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EFICÁCIA DO ENXOFRE APLICADO VIA SOLO NO CONTROLE DA CIGARRA Quesada gigas (OLIVIER) EM CAFEEIRO
No full textReis, Paulo Rebelles, Rebelles, Pedro Paulo Reis, Pereira, Marcelo Cláudio, Liska, Gilberto Rodrigues, Morais, Augusto Ramalho de (2015): EFICÁCIA DO ENXOFRE APLICADO VIA SOLO NO CONTROLE DA CIGARRA Quesada gigas (OLIVIER) EM CAFEEIRO. Coffee Science 10 (4): 527-53
APLICAÇÃO DAS DISTRIBUIÇÕES GUMBEL E GVE PARA VAZÃO MÁXIMA MENSAL DO RIO IBICUÍ, ITAQUI-RS
No full texti) introdução: Vazão seria o volume de um determinado fluido que passa em uma determinada quantidade de tempo por uma secção, basicamente falando, a velocidade que um volume ou massa escoa. Os dados da vazão de um rio podem ser muito importantes para determinar o seu comportamento, podendo ser usados para análise de enchentes ou para saber quanto uma barragem ou hidrelétrica precisa aguentar de escoamento; ii) hipótese(s): Verificar se as distribuições Gumbel e GVE podem ser utilizadas nas vazões da estação de Passo Mariano Pinto para previsões de possíveis enchentes ; iii) objetivo(s): O trabalho tem como objetivo prever o comportamento do rio Ibicuí em relação a vazão máxima anual para se ter ideia de até onde pode chegar uma possível enchente nessa região; iv) material e métodos: Os dados de vazão foram retirados do site Hidroweb e são referentes ao rio Ibicuí da estação de Passo Mariana Pinto do rio Ibicuí no município de Itaqui. Os dados utilizados foram de vazão máxima e foram organizados de maneira mensal com o intervalo de tempo do ano de 1953 a 2007. Então, testes foram realizados, o de Mann-Kendal foi utilizado para ver se os valores da amostra tinham a tendência de ser identicamente distribuídas, o de Ljung-Box para ver se os valores não tenham dependência temporal. Foram utilizadas as distribuições Gumbel e GVE e seus parâmetros foram estimados pelo método da máxima verossimilhança. O ajuste das distribuições foi avaliado pelo teste de Kolmogorov Smirnov. Foi calculado a probabilidade e o nível de retorno para cem anos usando ambas distribuições. Todas as análises foram realizadas no programa estatístico R; v) resultados e discussão: Todos os testes foram feitos com 5% de nível de significância. No teste de Mann-Kendal a série não tem tendência. Pelo teste de Ljung-Box, a série é independente. Pelo teste razão de verossimilhança, o parâmetro ξ é estatisticamente nulo. Pelo teste de Kolmogorov ambas distribuições se ajustaram aos dados. Pela distribuição Gumbel, a probabilidade de que os níveis de vazão de 7000 m³/s a 10000 m³/s com amplitude de 500 m³/s são, respectivamente, 11,26%, 8,51%, 6,40%, 4,81%, 3,60%, 2,69% e 2,01%. O nível de retorno, é usado para ver o valor máximo que pode ter de vazão nos próximos anos. Para tal, foram considerados os seguintes tempos de retorno, 2, 5, 10, 15, 30, 50 e 100 anos. Os valores obtidos das vazões máximas para esses anos respectivamente foram de, 4022,743 m³/s, 5941,410 m³/s, 7212,565 m³/s, 7929,458 m³/s, 9132,578 m³/s, 10009,075 m³/s e 11191,315 m³/s; vi) conclusão: As distribuições Gumbel e GVE se ajustaram aos dados de vazão máxima da estação Passo Mariana Pinto, sendo a distribuição Gumbel melhor indicada pelo teste de razão de verossimilhança. A estimativa de nível de retorno para cem anos supera o máximo observado na série, cujo registro foi de 8981,445 m³/s
MODELOS PROBABILÍSTICOS APLICADOS NA ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÕES PLUVIOMÉTRICAS INTENSAS EM SANTA MARIA, RS
