Modelagem da dispersão de odores em ambientes urbanos

O presente trabalho investigou o problema da modelagem da dispersão de compostos odorantes em presença de obstáculos (cúbicos e com forma complexa) sob condição de estabilidade atmosférica neutra. Foi empregada modelagem numérica baseada nas equações de transporte (CFD1) bem como em modelos algébricos baseados na pluma Gausseana (AERMOD2, CALPUFF3 e FPM4). Para a validação dos resultados dos modelos e a avaliação do seu desempenho foram empregados dados de experimentos em túnel de vento e em campo. A fim de incluir os efeitos da turbulência atmosférica na dispersão, dois diferentes modelos de sub-malha associados à Simulação das Grandes Escalas (LES5) foram investigados (Smagorinsky dinâmico e WALE6) e, para a inclusão dos efeitos de obstáculos na dispersão nos modelos Gausseanos, foi empregado o modelo PRIME7. O uso do PRIME também foi proposto para o FPM como uma inovação. De forma geral, os resultados indicam que o uso de CFD/LES é uma ferramenta útil para a investigação da dispersão e o impacto de compostos odorantes em presença de obstáculos e também para desenvolvimento dos modelos Gausseanos. Os resultados também indicam que o modelo FPM proposto, com a inclusão dos efeitos do obstáculo baseado no PRIME também é uma ferramenta muito útil em modelagem da dispersão de odores devido à sua simplicidade e fácil configuração quando comparado a modelos mais complexos como CFD e mesmo os modelos regulatórios AERMOD e CALPUFF. A grande vantagem do FPM é a possibilidade de estimar-se o fator de intermitência e a relação pico-média (P/M), parâmetros úteis para a avaliação do impacto de odores. Os resultados obtidos no presente trabalho indicam que a determinação dos parâmetros de dispersão para os segmentos de pluma, bem como os parâmetros de tempo longo nas proximidades da fonte e do obstáculo no modelo FPM pode ser melhorada e simulações CFD podem ser usadas como uma ferramenta de desenvolvimento para este propósito. Palavras chave: controle de odor, dispersão, fluidodinâmica computacional, modelagem matemática, modelagem gaussiana de pluma flutuante, simulação de grandes vórtices (LES).

Modelagem geoestatística das incertezas da distribuição espacial do fósforo disponível no solo, em área de cana-de-açúcar

O fósforo destaca-se como um dos nutrientes limitantes ao desenvolvimento da cultura da cana-de-açúcar em solos brasileiros. Esse elemento apresenta grande variabilidade espacial, coordenada pelos atributos que regem as reações de adsorção e dessorção. Estimativas espaciais são conduzidas por meio de interpolações geoestatísticas para a caracterização dessa variabilidade. No entanto, tais estimativas apresentam incertezas inerentes ao procedimento que estão associadas à estrutura de variabilidade do atributo em estudo e à configuração amostral da área. Dessa forma, avaliar a incerteza das predições associada à distribuição espacial do fósforo disponível (Plábil) é importante para otimizar o uso dos fertilizantes fosfatados. O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho da simulação sequencial gaussiana (SSG) e da krigagem ordinária (KO) na modelagem da incerteza das predições do fósforo disponível. Uma malha amostral com 626 pontos foi instalada em uma área experimental de 200 hectares de cana-de-açúcar no município de Tabapuã, São Paulo. Foram geradas 200 realizações por meio do algoritmo da SSG. As realizações da SSG reproduziram as estatísticas e a distribuição dos dados amostrais. A estatística G (0,81) indicou boa proximidade entre as frações dos valores simulados e as dos observados. As realizações da SSG preservaram a variabilidade espacial do Plábil, sem o efeito de suavização obtido pelo mapa da KO. A acurácia na reprodução do variograma dos dados amostrais, obtida pelas realizações da SSG foi, em média, 240 vezes maior que obtida por meio da KO. O mapa de incertezas, obtido por meio da KO, apresentou menor variação na área de estudo do que por SSG. Dessa forma, a avaliação das incertezas, pela SSG, evidenciou-se mais informativa, podendo ser utilizada para definir e delimitar, de forma mais precisa, as áreas de manejo específico.

