Aplicação da teoria da confiabilidade em estacas escavadas de grande diâmetro para obtenção das superfícies resistentes de projeto

In this work, the author looks forward to develop a new method capable of incorporate the concepts of the Reliability Theory and Ruin Probability in Deep Foundations, in order to do a better quantification of the uncertainties, which is intrinsic in all geotechnical projects, meanly because we don't know all the properties of the materials that we work with. Using the methodologies of Decourt Quaresma and David Cabral, resistance surfaces have been developed utilizing the data achieved from the Standard Penetration Tests performed in the field of study, in conjecture with the loads defined in the executive project of the piles. The construction of resistance surfaces shows to be a very useful tool for decision making, no matter in which phase it is current on, projecting or execution. The surfaces were developed by Kriging (using the software Surfer® 12), making it easier to visualize the geotechnical profile of the field of study. Comparing the results, the conclusion was that a high safety factor doesn't mean higher security. It is fundamental to consider the loads and resistance of the piles in the whole field, carefully choosing the project methodology responsible to define the diameter and length of the piles

Estimativa de densidade amostral para elaboração de mapas de produtividade

Yield mapping represents the spatial variability concerning the features of a productive area and allows intervening on the next year production, for example, on a site-specific input application. The trial aimed at verifying the influence of a sampling density and the type of interpolator on yield mapping precision to be produced by a manual sampling of grains. This solution is usually adopted when a combine with yield monitor can not be used. An yield map was developed using data obtained from a combine equipped with yield monitor during corn harvesting. From this map, 84 sample grids were established and through three interpolators: inverse of square distance, inverse of distance and ordinary kriging, 252 yield maps were created. Then they were compared with the original one using the coefficient of relative deviation (CRD) and the kappa index. The loss regarding yield mapping information increased as the sampling density decreased. Besides, it was also dependent on the interpolation method used. A multiple regression model was adjusted to the variable CRD, according to the following variables: spatial variability index and sampling density. This model aimed at aiding the farmer to define the sampling density, thus, allowing to obtain the manual yield mapping, during eventual problems in the yield monitor.

Mapeamento do índice de vegetação da diferença normalizada em lavoura de algodão

Os dados de sensoriamento remoto em campo podem fornecer informações detalhadas sobre a variabilidade de parâmetros biofísicos ligados à produtividade em grandes áreas e apresentam potencial para o monitoramento destes parâmetros, ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento da cultura. Este trabalho objetivou mapear a variabilidade espacial do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) e seus componentes, em duas lavouras comerciais de algodão (Gossipium hirsutum L.), utilizando sensor óptico ativo, em nível terrestre. Os dados foram coletados utilizando-se sensor instalado em um pulverizador autopropelido agrícola. Um receptor GPS foi acoplado ao sensor, para a obtenção das coordenadas dos pontos de amostragem. As leituras foram realizadas em faixas espaçadas em 21,0 m, aproveitando-se as passadas do veículo no momento da pulverização de agroquímicos, e os dados submetidos à análise estatística clássica e geoestatística. Mapas de distribuição espacial das variáveis foram elaborados pela interpolação por krigagem. Observou-se maior variabilidade espacial do NDVI e da reflectância espectral da vegetação na região do infravermelho próximo (IVP) (880 nm) e do visível (590 nm) na lavoura com maior estresse fisiológico, devido ao ataque do percevejo castanho [Scaptocoris castanea (Hem.: Cydnidae)], em relação à lavoura sadia.

Aplicação de métodos geoestatísticos no estudo das distribuições espaciais de condutividade hidráulica em áreas do Sistema Aquífero Guarani (SAG) e do Sistema Aquífero Bauru (SAB) no Estado de São Paulo

