Um dos tópicos mais importantes na análise de demanda por transportes é a relação entre as necessidades individuais de realização de atividades geograficamente distribuídas, a estrutura urbana, as características individuais e domiciliares, o sistema de transporte e as diferenças no comportamento relacionado a viagens. Isto motivou o desenvolvimento desta pesquisa, que tem como objetivo principal analisar o comportamento individual subjacente ao encadeamento de viagens sob a perspectiva de três grupos de variáveis: (1) participação em atividades; (2) características socioeconômicas; e (3) uso do solo. Há dois objetivos secundários, fundamentais para se atingir a finalidade do trabalho: (a) propor um conjunto de variáveis de uso do solo; e (b) testar a significância do grupo de variáveis ora proposto. Este trabalho baseou-se nos dados da pesquisa origem-destino de 1997 da região metropolitana de São Paulo, sendo extraídas e analisadas seis amostras finais que foram caracterizadas por setor econômico (no caso de trabalhadores) e grau de instrução (no caso de estudantes). Com utilização conjunta de técnicas de análise multivariadas, confirmatórias e exploratórias, foi possível representar a variável dependente (Análise de Cluster), bem como encontrar relações entre variáveis envolvidas (Árvore de Decisão) e, finalmente, mensurar a significância estatística das variáveis independentes (Regressão Linear Múltipla). Através dos resultados obtidos, foi possível analisar a influência dos três grupos de variáveis na seqüência de viagens: (1) variáveis socioeconômicas (renda familiar, usa vale transporte, nº provável de carteiras de habilitação no domicílio, idade, nº de automóveis no domicílio) afetam principalmente a seqüência de modos de transporte utilizados durante as viagens; (2) participação em atividades (estuda, trabalha) interfere na seqüência de motivos de viagem; e, enfim, (3) variáveis de uso do solo (parcela acumulada de empregos ou escolas por faixas de distância a partir do centróide da zona de residência) influenciam a seqüência de destinos escolhidos. Espera-se que o presente trabalho constitua uma contribuição ao meio acadêmico, tanto em termos de representação da intensidade e distribuição geográfica das atividades no meio urbano (variáveis de uso do solo), quanto em relação à influência de tais variáveis nos deslocamentos dos indivíduos. / One of the most important topics in transportation demand is the relationship between individual needs to carry out geographically distributed activities, urban configuration, individual and household characteristics, transportation system and travel behavior. For that reason, the main aim of this work is to analyze the individual trip-chaining behavior in terms of three variables groups: (1) activity participation; (2) socioeconomic characteristics; and (3) land use. There are also two secondary objectives derived from the main objective: (a) to propose one set of land use variables; and (b) to verify the statistical significance of the created land use group variables. This work was based on the origin-destination survey carried out in the São Paulo metropolitan area in 1997, from which six final samples were extracted, analyzed and characterized by economic sector (for workers) and level of education (for students). Applying multivariate analysis techniques, confirmatory and exploratory, it was possible to represent the dependent variable (Cluster Analysis), as well as to find relationships between the concerned variables (Decision Tree) and, finally, to measure the statistical significance of the independent variables (Multiple Regression). From the results, it was possible to analyze the influence of the three variables groups on trip-chaining: (1) socioeconomic variables (household income, transit voucher use, probable number of driver licenses per household, age, car-ownership) affect the travel mode sequence used for the trips; (2) activity participation (study, work) has an effect on the trip purpose sequence; and (3) land use variables (accumulated proportion of jobs or schools by distance buffers starting from the residence zone centroid) influence the sequence of chosen destinations. It is expected that the present work could be a contribution to the scientific community for the representation of the activities level and their geographic distribution in the urban configuration (land use variables), and the influence of such variables on individuals displacements.

