Estimação robusta em modelos lineares de equações simultâneas

Os Modelos de Equações Simultâneas (SEM) são modelos estatísticos com muita tradição em estudos de Econometria, uma vez que permitem representar e estudar uma vasta gama de processos económicos. Os estimadores mais usados em SEM resultam da aplicação do Método dos Mínimos Quadrados ou do Método da Máxima Verosimilhança, os quais não são robustos. Em Maronna e Yohai (1997), os autores propõem formas de “robustificar” esses estimadores. Um outro método de estimação com interesse nestes modelos é o Método dos Momentos Generalizado (GMM), o qual também conduz a estimadores não robustos. Estimadores que sofrem de falta de robustez são muito inconvenientes uma vez que podem conduzir a resultados enganadores quando são violadas as hipóteses subjacentes ao modelo assumido. Os estimadores robustos são de grande valor, em particular quando os modelos em estudo são complexos, como é o caso dos SEM. O principal objectivo desta investigação foi o de procurar tais estimadores tendo-se construído um estimador robusto a que se deu o nome de GMMOGK. Trata-se de uma versão robusta do estimador GMM. Para avaliar o desempenho do novo estimador foi feito um adequado estudo de simulação e foi também feita a aplicação do estimador a um conjunto de dados reais. O estimador robusto tem um bom desempenho nos modelos heterocedásticos considerados e, nessas condições, comporta-se melhor do que os estimadores não robustos usados no estudo. Contudo, quando a análise é feita em cada equação separadamente, a especificidade de cada equação individual e a estrutura de dependência do sistema são dois aspectos que influenciam o desempenho do estimador, tal como acontece com os estimadores usuais. Para enquadrar a investigação, o texto inclui uma revisão de aspectos essenciais dos SEM, o seu papel em Econometria, os principais métodos de estimação, com particular ênfase no GMM, e uma curta introdução à estimação robusta.

Cumulus momentum fluxes in cloud-resolving model simulations of toga-coare

O objectivo deste trabalho científico é o estudo do transporte vertical de momento linear horizontal (CMT) realizado por sistemas de nuvens de convecção profunda sobre o oceano tropical. Para realizar este estudo, foram utilizadas simulações tridimensionais produzidas por um modelo explícito de nuvens (CRM) para os quatro meses de duração da campanha observacional TOGA COARE que ocorreu sobre as águas quentes do Pacífico ocidental. O estudo foca essencialmente as características estatísticas e à escala da nuvem do CMT durante um episódio de fortes ventos de oeste e durante um período de tempo maior que incluí este evento de convecção profunda. As distribuições verticais e altitude-temporais de campos atmosféricos relacionados com o CMT são avaliadas relativamente aos campos observacionais disponíveis, mostrando um bom acordo com os resultados de estudos anteriores, confirmando assim a boa qualidade das primeiras e fornecendo a confiança necessária para continuar a investigação. A sensibilidade do CMT em relação do domínio espacial do model é analisada, utilizando dois tipos de simulações tridimensionais produzidas por domínios horizontais de diferente dimensão, sugerindo que o CMT não depende da dimensão do domínio espacial horizontal escolhido para simular esta variável. A capacidade da parameterização do comprimento de mistura simular o CMT é testada, destacando as regiões troposféricas onde os fluxos de momento linear horizontal são no sentido do gradiente ou contra o gradiente. Os fluxos no sentido do gradiente apresentam-se relacionados a uma fraca correlação entre os campos atmosféricos que caracterizam esta parameterização, sugerindo que as formulações dos fluxos de massa dentro da nuvem e o fenómeno de arrastamento do ar para dentro da nuvem devem ser revistos. A importância do ar saturado e não saturado para o CMT é estudada com o objectivo de alcançar um melhor entendimento acerca dos mecanismos físicos responsáveis pelo CMT. O ar não saturado e saturado na forma de correntes descendentes contribuem de forma determinante para o CMT e deverão ser considerados em futuras parameterizações do CMT e da convecção em nuvens cumulus. Métodos de agrupamento foram aplicados às contribuições do ar saturado e não saturado, analisando os campos da força de flutuação e da velocidade vertical da partícula de ar, concluindo-se a presença de ondas gravíticas internas como mecanismo responsável pelo ar não saturado. A força do gradiente de pressão dentro da nuvem é também avaliada, utilizando para este efeito a fórmula teórica proposta por Gregory et al. (1997). Uma boa correlação entre esta força e o produto entre efeito de cisalhamento do vento e a perturbação da velocidade vertical é registada, principalmente para as correntes ascendentes dentro da nuvem durante o episódio de convecção profunda. No entanto, o valor ideal para o coeficiente empírico c*, que caracteriza a influência da força do gradiente de pressão dentro da nuvem sobre a variação vertical da velocidade horizontal dentro da nuvem, não é satisfatoriamente alcançado. Bons resultados são alcançados através do teste feito à aproximação do fluxo de massa proposta por Kershaw e Gregory (1997) para o cálculo do CMT total, revelando mais uma vez a importância do ar não saturado para o CMT.