No full textExistem regiões no estado do Rio Grande do Sul onde ocorrência de chuva é suficiente para as funções agrícolas e manutenção social, porém em outras localidades está ocorrência não é tão satisfatória para o fornecimento dágua ser suficiente para as necessidades básicas da população. Nesse sentido, saber estimar com certa precisão as variações meteorológicas é de grande importância para essas regiões. Para isto, é necessária uma análise de distribuição de densidade e testes estatísticos para determinar qual função é mais adequada para calcular a probabilidade de ocorrer determinado fenômeno e, assim, estimar um nível de retorno. A modelagem estatística desses níveis extremos é associada a distribuições de probabilidade, pertencentes a uma classe do ramo da estatística denominada de Teoria de Valores Extremos (TVE). O objetivo desse trabalho foi analisar a ocorrência de precipitações pluviais máximas na cidade de Santa Maria-RS por meio das distribuições Generalizada de Valores Extremos (GVE), Gumbel e Pearson tipo III e estimar a quantidade de chuva para períodos de retorno de 2, 5, 10, 15, 30, 50 e 100 anos. Foi analisada a série histórica de 1961 a 2018 dos valores diários da precipitação da chuva, registradas na Estação BDMEP do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), em Santa Maria, RS, e extraiu-se o maior valor observado do mês de janeiro em cada. A serie de máximos foi organizada em duas subséries, sendo uma utilizada para ajustar o modelo probabilístico, correspondendo à série temporal de 1961 a 2002, e a outra correspondendo à série temporal de teste, no período de 2003 a 2018. Foram ajustadas as distribuições GVE, Gumbel e Pearson III, com as estimativas dos seus parâmetros obtidas pelo método da máxima verossimilhança, e o diagnóstico de ajuste foi feito pelo teste de Kolmogorov-Smirnov (KS) e gráficos Quantil-Quantil (QQplot). Os resultados do teste de KS e os gráficos QQplot indicam que as três distribuições de probabilidade se ajustaram aos dados e, entre as distribuições Gumbel e GVE, o teste de razão de verossimilhanças apontou que a distribuição Gumbel é mais adequada. Contudo o erro percentual absoluto médio revelou que a distribuição GVE forneceu níveis de retorno estimados mais precisos, uma vez que os valores foram os mais próximos dos valores observados de precipitação pluvial dos anos de 2003 a 2018. Pode-se concluir que a distribuição GVE é mais adequada para calcular probabilidades e estimar níveis de retorno para o mês de janeiro em Santa Maria, RS
MODELOS BIVARIADOS APLICADOS NA ANÁLISE DE EVENTOS MÁXIMOS DE PRECIPITAÇÃO PLUVIAL E TEMPERATURA EM URUGUAIANA
No full texti) introdução: Quando se associa as precipitações aos valores extremos, neste caso as chuvas extremas, surgem preocupações, pois estas podem causar enchentes, desmoronamentos, acidentes de trânsito e perdas de produções agrícolas. Geralmente, a ocorrência de precipitação máxima está relacionada com outras variáveis meteorológicas, como velocidade do vento, temperatura, umidade, entre outras. Estudos que envolvam a análise conjunta de eventos extremos não são comuns, uma vez que a modelagem desses eventos se torna mais complexa e recursos computacionais que efetuam esse tipo de análise são escassos; ii) hipótese(s): A distribuição bivariada de valores extremos pode ser utilizada para calcular probabilidades de níveis máximos de precipitação e temperatura na cidade de Uruguaiana-RS; iii) objetivo(s): Ajustar modelos bivariados de valores extremos e fornecer probabilidade de ocorrência conjunta de níveis máximos de precipitação e temperatura superiores a 100 mm e 37ºC, respectivamente iv) material e métodos: Foram utilizados dados mensais máximos de precipitação e temperatura correspondente ao período de 1961 a 2018. Os parâmetros