Principal components and generalized linear modeling in the correlation between hospital admissions and air pollution

OBJECTIVE To analyze the association between concentrations of air pollutants and admissions for respiratory causes in children. METHODS Ecological time series study. Daily figures for hospital admissions of children aged < 6, and daily concentrations of air pollutants (PM10, SO2, NO2, O3 and CO) were analyzed in the Região da Grande Vitória, ES, Southeastern Brazil, from January 2005 to December 2010. For statistical analysis, two techniques were combined: Poisson regression with generalized additive models and principal model component analysis. Those analysis techniques complemented each other and provided more significant estimates in the estimation of relative risk. The models were adjusted for temporal trend, seasonality, day of the week, meteorological factors and autocorrelation. In the final adjustment of the model, it was necessary to include models of the Autoregressive Moving Average Models (p, q) type in the residuals in order to eliminate the autocorrelation structures present in the components. RESULTS For every 10:49 μg/m3 increase (interquartile range) in levels of the pollutant PM10 there was a 3.0% increase in the relative risk estimated using the generalized additive model analysis of main components-seasonal autoregressive – while in the usual generalized additive model, the estimate was 2.0%. CONCLUSIONS Compared to the usual generalized additive model, in general, the proposed aspect of generalized additive model − principal component analysis, showed better results in estimating relative risk and quality of fit.

Mapeamento do uso e cobertura da terra a partir da segmentação e classificação de imagens-fração solo, sombra e vegetação derivadas do modelo linear de mistura aplicado a dados do sensor TM/Landsat5, na região do reservatório de Tucuruí - PA

Técnicas de sensoriamento remoto são fundamentais para o monitoramento das mudanças de uso da terra, principalmente em áreas extensas como a Amazônia. O mapeamento de uso da terra, geralmente é realizado por métodos de classificação manual ou digital pixel a pixel, os quais consomem muito tempo. Este estudo aborda a aplicação do modelo linear de mistura em uma imagem Landsat-TM segmentada para o mapeamento das classes de uso da terra na região do reservatório de Tucuruí-PA para os anos de 1996 e 2001.

Detecção de cicatrizes de áreas queimadas baseada no modelo linear de mistura espectral e imagens índice de vegetação utilizando dados multitemporais do sensor MODIS/TERRA no estado do Mato Grosso, Amazônia brasileira

O objetivo desta pesquisa foi avaliar os dados do sensor MODIS para detectar e monitorar cicatrizes de áreas recém queimadas. Utilizamos imagens da reflectância de superfície do sensor MODIS: produto MOD09 (dia 5 de outubro) e produto MOD13A1 (meses de outubro e novembro). Foi avaliada também uma série temporal de um ano dos índices de vegetação (IV) EVI e NDVI (produto MOD13A1). Uma imagem do sensor ETM+ (dia 5 de outubro) foi utilizada como base para a delimitação dos polígonos amostrais e avaliação dos dados MODIS devido a sua melhor resolução espacial. A metodologia focou na aplicação do modelo linear de mistura espectral nas imagens reflectância para a geração das imagens fração sombra. Análises de regressão foram efetuadas para comparação entre o percentual de sombra derivado da imagem ETM+ e das imagens MODIS. As alterações multitemporais nas imagens IV foram avaliadas com base no teste de Tukey. Os resultados mostraram que a imagem fração sombra gerada a partir do produto MOD09 apresentou um R² = 0,66 (p < 0,01) em relação aos dados ETM+. Para as imagens do produto MOD13A1 não foram identificadas relações significativas. Os IV dentro dos mesmos polígonos apresentaram uma variação sazonal durante o ano. No entanto, não houve uma diminuição significativa dos valores destes índices nos meses onde foram observadas as cicatrizes de áreas recém queimadas. Portanto, o produto MOD09 mostrou-se mais eficiente que o produto MOD13A1 para a detecção de cicatrizes de áreas recém queimadas. A análise multitemporal dos IV sugeriu que não foi possível detectar este mesmo padrão na área de estudo.

Programação do gladíolo (Gladiolus grandiflorus) andr. cv. Snow Princess, através de cormilhos tipo 7 e 8

Os cormilhos tipo 7 produziram bulbos e cormilhos dos tipos de 1 a 8 em maior quantidade que o tipo 8 e os bulbos tipos 1, 2, 3, 4 e 5 mais pesados. Os cormilhos tipo 8 também produziram bulbos e cormilhos dos tipos 1 a 8, porém seus cormilhos foram mais pesados que os cormilhos produzidos pelo tipo 7.

