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Aplicação de métodos de estatística espacial e multivariada na análise da qualidade da àgua no Sul do Mar do Norte
| datacite.subject.sdg | 04:Educação de Qualidade | pt_PT |
| datacite.subject.sdg | 14:Proteger a Vida Marinha | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Carolino, Elisabete Teresa da Mata Almeida | |
| dc.contributor.advisor | Ramos, Maria do Rosário | |
| dc.contributor.author | Ody, Christopher Ricardo | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-04T15:51:48Z | |
| dc.date.available | 2024-09-04T15:51:48Z | |
| dc.date.issued | 2024-07-05 | |
| dc.date.submitted | 2024-09-04 | |
| dc.description.abstract | A região do Sul do Mar do Norte desempenha um papel vital tanto para a economia quanto para a sociedade dos países circunvizinhos. A análise da qualidade da sua água é um processo crítico que envolve a avaliação de parâmetros físicos, químicos e biológicos, essencial para garantir a sustentabilidade ambiental e a saúde das comunidades locais e ecossistemas marinhos. Utilizando métodos de Estatística Multivariada e Espacial, esta investigação busca identificar padrões e autocorrelações espaciais para avaliar a qualidade da água naquela região. Os dados utilizados foram coletados em cruzeiro científico realizado em dezembro de 2020 a bordo da embarcação RV Meteor, liderado por uma equipe de pesquisadores alemães. Os dados brutos passaram por pré-tratamento orientado pelo protocolo de Controle de Qualidade de Dados da SeaDataNet, um projeto internacional de oceanografia destinado a disponibilizar dados marítimos europeus. Foram realizados testes de pico e gradiente, além da padronização dos dados e imputação através de interpolação de ponderação pela distância inversa. Para um melhor entendimento da área estudada, os dados foram agregados por zonas para determinadas análises e, por vezes, foram considerados globalmente. Foi realizada uma análise exploratória de dados espaciais (AEDE) de modo a resumir suas principais características. Também realizou-se uma redução da dimensionalidade dos dados originais através da análise de componentes principais como ferramenta auxiliar à análise espacial. A autocorrelação espacial foi analisada através do cálculo da Estatística 𝐼 de Moran global e local. As conclusões indicaram uma autocorrelação espacial significativa para todas as variáveis consideradas nas zonas de águas doce e um expressivo achatamento da amplitude das variáveis nas zonas de mar aberto, o que possivelmente ocasionou a inexistência de autocorrelação espacial significativa naquelas zonas. | pt_PT |
| dc.description.abstract | The Southern North Sea region plays a vital role for both the economy and society of the surrounding countries. Analyzing the quality of your water is a critical process that involves an assessment of physical, chemical, and biological parameters, essential to guarantee environmental sustainability and the health of local communities and marine ecosystems. Using Multivariate and Spatial Statistical methods, this investigation seeks to identify spatial patterns and autocorrelations to assess water quality in that region. The data used was taken on a scientific cruise carried out in December 2020 aboard the RV Meteor vessel, led by a team of German researchers. The raw data went through pre-treatment guided by the Data Quality Control protocol of SeaDataNet, an international oceanography project aimed at making European maritime data available. Spike and gradient tests were performed, in addition to data standardization and imputation through inverse distance weighting interpolation. For a better understanding of the scientific area, the data were aggregated by zones for certain analyses, and were sometimes considered globally. An exploratory spatial data analysis (AEDE) was carried out in order to summarize its main characteristics. A reduction in the dimensionality of the original data was carried out through principal component analysis as an auxiliary tool for spatial analysis. The Spatial autocorrelation was analyzed by calculating global and local Moran’s 𝐼 Statistics. The outcomes indicated a significant spatial autocorrelation for all variables considered in the freshwater areas and a notable range flattening of the variables in the open sea areas, which possibly caused the lack of significant spatial autocorrelation in those areas. | pt_PT |
| dc.identifier.citation | Ody, Christopher Ricardo - Aplicação de métodos de estatística espacial e multivariada na análise da qualidade da àgua no Sul do Mar do Norte [Em linha]. [S.l.]: [s.n.], 2024. 117 p. | |
| dc.identifier.tid | 203706986 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.2/16517 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Mar do Norte | pt_PT |
| dc.subject | Qualidade da água | pt_PT |
| dc.subject | Análise exploratória de dados espaciais | pt_PT |
| dc.subject | Análise de componentes principais e autocorrelação espacial | pt_PT |
| dc.subject | North Sea | pt_PT |
| dc.subject | Water quality | pt_PT |
| dc.subject | Exploratory spatial data analysis | pt_PT |
| dc.subject | Principal Component Analysis and Spatial Autocorrelation | pt_PT |
| dc.title | Aplicação de métodos de estatística espacial e multivariada na análise da qualidade da àgua no Sul do Mar do Norte | pt_PT |
| dc.title.alternative | Application of spatial and multivariate statistical methods in the analysis of water quality in the Southern North Sea | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Dissertação de Mestrado em Estatística, Matemática e Computação, apresentada à Universidade Aberta | pt_PT |