Search

Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2022-12-12T18:55:17Z No. of bitstreams: 1 Bruno de Freitas Assuncao.pdf: 1433123 bytes, checksum: 423a2a8e83bfda516b4771014f40c849 (MD5) Made available in DSpace on 2022-12-12T18:55:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bruno de Freitas Assuncao.pdf: 1433123 bytes, checksum: 423a2a8e83bfda516b4771014f40c849 (MD5) Previous issue date: 2022-02-22 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Agribusiness is one of the most important economic activities developed in Brazil, its share in the national GDP is 26.6%. Fruit farming also stands out in this context in recent decades the fruit trade in Brazil has grown significantly, serving the domestic and foreign markets. Among the main fruits produced and marketed mangoes and grapes stand out, occupying the first and third positions of the most exported fruits by Brazil respectively. In this work, the time series of returns and weekly price volatility of two mango varieties “Palmer” and “Tommy Atkins” and two types of grape varieties “Itália” and “Benitaka” produced in the São Francisco Valley, were analyzed a region with relevant participation in the production and export of these fruits. The Detrended Fluctuation Analysis (DFA) and Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA) methods were used to calculate scale exponents of long-range correlations and cross-correlations between the analyzed series. The results showed that the volatility series have stronger persistence than the return series that presented two regimes of scale invariance with anti-persistent correlations on the larger temporal scales. The cross-correlations between the series of returns also presented two scaling regimes, obtaining, for mango, exponents similar to the series of returns of the “Tommy Atkins” variety. The correlation coefficient values obtained by the Detrended Cross-Correlation Coefficient method () showed for the returns and volatility of the two fruits the correlations between the series are positive, increasing with time scale and are stronger for the return series. O agronegócio é uma das atividades econômicas mais importantes desenvolvidas no Brasil, sua participação no PIB nacional é de 26,6%. Neste contexto também se destaca a fruticultura, nas últimas décadas o comércio de frutas no Brasil cresceu expressivamente atendendo ao mercado interno e externo. Dentre as principais frutas produzidas e comercializadas, destacam-se a manga e a uva, ocupando a primeira e terceira colocação das frutas mais exportadas pelo Brasil, respectivamente. Neste trabalho foram analisadas as séries temporais de retornos e de volatilidade de preços semanais de duas variedades de manga, “Palmer” e “Tommy Atkins”, e duas variedades de uva, “Itália” e “Benitaka”, produzidas no Vale do São Francisco, região com relevante participação na produção e exportação destas frutas. Foram utilizados os métodos Detrended Fluctuation Analysis (DFA) e Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA) para calcular expoentes de escala de correlações de longo alcance e correlações cruzadas entre as séries analisadas. Os resultados mostraram que as séries de volatilidade apresentam persistência mais forte do que as séries de retornos que apresentaram dois regimes de invariância de escala com correlações antipersistentes nas escalas maiores. As correlações cruzadas entre as séries de retornos também apresentaram dois regimes de escala, obtendo, para manga, expoentes semelhantes às séries de retornos da variedade “Tommy Atkins”. Os valores do coeficiente de correlação obtidos pelo método Detrended Cross-Correlation Coefficient () mostraram que para retornos e volatilidade das duas frutas as correlações entre as séries são positivas, aumentam com escala temporal e são mais fortes para as séries de retornos.

In recent decades, the fruit trade in Brazil has grown significantly, serving the domestic and foreign markets. Among the main fruits produced and traded, mango, the most exported fruit in Brazil, stands out. In this work we analyzed the time series of returns and volatility of weekly prices of two mango varieties, Palmer and Tommy Atkins produced in the São Francisco Valley, the region with the highest mango production in the country. The methods Detrended fluctuation analysis (DFA) and Detrended cross correlation analysis (DCCA) were used to calculate scaling exponents of autocorrelations and cross correlations between the analyzed series. The results showed that the volatility series have stronger persistence than the return series that presented two regimes of scale invariance with anti-persistent correlations on the larger temporal scales. Cross-correlations between the series of returns also show two scaling regimes with exponents similar to the series of returns of the Tommy variety. The values ​​of the correlation coefficient obtained by the Detrended cross correlation coefficient method showed that for both returns and volatility the correlations between the series are positive, increase with time scale and are stronger for the series of returns. En las últimas décadas, el comercio de frutas en Brasil ha crecido significativamente, atendiendo al mercado interno y externo. Entre las principales frutas producidas y comercializadas, destaca el mango, la fruta más exportada en Brasil. En este trabajo se analizó la serie temporal de retorno y la volatilidad semanal de precios de dos variedades de mango, Palmer y Tommy Atkins, producidas en el Valle de São Francisco, la región con mayor producción de mango del país. Para calcular los exponentes de escala de las autocorrelaciones y las correlaciones cruzadas entre las series analizadas se utilizaron los métodos Detrended Fluctuation Analysis (DFA) y Detrended Cross Correlation Analysis (DCCA). Los resultados mostraron que la serie de volatilidad tiene una persistencia más fuerte que la serie de retorno que presentó dos regímenes de invarianza de escala con correlaciones anti-persistentes en las escalas mayores. Las correlaciones cruzadas entre las series de retorno también muestran dos regímenes de escala con exponentes similares a la serie de retorno de la variedad Tommy. Los valores del coeficiente de correlación obtenidos por el método Detrended Cross Correlation Coefficient mostraron que tanto para los retornos como para la volatilidad las correlaciones entre las series son positivas, aumentan con la escala de tiempo y son más fuertes para la serie de retorno. Nas últimas décadas o comércio de frutas no Brasil cresceu expressivamente atendendo ao mercado interno e externo. Dentre as principais frutas produzidas e comercializadas, destaca-se a manga, a fruta mais exportada pelo Brasil. Neste trabalho foram analisadas as séries temporais de retornos e de volatilidade de preços semanais de duas variedades de manga, Palmer e Tommy Atkins, produzidas no Vale do São Francisco, a região com a maior produção de manga no país. Foram utilizados os métodos Detrended Fluctuation Analysis (DFA) e Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA) para calcular expoentes de escala de autocorrelações e correlações cruzadas entre as séries analisadas. Os resultados mostraram que as séries de volatilidade apresentam persistência mais forte do que as séries de retornos que apresentaram dois regimes de invariância de escala com correlações antipersistentes nas escalas maiores. As correlações cruzadas entre as séries de retornos também apresentaram dois regimes de escala com expoentes semelhantes as séries de retornos da variedade Tommy. Os valores do coeficiente de correlação obtidos pelo método Detrended Cross Correlation Coefficient mostraram que para ambas, retornos e volatilidade, as correlações entre as séries são positivas, aumentam com escala temporal e são mais fortes para as séries de retornos.

