Análise de séries temporais de coordenadas estimadas com GPS: uma proposta metodológica para detecção, remoção e recuperação de efeitos sazonais

GPS active networks are more and more used in geodetic surveying and scientific experiments, as water vapor monitoring in the atmosphere and lithosphere plate movement. Among the methods of GPS positioning, Precise Point Positioning (PPP) has provided very good results. A characteristic of PPP is related to the modeling and/or estimation of the errors involved in this method. The accuracy obtained for the coordinates can reach few millimeters. Seasonal effects can affect such accuracy if they are not consistent treated during the data processing. Coordinates time series analyses have been realized using Fourier or Harmonics spectral analyses, wavelets, least squares estimation among others. An approach is presented in this paper aiming to investigate the seasonal effects included in the stations coordinates time series. Experiments were carried out using data from stations Manaus (NAUS) and Fortaleza (BRFT) which belong to the Brazilian Continuous GPS Network (RBMC). The coordinates of these stations were estimated daily using PPP and were analyzed through wavelets for identification of the periods of the seasonal effects (annual and semi-annual) in each time series. These effects were removed by means of a filtering process applied in the series via the least squares adjustment (LSQ) of a periodic function. The results showed that the combination of these two mathematical tools, wavelets and LSQ, is an interesting and efficient technique for removal of seasonal effects in time series.

Análise de séries temporais de coordenadas estimadas com gps: Uma proposta metodológica para detecção, remoção e recuperação de efeitos sazonais

GPS active networks are more and more used in geodetic surveying and scientific experiments, as water vapor monitoring in the atmosphere and lithosphere plate movement. Among the methods of GPS positioning, Precise Point Positioning (PPP) has provided very good results. A characteristic of PPP is related to the modeling and / or estimation of the errors involved in this method. The accuracy obtained for the coordinates can reach few millimeters. Seasonal effects can affect such accuracy if they are not consistent treated during the data processing. Coordinates time series analyses have been realized using Fourier or Harmonics spectral analyses, wavelets, least squares estimation among others. An approach is presented in this paper aiming to investigate the seasonal effects included in the stations coordinates time series. Experiments were carried out using data from stations Manaus (NAUS) and Fortaleza (BRFT) which belong to the Brazilian Continuous GPS Network (RBMC). The coordinates of these stations were estimated daily using PPP and were analyzed through wavelets for identification of the periods of the seasonal effects (annual and semi-annual) in each time series. These effects were removed by means of a filtering process applied in the series via the least squares adjustment (LSQ) of a periodic function. The results showed that the combination of these two mathematical tools, wavelets and LSQ, is an interesting and efficient technique for removal of seasonal effects in time series.

Análise de séries temporais de coordenadas estimadas com GPS: uma proposta metodológica para eliminação de efeitos sazonais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise das séries temporais de monitoramento de nível d'água em poços no aqüífero Rio Claro

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Métodos lineares e não lineares de análise de séries temporais e sua aplicação no estudo da variabilidade da frequência cardíaca de jovens saudáveis

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicação de análise de séries temporais em perfis de poço

