Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 358534 bytes, checksum: 24e75168f2f6257c7ffe917ef5ade7c8 (MD5) Previous issue date: 2009-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nowadays research often collect information on many variables from a great number of experimental units, hence produce and store large amount of data, which in turn requires methods that can handle such situations. Statistical methods such as the principal component analysis (PCA), that can reduce the dimensionality of the analysis without significant information loss, are of great interest. PCA can use either the covariance (S) or the correlation (R) matrix among variables, but the analysis may result in different Principal Components (PC) resulting from R or S. In order to indicate the best strategies for different scenarios, we conducted a simulation study to investigate the effects of variable scaling over the viability and quality of the results from PCA analysis used to cluster experimental units. In addition to this first simulation study, we also conducted a second one using animal science and economical variables from 255 dairy producers from three locations of Minas Gerais State. The goal was to verify the most appropriate data structure for cluster analysis, such that it best classifies the most economically viable producers. In both studies we used a transformation of variables based on its coefficient of variation, which resulted in a new covariance matrix named S*. Results showed that the use of matrix S favored economical variables with larger variances, while use of R matrix resulted as the most important variables the ones with larger correlations among them. Calculations of PC using matrix S* minimized these scaling problems when S and R matrices are used. Analysis using S is entirely affected by the variable scale while using R is not affected by the scale at all. We concluded that the S* matrix was the most appropriate for the present case study because it considered the most important economical variables to be the ones most related to the animal science variables. / Com o aumento substancial na quantidade de dados armazenados, surge a necessidade da utilização de métodos que permitam analisar simultaneamente várias variáveis medidas em cada elemento amostral, e ainda com a possibilidade de reduzir a dimensionalidade desse conjunto sem perda significativa de informação. Entre eles, pode-se citar o método dos componentes principais, cuja obtenção pode envolver a matriz de covariâncias (S) ou a de correlações (R) das variáveis de interesse. Como a utilização dessas matrizes pode fornecer diferentes componentes, objetivou-se investigar, por meio da simulação de dados, os efeitos das escalas das características sobre a qualidade e a viabilidade da classificação dos elementos amostrais, buscando assim, indicar estratégias de análise mais adequadas em diferentes casos. Além do estudo de simulação, foi realizado outro com variáveis zootécnicas e econômicas referentes a 255 produtores de leite de três regiões do estado de Minas Gerais, com o objetivo de verificar qual a melhor estrutura de dados em classificar de forma mais apropriada os produtores mais viáveis economicamente. Em ambos os estudos, foi efetuada uma transformação nos valores das variáveis baseada nos respectivos coeficientes de variação, cuja matriz de covariâncias foi denominada de S*. Observou-se que a utilização da matriz S privilegiou as variáveis econômicas de maiores variâncias, enquanto a matriz R considerou as variáveis mais correlacionadas entre si como as mais importantes. A obtenção dos CPs com base na matriz S* minimizou os problemas das escalas inerentes aos usos das matrizes S e R. A primeira, por considerá-la totalmente e, a segunda, por desconsiderá-la. Desta forma, considerou-se a matriz S* como a mais indicada no presente estudo de caso, uma vez que priorizou como mais importantes, as variáveis econômicas mais relacionadas às variáveis zootécnicas.