Submitted by Angela Maria de Oliveira (amolivei@uepg.br) on 2018-02-08T13:10:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Ronaldo Mendes Evaristo.pdf: 2297085 bytes, checksum: 293f7e08aca7690caa0d317480f9e18e (MD5) Made available in DSpace on 2018-02-08T13:10:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Ronaldo Mendes Evaristo.pdf: 2297085 bytes, checksum: 293f7e08aca7690caa0d317480f9e18e (MD5) Previous issue date: 2017-12-08 Nos ultimos anos, o aumento da incidência de doenças cardiovasculares na população mundial vem motivando a comunidade científica a buscar novas técnicas ou inovações tecnológicas para complementar os métodos existentes para avaliação do desempenho do coração. Dentre elas, destaca-se a análise da Variabilidade da Frequência Cardíarca (VFC) via eletrocardiograma (ECG), método não invasivo importante na detecção de patologias leves e moderadas cada vez mais frequentes nos seres humanos como doenças coronarianas, arritmias, bradicardias e taquicardias, além de distúrbios na relação entre os sistemas nervosos simpático e parassimpático. Neste trabalho é introduzida uma inovação em um modelo matemático baseado em modulações de exponenciais gaussianas utilizado para reproduzir a morfologia do ECG de seres humanos. Trata-se da introdução de tacogramas gerados por um processo estocástico autorregressivo (AR), previamente à integração das equações diferenciais do modelo, capaz de reproduzir com maior fidelidade a VFC quando comparados com dados experimentais de adultos saudaveis e de adultos com doença arterial coronariana (DAC). Para validar o modelo, os resultados simulados são comparados com dados experimentais via espectro de potencia da transformada wavelet discreta (TWD), gráficos de Poincare e pela analise de flutuação sem tendência. Verificamos que a DAC não altera a morfologia do ECG em situação de repouso, mas influencia significativamente na VFC, sendo que o modelo matemático proposto absorve e reproduz esse comportamento. In recent years, the increase in the incidence of cardiovascular diseases in the world population has motivated the scientific community to seek new techniques or technological innovations to complement existing methods for assessing heart performance. Among them, stands out the analysis of the Heart Rate Variability (HRV) by electrocardiogram (ECG), an important non-invasive method for the detection of mild and moderate pathologies that are increasingly frequent in humans such as coronary diseases, arrhythmias, bradycardia and tachycardias, besides disturbances in the relationship between the sympathetic and parasympathetic nervous systems. This work introduces an innovation in a mathematical model based on Gaussian exponential modulations used to reproduce the ECG morphology of humans. This is the introduction of tachograms generated by an autoregressive stochastic process (AR), prior to the integration of the diferential equations of the model, capable of reproducing with better delity the HRV when compared with experimental data of healthy adults and adults with coronary artery disease (CAD). In order to validate the model, the simulated results are compared with experimental data using the discrete wavelet transform (DWT) power spectrum, Poincare plots and the detrended uctuation analysis (DFA). We verified that CAD does not change the morphology of ECG in resting state, but it has a significant in uence on HRV, and the proposed mathematical model absorbs and reproduces this behavior.

Football is a sport that moves thousands of people and millions of euros. Since 1983, several clubs entered the stock markets with shares, and now twenty two clubs are listed in the Stoxx Football Index. In this study, we analyse the behaviour of the return rates of such shares, with Detrended Fluctuation Analysis and Detrended Cross-Correlation Analysis (and its correlation coefficient). With Detrended Fluctuation Analysis, we are able to observe that the shares of several clubs are far from the behaviour of a random walk, which is expected by the theory. Using Detrended Cross-Correlation Analysis, we calculate the cross correlations of clubs’ returns with national indexes and then with the Stoxx Football Index. Although almost all of them are positive, they do not seem to be strong.

Submitted by Diego Roberto Cintra da Silva null (diegocntr@hotmail.com) on 2017-01-22T14:31:57Z No. of bitstreams: 1 Diego Cintra - Dissertação - Mestrado.pdf: 3332491 bytes, checksum: cb4ba5462d138f7b73df3323acd794c3 (MD5) Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2017-01-25T16:43:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_drc_me_bauru.pdf: 3332491 bytes, checksum: cb4ba5462d138f7b73df3323acd794c3 (MD5) Made available in DSpace on 2017-01-25T16:43:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_drc_me_bauru.pdf: 3332491 bytes, checksum: cb4ba5462d138f7b73df3323acd794c3 (MD5) Previous issue date: 2016-12-02 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) As crises que ocorrem no mercado de ações são prejudiciais não só à parte monetária da economia de um país, mas ao desenvolvimento do país como um todo. A crise do subprime em 2008, que se iniciou nos Estados Unidos da América, atingiu o mundo todo, muitos países tiveram quedas significativas do PIB e vários entraram em recessão. Existe, então, o interesse em se compreender a dinâmica das séries temporais de variáveis como retorno e volatilidade das ações negociadas nesse mercado, a fim de compreender as diferenças de seu comportamento em momentos de crise econômica. Com o objetivo de analisar o espectro de correlação da volatilidade de ações no período da crise de 2008 e em suas vizinhanças, foram verificadas 31 ações de empresas pertencentes a diversos setores da economia brasileira, que compuseram entre 2007 e 2011 o Índice Bovespa. Para tal foram utilizados os métodos do Detrended Fluctuation Analisys – DFA e do Detrended Cross-Correlation Analisys – DCCA. Ambos métodos evidenciaram uma significativa mudança na função de probabilidade no período de crise comparativamente aos períodos de sua vizinhança. Crises occurring in the stock market are harmful not only to the monetary part of a country's economy, but to the development of the country as a whole. The subprime crisis in 2008, which began in the United States of America, hit the whole world, many countries had significant declines in GDP and several went into recession. There is, therefore, an interest in understanding the dynamics of time series of variables such as return and volatility of the shares traded in this market, in order to understand the differences in their behavior in times of economic crisis. With the objective of analyzing the correlation spectrum of stock volatility in the period of the 2008 crisis and its neighborhoods, 31 stocks of companies belonging to various sectors of the Brazilian economy were verified, which made up the Bovespa Index between 2007 and 2011. The methods of Detrended Fluctuation Analyzes - DFA and Detrended Cross-Correlation Analyzes - DCCA were used for this. Both methods evidenced a significant change in the probability function in the period of crisis compared to the periods of its neighborhood.

