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Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2022-12-07T22:54:38Z No. of bitstreams: 1 Juan Carlos Rodriguez Gamboa.pdf: 7480079 bytes, checksum: 85e846ccf394e590f0f30f4de7252045 (MD5) Made available in DSpace on 2022-12-07T22:54:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Juan Carlos Rodriguez Gamboa.pdf: 7480079 bytes, checksum: 85e846ccf394e590f0f30f4de7252045 (MD5) Previous issue date: 2020-02-18 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq The present thesis work focused on proposing a method to accelerate the identification of the specimens in electronic nose systems. Since the conventional data processing approach used in E-Nose is based on an initial stage of signal preprocessing applying techniques to perform the feature extraction (dynamic and static characteristics) for obtaining the odor fingerprint. Besides, in some cases, it is required to implement a feature selection method to choose the best attributes before the classification tasks using pattern recognition methods. For example, a Support Vector Machine (SVM) is one of the most common processing methods for odor recognition by the electronic olfactory systems. Therefore, the use of the traditional approach needs the whole measurement to obtain the main odorant parameters involving preprocessing techniques, which represents a challenge when aiming to perform real-time odors recognition. Thus, in this work is presented an approach for electronic olfactory systems data processing focused on the treatment of raw data based on a rising-window protocol to find an early portion of the sensor signals with the best recognition performance. We compared the proposed approach against a traditional method (using the entire response curves, applying preprocessing techniques to extract the features and later processing them using an SVM algorithm) in a real application with measures acquired with our developed system. Further, to validate the use of the proposed approach at different settings of electronic olfactory systems, we conducted more tests with several datasets and using deep learning techniques like convolutional neural network CNN. The results showed outperformance accuracy compared with the traditional approach with the advantage of using an early portion of the responses of the sensors, reducing the necessary time to make forecasts. O presente trabalho de tese teve como objetivo propor um método para acelerar a identificação das amostras em sistemas de nariz eletrônicos. Como a abordagem convencional de processamento de dados usada em E-Nose é baseada em um estágio inicial de pré-processamento de sinal, são aplicadas técnicas para executar a extração de recursos (características dinâmicas e estáticas) para obter a impressão digital do odor. Além disso, em alguns casos, é necessário implementar um método de seleção de recurso para escolher os melhores atributos antes das tarefas de classificação usando métodos de reconhecimento de padrões. Por exemplo, uma SVM (Support Vector Machine) é um dos métodos de processamento mais comuns para reconhecimento de odores pelos sistemas olfativos eletrônicos. Portanto, o uso da abordagem tradicional faz uso de toda a medição para obter para obter os principais parâmetros de odorantes que envolvem técnicas de pré-processamento, o que representa um desafio para o reconhecimento de odores em tempo real. Assim, neste trabalho é apresentada uma abordagem para processamento de dados de sistemas olfativos eletrônicos focada no tratamento de dados brutos com base em um protocolo de janela ascendente para encontrar uma porção inicial dos sinais do sensor com o melhor desempenho de reconhecimento. Comparamos a abordagem proposta com um método tradicional (usando todas as curvas de resposta, aplicando técnicas de pré-processamento para extrair os recursos e posteriormente processando-os usando um algoritmo SVM) em um problema real com as medidas adquiridas com nosso sistema desenvolvido. Além disso, para validar o uso da abordagem proposta em diferentes configurações de sistemas olfativos eletrônicos, realizamos mais testes com vários conjuntos de dados e usando técnicas de aprendizado profundo como a rede neural convolucional CNN. Os resultados mostraram uma precisão de desempenho superior à da abordagem tradicional, com a vantagem de usar uma parte inicial das respostas dos sensores, reduzindo o tempo necessário para fazer previsões.

