Efeito das mudanças climáticas na disponibilidade hídrica da bacia hidrográfica do Rio Paracatu

O aumento da demanda pelo uso da água na bacia do Rio Paracatu vem ocasionando sérios problemas ambientais e conflitos entre os usuários. Para a gestão mais eficiente dos recursos hídricos, é importante o conhecimento do comportamento hidrológico da bacia hidrográfica, no presente e no futuro, devido às fortes evidências de mudanças climáticas no planeta. O objetivo deste trabalho foi estimar a tendência de variação da disponibilidade hídrica na bacia hidrográfica do Rio Paracatu, até o final deste século, considerando dois cenários contrastantes de mudanças climáticas, um para altas emissões de CO2 (A2) e outro para baixas (B2). Para atingir esse objetivo, foi realizado o downscaling das precipitações mensais para os anos de 2001 a 2099, simulados pelo modelo de circulação geral do Hadley Centre (HadCM3). As precipitações interpoladas serviram como entrada em modelo do tipo precipitação-vazão, que possibilitou a estimativa das vazões mínimas em 21 estações fluviométricas distribuídas na bacia. Para o cenário A2, verificou-se tendência de aumento na disponibilidade hídrica em todas as estações fluviométricas, variando de 31 a 131% até 2099. Para o cenário B2, não foi verificada nenhuma tendência significativa.

Method for automatic detection of wheezing in lung sounds

The present report describes the development of a technique for automatic wheezing recognition in digitally recorded lung sounds. This method is based on the extraction and processing of spectral information from the respiratory cycle and the use of these data for user feedback and automatic recognition. The respiratory cycle is first pre-processed, in order to normalize its spectral information, and its spectrogram is then computed. After this procedure, the spectrogram image is processed by a two-dimensional convolution filter and a half-threshold in order to increase the contrast and isolate its highest amplitude components, respectively. Thus, in order to generate more compressed data to automatic recognition, the spectral projection from the processed spectrogram is computed and stored as an array. The higher magnitude values of the array and its respective spectral values are then located and used as inputs to a multi-layer perceptron artificial neural network, which results an automatic indication about the presence of wheezes. For validation of the methodology, lung sounds recorded from three different repositories were used. The results show that the proposed technique achieves 84.82% accuracy in the detection of wheezing for an isolated respiratory cycle and 92.86% accuracy for the detection of wheezes when detection is carried out using groups of respiratory cycles obtained from the same person. Also, the system presents the original recorded sound and the post-processed spectrogram image for the user to draw his own conclusions from the data.