Esta pesquisa tem como objetivo verificar se é possível construir padrões espaciais em reservatórios de petróleo, usando expoentes de DFA (Detrended Fluctuation Analysis) dos diferentes perfis geológicos como: sônico, densidade, porosidade, resistividade e raios gama. Fizeram parte da amostra 54 poços de petróleo do campo de Namorado, localizados na bacia de Campos, no estado do Rio de Janeiro, Brasil. Com o intuito de verificar a correlação linear, construíram-se matrizes de distâncias entre os poços e matrizes de diferenças entre os DFA dos poços, comparadas duas a duas e utilizado como método estatístico o teste de Mantel. A hipótese nula consiste em afirmar que não existe correlação linear entre as estruturas espaciais formadas pelas matrizes de distâncias euclidianas e das diferenças dos expoentes de DFA dos perfis geológicos. Os perfis sônicos (p=0,18) e da densidade (p=0,26) foram os que revelaram uma tendência à correlação ou correlação fraca. Estudo complementar, utilizando o contour plot, mostra os padrões sônicos e da densidade compatíveis com presença de correlação espacial, corroborando os revelados pelo teste de Mantel This research aims to set whether is possible to build spatial patterns over oil fields using DFA (Detrended Fluctuation Analysis) of the following well logs: sonic, density, porosity, resistivity and gamma ray. It was employed in the analysis a set of 54 well logs from the oil field of Campos dos Namorados, RJ, Brazil. To check for spatial correlation, it was employed the Mantel test between the matrix of geographic distance and the matrix of the difference of DFA exponents of the well logs. The null hypothesis assumes the absence of spatial structures that means no correlation between the matrix of Euclidean distance and the matrix of DFA differences. Our analysis indicate that the sonic (p=0.18) and the density (p=0.26) were the profiles that show tendency to correlation, or weak correlation. A complementary analysis using contour plot also has suggested that the sonic and the density are the most suitable with geophysical quantities for the construction of spatial structures corroborating the results of Mantel test

Entender como o sistema de controle postural é comprometido com o processo de envelhecimento pode contribuir na identificação de idosos com risco de quedas. Para estudar o controle postural pode-se analisar o comportamento do Centro de Pressão (CP). Descritores clássicos comumente são utilizados para a análise do CP, no entanto, descritores modernos têm sido desenvolvidos, com o intuito de fornecer mais informações sobre os processos subjacentes ao controle postural. Objetivos: Analisar e comparar descritores clássicos e modernos para análise do controle postural em sujeitos idosos na postura ereta quieta, utilizando dados adquiridos na plataforma de força no plano e com inclinação. Métodos: A amostra do estudo foi composta por 17 indivíduos idosos que permaneceram sobre uma plataforma de força na postura ortostática por 70 segundos. A aquisição dos dados foi realizada com uma plataforma sobre uma superfície horizontal e depois sobre uma superfície inclinada a 14 graus nas posições de flexão dorsal e flexão plantar do tornozelo. Para cada inclinação, o procedimento foi repetido três vezes com os olhos abertos (OA) e três vezes com os olhos fechados (OF). Depois de descartados os 10 s iniciais, foram analisadas as séries temporais do CP na direção anteroposterior (AP) e mediolateral (ML). Foram utilizados alguns descritores clássicos no domínio do tempo e da frequência e os descritores modernos: Detrended Fluctuation Analysis (DFA), Stabilogram Diffusion Analysis (SDA) e pela Sway Density Curve (SDC). Resultados: Na análise clássica os resultados indicaram diferenças significativas em todas as comparações realizadas, na análise moderna, as variáveis fornecidas pela SDA e pela SDC também apresentaram diferenças significativas entre as comparações, porém, a DFA não conseguiu apontar tais diferenças. Conclusão: Os resultados fornecidos pelas variáveis clássicas, SDA e a SDC sugerem uma menor estabilidade de sujeitos idosos na superfície inclinada com flexão dorsal seguida da flexão plantar e na condição de olho fechado. Ainda são necessários a realização de mais estudos utilizando tais descritores para uma melhor compreensão de seus resultados. Understanding how the postural control system is impaired with aging can help identify elderly at risk of falling. In order to study the postural control, center of pressure (CP) behavior can be analyzed. Classical descriptors are commonly used for the CP analysis, however, modern descriptors have been developed aiming to provide more information about the underlying processes involved in the postural control. Aims: Analyze and compare classical and modern descriptors used to analyze the postural control in elderly subjects in quiet standing posture, using data acquired from a force platform in horizontal and inclined surfaces. Methods: The study sample consisted of 17 elderly subjects who remained on a force platform in the upright posture for 70 seconds. The data acquisition was performed with the platform on a horizontal surface and again on a surface inclined at 14 degrees with dorsiflexion and later with plantar flexion of the ankle. For each slope, the procedure was repeated three times with eyes open (EO ) and three times with eyes closed (EC). The initial 10 seconds were discarded and then, CP times series were analyzed in the anteroposterior (AP) and mediolateral (ML) directions. The classical descriptors used were in the time in the frequency domain and the modern descriptors were: Detrended Fluctuations Analysis (DFA), Stabilogram Diffusion Analysis (SDA) and the Sway Density Curve (SDC). Results: In the classical analysis, the results showed significant differences in all comparisons made and, in the modern analysis, the variables provided by the SDA and SDC also showed significant differences between comparisons, however, the DFA did not provide any difference between the conditions. Conclusion: Results provided by the classical variables and by the SDA and the SDC suggest a lower stability of elderly subjects in the inclined surface with dorsiflexion followed by plantar flexion and the eyes closed condition. More studies with the modern descriptors are necessary to better understand their results.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-07T11:52:38Z No. of bitstreams: 1 Jose Rodrigo Santos Silva.pdf: 13129069 bytes, checksum: b427ff42ec7918c3d0cf7f63798ed648 (MD5) Made available in DSpace on 2016-07-07T11:52:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose Rodrigo Santos Silva.pdf: 13129069 bytes, checksum: b427ff42ec7918c3d0cf7f63798ed648 (MD5) Previous issue date: 2014-09-19 The objective of this study was to uncloak the dynamic of climate of Brazil, seeking to measure the regularity and the long range autocorrelation of daily climate series of temperature of air (average, maximum, minimum, and temperature range), relative humidity of air average and wind speed average. The data were obtained by Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), at 264 meteorological stations, in the period from January 1990 to December 2012. We use the Detrended Fluctuation Analysis to realize the estimation of the Hurst exponent, the Multiscale Sample Entropy to estimating the entropy of series and the Kriging to interpolate the estimates made. We observed that higher latitudes tend to attenuate the mean of temperatures of air maximum, minimum and average, but increase the variability of the same. This inversion of the magnitudes of the mean and standard deviation is also observed in the relative humidity of air. The means of the estimated Hurst exponents estimated for Brazil were 0.81, 0.79, 0.81, 0.77, 0.83 and 0.64, and the estimated Sample Entropy, 1.39, 1.78, 1.46, 1.41, 1.56 and 1.66, respectively for average, maximum and minimum temperatures of air, temperature range, relative humidity of air average and wind speed average. The values of the estimated Hurst exponents showed a positive correlation with latitude in the temperature variables studied. Such a correlation was not observed in other variables. This a correlation was not observed in other variables. The regularities of climate series in Brazil were medians. Spatially, the greatest changes occurred in estimates of entropies in the scale 1 to 2 of , in the Multiscale Sample Entropy. As from ≥2 the changes observed were more subtle. We observe the influence of the Equatorial Continental air mass in entropy of temperatures daily average and maximum of air. The climatic factor of altitude influenced with more frequently in the observed results, mainly on temperature variables. In some cases, the continentality and the air masses were also identified as important factors in characterizing the spatial distribution of estimates made. O objetivo deste estudo foi desvendar a dinâmica climática do Brasil, buscando mensurar a regularidade e a autocorrelação de longo alcance em séries climáticas diárias de temperatura do ar (média, máxima, mínima, e amplitude térmica), umidade relativa média do ar e velocidade média diária do vento. Os dados foram obtidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia, em 264 estações meteorológicas, no período de janeiro de 1990 a dezembro de 2012. Utilizamos o Detrended Fluctuation Analysis para realizar a estimativa do expoente de Hurst, o Multiscale Sample Entropy para as estimativas da entropia das séries e o Kriging para a interpolação das estimativas realizadas. Observamos que maiores latitudes tendem a atenuar as médias das temperaturas máxima, mínima e média do ar, porém aumentam a variabilidade das mesmas. Esta inversão entre as magnitudes da média e do desvio padrão também é observado na umidade relativa média do ar. As médias dos expoentes de Hurst estimados para todo o Brasil foram 0,81; 0,79; 0,81; 0,77; 0,83 e 0,64; e do Sample Entropy estimado, 1,39; 1,78; 1,46; 1,41; 1,56 e 1,66, respectivamente para séries diárias de temperatura média, máxima e mínima do ar, amplitude térmica do ar, umidade relativa média do ar e velocidade média do vento. Os valores do expoentes de Hurst estimados apresentaram uma correlação positiva com a latitude nas variáveis de temperatura do ar estudadas. Tal correlação não foi observada nas demais variáveis. As regularidades das séries climáticas no Brasil foram medianas. Espacialmente, as maiores alterações nas estimativas das entropias ocorreram na escala 1 para a 2 de , no Multiscale Sample Entropy. A partir de ≥2 as mudanças observadas foram mais sutis. Observamos influência da massa de ar Equatorial Continental na entropia das temperaturas do ar média e máxima diárias. O fator climático da altitude atuou com maior frequência sob os resultados observados, principalmente nas variáveis de temperatura. Em alguns casos, a continentalidade e as massas de ar também foram apontados como fatores importantes na caracterização da distribuição espacial das estimativas realizadas.

