913 resultados para grid-based spatial data


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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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A presente dissertação desenvolveu um Sistema de Alerta de Enchentes para a Cidade de Marabá, localizada na confluência dos rios Itacaiúnas e Tocantins, a 440 km da cidade de Belém, capital do Estado do Pará. O Sistema de Alerta de Enchentes foi desenvolvido com base no modelo hidrológico MOD-4B incorporado a um Sistema de Informações Geográficas. Esse sistema permite prever as variações do nível do Rio Tocantins ao longo do ano, de modo a acompanhar a evolução da cheia com antecedência de 4 dias, o que torna possível uma ação eficiente da defesa civil. O modelo de previsão utilizou como referência as réguas linimétricas localizadas nos rios Tocantins e Araguaia nas cidades de Carolina e Conceição do Araguaia, distantes aproximadamente 225 e 270 km, respectivamente, da cidade de Marabá. O sistema utiliza o software de geoprocessamento ArcView 3.3, que teve implementada uma interface desenvolvida através da linguagem de programação orientada a objetos Avenue, com a finalidade de rodar o aplicativo do modelo hidrológico. O uso de menus e janelas customizados do sistema possibilitou o acesso a dados espaciais e tabelas de dados relacionais e/ou banco de dados cadastral, além de módulos de análise espacial e de visualização de dados geográficos em um Sistema de Informações Geográficas (SIG), possibilitando a previsão de enchentes na forma de mapas, tabelas e relatórios com a indicação das áreas inundadas para os períodos de 4, 3, 2 e 1 dia de antecedência do evento de enchente. O Sistema permitiu identificar os imóveis e as ruas atingidos, e possibilitará através de levantamentos futuros quantificar a população afetada e os prejuízos causados pelo desastre, facilitando que a defesa civil execute planos de ação para enfrentamento eficiente antes, durante e depois da ocorrência da enchente.

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O imageamento da porosidade é uma representação gráfica da distribuição lateral da porosidade da rocha, estimada a partir de dados de perfis geofísicos de poço. Apresenta-se aqui uma metodologia para produzir esta imagem geológica, totalmente independente da intervenção do intérprete, através de um algoritmo, dito, interpretativo baseado em dois tipos de redes neurais artificiais. A primeira parte do algoritmo baseia-se em uma rede neural com camada competitiva e é construído para realizar uma interpretação automática do clássico gráfico o Pb - ΦN, produzindo um zoneamento do perfil e a estimativa da porosidade. A segunda parte baseia-se em uma rede neural com função de base radial, projetado para realizar uma integração espacial dos dados, a qual pode ser dividida em duas etapas. A primeira etapa refere-se à correlação de perfis de poço e a segunda à produção de uma estimativa da distribuição lateral da porosidade. Esta metodologia ajudará o intérprete na definição do modelo geológico do reservatório e, talvez o mais importante, o ajudará a desenvolver de um modo mais eficiente as estratégias para o desenvolvimento dos campos de óleo e gás. Os resultados ou as imagens da porosidade são bastante similares às seções geológicas convencionais, especialmente em um ambiente deposicional simples dominado por clásticos, onde um mapa de cores, escalonado em unidades de porosidade aparente para as argilas e efetiva para os arenitos, mostra a variação da porosidade e a disposição geométrica das camadas geológicas ao longo da seção. Esta metodologia é aplicada em dados reais da Formação Lagunillas, na Bacia do Lago Maracaibo, Venezuela.

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The concept of Functional Urban Regions (FURs), also called Metropolitan Regions (MRs), is not simple. It is clear, though, that they are not simply a combination of adjacent municipalities or areas. Different methods can be used for their definition. However, especially in developing countries, the application of some methods is not possible, due to the unavailability of detailed data. Alternative approaches have been developed based on spatial analysis methods and using variables extracted from available data. The objective of this study is to compare the results of two spatial analysis methods exploring two variables: population density and an indicator of transport infrastructure supply. The first method regards Exploratory Spatial Data Analyses tools, which define uniform regions based on specific variables. The second method used the same variables and the spatial analysis technique available in the computer program SKATER - Spatial 'K'luster Analysis by Tree Edge Removal. Assuming that those classifications of regions with similar characteristics can be used for identifying potential FURS, the results of all analyses were compared with one another and with the 'official' MR. A combined approach was also considered for comparison, but none of the results match the existing MR boundaries, what challenges the official definitions. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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The objective of this work was to evaluate extreme water table depths in a watershed, using methods for geographical spatial data analysis. Groundwater spatio-temporal dynamics was evaluated in an outcrop of the Guarani Aquifer System. Water table depths were estimated from monitoring of water levels in 23 piezometers and time series modeling available from April 2004 to April 2011. For generation of spatial scenarios, geostatistical techniques were used, which incorporated into the prediction ancillary information related to the geomorphological patterns of the watershed, using a digital elevation model. This procedure improved estimates, due to the high correlation between water levels and elevation, and aggregated physical sense to predictions. The scenarios showed differences regarding the extreme levels - too deep or too shallow ones - and can subsidize water planning, efficient water use, and sustainable water management in the watershed.