RESUMOEstudos que utilizam dados meteorológicos históricos, comumente, encontram a problemática de haver falhas na série histórica. A precipitação pluviométrica é uma variável climática largamente utilizada em diversos trabalhos relacionados à dinâmica socioambiental. Sendo assim, o objetivo desta pesquisa foi apresentar um estudo do uso de diferentes métodos de preenchimento de falhas pluviométricas, para um melhor aproveitamento dos dados existentes nas séries históricas. Os métodos utilizados foram: ponderação regional, regressão linear simples e múltipla e ponderação regional com base em regressões lineares. Para tanto, utilizou-se dados de quatro estações pluviométricas localizadas na planície e serra, e quatro estações pluviométricas localizadas no planalto, ambas na região de Joinville (SC). Foi realizado o preenchimento de falhas do mês de junho de 1987 a junho de 2006 e do mês de agosto de 1976 a agosto de 1993. Os resultados mostraram que o método de regressão linear múltipla apresentou os valores mais próximos do real, se mostrando o método mais adequado para o preenchimento de falhas na região de estudo; seguido pelo método de ponderação regional, ponderação regional com base em regressões lineares e regressão linear simples. Cabe ressaltar a importância de se conhecer dados pretéritos da distribuição pluviométrica regional e mais de um método para verificação da validade dos resultados. Palavras-chave:Precipitação. Ponderação regional. Regressão linear múltipla. Regressão linear simples. Ponderação regional com base em regressões lineares. ABSTRACTStudies using historical weather data, usually, is the problem of having gaps in historical series. Rainfall is a climate variable widely used in several studies related to social and environmental dynamics. Thus, the objective of this paper was to present a study of the use of different methods of gap filling in the data rainfall, for a better use of existing data in the historical series. The methods used were: regional weighting, simple and multiple linear regression and weighting based on linear regression. Therefore, was used data for four rainfall stations located in coastal plain and mountain, and four rainfall stations located in the plateau, both in the region of Joinville (SC). Was performed the gap filling of june 1987 to june 2006 and august 1976 to august 1993. The results showed that the method of multiple linear regression presented the most genuine results, demonstrating be the method more appropriate for the study region; followed by regional weighting method, regional weighting based on linear regression and linear regression. It should be noted the importance of whether to know past dates of regional rainfall distribution and always utilizing more than one method for verification to validate the results.

With the purpose of adding value to the waste of banana crop and rice processing, banana leaves and pseudostem, and rice husk were prepared and characterized through proximate and ultimate chemical analyses, high heating value (HHV), thermogravimetric analysis (TGA) and differential scanning calorimetry (DSC). The prepared waste was then compacted into briquettes in a hydraulic press at 18 MPa for 1 s. The resulting briquettes were characterized through the same analyses used in waste and through mechanical compressive strength. The waste moisture content, between 8 and 15%, were adequate for briquetting and combustion. The briquettes exhibited the maximum energy release under combustion at temperatures that were lower than the waste's. The rice husk and its briquettes had a lower energy release in comparison with the other waste. The HHV of the waste ranged from 15 to 18 MJ/kg. The compaction of the waste resulted in an increase of the HHV for the rice husk and the briquettes presented the highest compressive strength: 19 MPa. From these three waste samples that were studied, the banana leaves presented the best features, properties, and potential for generating energy as briquettes. © 2017 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 37: 1266–1273, 2018

