Magnetic susceptibility to identify landscape segments on a detailed scale in the region of Jaboticabal, São Paulo, Brazil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Carbohydrate Composition and Water-Stable Aggregation of an Oxisol as Affected by Crop Sequence under No-Till

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Análise multivariada e variabilidade espacial na estimativa da erodibilidade de um argissolo vermelho-amarelo

A erodibilidade é um fator de extrema importância na caracterização da perda de solo, representando os processos que regulam a infiltração de água e sua resistência à desagregação e o transporte de partículas. Assim, por meio da análise de dependência espacial dos componentes principais da erodibilidade (fator K), objetivou-se estimar a erodibilidade do solo em uma área de nascentes da microbacia do Córrego do Tijuco, Monte Alto-SP, e analisar a variabilidade espacial das variáveis granulométricas do solo ao longo do relevo. A erodibilidade média da área foi considerada alta, e a análise de agrupamento k-means apontou para uma formação de cinco grupos: no primeiro, os altos teores de areia grossa (AG) e média (AM) condicionaram sua distribuição nas áreas planas; o segundo, caracterizado pelo alto teor de areia fina (AF), distribui-se nos declives mais convexos; o terceiro, com altos teores de silte e areia muito fina (AMF), concentrou-se nos maiores declives e concavidades; o quarto, com maior teor de argila, seguiu as zonas de escoamento de água; e o quinto, com alto teor de matéria orgânica (MO) e areia grossa (AG), distribui-se nas proximidades da zona urbana. A análise de componentes principais (ACP) mostrou quatro componentes com 87,4 % das informações, sendo o primeiro componente principal (CP1) discriminado pelo transporte seletivo de partículas principalmente em zonas pontuais de maior declividade e acúmulo de sedimentos; o segundo (CP2), discriminado pela baixa coesão entre as partículas, mostra acúmulo da areia fina nas áreas de menor cota em toda a área de concentração de água; o terceiro (CP3), discriminado pela maior agregação do solo, concentra-se principalmente nas bases de grandes declives; e o quarto (CP4), discriminado pela areia muito fina, distribui-se ao longo das declividades nas maiores altitudes. Os resultados sugerem o comportamento granulométrico do solo, que se mostra suscetível ao processo erosivo devido às condições texturais superficiais e à movimentação do relevo.

Application of chemometric methods in the evaluation of chemical and spectroscopic data on organic matter from Oxisols in sewage sludge applications

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Avaliação de características de desempenho e de carcaça de codornas de corte por meio da análise de componentes principais

Foram utilizados dados de 288 codornas de corte (Coturnix coturnix coturnix) para avaliar a possibilidade de resumir a informação contida no complexo de variáveis originais, eliminando-se variáveis inexpressivas por meio da técnica de componentes principais. Foram registrados o peso vivo (PVIVO) e pesos do peito (PPEITO), das coxas (PCOXA), da gordura abdominal (GA), das vísceras comestíveis (fígado, moela e coração) (FIG, MOELA e CORA) e da carcaça eviscerada (PCEVIS). As carcaças foram secas e trituradas para a avaliação do teor matéria seca (MS), gordura (GORD) e proteína bruta (PB). Dos 11 componentes principais, sete (63,6%) apresentaram variância menor que 0,7 (autovalor inferior a 0,7), sendo sugeridas para descarte, respectivamente, em ordem de menor importância, para explicar a variação total das seguintes variáveis: PCEVIS, PPEITO, PCOXA, CORA, FIG MOELA e GORD. Com base nos resultados, recomenda-se manter as seguintes variáveis em experimentos futuros: PVIVO, MS, PB e GA.

