Distribuição e conservação de Lonchophylla bokermanni Sazima, Vizotto & Taddei 1978 (CHIROPTERA: Phyllostomidae)

Lonchophylla bokermanniSazima, Vizotto & Taddei, 1978 é uma espécie de morcego nectarívoro de médio porte endêmica do sudeste brasileiro. Pouco se sabe sobre sua biologia e distribuição geográfica, e por isso mesmo é classificada pela União para Conservação da Natureza (IUCN) como Deficiente de Dados. Está, no entanto, na lista brasileira da fauna ameaçada de extinção, sendo considerada Vulnerável por apresentar distribuição restrita, populações pequenas e isoladas, e estar vivenciando uma rápida destruição de seus habitats.Uma das mais importantes lacunas no conhecimento sobre L. bokermanni é o seu padrão de distribuição geográfica. Esta espécie possui uma distribuição disjunta, com uma forma na porção interior de sua distribuição, restrita aos arredores de sua localidade tipo, e uma forma com uma distribuição mais ampla, entre a Serra do Mar e o litoral. Existe a possibilidade de que a forma costeira possa corresponder a uma espécie ainda não descrita, visto que possui antebraços menores e algumas medidas cranianasdiferentes em relação a forma do interior.Nesta dissertação procuro gerar dados quantitativos mínimos necessários para determinar o status de conservação de L. bokermanni segundo os critérios da IUCN. Tendo em vista as incertezas taxonômicas, sempre que possível as análises foram feitas com três conjuntos de dados: i) todos os registros de ocorrência, assumindo que representam uma única espécie, ii) apenas com os dados da forma do interior, assumindo que representam L. bokermanni, e iii) apenas com os dados da forma costeira, assumindo que representam uma nova espécie. No primeiro capítulo foram identificadas áreas prioritárias para a busca de novas populações de L. bokermanni Essas áreas apresentam as condições climáticas e altitudinais típicas para a espécie, mantêm sua cobertura florestal, têm poucos inventários de quirópteros e estão fora da área de distribuição conhecida da espécie. O capítulo também apresenta o resultado da busca em campo por novas populações da espécie em três destas áreas prioritárias, ao sul da distribuição conhecida. No segundo capítulo a probabilidade de detecção e ocupação de Lonchophylla bokermanni foi modelada em escala regional e local, utilizando covariáveis ambientais e metodológicas que podem explicar os padrões encontrados. O grau de incerteza na distribuição conhecida da espécie foi avaliado, e estimou-se o esforço mínimo necessário para termos confiançana ausência da espécie em uma localidade. No terceiro capítulo a informação apresentada nos capítulos anteriores foi utilizada para determinar o status de conservação de L. bokermanni (segundo o critério de Extensão de Ocorrência da IUCN), discutir o estado atual de conhecimento sobre a espécie e as consequências de possíveis mudanças taxonômicas para seu status de conservação.

Imputação múltipla de dados faltantes: exemplo de aplicação no Estudo Pró-Saúde

Dados faltantes são um problema comum em estudos epidemiológicos e, dependendo da forma como ocorrem, as estimativas dos parâmetros de interesse podem estar enviesadas. A literatura aponta algumas técnicas para se lidar com a questão, e, a imputação múltipla vem recebendo destaque nos últimos anos. Esta dissertação apresenta os resultados da utilização da imputação múltipla de dados no contexto do Estudo Pró-Saúde, um estudo longitudinal entre funcionários técnico-administrativos de uma universidade no Rio de Janeiro. No primeiro estudo, após simulação da ocorrência de dados faltantes, imputou-se a variável cor/raça das participantes, e aplicou-se um modelo de análise de sobrevivência previamente estabelecido, tendo como desfecho a história auto-relatada de miomas uterinos. Houve replicação do procedimento (100 vezes) para se determinar a distribuição dos coeficientes e erros-padrão das estimativas da variável de interesse. Apesar da natureza transversal dos dados aqui utilizados (informações da linha de base do Estudo Pró-Saúde, coletadas em 1999 e 2001), buscou-se resgatar a história do seguimento das participantes por meio de seus relatos, criando uma situação na qual a utilização do modelo de riscos proporcionais de Cox era possível. Nos cenários avaliados, a imputação demonstrou resultados satisfatórios, inclusive quando da avaliação de performance realizada. A técnica demonstrou um bom desempenho quando o mecanismo de ocorrência dos dados faltantes era do tipo MAR (Missing At Random) e o percentual de não-resposta era de 10%. Ao se imputar os dados e combinar as estimativas obtidas nos 10 bancos (m=10) gerados, o viés das estimativas era de 0,0011 para a categoria preta e 0,0015 para pardas, corroborando a eficiência da imputação neste cenário. Demais configurações também apresentaram resultados semelhantes. No segundo artigo, desenvolve-se um tutorial para aplicação da imputação múltipla em estudos epidemiológicos, que deverá facilitar a utilização da técnica por pesquisadores brasileiros ainda não familiarizados com o procedimento. São apresentados os passos básicos e decisões necessárias para se imputar um banco de dados, e um dos cenários utilizados no primeiro estudo é apresentado como exemplo de aplicação da técnica. Todas as análises foram conduzidas no programa estatístico R, versão 2.15 e os scripts utilizados são apresentados ao final do texto.

