848 resultados para Variáveis climáticas
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Medicina Veterinária - FCAV
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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O presente trabalho está inserido num contexto de estudos relativos à caracterização e otimização de esquadrias residenciais em madeira. A contextualização dos estudos considera: o meio ambiente, com suas variáveis climáticas e locais; a constituição física e tecnológica de materiais, sistemas e componentes da esquadria; o perfil de desempenho técnico, funcional e utilitário, propiciado pela esquadria; e os processos técnicos de projeto, produção e instalação. Os instrumentos metodológicos aplicados no presente estudo são: entrevistas, levantamento dimensional, representação gráfica e observações para análise de processos de projeto, produção e instalação. O resultado principal está na análise comparativa e reformulação do projeto das esquadrias de um protótipo de habitação sustentável edificado no Campus da Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS, em Porto Alegre. Como resultados complementares citam-se: o mapeamento das características físicas e mecânicas de madeiras, passíveis de serem empregadas na produção de esquadrias, e um estudo de informações que deveriam constar nas especificações técnicas e representações gráficas dos projetos de esquadrias residenciais em madeira.
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A mancha preta dos citros é uma doença causada pelo fungo Guignardia citricarpa que produz lesões em frutos em variedades de laranja doce comerciais, causando a queda precoce dos frutos, diminuindo a produtividade e levando a sua depreciação para o mercado de fruta fresca. O objetivo do trabalho foi desenvolver e validar um modelo de favorabilidade climática da mancha preta dos citros relacionado a ocorrência dos sintomas da doença no Estado de São Paulo. Desenvolveu-se um sistema empírico com base em um banco de dados da ocorrência da doença e das condições climáticas, em campo, nos municípios de Barretos/SP e Gavião Peixoto/SP, durante as Safras 2007/2008 e 2008/2009. A variedade de laranjeira doce utilizada nos experimentos foi a 'Valência' enxertada sobre limoeiro 'Cravo', com 10 anos de idade. Para a incidência da mancha preta foi avaliada a porcentagem de frutos com sintomas na planta e para a severidade, a porcentagem de casca lesionada por fruto. Na análise de regressão as variáveis climáticas e os dados de intensidade de doença de Barretos foram selecionados no procedimento 'stepwise'. As melhores equações de regressão foram selecionadas pelo coeficiente de determinação (R²) e pela significância da regressão no teste F (P < 0,05 e P < 0,01) que resultou na equação Y= -502,43 + 9,61 X10 + 4,78 X30 + 0,54 X46 - 7,9 X50 em que Y=Índice de Favorabilidade, X10 é a temperatura média, X30 é a umidade relativa média, X46 é o molhamento foliar e X50 é a temperatura média durante o molhamento foliar, determinados com dados de intervalos de sete dias. Procedeu-se a validação no campo no município de Gavião Peixoto durante a Safra 2008/2009, realizando a correlação entre a incidência e severidade observadas no experimento e os dados previstos que foram os determinados pela equação, sendo que a correlação mostrou-se positiva para a incidência da doença com um R²=0,87.
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Foi conduzido um trabalho para estudar as relações entre variáveis produtivas, fisiológicas e de conforto animal de búfalos e fatores do ambiente físico, em sistema silvipastoril, envolvendo mogno africano (Kaya ivorensis) e nim indiano (Azadirachta indica) e pastejo rotacionado intensivo de Cynodon nlemfuensis, no período de maio de 2003 a novembro de 2004, na Unidade de Pesquisa Animal “Senador Álvaro Adolpho”, Embrapa Amazônia Oriental, Belém, Pará, no tipo climático Afi, com época mais chuvosa de dezembro a maio e menos chuvosa, de junho a novembro. A área de pastagem experimental, de 5,4 ha, está dividida em seis piquetes, com permanência animal de cinco dias e 25 dias de descanso. Foram utilizados 26 bubalinos Murrah, inteiros, com idade entre 231 e 303 dias. Efetuou-se análise descritiva dos dados experimentais, para obtenção de médias, desvio padrão, valores mínimos e máximos, correlações e variâncias, considerando-se ganho de peso, disponibilidade e composição química da forrageira, variáveis fisiológicas dos animais, variáveis climáticas, desenvolvimento das essências florestais, Índices de Conforto (IC) e de Temperatura – Umidade (ITU). Observou-se excelente desempenho ponderal dos animais experimentais, com ganhos médios de 0,911 kg/dia e peso vivo final de 510 kg. Nos períodos mais e menos chuvosos, a disponibilidade, os níveis de proteína bruta do caule, folha e planta inteira e a digestibilidade “in vitro” da matéria seca e da orgânica da forrageira foram satisfatórios, atendendo as necessidades mínimas para manutenção e destacado desempenho produtivo. Houve interferências das variáveis meteorológicas nos batimentos cardíacos, freqüência respiratória, temperatura retal e movimento ruminal dos animais. O IC ultrapassou o nível crítico, principalmente no período menos chuvoso, bem como os níveis de ITU foram elevados, suplantando o considerado de emergência, indicando a necessidade de práticas de manipulação do ambiente físico para elevar o desempenho animal. O desenvolvimento das essências florestais já fornece melhor ambiência aos animais, em função do sombreamento, o que contribui para a redução do estresse térmico e promove melhor performance produtiva dos búfalos.
