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RESUMO - Portugal continental, como outros países europeus, foi afectado por uma onda de calor de grande intensidade no Verão de 2003, com efeitos na mortalidade da população. O excesso de óbitos associados à onda de calor foi estimado pela comparação do número de óbitos observados entre 30 de Julho e 15 de Agosto de 2003 e o número de óbitos esperados se a população tivesse estado exposta às taxas de mortalidade médias do biénio 2000-2001 no respectivo período homólogo. Os óbitos esperados foram calculados com ajustamento para a idade. O número de óbitos observados (O) foi superior ao número esperado (E) em todos os dias do período estudado e o seu excesso global foi estimado em 1953 óbitos (excesso relativo de 43%), dos quais 1317 (61%) ocorreram no sexo feminino e 1742 no grupo de 75 e + anos (89%). A nível distrital, Portalegre teve o maior aumento relativo do número de óbitos (+89%) e Aveiro o menor (+18%). Numa área geográfica contínua do interior do território (Guarda, Castelo Branco, Portalegre e Évora) houve aumentos relativos superiores a 80%. Em termos absolutos, o maior excesso de óbitos ocorreu no distrito de Lisboa (mais cerca de 396) e no do Porto (mais cerca de 183). As causas de morte «golpe de calor» e «desidratação e outros distúrbios metabólicos» tiveram os aumentos relativos mais elevados (razões O/E de, respectivamente, 70 e 8,65). Os maiores aumentos absolutos do número de óbitos ocorreram no grupo das «doenças do aparelho circulatório» (mais 758), nas «doenças do aparelho respiratório» (mais 255) e no conjunto de «todas as neoplasias malignas» (mais 131). No período da onda de calor e no período de comparação, a percentagem dos óbitos que ocorreu nos hospitais (52% e 56%), no domicílio (32 e 33%) e em «outros locais» foi semelhante. A discussão sobre os factores que condicionaram a obtenção dos valores apresentados, relativos ao excesso de óbitos por sexo, grupo etário, distrito, causa e local da morte, permite concluir que os mesmos se afiguram adequados para medir a ordem de grandeza e caracterizar o efeito da onda de calor na mortalidade. O erro aleatório, medido pelos intervalos de confiança, e alguns possíveis erros sistemáticos associados ao período de comparação escolhido não deverão afectar de modo relevante as estimativas.

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O galgamento oceânico é um fenómeno associado à interação de ondas com estruturas marítimas. Nesta dissertação estudou-se o galgamento em estruturas marítimas verticais através da aplicação do modelo numérico AMAZON, que é um modelo bidimensional, baseado na resolução das equações não lineares de águas pouco profundas. Para validar a sua aplicação a estruturas marítimas verticais impermeáveis, os resultados de caudal médio galgado obtidos com o modelo AMAZON foram comparados com os resultados de ensaios em modelo físico bidimensional realizados anteriormente e disponíveis na base de dados do projeto europeu CLASH. Os resultados foram ainda comparados com os das fórmulas empíricas e semi-empíricas de Van der Meer & Bruce de 2014, de Goda de 2008 e de Hedges & Reis de 2015. Antes da sua validação, o modelo foi calibrado utilizando um dos ensaios do CLASH. Para tal, realizou-se uma análise de sensibilidade a alguns parâmetros do modelo, concretamente da dimensão mínima da malha, da escala de aplicação do AMAZOM (à escala reduzida ou à do protótipo), da forma de modelação da parede vertical, já que, dado este modelo ser integrado na vertical, não é possível considerar paredes verticais sem utilizar um artifício de cálculo, dos valores de alguns dos parâmetros de entrada do modelo (profundidade mínima molhada e a profundidade mínima de fricção) e da dimensão do domínio de cálculo. Os resultados da calibração do AMAZON mostram que, por causa da precisão do modelo para os menores caudais médios de galgamento, se deve aplicar o modelo à escala do protótipo. Para estruturas verticais, a aproximação que o modelo faz, por defeito, para a secção vertical da estrutura através de um talude fictício a 10:1 apresenta melhores resultados que a utilização de um talude a 20:1. Contudo, ambos requerem a adoção de uma dimensão da malha bastante reduzida nesta zona e na sua vizinhança (0.03 m). No caso em estudo, os dois parâmetros de entrada do modelo não têm impacto significativo nos resultados, ao contrário do domínio de cálculo que, tal como recomendado na literatura de referência, se deve iniciar (fronteira de entrada) a aproximadamente um comprimento de onda do pé da estrutura. Os resultados obtidos mostram que, em geral, o AMAZON subestima o valor medido do caudal médio galgado com erros relativos variáveis entre -91% e -49%; apenas para um caso o modelo sobrestima o caudal médio, com um erro relativo de 43%. Quando comparado com as formulações empíricas e semi-empíricas, a fórmula de Van der Meer & Bruce apresenta melhores aproximações aos caudais médios medidos que constam na base de dados do CLASH, seguida da fórmula de Goda e dos resultados do modelo AMAZON, embora estes dois últimos apresentem valores bastante próximos. Assim, uma vez que o modelo está em constante desenvolvimento, espera-se que no futuro seja uma ferramenta mais poderosa. Contudo, enquanto não se fizerem melhorias no modelo e/ou não se estender a outros ensaios a análise feita no âmbito desta dissertação, os resultados sugerem que não há vantagem na sua utilização face às formulações empíricas e semi-empíricas disponíveis, tendo também em conta o significativo tempo computacional exigido para executar o AMAZON com a dimensão da malha escolhida.

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A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.