Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

A resolução de problemas aditivos e sua complexidade: a previsão dos professores e a realidade dos alunos

Esta pesquisa dedicou-se a investigar a resolução de problemas aditivos nas séries iniciais e, em especial, se a concepção dos professores sobre a complexidade de um problema aditivo é determinante no rendimento dos alunos. Para alcançar esse objetivo foi desenvolvida uma pesquisa exploratória sobre as estratégias de resolução de problemas com alunos dos municípios de Belém, Capanema e Bragança, em 08 turmas de 4ª série, sendo sete delas de escolas públicas e uma de iniciativa privada, totalizando 205 alunos participantes da pesquisa. Com base nos estudos de Huete e Bravo (2006) aplicou-se, através de um questionário, 17 problemas aditivos aos alunos e, de acordo com seus rendimentos, os problemas foram divididos em problemas de baixa, média ou alta complexidade. Investigou-se também a avaliação dos professores quanto aos problemas aplicados aos alunos. Os resultados indicam que quanto maior é a complexidade de um problema para os alunos, mais dificuldade os professores têm de prever essa complexidade, especialmente porque algumas variáveis se fazem presentes na constituição de um problema complexo. Concluiu-se que é necessário dar maior atenção à formação docente, uma vez que o sucesso nas previsões de um problema aditivo está relacionado aos professores com maior formação acadêmica e aos professores com formação específica em matemática, além do que se faz urgente que se realize atividades voltadas à linguagem matemática nas salas de aulas, pois se percebeu pelos resultados dos alunos, uma real dificuldade nesse segmento.

Um framework para a previsão de cenários com o uso de sistemas híbridos neurogenéticos para compra e venda de energia elétrica no mercado futuro

No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.

Metodologias de inteligência computacional aplicadas ao problema de previsão de carga a curto prazo

Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.

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.

Previsão estocástica de nível fluviométrico para cidade de Marabá-PA: método de Box-Jenkins

O Município de Marabá- PA, situado na região Amazônica, sudeste do Estado do Pará, sofre anualmente com eventos de enchentes, ocasionados pelo aumento periódico do rio Tocantins e pela situação de vulnerabilidade da população que reside em áreas de risco. A defesa civil estadual e municipal anualmente planeja e prepara equipes para ações de defesa no município. Nesta fase o monitoramento e previsão de eventos de enchentes são importantes. Portanto, com o objetivo de diminuir erros nas previsões hidrológicas para o Município de Marabá, desenvolveu-se um modelo estocástico para previsão de nível do rio Tocantins, baseado na metodologia de Box e Jenkins. Utilizou os dados de níveis diários observados nas estações hidrológicas de Marabá e Carolina e Conceição do Araguaia da Agência Nacional de Águas (ANA), do período de 01/12/ 2008 a 31/03/2011. Efetuou-se o ajustamento de três modelos (M_t, N_t e Y_t), através de diferentes aplicativos estatísticos: o SAS e o Gretl, usando diferentes interpretações do comportamento das séries para gerar as equações dos modelos. A principal diferença entre os aplicativos é que no SAS usa o modelo de função de transferência na modelagem. Realizou-se uma classificação da variabilidade do nível do rio, através da técnica dos Quantis para o período de 1972 a 2011, examinando-se apenas as categorizações de níveis ACIMA e MUITO ACIMA do normal. Para análise de impactos socioeconômicos foram usados os dados das ações da Defesa Civil Estado do Pará nas cheias de 2009 e 2011. Os resultados mostraram que o número de eventos de cheias com níveis MUITO ACIMA do normal, geralmente, podem estar associados a eventos de La Niña. Outro resultado importante: os modelos gerados simularam muito bem o nível do rio para o período de sete dias (01/04/2011 a 07/04/2011). O modelo multivariado N_t (com pequenos erros) representou o comportamento da série original, subestimando os valores reais nos dias 3, 4 e 5 de abril de 2011, com erro máximo de 0,28 no dia 4. O modelo univariado (Y_t) teve bons resultados nas simulações com erros absolutos em torno de 0,12 m. O modelo com menor erro absoluto (0,08m) para o mesmo período foi o modelo M_t, desenvolvido pelo aplicativo SAS, que interpreta a série original como sendo não linear e não estacionária. A análise quantitativa dos impactos fluviométricos, ocorridos nas enchentes de 2009 e 2011 na cidade de Marabá, revelou em média que mais de 4 mil famílias sofrem com estes eventos, implicado em gastos financeiros elevados. Logo, conclui-se que os modelos de previsão de níveis são importantes ferramentas que a Defesa Civil, utiliza no planejamento e preparo de ações preventivas para o município de Marabá.

