Precipitação sazonal sobre a Amazônia oriental no período chuvoso: observações e simulações regionais com o RegCM3

O presente trabalho apresenta uma contribuição aos estudos de modelagem climática com ênfase na variabilidade pluviométrica sazonal da Amazônia oriental, durante as estações de verão e outono (DJF e MAM). Baseado nos resultados das simulações regionais do RegCM3 para um período de 26 anos (1982/83 a 2007/08) e usando domínio em alta resolução espacial (30 Km) e dois diferentes esquemas de convecção (Grell e MIT), foi investigado o desempenho do modelo em simular a distribuição regional de precipitação sazonal na Amazônia oriental, com referência a um novo conjunto de dados observacional compilado com informações de uma ampla rede integrada de estações pluviométricas. As análises quantitativas evidenciaram que o RegCM3 apresenta erros sistemáticos, sobretudo aqueles relacionados com viés seco no Amapá e norte/nordeste do Pará usando ambos os esquemas Grell e MIT, os quais apontam que o modelo não reproduz as características da ZCIT sobre o Atlântico equatorial. As simulações usando MIT, também apresentaram viés úmido no sudoeste/sul/sudeste do Pará e norte do Tocantins. Além disso, através da técnica de composições, também foi investigado o desempenho do RegCM3 em reproduzir os padrões espaciais anômalos de precipitação sazonal em associação aos episódios ENOS, e as fases do gradiente térmico sobre o Atlântico intertropical. Os resultados demonstraram que o modelo conseguiu representar realisticamente bem o padrão espacial das anomalias pluviométricas acima (abaixo) do normal em grande parte da Amazônia oriental, durante os conhecidos cenários favoráveis, i.e., condições de La Niña e gradiente de aTSM para o Atlântico sul (desfavoráveis, i.e., El Niño e gradiente de aTSM para o Atlântico norte.

Correlação de poços com múltiplos perfis através da rede neural multicamadas

A correlação estratigráfica busca a determinação da continuidade lateral das rochas, ou a equivalência espacial entre unidades litológicas em subsuperfície, a partir de informações geológico-geofísicas oriundas de poços tubulares, que atravessam estas rochas. Normalmente, mas não exclusivamente, a correlação estratigráfica é realizada a partir das propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos de poço. Neste caso, busca-se a equivalência litológica a partir da equivalência entre as propriedades físicas, medidas nos vários poços de um campo petrolífero. A técnica da correlação estratigráfica com perfis geofísicos de poço não é uma atividade trivial e sim, sujeita a inúmeras possibilidades de uma errônea interpretação da disposição geométrica ou da continuidade lateral das rochas em subsuperfície, em função da variabilidade geológica e da ambigüidade das respostas das ferramentas. Logo, é recomendável a utilização de um grande número de perfis de um mesmo poço, para uma melhor interpretação. A correlação estratigráfica é fundamental para o engenheiro de reservatório ou o geólogo, pois a partir da mesma, é possível a definição de estratégias de explotação de um campo petrolífero e a interpretação das continuidades hidráulicas dos reservatórios, bem como auxílio para a construção do modelo geológico para os reservatórios, a partir da interpretação do comportamento estrutural das diversas camadas em subsuperfície. Este trabalho apresenta um método de automação das atividades manuais envolvidas na correlação estratigráfica, com a utilização de vários perfis geofísicos de poço, através de uma arquitetura de rede neural artificial multicamadas, treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. A correlação estratigráfica, obtida a partir da rede neural artificial, possibilita o transporte da informação geológica do datum de correlação ao longo do campo, possibilitando ao intérprete, uma visão espacial do comportamento do reservatório e a simulação dos possíveis paleoambientes. Com a metodologia aqui apresentada foi possível a construção automática de um bloco diagrama, mostrando a disposição espacial de uma camada argilosa, utilizando-se os perfis de Raio Gama (RG), Volume de Argila (Vsh), Densidade (ρ_b) e de Porosidade Neutrônica (φ_n) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela.

Estratégia de planejamento de redes de acesso de alta capilaridade baseada em tecnologia DSL: uma abordagem híbrida empírica e probabilística

A tecnologia DSL- Digital Subscriber Line permitem um acesso universal de banda larga, com redução de custo e tempo de implantação necessários, quando comparadas a outras redes de acesso. DSL pode ser considerada uma rede de banda larga de grande capilaridade, uma vez que utiliza uma combinação de infra-estrutura de telefonia existente e a tecnologia de transmissão. Não obstante, a rede DSL precisa ser amplamente compreendida, de maneira que suas principais vantagens não sejam suplantadas pela ineficiência geral do sistema. Esta tese apresenta uma abordagem baseada em estratégias que possibilitem o planejamento de redes de comunicação que a priori não foram implementadas para suportar fluxos Triple Play (pré-requisito obrigatório diante do perfil atual de usuários da Internet). Será mostrado que, a partir do uso de medidas reais e análises probabilísticas, é possível elaborar o planejamento de redes de comunicação, considerando os parâmetros físicos e lógicos, tais como: o caminho de transmissão, a influência do ruído na comunicação, os protocolos utilizados e tráfego de Triple Play (voz, vídeo e dados).

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.