utilizada a fim de corroborar a modelagem de regressão. Os resultados encontrados mostraram associação entre AVAS e SO2, CO (ambos sem defasagem) e com o índice biometeorológico TEv4 (com defasagem de 4 dias). Os resultados chamam atenção para o SO2 que, mesmo muito abaixo do padrão de qualidade do ar recomendado, ainda provoca acréscimos nas internações. Para as AVAI, os resultados mostram associações entre os poluentes MP10, O3 (ambos sem defasagem) e TEv4 (com 3 dias defasamento). Com relação à IP, as variáveis que se mostraram relacionadas foram MP10 (sem defasagem) e TEv4 (com 3 dias defasagem). Para verificar o skill do modelo, utilizou-se o ano de 2001. Os modelos apresentaram erro médio de 15% para AVAS, 30% para AVAI e 44% para IP com relação à previsão das internações. No que diz respeito a ACP, esta concorda com o que foi encontrado na modelagem de Poisson. Porém para AVAI e IP, os escores dos poluentes e dos índices deverão ser usados separadamente. Estes resultados mostram que o MBCS poderá ser utilizado para previsão de internação, contribuindo para políticas públicas e os meios de comunicação, ajudando nas tomadas de decisões e evitando desperdícios econômicos e humanos. / The meteorological condition knowledge can provide society prejudice prevention regarding human and material resources. Therefore, the aim of this study the statistical modeling in order to prevent internment of morbidity based on air pollution and meteorological variability. The whole 1997 to 2000 at the city of São Paulo. The morbidity data was divided in to three categories: AVAS (upper respiratory airway diseases), AVAI (lower respiratory airway diseases) and IP (Influenza and Pneumonia). These data were obtained from Brazilian Heath Ministry. Air pollution data were obtained from CETESB (Environmental agency) and meteorological data from Parque Estadual das Fontes do Ipiranga. Thermal comfort indexes were also used based on meteorological variables. Poisson regression models as well as Principal Component (PC) models were used in order to evaluate the data through statistical methodology. These models were nominated MBCS (Brazilian Climate and Health Model). Scores from PC statistical analysis were also used in order to compare to multiple regression models. As the first results, AVAS modeling presents association with SO2, CO (both without time lag) and the TEv4- a biometeorological index (with 4 days time lag). SO2 presents interesting result due to the fact that it is below the recommended standard, but it still causes AVAS morbidity. Concerning AVAI results, the variables which explain the morbidity were the pollutants MP10, O3 (both without lag) and TEv4 (with 3 days lag). Regarding to the skill of the models, AVAS model presents a 15% average error; AVAI model, 30% and IP model, 44%, during year of 2001. PC analysis corroborated the Poisson models. Regarding PC more weight for AVAS was pollutants. Already AVAI and IP more weight was biometeorological indexes and meteorological variables. The risk results used scores was similar to the MMRP. However for AVAI and IP, the scores of the pollutants and scores of the indexes should be used individually. These results indicate these models can be used as a forecasting internment program, contributing on the public and media decisions, avoiding economical and human unnecessary wastes.

A doença meningocócica (DM), uma forma específica de meningite bacteriana, provocada pela Neisseria Meningitidis, bactéria essa que contamina o SNC (Sistema nervoso central), pela corrente sanguínea ou pelas membranas leptomeníngeas, atingindo o cérebro humano. Pode apresentar-se sob três formas diferentes: a meningite meningocócica, a meningococemia ou as duas formas associadas (meningite meningocócica mais meningococemia). O principal reservatório da bactéria é o homem e a transmissão ocorre de indivíduo para indivíduo. No Brasil e, principalmente em Manaus, lugar onde se realizou esta pesquisa, a forma mais comum é a meningococemia, de sorotipo B, umas das mais agressivas que quando não diagnosticada e tratada a tempo, leva o paciente a óbito em menos de vinte e quatro horas ou deixando seqüelas para o resto da vida. As faixas etárias mais acometidas são as crianças de zero a quatro anos, pelo fato de estarem com o sistema imunológico mais enfraquecido, já que tiveram diminuídas as resistências naturais adquiridas da mãe que vão geralmente até os seis meses de idade. A pesquisa comprovou que há também ocorrências em outras faixas etárias, como os adolescentes, os adultos jovens e os idosos. É obrigatória a notificação dos casos confirmados em fichas próprias