Ce manuscrit propose de nouvelles méthodes d’estimation robustes pour les fonctions matricielles d’autocovariance et d’autocorrélation de séries chronologiques multivariées stationnaires pouvant présenter des valeurs aberrantes aléatoires additives. Ces fonctions jouent un rôle important dans l’identification et l’estimation des paramètres de modèles de séries chronologiques multivariées stationnaires. Nous proposons tout d'abord de nouveaux estimateurs des fonctions matricielles d’autocovariance et d’autocorrélation construits en utilisant une approche spectrale à l'aide du périodogramme matriciel. Comme dans le cas des estimateurs classiques des fonctions d’autocovariance et d’autocorrélation matricielles, ces estimateurs sont affectés par des observations aberrantes. Ainsi, toute procédure d'identification ou d'estimation les utilisant est directement affectée, ce qui entraîne des conclusions erronées. Pour atténuer ce problème, nous proposons l’utilisation de techniques statistiques robustes pour créer des estimateurs résistants aux observations aléatoires aberrantes. Dans un premier temps, nous proposons de nouveaux estimateurs des fonctions d’autocorvariance et d’autocorrélation de séries chronologiques univariées. Les domaines temporel et fréquentiel sont liés par la relation existant entre la fonction d’autocovariance et la densité spectrale. Le périodogramme étant sensible aux données aberrantes, nous obtenons un estimateur robuste en le remplaçant parle $M$-périodogramme. Les propriétés asymptotiques des estimateurs sont établies. Leurs performances sont étudiées au moyen de simulations numériques pour différentes tailles d’échantillons et différents scénarios de contamination. Les résultats empiriques indiquent que les méthodes proposées fournissent des valeurs proches de celles obtenues par la fonction d'autocorrélation classique quand les données ne sont pas contaminées et resistent à différents cénarios de contamination. Ainsi, les estimateurs proposés dans cette thèse sont des méthodes alternatives utilisables pour des séries chronologiques présentant ou non des valeurs aberrantes. Les estimateurs obtenus pour des séries chronologiques univariées sont ensuite étendus au cas de séries multivariées. Cette extension est simplifiée par le fait que le calcul du périodogramme croisé ne fait intervenir que les coefficients de Fourier de chaque composante de la série. Le $M$-périodogramme matriciel apparaît alors comme une alternative robuste au périodogramme matriciel pour construire des estimateurs robustes des fonctions matricielles d’autocovariance et d’autocorrélation. Les propriétés asymptotiques sont étudiées et des expériences numériques sont réalisées. Comme exemple d'application avec des données réelles, nous utilisons les fonctions proposées pour ajuster un modèle autoregressif par la méthode de Yule-Walker à des données de pollution collectées dans la région de Vitória au Brésil.Enfin, l'estimation robuste du nombre de facteurs dans les modèles factoriels de grande dimension est considérée afin de réduire la dimensionnalité. En présence de valeurs aberrantes, les critères d’information proposés par Bai & Ng (2002) tendent à surestimer le nombre de facteurs. Pour atténuer ce problème, nous proposons de remplacer la matrice de covariance standard par la matrice de covariance robuste proposée dans ce manuscrit. Nos simulations montrent qu'en l'absence de contamination, les méthodes standards et robustes sont équivalentes. En présence d'observations aberrantes, le nombre de facteurs estimés augmente avec les méthodes non robustes alors qu'il reste le même en utilisant les méthodes robustes. À titre d'application avec des données réelles, nous étudions des concentrations de polluant PM$_{10}$ mesurées dans la région de l'Île-de-France en France. / This manuscript proposes new robust estimation methods for the autocovariance and autocorrelation matrices functions of stationary multivariates time series that may have random additives outliers. These functions play an important role in the identification and estimation of time series model parameters. We first propose new estimators of the autocovariance and of autocorrelation matrices functions constructed using a spectral approach considering the periodogram matrix periodogram which is the natural estimator of the spectral density matrix. As in the case of the classic autocovariance and autocorrelation matrices functions estimators, these estimators are affected by aberrant observations. Thus, any identification or estimation procedure using them is directly affected, which leads to erroneous conclusions. To mitigate this problem, we propose the use of robust statistical techniques to create estimators resistant to aberrant random observations.As a first step, we propose new estimators of autocovariance and autocorrelation functions of univariate time series. The time and frequency domains are linked by the relationship between the autocovariance function and the spectral density. As the periodogram is sensitive to aberrant data, we get a robust estimator by replacing it with the $M$-periodogram. The $M$-periodogram is obtained by replacing the Fourier coefficients related to periodogram calculated by the standard least squares regression with the ones calculated by the $M$-robust regression. The asymptotic properties of estimators are established. Their performances are studied by means of numerical simulations for different sample sizes and different scenarios of contamination. The empirical results indicate that the proposed methods provide close values of those obtained by the classical autocorrelation function when the data is not contaminated and it is resistant to different contamination scenarios. Thus, the estimators proposed in this thesis are alternative methods