Modelo OLAM (ocean-land-atmosphere-model): descrição, aplicações, e perspectivas

O modelo OLAM foi desenvolvido com objetivo de estender a capacidade de representar os fenômenos de escala global e regional simultaneamente. Este modelo apresenta inovações quanto aos processos dinâmicos, configuração de grade, estrutura de memória e técnicas de solução numérica das equações prognósticas. As equações de Navier-Stokes são resolvidas através da técnica de volumes finitos que conservam massa, momento e energia. No presente trabalho, apresenta-se uma descrição sucinta do OLAM e alguns resultados de sua aplicação em simulações climáticas da precipitação mensal para a região norte da América do Sul, bem como em rodadas para previsão numérica de tempo regional. Os resultados mostram que o modelo consegue representar bem os aspectos meteorológicos de grande escala. Em geral, seu desempenho melhora quando são adotadas grades de maior resolução espacial, nas quais se verificam melhorias significativas tanto na estimativa da precipitação mensal regional, quanto na previsão numérica de tempo.

Modelagem do “tempo de execução” de obras civis: estudo de caso na Universidade Federal do Pará (UFPA)

O objetivo desta pesquisa é propor um modelo numérico prognóstico que trate a variável “tempo” de forma eficiente e eficaz, com a finalidade de atender às reais necessidades dos clientes-usuários e à sociedade em geral. Todavia, realizou-se um levantamento bibliográfico sobre gestão pública, no tocante a obras públicas, estatística e pesquisa operacional para sistema organizacional, visando à modelagem numérica. A pesquisa foi baseada em metodologias quantitativas, com ênfase na pesquisa operacional para o estudo das obras públicas executadas sob a gerência da Prefeitura (PCU) da Universidade Federal do Pará (UFPA). Para a elaboração da base de dados, foram coletados informações de obras, reformas e ampliações, executadas durante o período de 2006 a 2009, junto à Comissão Permanente de Licitação (CPL) e à Fundação de Amparo ao Desenvolvimento da Pesquisa (FADESP). Mediante as regressões lineares e, após as transformadas das funções, foram obtidos para o modelo prognóstico os parâmetros estatísticos: coeficiente de correlação (R), de 0,899; coeficiente de determinação (R²), de 0,808; coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado), de 0,796; e erro padrão (Se), de 0,41. Esses parâmetros demonstram forte correlação linearizada entre as variáveis, indicando que 79,60% da variabilidade do tempo para executar uma obra pública é causada ou produzida pela variação, em conjunto, da área; do valor orçado; da capacidade técnica operacional da IFES; da capacidade operacional da empresa; da tipologia de serviço; e da estação do ano. Com os resultados obtidos, conclui-se que é possível aplicar e implementar o modelo prognóstico para execução de obras públicas, pois se obteve uma ferramenta potente em sua aplicação para as melhorias dos procedimentos administrativos, tanto na estrutura como no seu desempenho, cujo principal resultado é a previsão do tempo para execução do empreendimento público.