e específicas do SINAN (Sistema de Informação de Agravos de Notificação) do SVS/MS. A doença meningocócica é de ocorrência mundial, embora seja em países subdesenvolvidos onde ocorram as maiores incidências. A pesquisa procurou investigar o período de maior incidência da DM em Manaus, detectando o período de dezembro a maio. A utilização do programa SatScan permitiu fazer a varredura espacial, temporal e espaço-temporal, mostrando resultados quanto aos bairros de Manaus com ocorrências acima do esperado e as ocorrências em um período curto de tempo. Nas análises meteorológicas, calcularam-se as anomalias de temperatura (média, mínima e máxima) para o município, considerando-se uma série histórica de trinta e sete anos e outra de 2000 a 2009. O mesmo procedimento foi feito para as precipitações e para a umidade relativa do ar. Em seguida, a partir dados de incidência de DM no período de 2000 a 2009, foram verificadas possíveis relações com as médias de anomalias das variáveis climáticas para o período de estudo 2007 a 2009. A pesquisa permitiu verificar que a incidência de DM é mais elevada no primeiro semestre, quando também ocorrem a maior precipitação e umidade relativa do ar e temperaturas do ar mais baixas. No entanto, a análise das anomalias das variáveis mostra que quando se remove o efeito da sazonalidade, as associações entre a incidência de DM e cada uma das variáveis meteorológicas são muito fracas ou até mesmo nulas. Assim, pode-se concluir que a influência climática nesta doença ocorre mais devido às diferenças de hábitos da população nos períodos chuvosos e menos chuvosos. As análises espaciais mostraram que a incidência é maior em bairros onde o padrão sócio-econômico é mais baixo do que a média do município, mas não o mais baixo. / Meningococcal disease (MD), a specific form of bacterial meningitis caused by Neisseria meningitidis, a bacterium that infects the CNS (central nervous system), the bloodstream or the leptomeningeal membranes, reaching the brain. It can present in three different forms: a meningococcal meningitis, meningococcemia or two related forms (meningococcal meningitis and meningococcemia). The main reservoir of the bacteria is the man and its transmission occurs from individual to individual. In Brazil and especially in Manaus, where this work was conducted, the most common is meningococcemia, serotype B, one of the most aggressive, which if not diagnosed and treated in time, can lead the patient to death in less than twenty four hours or leaving serious damage to the rest of his life. The age groups most affected are children aged zero to four years, because they have the most weakened immune system, which had already reduced the natural resistance acquired from the mother who usually go up to six months old. Some researches show that there are instances in other age groups, as adolescents, young adults and the elderly. It is mandatory reporting of confirmed cases, specific forms of SINAN (Information System for Notifiable Diseases) of the SVS/MS. Meningococcal disease is occurring worldwide, although in developing countries where the highest incidences occur. The research sought to investigate the period of highest incidence of MD in Manaus, detecting the period from December to May. The use of the program SatScan allowed scanning the spatial, temporal and spatial-temporal, showing results for the neighborhoods of Manaus with higher than expected occurrences and the occurrences in a short period of time. In meteorological analysis, we calculated the temperature anomalies (average, minimum and maximum) for the municipality, considering a series of thirty-seven years and another from 2000 to 2009. The same procedure was done for the rainfall and the relative humidity. Then, from data on the incidence of MD in the period 2000 to 2009, there were possible links to the mean anomalies of climate variables for the study period - 2007 to 2009. The research showed that the incidence of MD is higher in the first semester; it also occurs at the same period of the heaviest rainfall and relative humidity and air temperatures are lower. However, the analysis of anomalies of the variables shows that when the effect of seasonality is removed, the associations between the incidence of MD and each of the meteorological variables are very weak or even nil. Thus, one can conclude that the climatic influence on this disease occurs more due to differences in habits of the population in rainy and less rainy. The spatial analysis showed that the incidence is higher in neighborhoods where the socio-economic status is lower than the municipal average, but not the lowest.