Os descritores musicais são modelos computacionais que buscam predizer, a partir de uma representação numérica, determinadas características musicais de um sinal de aúdio. Os Modelos de extração de características são ferramentas fundamentais na realização da classificação automática de arquivos. Ultimamente, a extração automática de informa ções musicais tem ganhado muita importância pois consiste em uma forma de estruturar e organizar o crescente número de arquivos de música disponíveis digitalmente na Web. O estabelecimento de hierarquias de gênero, geralmente criadas pelo trabalho manual de especialistas, e atualmente uma das maneiras mais utilizadas para estruturar conteúdos de música na internet. A classificação automática de gênero musical pode potencialmente automatizar esse processo e criar uma nova alternativa para realizar a manipulação e organização destes arquivos. Deste modo, o estudo e a criação de novos descritores musicais podem colaborar no processo de classi ficação automática de arquivos de aúdio. Neste trabalho, será realizado o estudo de um descritor musical derivado do DFA (Detrended Fluctuation Analysis), proposto por JENNINGS (2004), denominado de DVFE (Detrended Variance Fluctuation Exponent) ou DFA expoente, aplicado a dois bancos de dados com arquivos musicais classificados por gênero musical. Esta dissertação tem como objetivo avaliar o potencial do DVFE como descritor na caracterização de um conjunto de arquivos classificados em gêneros musicais, propor um banco de dados com música brasileira para ser utilizado em pesquisa MIR (Music Information Retrieval) e explorar a utilização do expoente DFA em novas taxonomias.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-04T14:28:53Z No. of bitstreams: 1 Maira de Oliveira Santos.pdf: 1516572 bytes, checksum: ea3508c7d99ef42591a6b17f459901e0 (MD5) Made available in DSpace on 2016-08-04T14:28:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Maira de Oliveira Santos.pdf: 1516572 bytes, checksum: ea3508c7d99ef42591a6b17f459901e0 (MD5) Previous issue date: 2010-06-07 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The study of climate has great economic end environmental importance, given that a single large and unexpected variation of a climatic element may devastate plantations or cities, and thus affect the economy of a region and life of the inhabitants. Climate can be influenced by diverse factors, such as latitude, altitude, air mass, proximity to sea, sea currents, terrain topology, vegetation, etc. The most important climate elements are temperature, humidity, atmospheric pressure, solar radiation, precipitation and wind. The wind is generated by atmospheric air mass movement, and may influence various phenomena such as soil erosion, pollutant dispersal, transport of pollen and seeds, propagation of diseases, as well as generation of eolic energy. Surface wind velocity is natural example of the phenomenon of turbulence, which represents a stochastic process characterized by temporal and spatial scale invariance. In this work we study long range correlations in temporal series of wind speed and direction registered at four meteorological stations in the cities of Arcoverde, Cabrobro, Garanhuns and Petrolina, in the state of Pernambuco, Brazil. To this end we apply Detrended Fluctuation Analysis (DFA) which was developed for quantification of long range correlations in non-stationary temporal series. We analyze the original wind speed series together with volatility (absolute value of increments) of the wind direction. All the analyzed series exhibit persistent long range correlations with the scale exponent above 0.5. In all cases the exponent values were found to be lower for wind direction then those for wind speed, indicating weaker persistence. No correlation was detected between the exponent values and the geographic parameters: longitutde, latitude and altitude of the station. The results of these analyses contribute to a better understanding of the nature of stochastic processes governing wind dynamics, necessary for development of more realistic theoretical and computational models as a base for modeling diverse phenomena influenced by climatic conditions. O estudo do clima e dos seus elementos tem grande importância econômica e ambiental, visto que uma grande e inesperada variação em ao menos um dos elementos do clima pode devastar plantações, cidades, e assim mudar a economia de uma região e a vida das pessoas que ali habitam. O clima pode ser influenciado por diversos fatores, tais como latitude, altitude, massas do ar, continentalidade, maritmidade, correntes marítimas, relevo, vegetação, etc. Os elementos mais importantes do clima são temperatura, umidade, pressão atmosférica, radiação solar, precipitação e vento. O vento é gerado pelo movimento de massas do ar na atmosfera e pode influenciar vários fenômenos, como erosão do solo, dispersão de poluentes, transporte de pólen e sementes, propagação de doenças e geração da energia eólica. A velocidade do vento na superfície é um exemplo natural do fenômeno de turbulência, que representa um processo estocástico caracterizado pela invariância de escala temporal e espacial. Neste trabalho foram estudadas as correlações de longo alcance em séries temporais da velocidade e direção do vento registradas em quatro estações meteorológicas, nas cidades Arcoverde, Cabrobó, Garanhuns e Petrolina em Pernambuco. Foi utilizado o método Detrended fluctuation analysis (DFA), desenvolvido para quantificar as correlações de longo alcance em séries temporais não estacionárias. Foram analisadas as séries originais da velocidade do vento e as séries dos valores absolutos dos incrementos (volatilidade) da direção do vento. Todas as séries analisadas possuem as correlações de longo alcance persistentes, com expoente de escala acima de 0,5. Em todos os casos os valores dos expoentes são menores para a direção do que para a velocidade do vento, indicando que a persistência é mais fraca para a direção do vento. Não foi detectada a correlação entre os valores dos expoentes de escala e os parâmetros geográficos: longitude, latitude e altitude da estação. Os resultados destas análises vão ajudar a entender melhor a natureza dos processos estocásticos geradores da dinâmica do vento. Este entendimento é necessário para desenvolvimento dos modelos teóricos e computacionais mais precisos cujos resultados servirão como base para modelagem dos vários fenômenos influenciados pelas condições climáticas.