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Dissertação

Multivariate Time-Series Modeling of Shellfish Contamination with Dynamic Bayesian Networks EVALUATED

Detalhes: As aglomerações de algas nocivas, criam um processo natural de contaminação de mariscos nas áreas de produção, resultado da acumulação das biotoxinas produzidas pelas altas concentrações de algas nocivas. Não só os problemas de saúde pública, vieram trazer a necessidade de se criarem ferramentas preditivas para estes eventos tóxicos, mas também os problemas e perdas económicos que atualmente afetam os demais produtores por causa da variabilidade da contaminação, nas diferentes espécies e nas diferentes áreas de apanha de marisco. O objetivo era encontrar relações preliminares entre as séries temporais das concentrações das toxinas e phytoplankton, entre os pares de áreas dentro da área de estudo do sul da costa Portuguesa, usando métodos de correlação. As áreas usadas para a análise, que estão numa localização geográfica potencial para serem estudadas, mostraram ser das mais informativas em termos de frequência de níveis de toxicidade altos e da quantidade de registos. Um modelo de grafos, chamado de rede Bayesiana dinâmica, foi também desenvolvido para extrair as dependências inter-temporais, isto é a relação entre concentração das toxinas e phytoplankton de uma área numa semana, e a concentração na semana seguinte de uma área vizinha. A análise da correlação cruzada mostrou que existe uma alta relação positiva de Oeste para Este em termos de dispersão de phytoplankton, o que é o esperado, mas não houve evidências claras ao analisar as probabilidades condicionadas, que haja uma área que de forma consistente possa explicar, o que acontece na semana seguinte nas áreas vizinhas.
Keywords: Contaminação de Marisco, Biotoxinas, Aglomerações de Algas Nocivas, Séries Temporais, Correlação, Redes Bayesianas Dinâmicas

Discussão: junho 20, 2022, 14:30