Este trabalho relata o procedimento utilizado na obtenção de um banco de dados contínuo de precipitação diária de estações meteorológicas localizadas no Estado do Paraná. O banco de dados é composto por 484 séries históricas com dados entre janeiro de 1975 a dezembro de 2009. Para preencher os dados faltantes do banco de dados foram testados três métodos de imputação: o vizinho mais próximo, distância inversa ponderada e regressão linear. A raiz do erro quadrático médio (REQM) foi utilizada para comparar os métodos e o método da distância inversa ponderada proporcionou o melhor resultado. Após a imputação, os dados passaram por um processo de controle de qualidade que teve como objetivo identificar possíveis erros como precipitação idêntica em sete dias consecutivos (não aplicados a dados de precipitação zero) e valores de precipitação que diferem significativamente dos valores em estações meteorológicas vizinhas. Neste processo foram substituídos 1,21% valores de precipitação. Com o banco de dados contínuo, o interesse foi utilizar a teoria de valores extremos para modelar o período seco (número máximo de dias consecutivos com precipitação abaixo de 7mm para o período entre janeiro e fevereiro) crítico para a fase de enchimento de grãos da soja nas cinco principais mesorregiões (Centro Ocidental, Centro Sul, Norte Central, Oeste e Sudoeste) produtoras do Estado do Paraná. Pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, ao nível de 5% de significância, a distribuição Gumbel foi a que melhor se ajustou aos dados de cada mesorregião e assim, a probabilidade de ocorrência de valores extremos de seca acima de 5, 25, 35 e 45 dias, o período de retorno para os maiores valores registrados em cada mesorregião e os níveis de retorno para o período de 5, 25, 50 e 75 anos foram calculados. / This paper describes the procedure used to obtain a continuous database of daily precipitation from weather stations located in the state of Parana. The database consists of 484 time series with data from January 1975 to December 2009. To complete missing data from the database were tested three imputation methods: the nearest neighbour, inverse distance weighting and linear regression. The root mean square error (RMSE) was used to compare the methods and the inverse distance weighting method yielded better results. After imputing the data went through a process of quality control that aimed to identify possible errors as precipitation identical in seven consecutive days (not applied to precipitation data zero) and precipitation values that dier signicantly from the values in neighboring meteorological stations. In this process were replaced 1.21 % values of precipitation. With a continuous database, the interest was to use the Extreme Value Theory to model the dry period (maximum number of consecutive days with precipitation less than 7mm for the period between January and February) for the critical grain lling stage of soybean in ve main regions (Central West South Central, North Central, West and Southwest) producing state of Parana. Through the Kolmogorov-Smirnov, at 5 % level of signicance, the Gumbel distribution was best tted the data of each regions and therefore the probability of extreme values of drought over 5, 25, 35 and 45 days, the return period for the highest values in each and levels return for the period of 5, 25, 50 and 75 years were calculated.

Este trabalho apresenta um método para o planejamento da implantação de uma estrutura de rede de monitoramento meteorológico que utiliza o resultado do modelo numérico de previsão do tempo MBAR como parâmetro para a avaliação da qualidade das soluções candidatas. O problema é abordado com o uso dos modelos de problemas de localização discretos: o Problema de Cobertura de Conjuntos (Set Covering Location Problem) e o Problema de Cobertura Máxima (Maximal Covering Location Problem). O problema de planejamento da estrutura é dividido em duas fases. Na primeira fase, busca-se determinar a quantidade mínima necessária e localização de estações meteorológicas necessárias para atender todos os locais de demanda. Na segunda etapa, busca-se determinar a ordem de instalação das estações meteorológicas, maximizando a área de cobertura a cada nova instalação. O método proposto é detalhado, apresentando as etapas envolvidas, as informações de entrada e saída de cada etapa e as alterações necessárias para avaliação de outros algoritmos. Um conjunto de três cenários foi planejado utilizando os limites políticos do Estado do Paraná e as informações de rodovias, áreas urbanas e altimetria. O primeiro cenário avaliou-se a capacidade das abordagens utilizadas em resolver o Problema de Cobertura de Conjuntos. No segundo cenário avaliou-se a capacidade das abordagens utilizadas em resolver o Problema de Cobertura Máxima e no terceiro cenário propõe-se o Problema de Cobertura Máxima considerando a existência de uma rede de monitoramento anterior no local do experimento. Na resolução do problema foram comparadas