Estudo da previsão de propriedades do biodiesel utilizando espectros de infravermelho e calibração multivariada

O biodiesel tem sido amplamente utilizado como uma fonte de energia renovável, que contribui para a diminuição de demanda por diesel mineral. Portanto, existem várias propriedades que devem ser monitoradas, a fim de produzir e distribuir biodiesel com a qualidade exigida. Neste trabalho, as propriedades físicas do biodiesel, tais como massa específica, índice de refração e ponto de entupimento de filtro a frio foram medidas e associadas a espectrometria no infravermelho próximo (NIR) e espectrometria no infravermelho médio (Mid-IR) utilizando ferramentas quimiométricas. Os métodos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), regressão de mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS), e regressão por máquinas de vetor de suporte (SVM) com seleção de variáveis por Algoritmo Genético (GA) foram utilizadas para modelar as propriedades mencionadas. As amostras de biodiesel foram sintetizadas a partir de diferentes fontes, tais como canola, girassol, milho e soja. Amostras adicionais de biodiesel foram adquiridas de um fornecedor da região sul do Brasil. Em primeiro lugar, o pré-processamento de correção de linha de base foi usado para normalizar os dados espectrais de NIR, seguidos de outros tipos de pré-processamentos que foram aplicados, tais como centralização dos dados na média, 1 derivada e variação de padrão normal. O melhor resultado para a previsão do ponto de entupimento de filtro a frio foi utilizando os espectros de Mid-IR e o método de regressão GA-SVM, com alto coeficiente de determinação da previsão, R2Pred=0,96 e baixo valor da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da previsão, RMSEP (C)= 0,6. Para o modelo de previsão da massa específica, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com R2Pred=0,98 e RMSEP (g/cm3)= 0,0002. Quanto ao modelo de previsão para o índice de refração, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com excelente R2Pred=0,98 e RMSEP= 0,0001. Para esses conjuntos de dados, o PLS e o SVM demonstraram sua robustez, apresentando-se como ferramentas úteis para a previsão das propriedades do biodiesel estudadas

Síntese de árvores de padrões Fuzzy através de Programação Genética Cartesiana.

Esta dissertação apresenta um sistema de indução de classificadores fuzzy. Ao invés de utilizar a abordagem tradicional de sistemas fuzzy baseados em regras, foi utilizado o modelo de Árvore de Padrões Fuzzy(APF), que é um modelo hierárquico, com uma estrutura baseada em árvores que possuem como nós internos operadores lógicos fuzzy e as folhas são compostas pela associação de termos fuzzy com os atributos de entrada. O classificador foi obtido sintetizando uma árvore para cada classe, esta árvore será uma descrição lógica da classe o que permite analisar e interpretar como é feita a classificação. O método de aprendizado originalmente concebido para a APF foi substituído pela Programação Genética Cartesiana com o intuito de explorar melhor o espaço de busca. O classificador APF foi comparado com as Máquinas de Vetores de Suporte, K-Vizinhos mais próximos, florestas aleatórias e outros métodos Fuzzy-Genéticos em diversas bases de dados do UCI Machine Learning Repository e observou-se que o classificador APF apresenta resultados competitivos. Ele também foi comparado com o método de aprendizado original e obteve resultados comparáveis com árvores mais compactas e com um menor número de avaliações.

Implementação de Visualização de Dados Tridimensionais de Malhas Irregulares no Processador Cell Broadband Engine.

