970 resultados para spatial statistics of areas


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The variation of soil textural characteristics is a function of the relief and parent materials. The objective of this work was to study soil texture spatial variability from different parent material in Pereira Barreto, SP. An area of 530.67 hectares was mapped through the use of Global Positioning System receivers and obtaining of Digital Elevation Models. A set of 201 soil samples was collected from every seven hectares, at three depths: 0 - 0.25 m; 0.25 - 0.50 m; and 0.80 - 1.00 m. The amounts of sand, silt and clay were obtained by the pipette method and analyzed by both descriptive statistics and geostatistics. Soil textures varied as a function of parent materials and topography.

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Soil CO2 emission (FCO2) is governed by the inherent properties of the soil, such as bulk density (BD). Mapping of FCO2 allows the evaluation and identification of areas with different accumulation potential of carbon. However, FCO2 mapping over larger areas is not feasible due to the period required for evaluation. This study aimed to assess the quality of FCO2 spatial estimates using values of BD as secondary information. FCO2 and BD were evaluated on a regular sampling grid of 60 m × 60 m comprising 141 points, which was established on a sugarcane area. Four scenarios were defined according to the proportion of the number of sampling points of FCO2 to those of BD. For these scenarios, 67 (F67), 87 (F87), 107 (F107) and 127 (F127) FCO2 sampling points were used in addition to 127 BD sampling points used as supplementary information. The use of additional information from the BD provided an increase in the accuracy of the estimates only in the F107, F67 and F87 scenarios, respectively. The F87 scenario, with the approximate ratio between the FCO2 and BD of 1.00:1.50, presented the best relative improvement in the quality of estimates, thereby indicating that the BD should be sampled at a density 1.5 time greater than that applied for the FCO2. This procedure avoided problems related to the high temporal variability associated with FCO2, which enabled the mapping of this variable to be elaborated in large areas.

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

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A distribuição espacial das espécies de cigarrinhas (Dilobopterus costalimai Young, Acrogonia sp. e Oncometopia facialis Signoret), vetoras da Xylella fastidiosa, agente causal da Clorose Variegada dos Citros, foi estudada com o uso da geoestatística. As avaliações foram feitas em um pomar comercial de laranja 'Pêra' (Citrus sinensis [L.] Osb.), objetivando estabelecer meios para melhor controle dos vetores e da doença. O monitoramento da ocorrência das cigarrinhas no pomar foi feito através de amostragens mensais, utilizando-se armadilhas adesivas amarelas de 3 x 5, distribuídas uniformemente em 50 pontos na área, dispostas em laranjeiras à altura de 1,5 m do solo e substituídas mensalmente. Acrogonia sp. foi a espécie prevalente nas amostragens. Os resultados possibilitaram ajustar modelos aos semivariogramas da distribuição espacial das três espécies no pomar estudado. Durante os três anos consecutivos de amostragem, as populações de Acrogonia sp., D. costalimai e O. facialis apresentaram modelos de distribuição agregada somente nos meses de verão, inverno e primavera, respectivamente, mostrando a necessidade de monitoramento constante desses vetores para reduzir a sua população em épocas favoráveis ao seu desenvolvimento. Através de parâmetros geoestatísticos foi possível calcular a área de agregação das cigarrinhas no pomar. A espécie Acrogonia sp. apresentou área média de agregação de 15.760 m², enquanto para O. facialis e D. costalimai foi possível constatar áreas médias de agregação de 11.555 m² e 10.980 m², respectivamente. Esses resultados indicaram que para um levantamento seguro de cigarrinhas é necessário pelo menos dispor de uma armadilha por hectare.

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

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

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Background: Leptospirosis is an important zoonotic disease associated with poor areas of urban settings of developing countries and early diagnosis and prompt treatment may prevent disease. Although rodents are reportedly considered the main reservoirs of leptospirosis, dogs may develop the disease, may become asymptomatic carriers and may be used as sentinels for disease epidemiology. The use of Geographical Information Systems (GIS) combined with spatial analysis techniques allows the mapping of the disease and the identification and assessment of health risk factors. Besides the use of GIS and spatial analysis, the technique of data mining, decision tree, can provide a great potential to find a pattern in the behavior of the variables that determine the occurrence of leptospirosis. The objective of the present study was to apply Geographical Information Systems and data prospection (decision tree) to evaluate the risk factors for canine leptospirosis in an area of Curitiba, PR.Materials, Methods & Results: The present study was performed on the Vila Pantanal, a urban poor community in the city of Curitiba. A total of 287 dog blood samples were randomly obtained house-by-house in a two-day sampling on January 2010. In addition, a questionnaire was applied to owners at the time of sampling. Geographical coordinates related to each household of tested dog were obtained using a Global Positioning System (GPS) for mapping the spatial distribution of reagent and non-reagent dogs to leptospirosis. For the decision tree, risk factors included results of microagglutination test (MAT) from the serum of dogs, previous disease on the household, contact with rats or other dogs, dog breed, outdoors access, feeding, trash around house or backyard, open sewer proximity and flooding. A total of 189 samples (about 2/3 of overall samples) were randomly selected for the training file and consequent decision rules. The remained 98 samples were used for the testing file. The seroprevalence showed a pattern of spatial distribution that involved all the Pantanal area, without agglomeration of reagent animals. In relation to data mining, from 189 samples used in decision tree, a total of 165 (87.3%) animal samples were correctly classified, generating a Kappa index of 0.413. A total of 154 out of 159 (96.8%) samples were considered non-reagent and were correctly classified and only 5/159 (3.2%) were wrongly identified. on the other hand, only 11 (36.7%) reagent samples were correctly classified, with 19 (63.3%) samples failing diagnosis.Discussion: The spatial distribution that involved all the Pantanal area showed that all the animals in the area are at risk of contamination by Leptospira spp. Although most samples had been classified correctly by the decision tree, a degree of difficulty of separability related to seropositive animals was observed, with only 36.7% of the samples classified correctly. This can occur due to the fact of seronegative animals number is superior to the number of seropositive ones, taking the differences in the pattern of variable behavior. The data mining helped to evaluate the most important risk factors for leptospirosis in an urban poor community of Curitiba. The variables selected by decision tree reflected the important factors about the existence of the disease (default of sewer, presence of rats and rubbish and dogs with free access to street). The analyses showed the multifactorial character of the epidemiology of canine leptospirosis.

