Avaliação do potencial de transporte de agrotóxicos usados no Brasil por modelos Screening e planilha eletrônica.

2007

Adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho para região subtropical via modelos mistos.

O Ensaio Elite Sul vem sendo conduzido desde a década de 90 em vários locais representativos da região subtropical. O objetivo desse trabalho foi avaliar o desempenho, a adaptabilidade e a estabilidade de híbridos de milho avaliados no ensaio Elite Sul pela metodologia de modelos mistos. Os ensaios foram em 15 ambientes com número variável de tratamentos. Todos em delineamento látice, com duas linhas de cinco metros, espaçamento entre linhas de 0,80m e duas repetições. Para as análises de adaptabilidade e estabilidade, foram utilizados os dados de rendimento de grão, corrigidos para 13% de umidade, e aplicada a metodologia de Modelos Lineares Mistos seguindo o modelo 52 do software SELEGEN-REML/BLUP. Considerando-se os valores genotípicos e capitalizando-se a interação média entre genótipos e ambiente (u+g+ge) os híbridos Maximus, 1I1002, 1I998, 2F633 5 e 1G748 5 foram os melhores. Houve completa concordância na seleção dos cinco híbridos de melhor desempenho, entre os valores genotípicos e MHPRVG (medida concomitante de produtividade, adaptabilidade e estabilidade).

Modelos de maturação da cana-de-açúcar adubada com composto de lixo urbano.

Análises químicas para obtenção. Análises estatísticas dos dados. Modelagem matemática. Determinação dos pontos críticos dos modelos.

Uso da técnica de mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma.

O objetivo deste trabalho é comparar o método de estimação dos mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma com o método de tentativa e erro, muito usado na prática, pela técnica de auto-validação "jack- knifing".

Uma metodologia para seleção de parâmetros em modelos de classificação de proteínas.

Os principais desafios relacionados ao problema de classificação de enzimas em banco de dados de estruturas de proteínas são: 1) o ruído presente nos dados; 2) o grande número de variáveis; 3) o número não-balanceado de membros por classe. Para abordar esses desafios, apresenta-se uma metodologia para seleção de parâmetros, que combina recursos de matemática (ex: Transformada Discreta do Cosseno) e da estatística (ex:.g., correlação de variáveis e amostragem com reposição). A metodologia foi validada considerando-se os três principais métodos de classificação da literatura, a saber; árvore de decisão, classificação Bayesiana e redes neurais. Os experimentos demonstram que essa metodologia é simples, eficiente e alcança resultados semelhantes àqueles obtidos pelas principais técnicas para seleção de parâmetros na literatura.Termos para indexação classificação de enzimas,predição de função de proteínas, estruturas de proteínas, banco de dados de proteínas, seleção de parâmetros, métodos para classsificação de dados.

Validação de modelos geoestatísticos usando teste de Filliben: aplicação em agroclimatologia.

O objetivo deste trabalho é validar modelos geoestatísticos aplicados a agroclimatologia através do teste de normalidade de Filliben em resíduos ortonormais com dados de precipitação média anual para o Estado de São Paulo.

Utilização de interpoladores na geração de grades do Spring para elaboração de modelos numéricos de terreno utilizando dados de fertilidade do solo.

Considerações básicas: A amostragem; A confecção de grades; O produto. Esquema do processo do modelo numérico de terreno do Spring.

Levantamento de modelos matemáticos aplicados à cana-de-açúcar.

Objetivos da construção de modelos matemáticos para cana-de-açúcar. Modelo, definição e classificaçào. Metodologia da modelagem matemática. Modelos matemáticos e software de simulação descritos para a cana-de açúcar.

Uso de índices de desempenho e do critério de Akaike para ajuste de modelos de semivariograma.

O objetivo deste trabalho é apresentar os índices de desempenho mais utilizados e o critério de informação de Akaike, que contribuem para a escolha do melhor modelo matemático para a representação de estudos espaciais.

Gestão por processos na Embrapa.

A Gestão por Processos (GP), proposta de gerenciamento organizacional, surge a partir da segunda metade do século passado como alternativa ao modelo gestão por tarefas, que foi se inviabilizando na medida em que a economia global forçava, continuamente, as empresas a adotarem modelos de produção mais competitivos, ágeis e enxutos. Na Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), esse movimento não foi diferente e sua internalização no ambiente corporativo acompanhou os movimentos de ajustamento de seus modelos de produção da pesquisa que, por sua vez, passaram a ser propostos, organizados e executados segundo a prática do Planejamento Estratégico (PE). O presente documento apresenta o itinerário que tem sido percorrido pela Embrapa na implantação da GP e inicia-se com um retrospecto histórico da evolução dos modelos de produção nas empresas e das formas de organização dos processos de trabalho; em seguida, apresenta-se uma rápida revisão dos modelos adotados pela Embrapa para organização do seu trabalho (fundamentalmente o processo de PD&I) e, para finalizar, contextualiza-se a forma como a GP, na Embrapa, vem sendo implementada, resumindo-se e discutindo-se algumas das iniciativas de implementação dessa prática na empresa.

Interfaces de modelos ambientais e sistemas de informação geográfica para gestão territorial da contaminação de recursos hídricos .

A presente publicação descreve alguns modelos capazes de simular o comportamento e o destino de agrotóxicos e outros contaminantes, e destaca como esses modelos podem ser mais efetivos quando agrega-se, a eles, a capacidade de lidar com a dimensão espacial.

Variedad de modelos de individuales bordados. Proyecto Casanare, 2007.

34 hojas : ilustraciones, fotografías

C 163 INST-D 2013. 344 Modelos de Trajes típicos del folclor colombiano (Boyacá, Santander y Pacífico)

17 fotografías, dieciséis en tono de grises.

C 177 INST-D 2013. 358 Diversos modelos de bolsos y mochilas de hilos de algodón tejidos con las técnicas del chochet y el macramé.

24 fotografías a color.

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM) son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co) varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.