Mapeamento de solos através do caráter espectral, da rede de drenagem e da vegetação

O presente trabalho reuniu três metodologias conhecidas para o estudo de solos, todas associadas às técnicas de sensoriamento remoto. Para uma mesma área, os solos foram relacionados aos seus parâmetros espectrais obtidos digitalmente de imagens de satélite; os índices de drenagem da área foram também relacionados aos respectivos solos; a conhecida relação entre tipos de cerrado e respectivos solos suporte foi também estudada. Para cada situação foi preparado um mapa de solos, que se aproximava do mapa já existente. Quando as informações de tais mapas foram agregadas em um único mapa, a aproximação com o mapa de controle foi altamente satisfatória evidenciando a aplicabilidade da metodologia.

Mapeamento dos indicadores de desempenho organizacional em pesquisas da área de Administração, Ciências Contábeis e Turismo no período de 2000 a 2008

A questão da avaliação do desempenho organizacional continua sendo uma atividade fundamental na gestão empresarial. Os indicadores de desempenho assumem papel central, por configurarem-se como instrumentos capazes de fornecer informações para o processo de tomada de decisão. No estudo aqui apresentado, objetivou-se investigar, sob a ótica da avaliação de desempenho organizacional, as características dos indicadores de desempenho utilizados nas pesquisas da área de Administração, Ciências Contábeis e Turismo, no período de 2000 a 2008. Optou-se por uma pesquisa de caráter descritivo, com abordagem qualitativa e quantitativa, que identificou 2.646 artigos que apresentavam no título, no resumo e/ou nas palavras-chave as terminologias: avaliação, desempenho, performance, decisão, mensuração, avaliação de desempenho e assessment. Desses, selecionaram-se os artigos que apresentavam os termos indicador, critério, atributo e medida, resultando em 85 artigos que tiveram seus conteúdos analisados. Constatou-se que 61,14% dos artigos analisados apresentavam a terminologia indicador de desempenho (ID), e 73% não apresentavam o conceito de ID. Os indicadores utilizados apresentavam, em sua maioria, foco econômico-financeiro e eram quantitativos com mensuração ordinal. Em linhas gerais, os indicadores de desempenho organizacionais conseguiram atingir o objetivo de auxiliar no processo decisório, uma vez que 76% dos artigos investigados apresentaram as vantagens de sua aplicação.

Um mapeamento descritivo dos modelos de gestão de redes de correspondentes bancários no Brasil

Apesar dos diversos estudos que se desenvolveram nos últimos anos enfocando o crescimento dos chamados correspondentes bancários (CBs) como canal de distribuição de serviços financeiros à população de baixa renda no Brasil, existe uma importante lacuna nessa literatura, relacionada à compreensão das diferentes formas pelas quais redes de CBs podem ser montadas e geridas. No presente artigo teve-se por objetivo construir um mapeamento das diferentes configurações de negócios - ou modelos de gestão de redes de CBs - hoje praticadas na utilização do canal de CBs pelos bancos brasileiros. Para tanto, adotou-se um método taxonômico, que permitiu distinguir a existência de seis diferentes modelos de gestão de redes de CBs praticados pelos bancos na gestão do canal, os quais foram, por sua vez, agrupados em três classes, de acordo com o grau de delegação de atividades a gestores de rede terceirizados. O resultado do trabalho é um mapeamento inédito das diferentes configurações de negócios praticadas na operação do canal de CBs no Brasil. A relevância da contribuição deriva da escassez de referências ao tópico em estudos anteriores, bem como da importância adquirida em anos recentes pelo canal de CBs como um dos principais canais de distribuição de serviços bancários à população de baixa renda.

Tecnologia educacional na gestão de cuidados: perfil tecnológico de enfermeiros de hospitais portugueses

RESUMO Objetivo Identificar o perfil tecnológico de enfermeiros de hospitais portugueses. Método Estudo exploratório quantitativo, realizado em dois hospitais da região norte e um da região central de Portugal. A amostra foi aleatória e contou com960 enfermeiros. Resultados Dos partícipes 420 (46,1%) utilizavam ocomputador, 196 (23,4%) referiram que têm conhecimento da utilização do computador para o ensino, 174 (21,1%)utilizaram o computador para ensino, 112 (15,1%) reconhecem que a utilização do computador pode ser um meio tecnológico para completar a formação presencial, 477 (61,6%) gostariam de receber formação sobre a utilização do computador e 382 (40,9%) referiram autoaprendizagem em informática. Em relação ao ensino a distância 706 (74,9%) relataram que não estão familiarizados e 752 (76,4%) referiram interesseem participar em formaçõesnesta modalidade. Conclusão As organizações devem estar atentas ao perfil tecnológico que se desenha neste grupo de enfermeiros e procurar formas de introduzir as tecnologias educacionais na gestão de cuidados.

