New records of bryophytes for Pernambuco State, Brazil

The known geographical distribution of 12 bryophyte species is extended by confirmation of their presence in the state of Pernambuco. Leptoscyphus porphyrius (Nees) Grolle, Harpalejeunea uncinata Steph., Chryso-hypnum diminutivum (Hampe) Buck and Porotrichum korthalsianum (Dozy & Molk.) Mitt. are new to northeastern Brazil. The material studied was collected in remnants of Atlantic Forest situated at altitudes of 100-1.100m. The principal taxonomic characteristics are cited, with ecological and distributional commentary provided.A distribuição geográfica conhecida de 12 espécies de briófitas é ampliada, com o registro de sua ocorrência no estado de Pernambuco. Leptoscyphus porphyrius (Nees) Grolle, Harpalejeunea uncinata Steph., Chryso-hypnum diminutivum (Hampe) Buck e Porotrichum korthalsianum (Dozy & Molk.) Mitt. constituem-se novas referências para a região Nordeste. O material estudado foi coletado em remanescentes da Floresta Atlântica, situados de 100 a 1.100m de altitude. Faz-se referência às principais características taxonômicas do material, bem como, breves comentários ecológicos e de distribuição geográfica

Armazenagem e distribuição

Discorre sobre os procedimentos técnicos e administrativos que envolvem o recebimento, estocagem, guarda e distribuição de medicamentos

Modelling tools to predict potential distribution of forest species : using Pico Island and the Azores as study case

