O conhecimento de propriedades físicas de sistemas contendo compostos graxos e solventes é de grande relevância, pois essas informações são essenciais no projeto de tubulações e equipamentos, assim como na simulação e otimização de processos. A aquisição de dados em todas as condições de interesse não é viável e métodos para estimar estas propriedades são de grande importância prática. Esta tese de doutorado teve por objetivos a obtenção de dados das propriedades físicas de sistemas contendo compostos graxos; ajuste e obtenção de novos parâmetros do modelo UNIFAC-VISCO, além de realização de testes preditivos com outros modelos para fins de comparação; determinação indireta e correlação dos dados de volume molar de excesso e coeficiente de atividade na diluição infinita. Foram estudados 218 sistemas, totalizando 2404 pontos experimentais para densidade, 2404 dados de viscosidade, e 199 dados de tensão superficial. Além disso, foram obtidos dados indiretos de volume molar em excesso e coeficiente de atividade para sistemas constituídos por ésteres metílicos e acilglicerol parcial. A influência da temperatura e composição foi estudada, sendo que tanto a densidade quanto a viscosidade foram influenciadas pelos parâmetros citados. A estimativa de densidade utilizando regras de mistura apresentou desvio médio relativo (DMR) menor do que 1%, enquanto que a predição utilizando a versão adaptada do modelo GC-VOL resultou em DMR variando na faixa de 5% a 40%. Para a viscosidade, as regras de mistura proporcionaram desvios entre 0,6% a 204%, enquanto que o modelo UNIFAC-VISCO resultou em desvios em torno de 10% para predição. Para a tensão superficial, os parâmetros de um modelo baseado na Equação de Wilson foram ajustados, e a predição de sistemas multicomponentes resultou em desvios menores do que 7%. Uma equação para estimativa de composição residual foi estudada com base nos dados indiretos de volume molar em excesso e coeficiente de atividade na diluição infinita. / The knowledge of physical properties of systems formed by fatty compounds and solvents has great relevance because these information are essential for the design of equipments and optimization of processes. It is not feasible to gather an experimental database thus, prediction models become of great potential and practical value. The objective of this Ph.D. thesis was to form an experimental database of physical properties of fatty compounds systems; data adjust to obtain new parameters of the UNIFAC-VISCO model, besides performing predictive tests with other models for comparison purposes;and indirect determination and correlation of excess molar volume and activity coefficient at infinite dilution. 218 systems were studied, resulting in 2404 density data, 2404 viscosity data, and 199 surface tension data. In addition, indirect data of excess molar volume and activity coefficient were obtained for systems formed by methyl esters and partial acylglycerol. The influence of temperature and composition were studied, and both density and viscosity are influenced by the mentioned parameters. The density estimation by mixing rules resulted in average relative deviation (ARD) lower than 1%, while prediction using the GC-VOL model resulted in an ARD range of 5% - 40%. For viscosity, the mixing rules resulted in deviations from 0.6% to 204%, and the UNIFAC-VISCO model presented ARD around 10% for data prediction. For surface tension, the parameters of a Wilson\'s Equation based model were adjusted, and the prediction of multicomponent systems resulted in deviations lower than 7%. An equation for estimate the residual composition was studied based on indirect data of excess molar volume and coefficient of activity at infinite dilution.