Modelos autoregressivos por limiares em séries de contagem

A modelação e análise de séries temporais de valores inteiros têm sido alvo de grande investigação e desenvolvimento nos últimos anos, com aplicações várias em diversas áreas da ciência. Nesta tese a atenção centrar-se-á no estudo na classe de modelos basedos no operador thinning binomial. Tendo como base o operador thinning binomial, esta tese focou-se na construção e estudo de modelos SETINAR(2; p(1); p(2)) e PSETINAR(2; 1; 1)T , modelos autorregressivos de valores inteiros com limiares autoinduzidos e dois regimes, admitindo que as inovações formam uma sucessão de variáveis independentes com distribuição de Poisson. Relativamente ao primeiro modelo analisado, o modelo SETINAR(2; p(1); p(2)), além do estudo das suas propriedades probabilísticas e de métodos, clássicos e bayesianos, para estimar os parâmetros, analisou-se a questão da seleção das ordens, no caso de elas serem desconhecidas. Com este objetivo consideraram-se algoritmos de Monte Carlo via cadeias de Markov, em particular o algoritmo Reversible Jump, abordando-se também o problema da seleção de modelos, usando metodologias clássica e bayesiana. Complementou-se a análise através de um estudo de simulação e uma aplicação a dois conjuntos de dados reais. O modelo PSETINAR(2; 1; 1)T proposto, é também um modelo autorregressivo com limiares autoinduzidos e dois regimes, de ordem unitária em cada um deles, mas apresentando uma estrutura periódica. Estudaram-se as suas propriedades probabilísticas, analisaram-se os problemas de inferência e predição de futuras observações e realizaram-se estudos de simulação.

Modelos de espacialização : integração no pensamento composicional

O presente trabalho propõe-se a conceptualizar os modelos e a criar novas ferramentas para a espacialização da música electroacústica, bem como a explorar formas de integração deste parâmetro na composição musical. É proposta uma taxonomia da espacialização na música electroacústica, com base no levantamento de fontes realizado. O conjunto de aplicações informáticas concebido utiliza o conhecimento actual sobre a audição espacial, implementa duas propostas de desenvolvimento sobre as técnicas de espacialização e incorpora os modelos de espacialização conceptualizados. Por fim, as obras musicais compostas propõem e exploram formas para a utilização da espacialização enquanto elemento gerador do material musical na composição de música electroacústica.

Regional and urban air quality modelling under a climate change scenario

The better understanding of the interactions between climate change and air quality is an emerging priority for research and policy. Climate change will bring changes in the climate system, which will affect the concentration and dispersion of air pollutants. The main objective of the current study is to assess the impacts of climate change on air quality in 2050 over Portugal and Porto urban area. First, an evaluation and characterization of the air quality over mainland Portugal was performed for the period between 2002 and 2012. The results show that NO2, PM10 and O3 are the critical pollutants in Portugal. Also, the influence of meteorology on O3, NO2 and PM10 levels was investigate in the national main urban areas (Porto and Lisboa) and was verified that O3 has a statistically significant relationship with temperature in most of the components. The results also indicate that emission control strategies are primary regulators for NO2 and PM10 levels. After, understanding the national air quality problems and the influence that meteorology had in the historical air quality levels, the air quality modelling system WRF-CAMx was tested and the required inputs for the simulations were prepared to fulfil the main goal of this work. For the required air quality modelling inputs, an Emission Projections under RCP scenarios (EmiPro-RCP) model was developed to assist the estimation of future emission inventories for GHG and common air pollutants. Also, the current emissions were estimated for Portugal with a higher detailed disaggregation to improve the performance of the air quality simulations. The air quality modelling system WRF/CAMx was tested and evaluated over Portugal and Porto urban area and the results point out that is an adequate tool for the analysis of air quality under climate change. For this purpose, regional simulations of air quality during historical period and future (2045-2050) were conducted with CAMx version 6.0 to evaluate the impacts of simulated future climate and anthropogenic emission projections on air quality over the study area. The climate and the emission projections were produced under the RCP8.5 scenario. The results from the simulations point out, that if the anthropogenic emissions keep the same in 2050, the concentrations of NO2, PM10 and O3 will increase in Portugal. When, besides the climate change effects, is consider the projected anthropogenic emissions the annual mean concentrations of NO2 decrease significantly in Portugal and Porto urban area, and on the contrary the annual mean PM10 concentrations increases in Portugal and decrease in Porto urban area. The O3 results are mainly caused by the reduction of ozone precursors, getting the higher reductions in urban areas and increases in the surrounding areas. All the analysis performed for both simulations for Porto urban area support that, for PM10 and O3, there will be an increase in the occurrence of extreme values, surpassing the annual legislated parameters and having more daily exceedances. This study constitutes an innovative scientific tool to help in future air quality management in order to mitigate future climate change impacts on air quality.