Metodologia estatística na solução do problema do caixeiro viajante e na avaliação de algoritmos : um estudo aplicado à transgenética computacional

The problems of combinatory optimization have involved a large number of researchers in search of approximative solutions for them, since it is generally accepted that they are unsolvable in polynomial time. Initially, these solutions were focused on heuristics. Currently, metaheuristics are used more for this task, especially those based on evolutionary algorithms. The two main contributions of this work are: the creation of what is called an -Operon- heuristic, for the construction of the information chains necessary for the implementation of transgenetic (evolutionary) algorithms, mainly using statistical methodology - the Cluster Analysis and the Principal Component Analysis; and the utilization of statistical analyses that are adequate for the evaluation of the performance of the algorithms that are developed to solve these problems. The aim of the Operon is to construct good quality dynamic information chains to promote an -intelligent- search in the space of solutions. The Traveling Salesman Problem (TSP) is intended for applications based on a transgenetic algorithmic known as ProtoG. A strategy is also proposed for the renovation of part of the chromosome population indicated by adopting a minimum limit in the coefficient of variation of the adequation function of the individuals, with calculations based on the population. Statistical methodology is used for the evaluation of the performance of four algorithms, as follows: the proposed ProtoG, two memetic algorithms and a Simulated Annealing algorithm. Three performance analyses of these algorithms are proposed. The first is accomplished through the Logistic Regression, based on the probability of finding an optimal solution for a TSP instance by the algorithm being tested. The second is accomplished through Survival Analysis, based on a probability of the time observed for its execution until an optimal solution is achieved. The third is accomplished by means of a non-parametric Analysis of Variance, considering the Percent Error of the Solution (PES) obtained by the percentage in which the solution found exceeds the best solution available in the literature. Six experiments have been conducted applied to sixty-one instances of Euclidean TSP with sizes of up to 1,655 cities. The first two experiments deal with the adjustments of four parameters used in the ProtoG algorithm in an attempt to improve its performance. The last four have been undertaken to evaluate the performance of the ProtoG in comparison to the three algorithms adopted. For these sixty-one instances, it has been concluded on the grounds of statistical tests that there is evidence that the ProtoG performs better than these three algorithms in fifty instances. In addition, for the thirty-six instances considered in the last three trials in which the performance of the algorithms was evaluated through PES, it was observed that the PES average obtained with the ProtoG was less than 1% in almost half of these instances, having reached the greatest average for one instance of 1,173 cities, with an PES average equal to 3.52%. Therefore, the ProtoG can be considered a competitive algorithm for solving the TSP, since it is not rare in the literature find PESs averages greater than 10% to be reported for instances of this size.

Detecção e classificação de modos de operação do bombeio mecânico via cartas dinamométricas

The precision and the fast identification of abnormalities of bottom hole are essential to prevent damage and increase production in the oil industry. This work presents a study about a new automatic approach to the detection and the classification of operation mode in the Sucker-rod Pumping through dynamometric cards of bottom hole. The main idea is the recognition of the well production status through the image processing of the bottom s hole dynamometric card (Boundary Descriptors) and statistics and similarity mathematics tools, like Fourier Descriptor, Principal Components Analysis (PCA) and Euclidean Distance. In order to validate the proposal, the Sucker-Rod Pumping system real data are used

Sistema Híbrido de Inferência Baseado em Análise de Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais Aplicado a Plantas de Processamento de Gás Natural

Nowadays, where the market competition requires products with better quality and a constant search for cost savings and a better use of raw materials, the research for more efficient control strategies becomes vital. In Natural Gas Processin Units (NGPUs), as in the most chemical processes, the quality control is accomplished through their products composition. However, the chemical composition analysis has a long measurement time, even when performed by instruments such as gas chromatographs. This fact hinders the development of control strategies to provide a better process yield. The natural gas processing is one of the most important activities in the petroleum industry. The main economic product of a NGPU is the liquefied petroleum gas (LPG). The LPG is ideally composed by propane and butane, however, in practice, its composition has some contaminants, such as ethane and pentane. In this work is proposed an inferential system using neural networks to estimate the ethane and pentane mole fractions in LPG and the propane mole fraction in residual gas. The goal is to provide the values of these estimated variables in every minute using a single multilayer neural network, making it possibly to apply inferential control techniques in order to monitor the LPG quality and to reduce the propane loss in the process. To develop this work a NGPU was simulated in HYSYS R software, composed by two distillation collumns: deethanizer and debutanizer. The inference is performed through the process variables of the PID controllers present in the instrumentation of these columns. To reduce the complexity of the inferential neural network is used the statistical technique of principal component analysis to decrease the number of network inputs, thus forming a hybrid inferential system. It is also proposed in this work a simple strategy to correct the inferential system in real-time, based on measurements of the chromatographs which may exist in process under study