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-02T15:32:53Z No. of bitstreams: 1 Luciano Rodrigues da Silva.pdf: 1477739 bytes, checksum: e1ea61981eacbff2c9319865f5504f91 (MD5) Made available in DSpace on 2016-08-02T15:32:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luciano Rodrigues da Silva.pdf: 1477739 bytes, checksum: e1ea61981eacbff2c9319865f5504f91 (MD5) Previous issue date: 2009-10-20 Vegetation fires represent a natural hazard with severe ecological, social, health and economic consequences. Every year fires burn millions of hectares of forest worldwide and their number have been increasing, principally because of the increase in population and combustion material. The preservation of the environment depends on global and regional policies and methods of prevention and suppression of fires. To establish these methods it is necessarily to know the profile of fires: spatial location, time of occurrence, burned area, why they occur, and how they initiate and propagate. Recently, various methods of Statistical Physics (including data analysis and computational models) have been applied to provide additional information about spatial and temporal distribution of fire sequences, which is crucial for assessing various consequences of burning, such as emissions of gasses and particulates to the atmosphere, loss of biodiversity, loss of wildlife habitat, soil erosion etc. Several satellite systems (with different capabilities in terms of spatial resolution, sensitivity, spectral bands, and times and frequency of overpasses) are currently available for monitoring different fire characteristics: dry areas that are susceptible to wild fire outbreak, actively flaming fires, burned area and smoke, and trace gas emissions. Hotspots are satellite image pixels with infrared intensity corresponding to burning vegetation. A hotspot may represent one fire, or be one of several hotspots representing a larger fire. Together with other satellite data, thenumber of hot-spots can be used to estimate the burned area. In this work we study the dynamics of hotspots using the Detrended Fluctuation Analysis (DFA) method, which serves to quantify correlations in non stationary time series. We analyze daily hotspot temporal series detected in Brazil by various satellites during the period 1998-2008. The results show the existence of power-law long-range correlations that represent an important property of the underlying stochastic process. This property, also found in climatic phenomena, should be incorporated in theoretical models and computer simulations of the fire dynamics. Incêndios em vegetação é um tipo de desastre natural com conseqüências ambientais, sociais econômicas, etc. Todos os anos incêndios destroem milhões de hectares das florestas e aumentam em número como conseqüência de vários fatores, principalmente de crescimento populacional e acúmulo de material combustível. A preservação de meio ambiente depende das políticas protecionistas globais e regionais adequadas às características de cada região. Para estabelecer essas políticas de controle e prevenção é necessário conhecer o perfil dos incêndios florestais: onde, quando e porque ocorrem. Além das estatísticas de ocorrências de incêndios os métodos emergentes da Física Estatística incluindo análise de dados e modelos computacionais, providenciam as informações adicionais sobre a distribuição e agrupamento espaço-temporal dos incêndios, que são cruciais para o estudo de várias conseqüências de fogo, como emissão de gases e partículas em atmosfera, perda de biodiversidade, erosão de solo, etc. Vários satélites (com características diferentes em termos de resolução espacial, bandas espectrais, tempo e freqüência de escaneamento) são disponíveis para monitoramento das varias características de fogos: áreas de risco, incêndios atualmente ativos, área queimada, fumaça, emissão de poluentes etc. Focos de calor são pixels na imagem de satélite com intensidade infravermelha correspondente a vegetação queimada. Um foco pode representar uma queimada, parte de um incêndio maior ou outras fontes de calor como, por exemplo, a reflexão de luz da superfície de um lago. O número de focos junto com outras informações providenciadas pelos satélites podem ser usados para estimar a área queimada, para detecção e monitoramento dos incêndios florestais, estimação de risco de fogo, e para avaliação da influencia de outros fatores ambientais. Neste trabalho estudamos a dinâmica de focos de calor no Brasil usando o método Detrended Fluctuation Analysis (DFA), desenvolvido para quantificar as correlações em séries temporais não estacionárias. Analisamos séries temporais diárias de focos de calor detectados no Brasil pelo vários satélites, durante o período 1998-2008. Os resultados mostram a existência de correlações de longo alcance persistentes, que representa uma propriedade importante dos processos estocásticos geradores desse fenômeno. Esta propriedade, também presente em fenômenos climáticos deveria ser incorporada em modelos teóricos e simulações computacionais de dinâmica de incêndios.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-05T15:38:42Z No. of bitstreams: 1 Erinaldo Leite Batista Almeida.pdf: 3620819 bytes, checksum: b2532ef7524f47d5417d01445fec797b (MD5) Made available in DSpace on 2016-07-05T15:38:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Erinaldo Leite Batista Almeida.pdf: 3620819 bytes, checksum: b2532ef7524f47d5417d01445fec797b (MD5) Previous issue date: 2009-08-10 Financial markets are complex systems that contain large numbers of interacting units, including interactions among various units in the same market and interactions between units in different markets. Various methods of economics, statistics and econophysics have been developed to analyze financial temporal series (such as price returns, share volume, number of transactions), and serve to establish theoretical models for underlying stochastic processes. The availability of financial data on the internet and increasing computational power have enabled researchers to conduct a large number of empirical studies on financial markets. These studies have shown some universal properties: the risk function of price returns is scale invariant, with power-law behavior and similar value of exponent for different markets; the absolute values of returns (volatility) exhibit long-range power-law correlations. In this work, we use methods if econophysics to study the statistical properties of Brazilian financial markets. We analyze and compare scale properties of risk functions and correlations in temporal series of price returns of agricultural commodities and stocks of various companies traded at Bovespa. We analyze the daily prices of five commodities and twenty stocks traded in the period 2000-2008. For both commodities and stocks, the risk function of daily price returns shows powerlaw behavior with the exponent outside the Levy stable region. The values of exponents are higher for stocks than for commodities. We use Detrended Fluctuation Analysis (DFA) to study correlations in daily time series of absolute values of returns (volatility). This method was developed to quantify long range correlations in non-stationary temporal series.All analyzed series show persistent behavior, meaning that large (small) values are more likely to be followed with large (small) values. The value of the DFA exponent is higher for commodities than for stocks. We also use Detrended Cross Correlation Analysis (DCCA) to study cross-correlations between two series. The values of DCCA exponents are above 0.5 for all series, indicating the existence of long range cross-correlations. This means that each stock or commodity has long memory of its own previous values and of previous values of other stocks or commodities studied. These