Centralidades são medidas desenvolvidas para determinar a importância dos nós e ligações, utilizando as características estruturais das redes para esta finalidade. As medidas de centralidade são, portanto, essenciais no estudo de redes complexas pois os sistemas representados por elas geralmente são formados por muitos elementos, e com isso, torna-se inviável estudar individualmente cada um deles; dessa forma é necessário identificar os nós e ligações que são mais relevantes em cada situação. Todavia, com o surgimento de ideias diferentes de como esses elementos podem ser importantes, diversas medidas foram propostas com o intuito de evidenciar elementos que passam despercebidos pelas demais. Neste trabalho utilizamos a correlação de Pearson para avaliar o quão semelhantes são as classificações fornecidas pelas centralidades para redes representando sistemas reais e modelos teóricos. Para avaliar a efetividade das medidas e como elas afetam cada sistema, atacamos as redes usando as centralidades como indicadores para a ordem de remoção dos nós e ligações. Procurando caracterizar as redes usando suas diferenças estruturais, realizamos uma análise de componentes principais empregando as correlações entre os pares de centralidade como características de cada sistema. Nossos resultados mostraram que na maioria dos casos medidas distintas estão correlacionadas, o que indica que em geral os mesmos elementos são evidenciados pelas diferentes centralidades; também observamos que as correlações são mais fortes nos modelos do que nos sistemas reais. Os ataques mostraram que medidas fortemente correlacionadas podem influenciar as redes de maneiras distintas, evidenciando a importância do conjunto de elementos selecionados por cada medida. Nosso último resultado demonstra que as correlações entre os pares de centralidades podem ser utilizados tanto para a diferenciação e caracterização de redes quanto na avaliação de modelos que representem melhor a estrutura de um sistema específico. / Centrality measures were developed to evaluate the importance of nodes and links based on the structure of networks. Centralities are essential in the study of networks because these systems are usually large, which make manual analysis of all nodes and links impossible; therefore recognizing such elements is a vital task. As nodes and links can be considered essential by different reasons, a large number of measures were proposed to identify important elements that were not highlighted by the other ones. In our study, we use Pearson\'s correlation coefficient to measure the similarity between rankings of nodes and links provided by different centralities for real and model based networks. We also perform attacks to networks, using these rankings to determine the order of removal of nodes and links, intending to evaluate and compare the efficiency and how the systems react to attacks guided by different centralities. Finally, we use the correlation coefficients between the pairs of centralities as properties of networks, and perform a principal component analysis with them, to evaluate if differences among network structures can be detected from correlations. Our results showed that centrality measures are frequently correlated, which means that the same elements can be highlighted by different centralities. We also noticed that the correlation coefficients are larger in models than in real world networks. The results of the attacks experiment showed that even when two measures are highly correlated, they can affect networks in distinct ways, meaning that the group of the nodes and links provided by each measure are relevant for the study of networks systems. Our last result evidenced that correlations among centrality measures can be used for characterization of networks and to evaluate how well models represent them.

A averiguação da autenticidade de medicamentos tem se apoiado na análise de perfil por espectroscopia de infravermelho (ATR-FTIR). Contudo, tal análise tipicamente gera dados caracterizados por elevado número de variáveis (comprimentos de onda) ruidosas e correlacionadas, necessitando assim da aplicação de técnicas para seleção das variáveis mais relevantes e informativas, tornando os modelos preditivos e exploratórios mais robustos. Esta dissertação testa sistemáticas para a seleção de variáveis com vistas à clusterização e classificação de medicamentos. Para tanto, inicialmente faz-se uso dos parâmetros oriundos da Análise de Componentes Principais (ACP) para a geração de três índices de importância de variáveis; tais índices guiam um processo iterativo de eliminação de variáveis com vistas a uma clusterização mais consistente, medida através do Silhouette Index. Na sequência, utiliza-se o Algoritmo Genético (AG) combinado com a ferramenta de classificação k nearest neighbor (kNN) para selecionar o subconjunto de variáveis que resultem na maior acurácia média com propósito de classificação das amostras em dois grupos, originais ou falsificados. Por fim, aplica-se a divisão dos dados ATR-FTIR em intervalos para selecionar as regiões espectroscópicas mais relevantes para a classificação das amostras via kNN; na sequência, aplica-se o AG para refinar os intervalos retidos