Using a bayesian model for estimating air borne infection risks: wheat blast.

2016

Nova metodologia para a previsão da concentração de glifosato e AMPA em amostras de água.

A utilização intensiva e simultânea de agrotóxicos na agricultura ocasiona a exposição múltipla dos organismos a esses compostos, tornando necessária a avaliação da contaminação de misturas, principalmente, no ambiente aquático. Estudos de toxicidade de agrotóxicos são de suma importância para a comunidade como um todo, principalmente quando estes são realizados em águas, haja vista a possível escassez desse recurso. O objetivo deste trabalho foi avaliar a toxicidade aguda dos herbicidas glifosato (Gly) e seu principal metabólito, ácido aminometilfosfônico (AMPA), ao microcrustáceo Daphnia similis.

Análise exploratória de simulações sociais computacionais por meio de estatística multivariada e mapas auto-organizáveis.

Visando oferecer subsídios para a avaliação do Plano Territorial de Desenvolvimento Rural Sustentável do Ministério do Desenvolvimento Agrário este trabalho teve como objetivo a aplicação da análise de componentes principais, da análise de agrupamentos pelo método hierárquico aglomerativo e da rede neural do tipo Mapa Auto-Organizável de Kohonen na análise exploratória de resultados de simulações sociais computacionais do sistema socioterritorial ?Território Rural Sul "sergipano?. A metodologia basea-se na Sociologia da Ação Organizada e no método Soclab. As análises estatísticas mostraram que o sistema socioterritorial em questão tem estrutura simples e determinística, ou seja, apresenta um jogo social cooperativo com forte tendência à estabilidade mesmo com situações de interesses divergentes. A análise neural permitiu a caracterização das situações atípicas quando ocorrem a estabilidade do sistema social.

Avaliação do desempenho de modelos para previsão da proteína bruta e da digestibilidade da vagem da algaroba usando espectroscopia NIR.

Objetivou-se desenvolver modelos para prever a concentração de proteína bruta (PB) e a digestibilidade in vitro da matéria seca (DIVMS) deste alimento por meio da espectroscopia NIR avaliando duas formas de preparação da amostra e dois equipamentos NIR. Conclui-se, que modelos desenvolvidos com espectros de vagem de algaroba pré-secas e moídas, tanto em equipamento Perten quanto em FOSS, foram considerados confiáveis e com desempenho superior àqueles desenvolvidos com amostras frescas.

Sistemas probabilísticos de previsão num contexto de mudanças climáticas: o papel dos modelos estatísticos.

2008

Enfoque da estatística espacial em modelos dinâmicos de mudança do uso do solo.

O atual nível das mudanças uso do solo causa impactos nas mudanças ambientais globais. Os processos de mudanças do uso e cobertura do solo são processos complexos e não acontecem ao acaso sobre uma região. Geralmente estas mudanças são determinadas localmente, regionalmente ou globalmente por fatores geográficos, ambientais, sociais, econômicos e políticos interagindo em diversas escalas temporais e espaciais. Parte desta complexidade é capturada por modelos de simulação de mudanças do uso e cobertura do solo. Uma etapa do processo de simulação do modelo CLUE-S é a quantificação da influência local dos impulsores de mudança sobre a probabilidade de ocorrência de uma classe de uso do solo. Esta influência local é obtida ajustando um modelo de regressão logística. Um modelo de regressão espacial é proposto como alternativa para selecionar os impulsores de mudanças. Este modelo incorpora a informação da vizinhança espacial existente nos dados que não é considerada na regressão logística. Baseado em um cenário de tendência linear para a demanda agregada do uso do solo, simulações da mudança do uso do solo para a microbacia do Coxim, Mato Grosso do Sul, foram geradas, comparadas e analisadas usando o modelo CLUE-S sob os enfoques da regressão logística e espacial para o período de 2001 a 2011. Ambos os enfoques apresentaram simulações com muito boa concordância, medidas de acurácia global e Kappa altos, com o uso do solo para o ano de referência de 2004. A diferença entre os enfoques foi observada na distribuição espacial da simulação do uso do solo para o ano 2011, sendo o enfoque da regressão espacial que teve a simulação com menor discrepância com a demanda do uso do solo para esse ano.

Estatística: uso da análise de regressão.