Submitted by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2015-10-26T13:23:58Z No. of bitstreams: 2 camila_tangari_meira.pdf: 312940 bytes, checksum: a4627c11344e9979ceee55d723fadc4a (MD5) license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2015-10-26T13:24:42Z (GMT) No. of bitstreams: 2 camila_tangari_meira.pdf: 312940 bytes, checksum: a4627c11344e9979ceee55d723fadc4a (MD5) license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-26T13:24:42Z (GMT). No. of bitstreams: 2 camila_tangari_meira.pdf: 312940 bytes, checksum: a4627c11344e9979ceee55d723fadc4a (MD5) license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Previous issue date: 2010 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Objetivou-se com este estudo avaliar um conjunto de caracter?sticas morfofuncionais, caracter?sticas morfom?tricas e pontua??o da marcha, atrav?s da an?lise de componentes principais (ACP), e estimar os par?metros gen?ticos, para as caracter?sticas relevantes ap?s an?lise multivariada em cavalos da ra?a Mangalarga Marchador. Dados de 14288 animais, nascidos de 1990 a 2005, foram submetidos ? ACP, objetivando reduzir a dimensionalidade do conjunto de caracter?sticas. Foram consideradas as seguintes caracter?sticas: altura na cernelha, altura na garupa, comprimento da cabe?a, comprimento do pesco?o, comprimento do dorso, comprimento da garupa, comprimento da esp?dua, comprimento do corpo, largura da cabe?a, largura das ancas, per?metro do t?rax, per?metro da canela e a pontua??o da marcha. A partir desta an?lise, sugeriram-se sete vari?veis para descarte, por apresentarem maiores coeficientes de pondera??o, em valor absoluto, a partir do ?ltimo componente principal. Assim, recomendaram-se as seguintes caracter?sticas para serem mantidas em trabalhos que utilizar?o esta mesma base de dados: pontua??o da marcha (PM), altura na garupa (AG), comprimento do dorso (CD), comprimento da garupa (CG), largura da cabe?a (LC) e per?metro da canela (PC). Estas caracter?sticas foram submetidas a uma an?lise gen?tica a fim de estimar suas herdabilidades e correla??es gen?ticas e fenot?picas. Os componentes de (co)vari?ncia necess?rios ? estima??o dos par?metros gen?ticos das caracter?sticas estudadas foram estimados pelo m?todo da M?xima Verossimilhan?a Restrita (REML). O modelo animal multicaracter?stica incluiu efeito gen?tico aditivo direto de animal, como aleat?rio, e os efeitos fixos de grupos contempor?neos, al?m da covari?vel idade do animal ao registro. Altas estimativas de herdabilidade (0,66 para PM a 0,94 para CD) foram encontradas, evidenciando a possibilidade de resposta direta ? sele??o. Foram estimadas correla??es gen?ticas e fenot?picas de ausentes a moderadas magnitudes e discretas tend?ncias gen?ticas ao longo dos anos para maior parte das caracter?sticas avaliadas. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Zootecnia, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2010. / ABSTRACT This study aimed to evaluate a set of morphofunctional traits, morphometric traits and marcha score data through the principal component analysis (PCA) and genetic parameters for the relevant traits in a multivariate analysis in horses Mangalarga Marchador . Data from 14,288 animals born from 1990 to 2005 were submitted to PCA aimed at reducing the dimensionality of the data set. There had been considered the following characteristics: height at withers, height at croup, lengths of head, neck, back, croup, hip length and body, widths of head, hip width, thorax perimeter, cannon bone circumference and marcha score. From this analysis, it was suggested seven variables to be discarded, because they have higher weightings (eigenvectors) in absolute value from the last major component. Based on the results, there was recommended the following characteristics to be maintained in future work: marcha score, height at croup, length of back, length of croup, width of head and cannon bone circumference. In a second step, these features were subjected to a genetic analysis to estimate their heritability?s and genetic and phenotypic correlations. The components of (co) variance needed to estimate the genetic parameters studied were estimated by Restricted Maximum Likelihood (REML). The trait animal model included direct genetic effect as random and fixed effects of contemporary groups and the covariate age record. High heritability estimates were found, suggesting the possibility of direct response to selection. Genetic and phenotypic correlation were estimate of absence to moderate magnitudes between traits and observed discrete genetic trends over the years for most traits.