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2019-08-14T13:29:52Z No. of bitstreams: 1 Anderson Jose de Araujo.pdf: 7393752 bytes, checksum: 3262974598fb900f8e4564231494b6a1 (MD5) Made available in DSpace on 2019-08-14T13:29:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Anderson Jose de Araujo.pdf: 7393752 bytes, checksum: 3262974598fb900f8e4564231494b6a1 (MD5) Previous issue date: 2019-05-31 Quantifying the complexity of non-stationary time series is of great importance for climatic data analysis. This approach presents a deeper insight into the mechanisms governing the processes involved in meteorological phenomena. This work aimed to study temporal and spatial variability of wind speed time series of 123 meteorological stations of the Northeast region of Brazil. The regularity of winds was quantified by applying the permutation entropy method, which incorporates temporal relationship between the values of the analyzed series, using a symbolic, natural representation, based on comparison of consecutive values of the series. The wind potential index (IPE) was defined considering that higher wind speed and lower entropy (higher predictability) are favorable conditions for the generation of wind energy. In order to spatially represent the results of this analysis, the Kernel Smoothing spatial interpolation technique was used, which is widely applied in various studies with climatic data. The results of the analysis of the wind speed series, for the period from 2008 to 2015, showed that the values of the wind potential index were higher in the States from Ceará to Pernambuco for the period from September to November. It was also found that the values of IPE decreased as the stations moved away from the sea. Another result was the decrease in entropy values with increase of embedding dimension d, reflecting the persistence of wind dynamics. The lower entropy was observed in Rio Grande do Norte, which also has the highest wind potential (highest mean wind speed), indicating that in this region the wind dynamics is more regular and more predictable, which is favorable for wind power generation. This behavior was also observed in the monthly and seasonal scale in the states of Rio Grande do Norte, Ceará and Bahia. Quantificar a complexidade de uma determinada série temporal não estacionária é de grande importância para analisar dados climáticos. Essa abordagem apresenta uma visão mais profunda dos mecanismos que regem os processos envolvidos em fenômeno meteorológicos. Neste trabalho analisou-se a variabilidade espaço-temporal da complexidade das séries temporais de velocidade do vento de 123 estações meteorológicas da região Nordeste do Brasil. Buscou-se mensurar a regularidade do regime dos ventos aplicando o método da Entropia de Permutação, que incorpora a relação temporal entre os valores da série analisada, utilizando uma representação simbólica, natural, baseada na comparação dos valores consecutivos da série. O Índice de Potencial Eólico (IPE) foi definido considerando-se que regimes de maior velocidade média do vento e menor entropia (maior previsibilidade) são fatores favoráveis para geração de energia eólica. Para representar espacialmente os resultados dessa análise utilizou-se a técnica de interpolação espacial Kernel Smoothing. Os resultados da análise das séries de velocidade do vento, para o período de janeiro de 2008 a março de 2015, mostraram que os valores do IPE foram maiores nos estados do Ceará a Pernambuco nos meses de setembro a novembro. Também se evidenciou uma diminuição do Índice de Potencial Eólico à medida que as estações se distanciam do mar. Outro resultado em destaque foi à diminuição dos valores da entropia com aumento da dimensão , refletindo a persistência da dinâmica do vento. A menor entropia foi observada no Rio Grande de Norte que também apresentou o maior potencial eólico (maior velocidade média do vento) indicando uma dinâmica do vento mais regular e mais previsível nesta região, sendo favorável à geração de energia eólica. Este comportamento também se observou na escala mensal e sazonal nos estados do Rio Grande do Norte, do Ceará e da Bahia.