O conhecimento de propriedades físicas de sistemas contendo compostos graxos e solventes é de grande relevância, pois essas informações são essenciais no projeto de tubulações e equipamentos, assim como na simulação e otimização de processos. A aquisição de dados em todas as condições de interesse não é viável e métodos para estimar estas propriedades são de grande importância prática. Esta tese de doutorado teve por objetivos a obtenção de dados das propriedades físicas de sistemas contendo compostos graxos; ajuste e obtenção de novos parâmetros do modelo UNIFAC-VISCO, além de realização de testes preditivos com outros modelos para fins de comparação; determinação indireta e correlação dos dados de volume molar de excesso e coeficiente de atividade na diluição infinita. Foram estudados 218 sistemas, totalizando 2404 pontos experimentais para densidade, 2404 dados de viscosidade, e 199 dados de tensão superficial. Além disso, foram obtidos dados indiretos de volume molar em excesso e coeficiente de atividade para sistemas constituídos por ésteres metílicos e acilglicerol parcial. A influência da temperatura e composição foi estudada, sendo que tanto a densidade quanto a viscosidade foram influenciadas pelos parâmetros citados. A estimativa de densidade utilizando regras de mistura apresentou desvio médio relativo (DMR) menor do que 1%, enquanto que a predição utilizando a versão adaptada do modelo GC-VOL resultou em DMR variando na faixa de 5% a 40%. Para a viscosidade, as regras de mistura proporcionaram desvios entre 0,6% a 204%, enquanto que o modelo UNIFAC-VISCO resultou em desvios em torno de 10% para predição. Para a tensão superficial, os parâmetros de um modelo baseado na Equação de Wilson foram ajustados, e a predição de sistemas multicomponentes resultou em desvios menores do que 7%. Uma equação para estimativa de composição residual foi estudada com base nos dados indiretos de volume molar em excesso e coeficiente de atividade na diluição infinita. / The knowledge of physical properties of systems formed by fatty compounds and solvents has great relevance because these information are essential for the design of equipments and optimization of processes. It is not feasible to gather an experimental database thus, prediction models become of great potential and practical value. The objective of this Ph.D. thesis was to form an experimental database of physical properties of fatty compounds systems; data adjust to obtain new parameters of the UNIFAC-VISCO model, besides performing predictive tests with other models for comparison purposes;and indirect determination and correlation of excess molar volume and activity coefficient at infinite dilution. 218 systems were studied, resulting in 2404 density data, 2404 viscosity data, and 199 surface tension data. In addition, indirect data of excess molar volume and activity coefficient were obtained for systems formed by methyl esters and partial acylglycerol. The influence of temperature and composition were studied, and both density and viscosity are influenced by the mentioned parameters. The density estimation by mixing rules resulted in average relative deviation (ARD) lower than 1%, while prediction using the GC-VOL model resulted in an ARD range of 5% - 40%. For viscosity, the mixing rules resulted in deviations from 0.6% to 204%, and the UNIFAC-VISCO model presented ARD around 10% for data prediction. For surface tension, the parameters of a Wilson\'s Equation based model were adjusted, and the prediction of multicomponent systems resulted in deviations lower than 7%. An equation for estimate the residual composition was studied based on indirect data of excess molar volume and coefficient of activity at infinite dilution.

Modelos preditivos têm sido cada vez mais utilizados pelo mercado a fim de auxiliarem as empresas na mitigação de riscos, expansão de carteiras, retenção de clientes, prevenção a fraudes, entre outros objetivos. Entretanto, durante o desenvolvimento destes modelos é comum existirem, dentre as variáveis preditivas, algumas que possuem dados não preenchidos (missings), sendo necessário assim adotar algum procedimento para tratamento destas variáveis. Dado este cenário, este estudo tem o objetivo de discutir metodologias de tratamento de dados faltantes em modelos preditivos, incentivando o uso de algumas delas já conhecidas pelo meio acadêmico, só que não utilizadas pelo mercado. Para isso, este trabalho descreve sete metodologias. Todas elas foram submetidas a uma aplicação empírica utilizando uma base de dados referente ao desenvolvimento de um modelo de Credit Score. Sobre esta base foram desenvolvidos sete modelos (um para cada metodologia descrita) e seus resultados foram avaliados e comparados através de índices de desempenho amplamente utilizados pelo mercado (KS, Gini, ROC e Curva de Aprovação). Nesta aplicação, as técnicas que apresentaram melhor desempenho foram a que tratam os dados faltantes como uma categoria à parte (técnica já utilizada pelo mercado) e a metodologia que consiste em agrupar os dados faltantes na categoria conceitualmente mais semelhante. Já a que apresentou o pior desempenho foi a metodologia que simplesmente não utiliza a variável com dados faltantes, outro procedimento comumente visto no mercado. / Predictive models have been increasingly used by the market in order to assist companies in risk mitigation, portfolio growth, customer retention, fraud prevention, among others. During the model development, however, it is usual to have, among the predictive variables, some who have data not filled in (missing values), thus it is necessary to adopt a procedure to treat these variables. Given this scenario, the aim of this study is to discuss frameworks to deal with missing data in predictive models, encouraging the use of some already known by academia that are still not used by the market. This paper describes seven methods, which were submitted to an empirical application using a Credit Score data set. Each framework described resulted in a predictive model developed and the results were evaluated and compared through a series of widely used performance metrics (KS, Gini, ROC curve, Approval curve). In this application, the frameworks that presented better performance were the ones that treated missing data as a separate category (technique already used by the market) and the framework which consists of grouping the missing data in the category most similar conceptually. The worst performance framework otherwise was the one that simply ignored the variable containing missing values, another procedure commonly used by the market.

