Estudo do transporte atmosférico de Mp10 e SO2 com os Modelos WRF/CMAQ em regiões costeiras urbanas

O objetivo principal deste trabalho foi o estudo do transporte atmosférico de PM10 e SO2 em regiões costeiras urbanas usando modelos WRF/CMAQ. Duas regiões foram contempladas neste estudo. Uma é a Região da Grande Vitória (RGV), no estado do Espírito Santo, Brasil; a outra é a Região da Grande Dunkerque (RGD), no Departamento Nord Pas-de-Calais, França. A RGV é cercada por uma cadeia de montanhas paralela à costa, resultando num topografia complexa e acidentada. Já a RGD possui uma topografia muito mais suave. As entradas de dados para os modelos WRF/CMAQ englobaram o inventário de emissões de poluentes atmosféricos do IEMA-ES para a RGV, e o inventário de emissões no nível do solo de Nord Pas-de-Calais denominado ―Cadastre_totaux_3km_A2008 _M2010_V2_SNAPN2‖ para a RGD. Ambos os inventários apresentaram restrições, todavia. O inventário da RGV apresentou valores de ressuspensão em vias de tráfego elevados, em comparação com diversos estudos, e teve esses dados modificados. Os dados no nível do solo e a grande área de das células da grade (9 km2) do inventário da RGD não permitiram resultados satisfatórios de modelagem. A validação dos modelos foi realizada por comparação com resultados obtidos em duas campanhas experimentais: uma na cidade de Dunkerque, no norte da França, em setembro de 2009; a outra na cidade de Vitória, no sudeste do Brasil, em julho de 2012. Esses dados foram obtidos pelo uso de sistemas de Light Detection and Ranging (LIDAR) e Sonic Detection and Ranging (SODAR), bem como de Estações Meteorológicas de Superfície (EMS) e de monitoramento atmosférico. Os resultados deste trabalho mostraram que: a) existe uma necessidade de melhorias contínuas nos inventários regionais de emissões, adaptando-os para condições locais específicas e focando na obtenção de parâmetros necessários para modelagem fotoquímica; b) os valores de módulo e direção das velocidades obtidas na modelagem meteorológica influenciam fortemente os resultados da modelagem de concentração de poluentes; c) a qualidade do ar tanto na RGV quanto na RGD merece atenção, sobretudo no que diz respeito às concentrações de MP10. De acordo com os dados das estações de monitoramento, a situação parece mais crítica na RGD; d) a modelagem da RGV apresentou resultados mais satisfatórios do que a da RGD, de acordo com os resultados das validações; e) a entrada da brisa do mar provocou alterações significativas na concentração dos poluentes, o que pôde ser observado na análise da dinâmica da dispersão de MP10 e SO2. Esse fenômeno foi mais marcante na RGV, onde a entrada da brisa marítima provocou um movimento oscilatório na pluma de poluição, levando-a para os bairros mais densamente povoados do conglomerado urbano. Na RGD, a entrada da brisa não foi cotidiana e, no dia em que ela aconteceu, houve uma alteração de quase 180º na direção do movimento da pluma de poluição. Além do aumento da turbulência vertical, o qual já foi estudado por diversos autores, este estudo focou também na influência brisa do mar na dinâmica da pluma de dispersão de poluentes atmosféricos em regiões costeiras.

Utilização da lógica fuzzy na geração de zonas de manejo

Este trabalho teve como objetivo utilizar a lógica fuzzy para geração de zonas de manejo, na área agrária e ambiental. Uma das aplicações consistiu da utilização do método fuzzy C-means, para geração de zonas de manejo para a cultura do mamoeiro, em um plantio comercial localizado em São Mateus-ES, com base em determinações realizadas através de amostragens e análises químicas do solo, considerando os atributos: P, K, Ca, Mg, e Saturação por bases (V%). Aplicou-se também a lógica fuzzy para desenvolver e executar um procedimento para dar suporte ao processo de tomada de decisões, envolvendo análise multicritério, gerando mapas de adequabilidade ao uso público e a conservação no Parque Estadual da Cachoeira da Fumaça, no município de Alegre-ES, considerando como fatores a localização da cachoeira, o uso do solo, os recursos hídricos, as trilhas, os locais de acessos, a infraestrutura, a declividade da área, e utilizando a abordagem de Sistema de Informações Geográficas para análise e combinação da base de dados. A partir das zonas de manejo geradas, foi possível explicar a variabilidade espacial dos atributos do solo na área de estudo da cultura do mamoeiro, e observa-se que as similaridades entre as zonas geradas, a partir de diferentes atributos, mostrou variação, mas observa-se uma influência nos dados, principalmente pelos atributos P e V. A partir do zoneamento da Unidade de Conservação foi possível selecionar áreas mais aptas ao ecoturismo, sendo encontradas próximas da cachoeira, trilhas em zonas de reflorestamento e de Mata Atlântica. Quanto às áreas propensas a medidas de conservação localizam-se próximas à cachoeira e às estruturas do parque, devido à maior pressão antrópica exercida nesses locais. Outras áreas que se destacaram, foram as áreas de pastagem, por estarem em estágio de regeneração natural. Os resultados indicam áreas de mesmo potencial de produção do mamoeiro, ou quando aplicado à área ambiental, áreas que devem receber maior cuidado para utilização por ecoturismo e para preservação e servem de base para a tomada de decisões, visando melhor aproveitamento da área.