that can be used for time series with or without outliers.The estimators obtained for univariate time series are then extended to the case of multivariate series. This extension is simplified by the fact that the calculation of the cross-periodogram only involves the Fourier coefficients of each component from the univariate series. Thus, the $M$-periodogram matrix is a robust periodogram matrix alternative to build robust estimators of the autocovariance and autocorrelation matrices functions. The asymptotic properties are studied and numerical experiments are performed. As an example of an application with real data, we use the proposed functions to adjust an autoregressive model by the Yule-Walker method to Pollution data collected in the Vitória region Brazil.Finally, the robust estimation of the number of factors in large factorial models is considered in order to reduce the dimensionality. It is well known that the values random additive outliers affect the covariance and correlation matrices and the techniques that depend on the calculation of their eigenvalues and eigenvectors, such as the analysis principal components and the factor analysis, are affected. Thus, in the presence of outliers, the information criteria proposed by Bai & Ng (2002) tend to overestimate the number of factors. To alleviate this problem, we propose to replace the standard covariance matrix with the robust covariance matrix proposed in this manuscript. Our Monte Carlo simulations show that, in the absence of contamination, the standard and robust methods are equivalent. In the presence of outliers, the number of estimated factors increases with the non-robust methods while it remains the same using robust methods. As an application with real data, we study pollutant concentrations PM$_{10}$ measured in the Île-de-France region of France. / Este manuscrito é centrado em propor novos métodos de estimaçao das funçoes de autocovariancia e autocorrelaçao matriciais de séries temporais multivariadas com e sem presença de observaçoes discrepantes aleatorias. As funçoes de autocovariancia e autocorrelaçao matriciais desempenham um papel importante na analise e na estimaçao dos parametros de modelos de série temporal multivariadas. Primeiramente, nos propomos novos estimadores dessas funçoes matriciais construıdas, considerando a abordagem do dominio da frequencia por meio do periodograma matricial, um estimador natural da matriz de densidade espectral. Como no caso dos estimadores tradicionais das funçoes de autocovariancia e autocorrelaçao matriciais, os nossos estimadores tambem sao afetados pelas observaçoes discrepantes. Assim, qualquer analise subsequente que os utilize é diretamente afetada causando conclusoes equivocadas. Para mitigar esse problema, nos propomos a utilizaçao de técnicas de estatistica robusta para a criaçao de estimadores resistentes as observaçoes discrepantes aleatorias. Inicialmente, nos propomos novos estimadores das funçoes de autocovariancia e autocorrelaçao de séries temporais univariadas considerando a conexao entre o dominio do tempo e da frequencia por meio da relaçao entre a funçao de autocovariancia e a densidade espectral, do qual o periodograma tradicional é o estimador natural. Esse estimador é sensivel as observaçoes discrepantes. Assim, a robustez é atingida considerando a utilizaçao do Mperiodograma. O M-periodograma é obtido substituindo a regressao por minimos quadrados com a M-regressao no calculo das estimativas dos coeficientes de Fourier relacionados ao periodograma. As propriedades assintoticas dos estimadores sao estabelecidas. Para diferentes tamanhos de amostras e cenarios de contaminaçao, a performance dos estimadores é investigada. Os resultados empiricos indicam que os métodos propostos provem resultados acurados. Isto é, os métodos propostos obtêm valores proximos aos da funçao de autocorrelaçao tradicional no contexto de nao contaminaçao dos dados. Quando ha contaminaçao, os M-estimadores permanecem inalterados. Deste modo, as funçoes de M-autocovariancia e de M-autocorrelaçao propostas nesta tese sao alternativas vi aveis para séries temporais com e sem observaçoes discrepantes. A boa performance dos estimadores para o cenario de séries temporais univariadas motivou a extensao para o contexto de séries temporais multivariadas. Essa extensao é direta, haja vista que somente os coeficientes de Fourier relativos à cada uma das séries univariadas sao necessarios para o calculo do periodograma cruzado. Novamente, a relaçao de dualidade entre o dominio da frequência e do tempo é explorada por meio da conexao entre a funçao matricial de autocovariancia e a matriz de densidade espectral de séries temporais multivariadas. É neste sentido que, o presente artigo propoe a matriz M-periodograma como um substituto robusto à matriz periodograma tradicional na criaçao de estimadores das funçoes matriciais de autocovariancia e autocorrelaçao. As propriedades assintoticas sao estudas e experimentos numéricos sao realizados. Como exemplo de aplicaçao à dados reais, nos aplicamos as funçoes propostas no artigo na estimaçao dos parâmetros do modelo de série temporal multivariada pelo método de Yule-Walker para a modelagem dos dados MP10 da regiao de Vitoria/Brasil. Finalmente, a estimaçao robusta dos numeros de fatores em modelos fatoriais aproximados de alta dimensao é considerada com o objetivo de reduzir a dimensionalidade. Ésabido que dados discrepantes afetam as matrizes de covariancia e correlaçao. Em adiçao, técnicas que dependem do calculo dos autovalores e autovetores dessas matrizes, como a analise de componentes principais e a analise fatorial, sao completamente afetadas. Assim, na presença de observaçoes discrepantes, o critério de informaçao proposto por Bai & Ng (2002) tende a superestimar o numero de fatores. [...]

