Avaliação da precipitação projetada pelos modelos climáticos globais para o nordeste brasileiro.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a similaridade entre projeções de precipitação pluviométrica dos modelos climáticos globais do Quarto Relatório do IPCC para a região Nordeste do Brasil, no período de 2071 a 2100, cenário A2. Os modelos climáticos globais são considerados a melhor ferramenta para gerar cenários prováveis de alterações climáticas futuras, apesar das incertezas. Foram realizadas análise de componentes principais e análise de agrupamento hierárquico para agrupar os modelos quanto à similaridade espacial das projeções da chuva acumulada (mm) para os períodos de janeiro a junho e julho a dezembro. Adotando-se quatro grupos de modelos, os valores da precipitação projetada para o período variaram de 528.26 mm a 964,94 mm (jan-jun), e de 137,59 mm a 324,06 mm (juldez)

Temperaturas médias projetadas pelos modelos climáticos globais para o nordeste brasileiro.

As informações necessárias para avaliação dos impactos das mudanças climáticas são derivadas de projeções de modelos climáticos. As projeções são diferentes para cada região do mundo e variam ao longo das estações do ano. O objetivo deste trabalho foi avaliar a similaridade espacial entre modelos climáticos globais do Quarto Relatório de Avaliação do IPCC, quanto às projeções de temperatura média para a região Nordeste do Brasil, no período de 2071 a 2100, cenário A2. Para tanto, foram realizadas análise de componentes principais e análise de agrupamento hierárquico para identificar os modelos de comportamentos semelhantes. Adotando-se quatro grupos de modelos, a temperatura média projetada para os grupos variou de 28,19°C a 30,28°C de janeiro a junho e de 27,98°C a 30,10°C de julho a dezembro. Todos os modelos indicam aumentos de temperatura no futuro

Dimensionality Reduction, Classification and Reconstruction Problems in Statistical Learning Approaches

Statistical learning theory explores ways of estimating functional dependency from a given collection of data. The specific sub-area of supervised statistical learning covers important models like Perceptron, Support Vector Machines (SVM) and Linear Discriminant Analysis (LDA). In this paper we review the theory of such models and compare their separating hypersurfaces for extracting group-differences between samples. Classification and reconstruction are the main goals of this comparison. We show recent advances in this topic of research illustrating their application on face and medical image databases.Statistical learning theory explores ways of estimating functional dependency from a given collection of data. The specific sub-area of supervised statistical learning covers important models like Perceptron, Support Vector Machines (SVM) and Linear Discriminant Analysis (LDA). In this paper we review the theory of such models and compare their separating hypersurfaces for extracting group-differences between samples. Classification and reconstruction are the main goals of this comparison. We show recent advances in this topic of research illustrating their application on face and medical image databases

Limitações nutricionais para o cultivo de açaizeiro em Latossolo Amarelo textura média, Estado do Pará.

A região amazônica apresenta condições edafoclimáticas favoráveis ao desenvolvimento de sistemas de cultivos utilizando fruteiras tropicais. O açaizeiro (Euterpe oleracea, Mart.) desponta como uma das espécies de grande importância econômica para a fruticultura regional. A produção de fruteiras ainda é limitada pela carência de conhecimentos sobre diversos segmentos dos sistemas de produção, especialmente com relação a estudos sobre nutrição mineral de plantas. Dessa forma, em amostras superficiais de até 30 cm de profundidade de Latossolo Amarelo textura média do Município de Belém, Estado do Pará, conduziu-se experimento, em casa de vegetação, com plantas de açaizeiro, com o objetivo de identificar os nutrientes limitantes ao seu desenvolvimento, mediante a técnica do elemento faltante. O delineamento experimental foi inteiramente ao acaso, com quatro repetições e 14 tratamentos: completo (calagem, macro e micronutrientes), NPK; omissão de N; de P; de K; de Ca; de Mg; de S; de B; de Cu; de Fe; de Mn; de Mo e de Zn. Os resultados obtidos neste trabalho permitiram concluir que os macronutrientes mais limitantes para o crescimento de açaizeiros, em Latossolo Amarelo textura média, foram o fósforo, o nitrogênio, o potássio e o magnésio e entre os micronutrientes, o manganês