Modelagem e quantificação da incerteza espacial do potássio disponível no solo por simulações estocásticas

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho da simulação sequencial gaussiana (SSG) e da simulação sequencial indicatriz (SSI) na modelagem da incerteza das predições do K disponível em área de cana-de-açúcar, e comparar as simulações com o método já consagrado de krigagem ordinária (KO). Uma malha amostral com 626 pontos foi instalada em área de 200 ha, no Município de Tabapuã, em São Paulo. As simulações reproduziram a variabilidade dos dados amostrais de K disponível, enquanto a KO superestimou os baixos teores de K e subestimou os altos. O mapa de desvio-padrão obtido a partir da KO mostrou menor variação ao longo da área de estudo, quando comparado aos mapas obtidos a partir das simulações. A SSI obteve acurácia 22% superior à obtida pela SSG, na modelagem da função de distribuição condicional do K. As simulações apresentam maior eficiência que a KO para modelar incerteza na distribuição espacial do K. A SSI apresenta melhor desempenho que a SSG na estimativa dos teores de K disponível, em área de cana-de-açúcar.

Comparação da discriminação logística com o método da máxima verossimilhança gaussiana na classificação de imagens digitais

A tradicional técnica de regressão logística, muito conhecida e utilizada em estudos médicos, permitia apenas a modelagem de variáveis-resposta binárias. A extensão do modelo logístico para variáveis-resposta multinominais ampliou em muito as áreas de aplicação de regressão logística. Na área de reconhecimento de padrões o modelo logístico multinominal recebeu a denominação de discriminação logística apresenta aparentes vantagens em relação a métodos convencionais de classificação. O método da máxima verossimilhança gaussiana, amplamente difundido e utilizado, necessita da estimação de um número muito grande de parâmetros, pois supõe que as distribuições subjacentes de cada classe sejam normais multivariadas. A discriminação logística por sua vez, não faz restrições quanto a forma funcional das variáveis, e o número de parâmetros do modelo é relativamente pequeno. Nesse estudo, os princípios da técnica de discriminação logística são apresentados detalhadamente, bem como aplicações práticas de classificação de imagens Landsat-TM e AVIRIS. Os procedimentos de discriminação logística e da máxima verossimilhança gaussiana foram comparados a partir de dados reais e simulados. Os resultados sugerem que a discriminação logística seja considerada como uma alternativa ao método da máximaverossimilhança gaussiana, principalmente quando os dados apresentarem desvios da normalidade.

Modelagem da incerteza da distribuição espacial de fósforo e potássio do solo sob a cultura canavieira

Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV

Métodos geoestatísticos na modelagem espacial do diâmetro médio do cristal da goethita

Uma das necessidades da agricultura de precisão é avaliar a qualidade dos mapas dos atributos dos solos. Neste sentido, o presente trabalho objetivou avaliar o desempenho dos métodos geoestatísticos: krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana na predição espacial do diâmetro médio do cristal da goethita com 121 pontos amostrados em uma malha de 1 ha com espaçamentos regulares de 10 em 10 m. Após a análise textural e da concentração dos óxidos de ferro, calcularam-se os valores do diâmetro médio do cristal da goethita os quais foram analisados pela estatística descritiva e geoestatística; em seguida, foram utilizadas a krigagem ordinária e a simulação sequencial gaussiana. Com os resultados avaliou-se qual foi o método mais fiel para reproduzir as estatísticas, a função de densidade de probabilidade acumulada condicional e a estatística epsilon εy da amostra. As estimativas E-Type foram semelhantes à krigagem ordinária devido à minimização da variância. No entanto, a krigagem deixa de apresentar, em locais específicos, o grau de cristalinidade da goethita enquanto o mapa E-Type indicou que a simulação sequencial gaussiana deve ser utilizada ao invés de mapas de krigagem. Os mapas E-type devem ser preferíveis por apresentar melhor desempenho na modelagem.

