1000 resultados para Modelos atmosféricos


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Nowadays, with the implantation of GNSS (Global Navigation Satellite System) reference station networks, several positioning techniques have been developed and/or improved. Using such kind of network data it is possible to model the GNSS distance dependent errors and to compute correction terms for the network region. Several methods have been developed to formulate the corrections terms from network stations data. A method that has been received a great attention is the Virtual Reference Station (VRS). The idea is that the VRS data resemble as much as possible a real receiver data placed in the same local. Therefore, the user has the possibility of using the VRS as if it were a real reference station in your proximities, and to accomplish the relative positioning with a single frequency receiver. In this paper it is described a different methodology applied to implement the VRS concept, using atmospheric models developed by Brazilian researchers. Besides, experiments for evaluating the quality of generated VRS are presented, showing the efficiency of the proposed method.

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A capacidade de prever precisamente a produção de energia renovável é extremamente relevante tanto do ponto de vista económico como para controlo da estabilidade da rede elétrica. Para tal, é necessário realizar uma previsão das condições meteorológicas adjacentes à produção de energia a partir de fontes de energia renovável. Vários modelos de previsão têm sido utilizados para este fim, desde modelos atmosféricos a modelos estatísticos, onde se destacam métodos como Redes Neuronais Artificiais ou a Metodologia de Box & Jenkins. Lidar com dados meteo-rológicos pode revelar algumas complicações devido à possível instabilidade das medições, com-plicando o desenvolvimento de um modelo de previsão adequado. Neste trabalho pretende-se realizar a previsão de produção a partir de uma instalação fotovoltaica e um gerador eólico através do uso da Metodologia de Box & Jenkins para desenvolver um modelo capaz de realizar a previsão das condições meteorológicas para diferentes horizontes temporais medidos no topo do edifício do Departamento de Engenharia Eletrotécnica (DEE) da Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT), Universidade Nova de Lisboa (UNL), e usando esses valores para calcular a produção de energia. Os resultados obtidos revelaram um bom desempenho quando comparados os resultados previstos com os resultados reais para o mesmo período de tempo, garantindo que podem ser utilizados para calcular a previsão de potência produzida através das instalações presentes no local e encorajando novos estudos no tema.

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The weather and climate has a direct influence in agriculture, it affects all stages of farming, since soil preparation to harvest. Meteorological data derived from automatic or conventional weather stations are used to monitor these effects. These meteorological data has problems like difficulty of data access and low density of meteorological stations in Brazil. Meteorological data from atmospheric models, such as ECMWF (European Center for Medium-Range Weather Forecast) can be an alternative. Thus, the aim of this study was to compare 10-day period precipitation, maximum and minimum air temperature data from the ECMWF model with interpolated maps from 33 weather stations in Sao Paulo state between 2005 and 2010 and generate statistical maps pixel by pixel. Statistical index showed spatially satisfactory (most of the results with R 2 > 0.60, d > 0.7, RMSE < 5°C and < 50 mm; Es < 5°C and < 24 mm) in period and ECMWF model can be recommended for use in the Sao Paulo state.

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

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Este trabajo constituye la simulación de un entorno para un sistema de separación de aeronaves basada en tiempos (TBS). El trabajo se divide en dos secciones: la generación de modelos atmosféricos, y la generación y simulación de trayectoria. Se pretende así recrear la ejecución de una maniobra de aproximación final en diferentes escenarios. La sección de generación de modelos atmosféricos es responsable de construir diferentes modelos de atmósfera, en los que poder obtener valores de presión, temperatura, viento y otras variables atmosféricas, para cualquier posición y tiempo deseados. La sección de generación y simulación de trayectoria se centra en la maniobra de aproximación final a pista, construyendo una trayectoria típica de aproximación final. Después, utilizando los datos atmosféricos de la primera sección, se realiza una simulación de una aeronave realizando dicha aproximación final, obteniéndose todos los datos relativos a velocidades respecto al aire y respecto a tierra, posiciones, tiempo transcurrido, etc. Como resultado, se obtiene información sobre la ejecución de la maniobra de aproximación final. Esta información es sensible a las variaciones de las condiciones atmosféricas de la simulación.

