Uma aplicação de modelos aditivos generalizados de locação, escala e forma (GAMLSS) para estimar a altura do Eucalipto

The Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape (GAMLSS) are a recent class of models that further flexibilitythe distribution of the response variable. The regression analysis has been used to model biological phenomena, and its variousmodalities have met the need for its use with precision. However, there are situations in which the adjustment of models with moreflexible assumptions in the specification of the distribution of the response variable becomes indispensable, thus justifying the useof GAMLSS. The study of plant growth curves has full application in agricultural research; thus, it is crucial to know the habits ofgrowth and development of forest species is crucial for reforestation programs and in the most diverse researches. The study aimedto model the growth of Eucalyptus through the adjusting of Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape, in orderto promote improvements on crop productivity. Considering all parameters of the independent variable (time) under GAMLSSclass modeling, the distribution model ST3 presented better results.Os Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala e Forma (GAMLSS) são uma recente classe de modelosque flexibiliza ainda mais a distribuição da variável resposta. A análise de regressão é muito utilizada para modelar fenômenos biológicos e suas diversas modalidades têm atendido a necessidade do seu uso com precisão.Porém, existem situações nas quais se torna indispensável o ajuste de modelos com pressupostos mais flexíveisna especificação da distribuição da variável resposta. Os Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala eForma (GAMLSS) são uma recente classe de modelos que auxiliam o pesquisador a entender o comportamentode fenômenos biológicos, tornando a distribuição da variável resposta mais flexível. O estudo das curvas decrescimento de plantas tem ampla aplicação em pesquisas na área agropecuária, dessa forma, conhecer oshábitos de crescimento e desenvolvimento de espécies florestais é crucial para programas de reflorestamento enas mais diversas pesquisas. O objetivo do estudo foi modelar o crescimento do eucaliptos, por meio do ajustede Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala e Forma, afim de promover melhorias. Considerandotodos os parâmetros com efeito da variável independente (tempo) sob a modelagem da classe GAMLSS, o modelo de distribuição ST3 foi o que apresentou melhores resultados

Multifractalidade e criticalidade auto-organizada da precipitação pluvial em Piracicaba-SP, Brasil

A precipitação pode ser entendida como um produto final de processos atmosféricos complexos, os quais variam no tempo e espaço, e pode ser considerada um dos mais importantes fatores dominante das características meteorológicas-climáticas de uma determinada área investigada. Neste trabalho, verificamos se a dinâmica da chuva em Piracicaba, São Paulo - Brasil é gerada por um processo multifractal e/ou pertence as classes dos sistemas com propriedade da criticalidade auto-organizada. Para detectar a correlação de longo alcance e o comportamento multifractal, aplicamos o método MF-DFA que sistematicamente detecta não-estacionariedades e tendências nos dados para todas escalas de tempo. Calculamos o expoente generalizado de Hurst, h(q), e o expoente de Renyi, (q). Os resultados mostraram a existência de correlações de longo alcance, caracterizadas por uma hierarquia dos expoentes de escala, consequência de um processo estocástico multifractal. Para as escalas menores, aproximadamente 8 meses, a dinâmica de chuva é gerada por um processo multifractal (o expoente de Hurst generalizado, h(q), diminui com o aumento de ordem q) significando que pode ser modelada utilizando os modelos de cascata. Para as escalas maiores, o valor de h(q) está entre 0,35-0,55 o que indica a multifractalidade mais fraca. A hipótese de que a precipitação pode ser um caso de Self- Organized Criticality é avaliada. Analisamos dois eventos: a quantidade diária de chuva e eventos de seca (dias sem chuva), ambos são fenômenos metereológicos os quais são fortemente ligados à precipitação. Verifica-se que a distribuição da quantidade diária de chuva exibe dois regimes de escala distintos para pequenas e grandes quantidades. O valor da razão desses expoentes encontrados confirmam os resultados que foram obtidos nas regiões com climas tropical e subtropical. No entanto, para a distribuição de eventos de seca encontramos dois expoentes de escala distintos com valores bem mais próximos comparados com os observados na quantidade diária de chuva. As propriedades multifractais e criticalidade auto-organizada deverão ser incorporados em modelos teóricos e simulações computacionais da dinâmica das chuvas e fenômenos relacionados.Rainfall can be understood as an end product of a number of complex atmospheric processes, which vary in space and time, and it may be considered one of most important dominant factor of the meteorological-climatic features of an specified investigated area. In this study, we observed if the dynamics of rain in Piracicaba, São Paulo - Brazil is generated by a multifractal process and / or belongs to classes of Self-Organized Criticality systems. To detect long-term correlations and multifractal behavior, we apply MF-DFA method that systematically detect nonstationarities and overcome trends in the data at all timescales. We calculated the generalized Hurst exponent, h(q), and Renyi exponent, (q). The results showed the existence of power-law long-term correlations which are described by a hierarchy of scaling exponents, that is the consequence of an underlying multifractal stochastic process. For smaller scales of about 8 months, the dynamics of rain is generated by a multifractal process (the generalized Hurst exponent, h(q), decreases with the increase in order (q) meaning it can be modeled using the cascade models. For larger scales, the value of h(q) is between 0:35 �� 0:55 indicating a weaker multifractality. The hypothesis that rainfall may be a case of Self-Organized Criticality is assessed. We analyze two events: the daily amount of rain and drought events (days without rain), both are weather phenomena that are strongly linked to rainfall. It appears that the distribution of the daily amount of rain displays two different scaling regimes for small and large intensities. The value of the ratio of these exponents confirms the results that were obtained in regions with tropical and subtropical climates. However, for the distribution of drought events we find two distinct scaling exponents with values that are closer than those observed in the daily amount of rain. The multifractal properties and self-organized criticality should be incorporated into theoretical models and computer simulations of the dynamics of rainfall and related phenomena.Rainfall can be understood as an end product of a number of complex atmospheric processes, which vary in space and time, and it may be considered one of most important dominant factor of the meteorological-climatic features of an specified investigated area. In this study, we observed if the dynamics of rain in Piracicaba, São Paulo - Brazil is generated by a multifractal process and / or belongs to classes of Self-Organized Criticality systems. To detect long-term correlations and multifractal behavior, we apply MF-DFA method that systematically detect nonstationarities and overcome trends in the data at all timescales. We calculated the generalized Hurst exponent, h(q), and Renyi exponent, (q). The results showed the existence of power-law long-term correlations which are described by a hierarchy of scaling exponents, that is the consequence of an underlying multifractal stochastic process. For smaller scales of about 8 months, the dynamics of rain is generated by a multifractal process (the generalized Hurst exponent, h(q), decreases with the increase in order (q) meaning it can be modeled using the cascade models. For larger scales, the value of h(q) is between 0:35 �� 0:55 indicating a weaker multifractality. The hypothesis that rainfall may be a case of Self-Organized Criticality is assessed. We analyze two events: the daily amount of rain and drought events (days without rain), both are weather phenomena that are strongly linked to rainfall. It appears that the distribution of the daily amount of rain displays two different scaling regimes for small and large intensities. The value of the ratio of these exponents confirms the results that were obtained in regions with tropical and subtropical climates. However, for the distribution of drought events we find two distinct scaling exponents with values that are closer than those observed in the daily amount of rain. The multifractal properties and self-organized criticality should be incorporated into theoretical models and computer simulations of the dynamics of rainfall and related phenomena.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPE

Estudo de análise de tendências e amostra de entropia de precipitação na Paraíba, Brasil

The objective of this work was to present two different methodologies in order to obtain a better comprehension of rainfall phenomena and its consequences over a particular region which suffers from water scarcity. Firstly, semivariogram models were selected to estimate trends in monthly precipitation in Paraíba State-Brazil using ordinary kriging. The methodology involves the application of geostatistical interpolation of precipitation records of 51 years from 69 rainfall stations across the state. Analysis of semivariograms showed that anisotropy for specific months had a strong spatial dependence (Index of Spatial Dependence - IDE <25%). The trends were subjected to the following models: circular, spherical, pentaspherical, exponential, Gaussian, rational quadratic, K-Bessel and tetraspherical. The models with the best fit were selected by cross-validation and Error Comparison Index (ECI). Each data set month had a particular spatial dependence structure, which made it necessary to define specific models of semivariograms in order to enhance the adjustment of the experimental semivariogram. Besides, the standardized error prediction map and hot spot analysis were obtained with the aim of justifying the chosen models. Furthermore, one can see that a climate system is a complex nonlinear system. To describe the complexity characteristics of precipitation series in Paraíba, we propose the use of sample entropy, a kind of entropy-based algorithm, to measure the complexity of precipitation series. The Paraíba’s four macro-regions: Mata, Agreste, Borborema, and Sertão were analyzed. Results of analysis show that complexities of monthly average precipitation have differences in the macro-regions. Sample entropy can reflect the dynamic change of precipitation series providing a new way to investigate the complexity of hydrological series. The complexity exhibits an areal variation of local water resources system which can influence the basis for utilizing and developing resources in dry areas.No presente trabalho duas metodologias diferentes foram investigadas a fim de obter uma melhor compreensão dos fenômenos de chuva e suas consequências sobre uma região particular que sofre escassez de recursos hídricos. Em primeiro lugar, foram selecionados modelos de semivariogramas para determinar as tendências de precipitação mensal no Estado da Paraíba usando krigagem ordinária. A metodologia envolve a aplicação de interpolação geoestatística de registros de precipitação de 51 anos de 69 estações pluviométricas em todo o Estado. As análises de semivariogramas mostraram que a ocorrência da anisotropia durante meses específicos teve uma forte dependência espacial (Índice de Dependência Espacial - IDE < 25 %). As tendências foram submetidas aos seguintes modelos: Gaussian, rational quadratic, circular, esférico, pentaspherical, exponencial, KBessel e tetraspherical. Os modelos com o melhor ajuste foram selecionados pela validação cruzada e Índice de Comparação de Erros (ICE). Cada conjunto de dados apresentou uma estrutura de dependência espacial particular, o que tornou necessário definir modelos específicos de semivariogramas, a fim de melhorar o ajuste do semivariograma experimental. Além disso, o mapa de previsão de erro padronizado e Hot Spots foram obtidos com o objetivo de justificar os modelos escolhidos. Um sistema climático é um sistema nãolinear bastante complexo. Para descrever as características de complexidade das séries de precipitação na Paraíba, propomos o uso do Sample Entropy, um algoritmo baseado na entropia de Shannon, para medir a complexidade da série de precipitação. Quatro macro-regiões da Paraíba foram analisadas: Mata, Agreste, Borborema e Sertão. Os resultados das análises mostraram que as complexidades de precipitação mensal média têm diferenças nas macro-regiões. Sample Entropy pode refletir a mudança dinâmica da série de precipitação proporcionando uma nova maneira de investigar a complexidade das séries hidrológicas. A complexidade apresenta uma variação regional do sistema de recursos hídricos locais que podem influenciar a base para a utilização e desenvolvimento de recursos em áreas secas.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPE