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This paper presents a regional case study using a Bi-Regional Input-Output (BRIO) matrix of Buenos Aires City (BAC) and the Rest of Argentina (ROA), constructed from the Argentinian Input-Output matrix. A hybrid approach was applied to obtain the BRIO matrix, which combines pure non-survey methods with matrix-balancing methods like RAS or Cross-Entropy. Once the BRIO matrix was obtained, our study has focused on analyzing the BAC regional structure and the interconnections between regions. We have also estimated the regional and national carbon footprint for the BAC and Argentina, respectively. Results show that service and industry sectors play an important role in the economy of BAC and some of them have strong interregional spillover effects over the rest of the country. In addition, the results also show that sectors on BAC with the highest regional multipliers are also the ones with highest emissions., Este artículo presenta un caso de estudio regional utilizando una matriz Bi-Regional Input-Output (BRIO) de la Ciudad de Buenos Aires (BAC) y el Resto de Argentina (ROA), construida a partir de la matriz Input-Output de Argentina. Se ha utilizado una metodología híbrida para obtener la matriz BRIO, la cual combina métodos indirectos puros y métodos de calibración de matrices como RAS y Entropía Cruzada. Una vez obtenida la matriz BRIO, nuestro estudio se ha centrado en analizar la estructura regional de la BAC y las interconexiones entre regiones. También hemos realizado la estimación de la huella de carbono nacional y regional para Argentina y en la BAC, respectivamente. Los resultados muestran que los sectores de servicios e industria juegan un papel importante en la economía de la BAC y algunos de ellos tienen fuertes efectos indirectos interregionales sobre el resto del país. Además, los resultados también muestran que los sectores de la BAC con los multiplicadores regionales más altos también son los que tienen las emisiones más altas.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2019-04-26T12:34:20Z No. of bitstreams: 1 ADELGICIO FARIAS BELO FILHO - TESE (PPGMet) 2010.pdf: 1224014 bytes, checksum: 251fb70bb2ac0263159e26adce876301 (MD5) Made available in DSpace on 2019-04-26T12:34:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ADELGICIO FARIAS BELO FILHO - TESE (PPGMet) 2010.pdf: 1224014 bytes, checksum: 251fb70bb2ac0263159e26adce876301 (MD5) Previous issue date: 2010-12-17 A variabilidade espaço temporal das chuvas e da vazão foi avaliada com base na teoria da entropia de Shannon, utilizando-se dados diários com no mínimo 10 anos de observações na região Nordeste do Brasil. Os valores médios de entropia marginais foram calculados para todas as estações e mapas da isoentropia foram então construídos para delinear as características anuais e sazonais de chuva e vazão na região. O teste de Mann-Kendall foi utilizado para avaliar a tendência temporal da entropia marginal, bem como da entropia cruzada em dois postos pluviométricos localizados na parte semi árida da região de estudo. Os valores da entropia marginal da precipitação e da vazão foram maiores para os locais e períodos com maior quantidade de chuvas. Os resultados também evidenciaram que a entropia marginal diminuiu exponencialmente com o aumento do coeficiente de variação, tanto para chuva quanto para vazão, mas não houve nenhuma relação significativa entre a entropia cruzada e o coeficiente de variação. A teoria de Shannon produziu padrões espaciais que levaram a uma melhor compreensão das características das chuvas e da vazão em toda a região estudada. A análise de tendência indicou que a maioria das séries não apresenta qualquer tendência significativa, principalmente para o caso da entropia cruzada. O total de entropia cruzada indicou que a precipitação e a vazão têm o mesmo conteúdo de informações para os períodos anual e chuvoso. Using the Shannon entropy, the space-time variability of rainfall and runoff was assessed for daily rainfall and runoff data for a 10-years period from 189 stations in the northeastern region of Brazil. Mean values of marginal entropy were computed for all observation stations and isoentropy maps were then constructed for delineating annual and seasonal characteristics of rainfall and runoff. The Mann-Kendall test was used to evaluate the long-term trend in marginal entropy as well as cross-entropy for two sample stations. The marginal entropy values of rainfall and runoff were higher for locations and periods with highest amount of rainfall. For both rainfall and runoff, the results also showed that the marginal entropy decreased exponentially with increasing coefficient of variation, but there was no significant relation between cross-entropy and the coefficient of variation. The Shannon theory produced spatial patterns which led to a better understanding of rainfall and runoff characteristics throughout the northeastern region of Brazil. Trend analysis indicated that most time series did not have any significant trends, mainly for crossentropy. The total cross-entropy indicated that rainfall and runoff carried the same information content for annual and rainy season periods.