Convidamos, nesta oportunidade, a Professora Mariangela Amendola, doutora em Matemática Aplicada e Computação Científica, com atividades de ensino e pesquisa junto à Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual de Campinas.
Projetos ambientais: Profª. Drª. Mariangela,
Diante da demanda em informações, dúvidas e mesmo falta de ponderações nas interpretações de dados obtidos pelo monitoramento em eventos fenomenológicos naturais, é de grande importância, se digne acatar, desenvolver algumas reflexões sobre a análise de comportamentos experimentais planejados (ou não) em projetos ambientais.
Trata-se de uma análise genérica, mas viável a interessados no tema ambiental, e que, por alguma oportunidade veêm-se diante da compreensão analítica de dados, ou de bancos de dados; ou ainda, para os que desejam iniciar algum tipo de planejamento à obtenção de respostas dos comportamentos ambientais. Sugere-se um texto para sua apreciação, assim se considerar conveniente incrementá-lo ou mesmo questioná-lo diante da sua experiência e conhecimentos. O Blog projetos ambientais agradece sua colaboração. Saudações Ambientais!
A base de texto sugerido pelo Blog para mediação pela professora foi:
Projetos Ambientais: "O desenvolvimento de projetos ambientais e na agricultura, implica em levantamentos de informações e dados de naturezas diversas. Especialmente, muitas das informações, na atualidade, podem ser mensuradas e assim tidas a significados numéricos.
Por exemplo, caracterizações dos solos e associação aos produtos processados ou beneficiados pós-colheita, demandas naturais de energia, volumes de biomassas produzidos, dados de vazões, relações de medição de poluição quantificadas pelos efeitos de atividades antrópicas, qualidade de águas, emissões atmosféricas, e outras situações integradoras ou pontuais.
As metodologias de medição dos dados, operacionalmente são específicas ao objeto de análise - por exemplo, solos, clima, águas ou vegetação; mas há a exposição do projeto à continudade ou descontinuidade no conjuntos das respostas, usualmente associados a séries temporais (períodos): épocas do ano, dias, meses, safras, plantios, desmatamentos, demandas humanas, entre outros. Ou seja, podem existir respostas, em se tratando de eventos não-homogêneos ou de composição a variáveis não controladas, que traduzem respostas por assim dizer "nem sempre previstas".
Isso significa dizer que a análise matemática em dados ambientais é mais complexa? Assim, como se poderia definir uma partida confiável para a interpretação dos dados? Pode nos esclarecer sobre o tema com alguma exemplificação se achar pertinente.
Outro ponto, refere-se aos programas disponíveis e acessíveis. Para realizar uma simulação matematica de um conjunto de dados ambientais que programa é de melhor interface com o profissional ambiental. Ou indicação de bons e operacionais.
Ainda, voltando a compreensão para leigos, o que significa a modelação matemática dos dados ambientais; O entendimento está nos conceitos matemáticos básicos de "Funções"? A descontinuidade em função pode representar algum significado nas respostas ambientais?
Em um programa chamado Autocad, tem-se um ícone usado para os desenhos orgânicos, como curvas de níveis e elementos de relevo. Esse ícone é chamado de 'Spline'. O Spline é o significado para as descontinuidades, e se esse termo é sempre aplicável ou previsto em respostas dos comportamentos ambientais (pelo olhar da matemática)?."
R E S P O S T A --------------- por DRª. MARIANGELA AMENDOLA:
A identificação, o planejamento e o desenvolvimento de projetos que buscam o avanço de conhecimentos referentes a condições ambientais para fins de agricultura, quando conduzidos com o objetivo de fornecer suporte à decisão no momento de sua implementação sustentável, implica em observações, medidas e registros de informações - dados das variáveis envolvidas. Se por um lado, a identificação dessas variáveis, bem como a metodologia de medição das mesmas, requer a atuação exaustiva do especialista da área agrícola, a análise das mesmas requer o empenho de especialistas teóricos, seja da área de estatística-quando se quer avaliar o comportamento das variáveis-, seja da área de matemática aplicada-quando se quer prever o mesmo. Tal tipo de previsão pode se dar por meio da simulação numérica do processo originalmente descrito pelo especialista, o que significa seguir a seqüência de passos:
1) o reconhecimento ou a proposição do modelo matemático capaz de traduzir a descrição original do referido processo (o que significa reconhecer a lei física que rege a relação e o comportamento das variáveis envolvidas no processo, bem como a importância dos parâmetros associados, de modo a revelar um tipo de equação ou sistema de equações matemáticas que passam a caracterizar um problema matemático);
2) a identificação da metodologia matemática adequada porque capaz de resolver o referido problema;
3) a busca do algoritmo (a seqüência de contas a serem efetuadas numa certa ordem para se chegar à solução do problema);
4) o uso do algoritmo – caso seja simples; a implementação computacional do mesmo (elaboração de um programa a ser executado no computador) para posterior uso - caso não seja tão simples de “fazer à mão”; ou a busca de um programa computacional comercial disponibilizado – caso seja um processo já consagrado na literatura;
5) a execução do algoritmo;
6) a análise e interpretação dos resultados então obtidos, em especial pela comparação de resultados de problemas conhecidos ; e
7) o retorno a qualquer dos passos anteriores para adequação e confiabilidade dos resultados da simulação (validação).
Observa-se que os especialistas, ao descreverem e/ou divulgarem os processos que estão estudando, o fazem afirmando serem estes os de maior complexidade, o que pode ser atribuído ao seu conhecimento aprofundado do referido processo em detrimento do conhecimento de outros processos que desconhece.
Um exemplo-que se caracteriza como pioneiro na FEAGRI/UNICAMP por envolver interação entre especialistas da área agrícola, e teóricos da área de matemática aplicada e computação científica-, é o que se iniciou em 1999 e se encontra em Amendola e Souza (2007). Neste caso, a partir do processo de redução de poluentes em leitos cultivados, como originalmente descrito pelo então estudante Marcelus A. A. Valentin (o então especialista agrícola em água e solo), buscou-se na literatura um modelo matemático associado ao processo. Tal modelo mostra uma equação escrita para a variável associada à concentração do poluente (coliformes) que varia com o tempo e ao longo da direção longitudinal do leito; envolve a velocidade média do efluente e o coeficiente longitudinal de dispersão entre outros parâmetros como a constante de dispersão, o coeficiente de rugosidade de Manning, o comprimento e a profundidade do leito. Uma vez reconhecida esta equação como da classe de problemas matemáticos de “equação diferencial parcial de conveção - difusão –reação”, para a sua resolução foi elaborado um algoritmo composto de metodologias básicas da área de matemática aplicada. Implementado no ambiente de computação científica MATLAB, a execução do algoritmo resultou em informações que foram analisadas, comparadas com resultados conhecidos e permitiu simulações que levaram a conclusões sobre o processo, permitindo a sua previsão.
r E F e r Ê N c I a (s) B i b l I o G r à f I c A (s)
Amendola, M.; Souza, A.L. Investigação teórica do processo de redução de coliformes em leitos cultivados. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.11, n.6, p. 637-643, 2007.
Pesquisar também: Denis Miguel Roston - Prof. Dr. da Feagri/Unicamp para Leitos Cultivados ou Wetlands - também: Marcelus Alexander Acorinte Valentim.
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