Compressão auto-adaptativa de imagens coloridas

Image compress consists in represent by small amount of data, without loss a visual quality. Data compression is important when large images are used, for example satellite image. Full color digital images typically use 24 bits to specify the color of each pixel of the Images with 8 bits for each of the primary components, red, green and blue (RGB). Compress an image with three or more bands (multispectral) is fundamental to reduce the transmission time, process time and record time. Because many applications need images, that compression image data is important: medical image, satellite image, sensor etc. In this work a new compression color images method is proposed. This method is based in measure of information of each band. This technique is called by Self-Adaptive Compression (S.A.C.) and each band of image is compressed with a different threshold, for preserve information with better result. SAC do a large compression in large redundancy bands, that is, lower information and soft compression to bands with bigger amount of information. Two image transforms are used in this technique: Discrete Cosine Transform (DCT) and Principal Component Analysis (PCA). Primary step is convert data to new bands without relationship, with PCA. Later Apply DCT in each band. Data Loss is doing when a threshold discarding any coefficients. This threshold is calculated with two elements: PCA result and a parameter user. Parameters user define a compression tax. The system produce three different thresholds, one to each band of image, that is proportional of amount information. For image reconstruction is realized DCT and PCA inverse. SAC was compared with JPEG (Joint Photographic Experts Group) standard and YIQ compression and better results are obtain, in MSE (Mean Square Root). Tests shown that SAC has better quality in hard compressions. With two advantages: (a) like is adaptive is sensible to image type, that is, presents good results to divers images kinds (synthetic, landscapes, people etc., and, (b) it need only one parameters user, that is, just letter human intervention is required

Utilização de análise multivariada e redes neurais artificiais na determinação do comportamento de colonização de populações de macrófitas aquáticas no reservatório de Santana

As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses, cujas populações apresentaram características diferentes de colonização. A aplicação das redes neurais artificiais permitiu melhor discriminação dos meses e das espécies que compõem as comunidades correspondentes, quando utilizada a análise de componentes principais.

Efeito do trinexapac-ethyl na anatomia foliar de quatro espécies de grama

Os reguladores de crescimento podem retardar o desenvolvimento vegetativo das plantas de gramas e, assim, reduzir a frequência de cortes; contudo, existem poucas informações referentes aos efeitos desses produtos sobre as estruturas da anatomia foliar. Dessa forma, o presente trabalho teve por objetivo avaliar os efeitos da aplicação sequencial de duas doses de trinexapac-ethyl sobre a anatomia foliar das espécies de gramas São Carlos (Axonopus compressus), Batatais (Paspalum notatum), Santo Agostinho (Stenotaphrum secundatum) e Esmeralda (Zoysia japonica). Os tratamentos utilizados foram constituídos de duas aplicações sequenciais de trinexapac-ethyl nas doses de 56,5+56,5 e 113,0+113,0 g ha-1; além de uma testemunha sem aplicação, para cada espécie avaliada. Os gramados foram cortados à altura de 3 cm, com auxílio de um aparador de grama motorizado, e, em seguida, foram realizadas as aplicações dos tratamentos. Após 20 dias da primeira aplicação de trinexapac-ethyl, as parcelas foram novamente aparadas à altura de 3 cm e foi realizada a segunda aplicação dos tratamentos. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos ao acaso, com quatro repetições. Aos 70 dias após a segunda aplicação dos tratamentos, foram realizadas as amostragens do material foliar, para as quatro espécies estudadas. Os dados das variáveis quantitativas foram submetidos ao teste estatístico multivariado de análise de componentes principais. Os resultados evidenciaram a formação de três e dois grupos principais, para os caracteres da região da quilha (nervura mediana) e da região da asa (situada entre a nervura mediana e a margem do limbo foliar), respectivamente. de modo geral, em cada formação dos agrupamentos, os tratamentos com trinexapac-ethyl apresentaram maior similaridade entre si, em relação às respectivas testemunhas. Conclui-se que a aplicação sequencial de trinexapac-ethyl alterou algumas estruturas anatômicas da região da quilha e da asa do limbo foliar das espécies de gramas estudadas.