Evaluation of a linear spectral mixture model and vegetation indices (NDVI and EVI) in a study of schistosomiasis mansoni and Biomphalaria glabrata distribution in the state of Minas Gerais, Brazil

This paper analyses the associations between Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) on the prevalence of schistosomiasis and the presence of Biomphalaria glabrata in the state of Minas Gerais (MG), Brazil. Additionally, vegetation, soil and shade fraction images were created using a Linear Spectral Mixture Model (LSMM) from the blue, red and infrared channels of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer spaceborne sensor and the relationship between these images and the prevalence of schistosomiasis and the presence of B. glabrata was analysed. First, we found a high correlation between the vegetation fraction image and EVI and second, a high correlation between soil fraction image and NDVI. The results also indicate that there was a positive correlation between prevalence and the vegetation fraction image (July 2002), a negative correlation between prevalence and the soil fraction image (July 2002) and a positive correlation between B. glabrata and the shade fraction image (July 2002). This paper demonstrates that the LSMM variables can be used as a substitute for the standard vegetation indices (EVI and NDVI) to determine and delimit risk areas for B. glabrata and schistosomiasis in MG, which can be used to improve the allocation of resources for disease control.

Comparação entre os métodos da transeção linear e fotográfico na avaliação de cobertura vegetal morta, sob dois métodos de preparo, após a colheita da soja

A eficácia da cobertura vegetal morta no controle da erosão pode ser avaliada através de dois indicadores principais: a porcentagem de cobertura do solo pelos resíduos culturais e sua persistência sobre a superfície ao longo do tempo. O preparo do solo, por sua vez, pode exercer influência significativa sobre esses indicadores. O trabalho foi realizado no campo, no município de Eldorado do Sul, Depressão Central do Rio Grande do Sul. Avaliou-se a persistência da cobertura vegetal morta durante um período de pousio, que foi de maio de 1989 a abril de 1990, em sucessão à cultura da soja. Os resíduos dessa cultura foram manejados sem preparo, por escarificação e por gradagem. A porcentagem de cobertura do solo pelos resíduos culturais foi quantificada pelo método fotográfico e pelo da transeção linear. A cultura da soja produziu cobertura vegetal morta em pequena quantidade e de baixa durabilidade. A distribuição dos resíduos na superfície, sem preparo do solo, foi o tratamento que possibilitou melhor correlação (R²) entre os índices de cobertura obtidos pelos dois métodos testados. Nas áreas sob gradagem ou escarificação do solo, os índices de cobertura obtidos pelo método fotográfico foram superiores aos da transeção linear, enquanto, na área sem preparo do solo, houve similaridade entre os resultados dos dois métodos.

Correlação linear e espacial entre o rendimento de grãos do feijoeiro e a resistência mecânica à penetração em um Latossolo Vermelho distrófico

A resistência mecânica à penetração apresentada pelo solo exerce grande influência sobre o desenvolvimento vegetal, uma vez que o crescimento das raízes, assim como o rendimento das culturas, varia de forma inversamente proporcional ao seu valor. No ano agrícola de 2001/2002, na Fazenda Experimental de Ensino e Pesquisa da Faculdade de Engenharia/UNESP - Campus de Ilha Solteira, foram analisados o rendimento de grãos do feijoeiro (PG) e a resistência mecânica à penetração (R), de um Latossolo Vermelho distrófico. O objetivo foi apurar diretrizes relacionadas com o aumento da produtividade agrícola em questão, estudando a correlação linear e a espacial entre a PG e a R. Foi instalada uma rede geoestatística para a coleta dos dados do solo e da planta, estabelecida com espaçamentos de 5 x 5 m e 2,5 x 2,5 m, que continham 120 pontos amostrais distribuídos numa área de 1.875 m². A correlação linear entre a PG e a R foi praticamente nula, uma vez que, dependendo das profundidades estudadas do solo, apresentou coeficientes de correlação (r) menores do que 0,20. A análise geoestatística apresentou boa estrutura de dependência espacial, tanto para a PG quanto para a R, quando analisadas isoladamente. Entretanto, a análise espacial conjunta de tais atributos apresentou-se inconsistente. Assim, com o aumento da resistência mecânica à penetração, em determinada região do solo ocorreu ora aumento, ora diminuição do rendimento de grãos do feijoeiro.