Submitted by Duarte Zeny (zenydu@gmail.com) on 2013-01-13T13:09:21Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Levi_2011.pdf: 3299266 bytes, checksum: 6f8ae17be138738ad5e24c3ea563ff0a (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-13T13:09:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Levi_2011.pdf: 3299266 bytes, checksum: 6f8ae17be138738ad5e24c3ea563ff0a (MD5) / Estudo experimental com métodos de mineração de dados e de otimização heurística. Destaca a aplicação de mapas temáticos, faces de Chernoff e lógica difusa na análise de dados multivariados, possibilitando estabelecer classificação a partir de regras pré-estabelecidas, controladas. Os métodos asseguram base para planejamento, acompanhamento e análise da produção científica nacional. Tem por objetivo analisar os critérios de mensuração e apresentação dos dados sobre a produção científica nacional e descrever e aplicação da mineração de dados e da lógica difusa como métodos auxiliares na análise desses dados, através do contraste entre a demonstração de sua visualização e os métodos tradicionais. Desenvolve análise comparativa da produção por estado brasileiro e demonstra que tais métodos descrevem a produção com informações de impacto no fenômeno. Os resultados compõem técnicas de visualização de dados baseadas em representação visual de fácil associação e entendimento. Indicam a perspectiva de novas hipóteses de análise e aponta aspectos interessantes do perfil de produção brasileira. O modelo construído comprova a aplicabilidade do método, o que recomenda sua utilização pela Ciência da Informação. / Salvador

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:08:32Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1990-12-03T00:00:00Z / Com o objetivo de aprofundar o conhecimento da estrutura de produção agropecuária matogrossense, estudou-se 26 variáveis relacionadas à estrutura fundiária, uso da terra, tecnologia e capital, emprego e relações de trabalho nas 13 microrregiões homogêneas dos Estados de Mato Grosso do Sul e Mato Grosso. Através da análise fatorial pode-se observar como as características estudadas estavam correlacionadas em 1970, 75, 80 e 85, além de uma análise dinâmica para se estudar a evolução da estrutura de produção agropecuária. Todas as microrregiões apresentaram grau de modernização (maior ou menor) e uma diminuição da concentração da terra, exceção somente para a microrregião de Bodoquena (MS).

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-10-05T16:25:15Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 878205 bytes, checksum: ed399283a959570212dc039c5bdf576a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-05T16:25:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 878205 bytes, checksum: ed399283a959570212dc039c5bdf576a (MD5) Previous issue date: 2005-03-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A caracterização de ácidos húmicos de solos é de grande utilidade para o conhecimento das propriedades fundamentais do sistema orgânico do solo, para tal caracterização foi utilizada a técnica de titulação potenciométrica a fim de distinguir diferentes grupos funcionais e seus percentuais. As titulações potenciométricas dos ácidos húmicos com solução padronizada de NaOH 0,0959 mol L-1 em força iônica mantida constante com NaCl 0,1 mol L-1 , foram executadas em um sistema de titulação potenciométrico, com eletrodos combinados de vidro e referência de Ag/AgCl, baseado no potenciômetro ORIOM 901 interfaceado a um microcomputador. O titulante foi adicionado por bombeamento peristáltico tendo o volume e o valor de pH da solução, medidos após cada adição. Os dados adquiridos foram submetidos a um programa computacional, cujo algoritmo é baseado no método de Newton-Raphson, desenvolvido na linguagem Delphi, para obter os valores das constantes de ionização e a porcentagem dos grupos tituláveis. Este programa mostrou-se eficiente na reprodução das curvas de titulação, observando-se que a curva de ajuste coincide com a curva de titulação experimental. Após o processamento dos dados pelo programa de ajuste, foram determinados cinco grupos funcionais para os ácidos húmicos, principalmente grupos carboxílicos e fenólicos. Os parâmetros obtidos nos ajustes das curvas experimentais foram utilizados para a caracterização de ácidos húmicos de solos de setenta e duas amostras de dez locais distintos. Para o reconhecimento de padrões, utilizou-se a análise das componentes principais (PCA), para a verificação das características destas substâncias. A análise das componentes principais dos dados potenciométricos não evidenciou separação entre as amostras. Assim, as características dos ácidos húmicos evidenciadas por titulação potenciométrica refletem as condições nas quais foi formado, apesar de não possibilitar uma separação entre os grupos. Pois todas as amostras foram extraídas, fracionadas e purificadas, acarretando uma homogeneidade entre elas, não permitindo reconhecimento de padrões entre as mesmas. / The soil humic acid characterization is very