A condutividade hidráulica (K) é um dos parâmetros controladores da magnitude da velocidade da água subterrânea, e consequentemente, é um dos mais importantes parâmetros que afetam o fluxo subterrâneo e o transporte de solutos, sendo de suma importância o conhecimento da distribuição de K. Esse trabalho visa estimar valores de condutividade hidráulica em duas áreas distintas, uma no Sistema Aquífero Guarani (SAG) e outra no Sistema Aquífero Bauru (SAB) por meio de três técnicas geoestatísticas: krigagem ordinária, cokrigagem e simulação condicional por bandas rotativas. Para aumentar a base de dados de valores de K, há um tratamento estatístico dos dados conhecidos. O método de interpolação matemática (krigagem ordinária) e o estocástico (simulação condicional por bandas rotativas) são aplicados para estimar os valores de K diretamente, enquanto que os métodos de krigagem ordinária combinada com regressão linear e cokrigagem permitem incorporar valores de capacidade específica (Q/s) como variável secundária. Adicionalmente, a cada método geoestatístico foi aplicada a técnica de desagrupamento por célula para comparar a sua capacidade de melhorar a performance dos métodos, o que pode ser avaliado por meio da validação cruzada. Os resultados dessas abordagens geoestatísticas indicam que os métodos de simulação condicional por bandas rotativas com a técnica de desagrupamento e de krigagem ordinária combinada com regressão linear sem a técnica de desagrupamento são os mais adequados para as áreas do SAG (rho=0.55) e do SAB (rho=0.44), respectivamente. O tratamento estatístico e a técnica de desagrupamento usados nesse trabalho revelaram-se úteis ferramentas auxiliares para os métodos geoestatísticos.

Mapping soil organic carbon storage in deep soil horizons of Amazonian Podzols

The Podzols of the world are divided into intra-zonal and zonal according to then location. Zonal Podzols are typical for boreal and taiga zone associated to climate conditions. Intra-zonal podzols are not necessarily limited by climate and are typical for mineral poor substrates. The Intra-zonal Podzols of the Brazilian Amazon cover important surfaces of the upper Amazon basin. Their formation is attributed to perched groundwater associated to organic matter and metals accumulations in reducing/acidic environments. Podzols have a great capacity of storing important amounts of soil organic carbon in deep thick spodic horizons (Bh), in soil depths ranging from 1.5 to 5m. Previous research concerning the soil carbon stock in Amazon soils have not taken into account the deep carbon stock (below 1 m soil depth) of Podzols. Given this, the main goal of this research was to quantify and to map the soil organic carbon stock in the region of Rio Negro basin, considering the carbon stored in the first soil meter as well as the carbon stored in deep soil horizons up to 3m. The amount of soil organic carbon stored in soils of Rio Negro basin was evaluated in different map scales, from local surveys, to the scale of the basin. High spatial and spectral resolution remote sensing images were necessary in order to map the soil types of the studied areas and to estimate the soil carbon stock in local and regional scale. Therefore, a multi-sensor analysis was applied with the aim of generating a series of biophysical attributes that can be indirectly related to lateral variation of soil types. The soil organic carbon stock was also estimated for the area of the Brazilian portion of the Rio Negro basin, based on geostatistical analysis (multiple regression kriging), remote sensing images and legacy data. We observed that Podzols store an average carbon stock of 18 kg C m-2 on the first soil meter. Similar amount was observed in adjacent soils (mainly Ferralsols and Acrisols) with an average carbon stock of 15 kg C m-2. However if we take into account a 3 m soil depth, the amount of carbon stored in Podzols is significantly higher with values ranging from 55 kg C m-2 to 82 kg C m-2, which is higher than the one stored in adjacent soils (18 kg C m-2 to 25 kg C m-2). Given this, the amount of carbon stored in deep soil horizons of Podzols should be considered as an important carbon reservoir, face a scenario of global climate change

Aplicação de métodos computacionais multidisciplinares de engenharia para otimização de carteiras de investimentos.

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para otimizar carteiras de ativos financeiros. A metodologia proposta, baseada em interpoladores universais tais quais as Redes Neurais Artificiais e a Krigagem, permite aproximar a superfície de risco e consequentemente a solução do problema de otimização associado a ela de forma generalizada e aplicável a qualquer medida de risco disponível na literatura. Além disto, a metodologia sugerida permite que sejam relaxadas hipóteses restritivas inerentes às metodologias existentes, simplificando o problema de otimização e permitindo que sejam estimados os erros na aproximação da superfície de risco. Ilustrativamente, aplica-se a metodologia proposta ao problema de composição de carteiras com a Variância (controle), o Valor-em-Risco (VaR) e o Valor-em-Risco Condicional (CVaR) como funções objetivo. Os resultados são comparados àqueles obtidos pelos modelos de Markowitz e Rockafellar, respectivamente.

