MVC-RA: múltiplas visões coordenadas em ambientes de realidade aumentada

Versa sobre a aplicação das características de um ambiente de realidade aumentada, tais como: interação fácil e intuitiva, e grande espaço para visualização de dados, na implementação, interação e visualização de múltiplas visões de dados coordenadas. As múltiplas visões de dados permitem que o usuário realize uma melhor análise dos dados sobre diferentes aspectos, e a coordenação entre as múltiplas visões tem o objetivo de diminuir a sobrecarga oogniriva conferida ao usuário. O ambiente aumentado foi concebido através do ARToolKit, a interação se dá através de uma interface baseada em cartões marcadores. A técnica implementada foi Dispersão de Dados 3D, acompanhada de uma diversidade de filtros e configurações para as visões de dados. Por fim, são apresentados alguns ensaios de usabilidade preliminares do protótipo desenvolvido.

Modelagem numérica de dados MCSEM 3D usando computação paralela

Desenvolvemos a modelagem numérica de dados sintéticos Marine Controlled Source Electromagnetic (MCSEM) usada na exploração de hidrocarbonetos para simples modelos tridimensionais usando computação paralela. Os modelos são constituidos de duas camadas estrati cadas: o mar e o sedimentos encaixantes de um delgado reservatório tridimensional, sobrepostas pelo semi-espaço correspondente ao ar. Neste Trabalho apresentamos uma abordagem tridimensional da técnica dos elementos nitos aplicada ao método MCSEM, usando a formulação da decomposição primária e secundária dos potenciais acoplados magnético e elétrico. Num pós-processamento, os campos eletromagnéticos são calculados a partir dos potenciais espalhados via diferenciação numérica. Exploramos o paralelismo dos dados MCSEM 3D em um levantamento multitransmissor, em que para cada posição do transmissor temos o mesmo processo de cálculos com dados diferentes. Para isso, usamos a biblioteca Message Passing Interface (MPI) e o modelo servidor cliente, onde o processador administrador envia os dados de entradas para os processadores clientes computar a modelagem. Os dados de entrada são formados pelos parâmetros da malha de elementos nitos, dos transmissores e do modelo geoelétrico do reservatório. Esse possui geometria prismática que representa lentes de reservatórios de hidrocarbonetos em águas profundas. Observamos que quando a largura e o comprimento horizontais desses reservatório têm a mesma ordem de grandeza, as resposta in-line são muito semelhantes e conseqüentemente o efeito tridimensional não é detectado. Por sua vez, quando a diferença nos tamanhos da largura e do comprimento do reservatório é signi cativa o efeito 3D é facilmente detectado em medidas in-line na maior dimensão horizontal do reservatório. Para medidas na menor dimensão esse efeito não é detectável, pois, nesse caso o modelo 3D se aproxima de um modelo bidimensional. O paralelismo dos dados é de rápida implementação e processamento. O tempo de execução para a modelagem multitransmissor em ambiente paralelo é equivalente ao tempo de processamento da modelagem para um único transmissor em uma máquina seqüêncial, com o acréscimo do tempo de latência na transmissão de dados entre os nós do cluster, o que justi ca o uso desta metodologia na modelagem e interpretação de dados MCSEM. Devido a reduzida memória (2 Gbytes) em cada processador do cluster do departamento de geofísica da UFPA, apenas modelos muito simples foram executados.

Predicting biological parameters of estuarine benthic communities using models based on environmental data

Este trabalho objetivou predizer parâmetros da estrutura de associações macrobentônicas (composição específica, abundância, riqueza, diversidade e equitatividade) em estuários do Sul do Brasil, utilizando modelos baseados em dados ambientais (características dos sedimentos, salinidade, temperaturas do ar e da água, e profundidade). As amostragens foram realizadas sazonalmente em cinco estuários entre o inverno de 1996 e o verão de 1998. Em cada estuário as amostras foram coletadas em áreas não poluídas, com características semelhantes quanto a presença ou ausência de vegetação, profundidade e distância da desenbocadura. Para a obtenção dos modelos de predição, foram utilizados dois métodos: o primeiro baseado em Análise Discriminante Múltipla (ADM) e o segundo em Regressão Linear Múltipla (RLM). Os modelos baseados em ADM apresentaram resultados melhores do que os baseados em regressão linear. Os melhores resultados usando RLM foram obtidos para diversidade e riqueza. É possível então, concluir que modelos como aqui derivados podem representar ferramentas muito úteis em estudos de monitoramento ambiental em estuários.

Phylogenetic study of Class Armophorea (Alveolata, Ciliophora) based on 18S-rDNA data

The 18S rDNA phylogeny of Class Armophorea, a group of anaerobic ciliates, is proposed based on an analysis of 44 sequences (out of 195) retrieved from the NCBI/GenBank database. Emphasis was placed on the use of two nucleotide alignment criteria that involved variation in the gap-opening and gap-extension parameters and the use of rRNA secondary structure to orientate multiple-alignment. A sensitivity analysis of 76 data sets was run to assess the effect of variations in indel parameters on tree topologies. Bayesian inference, maximum likelihood and maximum parsimony phylogenetic analyses were used to explore how different analytic frameworks influenced the resulting hypotheses. A sensitivity analysis revealed that the relationships among higher taxa of the Intramacronucleata were dependent upon how indels were determined during multiple-alignment of nucleotides. The phylogenetic analyses rejected the monophyly of the Armophorea most of the time and consistently indicated that the Metopidae and Nyctotheridae were related to the Litostomatea. There was no consensus on the placement of the Caenomorphidae, which could be a sister group of the Metopidae + Nyctorheridae, or could have diverged at the base of the Spirotrichea branch or the Intramacronucleata tree.