useful for the knowledge of main properties of soil organic system. For that characterization was used a potentiometric titration technique aiming to separate different functional groups and their percentile. The potentiometric titrations from humic acid on standard solutions of NaOH 0.0959 molL-1 on ionic strength kept constant with NaCl 0.1 mol L-1 , were executed in a potentiometric titration system with glass electrodes and reference of Ag/AgCl, based on ORIOM 901 potentiometer interfaced to a computer. The titrant was added by a peristaltic pumping process with volume and pH solution valor measured after each addiction. The data was submitted to a computational program which the algorithm is based on the Newton- Raphson method developed in a Delphi language in order to obtain the ionization values constant and the percentile of titrable groups. This program had demonstrated as efficient on reproducing of the titration curves, observing the adjust curve coincides to the experimental titration curve. After the data processing by the adjust program it was determined five functional groups for humic acids mainly for carboxylic and phenolic groups. The parameters obtained in the experimental curve adjustments were used for the humic acid characterization of soils from 72 samples from 10 different locals. For pattern recognition it was used a principal component analysis (PCA) in order to verify the characteristic of these substances. The Principal component analysis from potentiometric data did not show a separation between the samples. The humic acid characteristics showed by the potentiometric titration demonstrate the conditions which they were formed, though it does not have the possibility of separation between the groups. So, all samples were extracted, fractionated and purified, coming up the homogeneity between them, so it did not permit the standard recognition between them.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-11-09T17:19:25Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 358209 bytes, checksum: 61f4de5dff5a2bd890da3557c1342c03 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-09T17:19:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 358209 bytes, checksum: 61f4de5dff5a2bd890da3557c1342c03 (MD5) Previous issue date: 2005-11-24 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia / Os dados experimentais obtidos por YOKOTA (2005), referentes a 14 cachaças envelhecidas, avaliadas quanto a 13 atributos sensoriais pelo método Análise Descritiva Quantitativa (ADQ), foram submetidos à análise estatística pelas técnicas multivariadas: variáveis canônicas, análise de componentes principais e análise de fatores. Apresentou-se os programas necessários para execução dos procedimentos estatísticos no sistema Statistical Analysis System (SAS) e enfatizou-se, além dos referidos procedimentos, a interpretação e discussão dos resultados. O objetivo do presente trabalho foi detalhar a aplicação das referidas técnicas multivariadas na análise de dados provenientes da avaliação sensorial descritiva. O texto desta tese foi redigido em três artigos, cada um ilustra uma das técnicas e apresenta os programas para execução das análises no SAS, independentemente. A conclusão de cada artigo relaciona os resultados obtidos com os dos outros artigos. Observou-se, pelos resultados, que as três técnicas foram eficientes, pois permitiram a redução no conjunto de informação de 13 atributos para um número bem menor de dimensões e estas retiveram a maior proporção da variância total dos dados originais. Em variáveis canônicas foram necessárias apenas duas dimensões (duas variáveis canônicas) que retiveram 91,58% da variância. Em componentes principais e análise de fatores houve a redução para quatro dimensões (componentes ou fatores) que retiveram 88,69% da variância. Foi possível, também, avaliar a importância ou influência dos atributos sobre as primeiras dimensões consideradas na caracterização e comparação entre as cachaças. Nas três análises, a primeira e a segunda dimensão foram influenciadas por atributos relacionados à madeira e ao teor alcoólico, respectivamente. Ficou, então, evidenciado que os resultados das três técnicas foram equivalentes e que o teor alcoólico e as características atribuídas pela madeira são importantes na avaliação de cachaça envelhecida. A análise por variáveis canônicas apresentou algumas vantagens em relação aos componentes principais, ou seja, as primeiras variáveis canônicas retiveram maior proporção da varAnálise estatística multivariada aplicada à avaliação sensorial de alimentosiância do que os primeiros componentes e o agrupamento entre as cachaças similares foi mais consistente. Portanto, recomenda-se que para avaliar dados obtidos por Análise Descritiva Quantitativa, em que as informações são obtidas com repetições, seja utilizada preferencialmente a análise por variáveis canônicas. Já a análise por componentes principais é mais apropriada para conjuntos de dados sem repetições, ou seja, em que há apenas uma observação