da distribuição bivariada Generalizada de Valores Extremos (GVE) e Gumbel foram estimados pelo método da máxima verossimilhança e foi utilizado o teste de razão de verossimilhanças para testar a hipótese de nulidade do parâmetro de forma da distribuição bivariada GVE. A qualidade do ajuste dos modelos foi avaliada pelos gráficos QQ-plot. Todas as análises foram realizadas no programa estatístico R; v) resultados e discussão: Os gráficos de qualidade de ajuste indicam que ambas distribuições de probabilidade bivariadas se ajustam satisfatoriamente aos dados. Pelo teste de razão de verossimilhanças e com 1 % de nível de significância, a distribuição Gumbel bivariada é mais adequada nos meses de março, outubro e novembro. A estimativa do parâmetro de dependência das distribuições bivariadas são superiores a 80% em todos os meses do ano, o que indica que existe relação forte entre a ocorrência de precipitação pluvial máxima e temperatura máxima. Para o mês de janeiro, a probabilidade de ocorrer uma precipitação pluvial e temperatura superiores a 100 mm e 37º é de 4,94% pela distribuição GVE bivariada. Por outro lado, para o mês de julho, o mesmo evento ocorre com probabilidade próxima de zero, o que indica um evento raro; vi) conclusão: As distribuições bivariadas de valores extremos se ajustaram aos dados de precipitação pluvial máxima e temperatura máxima na cidade de Uruguaiana, RS. Pelos modelos, as maiores probabilidades de ocorrer uma precipitação pluvial e temperatura superiores a 100 mm e 37º ocorrem no verão, e as menores no invern
DISTRIBUIÇÃO GENERALIZADA DE PARETO APLICADA À ANÁLISE DE EVENTOS EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA EM URUGUAIANA-RS
No full textA precipitação pluviométrica é o processo pelo qual a água condensada na atmosfera atinge gravitacionalmente a superfície terrestre. Ela é vital no ciclo da água que permite vida na Terra, nesse sentido a precipitação é um dos elementos climáticos que possuem grande impacto, pois está relacionado com diversos setores da sociedade, podendo afetar a economia, o meio ambiente e a própria sociedade. Prever a probabilidade de acontecimento desses eventos é importante para auxiliar o planejamento urbano e rural. A Teoria de Valores Extremos fundamenta a modelagem de eventos associados a probabilidades muito pequenas ou eventos raros. Uma das grandes preocupações é desenvolver técnicas para prever a ocorrência desses eventos. Essa teoria tem como uma das suas distribuições de probabilidade a distribuição Generalizada de Pareto (GPD) que é conhecida como limite da amostra de excessos ou excedências acima de um limiar suficientemente alto. Nesse sentido o presente trabalho tem como objetivo geral: analisar eventos extremos de precipitação por meio da teoria de valores extremos em Uruguaiana, RS. Para tal, utilizou-se os dados climatológicos fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia, os quais foram analisados sob a distribuição Generalizada de Pareto. As estimativas dos parâmetros foram obtidas pelo método da máxima verossimilhança e a aderência da distribuição foi avaliada pelos teste de hipóteses de Kolmogorov-Sminorv e gráficos Quantil-Quantil (QQplot). A independência das séries foi verificada pelo teste de Ljung Box e o teste de razão de verossimilhança foi utilizado para analisar a nulidade do parâmetro de forma da GPD. Os resultados alcançados evidenciam que a Distribuição Generalizada de Pareto se ajusta satisfatoriamente aos dados e pode ser utilizadas para fornecer níveis extremos de precipitação pluvial máxima
ASSOCIAÇÃO DO ÍNDICE DE MASSA CORPORAL COM PESO E ALTURA DOS ALUNOS DA UNIPAMPA-CAMPUS ITAQUI.