Muitos experimentos tem sido analisados por métodos estatísticos inadequados. O uso não criterioso destes métodos, sem o devido cuidado ou sem considerar outras possibilidades, pode reduzir o valor das discussões, conclusões e o próprio valor da pesquisa. Há uma grande gama de tipos possíveis de abordagem estatística dos dados de pesquisa, cada qual atingindo uma finalidade. Por isso, o procedimento estatístico deve ser escolhido criteriosamente. Se o objetivo de um trabalho e estimar a magnitude de um efeito, então a analise usada deve estimá-la: não basta neste caso, apenas explicar qual dos resultados diferiram significativamente. Não obstante, se o objetivo da pesquisa é determinar um ponto, então a análise deve faze-lo. Neste caso, não e suficiente verificar somente o comportamento dos dados. A escolha de um modelo de regressão e uma ponderação na qual deve ser considerados, a adequação ao fenômeno estudado, o ajuste matemático obtido e a sua aplicabilidade. As propriedades do modelo escolhido devem ser justificáveis, tanto logicamente quanto biologicamente. Portanto, a análise deve ser sensata, lógica e apropriada as questões que procura-se responder.

Uso da espectroscopia de reflectância do infravermelho próximo (NIRS) para previsão da composição bromatológica de vagens de algaroba e palma forrageira.

Espécies forrageiras adaptadas às condições semiáridas são uma alternativa para reduzir os impactos negativos na cadeia produtiva de ruminantes da região Nordeste brasileira devido à sazonalidade na oferta de forragem, além de reduzir custo com o fornecimento de alimentos concentrados. Dentre as espécies, a vagem de algaroba (Prosopis juliflora SW D.C.) e palma forrageira (Opuntia e Nopalea) ganham destaque por tolerarem o déficit hídrico e produzirem em períodos onde a oferta de forragem está reduzida, além de apresentam bom valor nutricional e serem bem aceitas pelos animais. Porém, devido à variação na sua composição, seu uso na alimentação animal exige o conhecimento profundo da sua composição para a elaboração de dietas balanceadas. No entanto, devido ao custo e tempo para análise, os produtores não fazem uso da prática de análise da composição químico-bromatológica dos alimentos. Por isto, a espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo (NIRS) representa uma importante alternativa aos métodos tradicionais. Objetivou-se com este estudo desenvolver e validar modelos de predição da composição bromatológica de vagem de algaroba e palma forrageira baseados em espectroscopia NIRS, escaneadas em dois modelos de equipamentos e com diferentes processamentos da amostra. Foram coletadas amostras de vagem de algaroba nos estados do Ceará, Bahia, Paraíba e Pernambuco, e amostras de palma forrageira nos estados do Ceará, Paraíba e Pernambuco, frescas (in natura) ou pré-secas e moídas. Para obtenção dos espectros utilizaram-se dois equipamentos NIR, Perten DA 7250 e FOSS 5000. Inicialmente os alimentos foram escaneados in natura em aparelho do modelo Perten, e, com o auxílio do software The Unscrambler 10.2 foi selecionado um grupo de amostras para o banco de calibração. As amostras selecionadas foram secas e moídas, e escaneadas novamente em equipamentos Perten e FOSS. Os valores dos parâmetros de referência foram obtidos por meio de metodologias tradicionalmente aplicadas em laboratório de nutrição animal para matéria seca (MS), matéria mineral (MM), matéria orgânica (MO), proteína bruta (PB), estrato etéreo (EE), fibra solúvel em detergente neutro (FDN), fibra solúvel em detergente ácido (FDA), hemicelulose (HEM) e digestibilidade in vitro da matéria seca (DIVMS). O desempenho dos modelos foi avaliado de acordo com os erros médios de calibração (RMSEC) e validação (RMSECV), coeficiente de determinação (R2 ) e da relação de desempenho de desvio dos modelos (RPD). A análise exploratória dos dados, por meio de tratamentos espectrais e análise de componentes principais (PCA), demonstraram que os bancos de dados eram similares entre si, dando segurança de desenvolver os modelos com todas as amostras selecionadas em um único modelo para cada alimento, algaroba e palma. Na avaliação dos resultados de referência, observou-se que a variação dos resultados para cada parâmetro corroboraram com os descritos na literatura. No desempenho dos modelos, aqueles desenvolvidos com pré-processamento da amostra (pré-secagem e moagem) se mostraram mais robustos do que aqueles construídos com amostras in natura. O aparelho NIRS Perten apresentou desempenho semelhante ao equipamento FOSS, apesar desse último cobrir uma faixa espectral maior e com intervalos de leituras menores. A técnica NIR, associada ao método de calibração multivariada de regressão por meio de quadrados mínimos (PLS), mostrou-se confiável para prever a composição químico-bromatológica de vagem de algaroba e da palma forrageira. Abstract: Forage species adapted to semi-arid conditions are an alternative to reduce the negative impacts in the feed supply for ruminants in the Brazilian Northeast region, due to seasonality in forage availability, as well as in the reducing of cost by providing concentrated feedstuffs. Among the species, mesquite pods (Prosopis juliflora SW DC) and spineless cactus (Opuntia and Nopalea) are highlighted for tolerating the drought and producion in periods where the forage is scarce, and have high nutritional value and also are well accepted by the animals. However, its use in animal diets requires a knowledge about its composition to prepare balanced diets. However, farmers usually do not use feed composition analysis, because their high cost and time-consuming. Thus, the Near Infrared Reflectance Spectroscopy in the (NIRS) is an important alternative to traditional methods. The objective of this study to develop and validate predictive models of the chemical composition of mesquite pods and spineless cactus-based NIRS spectroscopy, scanned in two different spectrometers and sample processing. Mesquite pods samples were collected in the states of Ceará, Bahia, Paraiba and Pernambuco, and samples of forage cactus in the states of Ceará, Paraíba and Pernambuco. In order to obtain the spectra, it was used two NIR equipment: Perten DA 7250 and FOSS 5000. sSpectra of samples were initially obtained fresh (as received) using Perten instrument, and with The Unscrambler software 10.2, a group of subsamples was selected to model development, keeping out redundant ones. The selected samples were dried and ground, and scanned again in both Perten and FOSS instruments. The values of the reference analysis were obtained by methods traditionally applied in animal nutrition laboratory to dry matter (DM), mineral matter (MM), organic matter (OM), crude protein (CP), ether extract (EE), soluble neutral detergent fiber (NDF), soluble acid detergent fiber (ADF), hemicellulose ( HEM) and in vitro digestibility of dry matter (DIVDM). The performance of the models was evaluated according to the Root Mean Square Error of Calibration (RMSEC) and cross-validation (RMSECV), coefficient of determination (R2 ) and the deviation of Ratio of performance Deviation of the models (RPD). Exploratory data analysis through spectral treatments and principal component analysis (PCA), showed that the databases were similar to each other, and may be treated asa single model for each feed - mesquite pods and cactus. Evaluating the reference results, it was observed that the variation were similar to those reported in the literature. Comparing the preprocessing of samples, the performance ofthose developed with preprocessing (dried and ground) of the sample were more robust than those built with fresh samples. The NIRS Perten device performance similar to FOSS equipment, although the latter cover a larger spectral range and with lower readings intervals. NIR technology associate do multivariate techniques is reliable to predict the bromatological composition of mesquite pods and cactus.