anteriormente. A aplicação dos métodos de seleção de variáveis propostos permitiu realizar clusterizações e classificações mais precisas com base em um subconjunto reduzido de variáveis. / The investigation of the authenticity of drugs has relied on the profile analysis by infrared spectroscopy (ATR-FTIR). However, such analysis typically yields a large number of correlated and noisy variables (wavelengths), which require the application of techniques for selecting the most informative and relevant variables to improve model ability. This thesis test an approach to variable selection aimed at clustering and classifying drug samples. For that matter, it derives three variable importance indices based on Principal Component Analysis (PCA) components that guide an iterative process of variable elimination; clustering performance based on the reduced sets is assessed via Silhouette Index. Next, we combine the Genetic Algorithm (GA) with the k nearest neighbor classification technique (kNN) to select the subset of variables yielding the highest average accuracy for classifying samples into authentic or counterfeit categories. Finally, we split the ATR-FTIR data into intervals to select the most relevant spectroscopic regions for sample classification via kNN; we then apply GA to refine the ranges previously retained. The implementation of the proposed variable selection methods led to more accurate clustering and classification procedures based on a small subset of variables.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-12T13:16:54Z No. of bitstreams: 1 Rogerio Carlos Costa do Amaral.pdf: 760437 bytes, checksum: 9de9173672ad02506251f06196b89ca6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-12T13:16:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rogerio Carlos Costa do Amaral.pdf: 760437 bytes, checksum: 9de9173672ad02506251f06196b89ca6 (MD5) Previous issue date: 2011-08-22 / The objective of this research was to propose a new methodology for vertical stratification of natural forests, based on total tree height, from the application of multivariate techniques. The methodology was compared to others methods used in forest stratification. The structural data used in this work came from a research by Costa Junior (2006) of an Atlantic forest fragment known as ‘Mata das Caldeiras’, with 38.56 ha, located in Catende, PE. The measures used were the total tree height, diameter of breast height (DBH) and basal area of 766 trees with circumference at breast height (CBH) greater than or equal to 15 cm. The proposed methodology of multivariate vertical stratification resulting from the combination of principal component analysis, cluster and discriminant analysis was compared to the methods of Vega (1966), IUFRO, Longhi (1980), Sousa and Leite (1993), Guedes-Bruni et al. (2006) ,IUFRO-Lorey and Sanquetta (1995 ). The efficiency of the method used was considered when there was a decrease in the coefficient of variation (CV) within the stratum after the use of discriminant analysis. It was observed significant gains in accuracy of CV for the multivariate method proposed in relation to the others when the discriminant analysis was applied. However, the difficulties of vertical stratification are clear because the gains in CV vary widely depending on the methodology used. The new methodology can be used for vertical stratification of natural forests and presents as main advantage the removal of the researcher’s subjectivity. / Neste trabalho objetivou-se propor uma nova metodologia de estratificação vertical de florestas naturais, baseada na altura total da árvore, a partir de aplicação de técnicas multivariadas. A metodologia foi comparada com outros métodos usados em estratificação florestal. Foram utilizados dados estruturais de um fragmento de Floresta Atlântica, obtidos por Costa Júnior (2006), conhecido localmente por Mata das Caldeiras, com área aproximada de 38,56 ha, localizado no município de Catende, PE, a aproximadamente 11 km da sede municipal, nas coordenadas 8°40’ S e 35°35’ W, a uma altitude de 327 m. Foram utilizadas medidas de altura, diâmetro e área basimétrica de 766 indivíduos arbóreos com circunferência a altura do peito (CAP), a altura de 1,30 m do solo, maior ou igual a 15 cm. Foi proposto um método multivariado de estratificação vertical a partir da utilização conjunta das análises de componentes principais, de agrupamento e discriminante, bem como aplicados os métodos de Vega (1966), da IUFRO, de Longhi (1980), de Souza e Leite (1993), de Guedes-Bruni et al. (2006) ,da IUFRO-LOREY e de Sanquetta (1995). A eficiência do método aplicado foi considerada quando houve diminuição do CV dentro do estrato após a análise discriminante. Observou-se maiores ganhos de precisão em termos de coeficiente de variação para o método multivariado proposto em relação aos demais quando da aplicação da análise discriminante. No entanto, as dificuldades de estratificação vertical são claras já que os ganhos em coeficiente de variação variam muito conforme metodologia utilizada. O método multivariado proposto pode ser utilizado para estratificação vertical de florestas naturais e apresenta como vantagem principal a retirada de subjetividade do pesquisador.

