Analysis of Forest Fires by means of Pseudo Phase Plane and Multidimensional Scaling Methods

Forest fires dynamics is often characterized by the absence of a characteristic length-scale, long range correlations in space and time, and long memory, which are features also associated with fractional order systems. In this paper a public domain forest fires catalogue, containing information of events for Portugal, covering the period from 1980 up to 2012, is tackled. The events are modelled as time series of Dirac impulses with amplitude proportional to the burnt area. The time series are viewed as the system output and are interpreted as a manifestation of the system dynamics. In the first phase we use the pseudo phase plane (PPP) technique to describe forest fires dynamics. In the second phase we use multidimensional scaling (MDS) visualization tools. The PPP allows the representation of forest fires dynamics in two-dimensional space, by taking time series representative of the phenomena. The MDS approach generates maps where objects that are perceived to be similar to each other are placed on the map forming clusters. The results are analysed in order to extract relationships among the data and to better understand forest fires behaviour.

Dynamic Analysis and Pattern Visualization of Forest Fires

This paper analyses forest fires in the perspective of dynamical systems. Forest fires exhibit complex correlations in size, space and time, revealing features often present in complex systems, such as the absence of a characteristic length-scale, or the emergence of long range correlations and persistent memory. This study addresses a public domain forest fires catalogue, containing information of events for Portugal, during the period from 1980 up to 2012. The data is analysed in an annual basis, modelling the occurrences as sequences of Dirac impulses with amplitude proportional to the burnt area. First, we consider mutual information to correlate annual patterns. We use visualization trees, generated by hierarchical clustering algorithms, in order to compare and to extract relationships among the data. Second, we adopt the Multidimensional Scaling (MDS) visualization tool. MDS generates maps where each object corresponds to a point. Objects that are perceived to be similar to each other are placed on the map forming clusters. The results are analysed in order to extract relationships among the data and to identify forest fire patterns.

Práticas de contabilidade e controlo de gestão no setor automóvel

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação de: Amélia Ferreira da Silva José António Fernandes Lopes Oliveira Vale

Condicionamento acústico e certificação energética de edifícios

O presente relatório desenvolvido no âmbito do estágio curricular realizado na empresa – ASL & Associados, com duração de seis meses, tem como objetivo a elaboração e desenvolvimento de estudos acústicos de edifícios e elaboração de certificados energéticos de edifícios existentes. Inicialmente, será feita uma descrição da empresa acolhedora expondo a sua missão, valores e o portfólio abarcando projetos e revisão de projetos, certificação energética, ensaios acústicos, gestão e fiscalização de empreendimentos. As atividades desenvolvidas no estágio englobam a certificação energética de edifícios existentes aplicando a nova regulamentação térmica (REH), apresentando as simplificações de cálculo aplicadas a edifícios existentes e dois exemplos específicos de uma fração autónoma e um edifício unifamiliar. No campo da acústica foram estudados três edifícios, um habitacional, um misto e um de serviços. Para o condicionamento acústico dos casos de estudo serão aplicados métodos de cálculo utilizados na empresa e um método de cálculo para avaliação e classificação da qualidade acústica, o qual foi desenvolvido pelo Laboratório Nacional de Engenharia Civil – LNEC. Por fim, foram elaborados as ponderações sobre a experiência vivida, como considerações sobre os resultados obtidos tendo em conta os objetivos propostos para o desenvolvimento do estágio.

Dynamic Analysis and Pattern Visualization of Forest Fires

This paper analyses forest fires in the perspective of dynamical systems. Forest fires exhibit complex correlations in size, space and time, revealing features often present in complex systems, such as the absence of a characteristic length-scale, or the emergence of long range correlations and persistent memory. This study addresses a public domain forest fires catalogue, containing information of events for Portugal, during the period from 1980 up to 2012. The data is analysed in an annual basis, modelling the occurrences as sequences of Dirac impulses with amplitude proportional to the burnt area. First, we consider mutual information to correlate annual patterns. We use visualization trees, generated by hierarchical clustering algorithms, in order to compare and to extract relationships among the data. Second, we adopt the Multidimensional Scaling (MDS) visualization tool. MDS generates maps where each object corresponds to a point. Objects that are perceived to be similar to each other are placed on the map forming clusters. The results are analysed in order to extract relationships among the data and to identify forest fire patterns.

The Persistence of Memory

This paper analyzes several natural and man-made complex phenomena in the perspective of dynamical systems. Such phenomena are often characterized by the absence of a characteristic length-scale, long range correlations and persistent memory, which are features also associated to fractional order systems. For each system, the output, interpreted as a manifestation of the system dynamics, is analyzed by means of the Fourier transform. The amplitude spectrum is approximated by a power law function and the parameters are interpreted as an underlying signature of the system dynamics. The complex systems under analysis are then compared in a global perspective in order to unveil and visualize hidden relationships among them.

Power Law Behavior and Self-similarity in Modern Industrial Accidents

Advances in technology have produced more and more intricate industrial systems, such as nuclear power plants, chemical centers and petroleum platforms. Such complex plants exhibit multiple interactions among smaller units and human operators, rising potentially disastrous failure, which can propagate across subsystem boundaries. This paper analyzes industrial accident data-series in the perspective of statistical physics and dynamical systems. Global data is collected from the Emergency Events Database (EM-DAT) during the time period from year 1903 up to 2012. The statistical distributions of the number of fatalities caused by industrial accidents reveal Power Law (PL) behavior. We analyze the evolution of the PL parameters over time and observe a remarkable increment in the PL exponent during the last years. PL behavior allows prediction by extrapolation over a wide range of scales. In a complementary line of thought, we compare the data using appropriate indices and use different visualization techniques to correlate and to extract relationships among industrial accident events. This study contributes to better understand the complexity of modern industrial accidents and their ruling principles.

Dynamical Analysis and Visualization of Tornadoes Time Series

In this paper we analyze the behavior of tornado time-series in the U.S. from the perspective of dynamical systems. A tornado is a violently rotating column of air extending from a cumulonimbus cloud down to the ground. Such phenomena reveal features that are well described by power law functions and unveil characteristics found in systems with long range memory effects. Tornado time series are viewed as the output of a complex system and are interpreted as a manifestation of its dynamics. Tornadoes are modeled as sequences of Dirac impulses with amplitude proportional to the events size. First, a collection of time series involving 64 years is analyzed in the frequency domain by means of the Fourier transform. The amplitude spectra are approximated by power law functions and their parameters are read as an underlying signature of the system dynamics. Second, it is adopted the concept of circular time and the collective behavior of tornadoes analyzed. Clustering techniques are then adopted to identify and visualize the emerging patterns.

Modeling Vegetable Fractals by means of Fractional-order Equations

This paper characterizes four ‘fractal vegetables’: (i) cauliflower (brassica oleracea var. Botrytis); (ii) broccoli (brassica oleracea var. italica); (iii) round cabbage (brassica oleracea var. capitata) and (iv) Brussels sprout (brassica oleracea var. gemmifera), by means of electrical impedance spectroscopy and fractional calculus tools. Experimental data is approximated using fractional-order models and the corresponding parameters are determined with a genetic algorithm. The Havriliak-Negami five-parameter model fits well into the data, demonstrating that classical formulae can constitute simple and reliable models to characterize biological structures.

Integer and Fractional Order Entropy Analysis of Earthquake Data-series

This paper studies the statistical distributions of worldwide earthquakes from year 1963 up to year 2012. A Cartesian grid, dividing Earth into geographic regions, is considered. Entropy and the Jensen–Shannon divergence are used to analyze and compare real-world data. Hierarchical clustering and multi-dimensional scaling techniques are adopted for data visualization. Entropy-based indices have the advantage of leading to a single parameter expressing the relationships between the seismic data. Classical and generalized (fractional) entropy and Jensen–Shannon divergence are tested. The generalized measures lead to a clear identification of patterns embedded in the data and contribute to better understand earthquake distributions.

Fractional State Space Analysis of Economy Systems

This paper examines modern economic growth according to the multidimensional scaling (MDS) method and state space portrait (SSP) analysis. Electing GDP per capita as the main indicator for economic growth and prosperity, the long-run perspective from 1870 to 2010 identifies the main similarities among 34 world partners’ modern economic growth and exemplifies the historical waving mechanics of the largest world economy, the USA. MDS reveals two main clusters among the European countries and their old offshore territories, and SSP identifies the Great Depression as a mild challenge to the American global performance, when compared to the Second World War and the 2008 crisis.