Modelo de propagação indoor multi-andar em 2.4 GHz com estimativa de parâmetros de QoS em chamadas VoIP

O advento de novas formas multimídia tem atraído uma clientela exigente, onde preocupação não é somente com o serviço, mas também, com a qualidade que esse serviço pode ser oferecido. As WLAN (Wireless Local Area Networks) tornaram-se a forma mais comum de roteamento de Internet, devido ao seu baixo custo e facilidade de implementação. Para realizar um bom roteamento é necessário um planejamento, utilizando-se modelos. Os modelos de propagação existentes na literatura fazem a predição da intensidade do sinal, mas algumas vezes não contemplam a previsão de um bom serviço. Nesse sentido a presente dissertação propõe-se a elaborar um modelo de propagação empírico indoor multi-andar que não só prediz a potência recebida, mas também faz uma previsão para algumas métricas de QoS (Quality of Service) de chamadas VoIP (Voice over Internet Protocol). Para a elaboração do modelo proposto foram feitas campanhas de medição, em um prédio de dois andares, em pisos distintos mantendo-se a posição do ponto de acesso (PA) fixa. Estudos de geometria analítica para a contagem e agregação de perdas em pisos e paredes. Os resultados do modelo proposto foram comparados com um modelo da literatura que tem um comportamento similar, onde é possível verificar o melhor desempenho do modelo proposto, e para efeito de estudo um andar completamente simulado foi introduzido para avaliação.

Quem somos nós?: ciência e mídia fabricando subjetividades

Nesta pesquisa tive como objetivo investigar o processo de fabricação de identidades na interseção dos discursos midiático e científico. Para tanto, elegi como fonte de material empírico reportagens da revista Superinteressante. Dentre as edições do ano de 2008 da revista foram selecionadas aquelas reportagens em que o discurso biológico consistia no argumento central para a produção de subjetividades. Duas foram as questões principais que orientaram o percurso investigativo: Que identidades são fabricadas a partir dos discursos biológicos veiculados por revistas de divulgação científica? Qual a produtividade social desses discursos? Analisei esta problemática com as ferramentas teóricas do pensamento de Michel Foucault, de alguns teóricos/as dos Estudos Culturais e dos Estudos Culturais da Ciência, para pensar na articulação saber/poder do processo de produção de subjetividades através da pedagogia cultural da mídia e para discutir o caráter contingente e as relações de poder presentes nos discursos biológicos. Neste estudo, a mídia é considerada como uma pedagogia cultural que ensina modos de ser e ver, regula condutas, naturaliza significados, e é ativamente envolvida na formação de identidades sociais. Por esse viés, discuto a natureza fabricada da subjetividade para pensarmos que os modos como vivemos nossas subjetividades e ocupamos posições-de-sujeito estão histórica e culturalmente condicionados. Partindo desses pressupostos teóricos, agrupei o material empírico em seis núcleos temáticos que respondem às questões de investigação. São eles: 1) Sujeito Moral, no qual a moralidade comparece como característica inata e universal ao humano; 2) Sujeito Instintivo, que define certos comportamentos sociais como sendo instintivos, frutos de uma suposta natureza humana; 3) “DNAtidade”, em que o discurso genético comparece como fator determinante na previsão do que são e de como viverão as pessoas; 4) Sujeito Psi, aborda como as subjetividades são enquadradas e administradas através da psicopatologização dos indivíduos; 5) Sujeito Generificado, em que os atributos de masculinidades e feminilidades aparecem de forma natural e essencializada em relação aos gêneros e 6) Sujeito Estético, no qual são definidos formas certas e naturalmente melhores de corpo. O conjunto dessas análises das identidades produzidas nos convida a tomarmos o discurso biológico/científico e outros discursos como construções sociais, históricas e culturais, uma discussão importante para a Educação em Ciências para questionarmos essas verdades que se tornam hegemônicas ao ensinarmos Ciências. Dar visibilidade à construção discursiva da identidade, às estratégias de interpelação e regulação possibilita-nos desconfiarmos daquilo que é repetidamente anunciado como natural, legítimo e aceitável para vivenciarmos nossas subjetividades, isso permite-nos participarmos nesse processo de construção e, portanto, inclui a possibilidade de posições de resistência em relação a discursos hegemônicos, isto é, não encararmos as identidades sociais como monolíticas e fixas. Essa é uma relevante questão a ser discutida na educação, a fim de gerar processos de transformações sociais, uma vez que, a maneira como vimos e somos vistos determina, em parte, o modo como tratamos e somos tratados nas relações sociais.

