Kumaraswamy autoregressive moving average models for double bounded environmental data

In this paper we introduce the Kumaraswamy autoregressive moving average models (KARMA), which is a dynamic class of models for time series taking values in the double bounded interval $(a,b)$ following the Kumaraswamy distribution. The Kumaraswamy family of distribution is widely applied in many areas, especially hydrology and related fields. Classical examples are time series representing rates and proportions observed over time. In the proposed KARMA model, the median is modeled by a dynamic structure containing autoregressive and moving average terms, time-varying regressors, unknown parameters and a link function. We introduce the new class of models and discuss conditional maximum likelihood estimation, hypothesis testing inference, diagnostic analysis and forecasting. In particular, we provide closed-form expressions for the conditional score vector and conditional Fisher information matrix. An application to environmental real data is presented and discussed.Comment: 25 pages, 4 tables, 4 figure

Efeitos das mudanças de uso da terra no regime hidrológico de bacias de grande escala

Os efeitos das alterações de uso da terra na hidrologia das bacias hidrográficas têm sido, ao longo dos anos, amplamente discutidos para pequenas bacias experimentais. O uso de modelos hidrológicos para descrever esse tipo de processo tem se tornado promissor no que tange o estudo de grandes bacias. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é avaliar uma metodologia para analisar o impacto das mudanças de uso da terra sobre o regime hidrológico em bacias hidrográficas de grande escala. Este estudo foi realizado por meio de simulação. Para isso foi utilizado um modelo hidrológico distribuído de base física, o Modelo de Grandes Bacias (MGB-IPH). Para realizar simulações de impactos das mudanças de uso da terra, inicialmente avaliou-se a capacidade do modelo MGB-IPH de captar as alterações produzidas pelas mudanças de uso. A análise de sensibilidade mostrou que a vazão gerada na bacia é inversamente proporcional aos parâmetros de índice de área foliar (IAF) e de altura média da vegetação (h), uma vez que quanto maior o IAF, mais interceptação ocorrerá na bacia e, quanto maior o valor de h, mais facilidade haverá nas trocas aerodinâmicas, ambos favorecendo o processo de evaporação. Já em relação aos parâmetros albedo (a) e resistência superficial (rs), a vazão gerada é diretamente proporcional, pois quanto maior o a maior a energia refletida pela superfície e, consequentemente menos energia estará disponível para o processo de evaporação. Em relação à rs, o seu aumento implica em uma menor perda por transpiração, disponibilizando mais água para gerar escoamento. As simulações de análise de sensibilidade mostraram que o MGB-IPH reproduz, de forma coerente, o comportamento médio das bacias submetidas ao desmatamento em um grande número de estudos experimentais. Assim, avaliou-se os impactos das mudanças de uso da terra no regime hidrológico em bacias de grande escala através de um estudo de caso. Este estudo de caso foi realizado na Bacia Hidrográfica do Rio Paraná. Os resultados das simulações mostraram que o desmatamento possui forte influência sobre as variáveis hidrológicas, como interceptação, evapotranspiração e vazão. Devido ao desmatamento foram verificadas reduções na interceptação e na evapotranspiração ao longo dos anos. Em relação a vazão, verificou-se que as simulações foram capaz de captar a não estacionariedade existente nas vazões observadas. Além disso, foi possível verificar que a vegetação pode ser associada a 39% dos incrementos observados na vazão média de longo termo, quando comparados os períodos anterior e posterior a 1970 na Bacia Hidrográfica do Rio Paraná. Já as variações na precipitação são responsáveis por 61% dos impactos na vazão média. Em relação às vazões extremas foram verificados incrementos, sendo eles mais expressivos nas vazões mínimas do que nas vazões máxima. Assim, pode-se afirmar que a metodologia proposta é consistente com os efeitos observados na bacia e com os resultados de estudos experimentais realizados em diferentes regiões do mundo.The effects of land use change on the hydrology of watersheds have been widely discussed during several years in small basins. The hydrological models have been promising for describe the effects of land use change in hydrology in large basins. Thus, the aim of this study was to evaluate a methodology to study the impact of land use changes on the hydrological processes in large basins. This study was conducted by hydrological simulation. For this, a physically based distributed hydrological model, Modelo de Grandes Bacias (MGB-IPH), was used. The ability of MGB-IPH model for study the effects of land-use change in hydrology processes was first analyzed. The results of sensibility analysis showed that the flow generated in the basin is inversely proportional to the parameters of leaf area index (LAI) and average vegetation height (h), since the higher the LAI more interception, and the higher the h easier will be the aerodynamic changes, both favoring the evaporation process . The flow is directly proportional to the parameters albedo (a) and surface resistance (rs), since the greater the a, more energy reflected by the surface, and consequently less energy is available for the evaporation process. The increasing in rs parameter implies a smaller loss by transpiration, and then more runoff is generated. The sensibility analysis showed that the MGB-IPH reproduces consistently, the average behavior of the basins subjected to deforestation on a large number of experimental studies. Thus, we evaluated the impacts of land use changes on the hydrological regime in large-scale basins by a case study. This case study was conducted in the Paraná River Basin. The simulation results showed that deforestation has a strong influence by hydrological variables, such as interception, evapotranspiration and flow. Due to deforestation were observed interception and evapotranspiration reduction over the years. It was found that the simulations were able to capture the non-stationarity in the observed streamflows. Furthermore, we found that 39% of the observed increase in average flow of long term is due to vegetation change, when comparing the periods before and after 1970 in the Paraná River Basin, while the 61% is due precipitation changes. Increments were observed in extreme flows. These increments were more evident at low flows than the maximum flow. Thus, it can be stated that the proposed methodology is consistent with the effects observed in the Rio Paraná basin and with the results of experimental studies conducted in different regions of the world