abordagens exata e heurística. Na abordagem exata utilizou-se o método Branch & Bound para resolução do problema via Programação Linear Inteira Mista. Na abordagem heurística utilizou-se a estratégia evolutiva Evolução Diferencial. O método proposto destaca-se pela flexibilidade na substituição dos métodos utilizados na abordagem, permitindo a avaliação de outras técnicas. / This paper presents a method for planning the deployment of a network’s infrastructure for meteorological monitoring that uses the results of the numerical weather prediction MBAR as parameter for evaluating the quality of candidate solutions. The problem is addressed with the use of models for discrete location problems: the Set Covering Location Problem and Maximal Covering Location Problem. The problem of planning the structure is divided into two phases. In the first phase, we seek to determine the minimum required a mountand location of weather stations required to meet all demand. In the second step, we seek to determine the order of installation of weather stations, maximizing the coverage area for each new installation. The proposed method is detailed, presenting the steps involved, the input and output information of each step and the changes necessary to evaluate other algorithms. A set of three scenarios was designed using the political boundaries of the State of Paraná, highways, urban areas and altimetry information. The first scenario evaluates the ability of the approaches used to solve the Set Covering Location Problem. In the second scenario, we evaluated the ability of the approaches used to solve the Maximal Covering Location Problem and the third scenario proposes the Maximum Coverage Location Problem considering the previous existence of a monitoring network. For the solution of these problems it was compared exact and heuristic approaches. The exact approach used the method Branch & Bound for solving the problem via Mixed Integer Linear Programming. The heuristic approach used the evolutionary strategy Differential Evolution. The proposed method is distinguished by flexibility for substitution of the methods used, allowing the evaluation of other techniques.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-10-19T16:05:20Z No. of bitstreams: 1 EVÂNIA CLAUDINO QUEIROGA DE FIGUEIREDO - TESE (PPGRN) 2011.pdf: 9179826 bytes, checksum: d4b7a11f6f6f04467ea58d4e7084c301 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-19T16:05:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EVÂNIA CLAUDINO QUEIROGA DE FIGUEIREDO - TESE (PPGRN) 2011.pdf: 9179826 bytes, checksum: d4b7a11f6f6f04467ea58d4e7084c301 (MD5) Previous issue date: 2011-08-26 / A Osteoartrite apresenta um amplo espectro, envolvendo comumente articulações periféricas como joelhos, mãos e quadris. Fatores ambientais, como os relacionados aos elementos meteorológicos, possivelmente pioram os sintomas da osteoartrite. Diante da escassez de estudos da relação dos sintomas da osteoartrite e o tempo, e mais especificamente da osteoartrite de mãos, o trabalho teve como objetivo investigar a relação da dor, rigidez e função das mãos de pacientes com osteoartrite com os elementos meteorológicos, utilizando o questionário de avaliação e quantificação de doenças reumáticas crônicas das mãos, e avaliar a qualidade de vida relacionada à saúde através do questionário SF-36. O estudo consistiu em um coorte prospectivo realizado na cidade de Campina Grande - PB, envolvendo 32 pacientes com osteoartrite de mãos, realizado nos meses de julho e novembro do ano de 2009, representando os períodos frio e quente, respectivamente. O questionário específico de doenças reumáticas crônicas das mãos foi respondido em dias pré-determinados, três vezes por semana e o questionário genérico de qualidade de vida relacionada à saúde, o SF-36, no início de cada mês subsequente aos meses de resposta ao questionário das mãos. Através da análise bivariada e da regressão múltipla, os resultados dos escores foram correlacionados as variáveis meteorológicas como a pressão atmosférica, a precipitação, a temperatura e a umidade relativa do ar, nos dias de aplicação do questionário, no dia anterior e dia seguinte, totalizando 12 variáveis. Todas as participantes foram do sexo feminino, com média de idade de 62 9 anos. Em resposta ao questionário SF-36, o aspecto físico dor foi o que apresentou escores mais baixos correspondentes aos meses de julho e novembro (51 19 e 46 15) sem diferença significativa (p= 0,21). A função e a dor das mãos foi associada de forma significativa com três ou mais variáveis do tempo em 17 e 11 pacientes respectivamente. A análise multivariada explicou entre 58 % e 87 % (R2) a variação da função em 13 pacientes, enquanto a variação da dor foi explicada entre 52 % a 88 % (R2) em oito pacientes com associação a pelo menos três variáveis do tempo. As pacientes diferiram nas variáveis e no sentido da associação, porém ocorreu uma predominância de correlação negativa com a temperatura. As pacientes sensíveis