3 resultados para Data Interpretation, Statistical
em Portal do Conhecimento - Ministerio do Ensino Superior Ciencia e Inovacao, Cape Verde
Resumo:
Com caractersticas morfolgicas e edafo-climticas extremamente diversificadas, a ilha de Santo Anto em Cabo Verde apresenta uma reconhecida vulnerabilidade ambiental a par de uma elevada carncia de estudos cientficos que incidam sobre essa realidade e sirvam de base uma compreenso integrada dos fenmenos. A cartografia digital e as tecnologias de informao geogrfica vm proporcionando um avano tecnolgico na coleco, armazenamento e processamento de dados espaciais. Vrias ferramentas actualmente disponveis permitem modelar uma multiplicidade de factores, localizar e quantificar os fenmenos bem como e definir os nveis de contribuio de diferentes factores no resultado final. No presente estudo, desenvolvido no mbito do curso de ps-graduao e mestrado em sistemas de Informao geogrfica realizado pela Universidade de Trs-os-Montes e Alto Douro, pretende-se contribuir para a minimizao do deficit de informao relativa s caractersticas biofsicas da citada ilha, recorrendo-se aplicao de tecnologias de informao geogrfica e deteco remota, associadas anlise estatstica multivariada. Nesse mbito, foram produzidas e analisadas cartas temticas e desenvolvido um modelo de anlise integrada de dados. Com efeito, a multiplicidade de variveis espaciais produzidas, de entre elas 29 variveis com variao contnua passveis de influenciar as caractersticas biofsicas da regio e, possveis ocorrncias de efeitos mtuos antagnicos ou sinergticos, condicionam uma relativa complexidade interpretao a partir dos dados originais. Visando contornar este problema, recorre-se a uma rede de amostragem sistemtica, totalizando 921 pontos ou repeties, para extrair os dados correspondentes s 29 variveis nos pontos de amostragem e, subsequente desenvolvimento de tcnicas de anlise estatstica multivariada, nomeadamente a anlise em componentes principais. A aplicao destas tcnicas permitiu simplificar e interpretar as varireis originais, normalizando-as e resumindo a informao contida na diversidade de variveis originais, correlacionadas entre si, num conjunto de variveis ortogonais (no correlacionadas), e com nveis de importncia decrescente, as componentes principais. Fixou-se como meta a concentrao de 75% da varincia dos dados originais explicadas pelas primeiras 3 componentes principais e, desenvolveu-se um processo interactivo em diferentes etapas, eliminando sucessivamente as variveis menos representativas. Na ltima etapa do processo as 3 primeiras CP resultaram em 74,54% da varincia dos dados originais explicadas mas, que vieram a demonstrar na fase posterior, serem insuficientes para retratar a realidade. Optou-se pela incluso da 4 CP (CP4), com a qual 84% da referida varincia era explicada e, representando oito variveis biofsicas: a altitude, a densidade hidrogrfica, a densidade de fracturao geolgica, a precipitao, o ndice de vegetao, a temperatura, os recursos hdricos e a distncia rede hidrogrfica. A subsequente interpolao da 1 componente principal (CP1) e, das principais variveis associadas as componentes CP2, CP3 e CP4 como variveis auxiliares, recorrendo a tcnicas geoestatstica em ambiente ArcGIS permitiu a obteno de uma carta representando 84% da variao das caractersticas biofsicas no territrio. A anlise em clusters validada pelo teste t de Student permitiu reclassificar o territrio em 6 unidades biofsicas homogneas. Conclui-se que, as tecnologias de informao geogrfica actualmente disponveis a par de facilitar anlises interactivas e flexveis, possibilitando que se faa variar temas e critrios, integrar novas informaes e introduzir melhorias em modelos construdos com bases em informaes disponveis num determinado contexto, associadas a tcnicas de anlise estatstica multivariada, possibilitam, com base em critrios cientficos, desenvolver a anlise integrada de mltiplas variveis biofsicas cuja correlao entre si, torna complexa a compreenso integrada dos fenmenos.
Resumo:
The primary purpose of this brief is to provide various statistical and institutional details on the development and current status of the public agricultural research system in Cape Verde. This information has been collected and presented in a systematic way in order to inform and thereby improve research policy formulation with regard to the Cape Verdean NARS. Most importantly, these data are assembled and reported in a way that makes them directly comparable with the data presented in the other country briefs in this series. And because institutions take time to develop and there are often considerable lags in the agricultural research process, it is necessary for many analytical and policy purposes to have access to longer-run series of data. NARSs vary markedly in their institutional structure and these institutional aspects can have a substantial and direct effect on their research performance. To provide a basis for analysis and cross-country, over-time comparisons, the various research agencies in a country have been grouped into five general categories; government, semi-public, private, academic, and supranational. A description of these categories is provided in table 1.
Resumo:
The primary purpose of this brief is to provide various statistical and institutional details on the development and current status of the public agricultural research system in Cape Verde. This information has been collected and presented in a systematic way in order to inform and thereby improve research policy formulation with regard to the Cape Verdean NARS. Most importantly, these data are assembled and reported in a way that makes them directly comparable with the data presented in the other country briefs in this series. And because institutions take time to develop and there are often considerable lags in the agricultural research process, it is necessary for many analytical and policy purposes to have access to longer-run series of data. NARSs vary markedly in their institutional structure and these institutional aspects can have a substantial and direct effect on their research performance. To provide a basis for analysis and cross-country, over-time comparisons, the various research agencies in a country have been grouped into five general categories; government, semi-public, private, academic, and supranational. A description of these categories is provided in table 1.