Biorremediação de sedimento estuarino contaminado por óleo diesel com o uso de biossurfatante

Acidentes com derrames de petróleo ou seus derivados em ambientes sensíveis, como os estuários, provocam um grande impacto ambiental. A limpeza dessas áreas contaminadas necessita de cuidados e de tecnologias que reduzam os efeitos do contaminante no meio ambiente. Nesse sentido, tecnologias biológicas de degradação dos hidrocarbonetos, em processos chamados de biorremediação, são apontadas como eficazes no tratamento de áreas degradadas. Muitos trabalhos têm sido desenvolvidos no intuito de elucidar os processos degradativos dos hidrocarbonetos, aeróbios e anaeróbios, e as tecnologias de biorremediação. O presente trabalho avaliou dois tratamentos de biorremediação, atenuação natural e atenuação natural incentivada, em condições laboratoriais, de um sedimento estuarino contaminado com óleo diesel. Como forma de incentivo buscou-se uma maior biodisponibilidade do contaminante, com o uso de um biossurfatante. Foram monitorados parâmetros físico-químicos e biológicos durante 111 dias de tratamento. A avaliação da degradação foi realizada através do acompanhamento dos 16 hidrocarbonetos poliaromáticos (HPAs) considerados prioritário pela U.S. Environmental Protection Agency (U.S.EPA, 2009). A quantificação das bactérias heterotróficas totais indicou um possível período de adaptação da microbiota à contaminação. Dentre os 16 HPAs quantificados, o naftaleno apresentou uma maior percolação na coluna, uma vez que a contaminação foi realizada no topo da mesma. Isso pode ser atribuído a sua maior solubilidade em água, 31 mg/L. Os HPAs de menor peso molecular apresentaram uma maior oscilação de concentração nos primeiros 45 dias de tratamento, enquanto que os de maior peso molecular apresentaram comportamentos semelhantes, com processos de disponibilização mais tardia e significativas reduções do T62 para o T111. Foi possível observar indícios de remoção de 82% do composto pireno no tratamento de atenuação natural nos 111 dias estudados. No tratamento de atenuação natural incentivada observou-se uma redução gradual até o T62, porém no T111 ocorre uma nova disponibilização do contaminante, no entanto do T0 até o T111 ocorre uma remoção de 36% do pireno. De uma maneira geral, o somatório dos 16 HPAs, para ambos os tratamentos nas amostras de superfície, teve redução em sua concentração após o T62, período esse com um significativo crescimento no número de bactérias heterotróficas. Bons indícios de degradação anaeróbia foram observados nos tratamentos adotados, porém não foram verificadas diferenças entre os tratamentos, ou seja, o biossurfatante não solubilizou os HPAs a níveis significativos à biodegradação, como o esperad

Efeitos das mudanças de uso da terra no regime hidrológico de bacias de grande escala