Modelagem geoestatística das incertezas da distribuição espacial do fósforo disponível no solo, em área de cana-de-açúcar

Phosphorus is one of the limiting nutrients for sugarcane development in Brazilian soils. The spatial variability of this nutrient is great, defined by the properties that control its adsorption and desorption reactions. Spatial estimates to characterize this variability are based on geostatistical interpolation. However, inherent uncertainties in the procedure of these estimates are related to the variability structure of the property under study and the sample configuration of the area. Thus, the assessment of the uncertainty of estimates associated with the spatial distribution of available P (Plabile) is decisive to optimize the use of phosphate fertilizers. The purpose of this study was to evaluate the performance of sequential Gaussian simulation (sGs) and ordinary kriging (OK) in the modeling of uncertainty in available P estimates. A sampling grid with 626 points was established in a 200-ha experimental sugarcane field in Tabapuã, São Paulo State. The sGs algorithm generated 200 realizations. The sGs realizations reproduced the statistics and the distribution of the sample data. The G statistic (0.81) indicated good agreement between the values of simulated and observed fractions. The sGs realizations preserved the spatial variability of Plabile without the smoothing effect of the OK map. The accuracy in the reproduction of the variogram of the sample data obtained by the sGs realizations was on average 240 times higher than that obtained by OK. The uncertainty map, obtained by OK, showed less variation in the study area than that obtained by sGs. Thus, the evaluation of uncertainties by sGs was more informative and can be used to define and delimit specific management areas more precisely.

Modelagem e quantificação da incerteza espacial do potássio disponível no solo por simulações estocásticas

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

Modelagem matemática e simulação numérica do resfriamento rápido de morango com ar forçado

This work approaches the forced air cooling of strawberry by numerical simulation. The mathematical model that was used describes the process of heat transfer, based on the Fourier's law, in spherical coordinates and simplified to describe the one-dimensional process. For the resolution of the equation expressed for the mathematical model, an algorithm was developed based on the explicit scheme of the numerical method of the finite differences and implemented in the scientific computation program MATLAB 6.1. The validation of the mathematical model was made by the comparison between theoretical and experimental data, where strawberries had been cooled with forced air. The results showed to be possible the determination of the convective heat transfer coefficient by fitting the numerical and experimental data. The methodology of the numerical simulations was showed like a promising tool in the support of the decision to use or to develop equipment in the area of cooling process with forced air of spherical fruits.

Modelagem dos processos de remoção sulfato e dióxido de enxofre presente no particulado em diferentes localidades da região metropolitana de São Paulo

This article deals with the scavenging processes modeling of the particulate sulfate and the gas sulfur dioxide, emphasizing the synoptic conditions at different sampling sites in order to verify the domination of the in-cloud or below-cloud scavenging processes in the Metropolitan Area of São Paulo (RMSP). Three sampling sites were chosen: GV (Granja Viana) at RMSP surroundings, IAG-USP and Mackenzie (RMSP center). Basing on synoptic conditions, it was chosen a group of events where the numerical modeling, a simple scavenging model, was used. These synoptic conditions were usually convective cloud storms, which are usual at RMSP. The results show that the in-cloud processes were dominant (80%) for sulfate/sulfur dioxide scavenging processes, with below-cloud process indicating around 20% of the total. Clearly convective events, with total rainfall higher than 20 mm, are better modeled than the stratiform events, with correlation coefficient of 0.92. There is also a clear association with events presenting higher rainfall amount and the ratio between modeled and observed data set with correlation coefficient of 0.63. Additionally, the suburb sampling site, GV, as expected due to the pollution source distance, presents in general smaller amount of rainwater sulfate (modeled and observed) than the center sampling site, Mackenzie, where the characterization event explains partially the rainfall concentration differences.

