Aplicação da teoria de valores extremos para o índice pluviométrico da cidade de Juiz de Fora - MG

The analysis of events, often critical, which are at the tails of the distributions is difficult because there is little information about them, due to their rarity. The extreme value theory presents methods for dealing with these events through limit distributions, allowing inference about them. This paper provides an introduction to this theory with the use of their most widespread univariate models, the generalized extreme value distribution (GEV) and the generalized Pareto distribution (GPD). A literature review on their properties, modeling techniques, estimation and evaluation of goodness-of-fit is shown. At the end, it is used for analysis of extreme events in the daily rainfall in the city of Juiz de Fora - MG. Such events are responsible for situations of floods, landslides and burials in the city and the knowledge about the behavior of precipitation extremes must be used to minimize their impact and prevent such tragedies. For this study, we used indices of daily rainfall between January 1, 1961 and December 31, 2014, provided by the Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) of the Instituto Nacional de Meteorologia. Through these data, it was concluded that potential harmful rains are expected to occur once between 0.99 and 2.4 years (GEV model) and between 1.17 and 2.24 years (GPD model). These results highlight the importance of preventive actions to be performed jointly by the government and community.A análise de eventos, muitas vezes críticos, que se encontram nas caudas das distribuições é dificultada pelo fato de haver pouca informação sobre eles, devido à sua raridade. A teoria de valores extremos apresenta metodologias para lidar com estes eventos através de distribuições limite, possibilitando a inferência sobre os mesmos. Este trabalho oferece uma introdução à esta teoria com a utilização de seus modelos univariados mais difundidos, a distribuição de valor extremo generalizada (GEV) e a distribuição Pareto generalizada (GPD). É feita uma revisão bibliográfica sobre suas propriedades, técnicas de modelagem, estimação e de avaliação da qualidade do ajuste. Ao final, é utilizada para análise de eventos extremos na precipitação pluvial diária da cidade de Juiz de Fora – MG. Tais eventos são responsáveis por situações de inundações, soterramentos e desabamentos na cidade e o conhecimento sobre o comportamento dos extremos da precipitação deve ser utilizado para a minimização de seu impacto e prevenção de tais tragédias. Para este estudo, foram utilizados índices da precipitação pluvial diária entre 01 de janeiro de 1961 e 31 de dezembro de 2014, cedidos pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) do Instituto Nacional de Meteorologia. Através destes dados, concluiu-se que chuvas com alto potencial danoso são esperadas ocorrerem uma vez entre 0,99 ano e 2,4 anos (modelo GEV) e entre 1,17 ano e 2,24 anos (modelo GPD). Estes resultados ressaltam a importância de ações preventivas que devem ser exercidas de forma conjunta pelo Poder Público e população

Análise de vídeos de movimentos produzidos por câmera digital e assistidos por computador

-O projeto objetiva investigar o uso pedagógico de programas de análise de vídeos disponibilizados gratuitamente na Internet e de máquinas digitais para o aprendizado de Mecânica com alunos de Ensino Médio. Objetiva-se estabelecer novas abordagens de aprendizado em Mecânica que privilegiam a aquisição e análise de dados mais do que a abordagem axiomática tradicional, aproximando o aprendizado das práticas de uso de computador já de domínio de estudantes daquela faixa etária. Foi estudado o software de análise e digitalização de vídeo AVIMECA, de autoria de Alain Legall, e foram investigados os processos de aquisição, registro e formatação de imagens digitais. As imagens produzidas em máquinas digitais precisam ser decodificadas para uso nos softwares de digitalização de imagens. Produziu-se um manual sintético de uso do software AVIMECA, e foi elaborado um roteiro descrevendo as técnicas de registro e aquisição de vídeos com máquinas digitais. Pretende-se ainda escrever um roteiro de atividades em aula para uso de estudantes e professores de Física no Ensino Médio, bem como elaborar planos de intervenção pedagógica usando os conhecimentos desenvolvidos para aplicação em um grupo piloto de estudantes

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Neuroproteção na ressecção cirúrgica de gliomas cerebrais: revisão da evidência atual

Os gliomas cerebrais são tumores primários do sistema nervoso central que se desenvolvem a partir de células gliais e têm alta morbimortalidade. Seu tratamento padrão envolve a ressecção cirúrgica, radioterapia e quimioterapia, os quais possivelmente podem levar os pacientes a um prognóstico desfavorável. Nesse contexto, a neuroproteção entra como uma aliada para minimizar os efeitos colaterais da ressecção cirúrgica e melhorar a sobrevida e a qualidade de vida dos pacientes. Nesse sentido, o presente estudo tem como objetivo discutir sobre a evidência atual da neuroproteção na ressecção cirúrgica de gliomas cerebrais. Para isso, foram selecionados quatro artigos que que abordavam sobre a evidência atual da neuroproteção na ressecção cirúrgica de gliomas cerebrais, por meio de uma estratégia de busca com recorte temporal entre 2014 e 2023, nas bases de dados PubMed (Medline), Embase e Cochrane Library. Os resultados indicam que o grupo de pacientes que recebeu dexmedetomidina apresentou melhora significativa na cognição e redução da inflamação cerebral em comparação com o grupo-controle pós-ressecção dos gliomas cerebrais, além de menor incidência de efeitos colaterais anestésicos, como náusea e vômitos (p < 0,05). Ademais, foi observado que a modulação da via metabólica do glutamato/glutamina pode inibir o crescimento de gliomas e proteger o parênquima cerebral. Nesse sentido, as evidências atuais indicam que proteger as células nervosas é uma estratégia importante para minimizar os efeitos colaterais da ressecção cirúrgica de gliomas cerebrais, e a dexmedetomidina e a co-cultura de células de glioma e astrócitos que aumenta a concentração extracelular de glutamato e glutamina parecem ser importantes aliadas nessa profilaxia