No full texti) introdução O Índice de Massa Corporal (IMC), obtido através divisão do peso em quilogramas pela altura, em metros, elevada ao quadrado é um dos indicadores antropométricos mais aplicados para verificar se o peso de um indivíduo saudável está dentro da normalidade. As classificações do IMC variam com a literatura, mas a utilizada no trabalho foi: 30,0 obesidade; hipótese(s): O modelo de regressão linear (1º grau e/ou 2º grau) pode ser utilizado para estabelecer entre medidas antropométricas; iii) objetivo(s): O objetivo do presente trabalho foi analisar, a partir da estatística, a relação entre IMC, peso e altura; iv) material e métodos: A amostra do trabalho foi composta por alunos das turmas de estatística da UNIPAMPA-Campus Itaqui totalizando 187 integrantes, os quais responderam a um questionário por livre adesão e a amostra foi obtida por conveniência. Para as análises foi utilizado os métodos estatísticos de análise exploratória, sendo estas medidas descritivas e ogiva (gráfico de frequência acumulada). Também foi aplicado o modelo de regressão linear, no qual é utilizado para identificar uma medida de dependência entre duas variáveis e foram consideradas para o presente trabalho as equações de primeiro e segundo grau. Todos os cálculos estatísticos foram feitos com o auxílio do programa estatístico R e, para melhor interpretabilidade dos resultados, a altura dos entrevistados foi considerada em cm; v) resultados e discussão: Por meio do modelo de regressão linear com a equação de primeiro grau foi possível verificar que altura e peso se relacionam positivamente e com grande dispersão, ou seja, relação fraca. A equação de primeiro grau assume que o peso e altura aumentam indefinidamente, o que do ponto de vista biológico pode gerar conclusões espúrias. Nesse sentido foi ajustada a equação de segundo grau e os resultados demonstraram que a altura máxima alcançada é de 179 cm, cujo peso é de 109,9 kg. Com o auxílio da ogiva, conclui-se que mais de 50% dos entrevistados estavam na faixa eutrófica; vi) conclusão: O peso e altura nas faixas etária coletadas tiveram pouca relação, porém, caso fosse aumentada essa faixa etária, é possível que esta correlação aumente. Com relação ao IMC, foi possível observar que a faixa de 19 a 40 anos, classificada como eutrófica, é prevalente
DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE APLICADAS NA ANÁLISE DE NÍVEIS MÁXIMOS DE MP10 E O3 NAS CIDADES DE CUBATÃO E PAULÍNIA, SP
No full textA poluição do ar representa hoje um dos maiores problemas de saúde pública. O Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA) determina que níveis acima de 150 μg/m3 de material particulado (MP10) e de 160 μg/m3 de Ozônio (O3) provocam danos à saúde. Dessa forma, o conhecimento da probabilidade de ocorrência de níveis extremos faz-se necessário para o planejamento administrativo dos órgãos de saúde. Objetivou-se, então, estudar o ajuste das distribuições Generalizada de Valores Extremos (GVE) e Gumbel aos dados de MP10 e O3 de Cubatão (centro) e Paulínia, SP, assim como calcular as probabilidades dos níveis de MP10 e O3 superarem os limites legais. As séries históricas abrangem o período de janeiro/2003 a outubro/2009 e foram disponibilizadas pela Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental (CETESB). O ajuste das séries máximas de MP10 e O3 pelas distribuições GVE e Gumbel foi satisfatório de acordo com o teste Kolmogorov-Smirnov. As maiores probabilidades dos poluentes atmosféricos MP10 e O3 superarem os níveis críticos nos municípios em estudo, em ambas as distribuições, ocorrem nas estações do inverno e verão, respectivamente, o que exige atenção dos órgãos de saúde e de planejamento. Concluiu-se que as distribuições GVE e Gumbel são adequadas para estudar o comportamento de MP10 e O3 nos municípios estudados
DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE APLICADAS NA ANÁLISE DE NÍVEIS MÁXIMOS DE MP10 E O3 NAS CIDADES DE CUBATÃO E PAULÍNIA, SP