Análise e modelagem hidrometeorológica na Bacia do Rio Tocantins em Marabá-PA

Esta pesquisa objetivou desenvolver um modelo estatístico de previsão de vazão para Marabá - PA, bem como avaliar a estrutura dinâmica atmosférica associada aos extremos do regime hidrológico da bacia do rio Tocantins. O modelo hidrológico de regressão linear múltipla utilizou as séries de observações fluviométricas e pluviométricas obtidas no banco de dados da ANA. Os testes de validação do modelo estatístico com coeficiente de Nash acima de 0,9 e erro padrão de 1,5 % e 5% nos períodos de cheia e estiagem, respectivamente, permitem que as previsões de vazão em Marabá possam ser geradas com antecedência de 2 a 4 (3 a 5) dias para o período da cheia (estiagem). Através da técnica de composições considerando todos os anos com registro de vazão acima/muito acima e abaixo/muito abaixo do normal, obtidos pela metodologia dos percentis, investigaram-se as características regionais da precipitação e a estrutura dinâmica atmosférica em cada mês (Novembro a Abril). As composições dos anos com vazão acima/muito acima mostraram que a precipitação sobre a bacia foi acima do normal em todos os meses, sendo que os padrões de grande escala indicaram a configuração associada ao fenômeno La Niña no Pacífico e condições de resfriamento no Atlântico Sul; intensificação tanto do ramo ascendente zonal da célula de Walker como do ramo ascendente meridional da célula de Hadley; intensificação da Alta da Bolívia posicionada mais a leste e anomalias negativas de ROL associadas à atuação conjunta da ZCAS e ZCIT. Inversamente, as composições dos anos com vazão abaixo/muito abaixo evidenciaram a predominância de precipitação abaixo do normal em toda bacia hidrográfica, a qual se associou com as condições de aquecimento (El Niño) sobre o Pacífico, Atlântico sul aquecido, célula de Walker e Hadley com enfraquecimento dos movimentos ascendentes, posicionamento da Alta da Bolívia mais a oeste com anomalias positivas de ROL indicando inibição da atividade convectiva tropical. Adicionalmente, uma análise quantitativa dos impactos sócio-econômicos sobre os principais núcleos da cidade de Marabá revelou que aproximadamente 10 mil pessoas (5% da população) são atingidas pela cheia do rio Tocantins com custos nas operações de enchente acima de R$ 500.000,00, considerando o caso de 2005.

Predição de qualidade de experiência em redes wimax em aplicações de video baseada em aspectos de qualidade de serviço

A crescente utilização dos serviços de telecomunicações principalmente sem fio tem exigido a adoção de novos padrões de redes que ofereçam altas taxas de transmissão e que alcance um número maior de usuários. Neste sentido o padrão IEEE 802.16, no qual é baseado o WiMAX, surge como uma tecnologia em potencial para o fornecimento de banda larga na próxima geração de redes sem fio, principalmente porque oferece Qualidade de Serviço (QoS) nativamente para fluxos de voz, dados e vídeo. A respeito das aplicações baseadas vídeo, tem ocorrido um grande crescimento nos últimos anos. Em 2011 a previsão é que esse tipo de conteúdo ultrapasse 50% de todo tráfego proveniente de dispositivos móveis. Aplicações do tipo vídeo têm um forte apelo ao usuário final que é quem de fato deve ser o avaliador do nível de qualidade recebida. Diante disso, são necessárias novas formas de avaliação de desempenho que levem em consideração a percepção do usuário, complementando assim as técnicas tradicionais que se baseiam apenas em aspectos de rede (QoS). Nesse sentido, surgiu a avaliação de desempenho baseada Qualidade de Experiência (QoE) onde a avaliação do usuário final em detrimento a aplicação é o principal parâmetro mensurado. Os resultados das investigações em QoE podem ser usados como uma extensão em detrimento aos tradicionais métodos de QoS, e ao mesmo tempo fornecer informações a respeito da entrega de serviços multimídias do ponto de vista do usuário. Exemplos de mecanismos de controle que poderão ser incluídos em redes com suporte a QoE são novas abordagens de roteamento, processo de seleção de estação base e tráfego condicionado. Ambas as metodologias de avaliação são complementares, e se usadas de forma combinada podem gerar uma avaliação mais robusta. Porém, a grande quantidade de informações dificulta essa combinação. Nesse contexto, esta dissertação tem como objetivo principal criar uma metodologia de predição de qualidade de vídeo em redes WiMAX com uso combinado de simulações e técnicas de Inteligência Computacional (IC). A partir de parâmetros de QoS e QoE obtidos através das simulações será realizado a predição do comportamento futuro do vídeo com uso de Redes Neurais Artificiais (RNA). Se por um lado o uso de simulações permite uma gama de opções como extrapolação de cenários de modo a imitar as mesmas situações do mundo real, as técnicas de IC permitem agilizar a análise dos resultados de modo que sejam feitos previsões de um comportamento futuro, correlações e outros. No caso deste trabalho, optou-se pelo uso de RNAs uma vez que é a técnica mais utilizada para previsão do comportamento, como está sendo proposto nesta dissertação.