A infiltração é o processo pelo qual a água atravessa a superfície do solo, com grande importância para a hidrologia, irrigação e agricultura. À medida que a água infiltra, as camadas superiores do solo vão se umedecendo, alterando gradativamente o perfil de umidade. Sob condições de campo, a água que infiltra pode fluir tanto na vertical, como na horizontal, dependendo do tipo de solo e declividade do terreno. A taxa de infiltração da água no solo é afetada, principalmente, pelas características do solo que afetam a geometria de seu sistema poroso, como textura e estrutura, e pode ser determinada tanto no campo como em laboratório, por diferentes métodos. Com a intenção de otimizar a previsão da infiltração da água no solo, diversos modelos foram desenvolvidos, podendo ser classificados em três grupos: empíricos, semi-empíricos e com base física. O objetivo deste trabalho foi avaliar a infiltração de água em solos com diferentes texturas e comparar a qualidade do ajuste de diferentes modelos usualmente empregados. As curvas da taxa de infiltração e da infiltração acumulada foram determinadas em laboratório utilizando amostras de solo homogeneamente acondicionadas em colunas e comparadas pelos seguintes modelos: Kostiakov, Horton, Green & Ampt, e Philip. Dentre os solos estudados, o solo 3 (textura franco arenosa) foi o que apresentou a maior taxa de infiltração e a maior VIB, provavelmente devido a menor proporção de argila e maior presença de macroporos, facilitando a infiltração da água no solo. Dos modelos analisados, o de Kostiakov, seguido pelo de Philip, foram os que apresentaram em média os melhores valores estimados da taxa de infiltração quando comparados com os valores medidos em laboratório. O gráfico do avanço da frente de molhamento com a raiz quadrada do tempo de infiltração (horizontal) ajustou-se perfeitamente ao modelo de Philip. No que respeita a infiltração vertical tal gráfico foi semelhante ao da horizontal (linha reta), mas com maior inclinação. / Infiltration is the process in which the water passes through the soil surface, being of great importance for hydrology, irrigation and agriculture. As the water infiltrates, the soil water content profile will changing and the infiltrated water can flow vertically or horizontally, depending on the soil type and land slope. The soil water infiltration rate is mainly affected by soil properties that affect its porous geometry, such as texture and structure, and can be determined in the field and in the laboratory, using different methods. In order to optimize the prediction of the soil water infiltration, many different models have been developed and may be classified into three groups: empirical, semi-empirical and physically based. The objective of this study was to evaluate the water infiltration in soils with different textures and compare the quality of fit of the different used models. The infiltration rate curves and the cumulative infiltration curves were determined in the laboratory using soil samples homogeneously packed in column and compared by the following models: Kostiakov, Horton, Green & Ampt and Philip. Among the studied soils, the soil 3 (sandy loam texture) presented the highest infiltration rate and the highest basic infiltration rate, probably due to lower clay content and larger quantity of macropores, facilitating the water infiltration into the soil. Among the tested models, Kostiakov, followed by Philip, presented, on average, the best estimated values of the infiltration rate compared to the values measured in the laboratory. The front of the advancing wetting graph of the square root of the infiltration time (horizontal) well set to Philip model. With respect to this vertical graph infiltration was similar to the horizontal (straight line) but more inclined.