Modeling Carbon Nanotube Electrical Properties in CNT/Polymer Composites

In this work it is demonstrated that the capacitance between two cylinders increases with the rotation angle and it has a fundamental influence on the composite dielectric constant. The dielectric constant is lower for nematic materials than for isotropic ones and this can be attributed to the effect of the filler alignment in the capacitance. The effect of aspect ratio in the conductivity is also studied in this work. Finally, based on previous work and by comparing to results from the literature it is found that the electrical conductivity in this type of composites is due to hopping between nearest fillers resulting in a weak disorder regime that is similar to the single junction expression.

Multi-scale modeling of the mechanical behavior of polymer-based materials

Polymers have become the reference material for high reliability and performance applications. In this work, a multi-scale approach is proposed to investigate the mechanical properties of polymeric based material under strain. To achieve a better understanding of phenomena occurring at the smaller scales, a coupling of a Finite Element Method (FEM) and Molecular Dynamics (MD) modeling in an iterative procedure was employed, enabling the prediction of the macroscopic constitutive response. As the mechanical response can be related to the local microstructure, which in turn depends on the nano-scale structure, the previous described multi-scale method computes the stress-strain relationship at every analysis point of the macro-structure by detailed modeling of the underlying micro- and meso-scale deformation phenomena. The proposed multi-scale approach can enable prediction of properties at the macroscale while taking into consideration phenomena that occur at the mesoscale, thus offering an increased potential accuracy compared to traditional methods.

Active Assistance for Senior Healthcare: A Wearable System for Fall Detection

Elders lose independence and wellbeing, accompanied by decreased functions in terms of hearing, vision, strength and coordination abilities. These factors contribute to balance difficulties that eventually lead to falls. The injuries due to falls, at this age, are risky, since most of the times may cause a significant – and permanent – decrease of quality of life or, in extreme cases, death. In this context, a fall detection system can bring an added value to assist elderly people.This paper describes a system consisting of a wearable sensor unit, a smartphone and a website. When the sensor detects a fall it sends an alert using the smartphone via Bluetooth 4.0, to notify the family members or stakeholders. The sensor device includes an inertial unit, a barometer, and a temperature and humidity sensor. The website displays the log of previous falls and enables the configuration of emergency contact numbers. The proposed fall detection system is one of multiple components within a larger project under development that offers a holistic perspective on falls; the complete wearable solution will also feature, among others, physical protection (minimizing the impact of falls that occur).

People Detection and Tracking using Depth Camera

In this paper we present a method for real-time detection and tracking of people in video captured by a depth camera. For each object to be assessed, an ordered sequence of values that represents the distances between its center of mass to the boundary points is calculated. The recognition is based on the analysis of the total distance value between the above sequence and some pre-defined human poses, after apply the Dynamic Time Warping. This similarity approach showed robust results in people detection.

Assessment of 3D scanners for modeling Pectus Carinatum corrective bar

Pectus Carinatum (PC) is a chest deformity consisting on the anterior protrusion of the sternum and adjacent costal cartilages. Non-operative corrections, such as the orthotic compression brace, require previous information of the patient chest surface, to improve the overall brace fit. This paper focuses on the validation of the Kinect scanner for the modelling of an orthotic compression brace for the correction of Pectus Carinatum. To this extent, a phantom chest wall surface was acquired using two scanner systems – Kinect and Polhemus FastSCAN – and compared through CT. The results show a RMS error of 3.25mm between the CT data and the surface mesh from the Kinect sensor and 1.5mm from the FastSCAN sensor

Automatic modeling of an orthotic bracing for nonoperative correction of PectusCarinatum