às variáveis meteorológicas apresentaram idade de 67 7 anos enquanto que as não sensíveis tinham idade de 60 9 anos, com diferença significativa (p<0,009). Em conclusão, os aspectos físicos do questionário SF-36 apresentaram escores baixos, compatíveis com uma doença que apresenta comprometimento articular das mãos. A sensibilidade às variáveis meteorológicas em pacientes com osteoartrite de mãos foi observada como um fenômeno individualizado e relacionado à idade mais avançada. A função e a dor das mãos foi significativamente associada a três ou mais variáveis do tempo, com destaque para a predominância da relação inversa com a temperatura. / Osteoarthritis has a broad spectrum, usually involving peripheral joints such as knees, hips and hands. Environmental factors such as those related to weather elements, possibly worsen the symptoms of osteoarthritis. Given the scarcity of studies of the relationship of the symptoms of osteoarthritis and weather, and more specifically osteoarthritis of the hands, the study aimed to investigate the relation between pain, stiffness and function of the hands of patients with osteoarthritis and the meteorological elements, using the questionnaire evaluation and quantification of chronic rheumatic diseases of the hands, and evaluate the quality of life related to health using the SF-36. The study consisted of a prospective cohort study conducted in Campina Grande – PB, involving 32 patients with osteoarthritis of the hands, held in July and November of 2009, representing the warm and cold periods, respectively. The specific questionnaire for chronic rheumatic diseases of the hands, were answered on predetermined days, three times a week and the generic questionnaire on quality of life related to health, the SF-36, in the beginning of each month following the month of the quiz. Through bivariate and multiple regresion, the results of the scores were correlated meteorological variables such as atmospheric pressure, precipitation, temperature and relative humidity in the days of the questionnaire, the day before and day, resulting 12 variables. All participants were female, mean age 62 9 years. In response to the SF-36, the physical pain was the one with lower scores corresponding to the months of July and November (51 19 and 46 15) without significant difference (p=0.21). The function of the hands and the pain was significantly associated with three or more variables of weather on 17 and 11 patients respectively. Multivariate analysis explained between 58% and 87% (R2) the variance function in 13 patients, while the change in pain was explained between 52% and 88% (R2) in eight patients with a combination of at least three variables of weather. The patients differed in the variables and the direction of the association, but there was a predominance of negative correlation with temperature. Patients sensitive to weather variables showed age of 67 years ( 7) while non-sensitive were aged 60 uears ( 9) with significant difference (p<0.009). In conclusion, the physical aspects of the SF-36 scored low, consistent with a disease that presents joint involvement of hands. The sensitivity to meteorological variables in patients with osteoarthritis of the hands was seen as an individual phenomenon and related to older age. The function of the hands and the pain was significantly associated with three or more variables of time, highlighting the dominance of the inverse relationship with temperature.

The present work had the objective of identifying the correlation between the temporal series of incidence of dengue cases and meteorological variables in the city of Maceió, Alagoas, through the investigation of periodicity variations in the whole time series of cases of dengue incidence and Of the temporal series of the time variables and of the detection of the corresponding time delay periods of the meteorological variables that correlate with the incidence of dengue cases. For the analysis and understanding of these aspects, real monthly data were used for the meteorological variables precipitation, cloudiness, relative air humidity, maximum temperature, average temperature, minimum air temperature, insolation, maximum speed and average wind, selected between January From December 1998 to December 2015 at Maceió Climatological Automatic Station, from INMET's BDMEP. For the same study period, data were also obtained on the number of notified cases of dengue in the municipality, available free of charge through the TABNET / DATASUS database. To identify the dominant periodicity in the signals of the time series of the study, continuous wavelet analysis was used. In order to investigate the relation between the time series, the criterion of crossed wavelet, wavelet coherence and phase angle was used. It was found that all variables presented individual dominant peaks with a scale of approximately 10 to 14 months. However, the cloudiness and insolation variables also showed concentrated energy in a scale less than 