Reação de genótipos de girassol à mancha de alternaria (alternariaster helianthi) em condições de campo, nas safras 2013/2014 e 2014/2015.

RESUMO: A reação de 23 genótipos de girassol à mancha de Alternaria foi avaliada em dois experimentos de campo, conduzidos em Londrina, PR, nas safras 2013/2014 e 2014/2015. Os experimentos foram semeados em outubro de 2013 e outubro de 2014. A severidade da doença, que ocorreu por infecção natural das plantas pelo fungo, foi avaliada na fase de desenvolvimento R3, utilizando uma escala diagramática da doença. Após a colheita, também foram avaliados a produtividade, o peso de mil aquênios e o teor de óleo. Em cada experimento, verificou-se diferença estatística significativa entre os híbridos avaliados em condições de campo, tanto para a severidade da doença, quanto para os componentes de produção. Nenhum genótipo de girassol apresentou resistência completa à mancha de Alternaria. ABSTRACT: The reaction of 23 sunflower genotypes to Alternaria leaf spot disease was evaluated in two field experiments carried out in Londrina, state of Paraná, Brazil, during 2013/2014 and 2014/2015 growing seasons. The experiments were sown in October 2013 and October 2014. Alternaria disease severity, under natural conditions in the field, was evaluated at the R3 growth stage with reference to a diagrammatic scale developed for this disease. After harvesting, yield, 1000-seed weight and oil content were also evaluated. For each experiment, statistical significance was observed among the evaluated genotypes for disease severity and yield components. None of the sunflower genotypes showed complete resistance to Alternaria leaf spot.