Pectus Carinatum is a deformity of the chest wall, characterized by an anterior protrusion of the sternum, often corrected surgically due to cosmetic motivation. This work presents an alternative approach to the current open surgery option, proposing a novel technique based on a personalized orthosis. Two different processes for the orthosis’ personalization are presented. One based on a 3D laser scan of the patient chest, followed by the reconstruction of the thoracic wall mesh using a radial basis function, and a second one, based on a computer tomography scan followed by a neighbouring cells algorithm. The axial position where the orthosis is to be located is automatically calculated using a Ray-Triangle intersection method, whose outcome is input to a pseudo Kochenek interpolating spline method to define the orthosis curvature. Results show that no significant differences exist between the patient chest physiognomy and the curvature angle and size of the orthosis, allowing a better cosmetic outcome and less initial discomfort

An approach for graphical user interface bad smells detection

In the context of an e ort to develop methodologies to support the evaluation of interactive system, this paper investigates an approach to detect graphical user interface bad smells. Our approach consists in detecting user interface bad smells through model-based reverse engineering from source code. Models are used to de ne which widgets are present in the interface, when can particular graphical user interface (GUI) events occur, under which conditions, which system actions are executed, and which GUI state is generated next.

Automatic modeling of pectus excavatum corrective prosthesis using artificial neural networks

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.

Automatic modeling of pectus excavatum corrective prosthesis using artificial neural networks

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.

Assessment of 3D scanners for modeling pectus carinatum corrective bar

Pectus Carinatum (PC) is a chest deformity consisting on the anterior protrusion of the sternum and adjacent costal cartilages. Non-operative corrections, such as the orthotic compression brace, require previous information of the patient chest surface, to improve the overall brace fit. This paper focuses on the validation of the Kinect scanner for the modelling of an orthotic compression brace for the correction of Pectus Carinatum. To this extent, a phantom chest wall surface was acquired using two scanner systems – Kinect and Polhemus FastSCAN – and compared through CT. The results show a RMS error of 3.25mm between the CT data and the surface mesh from the Kinect sensor and 1.5mm from the FastSCAN sensor.

Automatic modeling of an orthotic bracing for nonoperative correction of pectus carinatum

Pectus Carinatum is a deformity of the chest wall, characterized by an anterior protrusion of the sternum, often corrected surgically due to cosmetic motivation. This work presents an alternative approach to the current open surgery option, proposing a novel technique based on a personalized orthosis. Two different processes for the orthosis’ personalization are presented. One based on a 3D laser scan of the patient chest, followed by the reconstruction of the thoracic wall mesh using a radial basis function, and a second one, based on a computer tomography scan followed by a neighbouring cells algorithm. The axial position where the orthosis is to be located is automatically calculated using a Ray-Triangle intersection method, whose outcome is input to a pseudo Kochenek interpolating spline method to define the orthosis curvature. Results show that no significant differences exist between the patient chest physiognomy and the curvature angle and size of the orthosis, allowing a better cosmetic outcome and less initial discomfort.

Um Modelo Fuzzy Comportamental para análise de sobre-reação e sub-reação no mercado de ações brasileiro

Neste artigo, são apresentados testes empíricos para a investigação de ocorrência de fenômenos de sobre-reação e sub-reação no mercado de ações brasileiro. Para esses testes, é proposto um modelo baseado na teoria de conjuntos Fuzzy, que possui forte relação com as heurísticas de representatividade e ancoramento, estabelecidas na teoria de finanças comportamentais. O modelo proposto é empregado para a formação de carteiras e utiliza indicadores financeiros de companhias abertas. Para as análises são utilizados dois conjuntos de ações, um do setor de petróleo e petroquímica e outro do setor têxtil, com indicadores financeiros relativos ao período de 1994 a 2005.

UM MODELO FUZZY-DEA-GAME PARA ESTRATÉGIAS DE PRODUÇÃO SOB INCERTEZA

Este trabalho desenvolve um novo modelo Fuzzy-DEA-Game (FDG) para apoiar o estabelecimento de estratégias de produção. Esse modelo combina a Análise Envoltória de Dados (DEA) com conceitos da Teoria dos Conjuntos Fuzzy e do Jogo da Barganha de Nash. O modelo permite uma avaliação da eficiência produtiva e econômica dos produtos, o que pode resultar num portfólio de produtos mais rentáveis e de interesse do mercado consumidor. O modelo foi aplicado em uma empresa do segmento de energia. Os resultados obtidos com a aplicação do modelo FDG mostraram-se aderentes à realidade da empresa estudada e forneceram metas para a redução dos níveis de recursos (entradas) necessários para a fabricação dos produtos e para aumento dos níveis de resultados (saídas) oriundos da comercialização desses produtos. Como resultado adicional importante, o modelo FDG permitiu a identificação dos produtos do portfólio que são mais sensíveis à ocorrência de incerteza.