A precipitação pluviométrica é um fator importante na definição do clima de uma localidade, sendo o resultado do conjunto de eventos meteorológicos e geográficos. Seu estudo é necessário devido à forte influência que exerce sobre as condições ambientais e socioeconômicas. Assim, faz-se necessário a realização de estudos de distribuição pluviométrica que contribuam para uma melhor gestão municipal socioambiental. Portanto, neste estudo, foram utilizados dados pluviométricos de 42 pluviômetros na região de Joinville (SC) objetivando mapear a precipitação média anual e mensal do município. Primeiramente foi realizada análise exploratória dos dados seguido do teste de homogeneidade, na sequência realizou-se análise da dependência espacial dos dados através do semivariograma esférico, exponencial e gaussiano. Por fim, foram geradas as superfícies interpoladas de precipitação pelo método de krigagem e cokrigagem. Para selecionar a melhor superfície foi utilizada à validação cruzada e a análise do IDE. O mapeamento foi realizado utilizando o software ArcGIS. Os resultados mostraram que, o modelo esférico na krigagem e gaussiano na cokrigagem, apresentam bom desempenho, porém a krigagem foi o método que apresentou melhores resultados em todos os parâmetros de validação, gerando uma média anual de precipitação de 2.130,1 mm e mensal de 183,6 mm para Joinville.Palavras-chave: semivariograma, krigagem, cokrigagem. Statistical and Geostatistical Analysis of the Average Rainfall in the Municipality of Joinville (SC) AbstractRainfall is an important factor in climate definition of a locality, being the result of the whole of meteorological and geographic events. Its study is necessary due to the strong influence it exerts upon the environmental and socioeconomic conditions. Thus, is necessary to undertake studies of rainfall distribution contributing to a better socio-environmental municipal administration. Therefore, rainfall data on 42 samples of the Joinville (SC) area were used in this study, seeking to map the municipality's average yearly and monthly rainfall. At first, an exploratory analysis of the data was undertaken, followed by the homogeneity test. Afterwards, an analysis of the spatial dependence of the data through the spherical, exponential and gaussian semivariograms was conducted. Finally, the interspersed rainfall surfaces were generated by the kriging and cokriging method. To select the best surface, cross-validation and SDI analysis were used. The mapping was performed with the ArcGIS software. The results show that the spherical template, in the kriging, and the gaussian, in the cokriging, show good performance, but the kriging was the method that showed better results in validation parameters, generating an yearly average rainfall of 2,130.1 mm, and a monthly average rainfall of 183.6 mm for Joinville.

Este trabalho objetivou avaliar a concentração de metais pesados em tecidos de ostras Crassostrea gigas cultivadas em 4 pontos da Baía da Babitonga, litoral Norte do Estado de Santa Catarina. Para tanto, foram instaladas estruturas de cultivo em cada ponto no sistema longline. Durante um ano foram medidos os parâmetros físico-químicos da água, quinzenalmente, e realizadas análises químicas bimensais dos metais pesados arsênio, cádmio, cobre, níquel e zinco no sedimento, na água e no tecido de ostras. Os resultados da concentração de metais pesados mostraram teores acima do permitido pela legislação brasileira para arsênio, níquel,cobre, cádmio e zinco durante o período do verão. Entretanto, foi observada a presença de concentrações significativas de zinco para todos os pontos ao longo do ano. Constatou-se que as ostras apresentaram assimilação de contaminantes, indicando a biodisponibilidade no ambiente, no entanto, também foi observada a capacidade de autodepuração por parte dos organismos.

Between 2007 and 2017, Brazil registered 99,826 outbreaks of foodborne diseases and 0.84% of those were associated with fish meat intake. It is estimated that approximately 56 million infection cases occur worldwide due to raw or undercooked fish meat containing several disease-causing parasites. Hence, this study aimed to review the literature concerning diseases caused by ingestion of contaminated fish meat. Reviews, case reports and epidemiologic studies were searched in Portuguese, Spanish and English in the databases LILACS, Pubmed, Science Direct, SciElo and Scholar Google using as keywords: transmissive diseases, contaminated fish and human infections were used to retrieve papers from 2014 to 2020. Nine papers, including seven reviews, one case report and one case-control study fulfilled inclusion criteria and presented several consequences of contaminated raw or undercooked fish meat ingestion, which ranged from nemathode, bacterial and toxin diseases that may cause gastrointestinal problems to allergic reactions, lung infection, endemic acute myalgia, bacteremia, meningitis and death. Growing fish meat intake in several dishes presents significant health risk due to the pathogenic potential of toxins and parasites that remain when food is consumed raw or undercooked. Tighter sanitary surveillance, population health education, training and sensitization of health professionals in recognizing and notifying cases might contribute to minimize risk.