New Features to Look at Natural Phenomena

Proceeding of the 3rd International Conference on Fractional Systems and Signals, at Ghent, Belgium

Desenvolvimento de Frameworks de Testes Automáticos de Software

O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de frameworks de testes automáticos de software. Este tipo de testes normalmente está associado ao modelo evolucionário e às metodologias ágeis de desenvolvimento de software, enquanto que os testes manuais estão relacionados com o modelo em cascata e as metodologias tradicionais. Como tal foi efetuado um estudo comparativo sobre os tipos de metodologias e de testes existentes, para decidir quais os que melhor se adequavam ao projeto e dar resposta à questão "Será que realmente compensa realizar testes (automáticos)?". Finalizado o estudo foram desenvolvidas duas frameworks, a primeira para a implementação de testes funcionais e unitários sem dependências a ser utilizada pelos estagiários curriculares da LabOrders, e a segunda para a implementação de testes unitários com dependências externas de base de dados e serviços, a ser utilizada pelos funcionários da empresa. Nas últimas duas décadas as metodologias ágeis de desenvolvimento de software não pararam de evoluir, no entanto as ferramentas de automação não conseguiram acompanhar este progresso. Muitas áreas não são abrangidas pelos testes e por isso alguns têm de ser feitos manualmente. Posto isto foram criadas várias funcionalidades inovadoras para aumentar a cobertura dos testes e tornar as frameworks o mais intuitivas possível, nomeadamente: 1. Download automático de ficheiros através do Internet Explorer 9 (e versões mais recentes). 2. Análise do conteúdo de ficheiros .pdf (através dos testes). 3. Obtenção de elementos web e respetivos atributos através de código jQuery utilizando a API WebDriver com PHP bindings. 4. Exibição de mensagens de erro personalizadas quando não é possível encontrar um determinado elemento. As frameworks implementadas estão também preparadas para a criação de outros testes (de carga, integração, regressão) que possam vir a ser necessários no futuro. Foram testadas em contexto de trabalho pelos colaboradores e clientes da empresa onde foi realizado o projeto de mestrado e os resultados permitiram concluir que a adoção de uma metodologia de desenvolvimento de software com testes automáticos pode aumentar a produtividade, reduzir as falhas e potenciar o cumprimento de orçamentos e prazos dos projetos das organizações.

O capital intelectual e a performance das empresas do PSI 20

Num contexto de crescente complexidade e disponibilidade de informação, a gestão do capital intelectual assume cada vez mais preponderância como vantagem competitiva para as empresas que procuram maximizar o valor gerado. Esta investigação usa como metodologia príncipal o VAIC (coeficiente intelectual do valor adicionado), para assim estudar a existência de relação entre capital intelectual e a performance bolsista e financeira das empresas do PSI20. O VAIC é decomposto nos seus três indicadores de eficiência, tais como: capital humano, capital estrutural e capital físico. Os dados contemplam quinze empresas e nove anos de análise (2003 - 2011). Elaborou-se uma abordagem que recorre à utilização de técnicas econométricas para reduzir potênciais falhas no tratamento de dados em painel. Os resultados da análise demonstram uma relação positiva entre a aposta em capital intelectual a performance bolsista e financeira, ou seja, a utilização e gestão eficientes do capital intelectual contribuem de forma significativa na avaliação bolsista e financeira das empresas do PSI20.

Sistema aplicacional para o acompanhamento e monitorização de casos de perturbação psicótica

Pretende-se, na presente dissertação, descrever o trabalho desenvolvido e os conhecimentos adquiridos no decorrer do projeto “iCOPE”, realizado no âmbito do curso de Mestrado em Engenharia de Computação e Instrumentação Médica. O projeto consistiu no desenvolvimento de um sistema aplicacional para o auxílio à prestação de serviços e cuidados de saúde a pacientes com doenças psicóticas tanto através de ferramentas de autogestão, como por funcionalidades que permitirão a um terapeuta monitorizar as ocorrências comunicadas pelos respetivos pacientes atribuídos. As tarefas à responsabilidade do autor desta dissertação compreenderam o levantamento e especificação de requisitos funcionais, o desenvolvimento das funcionalidades e interfaces de gestão de utilizadores e administração do sistema, o desenvolvimento das funcionalidades e interfaces para utilização pelos terapeutas e a criação de ferramentas para a instalação do servidor aplicacional central, existindo ainda cooperação no desenvolvimento de funcionalidades e interfaces para utilização pelos pacientes, nomeadamente ao nível da modelização da base de dados e na realização de testes e deteção de erros. Os resultados da avaliação das interfaces desenvolvidas, obtidos por meio da análise de respostas dadas por um grupo de potenciais utilizadores a um inquérito de usabilidade anónimo, demonstraram que estes estão satisfeitos com a solução implementada, havendo, no entanto, margem para futuros melhoramentos e incremento de funcionalidades.