Orientador: Mara de Andrade Marinho Weill / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-05T13:28:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lourenco_LeonardoSenede_M.pdf: 607870 bytes, checksum: fe4db0d68393c2258c9d6605c0faa233 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: O desenvolvimento de sensores orbitais de alta resolução espacial e espectral e a perspectiva de maior periodicidade na obtenção de imagens tem incentivado a aplicação crescente de técnicas de sensoriamento remoto no estudo de características espectrais das culturas relacionadas com seu potencial de produção. Os chamados índices de vegetação têm sido utilizados como critérios para estimar a resposta espectral da cultura e, indiretamente, sua produtividade. A resposta espectral é uma medida do vigor vegetativo da cultura, sendo afetada por fatores ambientais, do manejo e da planta. O presente estudo teve por objetivo central estudar a influência de atributos do solo e da planta na variação da resposta espectral da cultura da cana-de-açúcar, medida por meio do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI), aplicando métodos estatísticos uni e multivariados. O estudo foi realizado em um talhão de produção comercial de cana-de-açúcar de cerca de 26 ha, no município de Araras (SP), entre as coordenadas 47º19¿02¿ e 47º19¿26¿ W e 22º21¿53¿ e 22º22¿12¿ S. A lavoura foi implantada em setembro de 1997 com a variedade SP80-1842, precoce, de hábito decumbente e acamamento regular. O delineamento amostral constou de uma grade regular, composta por 67 pontos amostrais georreferenciados e espaçados de 50 m nas direções X e Y, de onde foram extraídas amostras de solo (camadas 0- 30 cm e 30-60 cm) e foliares. As amostras de solo foram extraídas em setembro de 2000 e de 2001, logo após a colheita. As amostras foliares foram extraídas durante a fase de desenvolvimento vegetativo da cultura, no mês de janeiro de 2001 e de 2002. Os anos agrícolas estudados correspondem ao 4º (2000/01) e 5º (2001/02) cortes. Foram avaliados atributos granulométricos e de fertilidade do solo e os teores foliares de macro e micronutrientes (variáveis preditoras). O índice de vegetação NDVI (variável predita) foi calculado a partir de imagens LANDSAT 7, sensor ETM+, obtidas em duas épocas durante a fase de desenvolvimento vegetativo da cultura. Para análise da influência da variação dos atributos edáficos e foliares na variação observada no NDVI foram empregados os métodos estatísticos referidos por análise exploratória, análise de agrupamentos, análise de componentes principais e análise de regressão linear múltipla, adotando-se o método stepwise para seleção de variáveis e ajuste dos modelos. Foram ajustados dois modelos de regressão linear múltipla. O modelo de regressão ajustado aos dados de 2000/01 explicou 30,8% da variação observada da resposta espectral em função da matéria orgânica (M.O., 0-30 cm) e dos teores foliares de fósforo (P, Planta) e de ferro (Fe, Planta). A inclusão desses atributos no modelo pode ser interpretada no caso da matéria orgânica pela similaridade com o NDVI, conforme resultado da análise de agrupamento; no caso do ferro por sua representatividade como integrante do 1º componente principal, e no caso do fósforo por sua baixa correlação com os demais atributos analisados, conforme indicado pela análise exploratória. O modelo de regressão ajustado aos dados de 2001/02 explicou 29,8% da variação observada da resposta espectral em função dos teores de cobre (Cu) e ferro (Fe) na camada 0-30 cm e do teor de enxofre (S-SO4) na camada 30-60 cm. Interpreta-se a inclusão desses atributos no modelo no caso do enxofre por sua representatividade como integrante do 1º componente principal e do ferro como integrante do 3º componente. No caso do cobre, sua inclusão deve estar baseada na média correlação com a resposta espectral (NDVI) e baixa correlação com os demais atributos do modelo, de acordo com os dados da análise exploratória. Os resultados obtidos permitiram comprovar a hipótese do trabalho. Parte da variação observada da resposta espectral na área de estudo pôde ser explicada pela variação de atributos do solo (fator de produção) e da planta. No entanto, entende-se que a capacidade de explicação dos modelos poderia ter sido maior caso tivessem sido incluídas na análise outras variáveis, sobretudo climáticas, bem como, variáveis edáficas que permitissem avaliar o efeito de fatores como compactação e resistência à penetração, tendo em vista se tratar de solos argilosos e muito argilosos / Abstract: The development of multispectral sensors with high spatial and spectral resolutions and the perspective of greater regularity in the attainment of the images have stimulated the increasing application of the remote sensing techniques in the study of spectral response patterns of the crops relating with their potential of production. The spectral response pattern is a measure of the vegetative vigor of a crop, being affected by genotype, management and environmental factors. The main objective of the present research was to study the influence of selected soil and plant attributes in the observed variation of the spectral response pattern of the sugarcane crop, measured by means of the normalized difference vegetation index (NDVI), applying multivariate statistics methods. The study was developed in a commercial area (26 ha) of sugarcane production in Araras (SP), between the coordinates 47º19'02 "and 47º19'26" W and 22º21'53"and 22º22'12" S. The crop was installed in September/1997 with the variety SP80-1842. The experimental delineation was a regular grid, composed by 67 points of sampling, georeferenced, and spaced of 50 m in the X and Y directions, from where had been extracted the plant (leaves) and the soil samples (0-30 cm and 30-60 cm). The soil samples were extracted in September (2000 and 2001), after the harvest. The plants were sampled during the phase of vegetative development of the crop, in January (2001 and 2002). The attributes evaluated were grain sized and fertility attributes (soils) and nutrient contents in leaves (plant). The vegetation index NDVI was calculated from LANDSAT 7, sensor ETM+ images. The statistics methods of analysis have included exploratory analysis, cluster analysis, principal component analysis (PCA), and multiple regression analysis, using the stepwise criterion for selection of the variables and model adjustment. Two linear multiple regression models have been adjusted. The first model (2001/02) could explain 30,8% of the observed variation of NDVI as a function of the soil organic matter (M.O., 0-30 cm) and of the phosphorus (P, Plant) and of the iron (Fe, Plant) contents in leaves. The inclusion of these attributes in the model can be