O objeto desta pesquisa é a relação entre as variáveis microclimáticas urbanas e as de sensação térmica. Parte-se da hipótese de que a predição de conforto térmico em espaços abertos requer modelos com calibração e validação específicas para dada população adaptada a determinadas condições climáticas. O objetivo é propor um método para quantificar as correlações entre variáveis microclimáticas urbanas (temperatura, umidade e velocidade do ar e radiação térmica) e variáveis subjetivas (percepção e preferência de sensações térmicas), mediadas por variáveis individuais (vestimentas e atividade física), possibilitando a predição do grau de adequação térmica de espaços abertos para uma população adaptada às condições climáticas em que se encontra (no caso específico, na cidade de São Paulo). O método utilizado é indutivo experimental (levantamento em campo de variáveis microclimáticas, individuais e subjetivas) apoiado por método dedutivo computacional comparativo (simulação preditiva). Os resultados do estudo experimental e computacional comparativo fornecem subsídio para duas proposições: (a) calibração de índices interpretativos para modelos existentes, por meio de método iterativo; (b) proposição de nova modelagem preditiva, por meio de método numérico apoiado por método analítico. Os produtos finais da pesquisa são: (I) procedimento para quantificação empírica de variáveis, (II) quadro comparativo de modelos, (III) calibração de modelos para o caso em estudo, (IV) método de calibração de modelos para outros casos, (V) novo modelo preditivo para o caso em estudo, (VI) método de modelagem preditiva para aplicação em outros casos, (VII) análise e síntese crítica do caso em estudo e dos metódos desenvolvidos. / The subject of this research is the relationship between urban microclimatic and thermal sensation variables. The hypothesis is that outdoor thermal comfort prediction requires modeling with specific calibration and validation to a given population adapted to certain climatic conditions. The objective is to propose a method to quantify the correlations between urban microclimatic variables (temperature, humidity, air velocity and thermal radiation) and subjective variables (thermal sensation perception and preference), mediated by means of individual variables (clothing insulation and metabolic rate), allowing the prediction of the outdoor thermal environment adequacy to a population adapted to a given climatic condition (in the specific case, the city of Sao Paulo). The method used is experimental inductive (field research of microclimatic, individual and subjective variables) supported by comparative computational deductive (predictive simulation). The field research and predictive simulation results allow twos propositions: (a) interpretative indexes calibration for predictive models, by means of iterative method; (b) proposition of a new predictive model, by means of numeric and analytic methods. The research final products are: (I) procedure for empirical estimation of microclimatic, individual and subjective variables (II) comparative chart of predictive models, (III) models calibration for the case in study, (IV) calibration method to be applied in other cases, (V) new predictive model based on the case in study, (VI) predictive modeling method to be applied in other cases, (VII) critical analysis and synthesis of the case in study and the developed methods.

A infiltração é o processo pelo qual a água atravessa a superfície do solo, com grande importância para a hidrologia, irrigação e agricultura. À medida que a água infiltra, as camadas superiores do solo vão se umedecendo, alterando gradativamente o perfil de umidade. Sob condições de campo, a água que infiltra pode fluir tanto na vertical, como na horizontal, dependendo do tipo de solo e declividade do terreno. A taxa de infiltração da água no solo é afetada, principalmente, pelas características do solo que afetam a geometria de seu sistema poroso, como textura e estrutura, e pode ser determinada tanto no campo como em laboratório, por diferentes métodos. Com a intenção de otimizar a previsão da infiltração da água no solo, diversos modelos foram desenvolvidos, podendo ser classificados em três grupos: empíricos, semi-empíricos e com base física. O objetivo deste trabalho foi avaliar a infiltração de água em solos com diferentes texturas e comparar a qualidade do ajuste de diferentes modelos usualmente empregados. As curvas da taxa de infiltração e da infiltração acumulada foram determinadas em laboratório utilizando amostras de solo homogeneamente acondicionadas em colunas e comparadas pelos seguintes modelos: Kostiakov, Horton, Green & Ampt, e Philip. Dentre os solos estudados, o solo 3 (textura franco arenosa) foi o que apresentou a maior taxa de infiltração e a maior VIB, provavelmente devido a menor proporção de argila e maior presença de macroporos, facilitando a infiltração da água no solo. Dos modelos analisados, o de Kostiakov, seguido pelo de