Esta tese descreve a aplicação de análise de séries temporais em perfis de poço. Através desta técnica é possível avaliar-se a repetição e a resolução vertical de perfis, e determinar-se o intervalo de amostragem e a velocidade de perfilagem ideais para diferentes perfis. A comparação entre três poços é também feita, baseada num mesmo tipo de perfil. Para tanto, na seqüência utilizada, procurou-se manter num mesmo domínio os dados cuja quantidade total de amostras (N) por perfil não ultrapassou 2048. Desses dados, foram inicialmente retirados o valor médio das amostras e o alinhamento polinomial algébrico eventualmente nelas embutido. Em seguida, foi efetuada a aplicação do ponderador cossenoidal, do filtro passa-alta, da janela Hanning, do cálculo da função coerência, do espectro de fase, da razão sinal-ruído e dos espectros de potência do sinal e do ruído, nesta ordem. Para a função coerência, fez-se necessário o cálculo dos níveis de confiança de 50%, 90% e 95%. O cálculo do primeiro nível teve por base a necessidade de se determinar a resolução vertical de alguns perfis, e dos demais, a fim de que fosse obtida uma informação referente à localização daqueles níveis para a coerência calculada. Em relação ao espectro de fase, seu cálculo surgiu da necessidade de se obter uma informação adicional a respeito dos perfis manipulados, ou seja, o conhecimento da ocorrência ou não de deslocamento relativo de profundidade entre a seção principal e a seção repetida. A razão sinal-ruído foi calculada no sentido de possibilitar a comparação, como elemento avaliador dos diversos tipos de perfis, com a coerência e o cálculo dos espectros de potência. Os espectros de potência do sinal e do ruído foram calculados para se ter mais um parâmetro de avaliação da seção repetida, já que em tese, os espectros de potência do sinal e do ruído da seção repetida devem ser iguais aos respectivos espectros da seção principal. Os dados utilizados na aplicação da metodologia proposta foram fornecidos pela PETROBRÁS e oriundos de quatro poços da Bacia Potiguar emersa. Por questões de sigilo empresarial, os poços foram identificados como poços A, B, C e D. A avaliação da repetição entre diferentes tipos de perfis indica que, para o poço A, o perfil micro-esférico (MSFL) tem repetição melhor do que o perfil de porosidade neutrônica (CNL), o qual tem, por sua vez, repetição melhor do que o perfil de raios gama normal (GR). Para os perfis do poço D, uma diminuição da velocidade de perfilagem de 550 m/h para 275 m/h é vantajosa apenas para o perfil de porosidade neutrônica. Já a velocidade de perfilagem de 920 m/h, utilizada, na obtenção dos perfis do poço C, é totalmente inadequada para os perfis de resistividade (MSFL, ILD e ILM). A diminuição do intervalo de amostragem de 0,20 m para 0,0508 m, nos perfis de raios gama e de porosidade neutrônica, e 0,0254 m para o perfil de densidade, apresenta bons resultados quando aplicada no poço D. O cálculo da resolução vertical indica, para o perfil de porosidade neutrônica, uma superioridade qualitativa em relação ao perfil de raios gama normal, ambos pertencentes ao poço A. Para o poço C, o perfil micro-esférico apresenta uma resolução vertical na mesma ordem de grandeza da resolução do perfil de raios gama do poço B, o que evidencia ainda mais a inconveniência da velocidade de perfilagem utilizada no poço C. Já para o poço D, o cálculo da resolução vertical indica uma superioridade qualitativa do perfil de densidade de alta resolução em relação ao perfil de raios gama de alta resolução. A comparação entre os poços A, B e D, levada a efeito através dos respectivos perfis de porosidade neutrônica normais, comprova que a presença de ruído aleatório, em geral, está diretamente ligada à porosidade da formação - uma maior porosidade indica uma presença maior de ruído e, por conseguinte, uma queda qualitativa no perfil obtido. A análise do espectro de fase de cada perfil indica um deslocamento em profundidade, existente entre as seções principal e repetida de todos os perfis do poço C. E isto pôde ser confirmado com a posterior superposição das seções.

Análise de séries temporais de multicaminho em estações de monitoramento contínuo

Data from reference stations are widely used in GNSS (Global Navigation Satellite System) positioning, and can be used in relative positioning or network-based positioning concept. Positioning accuracy will be directly influenced by errors in signals collected in these stations. In this paper, it is aimed at evaluating these data quality using temporal series of multipath index MP1 and MP2. A statistical study of temporal series with 7 years of daily observations related to 7 stations from RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo) was accomplished. In order to investigate trends and seasonality a linear regression model, correlograms, and Fourier periodograms were used. We also used a harmonic adjust to identify peaks on temporal series. At last, the possible causes of seasonality found in some stations were discussed. It was also possible to identify peaks in MP values of March and October months (mainly in stations located near geomagnetic equator).