interpreted with basis on the case of the soil organic matter for its similarity with the NDVI, as indicated by cluster analysis. In the case of the iron content its inclusion could be interpreted for its significance as integrant of the first component in PCA, and in the case of the P content with basis on its low correlation with the all others attributes, as indicated for the exploratory analysis. The second regression model (2001/02) could explain 29,8% of the observed variation of NDVI as a function of soil contents of copper (Cu) and iron (Fe) in the first layer (0-30 cm) and the sulphur content (S-SO4) in the second layer (30-60 cm). The inclusion of these attributes in the second model can be interpreted in the case of the S-SO4 content according its significance as integrant of first component in PCA, and the iron content according its significance as integrant of third component in PCA. In the case of copper, its inclusion must be explained with basis in its average correlation with the NDVI and small correlation with the all other attributes of the model, as indicated for the exploratory analysis. The results have permitted to accept the hypothesis of the work. Part of the observed variation of the spectral response pattern in the study area could be explained by the local variation of some soil (production factor) and plant attributes. However, that the capacity of explanation of the two adjusted models could have been better if another variables, in particular the ones related with climate and soil hardness, have been included in the analysis / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Furio Damiani / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T02:54:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bozinis_GeorgeEmmanuel_D.pdf: 8926774 bytes, checksum: 885e123bc4cdb155dc8ad0315768e851 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O propósito deste trabalho é estudar em detalhe a implementação em hardware de algoritmos neuro-genéticos. Uma representação numérica inédita com características neurais e genéticas e um algoritmo para sua utilização são apresentados e usados no desenvolvimento de um coprocessador com uma seção neural baseada na análise de componentes principais (PCA). As operações genéticas recombinação, mutação, mutação de máscara e intercâmbio, específicas para este modelo, são apresentadas. Também foi criada e implementada uma metodologia de cálculo da curva de ativação neural usando apenas lógica combinacional. Como resultado adicional a implementação, realizada na linguagem VHDL e seguindo a norma Wishbone, pode ser facilmente reutilizada / Abstract: The intention of this work is to study the hardware implementation of neuro-genetic algorithms in detail. A novel numerical representation with neural and genetic characteristics and an algorithm for its utilization are presented and used in the development of a coprocessor with a neural section based on the principal component analysis (PCA). The genetic operations: crossover, mutation, mask mutation and swap, specific for this mode!, are presented. Also, a methodology for the calculation of the neural activation curve was created and implemented using only combinational logic. Additionally, the implementation, carried through in VHDL language and following the Wishbone standard, can be easily reused / Doutorado / Eletrônica, Microeletrônica e Optoeletrônica / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-21T12:37:16Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Pierre V. Dantas.pdf: 2603862 bytes, checksum: 2b203ea2bbd3a5c21421914f4f10b9fb (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-21T12:37:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Pierre V. Dantas.pdf: 2603862 bytes, checksum: 2b203ea2bbd3a5c21421914f4f10b9fb (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-21T12:37:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Pierre V. Dantas.pdf: 2603862 bytes, checksum: 2b203ea2bbd3a5c21421914f4f10b9fb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-21T12:37:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Pierre V. Dantas.pdf: 2603862 bytes, checksum: 2b203ea2bbd3a5c21421914f4f10b9fb (MD5) Previous issue date: 2016-06-29 / The identification by decomposition of electricity consumption signals tech- nique, we estimate the consumption of devices that form a power consumption signal. This technique, that can be called disaggregation or nonintrusive load monitoring, is important because it makes possible obtain information about the individual energy consumption of devices, allowing other approaches like power management, use in smart grids and Internet of Things (IoT). Energy disaggregation problem can be approached through dictionaries techniques, which summarize the most significant characteristics of the signals involved to signal disaggregation. In our proposal, we highlight two contributions. In the first, we modify the steady-state identi- fication (SSI) algorithm to deal with signals with variable dimensions and, then, we conducted a parameter analysis that changes the dictionaries and consequently produces different performances of disaggregation. Second, we propose a disaggrega- tion methodology using principal component analysis (PCA). The experiments were made using REDD database [1] and they demonstrate that the proposal produces results with higher accuracy when compared with other techniques. / Na técnica de identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica, inferimos o consumo dos dispositivos que compõem um sinal de consumo de energia elétrica. Essa técnica, também denominada de desagregação ou moni- toramento não intrusivo, é relevante porque viabiliza obtermos informação sobre o consumo energético individualizado de dispositivos, o que permite outras abordagens sobre o gerenciamento energético, viabiliza uso em redes inteligentes (smart grids) e internet das coisas (IoT). O problema de desagregação de energia pode ser tra- tado através de técnicas por dicionários onde extraímos representatividades de um conjunto de dados de consumo de energia elétrica e realizamos a desagregação. Em nossa proposta, podemos destacar duas contribuições. Na primeira, modificamos o algoritmo steady-state identification (SSI) para contemplar sinais com dimensões variáveis e, a seguir, realizamos uma análise de parâmetros que influenciam na for- mação dos dicionários e, por consequência, produzem diferentes desempenhos de desagregação. Na segunda, propomos uma metodologia de desagregação por análise de componentes principais. Os experimentos realizados, utilizando a base de dados REDD [1], demonstram que a proposta produz resultados de desagregação de maior acurácia, quando comparado com outras técnicas.

