Influências pluviométricas no mapeamento das características da paisagem de um sítio arqueológico com a aplicação de métodos geofísicos e geoestatísticos

Archaeological studies are important for understanding the historical environments and analysis of the consequences of their changes in the current period, and geophysical methods are an important tool for enabling a low-impact analysis on these. This study evaluated the influence of rainfall in mapping of landscape features of the archaeological site AP-MA-05 using geophysical and geostatistical methods. To obtain the data, the geophysical method of electroresistivity was used in an area of UNIFAP of 10 x 20 meters. The rainfall data were collected in INMET station in Macapá. Data analysis was performed with use of statistical and geostatistical methods. In rainy season, soil resistivity presented a minimum of 198.7 ohm.m and maximum values of up to 3946 ohm.m, with an average of 1188.87 ohm.m. In the less rainy season the observed values were 394 ohm.m (minimum) and 5863 ohm.m (maximum), with an averaging of 2078.31 ohm.m. This demonstrates the influence of rainfall on apparent resistivity, since the more intense the rains that occurred at the time of data were obtained, the lower the values of electrical resistivity. The best association between the research method, the survey period based on climate aspects and the application of geostatistical methods facilitated the characterization of the site as a future support for its prospection.Os estudos arqueológicos têm importância para a compreensão da histórica dos ambientes passados e análise das consequências das mudanças destes no período atual, sendo os métodos geofísicos uma ferramenta importante por permitir uma análise de baixo impacto sobre estes. Este trabalho avaliou a influência da precipitação pluviométrica no mapeamento das características da paisagem do sítio arqueológico AP-MA-05 utilizando métodos geofísicos e geoestatísticos. Para a obtenção dos dados foi utilizado o método geofísico da eletrorresistividade em uma área da UNIFAP de 10 x 20 metros. Os dados de precipitação foram coletados na estação do INMET de Macapá. A análise dos dados foi feita com uso de métodos estatísticos e geoestatísticos. Em épocas chuvosa a resistividade do solo apresentou um valor mínimo de 198,7 ohm.m e valor máximo de até 3946 ohm.m, com média de 1188,87 ohm.m. Na estação menos chuvosa os valores observados foram de 394 ohm.m (mínimo) e 5863 ohm.m (máximo), com média de 2078,31 ohm.m. Isso demonstra a influência da precipitação pluviométrica na resistividade elétrica aparente, visto que quanto mais intensas foram as chuvas que ocorreram na época da obtenção dos dados, menores foram os valores da resistividade elétrica. A melhor associação entre o método de investigação, o período de levantamento com base nos aspectos climáticos e a aplicação de métodos geoestatísticos facilitou a caracterização do sítio como suporte futuro para sua prospecção

ESTIMAÇÃO VOLUMÉTRICA DE RESÍDUOS LENHOSOS DE MADEIRA EM UMA FLORESTA TROPICAL ATRAVÉS DA KRIGAGEM ORDINÁRIA, PARAGOMINAS, ESTADO DO PARÁ

http://dx.doi.org/10.5902/1980509816609The objective of this paper was to test the application of geo-statistical models to estimate the volume of wood timber residues in a forest area managed in Paragominas, state of Pará. The Warren and Olsen’s and Ordinary Kriging methods were used to estimate the volume of forest residues in sampled and not sampled points. The results confirm that the applied methods were appropriate, given that the estimates for the volume of wood timber residues, in the area of study, showed a small difference of 5.2%, when compared to the actual value obtained.http://dx.doi.org/10.5902/1980509816609O objetivo deste trabalho foi testar a aplicação de modelos da geoestatística para estimar o volume de resíduos lenhosos de madeira em uma área de floresta manejada no município de Paragominas, estado do Pará. Os métodos de Warren e Olsen e da Krigagem Ordinária foram utilizados para estimar o volume dos resíduos florestais em pontos amostrados e não amostrados. Os resultados confirmam que a aplicação dos métodos foi adequada, uma vez que a estimativa para o volume dos resíduos, da área em estudo, apresentou uma pequena diferença 5,2%, em relação ao valor real obtido.