Caracterização de água produzida na indústria de petróleo para fins de descarte e otimização do processo de separação óleo/água

The oil industry has several segments that can impact the environment. Among these, produced water which has been highlight in the environmental problem because of the great volume generated and its toxic composition. Those waters are the major source of waste in the oil industry. The composition of the produced water is strongly dependent on the production field. A good example is the wastewater produced on a Petrobras operating unit of Rio Grande do Norte and Ceará (UO-RNCE). A single effluent treatment station (ETS) of this unit receives effluent from 48 wells (onshore and offshore), which leads a large fluctuations in the water quality that can become a complicating factor for future treatment processes. The present work aims to realize a diagnosis of a sample of produced water from the OU - RNCE in compliance to certain physical and physico-chemical parameters (chloride concentration, conductivity, dissolved oxygen, pH, TOG (oil & grease), nitrate concentration, turbidity, salinity and temperature). The analysis of the effluent is accomplished by means of a MP TROLL 9500 Multiparameter probe, a TOG/TPH Infracal from Wilks Enterprise Corp. - Model HATR - T (TOG) and a MD-31 condutivimeter of Digimed. Results were analyzed by univariated and multivariated analysis (principal component analysis) associated statistical control charts. The multivariate analysis showed a negative correlation between dissolved oxygen and turbidity (-0.55) and positive correlations between salinity and chloride (1), conductivity, chloride and salinity (0.70). Multivariated analysis showed there are seven principal components which can explain the variability of the parameters. The variables, salinity, conductivity and chloride were the most important variables, with, higher sampling variance. Statistical control charts have helped to establish a general trend between the physical and chemical evaluated parameters

Utilização de métodos estatísticos multivariados na caracterização do mosaico sucessional em floresta semidecídual

O presente trabalho objetivou verificar a possibilidade da utilização de métodos estatísticos multivariados na caracterização das fases do desenvolvimento do mosaico sucessional de um trecho de floresta estacional semidecidual, através de variáveis estruturais. Foram alocadas parcelas de 10 m x 10 m, em que se procedeu à análise estrutural, ou seja, levantamento fitossociológico acrescido das variáveis Porcentagem de Cobertura (PC), Altura do Dossel (AD) e Cobertura por Lianas (CL). Os métodos estatísticos empregados foram Análise de Componentes Principais e Análise de Agrupamento, mais especificamente Classificação Hierárquica Ascendente. O primeiro componente principal explicou 43,96% da variância total, enquanto o segundo, 25,66%. As variáveis Área Basal (AB), Diâmetro Médio (DM) e Dominância Média (DOM) apresentaram correlações positivas entre si superiores a 0,75, podendo ser DM e DOM consideradas como um grupo de variáveis. As variáveis Número de Indivíduos (NI) e Número de Espécies (NE) apresentaram correlação 0,60, enquanto AD, CL e PC baixas correlações com as demais, indicando a importância da inclusão destas na análise. A classificação hierárquica e a partição dos grupos em quatro foram feitas considerando os dois primeiros eixos fatoriais. Os resultados indicaram dois comportamentos diferenciados: 1) valores baixos para AD e AB: Grupo 1, com valores baixos também para NI, NE e PC (fase de clareira); e Grupo 2, com valores elevados para NI e CL e baixos para DOM e DM (fase de construção); e 2) valores altos para AD e AB: Grupo 3, com valores altos também para NI, NE e PC e valor baixo para CL (fase madura); e Grupo 4, com valores elevados para DOM e DM e mais baixos para CL (fase de degradação). Os métodos estatísticos multivariados permitiram caracterizar as fases do desenvolvimento do mosaico sucessional, através das variáveis estruturais. A forma como foram estimadas as variáveis AD, CL e PC, porém, deve ser aprimorada, assim como é preciso incluir variáveis que discriminem melhor cada fase.

Distribuição ambiental e temporal das comunidades de macroalgas de riachos da Serra da Prata, Estado do Paraná, Sul do Brasil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)