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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The genus Brachycephalus is endemic to the Atlantic rainforest and is distributed mainly in the southeastern and southern Brazil. Currently, it has 17 recognized species, most of them, associated with mountainous habitats along the Serra do Mar and Serra da Mantiqueira ridges. Here we use an ecological niche modelling approach based on climatic variables, to assess the potential niche of the mountainous species of this genus. The model generated was then projected to future scenarios considering the last IPCC report, in order to estimate the impacts of climate changes on these species distribution. Results show a decrease in the total suitable area for the mountainous Brachycephalus species, as well as tendencies already observed for other organisms, such as, pole and upward migrations. A southern area on Planalto de Paranapiacaba increases in suitability for these species. We suggest special efforts on new surveys and conservation on the northern part of their distribution, once this seems to be the region more affected by climate changes on the projected scenarios
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Microseisms are continuous vibrations pervasively recorded in the mili Hertz to 1 Hz frequency range. These vibrations are mostly composed of Rayleigh waves and are strongest in the 0.04 to 1 Hz frequency band. Their precise source mechanisms are still a matter of debate but it is agreed that they are related to atmospheric perturbations and ocean gravity waves. The Saint Peter Saint Paul Archipelago (SPSPA) is located in the equatorial region of the Atlantic Ocean about 1,100 km distant from the Brazilian northeastern coast. The SPSPA is composed by a set of several small rocky formations with a total area of approximately 17,000 m². Due to its remote distance from the continent and the lack of cultural noise, this location is a unique location for measuring microseismic noise and to investigate its relation with some climate and oceanographic variables. In the SPSPA we have recorded both primary microseisms (PM) at 0.04 – 0.12 Hz and the secondary microseisms (SM) at 0.12 – 0.4 Hz during 10 months in 2012 and 2013. Our analysis indicates a good correlation between the microseismic noise in the region and a seasonal dependency. In particular, the winter in the northern hemisphere. We have also shown that most of the PM is generated in the SPSPA itself. The SM source location depends with the seasonal climatic and oceanographic variables in the northern hemisphere
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Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.
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No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.
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Os registros de vazões líquidas obtidos das estações fluviométricas são válidos, unicamente, para o local de onde foram coletados ou muito próximo a ele. Na maioria das vezes, a região de influência deste não inclui o local de interesse para o desenvolvimento de projetos de recursos hídricos. Este inconveniente, geralmente, pode ser resolvido através do uso de métodos de regionalização hidrológica. Para determinar os coeficientes da equação de regionalização, o procedimento mais usado consiste em: i) estabelecer uma relação do tipo exponencial multivariada entre a variável dependente (vazão média de longo prazo ou média anual de cheia) e as covariáveis (variáveis climáticas e fisiográficas da bacia hidrográfica); ii) linearizar a equação anterior mediante a transformação logarítmica de ambos os membros; iii) utilizar modelos lineares de regressão para estimar os coeficientes, geralmente, o método dos mínimos quadrados ordinários; e iv) aplicar a transformação inversa para definir a equação. A aplicação deste procedimento implica assumir certas propriedades dos dados (assimetria positiva, registros da mesma extensão e que os mesmos possuem o mesmo período de início e fim, entre outros) que dificilmente podem ser atendidas, prejudicando a verificação das hipóteses nas quais estão baseados os métodos lineares de regressão e, em conseqüência, seu adequado uso, bem como a confiabilidade dos resultados obtidos. Esta pesquisa apresenta um aprimoramento dos métodos de regionalização de vazões geralmente empregados, incluindo-se técnicas que levam em consideração as limitações anteriores. Estas técnicas foram: i) uso da transformada de Box-Cox na linearização da equação exponencial multivariada; ii) determinação dos coeficientes da equação de regionalização usando mínimos quadrados ponderados; e iii) verificação se os resíduos da regressão estão correlacionados ou não. Para o desenvolvimento e verificação da metodologia proposta foram usados somente registros fluviométricos de Bacias Hidrográficas Brasileiras, que drenam suas águas para o Rio Grande do Sul e/ou que estejam localizadas dentro dele. Geograficamente, a área de estudo inclui a totalidade do estado do Rio Grande do Sul e parte de Santa Catarina. As equações de regionalização foram definidas usando dados de vazões médias de longo prazo e média de cheia, para tempo de retorno de 2,33 e 50 anos. Neste último caso, as freqüências foram estimadas através do método dos momentos-L.Comparando os resultados obtidos utilizando o modelo de regionalização hidrológica proposto neste trabalho (transformada de Box-Cox / mínimos quadrados ponderados) junto a seus similares gerados usando a metodologia convencional (transformada logarítmica / mínimos quadrados ordinários) e de modelos intermediários (transformada logarítmica / mínimos quadrados ponderados e transformada de Box-Cox / mínimos quadrados ordinários), os mesmos podem ser considerados satisfatórios, visto que em todas as simulações realizadas o modelo proposto forneceu melhores resultados que aqueles obtidos com os outros modelos, sendo utilizado como padrão de comparação: 1) a qualidade do ajuste, 2) o grau de verificação das hipóteses dos métodos lineares de regressão e 3) os erros na estimativa das descargas, em termos de vazão específica. Nas simulações realizadas usando os modelos intermediários, observou-se que: i) na regionalização de vazões médias, o ganho de considerar a heterogeneidade temporal dos dados é maior do que corrigir a assimetria dos mesmos; ii) quando são usadas séries de descargas máximas, ocorre o efeito contrário, visto que o ganho de corrigir a assimetria das séries é maior do que o efeito da heterogeneidade temporal dos dados. Com relação aos resíduos da regressão, contrariamente ao esperado, os mesmos não sugerem estar correlacionados; isto pode ser conseqüência de utilizar como variável dependente um único registro por estação (vazão média de longo prazo ou média anual de cheia).