A COMPARATIVE STUDY OF BOX JENKINS MODELS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FORECASTING PLUVIOMETRIC FLOWS AND PRECIPITATIONS OF ARAGUAIA-TOCANTINS BASIN/BRAZIL

Estudar a variabilidade dos parâmetros hidroclimáticos locais em baciashidrográficas é importante para melhorar o gerenciamento dos recursos hídricos.Para tal, foram utilizados o modelo estatístico baseado na metodologia Box-Jenkins, adotado por muitas empresas na análise de séries temporais, inclusivetodo o setor elétrico brasileiro, e a tecnologia de redes neurais, que se apresentacomo poderosa ferramenta para previsões. Na comparação entre as duas técnicas,foram utilizadas observações de médias mensais de duas estações meteorológicasda Bacia Araguaia-Tocantins, Brasil, uma de vazões mensais (m3/s) e outra deprecipitações pluviométricas mensais (mm), da Agência Nacional de Águas (ANA),com registros contínuos nos períodos de 1969 a 2017 e 1974 a 2017. As previsõesforam testadas para 12 e 24 meses. Uma comparação entre os dois métodos,usando o teste de hipótese a partir de intervalos de confiança de 95%, mostrouque não houve diferenças estatisticamente significativas nas previsões individuaistanto de precipitações pluviométricas como de vazões. Entretanto, o uso do rootmean square error (RMSE) mostrou que o método de Box-Jenkins apresentamelhores resultados. A maior dificuldade nesse método é na construção domodelo, sobretudo em séries com alta variabilidade. O método de redes neurais,em geral, consome mais tempo computacional em relação ao Box-Jenkins.Studying the variability of local hydro-climatic parameters in river basins is important for the better management of water resources. In order to do so, we used two methods: Box-Jenkins methodology, adopted by many companies in the time series analysis, including the entire Brazilian electric sector, and the Neural Networks technology, which presents itself as a powerful tool for forecasting. Observations of monthly averages of two meteorological stations of the Araguaia-Tocantins basin (Brazil) were made for comparation purposes, one of monthly flows (m3/s) and one of monthly rainfall (mm), of the National Waters Agency (Agência Nacional de Águas — ANA) with continuous records from 1969 to 2017 and 1974 to 2017. The forecasts were tested for twelve and twenty- four months. A comparison between the two methods using a hypothesis test from 95% confidence intervals, showed that there were no statistically significant differences between them in individual rainfall and flow forecasts. However, if the RMSE method is used, the Box-Jenkins method presented better results in the forecasts. The main difficulty in the Box-Jenkins method is the construction of the model, especially in high variability series. The method of Neural Networks, in general, consumes more computational time compared to the Box-Jenkins model

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

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

Estudo de anomalias eletromagnéticas de um condutor tabular vertical sob camadas parcialmente condutiva em multifrequência e multiseparação através de modelamento analógico