Brasil e brasileiros: notas sobre modelagem de significados políticos na crise do Antigo Regime português na América

Partindo da análise do significado político de Brasil e de brasileiro em documentos escritos por colonos em meados dos setecentos, o artigo aponta para a importância analítica do caráter desviante de variantes americanas da matriz societária portuguesa de tipo Ancien Régime. Trabalhando com os conceitos de memória e experiência, sustenta-se nele a idéia de que, por se tornarem assimétricas, as estruturas nacionais portuguesas dos dois hemisférios também se tornaram irredutíveis a um mesmo enquadramento constitucional quando da instauração da conjuntura revolucionária do final dos anos vinte do século XIX.

Modelagem matemática do controle de brucelose bovina por vacinação

As fêmeas bovinas, por sua importância na transmissão e na manutenção da brucelose, constituíram o alvo dos inquéritos do Programa Nacional de Controle e Erradicação da Brucelose e da Tuberculose Animal. Com base em informações obtidas em unidades federativas onde foram realizados inquéritos sorológicos e observadas prevalências de animais acima de 2%, elaborou-se um modelo para simular a dinâmica da brucelose em rebanhos bovinos formados exclusivamente por fêmeas, analisando o efeito de estratégias de vacinação. Para baixa cobertura vacinal, da ordem de 30%, o tempo para reduzir a prevalência a 2%, valor adotado como referência, pode ser longo, aproximando-se do dobro do tempo necessário para uma cobertura mais alta, de 90%. De acordo com o modelo, o tempo para reduzir a prevalência a 1% ou 2%, que permitam passar à fase de erradicação, pode chegar a uma década. Recomenda-se a intensificação do esforço para a vacinação de fêmeas, procurando atingir alta cobertura vacinal.

Modelagem e gestão das perdas no suprimento de tomates para processamento industrial

O suprimento de tomates para processamento industrial é uma atividade relativamente complexa. Plantas industriais de larga escala necessitam de elevados volumes diários de matéria-prima. Por outro lado, há alta perecibilidade dos frutos e a colheita ainda é predominantemente manual. Um modelo matemático foi desenvolvido com o propósito de entender objetivamente o processo de suprimento de tomate e, também, vislumbrar possibilidades de sua otimização. A simulação a partir do modelo pode gerar cenários que, quando comparados com o desempenho efetivamente observado em campo, evidenciam a importância da gestão acurada, com a presença de potenciais ganhos financeiros expressivos na cadeia de suprimentos a partir da redução de tempos, perdas e custos. As perdas de produto poderiam ser reduzidas de mais de 2% para algo inferior a 1%. A menor capacidade ociosa traduzir-se-ia em um menor custo de oportunidade e aumento de receita. Para uma fábrica com um consumo de tomates de 336 mil toneladas por ano, a melhoria no suprimento de matéria-prima poderia resultar em ganhos estimados em R$ 6 milhões por ano.

Influência da função distribuição de quebra na modelagem e simulação do circuito de moagem de Carajás - Parte 1 - ajuste de modelos

The perfect mixing model (PMM) is based on parameters derived from the equipment characteristics as well as ore breakage characteristics. Ore characteristics are represented through the appearance function. This function may be determined using JKMRC laboratorial methods or by standard functions. This work describes the model fitting process of the Carajas grinding circuit, using the JKSimMet simulator Two scenarios were used in model fitting exercises: 1) standard appearance function; and 2) appearance fund ion based on testing carried out on samples taken at circuit feed. From this assessment, the appearance function`s influence in the PMM,fit and it`s relation with the breakage rate were determined. The influence of the appearance function on the respective breakage rate distribution was assessed.

Influência da função distribuição de quebra na modelagem e simulação do circuito de moagem de Carajás - parte 2 - simulação

Using the previously described method for appearance function determination, described in Part I of this article, the breakage characterization of the main Carajas ore types was carried out. Based on such characteristics, the ball mill circuit performance was evaluated through simulations. The model described in the first part was used. The results were assessed by comparing ball mill products and cyclone overflow size distribution, as well as simulated recirculating loads. The simulations indicated the potential for processing such ore types at the Carajas grinding circuit, which until now was unknown.