Aplicação de Inteligência Computacional para a Solução de Problemas Inversos de Transferência Radiativa em Meios Participantes Unidimensionais

Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG.

Caracterização do estado trófico e da qualidade da água de um sistema lagunar costeiro urbano: estudo de caso da Lagoa Rodrigo de Freitas, RJ.

O estudo da dinâmica dos parâmetros físicos, químicos e biológicos da água em lagoas costeiras é essencial para entender o funcionamento destes ecossistemas; o que por sua vez permite o desenvolvimento de estratégias adequadas de gerenciamento e conservação de seus recursos. Neste estudo, analisou-se a qualidade da água da Lagoa Rodrigo de Freitas (Rio de Janeiro/RJ) e dos seus principais tributários. Foram utilizados os dados oriundos do projeto de monitoramento da qualidade da água realizado pela SMAC/RJ, entre dezembro de 2011 e dezembro de 2012. O objetivo precípuo foi compreender a dinâmica espacial e temporal da variação do estado trófico e da qualidade da água, assim como avaliar a exequibilidade e aplicabilidade de índices multimétricos (IQA, IET, ICE, IC, TRIX) ao projeto de monitoramento ambiental da LRF. Para tanto, foram realizadas coletas mensais e semanais da água superficial em cinco pontos amostrais, na LRF, e cinco pontos nos rios/canais. Em seguida, análises físico-químicas e biológicas foram realizadas. Os resultados obtidos mostraram relativa homogeneidade espacial e elevada variação sazonal da qualidade da água superficial. Os índices aplicados aos dados indicaram uma variação temporal representativa do estado trófico e da qualidade da água, sendo as classificações para os rios e canais diferentes às verificadas na LRF. Esta apresentou variação entre supereutrófica e hipereutrófica, já os primeiros foram mesotróficos. A qualidade da água da LRF apresentou majoritariamente entre moderada a boa. Os rios e canais foram classificados ruins e médios. Concluiu-se que diferentes modelos podem resultar em diferentes classificações de níveis de trofia e qualidade da água. Análises estatísticas de tendência indicaram estabilidade da qualidade da água, sem uma projeção representativa de melhoria da qualidade hídrica. Já análises multivariadas (RDA, PCA BEST, SIMPER, ANOSIM, MDS e CLUSTER) mostraram um elevado dinamismo da comunidade fitoplanctônica com nítida resposta às oscilações de variáveis físico-químicas específicas, apesar da dominância recorrente por cianobactérias.

Estradas e conectividade na Mata Atlântica: identificando áreas prioritárias para aplicação de medidas de mitigação

