Estudo de níveis de ozônio troposférico usando métodos de estatística univariada e multivariada para duas localidades da cidade do Rio de Janeiro

Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

Uso da calibração multivariada para a predição de propriedades físico-químicas de misturas de óleo de soja e biodiesel

O objetivo deste trabalho foi estabelecer um modelo empregando-se ferramentas de regressão multivariada para a previsão do teor em ésteres metílicos e, simultaneamente, de propriedades físico-químicas de misturas de óleo de soja e biodiesel de soja. O modelo foi proposto a partir da correlação das propriedades de interesse com os espectros de reflectância total atenuada no infravermelho médio das misturas. Para a determinação dos teores de ésteres metílicos foi utilizada a cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC), podendo esta ser uma técnica alternativa aos método de referência que utilizam a cromatografia em fase gasosa (EN 14103 e EN 14105). As propriedades físico-químicas selecionadas foram índice de refração, massa específica e viscosidade. Para o estudo, foram preparadas 11 misturas com diferentes proporções de biodiesel de soja e de óleo de soja (0-100 % em massa de biodiesel de soja), em quintuplicata, totalizando 55 amostras. A região do infravermelho estudada foi a faixa de 3801 a 650 cm-1. Os espectros foram submetidos aos pré-tratamentos de correção de sinal multiplicativo (MSC) e, em seguida, à centralização na média (MC). As propriedades de interesse foram submetidas ao autoescalamento. Em seguida foi aplicada análise de componentes principais (PCA) com a finalidade de reduzir a dimensionalidade dos dados e detectar a presença de valores anômalos. Quando estes foram detectados, a amostra era descartada. Os dados originais foram submetidos ao algoritmo de Kennard-Stone dividindo-os em um conjunto de calibração, para a construção do modelo, e um conjunto de validação, para verificar a sua confiabilidade. Os resultados mostraram que o modelo proposto por PLS2 (Mínimos Quadrados Parciais) foi capaz de se ajustar bem os dados de índice de refração e de massa específica, podendo ser observado um comportamento aleatório dos erros, indicando a presença de homocedasticidade nos valores residuais, em outras palavras, o modelo construído apresentou uma capacidade de previsão para as propriedades de massa específica e índice de refração com 95% de confiança. A exatidão do modelo foi também avaliada através da estimativa dos parâmetros de regressão que são a inclinação e o intercepto pela Região Conjunta da Elipse de Confiança (EJCR). Os resultados confirmaram que o modelo MIR-PLS desenvolvido foi capaz de prever, simultaneamente, as propriedades índice de refração e massa específica. Para os teores de éteres metílicos determinados por HPLC, foi também desenvolvido um modelo MIR-PLS para correlacionar estes valores com os espectros de MIR, porém a qualidade do ajuste não foi tão boa. Apesar disso, foi possível mostrar que os dados podem ser modelados e correlacionados com os espectros de infravermelho utilizando calibração multivariada

Evolução da deposição da matéria orgânica na Baía da Ilha Grande, RJ

Os ambientes costeiros vem sofrendo impactos devido a ocupação humana, um dos principais efeitos está na alteração da ciclagem de matéria orgânica (MO) na zona costeira. Para investigar as principais fontes de MO e avaliar como a atividade humana tem alterado a composição da MO sedimentar na baía da Ilha Grande (BIG), quatro testemunhos sedimentares (Abraão, Saco do Céu, TEBIG e Marina Piratas) foram datados e analisados para carbono orgânico, nitrogênio total, teor de finos, esteróis e n-álcoois. Os resultados indicam maiores contribuições de matéria orgânica alóctone nos testemunhos da enseada de Abraão e principalmente do Saco do Céu, estes testemunhos são enriquecidos em carbono orgânico e sedimentos finos, em comparação com os sedimentos coletados nas proximidades do TEBIG e da Marina Piratas. A partir dos anos de 1950 algumas alterações, como o incremento da contribuição fitoplanctônica,são observadas nos testemunhos foram indicadas pela Análise de Componentes Principais (PCA), destaca-se nesta época a acentuada mudança que ocorreu nas características granulométricas do testemunho da Marina Piratas. Estas alterações são efeitos indiretos da ação do homem que devido ao elevado crescimento populacional vem poluindo corpos dágua da região e destruindo ecossistemas de elevada importância como manguezais. No entanto através da análises dos marcadores de esgoto foi observado que a influência de MO de origem fecal nos sedimentos é muito pequena e cresceu muito pouco nas últimas décadas. Em conjunto com a elevada cobertura vegetal da região, os elevados índices pluviométricos regionais auxiliam a carrear grandes quantidades de material terrígeno para os sedimentos da baía como indicado pela predomínio de n-álcoois de cadeias longas