Desenvolvimento de um sistema de alerta de enchente aplicado aos planos de defesa civil em áreas de risco no estado do Pará utilizando Sistema de Informações Geográficas (SIG), caso: cidade de Marabá

A presente dissertação desenvolveu um Sistema de Alerta de Enchentes para a Cidade de Marabá, localizada na confluência dos rios Itacaiúnas e Tocantins, a 440 km da cidade de Belém, capital do Estado do Pará. O Sistema de Alerta de Enchentes foi desenvolvido com base no modelo hidrológico MOD-4B incorporado a um Sistema de Informações Geográficas. Esse sistema permite prever as variações do nível do Rio Tocantins ao longo do ano, de modo a acompanhar a evolução da cheia com antecedência de 4 dias, o que torna possível uma ação eficiente da defesa civil. O modelo de previsão utilizou como referência as réguas linimétricas localizadas nos rios Tocantins e Araguaia nas cidades de Carolina e Conceição do Araguaia, distantes aproximadamente 225 e 270 km, respectivamente, da cidade de Marabá. O sistema utiliza o software de geoprocessamento ArcView 3.3, que teve implementada uma interface desenvolvida através da linguagem de programação orientada a objetos Avenue, com a finalidade de rodar o aplicativo do modelo hidrológico. O uso de menus e janelas customizados do sistema possibilitou o acesso a dados espaciais e tabelas de dados relacionais e/ou banco de dados cadastral, além de módulos de análise espacial e de visualização de dados geográficos em um Sistema de Informações Geográficas (SIG), possibilitando a previsão de enchentes na forma de mapas, tabelas e relatórios com a indicação das áreas inundadas para os períodos de 4, 3, 2 e 1 dia de antecedência do evento de enchente. O Sistema permitiu identificar os imóveis e as ruas atingidos, e possibilitará através de levantamentos futuros quantificar a população afetada e os prejuízos causados pelo desastre, facilitando que a defesa civil execute planos de ação para enfrentamento eficiente antes, durante e depois da ocorrência da enchente.

Metodologia para o gerenciamento integrado saudável dos resíduos sólidos da bacia da estrada nova do município de Belém/PA