Philip, foram os que apresentaram em média os melhores valores estimados da taxa de infiltração quando comparados com os valores medidos em laboratório. O gráfico do avanço da frente de molhamento com a raiz quadrada do tempo de infiltração (horizontal) ajustou-se perfeitamente ao modelo de Philip. No que respeita a infiltração vertical tal gráfico foi semelhante ao da horizontal (linha reta), mas com maior inclinação. / Infiltration is the process in which the water passes through the soil surface, being of great importance for hydrology, irrigation and agriculture. As the water infiltrates, the soil water content profile will changing and the infiltrated water can flow vertically or horizontally, depending on the soil type and land slope. The soil water infiltration rate is mainly affected by soil properties that affect its porous geometry, such as texture and structure, and can be determined in the field and in the laboratory, using different methods. In order to optimize the prediction of the soil water infiltration, many different models have been developed and may be classified into three groups: empirical, semi-empirical and physically based. The objective of this study was to evaluate the water infiltration in soils with different textures and compare the quality of fit of the different used models. The infiltration rate curves and the cumulative infiltration curves were determined in the laboratory using soil samples homogeneously packed in column and compared by the following models: Kostiakov, Horton, Green & Ampt and Philip. Among the studied soils, the soil 3 (sandy loam texture) presented the highest infiltration rate and the highest basic infiltration rate, probably due to lower clay content and larger quantity of macropores, facilitating the water infiltration into the soil. Among the tested models, Kostiakov, followed by Philip, presented, on average, the best estimated values of the infiltration rate compared to the values measured in the laboratory. The front of the advancing wetting graph of the square root of the infiltration time (horizontal) well set to Philip model. With respect to this vertical graph infiltration was similar to the horizontal (straight line) but more inclined.

Submitted by LUIZ HENRIQUE PEREIRA null (e_luizh@yahoo.com.br) on 2016-12-20T11:04:00Z No. of bitstreams: 1 pereira_lh_geo_RC.pdf: 6871364 bytes, checksum: 830de7380f478a93aeff860b974bc3ce (MD5) / Rejected by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo a orientação abaixo: Incluir o número do processo de financiamento nos agradecimentos da dissertação/tese. Corrija esta informação e realize uma nova submissão com o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-12-22T10:30:31Z (GMT) / Submitted by LUIZ HENRIQUE PEREIRA (e_luizh@yahoo.com.br) on 2016-12-22T10:46:39Z No. of bitstreams: 1 pereira_lh_dr_rcla.pdf: 6574636 bytes, checksum: c3702d008829fade5dc14e767d174030 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-12-22T12:04:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 pereira_lh_dr_rcla.pdf: 6574636 bytes, checksum: c3702d008829fade5dc14e767d174030 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-22T12:04:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 pereira_lh_dr_rcla.pdf: 6574636 bytes, checksum: c3702d008829fade5dc14e767d174030 (MD5) Previous issue date: 2016-10-28 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Atenuar incertezas nos resultados de modelos dinâmicos que estimam a produção de sedimento na vertente e o transporte do material no canal fluvial torna-se fundamental quando se considera a premência de políticas territoriais em minimizar o risco de sub ou super exploração dos recursos naturais, bem como indicar a disponibilidade de água em bacias hidrográficas. A aplicação de modelos de simulação de processos ambientais tem sido amplamente favorecida pelo avanço das geotecnologias, em especial dos Sistemas de Informações Geográficas, que viabilizam a extração, tratamento, análise e integração de dados geoespaciais. No entanto, observa-se que pouca atenção tem sido dada à análise e avaliação dos fatores responsáveis pela discrepância entre estimativas e observações. Diante o exposto, este trabalho apresentou como principal objetivo caracterizar a variabilidade espacial da incerteza propagada pela aplicação dos modelos hidrossedimentológicos EUPS, MEUPS e REUPS, e indicar sua correlação espacial com características geomorfométricas da área em análise. As atividades foram desenvolvidas com o escopo teórico da modelagem de sistemas ambientais, e baseadas em técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto. Os resultados obtidos demonstram que a sensibilidade dos parâmetros é específica para cada tipo de bacia modelada, sendo os Fatores C, P os mais sensíveis para bacia do Monjolo Grande, e os Fatores C e LS os mais sensíveis para a bacia do ribeirão Jacutinga. As incertezas possuem maior expressividade nas áreas predominantemente de solos arenosos, e há correlação