Os efeitos das alterações de uso da terra na hidrologia das bacias hidrográficas têm sido, ao longo dos anos, amplamente discutidos para pequenas bacias experimentais. O uso de modelos hidrológicos para descrever esse tipo de processo tem se tornado promissor no que tange o estudo de grandes bacias. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é avaliar uma metodologia para analisar o impacto das mudanças de uso da terra sobre o regime hidrológico em bacias hidrográficas de grande escala. Este estudo foi realizado por meio de simulação. Para isso foi utilizado um modelo hidrológico distribuído de base física, o Modelo de Grandes Bacias (MGB-IPH). Para realizar simulações de impactos das mudanças de uso da terra, inicialmente avaliou-se a capacidade do modelo MGB-IPH de captar as alterações produzidas pelas mudanças de uso. A análise de sensibilidade mostrou que a vazão gerada na bacia é inversamente proporcional aos parâmetros de índice de área foliar (IAF) e de altura média da vegetação (h), uma vez que quanto maior o IAF, mais interceptação ocorrerá na bacia e, quanto maior o valor de h, mais facilidade haverá nas trocas aerodinâmicas, ambos favorecendo o processo de evaporação. Já em relação aos parâmetros albedo (a) e resistência superficial (rs), a vazão gerada é diretamente proporcional, pois quanto maior o a maior a energia refletida pela superfície e, consequentemente menos energia estará disponível para o processo de evaporação. Em relação à rs, o seu aumento implica em uma menor perda por transpiração, disponibilizando mais água para gerar escoamento. As simulações de análise de sensibilidade mostraram que o MGB-IPH reproduz, de forma coerente, o comportamento médio das bacias submetidas ao desmatamento em um grande número de estudos experimentais. Assim, avaliou-se os impactos das mudanças de uso da terra no regime hidrológico em bacias de grande escala através de um estudo de caso. Este estudo de caso foi realizado na Bacia Hidrográfica do Rio Paraná. Os resultados das simulações mostraram que o desmatamento possui forte influência sobre as variáveis hidrológicas, como interceptação, evapotranspiração e vazão. Devido ao desmatamento foram verificadas reduções na interceptação e na evapotranspiração ao longo dos anos. Em relação a vazão, verificou-se que as simulações foram capaz de captar a não estacionariedade existente nas vazões observadas. Além disso, foi possível verificar que a vegetação pode ser associada a 39% dos incrementos observados na vazão média de longo termo, quando comparados os períodos anterior e posterior a 1970 na Bacia Hidrográfica do Rio Paraná. Já as variações na precipitação são responsáveis por 61% dos impactos na vazão média. Em relação às vazões extremas foram verificados incrementos, sendo eles mais expressivos nas vazões mínimas do que nas vazões máxima. Assim, pode-se afirmar que a metodologia proposta é consistente com os efeitos observados na bacia e com os resultados de estudos experimentais realizados em diferentes regiões do mundo.The effects of land use change on the hydrology of watersheds have been widely discussed during several years in small basins. The hydrological models have been promising for describe the effects of land use change in hydrology in large basins. Thus, the aim of this study was to evaluate a methodology to study the impact of land use changes on the hydrological processes in large basins. This study was conducted by hydrological simulation. For this, a physically based distributed hydrological model, Modelo de Grandes Bacias (MGB-IPH), was used. The ability of MGB-IPH model for study the effects of land-use change in hydrology processes was first analyzed. The results of sensibility analysis showed that the flow generated in the basin is inversely proportional to the parameters of leaf area index (LAI) and average vegetation height (h), since the higher the LAI more interception, and the higher the h easier will be the aerodynamic changes, both favoring the evaporation process . The flow is directly proportional to the parameters albedo (a) and surface resistance (rs), since the greater the a, more energy reflected by the surface, and consequently less energy is available for the evaporation process. The increasing in rs parameter implies a smaller loss by transpiration, and then more runoff is generated. The sensibility analysis showed that the MGB-IPH reproduces consistently, the average behavior of the basins subjected to deforestation on a large number of experimental studies. Thus, we evaluated the impacts of land use changes on the hydrological regime in large-scale basins by a case study. This case study was conducted in the Paraná River Basin. The simulation results showed that deforestation has a strong influence by hydrological variables, such as interception, evapotranspiration and flow. Due to deforestation were observed interception and evapotranspiration reduction over the years. It was found that the simulations were able to capture the non-stationarity in the observed streamflows. Furthermore, we found that 39% of the observed increase in average flow of long term is due to vegetation change, when comparing the periods before and after 1970 in the Paraná River Basin, while the 61% is due precipitation changes. Increments were observed in extreme flows. These increments were more evident at low flows than the maximum flow. Thus, it can be stated that the proposed methodology is consistent with the effects observed in the Rio Paraná basin and with the results of experimental studies conducted in different regions of the world

PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DE BRASÍLIA POR MEIO DO MODELO BETA AUTORREGRESSIVO DE MÉDIAS MÓVEIS

O monitoramento da umidade relativa do ar (UR) tem grande importância no gerenciamento de recursos hídricos, na área agrícola, em estudos climáticos, assim como para a gestão da saúde pública. Este trabalho tem o objetivo de analisar, modelar e prever os valores mensais de UR da cidade de Brasília, Distrito Federal. Como a UR se dá em termos percentuais, ou seja, assume valores contínuos no intervalo (0,1), os modelos de séries temporais tradicionais da classe ARIMA não são adequados. Com isso, a utilização do modelo beta autorregressivo de médias móveis (βARMA) se faz necessária. Esse modelo para taxas e proporções, que assume distribuição beta para a variável de interesse, foi proposto recentemente por Rocha e Cribari-Neto. Para realização deste trabalho o modelo βARMA foi implementado em linguagem R. Sua aplicação aos dados de UR mostrou-se adequada, captando o comportamento da série e gerando previsões coerentes