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2019-07-25T15:42:15Z No. of bitstreams: 1 Rodrigo Cruz Orellana Leon.pdf: 23517709 bytes, checksum: bfe593efb987fcf052a53d8a8ad72404 (MD5) Made available in DSpace on 2019-07-25T15:42:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigo Cruz Orellana Leon.pdf: 23517709 bytes, checksum: bfe593efb987fcf052a53d8a8ad72404 (MD5) Previous issue date: 2019-02-26 The volatility models or autoregressive econometric models of conditional heteroscedasticity (ARCH) that popped up from 1982, onwards have given a new way of understanding the much studied behavior of financial markets through the premise of that the return of an asset is not serially correlated and that variance conditional is a function of the returns passed squared. This paper proposes the construction of predictive models for the volatility of the returns of 16 representative financial indices. These are pure models of the ARCH family, as well as of composite models of mean and variances conditional ARMA + ARCH. The general methodology used is that of Box-Jenkins and, specifically, the proposals in the seminal articles in the construction of ARCH and GARCH models, articles on which the theoretical basis of this work is based. By means of the adjusted volatility models and the grouping analysis, we can characterize the behavior of the logarithmic returns of daily prices of financial indexes, each with 3861 observations in the period from March 11, 1997 to 31, 2016. The indices financial models modeled using pure models of conditional variance are: Brazil (BVSP), U.S (IXIC), U.S (DJI), Canada (GSPTSE), China (HSI), China (SSE), France (FCHI), Switzerland (SSMI), Germany (GDAX) e Austria (ATX), being modeled by GARCH (1,1), except China (HSI), which is GARCH (1,2). The financial indices modeled using conditional variance and averaged models are: Mexico (MXX), U.S (GSPC), Australia (AORD), Malaysia (KLSE), Japan (N225) and Belgium (BFX), being modeled by the ARMA(1,1)+EGARCH(2,3), ARMA(1,1)+EGARCH(2,2), ARMA(4,3)+EGARCH(2,2), ARMA(2,1)+EGARCH(4,4), ARMA(4,4)+EGARCH(2,2) and AR(1)+EGARCH(1,1), respectively. All of these adjusted models are assumed to be derived from a Student distribution, as they proved to be of better fit than models under the assumption that innovations are from a Gaussian distribution. In the clustering analysis, the "Euclidian", "Canberra" and "Manhattan" distance measures were combined with the "k-mean" grouping method. The first combination, applied to the observed returns, grouped the indices in relation to the geographical location. The second, applied the predictions of returns and variances, grouped the indices in relation to the model of adjusted variance and the proximity of the variance that they present, respectively. The last combination, applied to volatility forecasts, grouped the indices in relation to the proximity of the risk they present. As a measure for the improvement of this model, it is suggested the test of other econometric models, as well as other distribution functions for the innovations. Os modelos de volatilidade ou modelos econométricos autorregressivos de heterocedasticidade condicional (ARCH), forneceram uma nova forma de compreender o tão estudado comportamento dos mercados financeiros através da premissa de que o retorno de um ativo não é correlacionado serialmente e que a variância condicional é uma função dos retornos passados ao quadrado. Neste trabalho, propõe-se a construção de modelos preditivos para a volatilidade dos retornos de 16 índices financeiros. Trata-se tanto de modelos puros da família ARCH, quanto de modelos compostos de média e variâncias condicional ARMA+ARCH. A metodologia geral utilizada é a de Box-Jenkins e de maneira específica, às propostas nos artigos seminais na construção de modelos ARCH e GARCH, artigos nos quais fundamenta-se o embasamento teórico deste trabalho. Mediante os modelos de volatilidade ajustados e a análise de agrupamento, consegue-se caracterizar o comportamento dos retornos logarítmicos dos preços diários de fechamento dos índices financeiros, cada um com 3861 observações no período de 11 de março de 1997 a 31 de outubro de 2016. Os índices financeiros modelados mediante modelos puros de variância condicional são: Brasil (BVSP), EUA (IXIC), EUA (DJI), Canadá (GSPTSE), China (HSI), China (SSE), França (FCHI), Suíça (SSMI), Alemanha (GDAX) e Áustria (ATX), sendo modelados pelo GARCH(1,1), exceto China (HSI) que é pelo GARCH(1,2). Os índices financeiros modelados mediante modelos compostos de média e variância condicional são: México (MXX), EUA (GSPC), Austrália (AORD), Malásia (KLSE), Japão (N225) e Bélgica (BFX), sendo ajustados pelos modelos ARMA(1,1)+EGARCH(2,3), ARMA(1,1)+EGARCH(2,2), ARMA(4,3)+EGARCH(2,2),ARMA(2,1)+EGARCH(4,4), ARMA(4,4)+EGARCH(2,2) e AR(1)+EGARCH(1,1), respectivamente. Todos os modelos ajustados, estão sob a suposição de que as inovações (resíduos) são provenientes de uma distribuição t de Student, pois resultaram ser de melhor ajuste que os modelos sob a suposição de que as inovações são provenientes de uma distribuição Gaussiana. Na análise de agrupamento, combinaram-se as medidas de distância “Euclidiana”, “Canberra” e “Manhattan” com o método de agrupamento “k-means”. A primeira combinação, aplicada aos retornos observados, agrupou os índices em relação à localização geográfica. A segunda, aplicada as previsões de retornos e variâncias, agrupou os índices em relação ao modelo ajustado e à proximidade da variância que apresentam, respectivamente. A última combinação aplicada às previsões da volatilidade, agrupou os índices em relação à proximidade do risco que apresentam. Como medida para o melhoramento desta modelagem, sugere-se o teste de outros modelos econométricos, assim como também outras funções de distribuição para as inovações.