Técnicas de geoprocessamento e de amostragem para o mapeamento de atributos anisotrópicos do solo

Este trabalho abordou a utilização de geoestatística para a otimização de esquemas de amostragem, concentrando-se especialmente no impacto da anisotropia na estruturação geométrica do desenho experimental e no processo de geração de imagens contínuas. O atributo estudado foi o teor de argila na camada superficial do solo, levantada em novembro de 1998, em área de Latossolo Vermelho-Escuro, localizada no município de Campos Novos Paulista (SP). A variabilidade espacial e a anisotropia do teor de argila foram determinadas por meio do exame dos semivariogramas obtidos, os quais foram ajustados a modelos teóricos para a obtenção de seus parâmetros (tipo de modelo de semivariograma, pepita, patamar e alcance). O fator de anisotropia observado implicou uma configuração oval, ou anisotrópica, da área de influência dos dados amostrais, em conformidade com a estrutura da variabilidade espacial observada. A anisotropia foi atribuída a fatores intrínsecos do solo, condicionados pela topografia do respectivo processo de formação, e extrínsecos, tais como: a mecanização, divisão de glebas e demais práticas de manejo, feitas no sentido das linhas de plantio, transversalmente ao gradiente topográfico. Considerando essas dimensões, a área de representatividade das amostras (ha/amostra) variou de um esquema a outro, modificando, assim, a densidade de amostras requerida para cada nível de variância. A proporção entre estas áreas mostrou o impacto da anisotropia sobre o número de amostras requerido para cada nível de variância desejável.

Uso de regressões logísticas múltiplas para mapeamento digital de solos no Planalto Médio do RS

Regressões nominais logísticas estabelecem relações matemáticas entre variáveis independentes contínuas ou discretas e variáveis dependentes discretas. Essas foram avaliadas quanto ao seu potencial em predizer a ocorrência e distribuição de classes de solos na região dos municípios de Ibirubá e Quinze de Novembro (RS). A partir de modelo numérico de terreno digital (MNT) com 90 m de resolução, foram calculadas variáveis de terreno topográficas (elevação, declividade e curvatura) e hidrográficas (distância dos rios, índice de umidade topográfica, comprimento de fluxo de escoamento e índice de poder de escoamento). Foram então estabelecidas regressões logísticas múltiplas entre as classes de solos da região com base em levantamento tradicional na escala 1:80.000 e as variáveis de terreno. As regressões serviram para calcular a probabilidade de ocorrência de cada classe de solo, e o mapa final de solos estimado foi produzido atribuindo-se a cada célula do mapa a denominação da classe de solo com maior probabilidade de ocorrência. Observou-se acurácia geral (AG) de 58 % e acurácia pelo coeficiente Kappa de Cohen de 38 %, comparando-se o mapa original com o mapa estimado dentro da escala original. Uma simplificação de escala foi pouco significativa para o aumento da acurácia do mapa, sendo 61 % de AG e 39 % de Kappa. Concluiu-se que as regressões logísticas múltiplas apresentaram potencial preditivo para serem usadas como ferramentas no mapeamento supervisionado de solos.

Aspectos da produtividade do feijão correlacionados com atributos físicos do solo sob elevado nível tecnológico de manejo