As rodovias podem representar um importante fator na fragmentação de habitat para espécies silvestres adaptadas a habitats de alta complexidade estrutural, como as florestas tropicais. As estradas reduzem a conectividade da paisagem e a capacidade da população regional em habitar todas as áreas adequadas e estes efeitos são mais significativos nas espécies que evitam a estrada, que são, muitas vezes, espécies de interior de florestas. A magnitude dos efeitos de barreira dependerá do comportamento e mobilidade destas espécies. Quando as estradas representam ralos (sink) ou barreiras para as populações, devido, respectivamente, aos atropelamentos ou à repulsa, medidas mitigadoras são indicadas para aumentar a conectividade entre as manchas de habitat separadas por essas estradas. A qualidade do habitat é um fator que deve ser considerado, mesmo com baixas frequências de atropelamentos nesses locais. O objetivo desse estudo foi propor dois métodos de seleção de áreas prioritárias para implantação de medidas mitigadoras dos efeitos das estradas sobre espécies de vertebrados florestais: Seleção Hierárquica Multivariada e Seleção Bivariada. A área de estudo foi o bioma Mata Atlântica, sendo recortado em paisagens hexagonais em três escalas diferentes (10.000, 1.000 e 100 km), usando a extensão Repeating Shapes no programa ArcGIS 9.3. Em cada hexágono foram calculados: área de floresta e de Unidade de Conservação, densidade de estradas e de hidrografia. Apenas os hexágonos cobertos por no mínimo 45% pela Mata Atlântica, com mais de 50% de cobertura florestal e mais de 1% de Unidades de Conservação foram incluídos nas análises. Após esta seleção, no método Seleção Hierárquica Multivariada, foi feita uma análise de componentes principais (PCA) com as quatro variáveis medidas, para cada escala separadamente. Os hexágonos foram então ordenados segundo o posicionamento deles no 1 Eixo da PCA de forma hierárquica e da maior para menor escala de hexágonos. Para área de estudo o método de Seleção Bivariada foi construído um gráfico de pontos, para cada escala de hexágono, com as variáveis cobertura florestal e rios. Foram selecionados os hexágonos que estavam localizados no quadrante do gráfico que representasse maior densidade de rios e maior porcentagem de cobertura florestal. Posteriormente foi feita uma simulação para avaliar se os métodos eram capazes de recuperar escores tão alto quanto a ordenação seguindo apenas o posicionamento dos hexágonos no Eixo 1 da PCA, sem uma análise hierárquica. O método de Seleção Hierárquica Multivariada foi mais eficiente para escolha de áreas prioritárias do que a Seleção Bivariada tanto para a escala intermediária (1.000 km) quanto para a menor escala (100 km). Os cinco hexágonos de 100 km mais prioritários estão localizados em São Paulo e Paraná, abrangendo quatro UCs (PARES de Jacupiranga, APA de Guaraqueçaba, APA Cananéia- Jacuípe e PARES da Ilha do Cardoso). Devido à simplicidade e fácil aplicabilidade do método, acredita-se que este pode ser uma opção interessante para escolha de áreas prioritárias para implantação de medidas mitigadoras dos efeitos de estradas

Avaliação de desempenho para estações de tratamento de efluentes industriais.

O processo produtivo industrial pode gerar uma grande quantidade de efluentes líquidos. Esses efluentes, quando não tratados, podem poluir o solo e a água, podendo causar grande impacto ambiental. Nesse sentido é imprescindível que todas as indústrias que geram efluentes líquidos possuam uma estação de tratamento. Porém, para que a estação esteja permanentemente funcionando de acordo com seu objetivo, essa deve ser rotineiramente avaliada. Dessa forma, a avaliação de desempenho para Estação de Tratamento de Efluentes Industriais (ETEI) se torna uma ferramenta importante para a manutenção da eficiência da estação, pois se justifica por procurar pontos vulneráveis da planta de tratamento fornecendo os subsídios necessários à elaboração do diagnóstico e projetos de adequação dos sistemas, permitindo que os efluentes tratados fiquem em conformidade com as exigências estabelecidas pela legislação ambiental. Neste trabalho, foi elaborada uma proposta metodológica, formada por um roteiro, composto por níveis de questionamentos, que auxilia o avaliador na análise de desempenho da ETEI. Complementando esse roteiro foram elaboradas algumas listas de verificação que contribuem para guiar o avaliador em suas análises. Na elaboração das listas, manuais desenvolvidos em diversos países foram considerados. As listas de verificação incluem perguntas para a avaliação dos dados gerais da indústria, para seu Sistema de Gestão Ambiental (SGA) e para alguns sistemas e unidades operacionais da estação de tratamento. Para exemplificar um dos níveis de questionamento do roteiro foi incluído um estudo de caso, no qual o afluente e o efluente de uma indústria mineradora foram avaliados através da técnica estatística multivariada Análise de Componentes Principais (ACP), para demonstração do desempenho da estação de tratamento. O resultado da avaliação realizada demonstrou um bom desempenho da ETEI em tratar os efluentes líquidos. Espera-se, portanto, que este trabalho seja útil para a avaliação de desempenho em plantas de tratamento de efluentes industriais.