No full textA poluição do ar representa hoje um dos maiores problemas de saúde pública. O Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA) determina que níveis acima de 150 μg/m3 de material particulado (MP10) e de 160 μg/m3 de Ozônio (O3) provocam danos à saúde. Dessa forma, o conhecimento da probabilidade de ocorrência de níveis extremos faz-se necessário para o planejamento administrativo dos órgãos de saúde. Objetivou-se, então, estudar o ajuste das distribuições Generalizada de Valores Extremos (GVE) e Gumbel aos dados de MP10 e O3 de Cubatão (centro) e Paulínia, SP, assim como calcular as probabilidades dos níveis de MP10 e O3 superarem os limites legais. As séries históricas abrangem o período de janeiro/2003 a outubro/2009 e foram disponibilizadas pela Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental (CETESB). O ajuste das séries máximas de MP10 e O3 pelas distribuições GVE e Gumbel foi satisfatório de acordo com o teste Kolmogorov-Smirnov. As maiores probabilidades dos poluentes atmosféricos MP10 e O3 superarem os níveis críticos nos municípios em estudo, em ambas as distribuições, ocorrem nas estações do inverno e verão, respectivamente, o que exige atenção dos órgãos de saúde e de planejamento. Concluiu-se que as distribuições GVE e Gumbel são adequadas para estudar o comportamento de MP10 e O3 nos municípios estudados
A study on the acceptance of the use of the R language in Mathematics and Statistics disciplines
No full textR language is an open-source programming that allows, in addition to statistical procedures, simple mathematical operations, manipulation of vectors and matrices, among other procedures. Due to these characteristics, R has been used as support to disciplines of Mathematics and Statistics from Centro de Ciências Agrárias of Universidade Federal de São Carlos, such in “Computer Basics and Coding”, “Mathematical Topics II” and “Probability and Statistical Notions”, offered for the courses of Biotechnology and Agronomic Engineering in Center. The intention of using R is that students understand better the subjects taught in classes. In this way, the aim of this work was to evaluate the acceptance of the students of the mentioned disciplines about the use of R programming language during the classes. The research utilized exploratory descriptive methods with the help of R to analyze acceptance of the students about the use of this language, by analyzing the answers of a satisfaction questionnaire that the students answered after the conclusion of each discipline. The approval rates of R usage among classes were 100% in Computer Basics and Coding; 78% in Mathematical Topics II, and 95% in Probability and Statistical Notions, which shows that R utilization, for these disciplines, makes a reliable and promising resource to help the learning and teaching process.
O R é uma linguagem de programação de código aberto que permite, além de procedimentos estatísticos, operações matemáticas simples, manipulação de vetores e matrizes, dentre outros diversos procedimentos. Devido a essas características, o R tem sido utilizado como apoio em diversas disciplinas de Matemática e Estatística do Centro de Ciências Agrárias da Universidade Federal de São Carlos, dentre elas as de “Fundamentos e Programação de Computadores”, “Tópicos em Matemática II” e “Noções de Probabilidade e Estatística”, as quais são ofertadas para os cursos de Biotecnologia e Engenharia Agronômica do Centro. O intuito de utilizar o R nas disciplinas é facilitar a compreensão dos conteúdos abordados, sendo que o objetivo do trabalho foi avaliar a aceitação dos alunos das disciplinas supracitadas sobre o uso da linguagem R durante as aulas. O trabalho utilizou métodos descritivos exploratórios com o auxílio do R para analisar a aceitação dos estudantes na utilização dessa linguagem, por meio da análise das respostas dadas a uma pesquisa de satisfação realizada após a conclusão de cada disciplina. Os índices de aprovação do uso do R nas aulas foram de 100% em Fundamentos e Programação e Computadores, 78% em Tópicos em Matemática II, e 95% em Noções de Probabilidade e Estatística, o que mostra que para essas disciplinas o uso do R concomitantemente aos conteúdos se torna um recurso promissor para auxiliar no processo de ensino-aprendizagem.
 
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