6 months. All cross-power spectra also showed dominant periodicity with approximately annual scale, that is, both the series of dengue incidence and the series of meteorological variables had the same high energy. It is worth noting that the variables precipitation, cloudiness and average air temperature also presented periodicity on a scale of 5 to 7 months. When the approximately 12-month scale was analyzed in correlated power spectra, the cloudiness variable, maximum wind speed, mean wind velocity and sunshine did not show a positive influence on the change in dengue incidence, that is, they did not increase the number of disease. Overall, when analyzed at approximately annual scale, the increase in the incidence of dengue cases in Maceió presented a temporal delay of 3 weeks when correlated to precipitation, temporal delay of 6 to 11 weeks relative to relative humidity, 15 weeks when Correlated to the maximum air temperature, 12 to 15 weeks in relation to the average air temperature, and a time delay of 9 to 14 weeks when correlated to the minimum air temperature. Thus, the increase in the occurrence of dengue cases is strictly associated with the duration of the dominant periodicity of precipitation and the maximum temperature of the air, being placed as indicators of dengue cases in this scale. However, it is important to note that for scales less than 6 months, the meteorological variables cloudiness and sunshine are indicated as indicators that presented good results, with the incidence of dengue cases presenting a temporal delay of approximately 5 weeks in relation to these two meteorological variables. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho teve o objetivo de identificar a correlação entre as séries temporais de incidência de casos de dengue e de variáveis meteorológicas na cidade de Maceió, Alagoas, através da investigação das variações da periodicidade em toda a série temporal dos casos de incidência da dengue e das séries temporais das variáveis temporais e, da detecção dos períodos de atraso de tempo correspondentes das variáveis meteorológicas que se correlacionam com a incidência de casos da dengue. Para a análise e compreensão destes aspectos foram utilizados dados mensais reais das variáveis meteorológicas precipitação, nebulosidade, umidade relativa do ar, temperatura máxima, temperatura média, temperatura mínima do ar, insolação, velocidade máxima e média do vento, selecionados entre o período de janeiro de 1998 a dezembro de 2015 da Estação Automática Climatológica de Maceió, provenientes do BDMEP do INMET. Para o mesmo período de estudo, também foram obtidos dados sobre o número de casos notificados de dengue no município, disponibilizados gratuitamente através de banco de dados TABNET/DATASUS. Para identificar a periodicidade dominante nos sinais das séries temporais do estudo, foi utilizada a análise wavelet contínua. Para investigar a relação entre as séries temporais, foi utilizado o critério da wavelet cruzada, da coerência wavelet e do ângulo de fase. Foi constatado que todas as variáveis apresentaram picos dominantes individuais com escala de aproximadamente 10 a 14 meses. Entretanto, as variáveis nebulosidade e insolação apresentaram também energia concentrada em escala menor que 6 meses. Todos os espectros de potência cruzada mostraram também periodicidade dominante com escala aproximadamente anual, ou seja, tanto a série de incidência de dengue quanto as séries das variáveis meteorológicas tiveram mesma alta energia. Vale observar que as variáveis precipitação, nebulosidade e a temperatura média do ar apresentaram também periodicidade em escala de 5 a 7 meses. Quando analisada a escala de aproximadamente 12 meses nos espectros de potência correlacionada, a variável nebulosidade, velocidade máxima do vento, velocidade média do vento e insolação não mostraram influência positiva na mudança de incidência de dengue, ou seja, não aumentaram o número de casos da doença. No geral, quando analisada a escala aproximadamente anual, o aumento da incidência de casos de dengue em Maceió apresentou um atraso temporal de 3 semanas quando correlacionada à precipitação, atraso temporal de 6 a 11 semanas com relação à umidade relativa do ar, 15 semanas quando correlacionada à temperatura máxima do ar, 12 a 15 semanas com relação à temperatura média do ar, e um atraso temporal de 9 a 14 semanas quando correlacionada à temperatura mínima do ar. Desse modo, o aumento da ocorrência de casos de dengue está estritamente associado com a duração da periodicidade dominante da precipitação e da temperatura máxima do ar, sendo colocadas como indicadores de casos de dengue nessa escala. Entretanto, é importante ressaltar que para escalas menores que 6 meses, as variáveis meteorológicas nebulosidade e insolação são apontadas como indicadores que apresentaram bons resultados, com a incidência de casos de dengue apresentando um atraso temporal de aproximadamente 5 semanas em relação à estas duas variáveis meteorológicas.