[IT] Negli ultimi 200.000 anni, la specie umana si è diffusa in tutta la Terra, adattando la sua morfologia e fisiologia a un'ampia gamma di habitat. Lo scheletro umano ha quindi registrato i principali effetti ambientali e di conseguenza i reperti scheletrici assumono grande importanza nell'indagine dei processi evolutivi. Oggi le moderne tecniche di indagini quantitative delle principali caratteristiche morfologiche consentono di metterle in relazione con la variabilità genetica. La posizione geografica della Sicilia, l'isolamento e la sua lunga e dinamica storia di colonizzazione (diversi e numerosi contributi culturali e biologici) hanno creato un contesto peculiare che consente uno studio antropologico unico, utile per sottrarre informazioni importanti sul “Flusso Migratorio” e il conseguente "Influenza delle Popolazioni" sui resti scheletrici umani. Questo progetto si basa sull'analisi antropologica delle ossa umane provenienti da diverse popolazioni (indigene e colonizzatori) distribuite dal Paleolitico all'Età Contemporanea. Le più moderne tecniche di Analisi Geometria Morfometrica (ricostruzione 3D) e di Analisi Statistica Multivariata sono state applicate su tre diversi caratteri scheletrici (Denti, Crani e Statura). L'obiettivo del progetto è quello di eseguire un'ampia analisi della Biodiversità Umana Siciliana al fine di: - Analizzare i dati odontometrici 2D con tecniche multivariate per esplorare le relazioni tra i popoli nel corso dei secoli. - Usare modelli 3D e la morfometria cranio-facciale per studiare la complesso variabilità morfologica relativa alle influenze dei flussi migratori. - Valutare il Secular Trend della Statura. - Usare questi tre caratteri per fornire una panoramica generale della Biodiversità Umana in Sicilia. Il nostro lavoro denota l'affidabilità dei metodi impiegati e come in uno studio sulla biodiversità diversi caratteri sono indispensabili per comprendere il processo evolutivo. I dati forniti dimostrano anche la correlazione tra i caratteri morfologici XI e l'influenza esercitata (non solo dai fattori ambientali) dal flusso umano sul fenotipo. I risultati mostrano chiaramente come tutti i caratteri valutati siano coinvolti allo stesso tempo nello stesso processo di diversificazione. Le variazioni morfologiche mostrano una generale diminuzione del prognatismo mascellare e una leggera mesocefalizzazione con il cranio che diventa più stretto e leggermente e meno allungato e il viso che diventa più largo e più corto. Considerando sempre l’influenza del rapporto dimensione/composizione sia l'analisi statistica canonica che quella multivariata, supportano la teoria che i coloni del Paleolitico superiore di San Teodoro potrebbero ragionevolmente essere la prima prova di colonizzazione umana in Sicilia (questa teoria è anche supportata dai campioni Mesolitici che clusterizzano separati dai primi). Significativi sono i periodi del Bronzo della transizione Bronzo/Ferro nei quali assistiamo ad importanti cambiamenti morfologici (Denti, Crani e Stature) dovuti a “Flussi Migratori” costanti e numericamente significativi. Questa variazione coincide esattamente con i primi “Afflussi di Popolazione” stabili conseguenti alle migrazioni umane dal continente. Tuttavia i campioni preistorici di alcune popolazioni, conservano alcuni caratteri arcaici anche dopo l'Età del Ferro (Era Storica) mentre la "Continuità di Popolazione" (conseguente alla convivenza e agli alternamenti delle diverse colonizzazioni) dall'Antichità al Medioevo ha prodotto un progressivo aumento della variabilità senza grandi variazione tra Eignevalue e Componenti Principali. L'assenza di relazione interna causata dall'intricato periodo di colonizzazione è invece presente sul campione preistorico sul quale si riscontra una netta variazione tra i PC. Le correlazioni tra "Afflusso di popolazione" e Variabilità sono osservabili anche nell'influenza dei coloni islamici sugli indigeni durante il Medioevo. Tuttavia, l'ampia variabilità e il morfospazio omogeneo mostrano che dopo questi gruppi (fino ai Contemporanei) sono riconoscibili popolazioniben definite. / [ES] Durante los últimos 200.000 años, la especie humana se ha extendido por toda la Tierra, adaptando su morfología y fisiología a una amplia variedad de hábitats. Por tanto, el esqueleto humano ha registrado los principales efectos ambientales. Hoy las modernas técnicas de investigaciones cuantitativas de las principales características morfológicas nos permiten relacionarlas con la variabilidad genética. La posición geográfica de la Sicilia, su aislamiento y su larga y dinámica historia de colonización han creado un contexto peculiar que permite un estudio antropológico único, útil para extraer información importante sobre el "Flujo Migratorio" y "Influencia Población". Este proyecto se basa en la análisis antropológica de huesos humanos de diferentes poblaciones (indígenas y colonizadoras). Las técnicas de Análisis de Geometría Morfométrica y Análisis Estadístico Multivariante se han aplicado en tres caracteres esqueléticos diferentes (Dientes, Cráneos y Estatura). El objetivo del proyecto es realizar un análisis amplia de la Biodiversidad Humana Siciliana con el fin de: - Analizar datos odontométricos 2D con técnicas multivariadas para explorar las relaciones entre pueblos entre los siglos. - Utilizar modelos 3D y la morfometría craneofacial para estudiar la compleja variabilidad morfológica relacionada con los flujos migratorios. - Evaluar la tendencia secular de la estatura. - Utilizar