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The influence of several environmental factors oil the abundance and spatial-temporal distribution of the shrimp Artemesia longinaris were investigated from January 1998 to December 1999 in the Ubatuba region of São Paulo State, Brazil. Collections were performed monthly in the bays of Ubatumirim (UBM), Ubatuba (UBA) and Mar Virado (MV). Six sampling transects were estabilshed in each bay, four were parallel to the shore line, and two were next to the rocky shores. A commercial shrimp fishing boat equipped with two 'double-rig' nets was used. A total of 11,503 individuals was collected, including 1633 from UBM, 6344 from UBA and 3526 from MV the majority of the captured specimens came from the deeper areas (15 to 20 m) with high salinity (34 to 36 ppt). The highest abundance of A. longinaris in Ubatuba bay was recorded in areas where fine and very fine sand comprised more than 70% of the sediment. Moreover, the abundance of A. longinaris followed a seasonal trend, being higher during the summer, when intrusions of cold South Atlantic Coastal Waters (SACW) are frequent. Thus, type of sediment, temperature and salinity are determinant factors in the distribution of A. longinaris in the studied region.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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A emissão de CO2 do solo apresenta alta variabilidade espacial, devido à grande dependência espacial observada nas propriedades do solo que a influenciam. Neste estudo, objetivou-se: caracterizar e relacionar a variabilidade espacial da respiração do solo e propriedades relacionadas; avaliar a acurácia dos resultados fornecidos pelo método da krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana; e avaliar a incerteza na predição da variabilidade espacial da emissão de CO2 do solo e demais propriedades utilizando a simulação sequencial gaussiana. O estudo foi conduzido em uma malha amostral irregular com 141 pontos, instalada sobre a cultura de cana-de-açúcar. Nesses pontos foram avaliados a emissão de CO2 do solo, a temperatura do solo, a porosidade livre de água, o teor de matéria orgânica e a densidade do solo. Todas as variáveis apresentaram estrutura de dependência espacial. A emissão de CO2 do solo mostrou correlações positivas com a matéria orgânica (r = 0,25, p < 0,05) e a porosidade livre de água (r = 0,27, p <0,01) e negativa com a densidade do solo (r = -0,41, p < 0,01). No entanto, quando os valores estimados espacialmente (N=8833) são considerados, a porosidade livre de água passa a ser a principal variável responsável pelas características espaciais da respiração do solo, apresentando correlação de 0,26 (p < 0,01). As simulações individuais propiciaram, para todas as variáveis analisadas, melhor reprodução das funções de distribuição acumuladas e dos variogramas, em comparação à krigagem e estimativa E-type. As maiores incertezas na predição da emissão de CO2 estiveram associadas às regiões da área estudada com maiores valores observados e estimados, produzindo estimativas, ao longo do período estudado, de 0,18 a 1,85 t CO2 ha-1, dependendo dos diferentes cenários simulados. O conhecimento das incertezas gerado por meio dos diferentes cenários de estimativa pode ser incluído em inventários de gases do efeito estufa, resultando em estimativas mais conservadoras do potencial de emissão desses gases.

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A Leishmaniose Visceral (LV) é causada por protozoários do gênero Leishmania e transmitida por flebotomíneos do gênero Lutzomyia, os quais vêm adaptando-se ao ambiente peridomiciliar, onde o cão é sua principal fonte de alimento, aumentando assim o risco de casos em humanos. Neste trabalho, foram utilizadas técnicas de geoprocessamento e de estastística espacial como contribuição à compreensão da dinâmica epidemiológica da LV na área urbana de Ilha Solteira-SP.

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Este artigo tem por objetivo identificar padrões na distribuição espacial dos casos de dengue ocorridos no município de Cruzeiro/SP, no ano de 2006. Trata-se de um estudo ecológico e exploratório que utiliza as ferramentas de análise espacial na elaboração de mapas temáticos, com dados obtidos do SinanNet. Foi feita uma análise por área, tomando-se como unidade o setor censitário do IBGE; a análise considerou quatro meses do ano de 2006 que mostra a ocorrência da doença no município. Os mapas temáticos foram construídos pelo programa computacional TerraView 3.3.1; assim como os valores dos índices de Moran Global (I M) mês a mês e o estimador de Kernel. Foram georreferenciados 691 casos de dengue (taxa de 864,2 casos/100.000 habitantes); os Índices de Moran e p-valores obtidos foram I M = 0,080 (março) p = 0,11; I M = 0,285 (abril) p = 0,01; I M = 0,201 (maio) p = 0,01 e I M = 0,002 (junho) p = 0,57. Os primeiros casos foram identificados na região nordeste e central e os últimos casos, na região norte, nordeste e central. Foi possível identificar os setores censitários onde a epidemia teve início e como ocorreu têmporo-espacialmente no município.

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