Contributo para o desenvolvimento de um Instrumento de Investigação Neuropsicológica

Tese apresentada à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de Doutor em Ciências Sociais, especialidade em Psicologia

Base de dados e chaves electrónicas ("e-keys"): ferramentas úteis no diagnóstico e identificação de nemátodes fitoparasitas

O objectivo do estudo centrou-se na avaliação da dinâmica de nemátodes fitoparasitas, e relação com alguns parâmetros físico-químicos, num terreno utilizado para produção de beterraba sacarina, na zona de Coruche. Com o intuito de acompanhar o processo de crescimento da cultura, o estudo foi efectuado de Janeiro a Junho de 2003. Recorreu-se a métodos standard para a amostragem, extracção e observação dos nemátodes. Empregaram-se comparações estatísticas entre a sua presença e distribuição. As relações entre fitoparasitas e vários parâmetros físico-químicos do seu habitat foram verificadas por análise de componentes principais (PCA), análise canónica de correspondência (CCA) e correlações. Em virtude das acções causadas pelas práticas agrícolas, a comunidade decresceu de Janeiro a Abril, aumentando até Junho com o início do processo de rega. O número de nemátodes do género Meloidogyne foi significativamente superior, secundado por Helicotylenchus e Tylenchus. As correlações entre indivíduos e parâmetros ambientais indicam que, aparte a influência directa do hospedeiro, o cálcio, o potássio e o azoto influenciaram as relações de abundância entre os géneros.

Cartografia geoquímica da ilha de Santiago com uma densidade de amostragem média/baixa

A ilha de Santiago é a maior do arquipélago de Cabo Verde, apresenta uma área de 991 km2, com um comprimento e largura máximos de 54,9 km e 29 km, respectivamente, e 1392 m de maior altitude. As condições climáticas e a erosão são alguns dos problemas naturais do arquipélago de Cabo Verde. Além disso, a intervenção humana no ambiente superficial revela-se muitas vezes inadequada e com forte impacto. A construção em solos com aptidão agrícola ou florestal, as actividades industriais, a deposição de materiais sólidos ou líquidos de forma inadequada, as práticas agrícolas incorrectas e intensivas, o uso abusivo de pesticidas e fertilizantes, a rega com água contaminada, a sobreexploração de aquíferos que levam muitas vezes à salinização, etc. têm enorme impacto em termos de contaminação de solos, águas superficiais e subterrâneas nas áreas envolventes. Por conseguinte, o conhecimento da variabilidade geoquímica natural é fundamental para a resolução de questões de índole económica, ambiental e de ordenamento do território, médica, e jurídica. A necessidade de construir uma base de dados de geoquímica georeferenciada que caracterize o ambiente superficial da ilha de Santiago foi a principal motivação para a realização deste estudo. Realizou-se um levantamento geoquímico de 337 amostras de sedimentos de corrente e 249 amostras de solos na ilha de Santiago, tendo sido seguidas as recomendações do Projecto Internacional IGCP 259 não só na fase de amostragem, mas também nas fases seguintes de preparação, análise, tratamento dos dados e elaboração de mapas. Determinaram-se os teores, na fracção < 2 mm, para 36 elementos – 9 elementos maiores (Al, Ca, Fe, K, Mg, Mn, Na, P, Ti) e 27 elementos vestigiais (Ag, As, Au, B, Ba, Bi, Cd, Co, Cr, Cu, Ga, Hg, La, Mo, Ni, Pb, S, Sb, Sc, Se, Sr, Th, Tl, U, V, W, Zn). Efectuou-se ainda a análise textural e estudou-se a composição mineralógica de cerca de 25% das amostras. Analisaram-se, também, 103 amostras de rochas, colhidas nas várias formações da ilha de Santiago, tendo sido determinados os teores de K2O, Na2O, Fe2O3(T), MnO, Sc, Cr, Co, Zn, Ga, As, Br, Rb, Zr, Sb, Cs, Ba, Hf, Ta, W, Th e U e REE, a fim de se fazer uma comparação com os teores destes elementos encontrados nos solos e sedimentos de corrente, averiguando se a sua variação é ou não essencialmente condicionada pela geoquímica da rocha-mãe. Os padrões geoquímicos obtidos através dos mapas de distribuição espacial foram correlacionados com a natureza da rocha mãe, o tipo de solo, e ainda com algumas fontes de contaminação. A interpretação dos resultados foi realizada não só pela observação dos mapas geoquímicos, mas também após análise estatística dos conjuntos de dados obtidos, e apoiada em informação diversa disponível. A utilização da Análise de Componentes Principais permitiu distinguir associações entre elementos químicos, quer de origem geogénica quer antropogénica. Foram ainda elaborados mapas de distribuição espacial de vários índices multielementares de importância ambiental, como o Índice de Acidificação Al/(Ca+Mg+K), Índice de Combi, Índice de Avaliação de Risco Ambiental e Índices de Enriquecimento/Contaminação para vários grupos de elementos considerados como “primary pollutant metals”.

