Estimativa da evapotranspiração de referência (ETo padrão FAO), para Minas Gerais, na ausência de alguns dados climáticos

A equação para determinar a evapotranspiração de referência (ETo), método de Penman-Monteith, parametrizada pela FAO (PM-FAO56), requer dados que, muitas vezes, não estão disponíveis na maioria das estações climatológicas. Para superar o problema da disponibilidade de dados climáticos, o boletim 56 da FAO propõe vários procedimentos para estimar a ETo na ausência dos dados de radiação, umidade relativa e velocidade do vento, e posterior substituição. Baseado nisto, o objetivo do presente estudo foi comparar a ETo estimada na ausência de dados de velocidade do vento ou da umidade relativa ou radiação solar com a ETo estimada, com os dados completos para várias localidades de Minas Gerais. A comparação foi realizada utilizando o coeficiente angular da regressão, o coeficiente de determinação, o índice de concordância de Willmott e os erros associados a cada metodologia. Verificou-se que, na ausência de dados de umidade relativa e velocidade do vento, o método de Penman-Monteith apresenta pequenos erros de estimativa. Na ausência dos dados de radiação, os erros são maiores em relação às outras variáveis. Na disponibilidade apenas das temperaturas máximas e mínimas, o método de PM-FAO56 apresenta desempenho superior ao método de Hargreaves-Samani.

Correção da magnitude da mortalidade por câncer do colo do útero no Brasil, 1996-2005

OBJETIVO: Desenvolver uma metodologia para correção da magnitude dos óbitos por câncer do colo do útero no Brasil. MÉTODOS: Os dados sobre os 9.607.177 óbitos foram obtidos do Sistema de Informação sobre Mortalidade, para o período de 1996 a 2005. Para a correção do sub-registro, foram utilizados os fatores de expansão gerados pelo Projeto Carga Global de Doença no Brasil - 1998. Para correção das categorias de diagnósticos desconhecidos, incompletos ou mal definidos de óbitos, foi aplicada redistribuição proporcional. Os dados ausentes de idade foram corrigidos por imputação. As correções foram aplicadas por Unidade Federativa e os resultados apresentados para o Brasil, região e áreas geográficas (capital, demais municípios das regiões metropolitanas e interior) por meio do percentual de variabilidade da magnitude das taxas, antes e após a correção dos óbitos. O comportamento das correções foi analisado por modelo de regressão linear multivariada com termos de interação entre região do País e área geográfica. RESULTADOS: As taxas corrigidas de mortalidade por câncer do colo do útero no Brasil mostraram um acréscimo de 103,4%, variando de 35% para as capitais da região Sul a 339% para o interior da região Nordeste. A redistribuição dos óbitos por câncer de útero sem especificação de localização anatômica promoveu os maiores acréscimos na magnitude das taxas. Os percentuais de correção, segundo ano de ocorrência do óbito, mostraram tendência estacionária no Brasil. CONCLUSÕES: Os resultados permitem concluir que a metodologia proposta foi adequada para corrigir a magnitude das taxas de mortalidade por câncer do colo do útero no País, mostrando que a mortalidade por esse câncer é ainda maior do que o observado nos informes oficiais.

Imputação múltipla livre de distribuição em tabelas incompletas de dupla entrada

O objetivo deste trabalho foi propor um novo algoritmo de imputação múltipla livre de distribuição, por meio de modificações no método de imputação simples recentemente desenvolvido por Yan para contornar o problema de desbalanceamento de experimentos. O método utiliza a decomposição por valores singulares de uma matriz e foi testado por meio de simulações baseadas em duas matrizes de dados reais completos, provenientes de ensaios com eucalipto e cana-de-açúcar, com retiradas aleatórias de valores em diferentes percentagens. A qualidade das imputações foi avaliada por uma medida de acurácia geral que combina a variância entre imputações e o viés quadrático médio delas em relação aos valores retirados. A melhor alternativa para imputação múltipla é um modelo multiplicativo que inclui pesos próximos a 1 para os autovalores calculados com a decomposição. A metodologia proposta não depende de pressuposições distribucionais ou estruturais e não tem restrições quanto ao padrão ou ao mecanismo de ausência dos dados.

Testes empíricos da eficiência do mercado acionário brasileiro

Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência do mercado acionário brasileiro a partir de testes estatísticos, para posterior modelagem das séries de retorno das ações, utilizando os modelos ARMA, ARCH, GARCH, Modelo de Decomposição e, por final, VAR. Para este trabalho foram coletados dados intradiários, que são considerados dados de alta freqüência e menos suscetíveis a possíveis alterações na estrutura de mercado, tanto micro como macroeconômicos. Optou-se por trabalhar com dados coletados a cada cinco minutos, devido à baixa liquidez dos ativos no mercado financeiro (que poderia acarretar em dados ausentes para intervalos de tempo inferiores). As séries escolhidas foram: Petrobrás PN, Gerdau PN, Bradesco PN, Vale do Rio Doce PN e o índice Ibovespa, que apresentam grande representatividade do mercado acionário brasileiro para o período analisado. Com base no teste de Dickey-Fuller, verificou-se indícios que o mercado acionário brasileiro possa ser eficiente e, assim foi proposto modelos para as séries de retorno das ações anteriormente citadas.