results are in agreement with results obtained for American financial markets. Mercados financeiros são caracterizados por um grande número de unidades e interações complexas, incluindo as interações internas (entre diferentes elementos de um mercado) e fatores externos (influência de outros mercados). Vários métodos de economia, estatística e recentemente econofísica foram desenvolvidos para analisar as séries temporais de variáveis financeiras (retorno de preços de ações, mercadorias e taxas de cambio, índice de mercado, volume de negociação, etc.), com objetivo de estabelecer os modelos teóricos para processos estocásticos que estão em base desses fenômenos. A disponibilidade de dados financeiros de vários mercados e crescente poder computacional resultaram em um grande número de estudos empíricos cujos resultados mostraram algumas propriedades universais: a função risco de retornos de preços segue uma lei de potência com o valor de expoente similar para os vários mercados; os valores absolutos de retornos possuem correlações de longo alcance. Neste trabalho foram usados os métodos de econofísica para estudar as propriedades estatísticas do mercado financeiro brasileiro. Foram analisadas e comparadas as propriedades de escala de função risco e de correlações em séries temporais de retornos de preços de mercadorias agrícolas e preços de ações de várias empresas negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA). Foram analisados os preços diários de cinco mercadorias: açúcar, algodão, café, soja e boi, registrados em período 2000-2008. Para ações, analisamos as características seguintes: preços de abertura, fechamento, valores máximo e mínimo, volume e montante. Todas as séries são diárias, registradas no período de 2000-2008. São estudadas 20 empresas divididas em 4 grupos: bancos, energia, telecomunicações e siderurgia (5 empresas de cada grupo). Para todas as séries estudadas a função risco de retornos de preços segue uma lei de potência com os valores de expoente maiores para ações do que para mercadorias. As correlações são analisadas para os valores absolutos de retornos de preços (volatilidade). Foi usado o método Detrended Fluctuation Analysis (DFA), desenvolvido para quantificar as correlações de longo alcance em séries temporais não estacionárias. Todas as séries mostraram um comportamento persistente, significando que os valores grandes (pequenos) tem maior probabilidade de serem seguidos por valores grandes (pequenos). Os valores de expoente DFA são maiores para mercadorias do que para as ações. Foi utilizada uma generalização de DFA, Detrended Cross Correlation Analysis (DCCA) para analisar as correlações cruzadas entre duas séries. Os valores de expoente DCCA para todas as séries estudadas indicam a existência de correlações cruzadas de longo alcance significando que os valores de cada série possuem memória de longo alcance de seus valores anteriores e também de valores anteriores de outras série. Os resultados estão em acordo com os resultados obtidos para mercado americano.

The main objective of this study is to apply recently developed methods of physical-statistic to time series analysis, particularly in electrical induction s profiles of oil wells data, to study the petrophysical similarity of those wells in a spatial distribution. For this, we used the DFA method in order to know if we can or not use this technique to characterize spatially the fields. After obtain the DFA values for all wells, we applied clustering analysis. To do these tests we used the non-hierarchical method called K-means. Usually based on the Euclidean distance, the K-means consists in dividing the elements of a data matrix N in k groups, so that the similarities among elements belonging to different groups are the smallest possible. In order to test if a dataset generated by the K-means method or randomly generated datasets form spatial patterns, we created the parameter Ω (index of neighborhood). High values of Ω reveals more aggregated data and low values of Ω show scattered data or data without spatial correlation. Thus we concluded that data from the DFA of 54 wells are grouped and can be used to characterize spatial fields. Applying contour level technique we confirm the results obtained by the K-means, confirming that DFA is effective to perform spatial analysis O principal objetivo do presente trabalho foi aplicar métodos recentemente desenvolvidos em física-estatística às séries temporais, em especial a dados de perfis elétricos de indução de 54 poços de petróleo localizados no Campo de Namorado Bacia de Campos - RJ, para estudar a similaridade petrofísica dos poços numa distribuição espacial. Para isto, utilizamos o método do DFA com o intuito de saber se podemos, ou não, utilizar esta técnica para caracterizar espacialmente o campo. Depois de obtidos os valores de DFA para todos os poços, fizemos uma análise de agrupamento com relação a estas características; para tanto, utilizamos o método de agrupamento não-hierárquico chamado método K-média. Geralmente baseado na distância euclidiana, o K-média consiste em dividir os elementos de uma matriz n de dados em k grupos bem definidos, de maneira que as semelhanças existentes entre elementos pertencentes a grupos distintos sejam as menores possíveis. Com o objetivo de verificar se um conjunto de dados gerados pelo método do K-média ou gerado aleatoriamente forma padrões espaciais, criamos o parâmetro Ω (índice de vizinhança). Altos valores de Ω implicam em dados mais agregados e baixos valores de Ω em dados dispersos ou sem correlação espacial. Com auxílio do método de Monte Carlo observamos que dados agrupados aleatoriamente apresentam uma distribuição de Ω inferior ao valor empírico. Desta forma concluímos que os dados de DFA obtidos nos 54 poços estão agrupados e podem ser usados na caracterização espacial de campos. Ao cruzar os dados das curvas de nível com os resultados obtidos pelo K-média, confirmamos a eficiência do mesmo para correlacionar poços em distribuição espacial

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-12T14:04:00Z No. of bitstreams: 1 Rosangela Silveira do Nascimento.pdf: 1012353 bytes, checksum: b5f0d139481ab0bfdd6a1f689175c1f6 (MD5) Made available in DSpace on 2016-08-12T14:04:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rosangela Silveira do Nascimento.pdf: 1012353 bytes, checksum: b5f0d139481ab0bfdd6a1f689175c1f6 (MD5) Previous issue date: 2008-02-29 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES In the present work we analyze the dynamics of electrical cortical activity during the phenomenon of spreading depression (DA) and during the periods before and after this phenomenon. The characteristic of DA is reduced amplitude of spontaneous electrical activity that occurs in neural tissue after the application of stimulus that can be electrical, chemical, mechanical, luminous etc. In order to study properties of time series of electrical cortical activity recorded by ECoG (electrocortiogram) before,during and after DA, we apply Detrended Fluctuation Analysis(DFA). This method is designed to quantify long term correlations (memory) in temporal series such ECoG