4 resultados para Climatologia geográfica

em Biblioteca de Teses e Dissertações da USP


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Atualmente vêm sendo desenvolvidas e utilizadas várias técnicas de modelagem de distribuição geográfica de espécies com os mais variados objetivos. Algumas dessas técnicas envolvem modelagem baseada em análise ambiental, nas quais os algoritmos procuram por condições ambientais semelhantes àquelas onde as espécies foram encontradas, resultando em áreas potenciais onde as condições ambientais seriam propícias ao desenvolvimento dessas espécies. O presente estudo trata do uso da modelagem preditiva de distribuição geográfica, através da utilização de algoritmo genético e algoritmo de distância, de espécies como ferramenta para a conservação de espécies vegetais, em três situações distintas: modelagem da distribuição do bioma cerrado no estado de São Paulo; previsão da ocorrência de espécies arbóreas visando à restauração da cobertura vegetal na bacia do Médio Paranapanema e modelagem da distribuição de espécies ameaçadas de extinção (Byrsonima subterranea). A metodologia empregada e os resultados obtidos foram considerados satisfatórios para a geração de modelos de distribuição geográfica de espécies vegetais, baseados em dados abióticos, para as regiões de estudo. A eficácia do modelo em predizer a ocorrência de espécies do cerrado é maior se forem utilizados apenas pontos de amostragem com fisionomias de cerrado, excluindo-se áreas de transição. Para minimizar problemas decorrentes da falta de convergência do algoritmo utilizado GARP (Genetic Algorithm for Rule Set Production), foram gerados 100 modelos para cada espécie modelada. O uso de modelagem pode auxiliar no entendimento dos padrões de distribuição de um bioma ou ecossistema em uma análise regional e local.

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O rio do Peixe, um dos principais afluentes do rio Tietê (Reservatório de Barra Bonita/Hidrovia Tietê Paraná), juntamente com seus formadores (microrregião geográfica de Botucatu - SP) constituem os principais mananciais das cidades que se localizam em suas bacias. A maior parte da bacia hidrográfica do rio do Peixe desenvolve-se sob rochas sedimentares arenosas, favoráveis às atividades de extração de areia, fato que aliado ao manejo incorreto do solo favorece a ocorrência de processos erosivos. Foram realizadas amostragens de água durante dez dias consecutivos e de sedimento durante três dias alternados, em dois períodos hidrológicos (seca e chuva), para a determinação de variáveis físicas, químicas e biológicas,com o objetivo principal de caracterizar do ponto de vista limnológico esse rio e sua foz. As análises das diferentes variáveis seguiram os métodos que são utilizados rotineiramente no Laboratório de Limnologia do CRHEA/EESC/USP. As águas do rio do Peixe apresentaram, principalmente altas concentrações de sólidos em suspensão. Os maiores valores de turbidez, condutividade, alcalinidade, HCO3-, CO3-, nitrito, nitrogênio amoniacal, nitrogênio Kjedhal, fosfato inorgânico, carbono orgânico e sólidos em suspensão foram obtidos durante o período de chuvas, influenciados principalmente pelo escoamento superficial que promove o carreamento de materiais da bacia hidrográfica. Foi possível ainda através das características limnológicas, agrupar as estações de amostragem ao longo do contínuo do rio em três regiões (alto, médio e baixo curso), e diferenciar do ponto de vista trófico as estações da foz com o rio Tietê. Um aumento da biomassa fitoplanctônica, no período de seca, no baixo curso do rio do Peixe foi favorecido pela menor vazão na barragem de Barra Bonita.

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No setor de energia elétrica, a área que se dedica ao estudo da inserção de novos parques geradores de energia no sistema é denominada planejamento da expansão da geração. Nesta área, as decisões de localização e instalação de novas usinas devem ser amplamente analisadas, a fim de se obter os diversos cenários proporcionados pelas alternativas geradas. Por uma série de fatores, o sistema de geração elétrico brasileiro, com predominância hidroelétrica, tende a ser gradualmente alterada pela inserção de usinas termoelétricas (UTEs). O problema de localização de UTEs envolve um grande número de variáveis através do qual deve ser possível analisar a importância e contribuição de cada uma. O objetivo geral deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo de localização de usinas termoelétricas, aqui denominado SIGTE (Sistema de Informação Geográfica para Geração Termoelétrica), o qual integra as funcionalidades das ferramentas SIGs (Sistemas de Informação Geográfica) e dos métodos de decisão multicritério. A partir de uma visão global da área estudada, as componentes espaciais do problema (localização dos municípios, tipos de transporte, linhas de transmissão de diferentes tensões, áreas de preservação ambiental, etc.) podem ter uma representação mais próxima da realidade e critérios ambientais podem ser incluídos na análise. Além disso, o SIGTE permite a inserção de novas variáveis de decisão sem prejuízo da abordagem. O modelo desenvolvido foi aplicado para a realidade do Estado de São Paulo, mas deixando claro a viabilidade de uso do modelo para outro sistema ou região, com a devida atualização dos bancos de dados correspondentes. Este modelo é designado para auxiliar empreendedores que venham a ter interesse em construir uma usina ou órgãos governamentais que possuem a função de avaliar e deferir ou não a licença de instalação e operação de usinas.

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A anotação geográfica de documentos consiste na adoção de metadados para a identificação de nomes de locais e a posição de suas ocorrências no texto. Esta informação é útil, por exemplo, para mecanismos de busca. A partir dos topônimos mencionados no texto é possível identificar o contexto espacial em que o assunto do texto está inserido, o que permite agrupar documentos que se refiram a um mesmo contexto, atribuindo ao documento um escopo geográfico. Esta Dissertação de Mestrado apresenta um novo método, batizado de Geofier, para determinação do escopo geográfico de documentos. A novidade apresentada pelo Geofier é a possibilidade da identificação do escopo geográfico de um documento por meio de classificadores de aprendizagem de máquina treinados sem o uso de um gazetteer e sem premissas quanto à língua dos textos analisados. A Wikipédia foi utilizada como fonte de um conjunto de documentos anotados geograficamente para o treinamento de uma hierarquia de Classificadores Naive Bayes e Support Vector Machines (SVMs). Uma comparação de desempenho entre o Geofier e uma reimplementação do sistema Web-a-Where foi realizada em relação à determinação do escopo geográfico dos textos da Wikipédia. A hierarquia do Geofier foi treinada e avaliada de duas formas: usando topônimos do mesmo gazetteer que o Web-a-Where e usando n-gramas extraídos dos documentos de treinamento. Como resultado, o Geofier manteve desempenho superior ao obtido pela reimplementação do Web-a-Where.