The quality of red wine was evaluated relating the variation of meteorological conditions such as color quantification and phenolic compound. Red wines of the cultivars Vitis vinifera, Cabernet Sauvignon, Merlot and Tannat, of the crops of 2003 and 2004 from the low-land (Santana do Livramento) or high-land (Bento Gonçalves) regions of the state of Rio Grande do Sul were analyzed. The phenolic compounds quantified were total flavonoids, anthocyanic flavonoids, non-anthocyanic flavonoids, total polyphenols, polymerized polyphenols, total anthocyanins and free anthocyanins. For the color were analyzed the color intensity and tonality and the chromatic parameters relative to the color spaces that were calculated from the tristimuli values, X, Y, and Z, based on the visible absorption spectra (400-700 nm) with 10nm of pause, on the illuminant D65 reading. The meteorological data related to the crop seasons of 2003 and 2004 were provided by 'Embrapa Uva e Vinho' (Agro meteorological station) in Bento Gonçalves and by 'Pernod Ricard' Brazil (meteorological station in Santana do Livramento). The wines of the cultivar Tannat of the crops of 2003 and 2004 has a high level of phenolic compounds, color intensity and chromatic parameters, due to the cultivar characteristics of having in its composition high level of anthocyanins, showing the red tint, while the wines of the cultivar Cabernet Sauvignon of the 2003 crop, from both regions has low level of phenolic compounds and low color intensity, showing a ruby tint. The 2004 crop in the low-land and high-land regions shows high level of phenolic compounds and color intensity, due to the climatic conditions favorable, dry, high insulation and with media temperature higher on the grapes maturation period, what provided a more complete maturation, mainly phenolic, while the 2003 crop presented a lot of precipitation and low insulation during the grapes maturation period. / Avaliou-se a qualidade dos vinhos tintos relacionando-os a variação das condições meteorológicas com a quantificação da cor e dos compostos fenólicos. Foram analisados vinhos tintos das variedades Vitis vinifera, Cabernet Sauvignon, Merlot e Tannat, das safras de 2003 e 2004 provenientes da região de Santana do Livramento (Região da Campanha) e de Bento Gonçalves (Serra gaúcha), do Rio Grande do Sul. Os compostos fenólicos quantificados foram os flavonóides totais, flavonóides antociânicos, flavonóides não-antociânicos, polifenóis totais, polifenóis polimerizados, antocianinas totais e antocianinas livres. Quanto à cor, foram analisadas a intensidade e a tonalidade bem como os parâmetros cromáticos relativos aos espaços de cor, calculados a partir de valores triestímulos X,Y,Z, com base nos comprimentos de onda de 400 a 700 nm, em intervalos de 10 nm, nas leituras do iluminante D65. Os dados das condições meteorológicas referentes às safras 2003 e 2004 foram fornecidos pela Estação Agroclimatológica da Embrapa Uva e Vinho, de Bento Gonçalves, e pela Estação Meteorológica da Pernod Ricard Brasil, de Santana do Livramento. Os vinhos da variedade Tannat, das safras de 2003 e 2004, apresentaram maior teor de compostos fenólicos, intensidade de cor e os parâmetros cromáticos, devido às características da variedade de possuírem em sua composição maiores teores de antocianinas, o que indica vinhos de tonalidade vermelha, enquanto que os vinhos da variedade Cabernet Sauvignon da safra 2003 apresentaram, nas duas regiões, menores teores de compostos fenólicos comparados com as outras variedades, com pouco valor de intensidade de cor, indicando uma tonalidade rubi. A safra de 2004, nas regiões de Bento Gonçalves e de Santana do Livramento, apresentaram um maior teor de compostos fenólicos e um elevado índice de intensidade de cor, devido às condições meteorológicas favoráveis, safra seca e ensolarada, com temperatura média do ar mais elevada no período de maturação das uvas, que proporcionaram índices de maturação, principalmente a fenólica, mais completa, enquanto que a safra de 2003 apresentou muita precipitação pluvial e pouca insolação durante o período de maturação das uvas.

Submitted by Carlos Henrique Augusto null (caheaug@gmail.com) on 2018-03-23T19:43:51Z No. of bitstreams: 1 ZONAS HOMOGÊNEAS DE MANEJO POR MEIO DE VARIÁVEIS EDAFOCLIMÁTICAS E DE PRODUTIVIDADE.pdf: 4887969 bytes, checksum: f9f7dded5e127da5325c1b1fbf7b57dd (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Lucia Martins Frederico null (mlucia@fca.unesp.br) on 2018-03-23T19:59:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 augusto_ch_me_botfca.pdf: 4887928 bytes, checksum: 78e2387068a46ce3ac48c992ecb5c599 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-23T19:59:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 augusto_ch_me_botfca.pdf: 4887928 bytes, checksum: 78e2387068a46ce3ac48c992ecb5c599 (MD5) Previous issue date: 2018-02-01 / O aumento da população mundial e a limitada área disponível para a produção de alimentos, exige que busquemos cada vez mais técnicas e tecnologias que aumentem a produtividade das áreas agrícolas. A produtividade de uma determinada cultura depende de diversos fatores, e conhecer os fatores que mais influenciam a determinação do seu potencial produtivo pode contribuir para a tomada de decisão em relação à utilização e gestão de recursos. Utilizando dados de monitores de colheita da cultura da soja nas safras de 08/09, 10/11, 11/12, 12/13, 14/15 e 15/16, dados de precipitação destes anos, mapa de Condutividade Elétrica (CE) e das características químicas do solo para as safras de 09/10, 13/14, 14/15 e 15/16, este trabalho teve o objetivo