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El movimiento de grandes masas de aire en la atmósfera en las latitudes medias, está controlado principalmente por el llamado balance geostrófico. Este es un balance entre la fuerza de Coriolis y el gradiente de presión matemáticamente análogo al balance hidrostático que da lugar a las ecuaciones de Saint Venant en el estudio de ondas de gravedad en aguas poco profundas. La utilización de este balance como primer término en la expansión asintótica sistemática de las ecuaciones de movimiento, da lugar a una evolución temporal que está controlada por las llamadas ecuaciones cuasi-geostróficas. La dinámica regida por las ecuaciones cuasi-geostróficas da lugar a la formación de frentes entre masas de aire a distintas temperaturas. Se puede conjeturar que estos frentes corresponden a los observados efectivamente en la atmósfera. Dichos frentes pueden emitir ondas de gravedad, que evolucionan en escalas de longitud y tiempo mucho menores que las mesoescalas del balance geostrófico y corresponden por lo tanto, a mecanismos físicos ignorados por el modelo cuasi-geostrófico. Desde un punto de vista matemático la derivación del modelo cuasi-geostrófico "filtra" las frecuencias altas, en particular las ondas de gravedad. Esto implica que, para entender el proceso de formación de estas ondas es necesario desarrollar un modelo mucho más amplio que contemple la interacción de las mesoescalas cuasi-geostróficas y las microescalas de las ondas de gravedad. Este es un problema análogo al estudio de los efectos de la inclusión de un término dispersivo pequeño en una ecuación hiperbólica no lineal. En este contexto, cuando la parte hiperbólica genera un frente de choque, la dispersión produce oscilaciones de alta frecuencia cuyo estudio es un problema abierto y de mucho interés. Con la combinación de cuidadosas expansiones asintóticas, estudios numéricos y análisis teóricos, desarrollaremos y estudiaremos un modelo matemático simplificado para el estudio de los fenómenos mencionados.

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The main purpose of the present work is to study the concentration of atmospheric particles (PM10 and PM2.5) in the Candiota (RS) region using HV PM10 and dichotomous samplers. Four sampling sites at a distance of 50 km from the emission source were selected: Aceguá, Aeroporto, 8 de Agosto and Pedras Altas. Samples were collected from December 2000 to December 2001. The values obtained with the ISCST (Industrial Source Complex Term) model and with the samplers were compared on January 21st, April 5th, July 14th, August 1st, and October 13th 2001, and are representative of frontal systems occurring in the study area.

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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.

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Neste artigo é apresentado um Sistema de Apoio à Decisão Espacial (SADE) onde os decisores podem facilmente definir diferentes tipos de problemas espaciais recorrendo a diferentes categorias de objetos, pré-definidas ou a definir, associando- lhes características com ou sem dependência espacial, e indicando formas de interferência (impactos) entre essas caracte- rísticas/propriedades. A análise espacial para determinação ou avaliação de configurações alternativas para a localização de diferentes tipos de ocorrências espaciais será feita através da utilização interativa do SADE de acordo com conjuntos de regras intrínsecas aos vários elementos gráficos (objetos, categorias, características, impactos) utilizados na definição dos problemas. O teste à generalidade representativa e analítica do SADE proposto é efectuado recorrendo a um problema concreto, suficientemente específico e complexo, relativo à aplicação de modelos gaussianos para o estudo da dispersão atmosférica de eventuais poluentes resultantes do tratamento de resíduos sólidos. A região em estudo está limitada, neste exemplo, ao município de Coimbra, Portugal. Para este município estão acessíveis, e são utilizados, os dados demográficos ao nível da secção de voto (censos oficiais) e, como tal, é possível a realização de um estudo realístico do impacto com populações humanas.