O estudo integrado da paisagem permite a verificação dos níveis de interconexão, da estrutura e da funcionalidade de diversas porções da superfície terrestre. Sob este aspecto muitas pesquisas têm incluído como temática, o estudo dos mecanismos de funcionamento da paisagem e a interação entre os seus componentes. Desta forma, torna-se essencial para a ampliação das investigações, a introdução de metodologias e novas técnicas, que inseridas adequadamente, contribuem para o melhor entendimento dos elementos que compõem a paisagem. Neste sentido, este trabalho teve como objetivo identificar, interpretar e compreender a diversidade de fisionomias da paisagem e sua fisiologia, na bacia hidrográfica do rio Botucaraí, Rio Grande do Sul, a partir da aplicação de técnicas de Sensoriamento Remoto, especificamente a Análise por Componentes Principais (ACP). Nesta perspectiva, entende-se que o tratamento das bandas espectrais, a partir de imagens de satélite, configura-se em uma complementação no estudo e no entendimento dos elementos constituintes da paisagem: solos, relevo, litologia e vegetação, além de gerar produtos cartográficos com níveis de detalhamento mais precisos. A técnica de ACP foi aplicada a partir do mapeamento de uso e cobertura da terra, do mapa do relevo, dos mapas temáticos básicos (hipsometria e declividades), do mapa geológico, do mapa da cobertura vegetal e do mapa de solos. Assim, geraram-se as imagens de Componentes Principais (CPs), sendo que as cinco primeiras foram utilizadas para a análise. Desta forma, com a combinação de bandas, identificaram-se novas interfaces e feições, a partir da contribuição e representatividade de cada CP, que se configurou em cinco agrupamentos, denominados de Fisionomias: 1 (Norte- Planalto Meridional), 2 (Serra Geral), 3 (Depressão Central), 4 (Depósitos Aluviais), associadas aos mapas Hipsométrico/declividades com as CPs geradas e com os elementos da paisagem. Estas fisionomias expressaram as diferenças e/ou similaridades no uso da terra, permitindo o seu agrupamento, a partir das características do relevo, litologia, solos, vegetação e uso e cobertura da terra, destacando-se a considerável interferência antrópica na modificação da fisionomia da paisagem. / The integrated study of the landscape allows the verification of the interconnection levels, structure and functionality of various portions of the earth\'s surface. In this aspect, many researches have included as a theme, the study of the mechanisms of landscape functioning and the interaction between its components. In this way, it becomes essential for the expansion of the investigations, the introduction of methodologies and new techniques, that inserted properly, contribute to the better understanding of the elements that compose the landscape. Thus, this study aimed to identify, interpret and understand the diversity of physiognomy of the landscape and its physiology, in the hydrographic basin of river Botucaraí, Rio Grande do Sul, from the application of remote sensing techniques, specifically the Principal Component Analysis (PCA). In this perspective, it is understood that the treatment of the spectral bands, from satellite images, constitutes a complementation in the study and understanding of the constituent elements of the landscape: soil, relief, lithology and vegetation, besides generating cartographic products with more precise levels of detail. The PCA technique was applied from land use and land cover mapping, relief mapping, basic theme maps (hypsometry and declivity), the geological map, the vegetation cover map, and the soil map. Thus, the images of Principal Components (CPs) were generated, and the first five were used for the analysis. In this way, with the combination of bands, new interfaces and features were identified, based on the contribution and representativeness of each CP, which was configured in five groups, called Physiognomies: 1 (north- Planalto Meridional), 2 (Serra Geral), 3 (Central Depression), 4 (Alluvial deposits) associated with Hypsometric maps/declivity with CPs generated and landscape elements. These physiognomies expressed the differences and/or similarities in the land use, allowing their grouping, from the characteristics of the relief, lithology, soils, vegetation and use and cover of the land, highlighting the considerable anthropic interference in the modification of the physiognomy of the landscape.