Aplicação da análise de séries temporais para detecção e prognóstico de danos em estruturas inteligentes

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Análise, imputação de dados e interfaces computacionais em estudos de séries temporais epidemiológicas

efeitos são frequentemente observados na morbidade e mortalidade por doenças respiratórias e cardiovasculares, câncer de pulmão, diminuição da função respiratória, absenteísmo escolar e problemas relacionados com a gravidez. Estudos também sugerem que os grupos mais suscetíveis são as crianças e os idosos. Esta tese apresenta estudos sobre o efeito da poluição do ar na saúde na saúde na cidade do Rio de Janeiro e aborda aspectos metodológicos sobre a análise de dados e imputação de dados faltantes em séries temporais epidemiológicas. A análise de séries temporais foi usada para estimar o efeito da poluição do ar na mortalidade de pessoas idosas por câncer de pulmão com dados dos anos 2000 e 2001. Este estudo teve como objetivo avaliar se a poluição do ar está associada com antecipação de óbitos de pessoas que já fazem parte de uma população de risco. Outro estudo foi realizado para avaliar o efeito da poluição do ar no baixo peso ao nascer de nascimentos a termo. O desenho deste estudo foi o de corte transversal usando os dados disponíveis no ano de 2002. Em ambos os estudos foram estimados efeitos moderados da poluição do ar. Aspectos metodológicos dos estudos epidemiológicos da poluição do ar na saúde também são abordados na tese. Um método para imputação de dados faltantes é proposto e implementado numa biblioteca para o aplicativo R. A metodologia de imputação é avaliada e comparada com outros métodos frequentemente usados para imputação de séries temporais de concentrações de poluentes atmosféricos por meio de técnicas de simulação. O método proposto apresentou desempenho superior aos tradicionalmente utilizados. Também é realizada uma breve revisão da metodologia usada nos estudos de séries temporais sobre os efeitos da poluição do ar na saúde. Os tópicos abordados na revisão estão implementados numa biblioteca para a análise de dados de séries temporais epidemiológicas no aplicativo estatístico R. O uso da biblioteca é exemplificado com dados de internações hospitalares de crianças por doenças respiratórias no Rio de Janeiro. Os estudos de cunho metodológico foram desenvolvidos no âmbito do estudo multicêntrico para avaliação dos efeitos da poluição do ar na América Latina o Projeto ESCALA.

Análise de variância WAVELET de séries temporais com dados faltantes: avaliação do índice de cintilação ionosférica S4 em sinais de satélite GPS

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Análise de variância WAVELET de séries temporais com dados faltantes: avaliação do índice de cintilação ionosférica S4 em sinais de satélite GPS

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Análise de métodos para detecção de mudanças estruturais em séries temporais climáticas

The time series analysis has played an increasingly important role in weather and climate studies. The success of these studies depends crucially on the knowledge of the quality of climate data such as, for instance, air temperature and rainfall data. For this reason, one of the main challenges for the researchers in this field is to obtain homogeneous series. A time series of climate data is considered homogeneous when the values of the observed data can change only due to climatic factors, i.e., without any interference from external non-climatic factors. Such non-climatic factors may produce undesirable effects in the time series, as unrealistic homogeneity breaks, trends and jumps. In the present work it was investigated climatic time series for the city of Natal, RN, namely air temperature and rainfall time series, for the period spanning from 1961 to 2012. The main purpose was to carry out an analysis in order to check the occurrence of homogeneity breaks or trends in the series under investigation. To this purpose, it was applied some basic statistical procedures, such as normality and independence tests. The occurrence of trends was investigated by linear regression analysis, as well as by the Spearman and Mann-Kendall tests. The homogeneity was investigated by the SNHT, as well as by the Easterling-Peterson and Mann-Whitney-Pettit tests. Analyzes with respect to normality showed divergence in their results. The von Neumann ratio test showed that in the case of the air temperature series the data are not independent and identically distributed (iid), whereas for the rainfall series the data are iid. According to the applied testings, both series display trends. The mean air temperature series displays an increasing trend, whereas the rainfall series shows an decreasing trend. Finally, the homogeneity tests revealed that all series under investigations present inhomogeneities, although they breaks depend on the applied test. In summary, the results showed that the chosen techniques may be applied in order to verify how well the studied time series are characterized. Therefore, these results should be used as a guide for further investigations about the statistical climatology of Natal or even of any other place.