Estudo de níveis de ozônio troposférico usando métodos de estatística univariada e multivariada para duas localidades da cidade do Rio de Janeiro

Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

Uso da calibração multivariada para a predição de propriedades físico-químicas de misturas de óleo de soja e biodiesel

O objetivo deste trabalho foi estabelecer um modelo empregando-se ferramentas de regressão multivariada para a previsão do teor em ésteres metílicos e, simultaneamente, de propriedades físico-químicas de misturas de óleo de soja e biodiesel de soja. O modelo foi proposto a partir da correlação das propriedades de interesse com os espectros de reflectância total atenuada no infravermelho médio das misturas. Para a determinação dos teores de ésteres metílicos foi utilizada a cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC), podendo esta ser uma técnica alternativa aos método de referência que utilizam a cromatografia em fase gasosa (EN 14103 e EN 14105). As propriedades físico-químicas selecionadas foram índice de refração, massa específica e viscosidade. Para o estudo, foram preparadas 11 misturas com diferentes proporções de biodiesel de soja e de óleo de soja (0-100 % em massa de biodiesel de soja), em quintuplicata, totalizando 55 amostras. A região do infravermelho estudada foi a faixa de 3801 a 650 cm-1. Os espectros foram submetidos aos pré-tratamentos de correção de sinal multiplicativo (MSC) e, em seguida, à centralização na média (MC). As propriedades de interesse foram submetidas ao autoescalamento. Em seguida foi aplicada análise de componentes principais (PCA) com a finalidade de reduzir a dimensionalidade dos dados e detectar a presença de valores anômalos. Quando estes foram detectados, a amostra era descartada. Os dados originais foram submetidos ao algoritmo de Kennard-Stone dividindo-os em um conjunto de calibração, para a construção do modelo, e um conjunto de validação, para verificar a sua confiabilidade. Os resultados mostraram que o modelo proposto por PLS2 (Mínimos Quadrados Parciais) foi capaz de se ajustar bem os dados de índice de refração e de massa específica, podendo ser observado um comportamento aleatório dos erros, indicando a presença de homocedasticidade nos valores residuais, em outras palavras, o modelo construído apresentou uma capacidade de previsão para as propriedades de massa específica e índice de refração com 95% de confiança. A exatidão do modelo foi também avaliada através da estimativa dos parâmetros de regressão que são a inclinação e o intercepto pela Região Conjunta da Elipse de Confiança (EJCR). Os resultados confirmaram que o modelo MIR-PLS desenvolvido foi capaz de prever, simultaneamente, as propriedades índice de refração e massa específica. Para os teores de éteres metílicos determinados por HPLC, foi também desenvolvido um modelo MIR-PLS para correlacionar estes valores com os espectros de MIR, porém a qualidade do ajuste não foi tão boa. Apesar disso, foi possível mostrar que os dados podem ser modelados e correlacionados com os espectros de infravermelho utilizando calibração multivariada

Análise de componentes principais aplicada a ruído eletroquímico

Neste trabalho foi utilizado um método matemático para classificar registros de potencial e corrente de ensaios de corrosão na técnica de amperimetria de resistência nula (ZRA). Foi aplicado o método estatístico de múltiplas variáveis simples chamado Análise dos Componentes Principais (PCA), cujo objetivo principal foi identificar padrões nestes dados de ruído eletroquímico. Foram testados o aço carbono UNS G10200, os aços inoxidáveis austenítico UNS S31600 e o superduplex UNS S32750 em meios de ácido sulfúrico (5% H2SO4), cloreto férrico (0,1 mol/L FeCl3) e hidróxido de sódio (0,1% NaOH). Os ensaios foram replicados com oito repetições para se ter reprodutibilidade e conhecimento dos aspectos estatísticos envolvidos. Os resultados mostraram que a análise de componentes principais pode ser utilizada como uma ferramenta para analisar sinais de ruído eletroquímico, identificando os clusters dos comportamentos potencial-tempo, corrente-tempo e acessoriamente identificar os outliersdos registros temporais.