Orientador: Paulo Sérgio Graziano Magalhães, Domingos Guilherme Pellegrino Cerri / Texto em português e inglês / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-20T09:43:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RodriguesJunior_FrancelinoAugusto_D.pdf: 5867515 bytes, checksum: d0a916567644887d3fde3276131e3750 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Dentro da mesma área de produção agrícola existe variabilidade espacial e temporal da produtividade e qualidade da cultura. Técnicas de Agricultura de Precisão (AP) são usadas para a quantificação dessa variabilidade, podendo assim distinguir áreas de maior e menor rentabilidade e qualidade, possibilitando então a identificação dos fatores que ali influenciaram para tal evento. É neste contexto que se insere o projeto proposto utilizar as técnicas de AP para identificar no campo a relação solo-produtividade-qualidade da matéria prima. Este trabalho teve como objetivo geral verificar como a produtividade e a qualidade da cana-de-açúcar (porcentagens de brix, pol e fibra) variam dentro do mesmo talhão; verificar como os atributos físicos e químicos do solo, nitrogênio foliar afetam a produtividade e qualidade da cana, e analisar padrões de variabilidade temporal dos parâmetros de qualidade da cana-de-açúcar ao longo dos ciclos estudados. Para realização do trabalho foi selecionada e georreferenciada uma área de 10 ha, cultivada com cana-de-açúcar pertencente à Usina São João pertencente ao Grupo SJC Bioenergia, localizada no município de Araras - SP. Nesta área foi feita uma grade de amostragem de 30x30m, utilizada para a coleta dos atributos físicos e químicos do solo, e parâmetros de qualidade da cana, totalizando 117 pontos amostrais. Todas as amostragens foram realizadas nos anos de 2008 (cana planta), 2009-2010 (primeira soca) e 2011 (segunda soca). Para identificar a influência das variáveis em estudo na produtividade e qualidade da cana-de-açúcar foi feita a análise de correlação linear, com base em zonas de manejo previamente determinadas. Para a seleção das variáveis a fim de propor modelos matemáticos foi utilizado a Análise de Componentes Principais e Stepwise, utilizando como variáveis resposta a produtividade e os parâmetros de qualidade de cana-de-açúcar. Por meio de técnicas de geoestatística foi verificada a estabilidade temporal dos parâmetros de qualidade da cana-de-açúcar ao decorrer dos ciclos e as porcentagens de erros de estimação dos modelos confeccionados. Não foi possível identificar padrões de estabilidade temporal da qualidade da cana-de-açúcar ao longo do experimento, contudo, com a metodologia proposta pode-se identificar a influência que os atributos do solo e planta possuem na produtividade e nos parâmetros de qualidade da cana-de-açúcar, sendo os teores de matéria orgânica, P, K, pH e H+Al as variáveis que ditaram os modelos propostos, sendo que esses obtiveram coeficientes de determinação variando de 6 a 80%, com valores de resíduos decimais e mostrando distribuição normal, com porcentagens de erros de estimação na sua maioria entre ± 1% / Abstract: Within the same crop area there is a spatial and temporal variability in yield and crop quality. Techniques for Precision Agriculture (PA) are used to quantify this variability, thus being able to identify areas of high and low profitability and quality, hence enabling the identification of the factors that may influence for such an event. In this context this project has as proposal by PA techniques identify in the field the relationship between the soil and yield/quality of the raw material. This study aims to assess how the yield and sugar cane quality parameters (Brix, pol and fibre) vary within the field; verify how the physical chemical soil attributes and leaf nitrogen affects the yield and quality of the sugar cane, and analyzes the pattern of the temporal stability of the sugar cane quality parameters throughout the crop cycles. The experiment was carried out an sugar cane crop area selected and georeferenced of 10 ha, belonging to the São João Mill (SJC Bioenergia), located in the Araras - SP. In this area a 30x30m grid sampling was used to sample quality sugar cane parameters and physical-chemical soil attributes, totaling 117 sampling points. All samplings were performed during the years 2008 - plant cane, first ratoon (2009-2010) and second ratoon (2011). To identify the influence of the variables on yield and quality of sugar cane, Pearson's linear correlation analysis was performed, based on predetermined management zones. Principal component analysis and stepwise approach was used to select the variables in order to propose mathematical models, using as response variables the yield and sugar cane quality parameters. By means of geostatistics it was verified the temporal stability of the sugar cane quality parameters during the crop cycles and the percentages of estimations errors made by the models. It was not possible to identify patterns of temporal stability for the quality parameters along the experiment, but with the proposed methodology, it was possible to identify the influence that soil attributes and plant had in yield and sugar cane quality parameters, being the soil organic matter, P, K, pH e H+Al the variables which driven the proposed models, who had R2 ranging from 6 to 80% with decimals residues showing normal distribution and percentages of estimation errors mostly within ± 1% along the whole experiment / Doutorado / Maquinas Agricolas / Doutor em Engenharia Agrícola