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O Brasil é o segundo produtor mundial de soja [Glycine max (L.) Merr.] e o sétimo de óleo vegetal. A produção brasileira desta oleaginosa alcançou 61 milhões de toneladas na safra 2007/08 e projeta-se, para 2020, produção de 105 milhões de toneladas. O consumo de biodiesel em 2008 representou um milhão de toneladas e a demanda por este biocombustível deverá atingir 3,1 milhões de toneladas em 2020. Para atender esta demanda haverá ampliação da área plantada principalmente na região Centro-Oeste, mas também exigirá esforços no aumento de produtividade. Visando melhor conhecimento das inferências das variáveis climáticas temperatura e radiação global sobre o desenvolvimento da soja e sua produtividade de grãos e óleo, foi proposto um modelo estocástico com distribuição normal truncada para os dados de temperatura máxima, mínima e média. Também foi incluído neste modelo distribuição triangular assimétrica para determinação da produtividade de óleo mais provável. Foram estipuladas oito datas de semeadura para a localidade de Piracicaba/SP onde está localizada a estação meteorológica da ESALQ/USP, fornecedora dos dados climáticos utilizados neste estudo. Conclui-se que: (i) ao longo das datas de semeadura houve redução do ciclo com o aumento da temperatura média; (ii) a redução do ciclo da cultura de soja interferiu nas produtividades de grãos e de óleo; (iii) a radiação global média nos trinta dias após a antese refletiram-se na partição de fotoassimilados e na produtividade de grãos e óleo; (iv) os modelos estocásticos podem ser utilizados para a previsão das produtividades de soja e óleo.
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A ocorrência de eventos climáticos extremos, tais como aumento da temperatura, furacões, enchentes e secas, tem sido cada vez mais frequente ao redor do mundo. A literatura de finanças tem documentado esforços dirigidos à avaliação de impactos econômicos oriundos das variações climáticas, com consequências significantes na economia mundial. Entretanto, especialmente no Brasil, um dos principais mercados emergentes, pouco tem sido pesquisado, sobretudo com vistas à avaliação dos impactos de eventos climáticos no nível das empresas. Sendo assim, esta tese analisa, de forma inédita, o impacto de eventos climáticos sobre o valor de empresas pertencentes a duas indústrias de elevado interesse nacional, sob a forma de dois ensaios. Em primeiro lugar analisa-se o impacto de chuvas extremas sobre o preço de ações do setor de alimentos brasileiro. Para tanto, é conduzida a pesquisa empregando dados diários do preço de ações de seis empresas dessa indústria. A partir da localização da principal região de atuação dessas empresas, são considerados os respectivos dados diários referentes às chuvas extremas. Com o emprego da metodologia híbrida ARMA-GARCH-GPD, constatou-se que, nas empresas avaliadas, as chuvas extremas impactaram significantemente em mais da metade dos 198 dias de chuvas extremas ocorridos entre 28/02/2005 e 30/12/2014, acarretando perdas médias diárias ao redor de 1,97% no dia posterior a chuva extrema. Em termos de valor de mercado, isso representa perda média total ao redor de US$682,15 mi em um único dia. Em segundo lugar avalia-se o impacto de variáveis climáticas e localização sobre o valor das empresas do setor de energia do Brasil, a partir de dados referentes às empresas do setor elétrico brasileiro, bem como precipitação pluviométrica, temperatura e localização geográfica das empresas. A partir da análise de dados em painel estático e painel espacial, os resultados sugerem que temperatura e precipitação pluviométrica têm efeito significante sobre o valor dessas empresas. O presente estudo pode vir a contribuir no processo de estruturação e criação de um mercado de derivativos climáticos no Brasil.