Mapeamento de áreas de risco à saúde pública por meio de métodos geoestatísticos

Este trabalho tem por objetivo apresentar uma aplicação de métodos geoestatísticos na elaboração de mapas de risco à saúde pública, por meio da identificação de áreas com maior concentração de metais pesados. Foi escolhido o elemento chumbo (Pb), resultante do transporte aéreo ou do carregamento das partículas causado pela lixiviação do solo, em uma região com grande concentração urbana e industrial na Baixada Santista, São Paulo, Brasil. Elaboraram-se mapas das distribuições espaciais desse elemento por intermédio da krigagem ordinária; posteriormente, utilizando-se a krigagem indicativa, identificaram-se as áreas com valores de contaminação do solo superiores aos níveis máximos aceitáveis pelo órgão de controle ambiental do Estado de São Paulo, originando um mapeamento com áreas com maior probabilidade de risco à saúde pública. Os mapas resultantes mostraram-se ferramentas promissoras para auxiliar a tomada de decisão quanto a questões de políticas públicas relacionadas à saúde e ao planejamento ambiental.

Reconstituição da paleobatimetria do Oceano Atlântico Norte: uma abordagem em SIG

Dissertação de mestrado, Geomática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014

Spatio-temporal modeling of data imputation for daily rainfall series in homogeneous zones.

Spatio-temporal modelling is an area of increasing importance in which models and methods have often been developed to deal with specific applications. In this study, a spatio-temporal model was used to estimate daily rainfall data. Rainfall records from several weather stations, obtained from the Agritempo system for two climatic homogeneous zones, were used. Rainfall values obtained for two fixed dates (January 1 and May 1, 2012) using the spatio-temporal model were compared with the geostatisticals techniques of ordinary kriging and ordinary cokriging with altitude as auxiliary variable. The spatio-temporal model was more than 17% better at producing estimates of daily precipitation compared to kriging and cokriging in the first zone and more than 18% in the second zone. The spatio-temporal model proved to be a versatile technique, adapting to different seasons and dates.

Intensidades máximas observadas nos Açores (Portugal): resultados preliminares.

O Arquipélago dos Açores é uma região sismicamente activa. Desde o seu povoamento no séc. XV o arquipélago foi afectado por 33 sismos de intensidade máxima (Io) ≥ VII. O obejctivo é apresentar o primeiro mapa de intensidades máximas observadas (IMO) do arquipélago dos Açores. A elaboração do IMO visa identificar as áreas afectadas no passado por eventos de grande magnitude. Do catálogo sísmico (1915-2003) foram selecionados as intensidades máxima dos eventos ≥ V. Foram adicionados 14 sismos históricos com Io ≥ VII que ocorreram entre 1522 e 1912. Os clusters sísmicos associados a erupções vulcânicas (1957/58 e 1964) assim como réplicas foram removidos para evitar o enviesamento dos resultados. Utilizou-se o método de krigagem ([1], [2]) para fazer a interpolação para obter os valores de intensidade dos pontos desconhecidos com base dos pontos e intensidades conhecidas. O mapa IMO mostra que a parte oriental das ilhas de São Jorge e Graciosa têm os valores de intensidade mais elevados, XI e IX, respectivamente. Nas ilhas da Terceira e Pico as IMO, com intensidades VIII e VII, respectivamente, estão limitadas aos extremos oriental e ocidental. No Faial, uma faixa com direcção NW-SE apresenta os valores de intensidade (X) mais elevada. Em S. Miguel as IMO (VII e X) estão localizadas na parte ocidental, sudeste e norte da ilha. Por fim, só a parte oriental da ilha de Santa Maria apresenta os valores mais elevados de IMO (VI). Não apresentamos resultados para as ilhas Flores e Corvo, devido à reduzida sismicidade que não preenche os critérios estabelecidos para a selecção de sismos com Io ≥ V. Os mapas IMO não têm capacidade para descriminar os efeitos de sítio, apesar de mostrarem as áreas com elevado movimento do solo.

