981 resultados para Geoestatística multivariada
Resumo:
Este trabalho teve por objetivo identificar e selecionar genótipos parentais de acerola (Malpighia emarginata L.) adequadas a programas de melhoramento genético. Nove caracteres quantitativos de maior importância agronômica foram usados para determinação da distância genética e formação de grupos similares de acessos. O agrupamento pelo método de Tocher, a partir das distâncias generalizadas de Mahalanobis, possibilitou a divisão de 14 genótipos em três grupos. Com base na divergência genética e no caráter agronômico-chave (teor de vitamina C), destacaram-se como mais promissores os cruzamentos dos genótipos: AM Mole pertencente ao grupo III, com os genótipos PR AM, N° 18, PR 17, PR 16, Eclipse, AM 22 e Dominga, todos pertencentes ao grupo I.
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As raças e populações de pupunheiras ao longo dos rios Amazonas e Solimões apresentam grande variabilidade genética ainda não totalmente caracterizada. Neste estudo, foram aplicadas técnicas estatísticas multivariadas a 15 descritores morfológicos numa tentativa de caracterizar, morfometricamente, três raças existentes ao longo da Bacia desses rios. As três análises em conjunto permitiram uma discriminação das raças, mostrando também que os descritores mais importantes nessa seleção foram: número de espigas, comprimento da ráquis, peso do fruto, espessura das cascas, facilidade para descascar os frutos, peso das cascas, sabor dos frutos, espessura da polpa, distância morfológica dos frutos e peso da semente.
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OBJETIVO: Analisar o padrão espacial da ocorrência dos casos de hanseníase para identificar áreas com probabilidade de riscos de transmissão da doença. MÉTODOS: Estudo ecológico, tendo como unidade de análise os municípios do Estado de São Paulo georreferenciados em seus centróides. A fonte de dados utilizada foi o banco informatizado dos casos de hanseníase notificados do Centro de Vigilância Epidemiológica do Estado de São Paulo, no período de 1991 a 2002. Utilizou-se de técnicas de geoestatística para a detecção das áreas de probabilidade de risco para hanseníase e quantificação da dependência espacial dos casos. RESULTADOS: Detectou-se o alcance de dependência espacial de 0,55 graus de coordenadas georreferenciadas, correspondendo aproximadamente a 60 km. As principais áreas de probabilidade de risco encontradas foram as regiões nordeste, norte e noroeste do Estado. CONCLUSÕES: A verificação de áreas com probabilidades de riscos de casos de hanseníase, utilizando-se a análise da dependência espacial, pode ser ferramenta útil para avaliar a situação de saúde e planejar alocação de recursos.
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This paper presents a method for multidimensional classification (Cluster Analysis), as well as a 8 bits microcomputer program in BASIC that automates the process. A practical application of the model is also presented. -English summary
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Photointerpretative and multivariate statistical techniques were applied to variants of soil use measured in 4 hydrological basins of third order ramification, belonging to Tiete basin municipal district of Botucatu, Sao Paulo State. The aim was the grouping of basins of second degree of similarity, as well as to infer spatial distribution representativeness. The hydrological basins were located in 3 physiographic regions, with peripheric depression, cuesta front and cuesta backslope, embracing the following soil units: Regosol intergrade to Red Yellow Podzolic and intergrade to Red Yellow Latosol, Red Yellow Latosol-sandy phase, Litosol basaltic substract phase and Purple Latosol. The results obtained allow the conclusion that soil use not always reflects its fertility. -after English summary
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In view of the limited number of drill holes, interpolation of the data becomes a relatively complex task. In this study, we sought to make estimates associated with lithological types, since a quantification based on lithology can be extracted from the empty spaces in the sampling. For example, QBarton is always below the median of the biotitic litotype, information which can be used in the elaboration of geostatistical models in situations where samples are lacking. To overcome bias in the data, required by geostatistical conceptualization, we worked with the residuals obtained from the adjustment of a surface and the observed values, for the variographic analysis. The final results made possible a more optimized evaluation of the final costs required for the construction project.
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The objective of this work was to verify the application of cluster analysis to evaluate soil erosion risk for different soil classes, soil slopes and soil managements. The study was conducted in a 33 ha section of a large field located in Carmo do Rio Claro County, MG, Brazil. The field had been managed in a corn/bean rotation under conventional tillage and under coffee plantation for seven years, both under sprinkle irrigation. Soil samples were obtained at every 10 m at 0.20 m depth along a transect of 1050 m. Soil erosion risk (A), natural potential erosion (PN), and erosion expectation (EE) were determined and submitted to a cluster and principal component analysis. The application of clustering analysis showed high correlation between the clusters and soil types. With clustering analysis plus principal components analysis, it was possible to identify groups of high and low soil erosion expectation, showing that the areas with higher soil erosion expectation are correlated to the soil class, soil slope and soil management. Among the studied variables, the natural potential erosion (PN) showed to be the most important factor to identify different soil erosion groups. The cluster analysis showed that 98% of the variables were classified within each group, and that they should be managed differently due to the soil erosive potential of each group,.
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The objective of this work was to study the dimensional parameters of the drainage net using 12 third-order ramification hydrological watersheds: 4 watersheds per soil unit (LVA, RL and RQ). The soil distinction was realized using ''t'' test to verify the orthogonal contrast among three soil averages and the grouping analysis and mean components. The results showed that the multivariance analysis was not able to discriminate three soils using the dimensional analysis. The t test of this isolated variable allowed discriminating RQ soil from LVA and RL soil units; but it was not sensitive to discriminate the LVA soil and RL unit.
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As imagens aerofotogramétricas de uma região registram os vários aspectos da paisagem, destacando a cobertura vegetal, a rede de drenagem e principalmente o relevo do terreno conjunto que caracterizam unidades morfométricas denominadas bacias hidrográficas. Neste trabalho aplicaram-se técnicas fotointerpretativas e estatística multivariada a variáveis do relevo, medidas em bacias hidrográficas de terceira ordem de ramificação pertencentes à bacia do rio Tiête no município de Botucatu-SP, com o objetivo de agrupar bacias segundo graus de similaridade, bem como inferir sobre a representatividade da distribuição espacial dos agrupamentos em relação ao Mapa Pedológico do Estado de São Paulo, da Embrapa de 1999. Foram utilizadas fotografias aéreas verticais, escala nominal aproximada 1:30000, (2005), cartas planialtimétricas escala 1:50000 e Mapa Pedológico do Estado de São Paulo. Foram estudadas 06 bacias hidrográficas de 3aordem de ramificação, situada na região fisiográfica denominada frente da cuesta abrangendo as unidades de solo Neossolos Litólicos (RL) e Latossolos Vermelhos distrófico (LVdf), sendo esta última predominante na área de estudo. O conjunto de variáveis de relevo mostrou-se eficiente no agrupamento das bacias conforme as unidades de solos ocorrentes, concordando com as unidades identificadas no Mapa Pedológico.
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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) - FCAV
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)