Avaliação imobiliária: entre a ciência da avaliação e a arte da apreciação

Recentemente a avaliação imobiliária levou ao colapso de instituições financeiras e à crise no Subprime. A presente investigação pretende contribuir para perceber quais os factores preponderantes na avaliação imobiliária. O trabalho aborda a problemática da assimetria de informação, os diferentes métodos de avaliação imobiliária e a importância das externalidades. Empiricamente há diversos casos analisados através do uso da metodologia da Regressão Linear, Análise de Clusters e Análise de Componentes Principais da Análise Factorial. O primeiro caso analisado é direccionado à avaliação das externalidades, onde os resultados indicam que as externalidades positivas principais são as seguintes: as vistas de marina são mais valorizadas que as vistas de mar, as vistas frontais são mais valorizadas que as vistas laterais e existem diferenças de valorização ao nível do piso de acordo com o tipo de habitação (residência ou férias). O segundo estudo analisa como o método do rendimento ajuda na explicação da realidade portuguesa, no qual foram obtidos três clusters de rendas e três clusters de yields para cada uma das amostras. Os resultados demonstram que: (a) ambos os clusters, das yields e das rendas são formados por diferentes elementos (b) que o valor da oferta é explicado pelo método do rendimento, pelo cluster das yields e pela densidade populacional. No terceiro estudo foram inquiridos 427 indivíduos que procuravam apartamento para residência. A partir da Análise de Componentes Principais da Análise Factorial efectuada obtiveram-se sete factores determinantes na procura de apartamento: as externalidades negativas, as externalidades positivas, a localização de negócios no rés-do-chão do edifício de apartamentos, os interesses racionais de proximidade, as variáveis secundárias na utilização do edifício, as variáveis de rendimento e as variáveis de interesses pessoais. A principal conclusão é que como é uma área transdisciplinar, é difícil chegar a um único modelo que incorpore os métodos de avaliação e as diferentes dinâmicas da procura. O avaliador, deve analisar e fazer o seu scoring, tendo em conta o equilíbrio entre a ciência da avaliação e a arte da apreciação.

