1000 resultados para Interpolação estatística


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Com características morfológicas e edafo-climáticas extremamente diversificadas, a ilha de Santo Antão em Cabo Verde apresenta uma reconhecida vulnerabilidade ambiental a par de uma elevada carência de estudos científicos que incidam sobre essa realidade e sirvam de base à uma compreensão integrada dos fenómenos. A cartografia digital e as tecnologias de informação geográfica vêm proporcionando um avanço tecnológico na colecção, armazenamento e processamento de dados espaciais. Várias ferramentas actualmente disponíveis permitem modelar uma multiplicidade de factores, localizar e quantificar os fenómenos bem como e definir os níveis de contribuição de diferentes factores no resultado final. No presente estudo, desenvolvido no âmbito do curso de pós-graduação e mestrado em sistemas de Informação geográfica realizado pela Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, pretende-se contribuir para a minimização do deficit de informação relativa às características biofísicas da citada ilha, recorrendo-se à aplicação de tecnologias de informação geográfica e detecção remota, associadas à análise estatística multivariada. Nesse âmbito, foram produzidas e analisadas cartas temáticas e desenvolvido um modelo de análise integrada de dados. Com efeito, a multiplicidade de variáveis espaciais produzidas, de entre elas 29 variáveis com variação contínua passíveis de influenciar as características biofísicas da região e, possíveis ocorrências de efeitos mútuos antagónicos ou sinergéticos, condicionam uma relativa complexidade à interpretação a partir dos dados originais. Visando contornar este problema, recorre-se a uma rede de amostragem sistemática, totalizando 921 pontos ou repetições, para extrair os dados correspondentes às 29 variáveis nos pontos de amostragem e, subsequente desenvolvimento de técnicas de análise estatística multivariada, nomeadamente a análise em componentes principais. A aplicação destas técnicas permitiu simplificar e interpretar as variáreis originais, normalizando-as e resumindo a informação contida na diversidade de variáveis originais, correlacionadas entre si, num conjunto de variáveis ortogonais (não correlacionadas), e com níveis de importância decrescente, as componentes principais. Fixou-se como meta a concentração de 75% da variância dos dados originais explicadas pelas primeiras 3 componentes principais e, desenvolveu-se um processo interactivo em diferentes etapas, eliminando sucessivamente as variáveis menos representativas. Na última etapa do processo as 3 primeiras CP resultaram em 74,54% da variância dos dados originais explicadas mas, que vieram a demonstrar na fase posterior, serem insuficientes para retratar a realidade. Optou-se pela inclusão da 4ª CP (CP4), com a qual 84% da referida variância era explicada e, representando oito variáveis biofísicas: a altitude, a densidade hidrográfica, a densidade de fracturação geológica, a precipitação, o índice de vegetação, a temperatura, os recursos hídricos e a distância à rede hidrográfica. A subsequente interpolação da 1ª componente principal (CP1) e, das principais variáveis associadas as componentes CP2, CP3 e CP4 como variáveis auxiliares, recorrendo a técnicas geoestatística em ambiente ArcGIS permitiu a obtenção de uma carta representando 84% da variação das características biofísicas no território. A análise em clusters validada pelo teste “t de Student” permitiu reclassificar o território em 6 unidades biofísicas homogéneas. Conclui-se que, as tecnologias de informação geográfica actualmente disponíveis a par de facilitar análises interactivas e flexíveis, possibilitando que se faça variar temas e critérios, integrar novas informações e introduzir melhorias em modelos construídos com bases em informações disponíveis num determinado contexto, associadas a técnicas de análise estatística multivariada, possibilitam, com base em critérios científicos, desenvolver a análise integrada de múltiplas variáveis biofísicas cuja correlação entre si, torna complexa a compreensão integrada dos fenómenos.

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O escoamento anual numa secção de um rio tem, essencialmente, uma natureza aleatória, não sendo, portanto, possível prever, deterministicamente, os seus valores futuros a partir do conhecimento de uma amostra de valores já ocorridos. Pode, pois, ser considerado uma variável aleatória. Tem-se considerado que os valores do escoamento anual são independentes no tempo, uma vez que a influência do escoamento do ano anterior sobre o do ano seguinte é, para o clima português, praticamente eliminada através da adopção do ano hidrológico e a existência de ciclos plurianuais não foi demonstrada de modo irrefutável, (QUINTELA,1967). Assim, os valores assumidos pelo escoamento anual numa sequência de anos hidrológicos constituem um vector de amostragem aleatório, sendo, portanto, as suas componentes independentes entre si. Sendo o escoamento anual uma variável aleatória, importa estudar a lei de distribuição respectiva. O método seguido consiste em adoptar o tipo de lei estatística que promova o melhor ajustamento entre as frequências dos valores observados e as correspondentes probabilidades, determinadas pela referida lei estatística.

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Em projetos de obras hidráulicas, é necessária a estimativa da chuva intensa adequada à realidade técnico-financeira dos projetos, para posterior cálculo de vazões máximas. O uso da equação de chuvas intensas é a forma mais usual para estimativa da chuva de projeto. No entanto, há dificuldade em obtê-la para locais desprovidos de dados pluviométricos, o que pode ser superado mediante técnicas computacionais para a espacialização dos seus parâmetros. Para isto, pode-se trabalhar com procedimentos estatísticos para interpolação dos parâmetros com base em estações meteorológicas vizinhas ao local. Objetivou-se, neste trabalho, comparar os dois procedimentos estatísticos mais exatos, conforme já constatado em outras aplicações físicas, que são a krigagem (interpolador geoestatístico) e o inverso do quadrado da distância, para interpolação dos parâmetros da equação de chuvas intensas. Utilizaram-se 140 estações meteorológicas do estado de São Paulo, as quais dispõem da respectiva equação de chuvas intensas estimada com base em dados pluviométricos, consideradas como ideais. Destas, 126 foram utilizadas para estudo da dependência espacial dos parâmetros e 14 para comparação de erros nas estimativas da chuva intensa. Constatou-se que ambos os métodos apresentaram boa precisão, mas a krigagem produziu menores erros médios para 11 estações, verificando-se melhorias consideráveis em especial para tempos de retorno e tempos de duração da precipitação usuais em projetos em pequenas bacias hidrográficas, podendo-se sugerir este método como o mais adequado.

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O objetivo do presente trabalho foi avaliar a variabilidade espacial de atributos de Latossolos sob cultivo de cana-de-açúcar na região de Jaboticabal (SP). Foram feitas amostragens do solo a intervalos regulares de 50 m, em uma área de 90 ha, nas profundidades de 0,00-0,20 e 0,60-0,80 m para determinação de pH, CTC, V % e teores de matéria orgânica, P, K+, Ca2+, Mg2+, H + Al e argila. Os dados foram submetidos às análises: estatística descritiva, geoestatística e interpolação por krigagem. Os alcances de dependência espacial para os atributos químicos do solo e teores de argila na camada de 0,60-0,80 m de profundidade foram menores, quando comparados àqueles referentes à camada de 0,00-0,20 m. Estes resultados demonstraram maior descontinuidade na distribuição espacial dos atributos do solo na camada de 0,60-0,80 m de profundidade dos Latossolos, indicando que essa classe de solos não apresentou homogeneidade de seus atributos como conceituadamente a ela foi atribuída. O manejo no solo alterou a dependência espacial dos atributos do solo na camada superficial de forma a diminuir a variabilidade espacial dos atributos químicos do solo em relação à camada mais profunda. A investigação da variabilidade espacial de atributos químicos e do teor de argila da camada superficial e subsuperficial dos solos proporcionou condições para a definição de zonas homogêneas de manejo, o que permite a adoção do sistema de agricultura de precisão.

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A análise dos teores de nutrientes de folhas de soja é um dos métodos mais eficientes para avaliar o estado nutricional da lavoura. O objetivo deste estudo foi caracterizar a variabilidade espacial dos teores foliares de nutrientes e da produtividade da cultura da soja num Latossolo Vermelho sob sistema semeadura direta durante dois anos. A área do experimento media 120 x 160 m, totalizando 1,92 ha. As amostras de folhas e os dados de produtividade da soja foram coletados em grade regular de 20 m, totalizando 63 pontos de amostragem nos anos de 1986 e 1988. O teor de nutrientes (N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn) foi determinado analisando-se a terceira folha com pecíolo a partir do ápice de cinco plantas, em locais circunvizinhos de cada um dos pontos de amostragem. As produtividades de soja foram quantificadas em subparcelas de 5 m², sendo posteriormente transformadas para kg ha-1. Os dados foram analisados pela estatística descritiva, a fim de verificar os parâmetros de tendência central e dispersão. A variabilidade espacial foi determinada pelo cálculo do semivariograma e construção de mapas de contorno por meio dos valores obtidos na interpolação por krigagem ordinária. Houve dependência espacial para os teores foliares de alguns nutrientes e para a produtividade de grãos de soja passível de ser mapeada em uma área com cerca de 2 ha, adubada de maneira homogênea. A dependência espacial não ocorreu de forma constante ao longo do tempo, o que deve ser considerado em estudos com cultivos sequenciais. A dependência espacial da produtividade de soja aumentou entre os anos estudados. Entre os nutrientes aplicados anualmente, via adubação, verificou-se a formação de um padrão de distribuição espacial, em 1986 e em 1988, especialmente para os teores de P.

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Na modelagem estatística da variabilidade espacial, estimam-se os parâmetros da dependência espacial, que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados. Para tal, o processo de modelagem deve ser realizado com critérios estatísticos que garantam predições confiáveis e representem a real variabilidade local. Este trabalho avaliou diferentes formulações do modelo geoestatístico gaussiano para reconstituir a superfície que representa o fósforo (P) na área, a partir de medições dos teores de P em 48 parcelas experimentais localizadas em Xanxerê, SC, destacando o método utilizado nas análises. A combinação da presença de covariáveis no modelo e a necessidade de transformação para normalidade dos dados definiram quatro alternativas para modelagem. Utilizou-se a função de correlação de Matèrn, avaliada nos valores 0,5; 1,5; e 2,5 para parâmetro de suavidade. Os modelos foram comparados pelo valor maximizado do logaritmo da função de verossimilhança e também por validação cruzada. O modelo selecionado foi o que incorporou a variável resposta transformada, as coordenadas da área como covariáveis e o valor 0,5 para o parâmetro de suavidade. As medidas de validação cruzada pouco acrescentaram aos resultados de comparação por verossimilhança, que evidenciaram que na modelagem geoestatística, o cuidado com observações globais ou locais atípicas, além da seleção com base em diferentes modelos, deve ser o foco para obter resultados compatíveis com a realidade.

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Na análise das variabilidades espacial e temporal dos fatores inerentes à produtividade agrícola, a geoestatística constitui a base para a aplicação dos conceitos de agricultura de precisão. Assim, este estudo foi desenvolvido com os objetivos de avaliar a variabilidade espacial de atributos físico-hídricos do solo e delimitar zonas homogêneas para o manejo da irrigação em um cultivo de videira, utilizando ferramentas geoestatísticas. Um experimento de campo foi realizado em Petrolina, PE, no Vale do Submédio São Francisco, em um pomar de videira irrigada por microaspersão. Em uma área de 3,2 ha, foram coletadas 160 amostras de solo nas camadas de 0,0-0,20 e 0,20-0,40 m, em quatro transeções, as quais foram utilizadas para as determinações das frações granulométricas (areia total, silte e argila), curva de retenção de água no solo, densidade do solo e porosidade total do solo. Os dados foram submetidos às análises pela estatística descritiva e geoestatística. A variabilidade espacial dos atributos físico-hídricos do solo foi observada; foi realizada a interpolação por krigagem e geração de mapas de contorno para a delimitação de zonas homogêneas. Os atributos de solo analisados apresentaram baixa (densidade do solo, porosidade total e areia total) e média heterogeneidade (silte e argila). O índice de dependência espacial observado foi classificado entre moderado e forte para todos os atributos. A água disponível na camada de 0,2-0,4 m apresentou o maior alcance e foi considerada o atributo para delimitação de três zonas homogêneas, que receberam diferentes volumes de água de irrigação durante dois ciclos de produção da videira, em razão da umidade do solo medido em cada uma dessas zonas.

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Em um levantamento pedológico, a descrição detalhada do conjunto de atributos do solo é fundamental para se analisar e compreender as interações dos diversos processos que ocorrem no solo. Para tanto, a análise multivariada pode ser uma ferramenta estatística importante para interpretar e compreender melhor as relações e semelhanças entre pedons. Os objetivos deste trabalho foram diferenciar e agrupar pedons similares com base em atributos físicos e químicos usando a estatística multivariada. O estudo foi desenvolvido em Lages, SC, a 27º 48′ de latitude sul e 50º 20′ de longitude oeste, com 916 m de altitude média e clima mesotérmico úmido com verões frescos (Cfb). Sete pedons de Cambissolos desenvolvidos de siltito foram descritos e coletados em um levantamento detalhado de solos para o planejamento conservacionista com base na capacidade de uso das terras. Os atributos químicos e físicos analisados foram textura, densidade, porosidade, estabilidade de agregados em água, teores de carbono orgânico, P, Al, K, Na, Ca, Mg e acidez ativa e potencial. As variáveis de solo foram avaliadas por meio da análise de fatores e agrupamentos. A partir dessas análises, foi possível agrupar os pedons com base em seus atributos químicos e físicos e identificar aqueles que foram determinantes na discriminação dos pedons. Além disso, levou a uma melhor compreensão da natureza intrínseca de correlações entre os atributos físicos e químicos do solo, demonstrando que a análise multivariada é uma ferramenta eficaz no estabelecimento dos agrupamentos de solos.

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Tendo como foco a informação estatística, procura-se destacar as polêmicas que vicejam no entorno de suas dimensões sociopolíticas, que define a demanda, e técnico-científica, que define a oferta, fazendo-o através de uma evolução histórica. Procura-se mostrar que a definição e a harmonia entre ambas, a demanda e a oferta da informação estatística, não passa pelo livre jogo das forças de mercado, locus natural da espontânea coordenação econômica, de modo que se faz vital haver uma coordenação especializada, apropriada e adequadamente institucionalizada em alguma esfera oficial de governo (em se tratando de um bem que se quer público). Assim, a algum agente público caberá o exercício dessa coordenação institucional, fazendo-o nos limites do mandato que se queira ou se possa atribuir-lhe, dessa forma praticando-se uma cuidadosa regulação de todo o processo, cognitivo e social, a partir dos princípios integrantes de uma política de informação. Dessa forma, associa-se a política de informação, como parece correto, ao equacionar das polêmicas que impedem ou dificultam um certo bem (no caso a informação estatística) de se tornar público, fazendo-o no contexto de alguma agência de poder (no caso uma coordenação especializada), assentando-se um conjunto de seis pilares (utilidade, pertinência, validade, visibilidade, continuidade, integridade), capazes de a substanciar e a sustentar.

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A informação estatística é essencial para o planejamento e formulação de projetos e políticas públicas, sendo assim fundamental para o desenvolvimento do Estado. Nesse contexto, foram analisadas as características atuais, avanços e desafios das agências estaduais do Sistema Estatístico Nacional. Discutiram-se aspectos relacionados à adequação do estudo no âmbito da ciência da informação, assim como à necessidade de segmentação da demanda para adequação da oferta enquanto condição para a promoção do uso das informações estatísticas. Para coleta de dados, desenvolveu-se pesquisa exploratória, na qual foram enviados questionários estruturados e autopreenchíveis às 27 agências brasileiras, obtendo-se respostas de 23. Foram desenvolvidas entrevistas qualitativas junto a oito interlocutores das agências dos estados da Bahia, Paraná, São Paulo, Rio Grande do Sul e Rio de Janeiro. Com a análise das informações coletadas, foi possível identificar práticas relevantes do Sistema em relação ao desenvolvimento de produtos e serviços direcionados à promoção do uso das informações estatísticas.