Comparação das águas dos rios Jaguari e Atibaia na região de lançamento de efluente de indústria petroquímica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise AMMI com dados imputados em experimentos de interação genótipo x ambiente de algodão

O objetivo deste trabalho foi avaliar a conveniência de definir o número de componentes multiplicativos dos modelos de efeitos principais aditivos com interação multiplicativa (AMMI) em experimentos de interações genótipo x ambiente de algodão com dados imputados ou desbalanceados. Um estudo de simulação foi realizado com base em uma matriz de dados reais de produtividade de algodão em caroço, obtidos em ensaios de interação genótipo x ambiente, conduzidos com 15 cultivares em 27 locais no Brasil. A simulação foi feita com retiradas aleatórias de 10, 20 e 30% dos dados. O número ótimo de componentes multiplicativos para o modelo AMMI foi determinado usando o teste de Cornelius e o teste de razão de verossimilhança sobre as matrizes completadas por imputação. Para testar as hipóteses, quando a análise é feita a partir de médias e não são disponibilizadas as repetições, foi proposta uma correção com base nas observações ausentes no teste de Cornelius. Para a imputação de dados, foram considerados métodos usando submodelos robustos, mínimos quadrados alternados e imputação múltipla. Na análise de experimentos desbalanceados, é recomendável escolher o número de componentes multiplicativos do modelo AMMI somente a partir da informação observada e fazer a estimação clássica dos parâmetros com base nas matrizes completadas por imputação.

Imputação de dados baseado em otimização por enxame de partículas considerando os principais mecanismos de ausência de dados

Durante o processo de extração do conhecimento em bases de dados, alguns problemas podem ser encontrados como por exemplo, a ausência de determinada instância de um atributo. A ocorrência de tal problemática pode causar efeitos danosos nos resultados finais do processo, pois afeta diretamente a qualidade dos dados a ser submetido a um algoritmo de aprendizado de máquina. Na literatura, diversas propostas são apresentadas a fim de contornar tal dano, dentre eles está a de imputação de dados, a qual estima um valor plausível para substituir o ausente. Seguindo essa área de solução para o problema de valores ausentes, diversos trabalhos foram analisados e algumas observações foram realizadas como, a pouca utilização de bases sintéticas que simulem os principais mecanismos de ausência de dados e uma recente tendência a utilização de algoritmos bio-inspirados como tratamento do problema. Com base nesse cenário, esta dissertação apresenta um método de imputação de dados baseado em otimização por enxame de partículas, pouco explorado na área, e o aplica para o tratamento de bases sinteticamente geradas, as quais consideram os principais mecanismos de ausência de dados, MAR, MCAR e NMAR. Os resultados obtidos ao comprar diferentes configurações do método à outros dois conhecidos na área (KNNImpute e SVMImpute) são promissores para sua utilização na área de tratamento de valores ausentes uma vez que alcançou os melhores valores na maioria dos experimentos realizados.

Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares

As análises biplot que utilizam os modelos de efeitos principais aditivos com inter- ação multiplicativa (AMMI) requerem matrizes de dados completas, mas, frequentemente os ensaios multiambientais apresentam dados faltantes. Nesta tese são propostas novas metodologias de imputação simples e múltipla que podem ser usadas para analisar da- dos desbalanceados em experimentos com interação genótipo por ambiente (G×E). A primeira, é uma nova extensão do método de validação cruzada por autovetor (Bro et al, 2008). A segunda, corresponde a um novo algoritmo não-paramétrico obtido por meio de modificações no método de imputação simples desenvolvido por Yan (2013). Também é incluído um estudo que considera sistemas de imputação recentemente relatados na literatura e os compara com o procedimento clássico recomendado para imputação em ensaios (G×E), ou seja, a combinação do algoritmo de Esperança-Maximização com os modelos AMMI ou EM-AMMI. Por último, são fornecidas generalizações da imputação simples descrita por Arciniegas-Alarcón et al. (2010) que mistura regressão com aproximação de posto inferior de uma matriz. Todas as metodologias têm como base a decomposição por valores singulares (DVS), portanto, são livres de pressuposições distribucionais ou estruturais. Para determinar o desempenho dos novos esquemas de imputação foram realizadas simulações baseadas em conjuntos de dados reais de diferentes espécies, com valores re- tirados aleatoriamente em diferentes porcentagens e a qualidade das imputações avaliada com distintas estatísticas. Concluiu-se que a DVS constitui uma ferramenta útil e flexível na construção de técnicas eficientes que contornem o problema de perda de informação em matrizes experimentais.