por variável em cada indivíduo avaliado. A rotação efetuada na análise de fatores facilitou a interpretação dos resultados em comparação à analise de componentes principais. Porém, não se pode dizer que a análise de fatores seja melhor, pois estas técnicas não são concorrentes. Enquanto na análise de componentes principais a ênfase é explicar a variância, na análise de fatores o objetivo é tentar explicar as covariâncias. Os resultados obtidos no presente estudo foram satisfatórios para as três técnicas empregadas, o que nos leva a concluir pela recomendação do emprego de tais técnicas a outros dados também obtidos por Análise Descritiva Quantitativa, com as seguintes ressalvas: (a) aplicar variáveis canônicas e análise de fatores preferencialmente à análise de componentes principais; (b) verificar se os resultados serão satisfatórios no sentido de permitir concluir conforme o presente estudo. / This work illustrates the application of three multivariate techniques, factor analysis, principal component analysis and analysis by canonical variables, applied to sensory evaluation of food. The data used was obtained by YOKOTA (2005), who evaluated 14 commercial cachaça brands in relation to 13 sensory attributes, using Quantitative Descriptive Analysis (QDA). The programs necessary to apply the statistical procedures using the Statistical Analysis System (SAS) were presented and emphasis was given to interpretation and discussion of the results. The goal of the present work was to furnish details on how to apply these multivariate techniques to analyses data obtained from descriptive sensory evaluation of food. This thesis comprised three articles, each one illustrating one of the techniques applied and presenting the programs to run SAS analysis. The conclusion of each article provides the results presented in the other articles. The results showed that the three techniques were efficient as they allowed the reduction of 13 attributes to a smaller dimension, still retaining a large proportion of the variance from the initial dataset. Canonical variables analysis showed that only two canonical variables retained 91.58% of the total variance, while principal component analysis and factor analysis showed that only four dimensions (components or factors) retained 88.69% of the total variance. It was also possible to evaluate the importance or influence of the attributes on the first dimensions considered in the characterization and comparison of the cachaça brands. Attributes related to wood and alcoholic content, respectively, influenced the first and second dimensions in all three analyses. Results from the three techniques were equivalent in that they all showed that wood attributes and alcoholic content are important when evaluating aged cachaça. Canonical variables analysis had some advantages over the principal component analysis since the first canonical variables retained a greater proportion of the total variance than the first principal components, with the clustering of the brands into groups being more consistent. It was concluded that canonical variables analysis should be used for data with repetitions, i.e., when for each attribute, more than one observation is available per subject (cachaça brand in our study). On the other hand, principal component analysis should be used when there are no repetitions. Although principal components and factor analysis are not competing techniques, the rotation applied in factor analysis did help the interpretation of results. While in principal component analysis, emphasis is on explaining variances, in factor analysis the goal is to explain co-variances. The results obtained in the present study were satisfactory for the three techniques used. Thus, the use of these techniques to other data also obtained by Quantitative Descriptive Analysis is recommended, with the following observations: (a) canonical variables and factor analysis should be applied instead of principal component analysis; (b) verify if satisfactory results were obtained.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014 / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:39:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 329450.pdf: 550251 bytes, checksum: adffe249cd99733dc07a321d821c8e1c (MD5) Previous issue date: 2014 / A previsão do consumo de energia elétrica no longo prazo é essencial para o planejamento do sistema de energia. O consumo de energia elétrica depende de variáveis econômicas e sociais, e a seleção destas variáveis é um dos pontos importantes na realização de previsões causais. Neste sentido, foi aplicado um método matemático com intuito de selecionar as variáveis de entrada para a previsão mensal do consumo industrial de energia usando redes neurais artificiais. O método consiste na aplicação de uma análise de componentes principais para, através da redução dimensional dos dados, reduzir os erros das previsões. As previsões obtidas com a aplicação da análise de componentes principais foram combinadas por redes neurais e