O documento discute análise e modelagem de sistemas agro-pecuários, mencionando conceitos como análise, dedução, pensamento crítico e resolução de problemas. Também apresenta exemplos de modelos conceituais, estatísticos e físicos para representar sistemas.

1. Análise e modelação de sistemas
Análise e modelação de sistemas agro-pecuários
2º ciclo Eng.ª Agronómica
Pedro Aguiar Pinto
Instituto Superior de Agronomia

2. Análise
É o processo de decomposição de uma
substância ou tópico complexo em seus diversos
elementos constituintes, a fim de se poder
compreendê-lo melhor.
Dedução
Raciocínio dedutivo

3. O Hábito de pensar
"A grande tradição intelectual que chegou até nós, desde
Pitágoras e Platão, nunca se interrompeu ou perdeu com
bagatelas como o saque de Roma, o triunfo de Átila ou
todas as invasões bárbaras da idade das trevas. Apenas se
perdeu após a introdução da imprensa, o descobrimento
da América, a fundação da Royal Society e todo o
progresso do Renascimento e do mundo moderno. Foi aí,
se o foi em qualquer parte, que se perdeu ou se quebrou o
longo fio, fino e delicado, que vinha desde a antiguidade
remota. O fio dessa rara mania dos homens - o hábito de
pensar"
G. K. Chesterton, 1933, St. Thomas Aquinas, cap. III

4. Food for thought
Os problemas significativos com que nos deparamos não
podem ser resolvidos ao mesmo nível de pensamento
em que estávamos quando os criámos
(Albert Einstein)
Achei tudo perfeitamente claro, e não compreendi
absolutamente nada.
Compreender é mudar, é ir para além de mim próprio.
Esta leitura não me mudou.
(Jean Paul Sartre)

5. Critical thinking
§ Pensamento crítico pode ser descrito como “ pensamento
razoável e reflexivo focado na decisão sobre em que acreditar ou
o que fazer”.
§ Também descrito como "thinking about thinking.”
§ Mais detalhadamente “o processo intelectualmente disciplinado
de activa e habilidosamente conceptualizar, aplicar, analisar,
sintetizar, e/ou avaliar informação recolhida de, ou gerada por,
observação, experiência, reflexão, raciocínio ou comunicação,
como um guia para acreditar e agir”
§ More recently, critical thinking has been described as "the process of purposeful, self-regulatory judgment, which uses reasoned
consideration to evidence, context, conceptualizations, methods, and criteria."

6. Problema
§ Um problema é um obstáculo, um impedimento,
dificuldade ou desafio, ou qualquer situação que
convida à resolução; esta resolução é reconhecida
como uma solução ou contribuição para um propósito
conhecido ou objectivo. Um problema implica um
resultado desejado combinado com uma aparente
deficiência, dúvida ou inconsistência que impede que
este resultado ocorra.

7. A importância da resolução de
problemas
§ A nossa vida quotidiana, mesmo sem
darmos por isso, é
extraordinariamente influenciada por
tentativas de resolução de problemas

8. Código da Estrada
§ Leis e regras
§ Código da estrada

9. Instrumentos, utensílios
§ Artefactos da vida quotidiana:
§ instrumentos, utensílios, etc.

10. Instrumentos, utensílios
§ Artefactos da vida quotidiana:
§ instrumentos, utensílios, etc.

11. Linguagem oral e regras gramaticais
Peter Bruegel, o velho

12. Representação numérica
Peter Bruegel, o velho

13. Há diferenças individuais na
resolução de problemas?
§ Uma questão de inteligência, criatividade inata?
§ “Inspiração? Não sei se existe, mas se algum dia me
aparecer apanha-me a trabalhar”
(Pablo Picasso)
§ Uma questão de método?
§ Aprendizagem eficiente do método de resolução
de problemas
§ Eficiência do uso do tempo
§ Habilidade para evitar efectivamente bloqueios de
criatividade