Abordagens estereológica e imunohistoquímica no câncer de próstata: uma reavaliação diagnóstica e possível terapêutica

Os esforços para melhorar o diagnóstico, o prognóstico e a vigilância do câncer de próstata (CaP) são relevantes. A superestimação do Escore de Gleason (GSC) pode submeter os indivíduos a um tratamento agressivo desnecessário. Foi tido como objetivo utilizar a estereologia em avaliações do CaP e investigar se o volume nuclear médio (VNM) correlaciona-se com o padrão primário de Gleason (Gpp), a fim de buscar um método alternativo devido à subjetividade do Escore de Gleason, que seja aquele, um método confiável e objetivo, sem discordância interobservador. Para isso, identificamos 74 amostras de prostatectomia radical, que foram divididos em seis grupos com base no Gpp, de 3 a 5. Controles (C) foram adquiridos em regiões não tumorais pareadas das mesmas amostras. O VNM foi estimado utilizando o método de "intersecção dos pontos amostrados". Diferenças estatísticas do VNM entre os grupos C e os grupos Gpp foram testadas utilizando o teste de Kruskall-Wallis e pós- teste de Dunn. As diferenças entre cada grupo Gpp e seus homólogos foram testados com o teste de Wilcoxon. As correlações foram avaliadas com a correlação de Spearman (R [Spearman]). As correlações entre o antígeno prostático específico (PSA) e o GSC (R [Spearman] de 0,76) e entre o PSA e o VNM (R [Spearman] de 0,78) foram moderadamente forte e altamente significativa, e a correlação entre o VNM e o Gpp (R [Spearman] de 0,53) foi moderada e altamente significativa. O VNM foi significativamente maior em regiões cancerígenas em comparação as regiões de controle-pareado. O planejamento adequado de um estudo, bem como a disponibilidade de equipamentos e softwares para a quantificação morfológica, pode proporcionar incentivo para rapidez e precisão para estimar o VNM como parâmetro auxiliar na avaliação do câncer de próstata. A reprodutibilidade falha interobservador do GSC tem mostrado possíveis conduções equivocadas dos pacientes portadores de CaP. O VNM representa um método reprodutível de classificação objetiva para o câncer de próstata. Portanto, os dados atuais favorecem o uso de VNM associado com GSC e o PSA na avaliação do câncer de próstata.

Evolução da deposição da matéria orgânica na Baía da Ilha Grande, RJ

Os ambientes costeiros vem sofrendo impactos devido a ocupação humana, um dos principais efeitos está na alteração da ciclagem de matéria orgânica (MO) na zona costeira. Para investigar as principais fontes de MO e avaliar como a atividade humana tem alterado a composição da MO sedimentar na baía da Ilha Grande (BIG), quatro testemunhos sedimentares (Abraão, Saco do Céu, TEBIG e Marina Piratas) foram datados e analisados para carbono orgânico, nitrogênio total, teor de finos, esteróis e n-álcoois. Os resultados indicam maiores contribuições de matéria orgânica alóctone nos testemunhos da enseada de Abraão e principalmente do Saco do Céu, estes testemunhos são enriquecidos em carbono orgânico e sedimentos finos, em comparação com os sedimentos coletados nas proximidades do TEBIG e da Marina Piratas. A partir dos anos de 1950 algumas alterações, como o incremento da contribuição fitoplanctônica,são observadas nos testemunhos foram indicadas pela Análise de Componentes Principais (PCA), destaca-se nesta época a acentuada mudança que ocorreu nas características granulométricas do testemunho da Marina Piratas. Estas alterações são efeitos indiretos da ação do homem que devido ao elevado crescimento populacional vem poluindo corpos dágua da região e destruindo ecossistemas de elevada importância como manguezais. No entanto através da análises dos marcadores de esgoto foi observado que a influência de MO de origem fecal nos sedimentos é muito pequena e cresceu muito pouco nas últimas décadas. Em conjunto com a elevada cobertura vegetal da região, os elevados índices pluviométricos regionais auxiliam a carrear grandes quantidades de material terrígeno para os sedimentos da baía como indicado pela predomínio de n-álcoois de cadeias longas