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2019-08-12T13:59:30Z No. of bitstreams: 1 Edneide Florivalda Ramos Ramalho.pdf: 13303688 bytes, checksum: fcf970cd987d44ae61d544d0493fa891 (MD5) Made available in DSpace on 2019-08-12T13:59:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Edneide Florivalda Ramos Ramalho.pdf: 13303688 bytes, checksum: fcf970cd987d44ae61d544d0493fa891 (MD5) Previous issue date: 2019-02-19 Chagas disease is one of the 20 Neglected Tropical Diseases, being an important health problem in Latin America, causing around 10,000 deaths due to complications linked to the disease, and affecting around 8 million people worldwide, according to World Health Organization (WHO). The main route of transmission is by the triatomine bug feces. Other transmission routes are blood transfusion and organ transplantation from infected individuals, from mother to child, which is called congenital transmission, by laboratory accident, and by consumption of contaminated food or drink. In the present work, two compartmental deterministic models for Chagas disease transmission were used. This kind of model is based on a system of differential equations which is integrated numerically using computational software. The first model deals only with humans, without the vector presence, considering transmission by congenital and blood transfusion routes. The second one simulates a community with the vector presence in two environments, peridomicile and intradomicile, as well as the presence of the human, domestic animals, competent and non-competent hosts. Simulations were performed to assess different scenarios regarding control strategies. The results of model simulations show that even without the vector presence the disease can be maintained for a long time in a population due to congenital and blood transfusion transmission, the detection and treatment of infected individuals are extremely important in order to avoid future complications dues to the disease, and control measures should be reinforced and maintained in order to reduce the number of new cases. In case of interruption of those controls measures, the simulations show that the system returns very quickly to scenarios similar to that where control measures are not applied. A Doen¸ca de Chagas é uma das 20 Doenças Tropicais Negligenciadas, sendo um importante problema de saúde na América Latina. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), a enfermidade causa mais de 10.000 mortes anuais devido às complicações associadas à mesma, e afeta cerca de 8 milhões de pessoas em todo o mundo. A principal forma de transmissão é a partir do contato com as fezes do triatomíneo. Outras formas são por transfusão de sangue e transplante de órgãos de pessoas infectadas, da mãe para o filho (transmissão congênita), por acidente de laboratório e consumo de comida ou bebidas contaminadas. No presente trabalho, dois modelos compartimentais determinísticos foram utilizados. Este tipo de modelo é baseado em um sistema de equações diferenciais que é integrado numericamente a partir de um software computacional. O primeiro modelo lida apenas com humanos, sem a presença do vetor, considerando transmissão congênita e por transfusão de sangue. O segundo modelo simula uma comunidade com a presença de vetores em dois ambientes peridomicílio e intradomicílio, bem como a presença de humanos, animais domésticos, hospedeiros competentes e não-competentes. As simulações foram realizadas para avaliar diferentes cenários referentes às estartégias de controle. Os resultados destas simulações mostram que mesmo sem a presença de vetores a doença pode ser mantida por muito tempo na população devido às transmissões congênitas e por transfusão de sangue, a detecção e tratamento de indivíduos infectados são extremamente importantes a fim de evitar complicações futuras devido à doença, e as estratégias de controle devem ser reforçadas e mantidas a fim de reduzir o número de novos casos. Em caso de interrupção destas medidas de controle, as simulações mostram que o sistema volta muito rapidamente à cenários similares àqueles onde as medidas de controle não são aplicadas.

