Transport on exploding percolation clusters

We propose a simple generalization of the explosive percolation process [Achlioptas et al., Science 323, 1453 (2009)], and investigate its structural and transport properties. In this model, at each step, a set of q unoccupied bonds is randomly chosen. Each of these bonds is then associated with a weight given by the product of the cluster sizes that they would potentially connect, and only that bond among the q-set which has the smallest weight becomes occupied. Our results indicate that, at criticality, all finite-size scaling exponents for the spanning cluster, the conducting backbone, the cutting bonds, and the global conductance of the system, change continuously and significantly with q. Surprisingly, we also observe that systems with intermediate values of q display the worst conductive performance. This is explained by the strong inhibition of loops in the spanning cluster, resulting in a substantially smaller associated conducting backbone.Comment: 4 pages, 4 figure

Fracturing highly disordered materials

We investigate the role of disorder on the fracturing process of heterogeneous materials by means of a two-dimensional fuse network model. Our results in the extreme disorder limit reveal that the backbone of the fracture at collapse, namely the subset of the largest fracture that effectively halts the global current, has a fractal dimension of $1.22 \pm 0.01$. This exponent value is compatible with the universality class of several other physical models, including optimal paths under strong disorder, disordered polymers, watersheds and optimal path cracks on uncorrelated substrates, hulls of explosive percolation clusters, and strands of invasion percolation fronts. Moreover, we find that the fractal dimension of the largest fracture under extreme disorder, $d_f=1.86 \pm 0.01$, is outside the statistical error bar of standard percolation. This discrepancy is due to the appearance of trapped regions or cavities of all sizes that remain intact till the entire collapse of the fuse network, but are always accessible in the case of standard percolation. Finally, we quantify the role of disorder on the structure of the largest cluster, as well as on the backbone of the fracture, in terms of a distinctive transition from weak to strong disorder characterized by a new crossover exponent.Comment: 5 pages, 4 figure

Monitoramento espaço-temporal da cana-de-açúcar a partir de índices espectrais de vegetação.

Para culturas agrícolas que abrangem grandes áreas, como é o caso da cana-de-açúcar no Brasil, técnicas de geoprocessamento aplicadas a imagens orbitais de alta resolução temporal apresentam grande potencial de mapear e monitorar os ciclos fenológicos/agronômicos das lavouras. Para essa finalidade, destaca-se o uso de séries temporais de índices espectrais de vegetação (IV) como NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI (Enhanced Vegetation Index) calculados a partir das imagens orbitais de reflectância. Este documento apresenta resultados de uma pesquisa que avaliou a utilização de um método de suavização de perfis temporais de IV e a posterior derivação de parâmetros do ciclo fenológico/agrícola de talhões de cana-de-açúcar, com o objetivo de monitorar e mapear áreas ocupadas por cana-de-açúcar e de distinguir áreas de cana-planta e cana-soca. Foram utilizadas séries temporais de NDVI e EVI do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Terra referentes a uma região do Nordeste do Estado de São Paulo, densamente ocupada por cana-de-açúcar. Os resultados obtidos mostraram grande utilidade das séries temporais de IV do MODIS para monitorar o ciclo agronômico/fenológico de talhões de cana-de-açúcar. Foi possível acompanhar o desenvolvimento da cana-de-açúcar e identificar a ocorrência de cana-planta ou cana-soca para um determinado talhão. O cultivo de uma cultura de ciclo mais curto, ao fazer a reforma do talhão de cana-de-açúcar, também foi identificado nos perfis temporais. A metodologia desenvolvida para classificação de áreas de cana-de-açúcar obteve erro de comissão relativamente pequeno (40%). A classificação realizada para distinção entre áreas de cana-planta e cana-soca também apresentou resultados interessantes, com erro de omissão em torno de 4% e erro de comissão >30%.bitstream/item/35371/1/Adriano-Cana.pdfInclui Metodologia Científic