estos tres caracteres para proporcionar una descripción general de la Biodiversidad Humana en Sicilia. Esto trabajo denota la confiabilidad de los métodos utilizados y, como en un estudio de la biodiversidad, varios caracteres son indispensables para comprender el proceso evolutivo. Los datos también demuestran la correlación entre los caracteres morfológicos y la influencia (no solo por factores ambientales) de los flujos humanos sobre el fenotipo. Los resultados muestran claramente que todos los caracteres evaluados están involucrados al mismo tiempo en el mismo proceso de diversificación. Las variaciones morfológicas muestran una disminución general del prognatismo maxilar y una ligera mesocefalilización con el cráneo que se convierte en más estrecho y ligeramente y menos alargado y la cara más ancha y corta. Siempre considerando la influencia de la relación tamaño/composición, de la muestra, tanto el análisis estadístico canónico como multivariado apoyan la teoría que la población del Paleolítico Superior de San Teodoro podría ser razonablemente la primera evidencia de colonización humana en Sicilia (esta teoría también es apoyada de la muestra Mesolítica que se agrupa separada). Son significativos los periodos de el Bronce y de la transición Bronce/Hierro en los que asistimos a importantes cambios morfológicos (Dientes, Cráneos y Estatura) debido a los constantes y numéricamente significativos "Flujos Migratorios". Esta variación coincide exactamente con los primeros "Flujos de Población" estables como consecuencia de las migraciones humanas desde el continente. Sin embargo, las muestras Prehistóricas de algunas poblaciones conservan algunas características arcaicas incluso después de la Edad del Hierro (Era Histórica) mientras la "Continuidad de la Población" (resultante de la coexistencia y alternancia de la colonización) desde la Antigüedad hasta la Edad Media produjo una mayor progresiva variabilidad sin pero mayor variación entre Eignevalue y Componentes Principales. La ausencia de relación interna causada por el intrincado período de colonización está presente en la muestra prehistórica en la que hay una clara variación entre las Componentes Principales. Las correlaciones entre la "Afluencia de Población" y la Variabilidad también se pueden observar en la influencia de los colonos Islámicos sobre los indígenas durante la Edad Media. Sin embargo, la amplia variabilidad y el morfoespacio homogéneo muestran que poblaciones bien definidas no son reconocibles después de estos grupos (hasta los contemporáneos). / [EN] During the last 200,000 years, human species has spread throughout Earth, adapting their morphology and physiology to a wide range of habitats. The human skeleton has therefore, recorded the main environmental effects. Nowadays modern quantitative investigations of the main morphological features permit us to relate them with the genetic variability. The Sicilian geographic position, isolation and its long and dynamic history of colonization) made a peculiar context that allows a unique anthropological study, useful to sign-out important information about the "Migratory Flow" and the consequent "Populations Influx". This project is based on the Anthropological Analysis of the human bones coming from different populations distributed from Paleolithic to the Contemporary Age. The techniques of Morphometric Geometric analysis and Multivariate Statistic Analysis were applied over three different catchers (Teeth, Skulls and Stature). The project aim is to perform a wide analysis of the Sicilian Human Biodiversity in order to: - Analyze 2D odontometrics data with multivariate techniques to explore the relationships between the peoples over the centuries. - Use 3D models and skull-facial morphometry to study the complex morphological variability concerning the "Populations". - Evaluate the "Stature's Secular Trend". - Use these three characters to provide a general overview of the human biodiversity in Sicily. Our work denotes the reliable of the methods employed underlying as in a study of biodiversity several characters are indispensable to understand the evolutionary process. Data also provided to demonstrate the correlation between the morphological characters and the influence carried (not only by the environmental factors) by the human flow on the phenotype. Results clearly shows as all the characters evaluated are at the same time involved in the same process of diversification. Morphological variations show a general decrease of Maxilla Prognathism and a soft Mesocephalization with the skull that becomes tighter and slightly and less elongated and the face that become wider and shorter. Always considering simple size/composition both Canonical and Multivariate Statistics Analysis display, as the Upper-Paleolithic Würm-Settlers of San Teodoro could reasonably be the first evidence of human colonization in Sicily (this theory is supported by the Mesoltitch Hunter-Gatherers specimens clustered separated from the first one). Meaningful is the periods of Bronze/Iron transition in we assist to the prime plainness of morphological changes (teeth, skulls and statures) due to the constant and numerically significative "Migratory Flows". This variation exactly coincides with the first "Population Influx" consequent of the human migrations from the continent. Instead, Prehistorical samples of some populations, keep some archaic characters after Iron Age (Historical Era) the "Population Continuity" (consequent of the cohabitation