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2019-08-14T13:16:27Z No. of bitstreams: 1 Maira de Oliveira Santos.pdf: 7630784 bytes, checksum: e52097f9531606bfe2f81e4219b6b786 (MD5) Made available in DSpace on 2019-08-14T13:16:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Maira de Oliveira Santos.pdf: 7630784 bytes, checksum: e52097f9531606bfe2f81e4219b6b786 (MD5) Previous issue date: 2018-11-27 The São Francisco River has five hydroelectric plants along its route, including the Três Marias-MG hydroelectric plants, Sobradinho-BA hydroelectric plants, and Xingó hydroelectric plants-AL. Hydroelectric plants are one of the cheapest energy sources and the most widely used, but its construction causes several impacts to the environment. It is important to assess the impact and provide the basis to assist in environmental management and ecosystem restoration projects in order to make it as close as possible to the previous state. In this work, the Indicators of Hydrologic Alteration - IHA method and the Range of Variability Approach - RVA method are used to study the variability of hydrological characteristics on the observed daily flow below the dams. The IHA method generates 33 hydrological indicators of ecological relevance, which are evaluated using the RVA. We analyzed hydrological changes in flow data from São Francisco-MG, Juazeiro-BA e Pão de Açúcar-AL caused by the Três Marias, Sobradinho and Xingó reservoirs constructions. Also we analyzed hydrological changes in flow data from Pão de Açúcar-AL caused by the Sobradinho reservoir construction. The hydrological alteration caused by the construction of Sobradinho in Juazeiro was superior to the other series analyzed, due to changes of the June monthly average flow indicator and the number of reversals, which presented strong hydrological alterations. The impact of the Sobradinho reservoir construction in Pão de Açúcar presented the second highest hydrological alteration, due to the February average flow indicator and the rise rate indicator, both presented strong hydrological changes. The analysis of the Xingó reservoir in Pão de Açúcar, and the analysis of the Sobradinho reservoir in Juazeiro, presented the highest number of heavily altered indicators. On the other hand, the analysis of the Xingó reservoir in Pão de Açúcar presented the lowest hydrological alteration (42.2%). The analysis of the Três Marias reservoir in San Francisco presented the lowest number of heavily altered indicators. The fit RVA limits form the basis for assisting in environmental management and ecosystem restoration and restoration projects. O Rio São Francisco contém, ao longo do seu percurso, cinco usinas hidrelétricas, entre elas as Usinas Hidrelétricas de Três Marias-MG, de Sobradinho-BA, e de Xingó-AL. As hidrelétricas são uma das fontes de energia mais baratas, e por isso é a mais usada, porém a construção de hidrelétricas pode causar vários impactos ao meio ambiente. Avaliar se houve alteração da vazão fornece base para ajudar na gestão ambiental e nos projetos de recuperação e restauração do ecossistema, a fim de torná-lo o mais próximo possível do estado anterior. Para estudar a variabilidade das características hidrológicas da vazão a jusante das represas utilizou-se o método de Indicadores de Alteração Hidrológica - IHA, juntamente com o Range of Variability Approach - RVA. O método IHA gera 33 indicadores hidrológicos de relevância ecológica, os quais são avaliados utilizando o RVA. Nos municípios de São Francisco, Juazeiro e Pão de Açúcar foram analisadas as alterações hidrológicas decorrentes das construções dos reservatórios de Três Marias, Sobradinho e Xingó, respectivamente. Adicionalmente, foram analisas as alterações hidrológicas no município de Pão de Açúcar provenientes da construção de Sobradinho. A alteração hidrológica no município de Juazeiro, originada pela construção de Sobradinho, foi superior às demais séries analisadas, devido aos indicadores da vazão média mensal de junho e do número de reversões, que apresentaram fortes alterações hidrológicas. A análise da construção de Sobradinho, no município de Pão de Açúcar apresentou a segunda maior alteração hidrológica, devido aos indicadores da vazão média mensal de fevereiro e da taxa de crescimento, os quais apresentaram fortes alterações hidrológicas. As análises com as maiores quantidades de indicadores alterados foram da construção de Xingó em Pão de Açúcar, e da construção de Sobradinho em Juazeiro. Por outro lado, a análise da construção de Xingó em Pão de Açúcar apresentou a menor alteração hidrológica (42,2%). A análise da barragem de Três Marias apresentou a menor quantidade de indicadores fortemente alterados. Os limites RVA encontrados fornecem base para ajudar na gestão ambiental e nos projetos de recuperação e restauração do ecossistema.