Tese de Doutoramento, Biologia, 16 de novembro de 2018, Universidade dos Açores.Os modelos de distribuição de espécies (SDMs) têm sido aplicados em diferentes áreas da ecologia, nomeadamente para modelar a distribuição potencial de espécies invasoras, para avaliar espécies prioritárias no âmbito da conservação e para apoiar o planeamento florestal. Um SDM é uma descrição matemática da distribuição de uma espécie no espaço ambiental, a qual pode ser utilizada para prever a distribuição da espécie no espaço geográfico. O avanço ao nível da capacidade computacional disponibilizou uma diversidade de métodos estatísticos, que anteriormente não era possível utilizar. Esta diversidade de métodos reflete-se num número crescente de publicações direcionadas ao estudo e aplicação dos SDMs e também numa variedade crescente de métodos de modelação. Nos Açores, a abundância crescente de dados corológicos, a diversidade geomorfológica do arquipélago e os diferentes padrões espaciais que é possível encontrar em diferentes ilhas e em diferentes espécies, contribuem para que o arquipélago seja um bom modelo para a comparação de diferentes abordagens de modelação, bem como para testar possíveis constrangimentos inerentes ao processo de modelação. As perguntas de investigação a que pretendemos responder nesta tese foram as seguintes: (i) As abordagens de modelação, baseadas em diferentes fundamentos teóricos, originam resultados semelhantes, ao nível da distribuição potencial das espécies florestais estudadas? (ii) Existe alguma diferença relevante, entre o cálculo de Modelos Lineares Generalizados (GLMs) usando métodos de máxima verossimilhança ou métodos bayesianos? (iii) Existe alguma vantagem, no uso de um campo aleatório relativo à estrutura espacial dos dados, em comparação com os modelos que incluem apenas os efeitos fixos das variáveis ambientais? (iv) As diferentes abordagens de modelação originam resultados consistentes, em particular quando o número de variáveis ambientais utilizadas na modelação é reduzido? (v) As diferentes técnicas de modelação são afetadas de um modo relevante pela dimensão da amostra, pelo tipo de distribuição da espécie e pelas alterações no uso do solo? Para responder a estas questões, foram desenvolvidos três exercícios de modelação: (i) Uma comparação da Análise Fatorial do Nicho Ecológico (ENFA) e da modelação baseada na Máxima Entropia (MaxEnt), utilizando dados relativos à presença de três espécies (Pittosporum undulatum, Acacia melanoxylon e Morella faya) em três ilhas (Pico, Terceira e São Miguel), e incluindo o efeito da redução da dimensão da amostra; (ii) A comparação de modelos com efeitos fixos ou mistos, utilizando a plataforma R para o cálculo de GLMs e da aproximação de Laplace (INLA), permitindo o cálculo da estrutura espacial dos dados (função de covariância de Matérn), baseada em dados de duas ilhas (Pico e São Miguel) para duas espécies (P. undulatum e M. faya), e incluindo o efeito da redução da dimensão da amostra; e (iii) A comparação de GLMs e de uma seleção de algoritmos de autoaprendizagem (Machine Learning), usados para modelar as possíveis alterações nas áreas de distribuição de P. undulatum, A. melanoxylon e M. faya nas três ilhas, resultantes das alterações climáticas previstas para 2100. Em relação ao primeiro exercício, ambas as abordagens originaram cenários semelhantes, particularmente quando a quantidade de informação explicada pela ENFA era elevada; os resultados da modelação foram afetados pela redução do tamanho da amostra; os modelos com melhor capacidade de previsão incluíam um conjunto variado de variáveis ambientais (topográficas, climáticas e de uso do solo); e os modelos eram afetados pela transferência para um novo habitat (i.e. ilha). Os resultados do segundo exercício de modelação indicaram que os GLMs, calculados através de métodos de máxima verossimilhança ou métodos bayesianos originaram resultados similares, mesmo nos casos em que a dimensão da amostra era reduzida; e que a adição de um campo aleatório aumentou o ajustamento dos modelos, particularmente para a árvore menos abundante, M. faya, embora a estrutura do campo aleatório fosse claramente afetada pela dimensão da amostra. O terceiro exercício de modelação revelou que existem várias limitações quando se modela o efeito das alterações climáticas na distribuição das espécies, uma vez que os melhores modelos incluíram variáveis topográficas, demonstrando que a modelação baseada somente no clima poderá não ser fiável; verificou-se igualmente que o ajuste dos modelos variava de forma relevante entre as diferentes abordagens de modelação, e que o algoritmo Random Forest apresentou, em geral, os melhores resultados. De uma forma geral, os resultados desta investigação poderão ser aplicados como forma de apoio à gestão da floresta açoriana. Poderão ser replicados em outros sistemas insulares e noutras regiões florestais, não somente em projetos direcionados para a ecologia das espécies florestais, mas também em questões de investigação relacionadas com a previsão do sucesso e expansão das plantas invasoras, a deteção de áreas adequadas para projetos de restauro, a modelação baseada em dados de deteção remota e a modelação do efeito potencial das alterações climáticas.ABSTRACT: Species distribution models (SDMs) have been used in different areas within ecology, namely to model the potential spread of invasive species, to evaluate and manage priority species for conservation and to support forest management. An SDM is a mathematical description of the species distribution in the environmental space that can be used to predict the distribution of the species in the geographic space. The advances in computational capabilities have provided increasingly greater and more intensive statistical algorithms than was previously possible, as reflected by the increasing number of publications addressing SDMs and also the growing variety of modelling approaches. In the Azores, the growing abundance of the species distribution data, the diversity on island size and morphology, and the different spatial patterns that are possible among islands and species, make the archipelago a good model for the comparison of different modelling approaches and to test possible modelling constraints. Overall, the results of this research can be expanded to support Azorean forestry management, and could be replicated in other island systems and forest regions, not only in projects addressing the ecology of particular forest species, but also when handling research questions related with the prediction of plant invader success and expansion, the detection of areas potentially suited for restoration projects, modelling based on remote sense data, and modelling of the potential effect of climate change

Evolução e contributo dos sistemas de distribuição de medicamentos para a segurança do doente

A distribuição de medicamentos é uma função da farmácia hospitalar que, com metodologia e circuitos próprios, torna disponível o medicamento correto, na quantidade e qualidade certas, para cumprimento da prescrição médica proposta, para cada doente e todos os doentes do hospital. Assim, um sistema de distribuição de medicamentos é o método que abrange os procedimentos que ocorrem entre a prescrição e a administração de um medicamento. Um sistema de distribuição de medicamentos deve ser racional, eficiente, económico, organizado, seguro e estar de acordo com o esquema terapêutico prescrito. No final da década 50, os sistemas tradicionais de distribuição de medicamentos necessitavam de ser repensados, visando melhorar a segurança na distribuição e administração de medicamentos. Nos anos 60, farmacêuticos hospitalares apresentaram um novo sistema: a dose unitária, capaz de diminuir a incidência de erros de medicação. Estes sistemas podem dividir-se então em coletivos (sistema de distribuição tradicional e sistema de reposição de stocks nivelados) ou individuais (sistema de distribuição personalizada e sistema de distribuição por dose unitária). Os seus objetivos são reduzir os erros de medicação, racionalizar a distribuição, aumentar o controlo sobre os medicamentos, reduzir os custos com os medicamentos e aumentar a segurança para os doentes. Há, portanto, necessidade de cada hospital manter um sistema de distribuição de medicamentos adequado às suas necessidades. Sendo o erro de medicação qualquer discrepância entre a medicação prescrita e a administrada, a verificação da qualidade de qualquer sistema de distribuição tem como um dos indicadores a incidência dos erros de medicação. A ASHP, nas Guidelines on Preventing Medication Errors in Hospitals, refere que, para minimizar o erro, devem ser projetadas formas seguras de requisitar, dispensar e administrar os medicamentos. Objectivo do estudo: descrever e comparar os diferentes sistemas de distribuição de medicamentos, utilizados em meio hospitalar, notando a sua evolução e utilização ao longo dos tempos, bem como salientar o seu contributo para a segurança do doente (segurança da medicação)