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O objetivo deste trabalho foi usar a análise estatística para identificar tendências anuais da temperatura e precipitação pluvial. Foi usada a série histórica de 1924 a 1998 de precipitação pluvial e temperatura média do ar à superfície, da estação meteorológica de Urussanga (latitude 28º31' S, longitude 49º19' W e altitude de 48,2 m). Foram empregados a análise de regressão e os testes paramétricos de Run, Mann-Kendall e Pettitt. Os resultados indicam que houve tendência significativa no aumento da temperatura média anual e na temperatura média do mês de janeiro, sendo que a mudança ocorreu no ano de 1965. Não foi identificada nenhuma tendência significativa na temperatura média do mês de julho. Também foi identificada a tendência significativa de aumento da precipitação pluvial total anual, e da precipitação pluvial total no quarto trimestre. Nos três primeiros trimestres do ano, nenhuma tendência significativa foi identificada.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a divergência genética entre acessos e cultivares de mamoneira (Ricinus communis L.) e utilizá-la como critério na escolha de genitores que viabilizem, a partir de hibridações, a formação de populações segregantes. Os tratamentos foram representados pelos acessos BRA 4871, BRA 2968, BRA 5550 e BRA 7722 Papo-de-gia, e as cultivares BRS 188 Paraguaçu, BRS 149 Nordestina, IAC-80, Mirante-10 e Pernambucana Melhorada. As características analisadas foram: início do florescimento (FR), número de racemos por planta (NRP), comprimento efetivo do racemo primário (CR), altura de planta (AP), potencial produtivo (PP) e teor de óleo nas sementes (TO). A divergência genética foi estimada por meio de estatística multivariada, com base em variáveis canônicas e análise de agrupamento, tendo-se empregado a distância euclidiana média. Houve a formação de dois grupos: o grupo I formado por oito genótipos e o grupo II por apenas um genótipo, a cultivar Mirante-10. Apesar de a cultivar Mirante-10 ter sido a mais divergente, não deve ser recomendada para hibridação, por sua baixa média de desempenho. As demais cultivares também apresentam restrições para hibridação, por serem bastante similares. As variáveis que mais contribuíram para a divergência genética foram FR, AP, TO e CR.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibildade de se gerar um menor conjunto de preditores não correlacionados e potencialmente aplicáveis ao mapeamento digital de solos, pelo uso da estatística multivariada. Os atributos de terreno, elevação, declividade, distância à drenagem, curvatura planar, curvatura de perfil, radiação relativa disponível, logaritmo natural da área de contribuição, índice de umidade topográfica e capacidade de transporte de sedimento, foram transformados pelo método Varimax nas variáveis: altimetria, hidrologia e curvatura. Essa transformação representou uma concentração de 65,57% da variabilidade dos dados originais nas três novas componentes. As novas variáveis possibilitam o emprego de menor quantidade de dados nos modelos preditivos, além do fato de serem não correlacionados. A rotação Varimax permite que a relação com o ambiente de formação do solo seja explicitamente inserida nos modelos preditivos.

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O objetivo deste trabalho foi quantificar a contribuição da variável auxiliar altitude, na estimativa da distribuição espacial da precipitação anual média no Estado de São Paulo. A estatística quadrado médio do erro (QME) foi usada em dois conjuntos de observações de precipitação anual média (1957 a 1997): o completo, com 1.027 observações, e o reduzido, com 445. Bolsões de precipitação foram perfeitamente definidos nos mapas de variabilidade espacial que utilizaram o conjunto completo de dados, e indicaram a existência de possíveis microclimas. O interpolador geoestatístico de krigagem ordinária apresentou desempenho 82 vezes mais preciso que o interpolador do inverso do quadrado da distância, quando o QME foi usado como critério de comparação para o conjunto de dados completo. Para o conjunto reduzido, essa magnitude foi de duas vezes. Os erros de estimação obtidos por krigagem ordinária foram menores no conjunto completo, enquanto os obtidos por cokrigagem ordinária foram menores no reduzido. Isso indica que esses interpoladores devem ser usados para determinação da distribuição espacial da precipitação anual média. O uso da altitude como variável auxiliar beneficia o interpolador de cokrigagem ordinária e define microrregiões mais uniformes quanto à distribuição espacial da precipitação anual média.