No ano agrícola de 2006/07, no município de Selvíria (MS), foi analisada a produtividade do feijão em função de alguns atributos físicos de um Latossolo Vermelho distroférrico, cultivado nas condições de elevado nível tecnológico de manejo pelo sistema plantio direto irrigado com pivô central. O objetivo foi selecionar, entre os atributos pesquisados do solo, aquele com a melhor representatividade para explicar a variabilidade da produtividade agrícola. Foi instalada a malha geoestatística, para a coleta de dados do solo e da planta, com 117 pontos amostrais, numa área de 2.025 m² e declive homogêneo de 0,055 m m-1. Do ponto de vista linear e espacial, a produtividade de feijão foi explicada em função da densidade de partículas e da umidade gravimétrica do solo, respectivamente. Assim, os valores de densidade de partículas entre 1,95 e 2,20 kg dm-3 e de umidade gravimétrica entre 0,205 e 0,239 kg kg-1; ambas coletadas na camada intermediária, resultaram em sítios com as mais elevadas produtividades (2.200-2.600 kg ha-1). Entretanto, para as condições do elevado nível tecnológico de manejo empregado, a produtividade média do feijão não atingiu seu máximo potencial, uma vez que o agravado estado de compactação no qual o solo se encontrava proporcionou à produtividade redução de 26,6 %. Dessa forma, os valores médios da densidade do solo e da resistência do solo à penetração, respectivamente nas faixas de 1,36-1,41 kg dm-3 e de 1,56-3,24 MPa, típicos de solos argilosos compactados, atestaram a substancial queda da produtividade de grãos de feijão.

Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais

No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).

Mapeamento de chuvas intensas no estado de Minas Gerais

Estudos associados a chuvas extremas são constituídos de eventos de interesse prático para a gestão dos recursos naturais, como manejo de bacias hidrográficas e conservação dos solos e da água. A distribuição espacial desses eventos possibilita inferir sobre áreas onde sua ocorrência é acentuada e desprovida de informações técnicas. Os objetivos deste trabalho foram promover, a partir de dados pontuais de 177 estações meteorológicas e com a utilização de técnicas geoestatísticas, o mapeamento de chuvas intensas para o Estado de Minas Gerais e identificar as áreas mais vulneráveis no tocante à ocorrência dessas chuvas nesse Estado. Foi constatado que as maiores intensidades ocorrem nas regiões leste e noroeste de Minas Gerais, o que pode ser explicado pela maior influência da Zona de Convergência do Atlântico Sul, além de ocorrência de chuvas convectivas. Foi possível, também, constatar e mapear intensidades intermediárias nas regiões sul e central e os menores valores para as regiões norte e nordeste de Minas Gerais. Para maiores durações, verificou-se, para a região sul, ocorrência de altas intensidades, o que está associado à entrada com maior frequência de frentes frias, produzindo chuvas de longa duração.

Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem

Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes.

Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo

O mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.

Método do hipercubo latino condicionado para a amostragem de solos na presença de covariáveis ambientais visando o mapeamento digital de solos

A amostragem é uma das etapas mais importantes dos levantamentos de solos. No entanto, os esquemas de amostragem utilizados nos levantamentos convencionais têm se evidenciado inadequados para o mapeamento digital de solos, pois podem comprometer os resultados e, além disso, não possibilitam a realização de análises estatísticas. Este estudo teve por objetivo avaliar o método de amostragem do hipercubo latino condicionado (cLHS, sigla em inglês), na presença de covariáveis ambientais (elevação, declividade, curvatura e mapa de uso e cobertura do solo), em comparação com a amostragem aleatória, na alocação de 100 pontos amostrais, buscando maior representatividade das características ambientais da bacia do rio Guapi-Macacu. O desempenho dos métodos foi avaliado pela análise qualitativa dos histogramas de frequência e das análises estatísticas pelos testes F, T de Student e Kolmogorov-Smirnov (K-S), para cada covariável. Os resultados apresentaram que os pontos selecionados pelo método cLHS possuíam distribuição geográfica mais adequada do que aqueles obtidos pela amostragem aleatória. Além disso, o método cLHS preservou mais a distribuição de frequência das covariáveis contínuas do que a amostragem aleatória; para covariável categórica uso e cobertura do solo os métodos foram equivalentes. Os testes estatísticos confirmaram o melhor desempenho do método cLHS, cujas amostras não diferiram estatisticamente da bacia. Entretanto, a amostragem aleatória apresentou diferença estatística para com a bacia, para todas as covariáveis contínuas para pelo menos um dos testes utilizados. Assim, o método cLHS pode ser considerado como um método satisfatório para seleção de locais de amostragem em áreas heterogêneas similares as deste estudo, visando a utilização no mapeamento digital de solos.

