Análise de ambiguidade em métodos de campo potenciais através de análise fatorial, Q-Modal

Este trabalho apresenta uma metodologia para o estudo da ambiguidade na interpretação de dados geofísicos. Várias soluções alternativas, representativas da região de maior ambiguidade no espaço de parâmetros são obtidas, sendo posteriormente grupadas e ordenadas pela análise fatorial modo Q. Esta metodologia foi aplicada a dados sintéticos de campo potencial simulando-se causas de ambiguidade como discretização e truncamento da anomalia e a presença de ruídos aleatório e geológico. Um único prisma foi usado como modelo interpretativo, sendo a espessura a principal causa de ambiguidade tanto na gravimetria como na magnetometria. Segue-se a profundidade do topo sempre associada à espessura, quando o sinal da anomalia é alto. Quando a anomalia tem sinal baixo, a largura torna-se o segundo parâmetro mais importante, também associada à espessura. Ao contrário da presença de interferências geológicas, a presença de ruído aleatório nos campos, não é fator importante na ambiguidade. A aplicação da metodologia a dados reais ilustra o papel desta análise na caracterização de soluções alternativas e a importância da informação a priori na caracterização das causas de ambiguidade. A metodologia apresentada pode ser empregada em diversos estágios de um programa de prospecção fornecendo em cada estágio uma análise dos principais fatores causadores da ambiguidade, que poderá ser util no planejamento dos estágios seguintes. Comparada a outros métodos de análise de ambiguidade, como por exemplo regiões de confiança, a metodologia estudada destaca-se por não precisar satisfazer premissas estatísticas sobre a distribuição dos erros.

Estudo da eficácia e tolerância do artesunato oral isolado e em associação com mefloquina, no tratamento da malária falciparum não complicada em área endêmica do Pará, Brasil

Com o objetivo de avaliar a eficácia e tolerância do artesunato no tratamento da malária falciparum não complicada em área endêmica do Estado do Pará, 153 pacientes foram randomizados e estudados em três grupos, distribuídos por esquema terapêutico (I recebeu mefloquina lOOOmg; II utilizou artesunato lOOOmg; III usou a combinação de 600mg de artesunato seguida de 500 de mefloquina). A avaliação constou de exame clínico e parasitológico diariamente nos primeiros 7 dias e semanalmente até o 35o dia do acompanhamento e de análise bioquímica e hematológica realizada antes e no 7o dia, visando o controle de ema e a identificação de possíveis efeitos associados á administração das drogas. Os grupos estudados foram homogêneos quanto ao sexo, parasitemia e presença de febre. O tempo para desaparecimento da parasitemia foi mais curto nos grupos II e III, respectivamente, cujos esquemas terapêuticos empregaram artesunato. O desaparecimento da febre foi mais rápido no grupo tratado com a combinação das drogas. Alterações clínicas e bioquímicas associadas a administração das drogas não mostraram diferenças significativas entre os grupos estudados. O desaparecimento precoce da febre e parasitemia, e a ausência de importantes efeitos indesejáveis, sugerem que artesunato administrado isoladamente ou em combinação com mefloquina constituem medidas terapêuticas capazes de contribuir para o controle da doença na região.

Inversão em geofísica de poço: um estudo sobre ambiguidade

A ambiguidade na inversão de dados de geofísica de poço é estudada através da análise fatorial Q-modal. Este método é baseado na análise de um número finito de soluções aceitáveis, que são ordenadas, no espaço de soluções, segundo a direção de maior ambiguidade. A análise da variação dos parâmetros ao longo dessas soluções ordenadas permite caracterizar aqueles que são mais influentes na ambiguidade. Como a análise Q-modal é baseada na determinação de uma região de ambiguidade, obtida de modo empírico a partir de um número finito de soluções aceitáveis, é possível analisar a ambiguidade devida não só a erros nas observações, como também a pequenos erros no modelo interpretativo. Além disso, a análise pode ser aplicada mesmo quando os modelos interpretativos ou a relação entre os parâmetros não são lineares. A análise fatorial é feita utilizando-se dados sintéticos, e então comparada com a análise por decomposição em valores singulares, mostrando-se mais eficaz, uma vez que requer premissas menos restritivas, permitindo, desse modo, caracterizar a ambiguidade de modo mais realístico. A partir da determinação dos parâmetros com maior influência na ambiguidade do modelo é possível reparametrizá-lo, agrupando-os em um único parâmetro, redefinindo assim o modelo interpretativo. Apesar desta reparametrização incorrer na perda de resolução dos parâmetros agrupados, o novo modelo tem sua ambiguidade bastante reduzida.