Compasso de Orfeu: a poesia de Vinicius de Moraes nos acordes do mito

A importância do tema de Orfeu na dramaturgia brasileira é uma evidência já comprovada e explorada. Esta dissertação segue outra direção: propõe um estudo comparativo, permeando a relação da poesia de Vinicius de Moraes com o mito de Orfeu, emblema da genuína musicalidade poética. Os eventos míticos enfrentados pelo herói grego reúnem temas que, assimilados aos versos do poeta brasileiro, funcionam como pautas sinalizadoras de uma poética marcada pela sensibilidade musical e por uma metafísica do próprio fazer poético. Desse modo, a dissertação adota a metáfora musical, para compreender o legado de Orfeu numa linhagem de poetas brasileiros do século XX, dentre os quais Vinicius se destaca pela versatilidade de sua lira. O trabalho se divide em três acordes: no primeiro, são apresentados aspectos do mito antigo e sua revivescência, modulada, nas obras de Murilo Mendes, Jorge de Lima, Carlos Drummond de Andrade e Vinicius de Moraes; no segundo, centrado já na poesia viniciana, examinam-se dois lugares de ressonância da problemática órfica que resultam nas poéticas do exílio e do silêncio; o terceiro se fixa no páthos dos poetas, o mítico e o brasileiro. Em cada acorde, notas distintas são entoadas com maior expressividade transferências culturais, legado órfico, crítica filosófica, retórica do olhar, tragicidade e riso. Para compreender a partitura que rege a comparação, no âmbito mais geral, Peter Szondi, Gilbert Durand e Aby Warburg iluminam as ponderações; na pauta de Orfeu, comparecem estudos de Luis Krausz, Marcel Detienne, Manuel Antônio de Castro e Carlinda Nuñez; e, no que tange à obra de Vinicius de Moraes, Alfredo Bosi, Otto Lara Resende, Dalma Nascimento, entre outros contemporâneos, são essenciais. O estudo resulta na identificação de um substrato órfico, que constitui um canal de transferência cultural peculiar, na obra de Vinicius de Moraes

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.