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No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) QUALIDADE DA ÁGUA DO CANAL SÃO GONÇALO-RS-BRASIL – UMA AVALIAÇÃO HIDROQUÍMICA CONSIDERANDO SEUS USOS MÚLTIPLOS.pdf: 2559551 bytes, checksum: e392f8cb31107f23bfcb83085ef642a1 (MD5) Previous issue date: 2015-02-26 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - FAPERGS / O Canal São Gonçalo está situado na Bacia Hidrográfica da Lagoa Mirim e faz a ligação entre a Laguna dos Patos e a Lagoa Mirim. É um manancial hídrico com significativa importância econômica e ambiental para a região sul do Brasil e suas águas são utilizadas para diversos fins, como abastecimento público, pesca, navegação e irrigação. O objetivo desse trabalho foi avaliar a qualidade físico-química e microbiológica do Canal São Gonçalo, considerando variações espaciais e pluviométricas. Foram realizadas duas campanhas de amostragem, em período de baixa e de alta pluviosidade. Foram coletadas amostras de água em 22 pontos ao longo do canal e determinados 24 parâmetros físico-químicos e microbiológicos, sendo eles: pH, condutividade elétrica, turbidez, oxigênio dissolvido, temperatura, salinidade, sólidos dissolvidos totais, fluoreto, potássio, cálcio, cloreto, nitrato, transparência, coliformes totais, coliformes termotolerantes, cor verdadeira, cor aparente, sulfato, fosfato, amônia, nitrito, ferro, zinco e cromo VI. Os resultados encontrados para cada parâmetro foram comparados com a classe 2 da Resolução CONAMA n° 357/2005. Foi realizada a análise estatística dos dados através da utilização da técnica de Análise de Componentes Principais como forma a determinar quais os principais parâmetros responsáveis pela qualidade da água do canal e identificar quais os tributários mais significativos com aporte de poluentes para o manancial em estudo. Foi verificado que a qualidade da água do Canal São Gonçalo varia tanto espacial quanto temporalmente. A variação espacial da qualidade da água demonstrou estar diretamente relacionada à condição de seus afluentes e verificou-se que muitos destes afluentes contribuem para degradação da qualidade da água do Canal São Gonçalo. Verificou-se que no período de baixa pluviosidade os parâmetros relacionados aos sólidos dissolvidos na água são os que mais contribuem para deterioração da qualidade da água. Já no período de alta pluviosidade há um aumento significativo na parcela de sólidos suspensos, relacionados a diversos outros parâmetros. Conclui-se que a qualidade da água do Canal São Gonçalo está em desacordo com seus atuais usos e que essa é uma situação que vem se agravando ao longo dos anos. Medidas de remediação devem ser tomadas para que os usos múltiplos do canal sejam garantidos. / The São Gonçalo Channel is localized at Mirim Lagoon Watershed and connects two lagoons in southern Brazil, the Mangueira Lagoon and Patos Lagoon. It has a significant importance to southern Brazil and the channel is used to several purposes, such as water supply, fishery, navigation and irrigation. The aim of this research was access the water quality of the São Gonçalo Channel. Water samples were collected in 22 sites in two different periods, in rainy season and in dry season. The water samples were analyzed for 24 different surface water parameters: pH, conductivity, turbidity, dissolved oxygen, temperature, salinity, total dissolved solids, fluoride, potassium, calcium, chloride, nitrate, transparency, total coliforms, fecal coliforms, true color, apparent color, sulfate, phosphate, ammonia, nitrite, iron, zinc and chromium VI. The results were compared with brazilian standards. The principal component analysis techniques also were applied for the results. The analysis showed that the water quality of the São Gonçalo Channel is different to each site and to each season. Different tributaries were identified that pollute the São Gonçalo Channel. The water quality parameters that are related with dissolved solids are the most significant in dry season. In rainy season there are increases in the parameters that are related with suspended solids. From this study it was concluded that the water quality of the São Gonçalo Channel is not according with current uses and the pollution is getting worse over the years. Remediation actions are necessary for maintained the multiple uses of the channel.