PARAFAC: uma ferramenta quimiométrica para tratamento de dados multidimensionais. Aplicações na determinação direta de fármacos em plasma humano por espectrofluorimetria

Since the last decade, the combined use of chemometrics and molecular spectroscopic techniques has become a new alternative for direct drug determination, without the need of physical separation. Among the new methodologies developed, the application of PARAFAC in the decomposition of spectrofluorimetric data should be highlighted. The first objective of this article is to describe the theoretical basis of PARAFAC. For this purpose, a discussion about the order of chemometric methods used in multivariate calibration and the development of multi-dimensional methods is presented first. The other objective of this article is to divulge for the Brazilian chemical community the potential of the combination PARAFAC/spectrofluorimetry for the determination of drugs in complex biological matrices. For this purpose, two applications aiming at determining, respectively, doxorrubicine and salicylate in human plasma are presented.

Mapeamento de semeaduras de soja (Glycine max (L.)Merr.) mediante dados MODIS/Terra E TM/Landsat 5: um comparativo

The objective of this work was to compare the soybean crop mapping in the western of Parana State by MODIS/Terra and TM/Landsat 5 images. Firstly, it was generated a soybean crop mask using six TM images covering the crop season, which was used as a reference. The images were submitted to Parallelepiped and Maximum Likelihood digital classification algorithms, followed by visual inspection. Four MODIS images, covering the vegetative peak, were classified using the Parallelepiped method. The quality assessment of MODIS and TM classification was carried out through an Error Matrix, considering 100 sample points between soybean or not soybean, randomly allocated in each of the eight municipalities within the study area. The results showed that both the Overall Classification (OC) and the Kappa Index (KI) have produced values ranging from 0.55 to 0.80, considered good to very good performances, either in TM or MODIS images. When OC and KI, from both sensors were compared, it wasn't found no statistical difference between them. The soybean mapping, using MODIS, has produced 70% of reliance in terms of users. The main conclusion is that the mapping of soybean by MODIS is feasible, with the advantage to have better temporal resolution than Landsat, and to be available on the internet, free of charge.

Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais

The main objective of this work was to evaluate the linear regression between spectral response and soybean yield in regional scale. In this study were monitored 36 municipalities from the west region of the states of Parana using five images of Landsat 5/TM during 2004/05 season. The spectral response was converted in physical values, apparent and surface reflectances, by radiometric transformation and atmospheric corrections and both used to calculate NDVI and GVI vegetation indices. Those ones were compared by multiple and simple regression with government official yield values (IBGE). Diagnostic processing method to identify influents values or collinearity was applied to the data too. The results showed that the mean surface reflectance value from all images was more correlated with yield than individual dates. Further, the multiple regressions using all dates and both vegetation indices gave better results than simple regression.

A metalinguagem como lugar da interpretação: terminologia e bases de dados informatizadas

The main objective of this work is to discuss the notion of metalanguage concerning the use of thesaurus (symbols systems, functions indicators, descriptors) utilized by indexers for article representation in computerized bibliographical databases. Our corpus comprises article abstracts and bibliographical database descriptors LILACS (Literatura Latino-Americana em Ciências da Saúde) and SOCIOFILE Sociological Abstracts. We aim at clarifying the effects of subjectivity in the functioning of indexing taking account the grounds for interpretation that allow different meanings.

Metodologia para a suavização de dados biomecanicos por função não parametrica ponderada local robusta

Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Educação Física

Protocolo de lesão esportiva no esporte paralímpico (PLEEP) : proposta para a coleta de dados

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Detecção de contaminação de solo por vinhaça através de análise de dados de eletrorresistividade

The vinasse, awaste produced in the proportion of 13 liters for each liter of alcohol. It has a high potential of polluting groundwater and superficial water resources, changes the soil behaviour and can also develop sanilization problems. This work aims to evaluate the efficiency of the DC-resistivity method in detecting and mapping anomalies caused by inappropriate disposal of vinasse in an inactive infiltration tank located at Sepé-Tiarajú settlement of landless agricultural laborers in the Ribeirão Preto region. Besides, as secondary goals, this work aims to characterize the type of anomaly residue as well as to diagnose its influence inside and outside of the limits of the tank. Eleven electrical resistivity tomography profiles were carried out with the dipole-dipole array, 10m of dipoles length and 5 leveis of investigation The geophysical survey enabled us to conclude that the DC-resistivity method is appropriate for mapping the contamination plume caused by intense vinasse disposal and its influence. It enabled also to conclude that the contamination exceeds the tank limits. The vinasse influence can be characterized by low resistivity values between 10 Ohm.m and 90 Ohm.m and its behavior can be compared with the one of the chorume, which is also conductive.