Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento

Um modelo de predição do preço da celulose foi ajustado usando-se o tempo e o preço defasado como co-variáveis. A partir das estimativas dos parâmetros obtidas, foram propostas 48 possíveis tendências futuras para o preço da celulose. Posteriormente, três métodos de simulação foram usados para predizer os valores futuros definidos pelas várias tendências: M1Þ Pcel.f = µ; M2 Þ Pcel.f = µ + épsilonf, e M3 µf + épsilonf, em que m é a parte sistemática do modelo, e e f corresponde ao componente estocástico. Para as simulações foram usados o método de Monte Carlo e a distribuição triangular. Para comparar os valores simulados pelos três métodos com os conhecidos valores futuros nas várias tendências, foi usada a diferença relativa média entre os valores. No caso da ausência de tendência, os métodos M1 e M2 foram satisfatórios, apesar de o método M2 incluir distúrbios ao redor da média. No caso de haver tendência real, o método M3 teve a melhor "performance", mesmo sendo influenciado pela acurácia na predição da tendência.

Ecomosaico florestal: composição, índices de informação e abdução

Neste trabalho, apresenta-se um conjunto de índices de informação sobre a composição do mosaico de paisagem, que se estende ao conceito de ecomosaico. Esses índices são generalizações sucessivas da função de Shannon, utilizada para medir a diversidade da paisagem e também interpretada como entropia estatística, ou valor médio de informação de um sistema canônico, um parâmetro macroscópico de um sistema estocástico; ainda podem ser considerados valores médios, ou esperados, de preferências, aparentadas com funções de utilidade usadas num sentido amplo do conceito. Os índices de informação discutidos são exemplificados através de um cenário hipotético de planejamento na região de Nisa, em Portugal, caracterizado por indicadores econômicos do valor de habitats florestais característicos da região. Os índices são também utilizados para referenciar uma reflexão que se processa à volta de três balizas respeitantes ao conceito de informação: as teorias da situação, da relevância e da decisão. No seu âmbito mais lato, trata-se de um exercício de abdução, operacionalizando uma estratégia racional que pode servir de base à tomada de decisões sobre o planejamento do território ou, ainda, para investigar a dinâmica de alterações na composição da paisagem. No caso exemplificado, os índices apontaram que o montado de sobro e o pinhal manso são de longe os habitats florestais mais promissores na região, num cenário sem restrições biofísicas.

Autocorrelação espacial das freqüências alélicas em subpopulações de cagaiteira (Eugenia dysenterica DC., Myrtaceae) no sudeste de Goiás

Dentre as diversas árvores frutíferas nativas dos cerrados, a cagaiteira (Eugenia dysenterica DC.) merece destaque pelo seu amplo potencial econômico. A fim de fornecer algumas informações relativas ao padrão espacial da variabilidade genética desta espécie, foram realizadas análises de autocorrelação espacial das freqüências alélicas em dez subpopulações locais da região sudeste do Estado de Goiás. Foram utilizados marcadores isoenzimáticos, em um total de seis sistemas enzimáticos (SKDH, 6-PGD, alfa-EST, MDH, PGI e PGM), com oito locos polimórficos. Foi realizada uma análise de autocorrelação espacial, utilizando índices I de Moran estimados em quatro classes de distância geográfica. Os correlogramas mostraram que, de fato, a divergência genética está estruturada no espaço em um padrão clinal de variação. Simulações de evolução neutra da variação nas freqüências alélicas entre as subpopulações, geradas a partir de um processo Ornstein-Uhlenbeck (O-U), foram utilizadas para avaliar os padrões espaciais sob essa hipótese e compará-los com os correlogramas obtidos com as freqüências alélicas. As análises indicaram que um processo estocástico (evolução neutra) deve ser o responsável pela diferenciação genética dessas populações, havendo assim um balanço entre fluxo gênico em pequenas distâncias geográficas e deriva genética dentro das populações locais, como o esperado para modelos de isolamento-por-distância ou "stepping-stone".

Simulação da dinâmica operacional de uma linha industrial de abate de suínos

Este trabalho teve como objetivo implementar um modelo computacional para simular a dinâmica operacional de uma linha industrial de abate de suínos. O sistema real modelado pertence à empresa Frigorífico Frimesa, sediada no município de Medianeira (PR). O modelo implementado é tipo dinâmico, discreto e estocástico. Este simula 34 operações unitárias e foi estruturado com o uso da linguagem de simulação EXTEND TM. Para validação do modelo foram coletados dados relativos a cinco dias de operação, em que foram abatidos 1.346, 1.630, 1.360, 1.585 e 1.550 suínos, respectivamente. Como parâmetros de comparação entre os dados obtidos a partir do sistema e gerados pelo modelo foram selecionadas as seguintes variáveis: (i) tempo de duração da operação; (ii) tempo de deslocamento da insensibilização até a depiladeira; (iii) tempo deslocamento da insensibilização até a câmara fria; (iv) número de carcaças re-inspecionadas; e (v) número final de carcaças. Na validação do modelo, foi constatado que, para a variável tempo de duração da operação por meio do teste Tukey a 1% de significância, não foram detectadas diferenças estatísticas entre os valores obtidos do sistema real e os gerados pelo modelo. Considerando-se esta e outras análises, foi concluído que o modelo aplica-se à finalidade para a qual foi implementado. Sendo assim, foram realizadas duas análises de sensibilidade. Na primeira, ao alterar o número de suínos a abater de 1 mil para 2 mil, foi determinado que os tempos de duração da operação variariam de 6,20 a 10,10 h, respectivamente. Para a segunda, ao abater 1.340 suínos e alterar a velocidade das nórias de 300 para 600 animais por hora, o tempo de duração da operação passou de 8,10 para 7,40 h, respectivamente.

Simulação da dinâmica operacional de um processo industrial de abate de aves

Este trabalho foi conduzido com o objetivo de implementar um modelo computacional empregando a linguagem de simulação EXTEND TM para: a) simular a dinâmica de atividades de um matadouro-frigorífico de aves; e b) conduzir experimentos de análise de sensibilidade. Para tanto, foi implementado um modelo dinâmico, estocástico e discreto. O sistema real modelado está localizado na região sudoeste do Paraná, onde são abatidas cerca de 500000 aves por dia, empregando três linhas de processamento operando em três turnos diários. Na validação do modelo foram coletados dados relativos a três turnos e comparadas as variáveis de saída obtidas a partir do sistema real e as geradas pelo modelo, as quais foram: i) tempo de processamento; ii) peso vivo total; iii) peso vivo aproveitado; iv) peso de subproduto; v) peso da produção total; vi) peso do frango inteiro; e vii) peso total dos cortes. O modelo implementado demonstrou ser aplicável, uma vez que os erros médios percentuais foram inferiores a 1,13%. O experimento de análise de sensibilidade conduzido, mediante as alterações das velocidades de processamento das linhas em 7000, 8000 e 9000 frangos h-1, apresentou os seguintes valores médios para a variável tempo de processamento: 8,69; 7,86 e 7,86 horas, respectivamente. Além disso, o experimento demonstrou que a velocidade de processamento de 9000 frangos h-1 não implica na direta redução do tempo de processamento, pois a cadência de chegada das cargas pode ter ocasionado períodos de ociosidade do matadouro-frigorífico.