and alternations of the several Mediterranean populations) from Antiquity to Middle Ages produced a progressive increase of variability without big variation among Eigenvalue and Principal Component. The absence of internal relationship caused by the intricate colonization period is on the contrary present on Prehistorichal sample on which we can find a clear variation between the PC. Correlations between "Population Influx" and Variability are also observable on the influence of Islamic settlers on the Indigenous during the Middle Ages. However, the wide variability and the homogenous morphospace showed by these groups and the Contemporary resulted in no well-defined populations. / [CA] Durant els últims 200.000 anys, l'espècie humana s'ha estés per tota la Terra, adaptant la seua morfologia i fisiologia a una àmplia varietat d'hàbitats. Per tant, l'esquelet humà ha registrat els principals efectes ambientals. Hui les modernes tècniques d'investigacions quantitatives de les principals característiques morfològiques ens permeten relacionar-les amb la variabilitat genètica. La posició geogràfica de la Sicília, el seu aïllament i la seua llarga i dinàmica història de colonització han creat un context peculiar que permet un estudi antropològic únic, útil per a extraure informació important sobre el "Flux Migratori" i "Influència Població". Aquest projecte es basa en l'anàlisi antropològica d'ossos humans de diferents poblacions des del Paleolític fins a l'Edat Contemporània. Les tècniques d'Anàlisis de Geometria Morfomètrica (reconstrucció 3D) i Anàlisi Estadística Multivariante s'han aplicat en tres caràcters esquelètics diferents (Dents, Cranis i Alçada). L'objectiu del projecte és realitzar una anàlisi àmplia de la Biodiversitat Humana Siciliana amb la finalitat de: - Analitzar dades odontométricos 2D amb tècniques multivariades per a explorar les relacions entre pobles entre els segles. - Utilitzar models 3D i la morfometria craniofacial per a estudiar la complexa variabilitat morfològica relacionada amb els fluxos migratoris. - Avaluar la tendència secular de l'alçada. - Utilitzar aquests tres caràcters per a proporcionar una descripció general de la Biodiversitat Humana a Sicília. Això treball denota la confiabilitat dels mètodes utilitzats i, com en un estudi de la biodiversitat, diversos caràcters són indispensables per a comprendre el procés evolutiu. Les dades també demostren la correlació entre els caràcters morfològics i la influència (no sols per factors ambientals) dels fluxos humans sobre el fenotip. Els resultats mostren clarament que tots els caràcters avaluats estan involucrats al mateix temps en el mateix procés de diversificació. Les variacions morfològiques mostren una disminució general del prognatisme maxil·lar i una lleugera mesocefalilización amb el crani que es converteix en més estret i lleugerament i menys allargat i la cara més ampla i tala. Sempre considerant la influència de la relació grandària/composició, de la mostra, tant l'anàlisi estadística canònica com multivariat donen suport a la teoria que la poblacion del Paleolític Superior de Sant Teodoro podria ser raonablement la primera evidència de colonització humana a Sicília (aquesta teoria també és secundada de la mostra Mesolítica que s'agrupa separada). Són significatius els períodes del Bronze i de la transició Bronze/Ferro en els quals assistim a importants canvis morfològics (Dents, Cranis i Alçada) a causa dels constants i numèricament significatius "Fluxos Migratoris". Aquesta variació coincideix exactament amb els primers "Fluxos de Població" estables com a conseqüència de les migracions humanes des del continent. No obstant això, les mostres Prehistòriques d'algunes poblacions conserven algunes característiques arcaiques fins i tot després de l'Edat del Ferro (Era Històrica) mentre la "Continuïtat de la Població" (resultant de la coexistència i alternança de la colonizacion) des de l'Antiguitat fins a l'Edat mitjana va produir una major progressiva variabilitat sense però major variació entre Eignevalue i Components Principals. L'absència de relació interna causada per l'intricat període de colonització està present, en contrero, en la mostra prehistòrica en la qual hi ha una clara variació entre les Components Principals. Les correlacions entre l' "Afluència de Població" i la Variabilitat també es poden observar en la influència dels colons Islàmics sobre els indígenos durant l'Edat mitjana. No obstant això, l'àmplia variabilitat i el morfoespacio homogeni mostren que poblacions ben definides no són recognoscibles després d'aquests grups (fins als contemporanis). / Thanks to: Dr. Francesa Spatafora (Archaeological Museum “A. Salinas”, Palermo, Sicily, Italy), Dr. Maria Grazia Griffo (Archaeological Museum “Baglio Anselmi”. Marsala, Sicily, Italy) , Dr. Maria Amalia Mastelloni (Archaeological Museum “Bernabò-Brea", Aeolian Island, Sicily, Italy) and Dr. Carolina Di Patti (Geological University Museum of Palermo “Gemmellaro”, Sicily, Italy) for the authorization to study the materials. Thanks to Prof. Armando González Martín, Prof. Oscar Cambra-Moo Laboratorio de Poblaciones del Pasado (LAPP), Universidad Autónoma de Madrid (UAM), Madrid, Spain) for the invaluable help. Thanks to the Laboratorio de Ecología Evolutiva Humana (LEEH) - Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA), Buenos Aires, Argentina), to all the laboratoy directors to provide the modern specimens of reference sample. Thanks to the Mayor Mr. Domenico Giannopolo, the