Correlação linear e espacial entre a produtividade de forragem, a porosidade total e a densidade do solo de Pereira Barreto (SP)

Em relação aos sistemas de manejo adotados pelo homem, a porosidade total e a densidade do solo são atributos ativamente alterados, refletindo decisivamente sobre a produtividade vegetal agrícola. No ano agrícola de 2005, na Fazenda Bonança, no município de Pereira Barreto, Estado de São Paulo, Brasil, foram analisadas a produtividade de forragem do milho outonal (MSF) no sistema plantio direto irrigado, a porosidade total (PT) e a densidade do solo (DS) em profundidade, em um Latossolo Vermelho distrófico. O objetivo foi estudar a variabilidade e as correlações lineares e espaciais entre os atributos da planta e do solo, visando selecionar um indicador da qualidade física do solo de boa representatividade para produtividade da forragem. Foi instalada a malha geoestatística, para coleta de dados do solo e planta, contendo 125 pontos amostrais, numa área de 2.500 m². Os atributos estudados, além de não terem variado aleatoriamente, apresentaram variabilidade dos dados entre média e baixa e seguiram padrões espaciais bem definidos, com alcance entre 6,8 e 23,7 m. Por sua vez, a correlação linear entre o atributo da planta e os do solo, em razão do elevado número de observações, foi baixa. As observações de melhor correlação com a MSF foram a DS1 e a PT1. Entretanto, do ponto de vista espacial, houve excelente correlação inversa entre a MSF e a DS1, assim como entre a DS1 e a PT1. Nos sítios onde a DS1 aumentou (1,45-1,64 kg dm-3) a MSF variou entre 11.653 e 14.552 kg ha-1; já naqueles onde diminuiu (1,35-1,45 kg dm-3) a MSF, ficou entre 14.552 e 17.450 kg ha-1. Portanto, a densidade global, avaliada na camada de 0-0,10 m (DS1), apresentou-se como satisfatório indicador da qualidade física do solo de Pereira Barreto (SP), quando destinado à produtividade de forragem do milho outonal.

Correlação linear e espsacial entre a produtividade de feijão e a porosidade de um Latossolo Vermelho de Selvíria (MS)

A porosidade do solo exerce grande influência sobre o crescimento e desenvolvimento vegetal, uma vez que o crescimento das raízes, tal como a produtividade das culturas, é limitado pela profundidade que atingem. Portanto, o objetivo deste trabalho foi estudar a variabilidade espacial e as correlações lineares entre a produtividade de feijão e a porosidade do solo. No ano de 2004/2005, no município de Selvíria, MS, foram analisadas a produtividade de grãos de feijão (PG), cultivar IAC Carioca, irrigado, a macroporosidade (MA), a microporosidade (MI) e a porosidade total (PT) do solo em quatro profundidades: 1 (0,0-0,10); 2(0,10-0,20); 3(0,20-0,30) e 4(0,30-0,40 m), num Latossolo Vermelho distroférrico. As amostras de solo e planta foram coletadas em uma malha geoestatística com 75 pontos espaçados de 10 x 10 m, mais 60 pontos de quatro malhas de refinamento numa área de 50 x 150 m. Os atributos estudados, além de não terem variado aleatoriamente, apresentaram média e baixa variabilidades. Seguiram padrões espaciais bem definidos, com alcances entre 11,70 e 104,40 m. A correlação linear entre o atributo da planta e os do solo, em função do elevado número de observações, foi baixa. As de melhor correlação linear com a PG foram a MA1, MI1 e a PT3. Entretanto, do ponto de vista espacial, houve excelente correlação inversa entre a PG e a #PT2. Assim, nos sítios onde a #PT2 diminuiu (0,030-0,045 m³ m-3 ), a PG variou entre 2.173 e 3.529 kg ha-1. Já naqueles onde aumentou (0,045-0,076 m³ m-3 ), a PG ficou entre 1.630-2.173 kg ha-1. Assim, a porosidade total do solo, quando avaliada na camada de 0,10-0,20 m (#PT2), indicou a importância do contato raiz/solo e, de modo inverso, apresentou satisfatório indicador da qualidade física do solo estudado, quando destinado à produtividade de grãos de feijão irrigado.

Correlação linear e espacial entre a resistência do solo ao penetrômetro e a produtividade do feijoeiro irrigado

