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- Toxicity risks linked to cyanobacteria blooms in southern Portugal reservoirsPublication . Caetano, Sandra; Reis, Margarida P.Cyanobacteria massive proliferation in freshwater ecosystems has become a relevant public health concern. The main objective of this study was to assess the toxicity risks linked to the proliferation of cyanobacteria in southern Portugal reservoirs, while alerting to the need to widen and strengthen the connection between environment and human health. This work also contributes to highlight the role of phytoplankton dynamics in the development of Cyanobacteria Hazard Algal Blooms (CyanoHABs). All addressed reservoirs revealed dominance of cyanobacteria in terms of abundance, exhibiting blooms, especially during the dry season. Following a global trend, these reservoirs exhibited CyanoHABs increase, with constant presence of toxigenic species which constitutes a threat to public health and often limits water use. From the perspective of future climate change, with expected worsening of the torrential hydrologic regime, increase in CyanoHABs occurrence is expected. Biogeographical expansion of exotic toxigenic cyanobacteria has begun in these reservoirs, also presenting public health risks, since their toxins are not regularly screened. This study includes the first notification of Cylindrospermopsis raciborskii in Alqueva reservoir, in similar abundances to those already detected by other authors in Southern Portugal reservoirs. Confirming invasive toxigenic species success in these waters. Even in oligotrophic reservoirs (Beliche), cyanobacteria prevail, indicating bottom-up factors are not always as important as assumed, whereby top-down factors must be further investigated. The development of ecological indices based on phytoplankton data should allow inderect inference about potential public health risks. Given its simplicity, the dominance index of potentially toxic cyanobacteria (PTCD) may constitute an option, when calibrated through its application to more systems. This work contributes to: (i) the understanding of cyanobacteria dynamics within phytoplankton, (ii) the acknowledgement of the hazards linked to their presence and (iii) constitutes a b
- Route planning in wireless sensor networks for data gathering purposesPublication . Mazayev, Andriy; Correia, Noélia; Schütz, GabrielaAs redes de sensores têm vindo a ganhar importância em vários setores da nossa sociedade, sendo a aplicação mais visível a monitorização ambiental. Estas redes têm inúmeras aplicações que vão desde a detecção de fogos, medições do nível de emissões de radiação, detecções de danos estruturais e muito mais, sendo capazes de fazer medições de forma sistemática, e possibilitando desta forma, tomar decisões antecipadas e, assim, evitar acidentes que podem custar vidas humanas. O envio de dados recolhidos pelos sensores é tradicionalmente feito através de múltiplos saltos (multi hop). Este método baseia-se na passagem dos dados de dispositivo para dispositivo, através da infraestrutura da rede, permitindo que a informação viage desde a fonte até ao destino graças à passagem dos dados entre elementos vizinhos. Para encontrar a forma mais eficiente e rápida de fazer chegar a informação ao destino foram propostos, e estão disponíveis na literatura, vários algoritmos que tentam garantir o uso eficaz dos recursos da rede durante o envio dos dados. No entanto, nem mesmo os algoritmos mais eficientes são capazes de resolver um problema inerente a esta arquitectura: a entrega dos dados está dependente de vários elementos intermediários. Para além disso, o próprio meio ambiente em que as redes de sensores são utilizadas pode ser um obstáculo durante a comunicação. Possíveis acidentes tais como fogos ou desabamentos podem danificar os canais de comunicação e, desta forma, tornar uma rede de sensores inutilizável. As desvantagens presentes na abordagem clássica de recolha de dados levou os investigadores a procurarem outras alternativas. Estudos recentes têm mostrado que a utilização de elementos móveis em redes de sensores sem fio pode reduzir drasticamente o consumo de energia neste tipo de redes e, assim, prolongar o seu tempo de vida. As abordagens mais recentes no processo de recolha dos dados numa rede de sensores têm recaído sobre o veículo aéreo não tripulado, frequentemente conhecido como drone. Embora estes elementos sejam mais velozes do que os elementos móveis terrestres, e devido à sua natureza que permite a sua utilização numa vasta gama de situações, há um pequeno número de estudos sobre a eficácia da sua utilização. Ao contrário da abordagem multi salto, onde os algoritmos procuram caminhos eficientes dentro da própria infraestrutura de rede, a abordagem que envolve elementos móveis necessita de algoritmos que criem caminhos para os próprios elementos móveis. O processo de desenho e criação das rotas é conhecido por problema de recolha de dados (Data Gathering Problem). O problema de recolha de dados a ser resolvido nesta tese pode ser descrito como o processo de criação de caminhos para um conjunto de veículos aéreos não tripulados que têm de recolher dados alojados nos sensores. Terão que ser considerados os seguintes aspectos: Janelas temporais de cada sensor. Intervalo de tempo em que o drone tem que visitar o sensor em causa; Volume dos dados a serem enviados pelos sensores; Tempo de vida útil dos dados. Intervalo de tempo máximo permitido para que a informação seja entregue no destino; Conjunto de veículos aéreos. Cada veículo aéreo tem a sua capacidade de memória, isto é, limite máximo da quantidade de dados que um drone é capaz de recolher. O processo de criação dos caminhos tem que respeitar todas as restrições temporais dos sensores e, ao mesmo tempo, terá que ser minimizada a distância necessária para recolher os dados de todos os sensores. A utilização dos veículos aéreos não tripulados é uma abordagem recente e, talvez por isso, ainda não ganhou a merecida atenção. Como tal, de momento, não existem standards de medição de desempenho de diferentes algoritmos capazes de resolver este tipo de problemas. Nesta tese, tentamos preencher esta lacuna propondo um padrão de medição de desempenho que pode ser utilizado por todos. São apresentadas duas formalizações matemáticas do problema, uma genérica que pode ser utilizada em vasta gama de situações com semelhantes restrições e uma formalização estendida que representa o problema a ser resolvido nesta tese. A formalização genérica permite, identificar este problema com o do encaminhamento de veículos com janelas temporais (Vehicle Routing Problem with Time Windows). É feita ainda uma análise aprofundada de algumas classes de algoritmos já existentes que podem ser úteis na resolução deste tipo de problemas. Heurísticas construtivas, de melhoramento e meta-heurísticas são introduzidas e alguns dos seus principais métodos são discutidos. Com base estes métodos foi desenvolvida uma heurística híbrida capaz de criar caminhos eficientes não só para o problema recolha de dados numa rede de sensores mas também capaz de resolver o problema de encaminhamento de veículos. A heurística apresentada é baseada em três etapas de optimização. A primeira, pré-optimização, que com base nos dados de entrada, cria uma boa solução parcial que será utilizada nos passos seguintes. A segunda fase, designada por optimização, que recebe a solução parcial criada no passo anterior, é responsável pela construção de uma solução inicial que satisfaça todas as restrições de entrada. A última fase, pós-optimização, que recebe como dado de entrada a solução obtida durante a optimização, através de uma combinação de métodos tanto determinísticos como não determinísticos explora de forma eficiente o espaço de procura em busca da melhor solução. Para medir o desempenho da heurística híbrida desenvolvida nesta tese foi feito um extensivo conjunto de testes considerando de redes de sensores de várias dimensões, redes com 25, 50, 75 e 100 sensores, e diferentes níveis de restrições temporais. Os resultados obtidos mostram que o algoritmo proposto é capaz de resolver o problema de recolha de dados de forma bastante eficiente apresentando, para a maioria dos conjuntos de dados e para diferentes intervalos de prazos de entrega, um alto grau de certeza relativamente à qualidade da solução.