comparadas às previsões obtidas selecionando-se as variáveis por análise de correlação. Uma contribuição importante deste trabalho apresenta a maior eficiência da previsão quando utilizada a ACP para selecionar variáveis para modelos de previsão por RNA, em detrimento do uso de métodos como Análise de Correlação de Pearson. A medida de erro percentual absoluto médio (MAPE) e a estatística U de Theil são utilizadas e evidenciaram a capacidade preditiva do método proposto. As previsões das redes neurais com variáveis selecionadas no primeiro componente principal, fora da amostra, foram cerca de 17;27% menor que as redes com entradas selecionadas por análise de correlação. Completando a análise, a combinação de previsões alcançou erros 38;59% menor que os erros com análise de correlação. Os resultados obtidos com os segundo e terceiro componentes principais foram, na média, maiores que os erros do método ingênuo, entretanto, tais previsões foram relevantes para a combinação de previsões.<br> / Abstract: Industrial energy consumption depends on social and economic variables, and the way these variables are selected is an important issue in causal forecasting. In this research we have applied a mathematical method in order to select the input variables for monthly forecasting of energy consumption by artificial neural networks. The method consists on applying principal component analysis to reduce dimensionality of data. The forecasts obtained by applying principal component analysis were combined by neural network and compared to the ones obtained by selecting variables through correlation analysis. An important contribution of this work is the evidence that principal component analysis reduces the number of variables in the input set and consequently the error rate of neural networks in the energy forecasting. The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Theil's U statistic are used to evidence the predictive capability of the proposed method. The neural network with variables selected through the first principal component analysis has reachederrors, out of sample, around 17;27% lower than the neural nets with input variables selected by correlation analysis. In addition, the combination of forecasts has reached errors around 38;59% lower then the error obtained through correlation analysis. Completing the analysis, than neural net fed with variables selected in the second and third principal components did not reach errors lower then the naive method, however its results were relevant for the combination of forecasts.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Recursos Genéticos Vegetais, Florianópolis, 2014 / Made available in DSpace on 2015-02-05T21:15:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 329785.pdf: 2085623 bytes, checksum: a5f2b461892ed6a8257e429781bebdc3 (MD5) Previous issue date: 2014 / O palmiteiro (Euterpe edulis) e a canela preta (Ocotea catharinesis) são duas espécies estruturantes da Floresta Ombrófila Densa catarinense, ambas consideradas ameaçadas de extinção. O bioma Mata Atlântica, a exemplo de outros, teve sua área severamente reduzida e fragmentada devido ao histórico de uso e ocupação. Dessa maneira, entender quais as relações entre os processos antrópicos de redução e fragmentação de área e a diversidade genética das espécies torna-se vital, no sentido de se modelar estratégias efetivas de conservação. O objetivo deste estudo foi estabelecer relações entre características da paisagem atual e indicadores de diversidade genética histórica (adultos) e atual (regenerantes) de populações de Euterpe edulis e Ocotea catharinensis, visando fundamentar estratégias de conservação para populações das espécies da FOD em Santa Catarina. Foram genotipadas 20 populações de indivíduos adultos e nove de indivíduos regenerantes de palmiteiro, além de 17 populações de indivíduos adultos e sete de indivíduos regenerantes de canela preta. Ademais, para cada unidade amostral foram obtidas métricas de classe e de mancha, para a análise da paisagem. Posteriormente, os dados de genética e de paisagem de cada espécie e coorte, foram ordenados, por meio de análises de componentes principais (PCA) visando identificar paisagens mais favoráveis à conservação de diversidade genética. Além disso, a fim de verificar que magnitude da diversidade genética, de ambas as espécies, está contida nas UCs estudadas foram realizadas comparações entre as populações de áreas particulares e populações que estão em Unidades de Conservação (UCs). Ambas as espécies apresentaram, de maneira geral, alta diversidade genética, para ambas as coortes, bem como altos índices de fixação para a coorte adulta. No caso do palmiteiro, houve uma redução média expressiva do índice de fixação na coorte regenerante, fato não observado para a canela preta. As populações, de ambas as espécies apresentaram baixa divergência genética interpopulacional. A paisagem do entorno de cada fragmento é ocupada majoritariamente por florestas em estágio médio ou avançado, e a média de área dos