O presente trabalho tem o objetivo de criar uma metodologia para o Gerenciamento Integrado dos Resíduos Sólidos (GIRS) que associa a prática pertinente ao tema, com programas que envolvam a comunidade, no sentido de manter o meio ambiente limpo e saudável, tendo como cenário o município de Belém, especificamente a Bacia Hidrográfica da Estrada Nova (BHEN). Objetiva também identificar porquê, apesar da BHEN possuir coleta de resíduos e serviços de limpeza realizada pela Secretaria Municipal de Saneamento (SESAN), a mesma permanece, constantemente, suja, principalmente, de lixo e entulho lançados nas vias públicas e canais de drenagem dessa bacia. A pesquisa de campo consistiu de entrevistas com os principais atores desse trabalho, a comunidade da BHEN. Inova no município um modelo de programas de participação da população com o nome de Cidadania e Participação Ativa da Comunidade (CIPAC) propondo 20 programas: Mascote da educação ambiental; Boteco em boteco; Eu amo minha cidade; Alô comunidade; TV SOS “Meio ambiente”; Rádio “Desperta comunidade; Coral e teatro “Reciclar”; Educa móvel; Coleta seletiva nas escolas; O meio ambiente pede carona; Centro de memória; A escola do lixo; Conhecer o lixo; Comunidade nota 10; Futuro verde; Coleta seletiva “porta a porta” Implantação dos LEVs; Criação das unidades básicas ecológicas; Criação da central de reciclagem de entulho; Criação das unidades de triagem de materiais recicláveis; Criação das cooperativas de catadores e carroceiros. Faz uma previsão de investimentos para implantação e manutenção desses programas assim como o retorno do investimento aplicado com a implantação. Como resultado, apresenta um novo modelo, baseado na prática, como sustentação para o estabelecimento de uma política municipal, de acordo com a Lei da Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS) que tramita no Congresso Nacional. Também foram identificados parâmetros capazes de identificar a inadequação do processo atual de coleta de lixo e dos serviços de limpeza nessa bacia. Esses resultados alcançados permitem concluir que grande parte da população da BHEN não está preparada para aderir a um programa de Gestão de Resíduos Sólidos (GRS), que tenha como ponto de partida o GIRS. O grau de escolaridade e o nível de conhecimento da comunidade não representam obstáculos para isso, mas sim a falta de programas que envolvam a sua participação, a coleta de resíduos e serviços de limpeza urbana corretamente prestados, pois, atualmente, na pesquisa de campo realizada, foram visivelmente reprovados. Finalmente, ainda conclui que somente com a implantação de um GIRS, com apoio do CIPAC o meio ambiente seria consideravelmente beneficiado, mas não resolveria os graves problemas ambientais da BHEN, será necessária a melhoria de todos os sistemas de infra-estrutura urbana nessa importante bacia, para um efeito realmente mais saudável. É importante destacar que, no momento atual, as propostas apresentadas por este trabalho são consideradas bastante oportunas, pois com o inicio da implantação do Programa de Recuperação Urbano-Ambiental da Bacia da Estrada Nova (PROMABEM) pela Administração Municipal financiado pelo Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID), os problemas sanitários e ambientais dessa importante bacia têm grande probabilidade de ser resolvidos.

Sobre o sinal de um downscaling dinâmico às oscilações intrassazonais de precipitação no setor norte do Nordeste do Brasil

Oscilações intrassazonais são fatores controladores da variabilidade pluviométrica interanual de áreas tropicais. O conhecimento de como os modelos numéricos reproduzem suas variabilidades é importante para entender melhor suas atuações e subsidiar operações de previsão de tempo e clima. Neste artigo investiga-se a sensibilidade de um modelo de downscaling dinâmico de precipitação na reprodução das oscilações intrassazonais observadas no setor norte do Nordeste do Brasil (SNNEB - 45ºW-37ºW e 2ºS-12ºS) no período de 1974 a 2000. Os resultados mostraram que a precipitação simulada sobre o SNNEB explicou aproximadamente 70% da variabilidade da precipitação observada no trimestre fevereiro a abril nesta região. Estatísticas de médias, desvios normalizados e percentuais neste trimestre, nessa região, em anos de contrastes climáticos nos Oceanos Pacífico e Atlântico Tropicais, também foram bem capturadas pela precipitação simulada através do downscaling. Análises espectrais com uso de ondeletas mostraram que o downscaling dinâmico tem potencial para reproduzir picos espectrais de precipitação observada no SNNEB nas escalas acima de 8 dias, e nas escalas entre 64 e 128 dias para o período de 01 de janeiro a 30 de junho.