NMR in the characterization of heavy residual procedural streams

The main objective of this work was to monitor a set of physical-chemical properties of heavy oil procedural streams through nuclear magnetic resonance spectroscopy, in order to propose an analysis procedure and online data processing for process control. Different statistical methods which allow to relate the results obtained by nuclear magnetic resonance spectroscopy with the results obtained by the conventional standard methods during the characterization of the different streams, have been implemented in order to develop models for predicting these same properties. The real-time knowledge of these physical-chemical properties of petroleum fractions is very important for enhancing refinery operations, ensuring technically, economically and environmentally proper refinery operations. The first part of this work involved the determination of many physical-chemical properties, at Matosinhos refinery, by following some standard methods important to evaluate and characterize light vacuum gas oil, heavy vacuum gas oil and fuel oil fractions. Kinematic viscosity, density, sulfur content, flash point, carbon residue, P-value and atmospheric and vacuum distillations were the properties analysed. Besides the analysis by using the standard methods, the same samples were analysed by nuclear magnetic resonance spectroscopy. The second part of this work was related to the application of multivariate statistical methods, which correlate the physical-chemical properties with the quantitative information acquired by nuclear magnetic resonance spectroscopy. Several methods were applied, including principal component analysis, principal component regression, partial least squares and artificial neural networks. Principal component analysis was used to reduce the number of predictive variables and to transform them into new variables, the principal components. These principal components were used as inputs of the principal component regression and artificial neural networks models. For the partial least squares model, the original data was used as input. Taking into account the performance of the develop models, by analysing selected statistical performance indexes, it was possible to conclude that principal component regression lead to worse performances. When applying the partial least squares and artificial neural networks models better results were achieved. However, it was with the artificial neural networks model that better predictions were obtained for almost of the properties analysed. With reference to the results obtained, it was possible to conclude that nuclear magnetic resonance spectroscopy combined with multivariate statistical methods can be used to predict physical-chemical properties of petroleum fractions. It has been shown that this technique can be considered a potential alternative to the conventional standard methods having obtained very promising results.

Development of infrared spectroscopy for assessing bacterial quality in foods

Rapid and specific detection of foodborne bacteria that can cause food spoilage or illness associated to its consumption is an increasingly important task in food industry. Bacterial detection, identification, and classification are generally performed using traditional methods based on biochemical or serological tests and the molecular methods based on DNA or RNA fingerprints. However, these methodologies are expensive, time consuming and laborious. Infrared spectroscopy is a reliable, rapid, and economic technique which could be explored as a tool for bacterial analysis in the food industry. In this thesis it was evaluated the potential of IR spectroscopy to study the bacterial quality of foods. In Chapter 2, it was developed a calibration model that successfully allowed to predict the bacterial concentration of naturally contaminated cooked ham samples kept at refrigeration temperature during 8 days. In this part, it was developed the methodology that allowed the best reproducibility of spectra from bacteria colonies with minimal sample preparation, which was used in the subsequent work. Several attempts trying different resolutions and number of scans in the IR were made. A spectral resolution of 4 cm-1, with 32 scans were the settings that allowed the best results. Subsequently, in Chapter 3, it was made an attempt to identify 22 different foodborne bacterial genera/species using IR spectroscopy coupled with multivariate analysis. The principal component analysis, used as an exploratory technique, allowed to form distinct groups, each one corresponding to a different genus, in most of the cases. Then, a hierarchical cluster analysis was performed to further analyse the group formation and the possibility of distinction between species of the same bacterial genus. It was observed that IR spectroscopy not only is suitable to the distinction of the different genera, but also to differentiate species of the same genus, with the simultaneous use of principal component analysis and cluster analysis techniques. The utilization of IR spectroscopy and multivariate statistical analysis were also investigated in Chapter 4, in order to confirm the presence of Listeria monocytogenes and Salmonella spp. isolated from contaminated foods, after growth in selective medium. This would allow to substitute the traditional biochemical and serological methods that are used to confirm these pathogens and that delay the obtainment of the results up to 2 days. The obtained results allowed the distinction of 3 different Listeria species and the distinction of Salmonella spp. from other bacteria that can be mistaken with them. Finally, in chapter 5, high pressure processing, an emerging methodology that permits to produce microbiologically safe foods and extend their shelf-life, was applied to 12 foodborne bacteria to determine their resistance and the effects of pressure in cells. A treatment of 300 MPa, during 15 minutes at room temperature was applied. Gram-negative bacteria were inactivated to undetectable levels and Gram-positive showed different resistances. Bacillus cereus and Staphylococcus aureus decreased only 2 logs and Listeria innocua decreased about 5 logs. IR spectroscopy was performed in bacterial colonies before and after HPP in order to investigate the alterations of the cellular compounds. It was found that high pressure alters bands assigned to some cellular components as proteins, lipids, oligopolysaccharides, phosphate groups from the cell wall and nucleic acids, suggesting disruption of the cell envelopes. In this work, bacterial quantification and classification, as well as assessment of cellular compounds modification with high pressure processing were successfully performed. Taking this into account, it was showed that IR spectroscopy is a very promising technique to analyse bacteria in a simple and inexpensive manner.