A renderização de volume direta tornou-se uma técnica popular para visualização volumétrica de dados extraídos de fontes como simulações científicas, funções analíticas, scanners médicos, entre outras. Algoritmos de renderização de volume, como o raycasting, produzem imagens de alta qualidade. O seu uso, contudo, é limitado devido à alta demanda de processamento computacional e o alto uso de memória. Nesse trabalho, propomos uma nova implementação do algoritmo de raycasting que aproveita a arquitetura altamente paralela do processador Cell Broadband Engine, com seus 9 núcleos heterogêneos, que permitem renderização eficiente em malhas irregulares de dados. O poder computacional do processador Cell BE demanda um modelo de programação diferente. Aplicações precisam ser reescritas para explorar o potencial completo do processador Cell, que requer o uso de multithreading e código vetorizado. Em nossa abordagem, enfrentamos esse problema distribuindo a computação de cada raio incidente nas faces visíveis do volume entre os núcleos do processador, e vetorizando as operações da integral de iluminação em cada um. Os resultados experimentais mostram que podemos obter bons speedups reduzindo o tempo total de renderização de forma significativa.

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

Sistema de estimativa do melhor caminho multiponto a multiponto em um espaço geográfico.

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema de tomada de decisão que propõe uma metodologia inteligente, de tal maneira a efetuar a melhor alocação possível de um grupo de usuários a um grupo de recursos em um espaço geográfico. Tal metodologia se baseou na lógica fuzzy e ao longo da dissertação foram feitas comparações com outras técnicas, como o Algoritmo Ingênuo e a Busca Exaustiva. O conjunto de dados que foi adotado como o escopo desse trabalho foi a matrícula de alunos do município de Nova Iguaçu.

Análise da evolução termomecânica da Bacia do Amazonas

Os dados geológicos e geofísicos escolhidos para o tema de estudo pertencem a Bacia do Amazonas, na região centro-norte do Brasil. A Bacia do Amazonas é uma bacia intracratônica com cerca de 500.000 km. A mesma está limitada ao norte pelo Escudo das Guianas e ao sul pelo Escudo Brasileiro. O limite oeste com a Bacia do Solimões é marcado pelo Arco de Purus, ao passo que o Arco de Gurupá constitui seu limite leste. Possui características inerentes a uma bacia intracratônica paleozóica, com uma longa história evolutiva, marcada por discordâncias expressivas e com uma cunha sedimentar relativamente rasa se comparada às bacias cretáceas brasileiras, o que levanta controvérsia a respeito da suficiência do soterramento para a eficiência de geração de hidrocarboneto. Podem ser reconhecidas nos 5000 m do preenchimento sedimentar da Bacia do Amazonas, duas seqüências de primeira ordem: uma paleozóica, intrudida por diques e soleiras de diabásio, na passagem do Triássico para o Jurássico, e uma mesozóica-cenozóica que representam um aspecto importante na evolução térmica da matéria orgânica que ocorre na primeira seqüência. Com relação à exploração de petróleo, apesar do fomento exploratório ocorrido nos últimos anos, a bacia ainda é considerada pouco explorada sendo sua maior reserva a da província de Urucu. Um dos fatores que dificultam bastante a exploração desta bacia assim como a bacia do Solimões a oeste é o acesso restrito, pois estão situadas em áreas remotas e florestadas, de difícil acesso, com muitas reservas indígenas e florestais, o que causa restrições logísticas, operacionais e legais. O efeito térmico das intrusões ígneas é considerado como o responsável pelo acréscimo de calor necessário à maturação da matéria orgânica e conseqüente geração de hidrocarbonetos. Este trabalho contribui com a reconstrução da história térmica desta bacia a partir da modelagem das variáveis termais e da história de soterramento. Para isso, foram utilizados modelos consagrados na literatura, que permitem, de forma simples, a estimativa do fluxo térmico através do embasamento e da seqüência sedimentar. Na análise da influência de intrusões ígneas na estrutura térmica da bacia, o modelo bidimensional desenvolvido pelo método de diferenças finitas se mostrou apropriado. Utilizou-se o fluxo térmico basal calculado nas condições de contorno da modelagem da influência térmica das ígneas. Como resultado obteve-se a estruturação térmica da bacia e a historia maturação de suas rochas geradoras