A influência dos factores humanos, ambientais e do pastoreio na ocorrência de geneta (Genetta genetta) no Sítio Monfurado

O presente estudo determina e analisa a importância relativa de diversos descritores ambientais, de pastoreio e de influência humana directa na distribuição da geneta (Genetta genetta L., 1758). O estudo decorreu em Monfurado, Sítio de Importância Comunitária, no Sul de Portugal. A área de estudo é predominantemente agrícola, maioritariamente ocupada por montado. A análise do padrão de distribuição deste carnívoro através de partição da variância e de ITMC (lnformation Theoretic Model Comparison) teve como objectivo orientar as prioridades na gestão das actividades humanas, compatíveis com a presença da espécie. Os resultados mostram que a distribuição da geneta é maioritariamente influenciada pelos descritores ambientais, apresentando uma relação positiva com densidade de montado com matos, conteúdo de matéria orgânica do solo e índice de Shannon de diversidade vertical da vegetação. A sua presença parece também ser promovida por níveis intermédios de pastoreio e fora das zonas de caça do regime cinegético especial. ABSTRACT; This study determines and analyses the relative importance of several environmental, livestock and human descriptors in the distribution of the common genet (Genetta genetta L., 1758). The study was conducted in Monfurado, a Site of Communitary lmportance, in South Portugal. The study area is Mediterranean farmland and is dominated by evergreen oak tree stands, named "montado". Modeling the distribution of this carnivore species was evaluated on the basis of ITMC (lnformation Theoretic Model Comparison) and variation partitioning techniques aiming to define human management activities compatible with the species conservation. The results show that the species distribution is mainly influenced by the environmental descriptors, and is positively related with montado and shrubs density, soil organic matter and Shannon's index of vertical vegetation diversity. Genet presence is favoured by intermediate levels of grazing and outside of game estates areas.

Contribuição da variedade e da fermentação maloláctica para o perfil em compostos fenólicos de baixa massa molecular de vinhos varietais alentejanos

O presente trabalho teve como objectivo identificar a influência da variedade e o impacto da fermentação maloláctica, no perfil em compostos fenólicos de baixa massa molecular de vinhos varietais do Alentejo. Para o efeito, foram doseados alguns compostos fenólicos (aldeído protocatéquico e ácidos gálico, protocatéquico, caftárico, vanílico, fertárico, siringico, cafeíco, p-coumárico, ferúlico e coutárico) em 81 vinhos varietais produzidos na Adega Experimental da Universidade de Évora, 48 da casta Trincadeira, e os restantes das castas Aragonez, Cabernet Sauvignon, Alfrocheiro, Castelão e Touriga Nacional. A análise dos dados obtidos, através do método da partição de variância, permitiu identificar a variedade como a variável que mais influência teve no perfil em compostos fenólicos de baixa massa molecular dos vinhos varietais

Avaliação de métodos de estimação da variância em amostras complexas

A necessidade de conhecer uma população impulsiona um processo de recolha e análise de informação. Usualmente é muito difícil ou impossível estudar a totalidade da população, daí a importância do estudo com recurso a amostras. Conceber um estudo por amostragem é um processo complexo, desde antes da recolha dos dados até a fase de análise dos mesmos. Na maior parte dos estudos utilizam-se combinações de vários métodos probabilísticos de amostragem para seleção de uma amostra, que se pretende representativa da população, denominado delineamento de amostragem complexo. O conhecimento dos erros de amostragem é necessário à correta interpretação dos resultados de inquéritos e à avaliação dos seus planos de amostragem. Em amostras complexas, têm sido usadas aproximações ajustadas à natureza complexa do plano da amostra para a estimação da variância, sendo as mais utilizadas: o método de linearização Taylor e as técnicas de reamostragem e replicação. O principal objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho dos estimadores usuais da variância em amostras complexas. Inspirado num conjunto de dados reais foram geradas três populações com características distintas, das quais foram sorteadas amostras com diferentes delineamentos de amostragem, na expectativa de obter alguma indicação sobre em que situações se deve optar por cada um dos estimadores da variância. Com base nos resultados obtidos, podemos concluir que o desempenho dos estimadores da variância da média amostral de Taylor, Jacknife e Bootstrap varia com o tipo de delineamento e população. De um modo geral, o estimador de Bootstrap é o menos preciso e em delineamentos estratificados os estimadores de Taylor e Jackknife fornecem os mesmos resultados; Evaluation of variance estimation methods in complex samples ABSTRACT: The need to know a population drives a process of collecting and analyzing information. Usually is to hard or even impossible to study the whole population, hence the importance of sampling. Framing a study by sampling is a complex process, from before the data collection until the data analysis. Many studies have used combinations of various probabilistic sampling methods for selecting a representative sample of the population, calling it complex sampling design. Knowledge of sampling errors is essential for correct interpretation of the survey results and evaluation of the sampling plans. In complex samples to estimate the variance has been approaches adjusted to the complex nature of the sample plane. The most common are: the linearization method of Taylor and techniques of resampling and replication. The main objective of this study is to evaluate the performance of usual estimators of the variance in complex samples. Inspired on real data we will generate three populations with distinct characteristics. From this populations will be drawn samples using different sampling designs. In the end we intend to get some lights about in which situations we should opt for each one of the variance estimators. Our results show that the performance of the variance estimators of sample mean Taylor, Jacknife and Bootstrap varies with the design and population. In general, the Bootstrap estimator is less precise and in stratified design Taylor and Jackknife estimators provide the same results.