Land-use sensitivity analysis in MGB-IPH model

Os efeitos das alterações de uso da terra na hidrologia das bacias hidrográficas tem sido, ao longo dos anos, amplamente discutidos para pequenas bacias experimentais. O uso de modelos hidrológicos para descrever esse tipo de processo tem se tornado promissor no que tange o estudo de grandes bacias. No entanto, os modelos devem ser capazes de captar as alterações que as mudanças de uso provocam na bacia. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi verificar a sensibilidade do modelo distribuído para grandes bacias MGB-IPH a mudanças de uso da terra, em termos de vazões médias de longo termo, e comparar seu desempenho aos resultados experimentais disponíveis na literatura. As simulações mostraram que o MGBIPH reproduz, de forma coerente, o comportamento médio das bacias submetidas ao desmatamento em um grande número deestudos experimentais.The effects of land-use changes on hydrology have been widely discussed for relatively small basins. In large basins, the use of hydrological models to study land-use changes has been an alternative experiment. However, the models must be sensitive to hydrological changes due to land-use modifications in the basin. In this sense, the objective of this study was to assess the sensitivity of the distributed model for large basins (MGB-IPH) in simulating land-use changes. The simulations showed that MGB-IPH is able to perform scenario studies of land-use changes, such as deforestation or reforestation, being consistent with the experimental results available in the literature

COMPARAÇÃO DE DIFERENTES MODELAGENS PARA PERCENTUAL DE ENERGIA ARMAZENADA

O presente trabalho visa verificar a adequação de modelos de séries temporais para modelar o percentual de energia armazenada na Região Sul do Brasil.Para isso, foram considerados o modelo autorregressivo de médias móveis (ARMA) e o modelo beta autorregressivo de médias móveis ($\beta$ARMA). O modelo ARMA é um modelo tradicional e amplamente utilizado, enquanto que o modelo $\beta$ARMA é um modelo recente na literatura proposto especificamente para modelar variáveis restritas ao intervalo $(0,1)$, como o percentual de energia armazenada. A comparação de modelos e a escolha adequada do que melhor representa os dados em estudo é necessária para a obtenção de resultados fidedignos. Previsões acuradas para o percentual de energia armazenada colabora com o fornecimento de energia de forma segura, de qualidade e com gastos reduzidos.Os resultados das modelagens indicam melhores previsões quando considerado o modelo \barma, uma vez que apresentaram valores previstos mais próximos aos reais

Modeling and forecasting mean monthly streamflows using time series models

Este trabalho apresenta uma análise de séries temporais de dados de vazões médias mensais utilizando modelos estocásticos da classe ARIMA (autorregressivo integrado de médias móveis). A análise de séries temporais teve por objetivo modelar e prever as vazões da bacia hidrográfica do rio Potiribu, localizada na região noroeste do Rio Grande do Sul e afluente do rio Ijuí. Para selecionar o de melhor desempenho foram testados diversos modelos do tipo SARIMA, ou seja, modelos ARIMA que consideram a característica sazonal da série. Dentre os modelos candidatos foram selecionados aqueles que obtiveram os menores valores do critério de seleção de modelos AIC (Critério de Informação de Akaike). O modelo escolhido foi o SARIMA(3,0,0)(2,1,2)12, que obteve um bom ajuste à série de vazões observadas, com valor do coeficiente de Nash-Sutcliffe (CNS) de 0,68. O referido modelo foi utilizado para realizar previsões de vazões com antecedência de seis meses à frente. No horizonte previsto foi obtido um valor de 0,81 para o CNS.This paper considers analyzing and modeling a time series of mean monthly streamflows using the stochastic model ARIMA (autoregressive integrated moving average). This analysis aims to model and forecast the monthly streamflow in the Potiribu river basin, located in the northwest region of Rio Grande do Sul state, Brazil. We tested several models of the SARIMA type, or ARIMA models which take the seasonal characteristics of the data into account. Among all tested models we selected some competing ones that had the lowest Akaike information criteria (AIC). Finally, we chose the SARIMA model (3,0,0) (2,1,2)12 which presented the best fit to the series of flows observed, with the Nash-Sutclife coefficient (NSC) equal to 0.68, as training data. The model was used to make forecasts for the six months forward, resulting in NSC = 0.81 as validating data