de identificar os fatores mais relevantes para a determinação da produtividade da soja para auxiliar na determinação de Zonas Homogêneas de Manejo (ZHM) baseadas nestas características críticas. Comprovou-se que a disponibilidade de água é a principal determinante da produtividade da soja nas condições estudadas, sendo que a precipitação no mês de setembro, mês de implantação da cultura, apresentou-se como o fator mais crítico. Utilizando o mapa de produtividade média da cultura durante os anos estudados e o mapa de CE, foi possível identificar as áreas de potencial produtivo, mas a definição de ZHM mostrou-se desafiadora pois as características químicas do solo apresentaram alta variabilidade temporal, dificultando a determinação do manejo que poderia melhor explorar as áreas de maior ou menor potencial produtivo. / The growing world population and the limited area available for food production requires us to progressively seek techniques and technologies that increase the yield of agricultural crops. The yield of a crop depends on several factors and knowing the factors that most influences its yield potential can contribute to the decision making process regarding the use and management of resources. Using data from soybean yield monitors of 08/09, 10/11, 11/12, 12/13, 14/15 and 15/16 season, precipitation data from these years, Electric Conductivity (EC) map and the chemical characteristics of the soil for the 9/10, 13/14, 14/15 and 15/16 crops, this work had the objective of identifying the most relevant factors that determine soybean yield to assist in the determination of Homogeneous Management Zones (HMZ) based on these critical characteristics. The availability of water was the main factor of soybean yield under the conditions the study was carried out, and the precipitation in September was the most critical factor, being the month in which the crop was seeded. Using the average productivity map and the EC map, it was possible to identify areas of yield potential, but the definition of HMZ was challenging because the chemical characteristics of the soil had high temporal variability, making it difficult to determine the best management to explore the areas of greater or lesser yield potential.

Este trabalho relata o procedimento utilizado na obtenção de um banco de dados contínuo de precipitação diária de estações meteorológicas localizadas no Estado do Paraná. O banco de dados é composto por 484 séries históricas com dados entre janeiro de 1975 a dezembro de 2009. Para preencher os dados faltantes do banco de dados foram testados três métodos de imputação: o vizinho mais próximo, distância inversa ponderada e regressão linear. A raiz do erro quadrático médio (REQM) foi utilizada para comparar os métodos e o método da distância inversa ponderada proporcionou o melhor resultado. Após a imputação, os dados passaram por um processo de controle de qualidade que teve como objetivo identificar possíveis erros como precipitação idêntica em sete dias consecutivos (não aplicados a dados de precipitação zero) e valores de precipitação que diferem significativamente dos valores em estações meteorológicas vizinhas. Neste processo foram substituídos 1,21% valores de precipitação. Com o banco de dados contínuo, o interesse foi utilizar a teoria de valores extremos para modelar o período seco (número máximo de dias consecutivos com precipitação abaixo de 7mm para o período entre janeiro e fevereiro) crítico para a fase de enchimento de grãos da soja nas cinco principais mesorregiões (Centro Ocidental, Centro Sul, Norte Central, Oeste e Sudoeste) produtoras do Estado do Paraná. Pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, ao nível de 5% de significância, a distribuição Gumbel foi a que melhor se ajustou aos dados de cada mesorregião e assim, a probabilidade de ocorrência de valores extremos de seca acima de 5, 25, 35 e 45 dias, o período de retorno para os maiores valores registrados em cada mesorregião e os níveis de retorno para o período de 5, 25, 50 e 75 anos foram calculados. / This paper describes the procedure used to obtain a continuous database of daily precipitation from weather stations located in the state of Parana. The database consists of 484 time series with data from January 1975 to December 2009. To complete missing data from the database were tested three imputation methods: the nearest neighbour, inverse distance weighting and linear regression. The root mean square error (RMSE) was used to compare the methods and the inverse distance weighting method yielded better results. After imputing the data went through a process of quality control that aimed to identify possible errors as precipitation identical in seven consecutive days (not applied to precipitation data zero) and precipitation values that dier signicantly from the values in neighboring meteorological stations. In this process were replaced 1.21 % values of precipitation. With a continuous database, the interest was to use the Extreme Value Theory to model the dry period (maximum number of consecutive days with precipitation less than 7mm for the period between January and February) for the critical grain lling stage of soybean in ve main regions (Central West South Central, North Central, West and Southwest) producing state of Parana. Through the Kolmogorov-Smirnov, at 5 % level of signicance, the Gumbel distribution was best tted the data of each regions and therefore the probability of extreme values of drought over 5, 25, 35 and 45 days, the return period for the highest values in each and levels return for the period of 5, 25, 50 and 75 years were calculated.