New and interesting records of Brazilian bryophytes

This paper presents data on morphology, ecology and distribution of 16 species of bryophytes collected in Pernambuco, Brazil, that are interesting floristic records. Notothylasorbicularis (Schwein.) Sull. is new to Brazil, 11 species are new to the Northeast region of Brazil and 4 species are new to Pernambuco.Dados morfológicos, ecológicos e de distribuição geográfica são apresentados para 16 espécies de briófitas coletadas no Estado de Pernambuco, Brasil. Notothylas orbicularis (Schwein.) Sull. é registrada pela primeira vez para o Brasil, 11 espécies são novas para a região Nordeste e 4 para o Estado de Pernambuco

Biogeografia e Distribuição Geográfica

XXXII Congresso Brasileiro de Zoologia, Foz do Iguaçu, 2018. Tema: Desafios e perspectivas para a Zoologia na América LatinaCaderno de Resumos de Trabalhos da Área temática Biogeografia e Distribuição Geográfica, do XXXII Congresso Brasileiro de ZoologiaSociedade Brasileira de Zoologia (SBZ) e Universidade Federal da Integração Latino-Americana (Unila

Escoamento anual: distribuição estatística

O escoamento anual numa secção de um rio tem, essencialmente, uma natureza aleatória, não sendo, portanto, possível prever, deterministicamente, os seus valores futuros a partir do conhecimento de uma amostra de valores já ocorridos. Pode, pois, ser considerado uma variável aleatória. Tem-se considerado que os valores do escoamento anual são independentes no tempo, uma vez que a influência do escoamento do ano anterior sobre o do ano seguinte é, para o clima português, praticamente eliminada através da adopção do ano hidrológico e a existência de ciclos plurianuais não foi demonstrada de modo irrefutável, (QUINTELA,1967). Assim, os valores assumidos pelo escoamento anual numa sequência de anos hidrológicos constituem um vector de amostragem aleatório, sendo, portanto, as suas componentes independentes entre si. Sendo o escoamento anual uma variável aleatória, importa estudar a lei de distribuição respectiva. O método seguido consiste em adoptar o tipo de lei estatística que promova o melhor ajustamento entre as frequências dos valores observados e as correspondentes probabilidades, determinadas pela referida lei estatística

Escoamento Anual: distribuição estatística

O escoamento anual numa secção de um rio tem, essencialmente, uma natureza aleatória, não sendo, portanto, possível prever, deterministicamente, os seus valores futuros a partir do conhecimento de uma amostra de valores já ocorridos. Pode, pois, ser considerado uma variável aleatória. Tem-se considerado que os valores do escoamento anual são independentes no tempo, uma vez que a influência do escoamento do ano anterior sobre o do ano seguinte é, para o clima português, praticamente eliminada através da adopção do ano hidrológico e a existência de ciclos plurianuais não foi demonstrada de modo irrefutável, (QUINTELA,1967). Assim, os valores assumidos pelo escoamento anual numa sequência de anos hidrológicos constituem um vector de amostragem aleatório, sendo, portanto, as suas componentes independentes entre si. Sendo o escoamento anual uma variável aleatória, importa estudar a lei de distribuição respectiva. O método seguido consiste em adoptar o tipo de lei estatística que promova o melhor ajustamento entre as frequências dos valores observados e as correspondentes probabilidades, determinadas pela referida lei estatística

Distribuição/Identificação de contentores

Tese de mestrado integrado. Engenharia do Ambiente. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201