council member of cultural heritage Mrs. Nieta Gennuso and Dr. Filippo Ianni (Municipality of Caltavuturo, Sicily, Italy) for the excavation seasons and the authorization to study the materials. To the Museum of Mozia. (Sicily, Italy), The Whitaker foundation and Dr. Pamela Toti for the authorization to study the materials. To the Soprintendenza BB.CC.AA. di Palermo. (Sicily, Italy) Dr. Stefano Vassallo and Dr. Maria Grazia Cucco for the opportunity of the excavations in Caltavuturo and authorization to study the materials. Thanks to the Soprintendenza BB.CC.AA. di Trapani. (Sicily, Italy), Soprintendente and Dr. Rossella Giglio, Township Museum of Mussomeli. (Sicily, Italy), and Prof. Erich Kistler and Dr. Nicole Mölk (University of Innsbruck, Austria, Innsbruck) for the authorization to study the materials. / Lauria, G. (2020). The Human Biodiversity in the Middle of the Mediterranean. Study of native and settlers populations on the Sicilian context [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/159789

Um dos tópicos mais importantes na análise de demanda por transportes é a relação entre as necessidades individuais de realização de atividades geograficamente distribuídas, a estrutura urbana, as características individuais e domiciliares, o sistema de transporte e as diferenças no comportamento relacionado a viagens. Isto motivou o desenvolvimento desta pesquisa, que tem como objetivo principal analisar o comportamento individual subjacente ao encadeamento de viagens sob a perspectiva de três grupos de variáveis: (1) participação em atividades; (2) características socioeconômicas; e (3) uso do solo. Há dois objetivos secundários, fundamentais para se atingir a finalidade do trabalho: (a) propor um conjunto de variáveis de uso do solo; e (b) testar a significância do grupo de variáveis ora proposto. Este trabalho baseou-se nos dados da pesquisa origem-destino de 1997 da região metropolitana de São Paulo, sendo extraídas e analisadas seis amostras finais que foram caracterizadas por setor econômico (no caso de trabalhadores) e grau de instrução (no caso de estudantes). Com utilização conjunta de técnicas de análise multivariadas, confirmatórias e exploratórias, foi possível representar a variável dependente (Análise de Cluster), bem como encontrar relações entre variáveis envolvidas (Árvore de Decisão) e, finalmente, mensurar a significância estatística das variáveis independentes (Regressão Linear Múltipla). Através dos resultados obtidos, foi possível analisar a influência dos três grupos de variáveis na seqüência de viagens: (1) variáveis socioeconômicas (renda familiar, usa vale transporte, nº provável de carteiras de habilitação no domicílio, idade, nº de automóveis no domicílio) afetam principalmente a seqüência de modos de transporte utilizados durante as viagens; (2) participação em atividades (estuda, trabalha) interfere na seqüência de motivos de viagem; e, enfim, (3) variáveis de uso do solo (parcela acumulada de empregos ou escolas por faixas de distância a partir do centróide da zona de residência) influenciam a seqüência de destinos escolhidos. Espera-se que o presente trabalho constitua uma contribuição ao meio acadêmico, tanto em termos de representação da intensidade e distribuição geográfica das atividades no meio urbano (variáveis de uso do solo), quanto em relação à influência de tais variáveis nos deslocamentos dos indivíduos. / One of the most important topics in transportation demand is the relationship between individual needs to carry out geographically distributed activities, urban configuration, individual and household characteristics, transportation system and travel behavior. For that reason, the main aim of this work is to analyze the individual trip-chaining behavior in terms of three variables groups: (1) activity participation; (2) socioeconomic characteristics; and (3) land use. There are also two secondary objectives derived from the main objective: (a) to propose one set of land use variables; and (b) to verify the statistical significance of the created land use group variables. This work was based on the origin-destination survey carried out in the São Paulo metropolitan area in 1997, from which six final samples were extracted, analyzed and characterized by economic sector (for workers) and level of education (for students). Applying multivariate analysis techniques, confirmatory and exploratory, it was possible to represent the dependent variable (Cluster Analysis), as well as to find relationships between the concerned variables (Decision Tree) and, finally, to measure the statistical significance of the independent variables (Multiple Regression). From the results, it was possible to analyze the influence of the three variables groups on trip-chaining: (1) socioeconomic variables (household income, transit voucher use, probable number of driver licenses per household, age, car-ownership) affect the travel mode sequence used for the trips; (2) activity participation (study, work) has an effect on the trip purpose sequence; and (3) land use variables (accumulated proportion of jobs or schools by distance buffers starting from the residence zone centroid) influence the sequence of chosen destinations. It is expected that the present work could be a contribution to the scientific community for the representation of the activities level and their geographic distribution in the urban configuration (land use variables), and the influence of such variables on individuals displacements.