Consistent patterns of common species across tropical tree communities

Trees structure the Earth’s most biodiverse ecosystem, tropical forests. The vast number of tree species presents a formidable challenge to understanding these forests, including their response to environmental change, as very little is known about most tropical tree species. A focus on the common species may circumvent this challenge. Here we investigate abundance patterns of common tree species using inventory data on 1,003,805 trees with trunk diameters of at least 10 cm across 1,568 locations1,2,3,4,5,6 in closed-canopy, structurally intact old-growth tropical forests in Africa, Amazonia and Southeast Asia. We estimate that 2.2%, 2.2% and 2.3% of species comprise 50% of the tropical trees in these regions, respectively. Extrapolating across all closed-canopy tropical forests, we estimate that just 1,053 species comprise half of Earth’s 800 billion tropical trees with trunk diameters of at least 10 cm. Despite differing biogeographic, climatic and anthropogenic histories7, we find notably consistent patterns of common species and species abundance distributions across the continents. This suggests that fundamental mechanisms of tree community assembly may apply to all tropical forests. Resampling analyses show that the most common species are likely to belong to a manageable list of known species, enabling targeted efforts to understand their ecology. Although they do not detract from the importance of rare species, our results open new opportunities to understand the world’s most diverse forests, including modelling their response to environmental change, by focusing on the common species that constitute the majority of their trees.Publisher PDFPeer reviewe

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time, and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space. While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes, vast areas of the tropics remain understudied. In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity, but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases. To worsen this situation, human-induced modifications may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge, it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Previsão de cargas elétricas a curto prazo por combinação de previsões via regressão simbólica

Decision-making in energy companies relies heavily on the availability of accurate load forecasts. Because storing electricity on a large scale is not viable, the cost of short-term energy purchasing is high, and there are government fines and sanctions for failing to supply energy on demand, short-term load forecasts are important for the optimization of resource allocation and energy production. In this work we used nine univariate time series methods for short-term load forecasts, with forecast horizons ranging from 1 to 24 hours ahead. In order to improve the accuracy of forecasts, we propose a method of combining forecasts through Symbolic Regression, which combines in a non-linear way the forecasts obtained by the nine methods of the time series used. Unlike other non-linear regression methods, Symbolic Regression does not need a previous specification of the function structure. We applied the proposed method to a real time series of the city of Rio de Janeiro (RJ), which contains data on hourly loads of 104 weeks in the years 1996 and 1997. We compare, through the criteria indicated in the literature, the results obtained by the proposed method with the results obtained by traditional methods of forecasts combination and the result obtained by artificial neural networks applied to the same dataset. The method has yielded better results, indicating that non-linearity may be important in combining predictions in short term load forecasts.O planejamento energético é base para as tomadas de decisões nas companhias de energia elétrica e, para isto, depende fortemente da disponibilidade de previsões acuradas para as cargas. Devido á inviabilidade de armazenamentos em larga-escala e o custo elevado de compras de energia a curto prazo, além da possibilidade de multas e sanções de órgãos governamentais, previsões em curto prazo são importantes para a otimização da alocação de recursos e da geração de energia. Neste trabalho utilizamos nove métodos univariados de séries temporais para a previsão de cargas a curto prazo, com horizontes de 1 a 24 horas a frente. Buscando melhorar a acurácia das previsões, propomos um método de combinação de previsões através de Regressão Simbólica, que combina de forma não-linear as previsões obtidas pelos nove métodos de séries temporais utilizados. Diferente de outros métodos não-lineares de regressão, a Regressão Simbólica não precisa de uma especificação previa da forma funcional. O método proposto é aplicado em uma série real da cidade do Rio de Janeiro (RJ), que contém cargas horárias de 104 semanas dos anos de 1996 e 1997. Comparamos, através de critérios indicados na literatura, os resultados obtidos pelo método proposto com os resultados obtidos por métodos tradicionais de combinação de previsões e ao resultado de simulações de redes neurais artificiais aplicados ao mesmo conjunto de dados. O método proposto obteve melhores resultados, que indicam que a não-linearidade pode ser aspecto importante para combinação de previsões no problema de previsão de carga a curto praz