register. The method was successfully applied in studies of DNA sequences and non-stationary time series as heart rate variability, stride intervals, financial time series etc. The application of DFA results in scaling exponentα that quantifies correlation properties of nonlinear dynamical systems. This experiment indicates if temporal series posses long term correlations. In this work we calculate exponent α for different intervals: control (before the stimulus), after the stimulus, during the avalanche, during DA and after DA for two experimental groups of rats, nourished and malnourished. For both experimental groups the values of exponent α indicates persistent behavior for all intervals except during the avalanche in which correlations degrade. The presence of long term correlations in physiological time series observed in healthy organisms represents complexity that guaranties the organism’s adaptability to stress and disease. The absence of correlations during the avalanche indicates the loss of this complexity. Non-parametric Wilcoxon test was used to compare mean values of exponents α for all intervals of analyzed time series. In cases of nourished rats, the mean values ofα are significantly different for control, stimulus, avalanche, DA and after-DA intervals. Wilcoxon test was also used to compare mean values of α for corresponding intervals for the two experimental groups. The result is significant difference in mean values of α for control, stimulus avalanche, DA and after DA intervals between two experimental groups. The hypothesis that α =0.5 for avalanche intervals was not rejected by test, confirming the loss of correlations in this phase. Comparison of mean values of α for different intervals (control, stimulus, DA and after DA) with avalanche using the Wilcoxon test results in significant difference between two groups. O presente estudo se propõe a analisar a dinâmica da atividade elétrica cortical durante o fenômeno da depressão alastrante (DA) e nos períodos que antecede e sucede o fenomêno. A DA é caracterizada pela redução da amplitude da atividade elétrica espontânea que ocorre no tecido neural, após a aplicação de um estímulo de natureza elétrica, química, mecânica, luminosa e outros. Visando estudar o comportamento da série temporal da atividade elétrica cortical, registrada no ECoG (eletrocorticograma), durante a DA e nos períodos que precede e sucede o fenômeno, foi aplicado o método do DFA (Detrended Fluctuation Analysis). Este método permite quantificar a existência de correlação de longo alcance (memória) numa série temporal, como é o caso do registro do ECoG. Anteriormente, o método foi aplicado em seqüências de DNA e no estudo de séries temporais não estacionárias, tais como, dinâmica da variabilidade cardíaca, flutuações de eletroencefalograma de humanos, intervalos entre passos sucessivos de humanos, séries econômicas e outros. A aplicação do DFA numa série temporal permite a determinação de um expoente de escalonamento α, que pode contribuir para a compreensão das propriedades dos sistemas dinâmicos não lineares. Este expoenteα revela se a série temporal apresenta correlação de longo alcance ou não. Neste trabalho os expoentes α foram calculados nas fases de controle, estímulo, avalanche, DA e após a DA para o ECoG, em dois grupos experimentais, ratos nutridos e ratos desnutridos. Em ambos os grupos experimentais, os valores obtidos para o expoente de escalonamento α denotam que a série temporal do ECoG apresenta correlação persistente (comportamento da série no presente se mantém no futuro) em todas as fases do processo com exceção da avalanche, período no qual ocorre perda de correlação. A presença de correlação de longo alcance numa série temporal biológica é uma resposta sempre observada em organismos saudáveis cuja complexidade do sinal registrado garante a adaptabilidade do organismo a situações de estresse e/ou distúrbios. Enquanto a ausência de correlação, observada na avalanche, indica a perda de propriedades fractais nos sistemas fisiológicos. O uso do método não-paramétrico de Wilcoxon, para comparar os valores médios dos expoentes α obtidos para o grupo de animais nutrido, durante as fases de controle, estimulação, DA, após DA, revelou que essas diferentes fasesdiferem significativamente. Os valores médios dos expoentes α obtidos para o grupo de animais desnutrido, durante as fases de controle, estimulação, DA, após DA, também não foram significativamente diferentes, quando comparados pelo método de Wilcoxon. Na comparação dos valores médios de α nas fases de controle, estimulação, DA, após DA entre os dois grupos de animais (nutrido e desnutrido) o teste de Wilcoxon revelou que as médias dos expoentes α em cada fase para os animais nutridos diferem significativamente daquelas obtidas para os animais desnutridos. Na avalanche a hipótese de que o expoente α é igual a 0,5, não foi rejeitada pelo teste de Wilcoxon, ou seja, o teste confirmou a perda de correlação nessa fase. Na comparação entre as médias dos expoentes α nos diferentes intervalos (controle, estimulação, DA, após DA) com o valor do expoente α na avalanche, o teste de Wilcoxon acusou diferença significativa tanto no grupo dos nutridos como no grupo dos desnutridos.

Temperatures can be correlated by power-law kind functions, and the persistency term can be characterized by a self-correlation function C(t) of temperature variations, where t is the time between observations. This function decreases as C(t) ~ t-γ, where γ represents the correlation exponent. In this work this exponent is obtained by fluctuations analysis of temperature time series in Cascavel area, from 1972 to 2004. It is applied the Detrended Fluctuation Analysis - DFA method, which becomes useful to detect long range correlations and allows to obtain the exponents for local scale rules. These exponents can be compared with those obtained in other areas of the planet. Through this method the Hurst exponent H is obtained which is related with γ by γ = 2 (1 – H). The value γ =0,74 obtained here is in the superior limit of the values range presented in the literature for other places around the world. Temperaturas podem ser correlacionadas por funções tipo leis de potência, e o termo de persistência pode ser caracterizado por uma função de autocorrelação C (t) de variações de temperatura, e t é o tempo entre as observações. Esta função decai como C(t) ~ t-γ em que γ representa o expoente de correlação. Neste trabalho, este expoente é obtido por meio da análise de flutuações em séries temporais de temperatura média, máxima e mínima, na região de Cascavel, Estado do Paraná, no período de 1972 a 2004. Foi utilizado o método Detrended Fluctuation Analysis - DFA, que se mostrou útil para detectar correlações de longa duração e também permitiu obter os expoentes para leis de escala locais e que podem ser comparados aos obtidos em outras regiões do planeta. Por meio deste método foi obtido o expoente de Hurst (H), o qual está relacionado com γ por γ = 2 (1 – H). O valor γ =0,74 obtido, neste trabalho, encontra-se no limite superior da faixa de valores apresentados na literatura para outras regiões do planeta.