Participação e conhecimentos femininos na inserção de novas espécies de pescado no mercado e na dieta alimentar dos pescadores da RESEX Mãe Grande em Curuçá/PA

Este trabalho tem como objetivo principal descrever como o conhecimento tradicional da mulher marisqueira e pescadora de rio e mar, da localidade de Caratateua, RESEX Marinha Mãe Grande de Curuçá - PA, contribui na inserção e comercialização no mercado de novas espécies de pescado. Para tanto, o trabalho utiliza uma metodologia quali-quantitativa, dispondo de dados que apontam para um quadro de escassez das espécies há muito apreciadas no mercado local, assim como apresenta o conhecimento tradicional feminino sobre as espécies chaves que compõe a dieta dos pescadores como uma das formas de inserção de novas espécies no mercado local. O trabalho descreve, ainda, as espécies que foram inseridas no sistema a partir do conhecimento feminino. A coleta dos dados ocorreu no período de março a agosto de 2012. As técnicas metodológicas foram entrevistas semiestruturadas e observação participante. Para caracterizar a comunidade socioeconomicamente foram aplicados 76 questionários junto aos moradores. As entrevistas semiestruturadas foram realizadas com as pescadoras/marisqueiras da comunidade, sendo aplicados 10 questionários e no mercado do município de Curuçá foram aplicados 9 questionários junto aos vendedores de pescado. As entrevistas apresentaram as mudanças ocorridas ao longo dos anos, evidenciando a escassez das espécies tradicionais, tanto da mesa do pescador quanto do mercado consumidor. Salienta, especialmente, como a mulher apresenta um papel fundamental na inserção de novas espécies em ambos os setores, por haver uma maior percepção acerca dos recursos naturais disponíveis ao consumo.

Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.