A resistência do solo ao penetrômetro exerce grande influência sobre o crescimento e desenvolvimento vegetal, uma vez que o crescimento das raízes, assim como o rendimento das culturas, varia de forma inversamente proporcional ao seu valor. Dessa forma, a análise da variabilidade espacial da resistência do solo ao penetrômetro e da produtividade, por meio da geoestatística, pode indicar alternativas de manejo para reduzir os efeitos da variabilidade do solo sobre a produtividade e também melhorar a estimativa de respostas das culturas sob determinadas práticas de manejo. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho foi relacionar e caracterizar a variabilidade espacial da resistência do solo ao penetrômetro (RP) e a produtividade do feijoeiro irrigado em sistema de semeadura direta, em duas safras consecutivas. O experimento foi realizado em Latossolo Vermelho distroférrico típico, no campo experimental da Faculdade de Engenharia Agrícola da Unicamp, no município de Campinas-SP, cujas coordenadas geográficas são: 22 ° 48 ' 57 " de latitude sul, 47 ° 03 ' 33 " de longitude oeste e altitude média de 640 m. As avaliações foram realizadas em uma malha regular de amostragem de 3 x 3 m, totalizando 60 pontos amostrais por parcela. A análise da dependência espacial foi avaliada pela geoestatística, e os parâmetros dos semivariogramas utilizados para construir mapas de isolinhas, por meio do interpolador de krigagem do programa Surfer 8.0. A regressão linear simples entre mapas (pixel-a-pixel) mostrou correlação negativa entre os valores de RP e a produtividade; no entanto, a produtividade do feijoeiro irrigado apresentou baixa correlação com a resistência do solo ao penetrômetro em sistema semeadura direta nas duas safras.

Spatial and linear correlations between soil and corn

The Technologies setting at Agricultural production system have the main characteristics the vertical productivity, reduced costs, soil physical, chemical and biological improvement to promote production sustainable growth. Thus, the study aimed to determine the variability and the linear and special correlations between the plant and soil attributes in order to select and indicate good representation of soil physical quality for forage productivity. In the growing season of 2006, on the Fazenda Bonança in Pereira Barreto (SP), the productivity of autumn corn forage (FDM) in an irrigated no-tillage system and the soil physical properties were analyzed. The purpose was to study the variability and the linear and spatial correlations between the plant and soil properties, to select an indicator of soil physical quality related to corn forage yield. A geostatistical grid was installed to collect soil and plant data, with 125 sampling points in an area of 2,500 m². The results show that the studied properties did not vary randomly and that data variability was low to very high, with well-defined spatial patterns, ranging from 7.8 to 38.0 m. On the other hand, the linear correlation between the plant and the soil properties was low and highly significant. The pairs forage dry matter versus microporosity and stem diameter versus bulk density were best correlated in the 0-0.10 m layer, while the other pairs - forage dry matter versus macro - and total porosity - were inversely correlated in the same layer. However, from the spatial point of view, there was a high inverse correlation between forage dry matter with microporosity, so that microporosity in the 0-0.10 m layer can be considered a good indicator of soil physical quality, with a view to corn forage yield.

Simulating maize phenology as a function of air temperature with a linear and a nonlinear model

The objective of this study was to adapt a nonlinear model (Wang and Engel - WE) for simulating the phenology of maize (Zea mays L.), and to evaluate this model and a linear one (thermal time), in order to predict developmental stages of a field-grown maize variety. A field experiment, during 2005/2006 and 2006/2007 was conducted in Santa Maria, RS, Brazil, in two growing seasons, with seven sowing dates each. Dates of emergence, silking, and physiological maturity of the maize variety BRS Missões were recorded in six replications in each sowing date. Data collected in 2005/2006 growing season were used to estimate the coefficients of the two models, and data collected in the 2006/2007 growing season were used as independent data set for model evaluations. The nonlinear WE model accurately predicted the date of silking and physiological maturity, and had a lower root mean square error (RMSE) than the linear (thermal time) model. The overall RMSE for silking and physiological maturity was 2.7 and 4.8 days with WE model, and 5.6 and 8.3 days with thermal time model, respectively.

Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear

O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. De modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético.

Tamanho de amostra para estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson entre caracteres de milho

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra para a estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson entre caracteres de três híbridos de milho. Para as análises, foram tomadas aleatoriamente 361, 373 e 416 plantas, respectivamente, de híbridos simples, triplo e duplo. Para cada planta, os seguintes caracteres foram mensurados: diâmetro maior e menor do colmo, altura da planta e altura, peso, comprimento e diâmetro da espiga, número de fileiras por espiga, peso e diâmetro de sabugo, massa de cem grãos, número de grãos por espiga, comprimento e produtividade de grãos. Para cada um dos 91 pares de caracteres e híbridos, foi determinado o tamanho de amostra a partir de "bootstrap", com reposição de 1.000 amostras, de cada tamanho de amostra simulado. Na estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson com a mesma precisão, o tamanho de amostra (número de plantas) aumenta na direção de pares de caracteres com menor intensidade de relação linear, independentemente do tipo de híbrido. Para os 91 pares de caracteres estudados, 252 plantas são suficientes para a estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson, no intervalo de confiança de "bootstrap" de 95%, igual a 0,30