Method of numerical correction of errors occasioned by delay of records during the monitoring of environmental variables of interest for animal production

As condições de ambiente térmico e aéreo, no interior de instalações para animais, alteram-se durante o dia, devido à influência do ambiente externo. Para que análises estatísticas e geoestatísticas sejam representativas, uma grande quantidade de pontos distribuídos espacialmente na área da instalação deve ser monitorada. Este trabalho propõe que a variação no tempo das variáveis ambientais de interesse para a produção animal, monitoradas no interior de instalações para animais, pode ser modelada com precisão a partir de registros discretos no tempo. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método numérico para corrigir as variações temporais dessas variáveis ambientais, transformando os dados para que tais observações independam do tempo gasto durante a aferição. O método proposto aproximou os valores registrados com retardos de tempo aos esperados no exato momento de interesse, caso os dados fossem medidos simultaneamente neste momento em todos os pontos distribuídos espacialmente. O modelo de correção numérica para variáveis ambientais foi validado para o parâmetro ambiental temperatura do ar, sendo que os valores corrigidos pelo método não diferiram pelo teste Tukey, a 5% de probabilidade dos valores reais registrados por meio de dataloggers.

A simple approach to integrate the ecotoxicological and chemical data for the establishment of environmental risk levels

O presente trabalho utilizou métodos multivariados e matemáticos para integrar dados químicos e ecotoxicológicos obtidos para o Sistema Estuarino de Santos e para a região próxima à zona de lançamento do emissário submarino de Santos, com a finalidade de estabelecer com maior exatidão os riscos ambientais, e assim identificar áreas prioritárias e orientar programas de controle e políticas públicas. Para ambos os conjuntos de dados, as violações de valores numéricos de qualidade de sedimento tenderam a estar associadas com a ocorrência de toxicidade. Para o estuário, essa tendência foi corroborada pelas correlações entre a toxicidade e as concentrações de HPAs e Cu, enquanto para a região do emissário, pela correlação entre toxicidade e conteúdo de mercúrio no sedimento. Valores normalizados em relação às medias foram calculados para cada amostra, permitindo classificá-las de acordo com a toxicidade e a contaminação. As análises de agrupamento confirmaram os resultados das classificações. Para os dados de sistema estuarino, houve a separação das amostras em três categorias: as estações SSV-2, SSV-3 e SSV-4 encontram-se sob maior risco, seguidas da estação SSV-6. As estações SSV-1 e SSV-5 demonstraram melhores condições. Já em relação ao emissário, as amostras 1 e 2 apresentaram melhores condições, enquanto a estação 5 pareceu apresentar um maior risco, seguida das estações 3 e 4 que tiveram apenas alguns indícios de alteração.