significativa do grau de incerteza dos resultados dos modelos com as características geomorfológicas, sobretudo em áreas de vertentes côncavas. / Lessening the uncertainties in the results from geospatial dynamic models, considering those that estimate the sediment production in the hillslope and the transportation of sediments over the river-channel, becomes essential when considering the current need to gather trustworthy quantitative information. In this sense, the contribution of hydro-sedimentological modeling is a significant part on the landscape planning phase, effectively composing the process of agricultural land management. The application of geospatial modeling has been widely benefited by the improvement on geotechnologies. However, it´s application has been applied indiscriminately from the procedures and methods for gathering entrance data. Differences in spatial scale of analysis, the characteristics of the geographical area of interest and the evaluation of the trustworthiness of the results are not taken into account. With these issues exposed this paper aimed to characterize the spatial variables and the uncertainties programed by the applications of the hydro-sedimentological models USLE, MUSLE e RUSLE. Indicating it´s spatial correlation with the geomorphometry characteristics of the analyzed areas it was possible to propose an objective criteria for the selection of the models based on the area´s geomorphological characteristics searching to minimize the statistical uncertainties thus offering measurements of trustworthiness in the final results. The activities were developed with the theoretical scope of environmental systems modeling and based on geoprocessing and remote sensing techniques. Results gathered show that the sensitivity of the parameters is specific to each type of watershed that was modeled, C and P factors being the most sensitives for Monjolo Grande river basin (sandy soil), and C and LS factors were the most sensitives for Jacutinga river basin (clay soil). The uncertainties are more prominent in the areas where the soil is predominantly sandy. There was a significant correlation between the level of uncertainty and the results from the models with geomorphological characteristic, especially in concave hillslope areas. / FAPESP: 2013/13885-0

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-01-16T18:30:37Z No. of bitstreams: 1 LeonardoRosaAndrade_DISSERT.pdf: 1536521 bytes, checksum: dfc73f7646d3b26f9005da166124675d (MD5) / Approved for entry into archive by Elisangela Moura (lilaalves@gmail.com) on 2017-01-16T18:41:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LeonardoRosaAndrade_DISSERT.pdf: 1536521 bytes, checksum: dfc73f7646d3b26f9005da166124675d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-16T18:41:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LeonardoRosaAndrade_DISSERT.pdf: 1536521 bytes, checksum: dfc73f7646d3b26f9005da166124675d (MD5) Previous issue date: 2014-12-09 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O objetivo deste trabalho ? avaliar o desempenho de cisternas, de modo a estabelecer a influ?ncia da variabilidade temporal da precipita??o no padr?o de efici?ncia das cisternas. O padr?o de efici?ncia foi estabelecido por meio da An?lise de Componentes Principais, sendo que a primeira componente foi capaz de captar 93,86% da vari?ncia dos dados. A variabilidade temporal da precipita??o foi estudada atrav?s dos ?ndices Precipitation Concentration Degree (PCD), Antecedent Dry Weather Period (ADWP) e , de modo a estabelecer o que melhor capta o regime pluviom?trico local. Na rela??o estabelecida entre as vari?veis hidrol?gicas e a efici?ncia das cisternas, podemos verificar que o ?ndice PCD apresenta maior relev?ncia na caracteriza??o do regime pluviom?trico. Com isso, foi investigada a import?ncia relativa das precipita??es m?dias anuais na efici?ncia do sistema, separando-as em precipita??o total, concentrada e distribu?da e em termos de duas rela??es adimensionais, denominadas Fra??o de Armazenamento e Fra??o de Demanda, ficando constatado que a efici?ncia dos reservat?rios tem maior grau de associa??o com a precipita??o distribu?da. Foram criados modelos preditivos de efici?ncia considerando os par?metros adimensionais ?1 e ?2 em termos de precipita??o total e distribu?da, possibilitando o c?lculo indireto da efici?ncia. A maior associa??o entre efici?ncia e precipita??o distribu?da n?o se traduziu numa melhora da precis?o na predi??o das efici?ncias no modelo criado. Apesar de n?o ser o resultado esperado, podemos concluir que a variabilidade temporal da precipita??o pode ser desconsiderada na an?lise das efici?ncias por meio de modelos preditivos. / O objetivo deste trabalho ? avaliar o desempenho de cisternas, de modo a estabelecer a influ?ncia da variabilidade temporal da precipita??o no padr?o de efici?ncia das cisternas. O padr?o de efici?ncia foi estabelecido por meio da An?lise de Componentes Principais, sendo que a primeira