fragmentos estudados foi de 2261 ha para o palmiteiro e de 2959 ha para a canela preta. As relações importantes entre os índices de diversidade genética e os indicadores de paisagem foram poucas, não sendo suficientes para apontar fragmentos ou situações "ideais" para a conservação da diversidade genética das espécies estudadas. Agregar aspectos relacionados ao histórico de uso e exploração dos fragmentos, bem como uma revisão de quais métricas a serem utilizadas nas análises se fazem necessárias, para um melhor entendimento das relações entre paisagem e genética. As UCs avaliadas capturam a maior parte da diversidade genética estimada para os adultos das duas espécies. Pelos resultados em termos de diversidade genética e pela versatilidade de uso sugere-se que as medidas de conservação para o palmiteiro devam privilegiar o uso da espécie, especialmente de seus frutos. O estímulo à conservação de fragmentos por parte de agricultores, bem como à criação de Reservas Particulares do Patrimônio Natural e a utilização da espécie em programas de restauração florestal são ações indicadas como prioritárias para a conservação da canela preta.<br> / Abstract: The palmiteiro (Euterpe edulis) and the canela preta (Ocotea catharinensis) are two structuring species of Santa Catarina's Dense Ombrophilous Forest (DOF), both species are considered endangered. The Atlantic Forest biome, like others, had its area severely reduced and fragmented due to historical use and occupation. Thus, to understand which relations between anthropic processes of reduction and fragmentation area and genetic diversity of the species becomes vital in order to model effective conservation strategies. The aim of this study was to establish relations between characteristics of the current landscape and indicators of historical (adults) and current (saplings) genetic diversity of Euterpe edulis and Ocotea catharinensis, aiming support conservation strategies for the species populations of DOF in Santa Catarina. Twenty populations of adults individuals and nine populations of saplings individuals of palmiteiro were genotyped, as well 17 populations of adults individuals and seven populations of saplings individuals of canela preta. Moreover, for each sample unit were obtained class and patch metrics, for landscape analysis. Subsequently, data from genetic and landscape of each species and cohort were ordinated through principal component analysis (PCA) to identify most favorable landscapes for conservation of genetic diversity. Furthermore, in order to verify which magnitude of genetic diversity of both species is contained in Protected Areas (PA) studied, comparisons between populations of particular areas and populations that are at PA were performed. Both species presented, in general, high levels of genetic diversity, for both cohorts, as well as high fixation indexes for the adult cohort. In the case of palmiteiro, there was a significant mean reduction in the fixation indexes in sapling cohort, which was not observed for canela preta. The populations of both species showed low interpopulation genetic divergence. The landscape around each fragment is mostly covered by forests in middle or advanced stage, and the average area of the studied fragments was 2261 ha to palmiteiro populations and 2959 ha to canela preta populations. Few were the relations between indices of genetic diversity and landscape indicators, and they are not sufficient to indicate "ideal" fragments or situations for the conservation of genetic diversity of the species studied. Aggregate aspects related to land use and exploitation of fragments, as well as a review of which metrics should be used in the analyzes are needed for a better understanding of the relations between landscape and genetics. Due the results in terms of genetic diversity and due to its versatility ofuse, it is suggested that the conservation measures for palmiteiro should encourage the use of the species, especially its fruits. Encouraging the conservation of fragments remnants by farmers, as well as the creation of Private Reserves of Natural Heritage and use of the species in forest restoration programs are listed as priority actions for the conservation of canela preta.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:37:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_8555_DISSERTAÇÃO_Milena Scaramussa Pastro.pdf: 1801031 bytes, checksum: 02cd5eae2f6e8d7a2aa5bb5d8874261d (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / A água é um bem essencial à vida no planeta e por isto, estudos sobre o comportamento de sua qualidade são de suma importância. Deste modo, o objetivo deste trabalho é avaliar a qualidade da água em microbacias hidrográficas sob diferentes usos do solo. Para tanto, foram selecionadas quatro microbacias com diferentes usos do solo : pastagem (água superficial da nascente, ambiente lêntico e ambiente lótico); regeneração florestal em estágio primário (água subterrânea); floresta (água subterrânea e superficial em ambiente lêntico); e