Influência de descargas de água subterrânea na concentração de nutrientes e comunidade planctónica do sapal de Castro Marim, Vila Real de Santo António (SE, Portugal)

Dissertação de mest., Biologia Marinha, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2011

Predicting intention to work with social robots

The growing number of robotic solutions geared to interact socially with humans, social robots, urge the study of the factors that will facilitate or hinder future human robot collaboration. Hence the research question: what are the factors that predict intention to work with a social robot in the near future. To answer this question the following socio-cognitive models were studied, the theory of reasoned action, the theory of planned behavior and the model of goal directed behavior. These models purport that all the other variables will only have an indirect effect on behavior. That is, through the variables of the model. Based on the research on robotics and social perception/ cognition, social robot appearance, belief in human nature uniqueness, perceived warmth, perceived competence, anthropomorphism, negative attitude towards robots with human traits and negative attitudes towards interactions with robots were studied for their effects on attitude towards working with a social robot, perceived behavioral control, positive anticipated emotions and negative anticipated emotions. Study 1 identified the social representation of robot. Studies 2 to 5 investigated the psychometric properties of the Portuguese version of the negative attitude towards robots scale. Study 6 investigated the psychometric properties of the belief in human nature uniqueness scale. Study 7 tested the theory of reasoned action and the theory of planned behavior. Study 8 tested the model of goal directed behavior. Studies 7 and 8 also tested the role of the external variables. Study 9 tested and compared the predictive power of the three socio-cognitive models. Finally conclusion are drawn from the research results, and future research suggestions are offered.

Construção e validação da tabela nacional de funcionalidade para as doenças crónicas

© Ordem dos Médicos 2016

Avaliação das perceções dos estudantes do 1º ano em relação à praxe académica

XXIII Jornadas de Classificação e Análise de Dados (JOCLAD 2016), 31 de março a 2 de abril de 2016, Universidade de Évora, Évora, Portugal.

Reconhecimento de língua gestual

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e Computadores

Proposta de modelo para obtenção do Work Index das rochas

Este trabalho pretende estabelecer uma relação entre o Work Index e algumas propriedades das rochas. Através da pesquisa bibliográfica foram identificadas varias propriedades com possível influência no valor do Work Index, das quais foram seleccionadas a massa volúmica aparente, a resistência à carga pontual, a composição química, a composição mineralógica e a abrasividade. Adicionalmente a porosidade aberta e resistência à compressão também foram analisadas. Assim foram analisadas 10 amostras de rocha, quatro de granitos, uma de quartzodiorito, uma de ardósia, uma de serpentinito, uma de calcário, uma de mármore e uma de sienito nefelínico, sobre as quais já eram conhecidos os valores de cinco das propriedades referidas previamente, tendo sido determinados os valores das ainda desconhecidas, resistência à carga pontual e a abrasividade que está representada através do resultado do ensaio capon. Devido à dificuldade de execução do ensaio de determinação do Work Index de Bond foram recolhidos dados bibliográficos de valores do Work Index para as amostras de rocha seleccionadas e adoptado o valor médio para cada uma. Os dados obtidos foram tratados estatisticamente através do método de análise de componentes principais assim como através de regressões lineares simples e múltiplas. A análise de componentes principais permitiu identificar várias propriedades da rocha com possível influência sobre o Work Index de entre as analisadas. Foi possível estabelecer uma relação entre o Work Index e quatro das propriedades seleccionadas, designadamente a porosidade aberta, a resistência à compressão, a resistência à carga pontual e a abrasividade.