Made available in DSpace on 2014-08-20T14:25:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_george_ulguim_pedra.pdf: 14504738 bytes, checksum: f86f801b6a4ad397c5376ffc71c034f5 (MD5) Previous issue date: 2011-03-28 / Rio Grande do Sul (RS) has a large annual temperature range is characterized by hot summers and cold winters, being strongly influenced by weather systems in middle and high latitudes. Many studies suggest climate change on Earth, particularly to the anomalous increase in temperature in recent decades. The large thermal variations interfere directly in agricultural production, trade and tourism, affecting the region's economy. The main objective of this research was to identify the main patterns of wind speed at 850hPa layer. This layer is slightly above the surface outside of each boundary, and thus with little influence of urban effects. Knowing the correlation of patterns of wind speed with variations of monthly minimum temperatures throughout the year in RS, identify and compare the adjustment functions of temporal trends linear and nonlinear, and list the possible influence of large swings over the Pacific Ocean these variations regional, especially during extreme. To study the atmospheric oscillations were used in data grid point wind speed at 850hPa over South America, which were applied the technique of spectral decomposition defined principal components. We used monthly minimum temperature data from 24 stations well distributed spatially in RS. The results showed that the patterns of oscillations Main circulation in the lower atmosphere over South America are strongly associated with variations of wind speed in regions of the Polar Jet, Subtropical Jet and the trade winds in the Equatorial Pacific. Core Standards of the wind speed did not correlate significantly with the minimum temperatures in March, June, July and September. During other months the correlation coefficients were significant, especially the months of January, April, May and October. The northern state of RS presented highlight this relationship, with the months of April and May the most significant. The trend of monthly minimum temperatures for the meteorological station of Irai shown for all months of the year, the biggest adjustment function non-linear time in comparison with the linear. The index of the Pacific Decadal Oscillation function showed nonlinear fitting, revealing very similar function to the main circulation patterns of the wind at 850hPa and adjustments of nonlinear functions of minimum temperatures in Iraí (RS). Faced with the obvious relations between the oscillations of the wind circulation at 850hPa with the changes in the surface equatorial Pacific / North, we can expect that the trends in minimum temperatures in RS for these next two decades suffer on average more negative than oscillations positive, especially during summer and autumn, although it indicates increased temperature in early spring. / O Rio Grande do Sul (RS) apresenta grande amplitude térmica anual caracterizada por verões quentes e invernos frios, sendo influenciado fortemente por sistemas atmosféricos de latitudes médias e elevadas. Muitas pesquisas apontam alterações climáticas na Terra, especialmente no sentido de crescimento anômalo da temperatura nestas últimas décadas. As grandes variações térmicas interferem diretamente na produção agrícola, no comércio e no turismo, afetando a economia da região. Os objetivos principais desta pesquisa foram: Identificar os principais padrões de velocidade de vento na camada de 850hPa. Esta camada está ligeiramente acima da superfície, fora da cada limite e, portanto, com pequena influência dos efeitos urbanos; conhecer a correlação destes padrões de velocidade do vento com variações das temperaturas mínimas mensais ao longo do ano no RS, identificar e comparar as funções de ajuste de tendências temporais lineares e não lineares e relacionar as possíveis influências das grandes oscilações oceânicas do Pacífico sobre estas variações regionais, especialmente nos períodos extremos. Para estudar as oscilações atmosféricas foram usados dados em ponto de grade da velocidade do vento em 850hPa sobre a América do Sul, aos quais foram aplicadas a técnica de decomposição espectral definida como Componentes Principais. Foram utilizados dados de temperatura mínima mensal de 24 estações bem distribuídas espacialmente no RS. Os principais resultados mostraram que os Padrões de Oscilações Principais da circulação na baixa atmosfera sobre a América do Sul estão fortemente associados às variações de velocidade do vento nas regiões do Jato Polar, Jato Subtropical e os ventos Alísios no Pacífico Equatorial. Os Padrões Principais da velocidade do vento não apresentaram correlações significativas com as temperaturas mínimas nos meses de março, junho, julho e setembro. Nos demais meses os coeficientes de correlação foram significativos, especialmente os meses de janeiro, abril, maio e outubro. A região norte do Estado do RS apresentou destaque nesta relação, sendo os meses de abril e maio os mais significativos. A tendência temporal das temperaturas mínimas mensais para a estação meteorológica de Irai mostrou, para todos os meses do ano, maior ajuste para a função temporal não linear na comparação com a linear. O índice de Oscilação Decadal do Pacífico apresentou função de ajuste não linear, revelando ser bastante semelhante aos principais padrões de circulação do vento em 850hPa e aos ajustes das funções não lineares das temperaturas mínimas em Iraí (RS). Frente às relações evidentes entre as oscilações da circulação do vento em 850hPa com as oscilações na superfície do Oceano Pacífico Equatorial/Norte, pode-se esperar que as tendências das temperaturas mínimas no RS para estas próximas duas décadas sofram, em média, mais oscilações negativas do que positivas, principalmente nos meses de verão e outono, apesar de indicar aumento de temperatura no começo de primavera.