Para um composto químico exercer seu efeito bioativo é necessário que ele atravesse várias barreiras biológicas até alcançar seu sitio de ação. Propriedades farmacocinéticas insatisfatórias (como absorção, distribuição, metabolismo e excreção) são reconhecidamente as principais causas na descontinuidade de pesquisas na busca por novos fármacos. Neste trabalho, modelos biofísicos foram utilizados para o estudo de absorção de uma série de flavonóides naturais com atividade tripanossomicida. O coeficiente cromatográfico de partição, kw, foi determinado através da cromatografia líquida de alta eficiência em fase reversa, RP-HPLC, utilizando-se de colunas cromatográficas empacotadas com constituintes básicos da membrana biológica (fosfatidilcolina e colesterol). Os resultados obtidos demonstraram que nas colunas compostas por fosfatidilcolina a retenção de flavonóides hidroxilados é determinada por interações secundárias, além da partição, e no caso da coluna de colesterol, a partição é o principal mecanismo que rege a retenção. Uma série de descritores físico-químicos foi gerada pelos campos moleculares de interações (MIFs) entre os flavonóides naturais e algumas sondas químicas virtuais, utilizando o programa GRID. Os descritores físico-químicos gerados foram correlacionados com os log kw por análise dos mínimos múltiplos parciais (PLS), utilizando o programa VolSurf, com a finalidade de gerar um modelo quantitativo entre estrutura e propriedade (QSPR) para esta classe de compostos. O modelo produzido por este estudo, ao utilizar os dados de partição em colesterol, log kwCol, apresentou elevada consistência interna, com bom poder de correlação (R2 = 0, 97) e predição (Q2 = 0,86) para a partição destas moléculas / In order to a chemical compound exert its bioactive effect it is necessary that it crosses some biological barriers until reaching its site of action. Unfavorable pharmacokinetics properties (absorption, distribution, metabolism and excretion) are admittedly one of the main causes in the discontinuity of research in the search for new drugs. In this work, biophysics models were used for the study of absorption of a series of natural flavonoids with trypanocide activity. The chromatographic retention indices (log kw) were determined on immobilized artificial membranes columns (IAM.PC.DD, IAM.PC.DD2, Cholesteryl 10-Undecetonoato) obtained by the extrapolation method. The results demonstrated that in the composed columns for fosfatidilcolina the retention of hydroxil flavonoids is determined by secondary interactions, beyond the partition. In the case of the retention for the cholesterol column, the partition is the main mechanism that drives the retention. A series of physico-chemical descriptors were generated by the molecular interaction fields (MIF) between the flavonoids and some virtual chemical probes, using the program GRID. The descriptors were correlated with log kw by the partial least squares regression (PLS), using the VolSurf program, with the purpose to generate a quantitative model between the structure and the retention (QSRR) for this compounds class. The model produced for this study, when using the data of partition in cholesterol, log kwCol, presented high internal consistency, with good correlation power (R2 = 0, 97) and prediction (Q2 = 0,86) for the partition of these molecules

Para um composto químico exercer seu efeito bioativo é necessário que ele atravesse várias barreiras biológicas até alcançar seu sitio de ação. Propriedades farmacocinéticas insatisfatórias (como absorção, distribuição, metabolismo e excreção) são reconhecidamente as principais causas na descontinuidade de pesquisas na busca por novos fármacos. Neste trabalho, modelos biofísicos foram utilizados para o estudo de absorção de uma série de flavonóides naturais com atividade tripanossomicida. O coeficiente cromatográfico de partição, kw, foi determinado através da cromatografia líquida de alta eficiência em fase reversa, RP-HPLC, utilizando-se de colunas cromatográficas empacotadas com constituintes básicos da membrana biológica (fosfatidilcolina e colesterol). Os resultados obtidos demonstraram que nas colunas compostas por fosfatidilcolina a retenção de flavonóides hidroxilados é determinada por interações secundárias, além da partição, e no caso da coluna de colesterol, a partição é o principal mecanismo que rege a retenção. Uma série de descritores físico-químicos foi gerada pelos campos moleculares de interações (MIFs) entre os flavonóides naturais e algumas sondas químicas virtuais, utilizando o programa GRID. Os descritores físico-químicos gerados foram correlacionados com os log kw por análise dos mínimos múltiplos parciais (PLS), utilizando o programa VolSurf, com a finalidade de gerar um modelo quantitativo entre estrutura e propriedade (QSPR) para esta classe de compostos. O modelo produzido por este estudo, ao utilizar os dados de partição em colesterol, log kwCol, apresentou elevada consistência interna, com bom poder de correlação (R2 = 0, 97) e predição (Q2 = 0,86) para a partição destas moléculas / In order to a chemical compound exert its bioactive effect it is necessary that it crosses some biological barriers until reaching its site of action. Unfavorable pharmacokinetics properties (absorption, distribution, metabolism and excretion) are admittedly one of the main causes in the discontinuity of research in the search for new drugs. In this work, biophysics models were used for the study of absorption of a series of natural flavonoids with trypanocide activity. The chromatographic retention indices (log kw) were determined on immobilized artificial membranes columns (IAM.PC.DD, IAM.PC.DD2, Cholesteryl 10-Undecetonoato) obtained by the extrapolation method. The results demonstrated that in the composed columns for fosfatidilcolina the retention of hydroxil flavonoids is determined by secondary interactions, beyond the partition. In the case of the retention for the cholesterol column, the partition is the main mechanism that drives the retention. A series of physico-chemical descriptors were generated by the molecular interaction fields (MIF) between the flavonoids and some virtual chemical probes, using the program GRID. The descriptors were correlated with log kw by the partial least squares regression (PLS), using the VolSurf program, with the purpose to generate a quantitative model between the structure and the retention (QSRR) for this compounds class. The model produced for this study, when using the data of partition in cholesterol, log kwCol, presented high internal consistency, with good correlation power (R2 = 0, 97) and prediction (Q2 = 0,86) for the partition of these molecules