cafezal (água subterrânea e água superficial em ambiente lêntico e nascente). As coletas ocorreram bimestralmente, entre fevereiro de 2014 e dezembro de 2014, sendo analisados: coliformes totais e termotolerantes; oxigênio dissolvido (OD); nitrogênio total (Nt); PO43-; turbidez; temperatura; pH; Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO); condutividade elétrica (CE); sólidos totais (ST); sólidos dissolvidos (SD); sólidos suspensos (SS); e os metais cálcio, magnésio e ferro. Realizou-se a análise descritiva de cada variável nos períodos seco e chuvoso, sendo os valores confrontados com os padrões normativos da legislação brasileira, tendo-se calculado os Índices de Qualidade da Água (IQAs) em cada ponto de coleta. Para auxiliar na interpretação do grande número de variáveis, utilizou-se técnicas de análise estatística multivariada, por meio da análise de agrupamento (AA) e análise de componentes principais (ACP). Todos os pontos de coleta apresentaram algum tipo de inconformidade com as normativas para consumo humano.Os maiores índices de qualidade da água (IQA) foram encontrados na microbacia da área de floresta, seguidas das microbacias da área de café e pastagem. Na AA, foram formados quatro grupos distintos, no período chuvoso: grupo 1 formado pelas nascentes e águas subterrâneas; grupo 2 formados pelos ambientes lênticos da área de café e da floresta; grupo 3 formado pelo ambiente lêntico da pastagem; e o grupo 4 formado pelo ambiente lótico da pastagem. No período seco, foram formados três grupos: grupo 1 formado pela nascente da área de café, água subterrânea da microbacia da área de floresta, ambientes lênticos das microbacias de cafeeicultura e floresta; grupo 2 formado pelo ambiente lêntico da microbacia da área de pastagem; e o grupo 3 formado pela nascente e ambiente lótico da microbacia da área de pastagem. A diferença entre os ambientes foi o principal fator de influencia na segregação dos grupos. A partir da ACP foram selecionadas 4 componentes principais que explicaram 73,09% da variância total dos dados. As variáveis selecionadas foram: a CE, a turbidez, o Mg, o Fe, o SD, o Nt, a DBO, o pH e os coliformes termotolerantes, e, portanto, estando relacionadas aos sais dissolvidos, à poluição por matéria orgânica e ao pH. / Water is a resource essential for life on the planet and therefore, studies on the behavior of their quality are of paramount importance. Thus, the aim of this study is to evaluate the water quality in watersheds under different land uses. To this end, four watersheds were selected with different land uses: pasture (surface water source, lentic environment and lotic); Forest regeneration in primary stage (groundwater); forest (ground and surface water in lentic environment); and coffee plantation (groundwater and surface water in lentic and spring environment). The samples were collected every two months, between February 2014 and December 2014 were analyzed: total and fecal coliforms; dissolved oxygen (DO); total nitrogen (Nt); PO4 3- ; turbidity; temperature; pH; Biochemical Oxygen Demand (BOD); Electrical conductivity (EC); total solids (TS); dissolved solids (DS); suspended solids (SS); metals and calcium, magnesium and iron. We conducted a descriptive analysis of each variable in the dry and rainy seasons, with the results compared with the normative standards of the Brazilian legislation, having calculated the Water Quality Index (SEQI) at each collection point. To assist in the interpretation of the large number of variables, we used multivariate statistical analysis by cluster analysis (AA) and principal component analysis (PCA). All collection points had some type of noncompliance with regulations for humano.Os major water quality indices consumption (IQA) were found in the watershed forest area, followed by the watersheds of the coffee area and pasture. In AA, four groups were formed during the rainy season: group 1 formed by springs and groundwater; group 2 formed by lentic the breakfast area and the forest; group 3 formed by lentic environment pasture; and group 4 formed by lotic pasture. In the dry period, three groups were formed: group 1 formed by spring breakfast area, groundwater forest area of the watershed, lentic environments of the watersheds of cafeeicultura and forest; group 2 formed by lentic environment of the pasture area of the watershed; and group 3 formed by the source and lotic the pasture area of the watershed. The difference between the environments was the main factor of influence on the segregation of groups. From the ACP were selected 4 main components explained 73.09% of the total variance of the data. The selected variables were: the EC, turbidity, Mg, Fe, SD, Nt, BOD, pH, fecal coliform, and therefore being related to dissolved salts, pollution by organic matter and pH.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T17:42:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T02:09:49Z : No. of bitstreams: 1 142144.pdf: 3387732 bytes, checksum: d3564a83428a21d62c18bc38b483604d (MD5)