Comparação do uso de modelos digitais de elevação em mapeamento digital de solos em Dois Irmãos, RS, Brasil

Os modelos digitais de elevação (MDEs) são fontes fundamentais para correlacionar a ocorrência e distribuição de solos com a paisagem pelo mapeamento digital de solos (MDS). A influência dos tipos e das resoluções dos MDEs na capacidade de predição dos modelos preditores de classes de solo ainda é pouco estudada. Neste estudo, foram avaliados e comparados os efeitos de diferentes MDEs na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solo (UM). Foram correlacionados 12 atributos do terreno derivados de diferentes MDEs com a ocorrência de UM. Os MDEs utilizados foram os oriundos dos projetos SRTM v4.1, ASTER GDEM v2, TOPODATA e Brasil em Relevo, e os MDEs gerados a partir de curvas de nível na escala de 1:50.000, com resoluções de 30 e 90 m. Os modelos preditores foram treinados por árvore de decisão (Simple Cart) com dados amostrados em 4.280 pontos aleatórios contendo informações dos solos extraídos de um mapa convencional de solos na escala 1:20.000 e 12 atributos do terreno derivados de seis MDEs com tamanhos de pixel de 30 e 90 m. A validação dos modelos preditores de UM foi realizada com a totalidade dos dados da área. Os atributos do terreno que melhor explicaram a ocorrência das UM foram elevação, declividade, comprimento de fluxo e orientação das vertentes. Os MDEs com tamanho de pixel de 30 m geraram correlações solo-paisagem menos acuradas. Os modelos preditores mais acurados e com maior número de UM estimadas foram os gerados a partir dos MDEs com resolução espacial de 90 m (SRTM v4.1 e CN90), sendo esses os MDEs mais indicados para o MDS, quando predominarem relevos plano e suave ondulado.

Mapeamento digital de atributos: granulometria e matéria orgânica do solo utilizando espectroscopia de de reflectância difusa

A espectroscopia de reflectância difusa (ERD) pode ser utilizada como alternativa para quantificação de atributos como granulometria e matéria orgânica do solo (MOS). Essa técnica pode ser opção para quantificar esses atributos em grande volume de amostras de solos, visto ser rápida, com menor custo e sem a geração de resíduos químicos. O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos usando análise de regressão linear múltipla para predizer o teor de argila, areia, silte e MOS, utilizando dados de ERD em uma área de relevo e geologia complexa localizada na região central do Rio Grande do Sul. No estudo, foram utilizadas 303 amostras coletadas na profundidade de 0,00-0,20 m para determinar os teores de argila, areia, silte e MOS por meio da análise laboratorial e de reflectância espectral. O desempenho dos modelos de predição apresentaram bons resultados, com capacidade de explicação da variância de 77 e 72 % para areia e argila, respectivamente. Mesmo com a complexidade geológica e pedológica, os resultados evidenciaram que a técnica é promissora, sendo possível a aplicação dessa técnica para predição da granulometria e teor de MOS.

COMPARAÇÃO DE ESQUEMAS DE AMOSTRAGEM PARA TREINAMENTO DE MODELOS PREDITORES NO MAPEAMENTO DIGITAL DE CLASSES DE SOLOS

Os modelos preditores usados no mapeamento digital de solos (MDS) precisam ser treinados com dados que captem ao máximo a variação dos atributos do terreno e dos solos, a fim de gerar correlações adequadas entre as variáveis ambientais e a ocorrência dos solos. Para avaliar a acurácia desses modelos, tem sido constatado o uso de diferentes métodos de avaliação da acurácia no MDS. Os objetivos deste estudo foram comparar o uso de três esquemas de amostragem para treinar algoritmo de árvore de classificação (CART) e avaliar a capacidade de predição dos modelos gerados por meio de quatro métodos. Foram utilizados os esquemas de amostragem: aleatório simples; proporcional à área de cada unidade de mapeamento de solos (UM); e estratificado pelo número de UM. Os métodos de avaliação testados foram: aparente, divisão percentual, validação cruzada com 10 subconjuntos e reamostragem com sete conjuntos de dados independentes. As acurácias dos modelos estimadas pelos métodos foram comparadas com as acurácias mensuradas obtidas pela comparação dos mapas gerados, a partir de cada esquema de amostragem, com o mapa convencional de solos na escala 1:50.000. Os esquemas de amostragem influenciaram na quantidade de UMs preditas e na acurácia dos modelos e dos mapas gerados. Os esquemas de amostragem proporcional e estratificada resultaram mapas digitais menos acurados, e a acurácia dos modelos variou conforme o método de avaliação empregado. A amostragem aleatória resultou no mapa digital mais acurado e apresentou valores da acurácia semelhantes para todos os métodos de avaliação testados.