componente foi capaz de captar 93,86% da vari?ncia dos dados. A variabilidade temporal da precipita??o foi estudada atrav?s dos ?ndices Precipitation Concentration Degree (PCD), Antecedent Dry Weather Period (ADWP) e , de modo a estabelecer o que melhor capta o regime pluviom?trico local. Na rela??o estabelecida entre as vari?veis hidrol?gicas e a efici?ncia das cisternas, podemos verificar que o ?ndice PCD apresenta maior relev?ncia na caracteriza??o do regime pluviom?trico. Com isso, foi investigada a import?ncia relativa das precipita??es m?dias anuais na efici?ncia do sistema, separando-as em precipita??o total, concentrada e distribu?da e em termos de duas rela??es adimensionais, denominadas Fra??o de Armazenamento e Fra??o de Demanda, ficando constatado que a efici?ncia dos reservat?rios tem maior grau de associa??o com a precipita??o distribu?da. Foram criados modelos preditivos de efici?ncia considerando os par?metros adimensionais ?1 e ?2 em termos de precipita??o total e distribu?da, possibilitando o c?lculo indireto da efici?ncia. A maior associa??o entre efici?ncia e precipita??o distribu?da n?o se traduziu numa melhora da precis?o na predi??o das efici?ncias no modelo criado. Apesar de n?o ser o resultado esperado, podemos concluir que a variabilidade temporal da precipita??o pode ser desconsiderada na an?lise das efici?ncias por meio de modelos preditivos.

The current concerning on potential effect of CO2 on climate change has assigned to the biomass of the tropical forest the importance as a sink of carbon. However, the heterogeneity of the natural ecosystems in tropics has significant implications for biomass estimation. This study proposed different biomass models using destructive sampling for the highly diverse Atlantic Forest. Models from two different approaches: generalized and species-specific were fitted and had the performance compared. Regarding the generalized models, it was proposed different covariates including diameter at breast height (dbh), height to the crown base, woody specific gravity (wsg) and functional plant traits. The species-specific models were fitted by linear mixed-models (LME) using species as a random effect and ordinary least square (OLS). The performance of all models and approaches were compared to existing models from the literature. Also, different estimates of biomass in stand- and forest-level, and the implications for carbon quantification were verified. Additionally, two methods for calibration for individual tree-level biomass model were proposed, and different strategies for tree selection were tested. The primary results show that the species-specific model using LME had better performance and can be used for the most abundant species, and models that include dbh, wsg, and plant traits are suitable for less abundant species. The calibration using the LME method in some cases can be used as an alternative for species that do not have a random effect presented here being a reasonable alternative for diverse tropical forests such as Atlantic Forest. / Devido à atual preocupação do potencial efeito do CO2 nas mudanças climáticas atribuiu-se à biomassa das florestas tropicais uma grande importância como reservatório de carbono. No entanto, a heterogeneidade dos ecossistemas naturais nos trópicos tem significativas implicações para a estimativa de sua biomassa. O presente estudo propõe diferentes modelos de biomassa utilizando amostragem destrutiva para Mata Atlântica, uma floresta altamente diversa. Duas abordagens de modelos: generalizados e espécies-específicos foram ajustados e o desempenho comparado. Em relação aos modelos generalizados, foram testadas diferentes covariáveis, utilizando o diâmetro à altura do peito (dbh; em inglês), a altura da base da copa, densidade básica da madeira (wsg; em inglês) e os \"functional plant traits\". Os modelos espécies-específicos foram ajustados por modelos mistos lineares (LME; em inglês) utilizando as espécies como efeito aleatório e pelos mínimos quadrados (OLS; em inglês). O desempenho dos diferentes modelos e abordagens foi comparado ao desempenho de modelos existentes da literatura. Também foram verificadas diferentes estimativas de biomassa em nível de estande e floresta, assim como as implicações para a quantificação de carbono. Ainda, foram testados dois métodos de calibração para o modelo de biomassa em nível de árvore individual, variando o número de árvores e estratégias para seleção de árvores. Com base nos resultados, o modelo espécies-específicos usando LME apresentou melhor desempenho, podendo ser uma alternativa para as espécies mais abundantes, enquanto o modelo generalizado que inclui dbh, wsg e \"functional plant traits\" mostraram-se adequados para espécies menos abundantes. A calibração usando o método LME em alguns casos pode ser usada como uma alternativa para espécies que não possuem equação específica, sendo uma alternativa razoável para florestas tropicais altamente diversas, como a Mata Atlântica.