Utilização de imagens do ALOS/PALSAR no mapeamento digital de atributos físicos dos solos.

O levantamento e a análise da espacialização dos atributos do solo através de ferramentas de geoestatística são fundamentais para que cada hectare de terra seja cultivado segundo as suas reais aptidões. As imagens de radar de abertura sintética (SAR) têm um grande potencial para a estimação de umidade do solo e, desta forma, estes sensores podem auxiliar no mapeamento de propriedades físicas e físico-hídricas dos solos. O objetivo geral deste estudo foi avaliar o potencial de utilização de imagens de radar (micro-ondas) ALOS/PALSAR na identificação de solos em uma área da Formação Botucatu, dominada por solos de textura arenosa e média no município de Mineiros - GO. A área tem aproximadamente 946 ha, com o relevo da região variando de plano a suave ondulado e geologia da área é composta basicamente, por Arenitos da Formação Botucatu. No presente estudo foram amostrados 84 pontos para calibração e 25 pontos para validação, coletados nas profundidades de 0-20 cm e 60-80 cm. As amostras de solo analisadas para a determinação de areia, silte, argila, capacidade de campo (CC), ponto de murcha permanente (PMP) e água total disponível (AD). Para o desenvolvimento do trabalho foram adquiridas imagens de cinco datas e diferentes polarizações, totalizando 14 imagens, que foram processadas para a correção geométrica e correção radiométrica, utilizando o MDE. Também foram gerados covariáveis dos atributos do terreno: elevação (ELEV), declividade (DECLIV), posição relativa da declividade (PR-DECL), distância vertical do canal de drenagem (DVCD), fator-ls (FATOR-LS) e distância euclidiana (D-EUCL). A predição dos atributos do solo foi realizada utilizando os métodos Random Forest (RF) e Random Forest Krigagem (RFK), tendo como covariáveis preditoras as imagens de radar e os atributos do terreno. O processamento das imagens do radar ALOS/PALSAR possibilitou as correções geométrica e radiométrica, transformando os dados em unidades de coeficiente de retroespalhamento (?º) corrigidos pelo modelo digital de elevação (MDE). As imagens adquiridas representaram de forma ampla as variações de ?º ocorridos em diferentes datas. Os solos da área de estudo são predominantemente arenosos, com a maioria dos pontos amostrados classificados como NEOSSOLOS QUARTZARÊNICOS, seguidos dos LATOSSOLOS. Os modelos RF empregados para a predição dos atributos físicos e físico-hídricos dos solos proporcionaram a análise da contribuição das covariáveis preditoras. Os atributos do terreno que exerceram maior influência na predição dos atributos estudados estão relacionados à elevação. As imagens de 03/05/2009 (HH1, VV1, HV1 e VH1) e 26/09/2010 (HH3 e HV3), obtidas em períodos mais secos, tiveram melhores correlações com os atributos do solo. As análises dos semivariogramas dos resíduos da predição dos modelos RF demonstraram maior dependência espacial na camada de 60 a 80 cm. A abordagem da Krigagem somada ao modelo RF contribuíram para a melhoria da predição dos atributos areia, argila, CC e PMP. O uso de imagens de radar ALOS/PALSAR e atributos do terreno como covariáveis em modelos RFK mostrou potencial para estimar os atributos físicos (areia e argila) e físico-hídricos (CC e PMP), que podem auxiliar no mapeamento de solos associados aos materiais de origem da Formação Botucatu.

Predição espacial.

2015

Análise exploratória da fertilidade do solo das Regiões Norte, Noroeste e Serrana do Estado do Rio de Janeiro.