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-05-08T14:02:40Z No. of bitstreams: 1 Paula Tiyemi Shinozaki Mendes.pdf: 1533319 bytes, checksum: 44b2697cb438c67c251fcfb47af88c7d (MD5) Made available in DSpace on 2018-05-08T14:02:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paula Tiyemi Shinozaki Mendes.pdf: 1533319 bytes, checksum: 44b2697cb438c67c251fcfb47af88c7d (MD5) Previous issue date: 2018-02-28 The estimation of forest volume with more precision has been the target of several researches focusing on sustainable forest management. For this reason, the objective of this work was to elaborate a mathematical model that takes into account the non-systematic error associating one of the independent variable, height, since this is one of the sources of input in the estimation of the volume of the trees. The experiment was carried out in Araripina, Pernambuco, at the Institute of Agricultural Research (IPA), composed of 60 plots, with 49 trees in each plot in a spacing of 3 m x 2 m. For the composition of the database, using the systematic sampling procedure, 300 trees wereselected to estimate the heights using the hypsometer. After the volume determination by Smalian methodology, information diameter at breast height (DBH), height and form factor of each tree were obtained. Five volumetric models were compared using: (1) volume determined by strict cubing; (2) the mean value of the form factor, the DDH and the height estimated by the hypsometer; (3) the mean value of the form factor, the DBH and height; (4) model of Schumacher and Hall; (5) model of Schumacher and Hall with measurement error; (6) Spurr model and (7) Spurr model with measurement error. The models were compared using analysis of variance (ANOVA) and multiple comparisons using the Tukey test, both with 5% significance. Since all models presented no significant differences among them, simulations were performed, varying the size of the sample in the expectation that the model with error measure could capture the error of the values of the estimated heights in small sample sizes. After modeling with the five models with samples of sizes of 30, 50, 100, 150 and 200 trees, the statistical analysis procedure previously adopted was repeated. The results of the comparisons favored the Schumacher and Hall model, due to its simplicity of application and because it is one of the most used in forest mensuration, since the model estimates did not show a significant difference among them. As estimativas dos volumes de árvores com mais precisão vem sendo o alvo de várias pesquisas com foco no manejo florestal sustentável. Por este motivo, objetivou-se elaborar um modelo matemático que leva em consideração o erro não sistemático associando a uma das variáveis independente, altura, uma vez que esta é uma das fontes de entrada na estimação do volume das árvores. O experimento foi realizado em Araripina, Pernambuco, no Instituto de Pesquisa Agropecuária (IPA), composto por 60 parcelas, com 49 árvores em cada parcela num espaçamento de 3 m x 2 m. Para a composição do banco de dados, usando o procedimento da amostragem sistemática, foram selecionadas 300 árvores para estimar as alturas utilizando o hipsômetro. Após a cubagem rigorosa das árvores pelo método de Smalian, foram obtidas informações do diâmetro a altura do peito (DAP), a altura determinada e o fator de forma de cada árvore. Foram comparados sete modelos volumétricos usando: (1) o valor determinado pela cubagem rigorosa; (2) o valor médio do fator de forma, o DAP e a altura estimada pelo hipsômetro; (3) o valor médio do fator de forma, o DAP e altura determinada; (4) modelo de Schumacher e Hall; (5) modelo de Schumacher e Hall com erro de medida; (6) modelo de Spurr; e (7) o modelo de Spurr com erro de medida. Os modelos foram comparados utilizando a análise de variância (ANOVA) e comparações múltiplas utilizando o teste de Tukey, ambos com 5% de significância. Uma vez que todos os modelos se apresentaram sem diferenças significativas entre si, foram realizadas simulações, variando o tamanho da amostra na expectativa de que o modelo com erro de medida pudesse captar o erro dos valores das alturas estimadas em tamanhos de amostras pequenas. Após a modelagem com os sete modelos com amostras de tamanhos de 30, 50, 100, 150 e 200 árvores, repetiu-se o procedimento de análise estatística adotada anteriormente. O resultado das comparações favoreceu o modelo de Schumacher e Hall, pela simplicidade de aplicação e por ser um dos mais utilizados em mensuração florestal, uma vez que as estimativas dos modelos não evidenciaram diferença significativa entre eles.