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A poluição atmosférica é considerada atualmente um dos maiores problemas da sociedade contemporânea, por ameaçar sua qualidade de vida, pois gera impactos negativos no meio ambiente natural e antrópico. Dentre as formas de controle da poluição atmosférica de fontes fixas podem-se destacar a diluição das emissões na atmosfera devido aos efeitos de dispersão, a adoção de equipamentos de controle antes do lançamento dos gases ou a realocação de fonte, visto ser uma possibilidade a ser sugerida durante o procedimento de licenciamento ambiental de empreendimentos com potencial poluidor do ar. Atualmente modelos computacionais de dispersão de poluentes na atmosfera vêm sendo amplamente utilizados na simulação da concentração de poluentes, visando auxiliar órgãos ambientais no prognóstico da qualidade do ar ou suprir deficiências de monitoramento de emissões atmosféricas. O presente trabalho estudou a qualidade do ar e avaliou a dispersão de poluentes atmosféricos sobre Vila do Conde e áreas de influência do Distrito Industrial de Barcarena, no município de Barcarena, estado do Pará, com auxílio do modelo AERMOD View, visto a possibilidade de se estabelecer uma relação entre os níveis de emissões dos poluentes na fonte, com as concentrações dos mesmos no ar, bem como identificar pontos críticos de poluição. O Índice de Qualidade do Ar – IQA e as fragilidades das populações humanas das áreas afetadas pelos poluentes atmosféricos, também foram mensurados na pesquisa. A metodologia empregada permitiu mensurar a concentração média de poluentes atmosféricos durante um determinado tempo de modelagem, informações quanto ao alcance da pluma de poluentes foram alcançados também. São fornecidos ainda informações quanto à relação entre o valor de pico e o valor médio da concentração nas áreas receptoras, provocadas por empreendimentos com características operacionais similares ao modelado. Os resultados demostram que a influência de parâmetros meteorológicos, na dispersão de poluentes são indispensáveis e determinantes na previsão do impacto na qualidade do ar e no planejamento do uso e ocupação do solo de áreas que abrigam atividades poluidoras da atmosfera.

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Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.

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La generalización del uso de dispositivos móviles, con su consiguiente aumento del tráfico de datos, está generando una demanda cada vez mayor de bandas de frecuencia para el despliegue de sistemas de comunicación inalámbrica, así como una creciente congestión en las bandas bajas del espectro (hasta 3 GHz). Entre las posibles soluciones a este problema, se ha propuesto que la próxima generación de sistemas celulares, 5G, hagan uso de la banda milimétrica, entre 30 GHz y 300 GHz, donde hay anchos de banda contiguos disponibles con tamaños muy difíciles de encontrar en las frecuencias en uso en la generación actual. Este Proyecto de Fin de Grado tiene como finalidad estudiar la viabilidad del despliegue de sistemas celulares en dicha banda, basándose en los estudios tanto empíricos como teóricos ya publicados, así como en las recomendaciones de la UIT donde se estudian las características de propagación en estas bandas. En un siguiente apartado, se han analizado los documentos disponibles de los distintos proyectos y grupos, como pueden ser METIS-2020, impulsado por la Comisión Europea o IMT-2020 promovido por la UIT, dedicados a definir los futuros estándares de comunicación y sus características, así como la evolución de los actuales. Aparte del trabajo de documentación, se han realizado una serie de simulaciones. En primer lugar, se ha utilizado MATLAB para estudiar el comportamiento y la atenuación de la onda electromagnética a las frecuencias de interés en diferentes ubicaciones y climas, tanto en ubicaciones habituales como extremas, estudiándose los efectos de los gases atmosféricos y los hidrometeoros. También se ha utilizado software de planificación radioeléctrica profesional para hacer estudios de cobertura en entornos tanto urbanos, entre ellos Madrid o Barcelona, suburbanos, como Tres Cantos (Madrid) y O Barco de Valdeorras (Orense), y rurales como Valdefuentes (Cáceres) y Quiruelas de Vidriales (Zamora). Por último se han recogido todos los resultados, tanto los provenientes de los estudios como los obtenidos de nuestras propias simulaciones, y se ha realizado un breve comentario, comparando estos y analizando su impacto para posibles despliegues futuros de redes 5G. ABSTRACT. The generalization of mobile device use, with its associated data traffic growth, is generating a growing demand of spectrum for its use in the deployment of wireless telecommunication systems, and a growing congestion in the lower end of the spectrum (until 3 GHz). Among the possible solutions for this problem, it has been proposed that the next generation of cellular systems, 5G, makes use of the millimeter band, between 30 GHz and 300 GHz, where there are contiguous bandwidths with sizes hardly available in the bands used in the present. This Project aims to study the feasibility of cellular system deployments in said band, based on published empirical and theoretical studies and papers, and the ITU recommendations, where the propagation characteristics in those bands are studied. In the next section, available documentation coming from the different study groups and projects like METIS 2020 promoted by the European Commission, or IMT-2020, promoted by the ITU has been studied. In the documentation, future telecommunication standards and its characteristics and the evolution of the current ones are defined. Besides the documentation work, a series of simulations have been carried out. First, MATLAB has been used to study the behavior and attenuation of the electromagnetic wave at the frequencies of interest in different locations and climates, studying the effects of atmospheric gasses and hydrometeors in conventional and extreme locations. Industry standard radioelectric planning software has been used to study the coverage in different environments, such as urban locations like Madrid and Barcelona, both in Spain, suburban locations like Tres Cantos (Madrid, Spain) and O Barco de Valdeorras (Orense, Spain) and rural locations such as Valdefuentes (Cáreces, Spain) and Quiruelas de Vidriales (Zamora, Spain). Finally, all the results, both from the documentation and our own simulations, have been collected, and a brief commentary has been made, comparing those results and their possible impact in the future deployment of 5G networks.