O conhecimento dos atributos químicos dos solos é um fator de grande relevância, visando a utilização racional de corretivos e fertilizante. Assim, neste trabalho estão sendo caracterizados ambientes da região Norte, Noroeste e Serrana do Estado do Rio de Janeiro, para fins de estimativas de carbono orgânico (Corg), capacidade de troca catiônica (CTC), pH em água, alumínio trocável (Al+3), nitrogênio, saturação por bases (V%) e fósforo. Tendo como objetivo específico à análise exploratória dos dados de fertilidade do solo das três regiões mais produtivas do Estado do Rio de Janeiro. Neste projeto foram usados os dados de solos sistematizados pela Embrapa Solos (Santos et al., 2005). Os solos analisados apresentam baixo pH em água e altos teores em Al+3, bem como baixas concentrações de P, N e C orgânico. Os valores de CTC e V (%) foram considerados bons para a fertilidade do solo. A análise exploratória dos dados identificou outliers e valores extremos, pela análise do sumário estatístico e dos gráficos box-plot das variáveis. A retirada destes últimos melhorou muito a consistência do conjunto remanescente, o que permite antever uma melhor qualidade dos resultados de interpolações por krigagem a serem realizadas e o próprio mapeamento digital da fertilidade, de acordo com McBratney et al. (2003). A análise exploratória mostrou-se útil para as próximas fases de mapeamento digital de solo-paisagem e a recomendação de adubação a ser proposta.

Sistemas de produção em pecuária espacializados quanto ao Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) derivado de imagens do satélite Landsat 8.

Nosso objetivo neste estudo foi avaliar espacialmente, usando geoestatística, a variação do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NVDI) em dois tipos de sistemas de pastejo: rotacionado e contínuo. A obtenção do NDVI ocorreu por meio de imagens do satélite Landsat 8 de 2013 a 2015, tratadas usando o software ArcGIS 10.3. Os valores de NDVI foram atribuídos a cada pixel (30 x 30 m) da imagem. As datas das imagens foram agrupadas em duas estações, seca (de abril a setembro) e chuvosa (de outubro a março), e os valores de NDVI foram analisados usando estatística descritiva e geoestatística, incluindo análise dos semivariogramas e interpolação por krigagem ordinária em uma grade de 1 x 1 m. Os parâmetros de dependência espacial obtidos pelo ajuste do semivariograma foram utilizados para a interpolação por krigagem ordinária, e os mapas foram elaborados. Houve dependência espacial para o NDVI nos dois sistemas de produção de pecuária, com melhor representação da variabilidade na estação seca de 2013, pois o padrão de variabilidade espacial do semivariograma escalonado indica maior homogeneidade dos dados da área de estudo nessa época em relação às demais. Os mapas resultantes da krigagem permitiram identificar, com maior precisão, a interferência da condição de estresse hídrico no desenvolvimento da pastagem, mais vigorosa no sistema rotacionado. A utilização de NDVI obtido por imagens de satélite Landsat 8 demonstrou potencial para o acompanhamento do vigor da vegetação em áreas de pastagem.

Comparação de métodos para ajuste de modelos de semivariograma da precipitação pluvial anual.

Comumente dados de precipitação pluvial apresentam variação e a obtenção da estimativa de sua distribuição espacial é primordial no planejamento agrícola e ambiental. O objetivo neste trabalho foi comparar o método de estimação dos mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma com o método de tentativa e erro, através da técnica de auto-validação "jack-knifing", para dados de precipitação pluvial média anual do Estado de São Paulo. Observações de precipitação correspondentes ao período de 1957 a 1997 foram usadas para trezentos e setenta e nove (379) estações pluviométricas abrangendo todo o Estado de São Paulo, representando uma área de aproximadamente 248.808,8 km². A periodicidade exibida pelos semivariogramas foi ajustada pelo modelo "hole effect", em que os parâmetros foram estimados com maior precisão pelo método de mínimos quadrados ponderados quando comparado com o método de tentativa e erro. O método de auto-validação "jack-knifing" mostrou-se adequado para a definição de métodos e modelos a serem usados para semivariâncias, cujo procedimento permitiu definir dezesseis vizinhos como o número ideal para a estimativa por krigagem de valores de precipitação pluvial para locais não amostrados no Estado de São Paulo.