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-05-09T13:31:41Z No. of bitstreams: 1 Erika Fialho Morais Xavier.pdf: 2058672 bytes, checksum: c940d090f0c0320e8f1d36bc1e912cf9 (MD5) Made available in DSpace on 2018-05-09T13:31:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Erika Fialho Morais Xavier.pdf: 2058672 bytes, checksum: c940d090f0c0320e8f1d36bc1e912cf9 (MD5) Previous issue date: 2018-02-23 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Tuna and tuna-like species represent a great attraction for companies and fishers in general, due to their meat quality, their high commercial value and their extensive distribution in the oceans. Appropriate management is fundamental to the survival of some species, and to the sustainability of fi sheries. In this way, knowledge about abundance estimates and population biomass variations is paramount for sheries management. Dynamic models of biomass are essential techniques for calculating the estimates. This study proposed the use of Bayesian analysis for the models of Fox, Schaefer and Pella-Tomlinson. Initially, the objective was to evaluate the accuracy and precision of the information acquired about the parameters of the models. For this, catch and catch per unit effort data of the South Atlantic sword sh (Xiphias gladius) were used. It was concluded that there was no progress on precision and accuracy, taking as true "values" for the parameters the estimates of the last report of The International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas (ICCAT). Sequentially, the objective was to evaluate the dynamic model of the biomass of Pella and Tomlinson, considering the variation and the fixation of the shape parameter in a scalar value. In this case, were used catch and catch per unit effort data of bigeye tuna (Thunnus obesus) of Atlantic. It was concluded that the model of Pella and Tomlinson with estimation of the shape parameter through of a prior distribution is more susceptible to in influences of non informative data and with discrepant points, and produces estimates more imprecise than when the form parameter is set as a scalar value, in the models of Schaefer and Fox. Espécies de atuns e afins representam um grande atrativo para empresas e pescadores em geral, em virtude da qualidade da carne, do alto valor comercial e da ampla distribuição nos oceanos. Uma gestão adequada é fundamental para a sobrevivência de algumas espécies e para a sustentabilidade da pesca, e o conhecimento sobre estimativas de abundância e variações da biomassa das populações é primordial para a gestão de pesca. Os modelos dinâmicos de biomassa são importantes técnicas para o cálculo destas estimativas. Este estudo propôs o uso da análise bayesiana para os modelos de Fox, Schaefer e Pella-Tomlinson. Inicialmente, objetivou-se avaliar a acurácia e a precisão da informação adquirida ao longo dos anos sobre os parâmetros dos modelos. Para isto, utilizaram-se dados de captura e captura por unidade de esforço do espadarte (Xiphias gladius) do Atlântico Sul. Concluiu-se que não houve avanço quanto à precisão e acurácia, tomando como valores "verdadeiros" para os parâmetros as estimativas do último relatatório da International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas (ICCAT). Sequencialmente, objetivou-se avaliar o modelo dinâmico de biomassa de Pella e Tomlinson, considerando a variação e a fixação do parâmetro de forma em um valor escalar. Neste caso, utilizaram-se dados de captura por unidade de esforço e captura da albacora bandolim (Thunnus obesus) do Atlântico. Concluiu-se que o modelo de Pella e Tomlinson com estimação do parâmetro de forma por meio de uma priori é mais susceptível às Influências de dados pouco informativos e com pontos discrepantes e produz estimativas mais imprecisas do que quando se fi xa o parâmetro de forma em um valor escalar, nos modelos de Schaefer e Fox.