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A constante evolução da tecnologia disponibilizou, atualmente, ferramentas computacionais que eram apenas expectativas há 10 anos atrás. O aumento do potencial computacional aplicado a modelos numéricos que simulam a atmosfera permitiu ampliar o estudo de fenômenos atmosféricos, através do uso de ferramentas de computação de alto desempenho. O trabalho propôs o desenvolvimento de algoritmos com base em arquiteturas SIMT e aplicação de técnicas de paralelismo com uso da ferramenta OpenACC para processamento de dados de previsão numérica do modelo Weather Research and Forecast. Esta proposta tem forte conotação interdisciplinar, buscando a interação entre as áreas de modelagem atmosférica e computação científica. Foram testadas a influência da computação do cálculo de microfísica de nuvens na degradação temporal do modelo. Como a entrada de dados para execução na GPU não era suficientemente grande, o tempo necessário para transferir dados da CPU para a GPU foi maior do que a execução da computação na CPU. Outro fator determinante foi a adição de código CUDA dentro de um contexto MPI, causando assim condições de disputa de recursos entre os processadores, mais uma vez degradando o tempo de execução. A proposta do uso de diretivas para aplicar computação de alto desempenho em uma estrutura CUDA parece muito promissora, mas ainda precisa ser utilizada com muita cautela a fim de produzir bons resultados. A construção de um híbrido MPI + CUDA foi testada, mas os resultados não foram conclusivos.

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This work outlines the historic development of the concept and main theories of energy transfer, as well as the principal experiments carried out to confirm or refute the proposed theories. Energy transfer in coordination compounds is also discussed with a focus on rare earth systems.

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The research approaches recycling of urban waste compost (UWC) as an alternative fertilizer for sugarcane crop and as a social and environmental solution to the solids residuals growth in urban centers. A mathematical model was used in order to know the metal dynamics as decision support tool, aiming to establish of criteria and procedures for UWC's safe use, limited by the amount of heavy metal. A compartmental model was developed from experimental data in controlled conditions and partially checked with field data. This model described the heavy metal transference in the system soil-root-aerial portion of sugarcane plants and concluded that nickel was metal to be concern, since it takes approximately three years to be attenuated in the soil, reaching the aerial portions of the plant at high concentrations. Regarding factors such as clay content, oxide level and soil pH, it was observed that for soil with higher buffering capacity, the transfer of the majority of the metals was slower. This model may become an important tool for the attainment of laws regarding the UWC use, aiming to reduce environment contamination the waste accumulation and production costs.