A determinação de propriedades físicas dos óleos essenciais é fundamental para sua aplicação na indústria de alimentos e também em projetos de equipamentos. A vasta quantidade de variáveis envolvidas no processo de desterpenação, tais como temperatura, pressão e composição, tornam a utilização de modelos preditivos de viscosidade necessária. Este trabalho teve como objetivo a obtenção de parâmetros para o modelo preditivo de viscosidade UNIFAC-VISCO com aplicação do método de otimização do gradiente descendente, a partir de dados de viscosidade de sistemas modelo que representam as fases que podem ser formadas em processos de desterpenação por extração líquido-líquido dos óleos essenciais de bergamota, limão e hortelã, utilizando como solvente uma mistura de etanol e água, em diferentes composições, a 25ºC. O experimento foi dividido em duas configurações; na primeira os parâmetros de interação previamente reportados na literatura foram mantidos fixos; na segunda todos os parâmetros de interação foram ajustados. O modelo e o método de otimização foram implementados em linguagem MATLAB®. O algoritmo de otimização foi executado 10 vezes para cada configuração, partindo de matrizes de parâmetros de interação iniciais diferentes obtidos pelo método de Monte Carlo. Os resultados foram comparados com o estudo realizado por Florido et al. (2014), no qual foi utilizado algoritmo genético como método de otimização. A primeira configuração obteve desvio médio relativo (DMR) de 1,366 e a segunda configuração resultou um DMR de 1,042. O método do gradiente descendente apresentou melhor desempenho para a primeira configuração em comparação com o método do algoritmo genético (DMR 1,70). Para a segunda configuração o método do algoritmo genético obteve melhor resultado (DMR 0,68). A capacidade preditiva do modelo UNIFAC-VISCO foi avaliada para o sistema de óleo essencial de eucalipto com os parâmetros determinados, obtendo-se DMR iguais a 17,191 e 3,711, para primeira e segunda configuração, respectivamente. Esses valores de DMR foram maiores do que os encontrados por Florido et al. (2014) (3,56 e 1,83 para primeira e segunda configuração, respectivamente). Os parâmetros de maior contribuição para o cálculo do DMR são CH-CH3 e OH-H2O para a primeira e segunda configuração, respectivamente. Os parâmetros que envolvem o grupo C não influenciam no valor do DMR, podendo ser excluído de análises futuras. / The determination of physical properties of essential oils is critical to their application in the food industry and also in equipment design. The large number of variables involved in deterpenation process, such as temperature, pressure and composition, to make use of viscosity predictive models required. This study aimed obtain parameters for the viscosity predictive model UNIFAC-VISCO using gradient descent as optimization method to model systems viscosity data representing the phases that can be formed in deterpenation processes for extraction liquid-liquid of bergamot, lemon and mint essential oils, using aqueous ethanol as solvente in different compositions at 25 º C. The work was divided in two configurations; in the first one the interaction parameters previously reported in the literature were kept fixed; in the second one all interaction parameters were adjusted. The model and the gradient descent method were implemented in MATLAB language. The optimization algorithm was runned 10 times for each configuration, starting from different arrays of initial interaction parameters obtained by the Monte Carlo method. The results were compared with the study carried out by Florido et al. (2014), which used genetic algorithm as optimization method. The first configuration provided an average deviation (DMR) of 1,366 and the second configuration resulted in a DMR 1,042. The gradient descent method showed better results for the first configuration comparing with the genetic algorithm method (DMR 1.70). On the other hand, for the second configuration the genetic algorithm method had a better result (DMR 0.68). The UNIFAC-VISCO model predictive ability was evaluated for eucalyptus essential oil system using the obtained parameters, providing DMR equal to 17.191 and 3.711, for the first and second configuration, respectively. The parameters determined by genetic algorithm presented lower DMR for the two settings (3.56 and 1.83 to the first and second configuration, respectively). The major parameters for calculating the DMR are CH-CH3 and OH-H2O to the first and second configuration, respectively. The parameters involving the C group did not influence the DMR and may be excluded from further analysis.