Sistemas complexos, séries temporais e previsibilidade

Para qualquer sistema observado, físico ou qualquer outro, geralmente se deseja fazer predições para sua evolução futura. Algumas vezes, muito pouco é conhecido sobre o sistema. Se uma série temporal é a única fonte de informação no sistema, predições de valores futuros da série requer uma modelagem da lei da dinâmica do sistema, talvez não linear. Um interesse em particular são as capacidades de previsão do modelo global para análises de séries temporais. Isso pode ser um procedimento muito complexo e computacionalmente muito alto. Nesta dissertação, nos concetraremos em um determinado caso: Em algumas situações, a única informação que se tem sobre o sistema é uma série sequencial de dados (ou série temporal). Supondo que, por detrás de tais dados, exista uma dinâmica de baixa dimensionalidade, existem técnicas para a reconstrução desta dinâmica.O que se busca é desenvolver novas técnicas para poder melhorar o poder de previsão das técnicas já existentes, através da programação computacional em Maple e C/C++.

Análise de séries de tempo e modelo de formação de expectativas

É fato comum na teoria econômica que os indivíduos reagem a valores correntes de variáveis e a seus valores esperados no futuro. Como as expectativas se formam ainda é matéria de debates. É improvável que exista um único mecanismo explicativo. Propomos como uma importante aplicação do estudo de séries de tempo, a geração de modelos de formação de expectativas através de tais técnicas. Neste trabalho descrevemos e discutimos os modelos de formação de expectativas mais usuais empregados em estudos econômicos passados.

Prevendo inflação usando séries temporais e combinações de previsões

O propósito deste estudo é analisar a capacidade dos modelos econométricos ARMA, ADL, VAR e VECM de prever inflação, a fim de verificar qual modelagem é capaz de realizar as melhores previsões num período de até 12 meses, além de estudar os efeitos da combinação de previsões. Dentre as categorias de modelos analisados, o ARMA (univariado) e o ADL (bivariado e multivariado), foram testados com várias combinações de defasagens. Foram realizadas previsões fora-da-amostra utilizando 3 períodos distintos da economia brasileira e os valores foram comparados ao IPCA realizado, a fim de verificar os desvios medidos através do EQM (erro quadrático médio). Combinações das previsões usando média aritmética, um método de média ponderada proposto por Bates e Granger (1969) e média ponderada através de regressão linear múltipla foram realizadas. As previsões também foram combinadas com a previsão do boletim FOCUS do Banco Central. O método de Bates e Granger minimiza a variância do erro da combinação e encontra uma previsão com variância do erro menor ou igual à menor variância dos erros das previsões individuais, se as previsões individuais forem não viesadas. A conclusão é que, com as técnicas de séries temporais utilizadas, alguns modelos individuais fornecem previsões com EQM relativamente baixos. Destacando-se, dentre eles, os modelos VAR e VECM. Porém, com a combinação de previsões os EQM obtidos são menores do que os das previsões individuais usadas para combinação. Na maioria dos casos, a combinação de previsões com o boletim FOCUS também melhorou significativamente os resultados e forneceu previsões com EQM menores do que os das previsões individuais, destacando-se, dentre os métodos de combinações utilizados, a combinação via regressão linear múltipla.