Partially conducting environment surrouding an one body highly affect its electromagnetic response. Conducting host rock, overburden and disseminated sulphide halo, for example, affect the electromagnetic response in different ways depending upon their electrical properties, areal and geometrical relation with the target, and in particular to the EM system used for prospecting. In the thesis, EM anomalies due to vertical tabular conducting bodies under am overburden, obtained through reduced scale models, are analised for different ground EM systems - horizontal coplanar, vertical coplanar and vertical coaxial - in 8 frequencies between 250 Hz to 35 kHz and the coil separation 0,15; 0,20 and 0,25m. Overburden was simulated by horizontally placed thin stainless steel sheet and the main conducting target by thin aluminium shets placed vertically below the former. The dimensions of these sheets were determined according to the modelling conditions for a plane and half-plane. Various geological situations were represented in modelling using the combinations of the three metallic sheets of varying thicknesses and conductivities to simulate the ore body and another three sheets to simulated the overburden. Set of diagrams are plotted using peak-to-peak in phase and quadrature anomalies for analyzing the results. However, another set of diagrams show that the maximum in phase anomaly occurs when the quadrature countpart is zero at relatively low frequencies when the ore-body together with the overburden is studied. On the other hand, the maximum amplitude in quadrature is obtained at relatively high frequencies when the in phase component attains the minimum, almost zero. With this type of analysis, it was to known the band of frequencies, for each of prospecting systems studied, in wich the EM response of the ore body is least affected by the overburden. Highest response was obtained with the horizontal coplanar system and the least with the vertical coplanar coils. An increase in the separation between the transmitter-receiver resulted in dislocating the peaks to lower frequencies. Widest band of frequencies, in wich the EM response of the body is least affected by the overburden, is obtained in case of vertical coaxial system and narrowest for the horizontal coplanar coils. These results helps us in planning the EM prospecting systems by knowing the position and the band with of frequencies to be used along with otimum transmitter-receiver separation such that the EM response remains free from undesired signals, for example those caused by to overburden.CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFINEP - Financiadora de Estudos e ProjetosA resposta eletromagnética (EM) de um corpo condutivo envolvido por uma zona parcialmente condutiva, torna-se bastante diferente daquela de um corpo condutivo em um meio altamente resistivo. As zonas parcialmente condutivas, como por exemplo, rocha encaixante, halo de sulfetos disseminados ou manto de intemperismo, que envolvem o corpo condutivo, afetam a resposta EM de diferentes maneiras, dependendo de suas características físicas e geométricas e, em particular, do sistema de prospecção EM utilizado. Neste trabalho em modelamento analógico, foi feita uma análise de anomalias EM provocadas por corpos condutivos tabulares verticais sob manto de intemperismo, em levantamentos terrestres para diferentes sistemas de bobinas - horizontal coplanar, vertical coplanar e vertical coaxial - em oito frequências na faixa de 250 Hz a 35 kHz e separações entre as bobinas de 0,15; 0,20 e 0,25m. O manto de intemperismo foi simulado por folhas de aço finas dispostas horizontalmente e o corpo condutor principal por folhas de alumínio finas colocadas verticalmente. As dimensões das folhas foram determinadas de acordo com as condições de modelamento para o plano e o semi-plano. Foram utilizados três corpos e três mantos com diferentes espessuras e condutividades, simulando, deste modo, diversas situações geológicas. Os resultados mostraram que cada sistema de bobinas é afetado diferentemente pela presença do manto de intemperismo. Para a análise dos resultados foi plotado um conjunto de diagramas considerando os valores pico-a-pico das anomalias em fase e em quadratura. Um outro conjunto de diagramas mostra as amplitudes máximas em fase, que ocorrem quando a componente em quadratura se anula em uma frequência relativamente baixa para um conjunto de corpo-manto, e as amplitudes máximas em quadratura, que ocorrem quando a resposta em fase atinge um mínimo próximo de zero, em frequências relativamente altas. Com isto foi possível conhecer a faixa de frequências para cada sistema de bobinas, onde a resposta EM se encontra o mínimo afetada pela presença do manto de intemperismo. A maior amplitude na resposta é obtida no sistema horizontal coplanar e a menor no sistema vertical coplanar. Um aumento na separação entre as bobinas é acompanhado por um deslocamento da anomalia para baixas frequências. A faixa de frequências, onde a presença do manto tem pouca influência na resposta do corpo condutivo, e maior para o sistema vertical coaxial e menor para o sistema horizontal coplanar. Esses resultados dão uma luz para o conhecimento da posição e da largura da banda de frequências utilizável, assim como as melhores separações entre transmissor-receptor, para auxiliar no planejamento de sistemas de prospecção EM, de modo que a resposta fique o mais livre possível de sinais indesejáveis, tais como os causados pela presença do manto de intemperismo

Evaluation via multivariate techniques of scale factor variability in the rietveld method applied to quantitative phase analysis with X ray powder diffraction

The present work uses multivariate statistical analysis as a form of establishing the main sources of error in the Quantitative Phase Analysis (QPA) using the Rietveld method. The quantitative determination of crystalline phases using x ray powder diffraction is a complex measurement process whose results are influenced by several factors. Ternary mixtures of Al2O3, MgO and NiO were prepared under controlled conditions and the diffractions were obtained using the Bragg-Brentano geometric arrangement. It was possible to establish four sources of critical variations: the experimental absorption and the scale factor of NiO, which is the phase with the greatest linear absorption coefficient of the ternary mixture; the instrumental characteristics represented by mechanical errors of the goniometer and sample displacement; the other two phases (Al2O3 and MgO); and the temperature and relative humidity of the air in the laboratory. The error sources excessively impair the QPA with the Rietveld method. Therefore it becomes necessary to control them during the measurement procedure