990 resultados para predictive modeling


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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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L’uso frequente dei modelli predittivi per l’analisi di sistemi complessi, naturali o artificiali, sta cambiando il tradizionale approccio alle problematiche ambientali e di rischio. Il continuo miglioramento delle capacità di elaborazione dei computer facilita l’utilizzo e la risoluzione di metodi numerici basati su una discretizzazione spazio-temporale che permette una modellizzazione predittiva di sistemi reali complessi, riproducendo l’evoluzione dei loro patterns spaziali ed calcolando il grado di precisione della simulazione. In questa tesi presentiamo una applicazione di differenti metodi predittivi (Geomatico, Reti Neurali, Land Cover Modeler e Dinamica EGO) in un’area test del Petén, Guatemala. Durante gli ultimi decenni questa regione, inclusa nella Riserva di Biosfera Maya, ha conosciuto una rapida crescita demografica ed un’incontrollata pressione sulle sue risorse naturali. L’area test puó essere suddivisa in sotto-regioni caratterizzate da differenti dinamiche di uso del suolo. Comprendere e quantificare queste differenze permette una migliore approssimazione del sistema reale; é inoltre necessario integrare tutti i parametri fisici e socio-economici, per una rappresentazione più completa della complessità dell’impatto antropico. Data l’assenza di informazioni dettagliate sull’area di studio, quasi tutti i dati sono stati ricavati dall’elaborazione di 11 immagini ETM+, TM e SPOT; abbiamo poi realizzato un’analisi multitemporale dei cambi uso del suolo passati e costruito l’input per alimentare i modelli predittivi. I dati del 1998 e 2000 sono stati usati per la fase di calibrazione per simulare i cambiamenti nella copertura terrestre del 2003, scelta come data di riferimento per la validazione dei risultati. Quest’ultima permette di evidenziare le qualità ed i limiti per ogni modello nelle differenti sub-regioni.

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Invasive exotic plants have altered natural ecosystems across much of North America. In the Midwest, the presence of invasive plants is increasing rapidly, causing changes in ecosystem patterns and processes. Early detection has become a key component in invasive plant management and in the detection of ecosystem change. Risk assessment through predictive modeling has been a useful resource for monitoring and assisting with treatment decisions for invasive plants. Predictive models were developed to assist with early detection of ten target invasive plants in the Great Lakes Network of the National Park Service and for garlic mustard throughout the Upper Peninsula of Michigan. These multi-criteria risk models utilize geographic information system (GIS) data to predict the areas at highest risk for three phases of invasion: introduction, establishment, and spread. An accuracy assessment of the models for the ten target plants in the Great Lakes Network showed an average overall accuracy of 86.3%. The model developed for garlic mustard in the Upper Peninsula resulted in an accuracy of 99.0%. Used as one of many resources, the risk maps created from the model outputs will assist with the detection of ecosystem change, the monitoring of plant invasions, and the management of invasive plants through prioritized control efforts.

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In this work we propose the adoption of a statistical framework used in the evaluation of forensic evidence as a tool for evaluating and presenting circumstantial "evidence" of a disease outbreak from syndromic surveillance. The basic idea is to exploit the predicted distributions of reported cases to calculate the ratio of the likelihood of observing n cases given an ongoing outbreak over the likelihood of observing n cases given no outbreak. The likelihood ratio defines the Value of Evidence (V). Using Bayes' rule, the prior odds for an ongoing outbreak are multiplied by V to obtain the posterior odds. This approach was applied to time series on the number of horses showing clinical respiratory symptoms or neurological symptoms. The separation between prior beliefs about the probability of an outbreak and the strength of evidence from syndromic surveillance offers a transparent reasoning process suitable for supporting decision makers. The value of evidence can be translated into a verbal statement, as often done in forensics or used for the production of risk maps. Furthermore, a Bayesian approach offers seamless integration of data from syndromic surveillance with results from predictive modeling and with information from other sources such as disease introduction risk assessments.

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Trace element behavior during hydrous melting of a metasomatized garnet–peridotite was examined at pressures of 4–6 GPa and temperatures of 1000 °C–1200 °C, conditions appropriate for fluid penetrating the mantle wedge atop the subducting slab. Experiments were performed in a rocking multi-anvil apparatus using a diamond-trap setup. The compositions of the fluid and melt phases were measured using the cryogenic LA-ICP-MS technique. The water-saturated solidus of the K-lherzolite composition is located between 900 °C and 1000 °C at 4 GPa and between 1000 °C and 1100 °C at 5 and 6 GPa. The partition coefficients between fluid or melt and clinopyroxene reveal an asymmetric MREE trough with a minimum at Dy. The clinopyroxene in equilibrium with aqueous fluids is characterized by DUfluid–cpx > DThfluid–cpx while DUmelt–cpx tends to be similar to DThmelt–cpx. The partition coefficients between fluid or melt and garnet reveal very strong light to heavy REE fractionation, DLa/DLu from 95 (hydrous melt) to 1600 (aqueous fluid). The LILE are highly incompatible with partition coefficients > 50. The behavior of HFSE are decoupled, with DZr,Hf close to 1 while DNb,Ta > 10. Garnet is characterized by DUmelt/fluid–garnet < DThmelt/fluid–garnet. A comparison of our experimental partitioning results for trivalent cations as well as the results from the literature and the calculations carried out using the lattice strain model adapted to the presence of water in the bulk system indicates that H2O in the fluid or melt phase has a prominent effect on trace element partitioning. Garnet in mantle rocks in equilibrium with an aqueous fluid is characterized by significantly higher Do(3 +) for REE in the X site of the garnet compared with the partitioning values of the optimal cation in garnet in equilibrium with hydrous melts. Our data show for the first time that the change in the nature of the mobile phase (fluid vs. melt) does affect the affinities of trace elements into the garnet crystal at conditions below the second critical endpoint of the system. The same also applies for clinopyroxene, although this is less clear. Consequently, our new data allow for refinements in predictive modeling of element transfer from the slab to the mantle wedge and of possible compositions of metasomatized mantle that sources OIB magmatism.

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Atualmente vêm sendo desenvolvidas e utilizadas várias técnicas de modelagem de distribuição geográfica de espécies com os mais variados objetivos. Algumas dessas técnicas envolvem modelagem baseada em análise ambiental, nas quais os algoritmos procuram por condições ambientais semelhantes àquelas onde as espécies foram encontradas, resultando em áreas potenciais onde as condições ambientais seriam propícias ao desenvolvimento dessas espécies. O presente estudo trata do uso da modelagem preditiva de distribuição geográfica, através da utilização de algoritmo genético e algoritmo de distância, de espécies como ferramenta para a conservação de espécies vegetais, em três situações distintas: modelagem da distribuição do bioma cerrado no estado de São Paulo; previsão da ocorrência de espécies arbóreas visando à restauração da cobertura vegetal na bacia do Médio Paranapanema e modelagem da distribuição de espécies ameaçadas de extinção (Byrsonima subterranea). A metodologia empregada e os resultados obtidos foram considerados satisfatórios para a geração de modelos de distribuição geográfica de espécies vegetais, baseados em dados abióticos, para as regiões de estudo. A eficácia do modelo em predizer a ocorrência de espécies do cerrado é maior se forem utilizados apenas pontos de amostragem com fisionomias de cerrado, excluindo-se áreas de transição. Para minimizar problemas decorrentes da falta de convergência do algoritmo utilizado GARP (Genetic Algorithm for Rule Set Production), foram gerados 100 modelos para cada espécie modelada. O uso de modelagem pode auxiliar no entendimento dos padrões de distribuição de um bioma ou ecossistema em uma análise regional e local.

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Ohio Department of Transportation, Columbus

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Ohio Department of Transportation, Columbus

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Transportation Department, Office of Systems Engineering, Washington, D.C.

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Virginia Department of Highways and Transportation, Richmond

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Transportation Department, Research and Special Programs Administration, Washington, D.C.

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National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C.

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National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C.

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National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C.

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National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C.