14. Fuga dos problemas
§ A capacidade de resolução dos problemas quotidianos
não garante que saibamos igualmente resolver problemas
noutros domínios
§ Os problemas que achamos fáceis, são-no porque
aprendemos os procedimentos necessários à sua resolução
§ Tornando conscientes os processos envolvidos nos
problemas que resolvemos com sucesso, podemos
aprender a aplicá-los a novas situações
§ É, contudo, necessário ultrapassar uma tendência
comum:
Evitar os problemas que não se resolvem com facilidade

15. Tirem-me daqui!
§ Frequentemente a abordagem dos problemas que parecem
difíceis e cuja solução não é imediatamente visível, é deste
tipo.
§ Com o tempo, esta abordagem resulta numa profecia auto-realizável:
⇒ Dificuldade inicial em resolver problemas de matemática
⇒ Evitar situações que obriguem a lidar com problemas de matemática
⇒ Pouca prática na resolução de problemas de matemática
⇒ Hipótese inicial de incapacidade de resolver problemas de
matemática está automaticamente demonstrada

16. Reacções negativas
§ Impedimento à resolução de problemas que
poderíamos resolver
§ Não percebo nada disso!
§ Retroprojector
§ Preconceito
§ Travão à possibilidade de exploração de novas
áreas

17. Fugas mentais
§ Na maior parte dos casos, a “fuga” não é física, mas
mental.
§ Execução mecânica
§ Frequentemente, durante a execução de uma tarefa, se
questionados para parar e pensar, concluímos não estar a dar a
atenção necessária ao problema a resolver
§ Estudo de um texto
§ Apesar de experimentarmos a acção de leitura, quantas vezes
damos connosco a concluir que não ficou nada registado -
pensamento dirigido para qualquer outra coisa.

18. Atenção
“A maior parte de nós tem um controlo
muito imperfeito sobre a ATENÇÃO”
(Holt, 1964).

19. Atenção
§ A falta de atenção a uma tarefa não
resulta apenas de desinteresse ou
preguiça. É afectada também por
ansiedade...
§ Olhar constantemente para o relógio
§ em vez de concentrar a atenção
na realização do problema
(tempo - recurso determinante na
resolução de problemas)
• ...e medo
• Receio da comparação no desempenho (competição)
• Medo de falhar (medo de parecer estúpido)
• … e ainda simplesmente, por “não me apetecer”
• Frequentemente temos que fazer aquilo que não nos apetece.

20. Análise sistemática
Mesmo quando a atitude não é de fuga ao problema e até, eventualmente, se
reconhece a importância geral das estratégias, frequentemente se falha no
uso de estratégias adequadas
§ IMPORTÂNCIA DE UMA ANÁLISE SISTEMÁTICA
§ Qual o dia que segue anteontem, se daqui a dois dias for Domingo?
§ Que dia é hoje, se daqui a dois dias for domingo (6.ª feira)
§ Se hoje é 6.ª feira, que dia foi anteontem? (4.ªfeira)
§ Que dia segue 4.ª feira (5.ª feira)
§ A maior parte dos problemas tornam-se mais simples quando se
decompõem nas suas partes/passos constituintes
§ Ler e compreender: divisão de orações

21. Estratégias
§ Abordagem de trás para a frente
§ Uma boa estratégia quando o estado final (objectivo) é bem definido, enquanto o
ponto de partida não o é.
§ Pontualidade
§ Face a um problema complexo ou abstracto, incidir o
estudo sobre uma situação/caso mais simples e mais
concreta
§ modelos; simulação
§ Familiaridade com instrumentos conceptuais
relevantes
§ Álgebra. Geometria, Física, Agronomia
§ A criação de novas teorias científicas traz uma capacidade nova de observar
acontecimentos de modos novos e até então não apreciados

22. Modelos

23. Modelo
§ Uma imagem que
representa o objecto que se
quer reproduzir através de
escultura, pintura ou
desenho
Model | 23

24. Modelo
§ Um pessoa que
merece ser imitada;
exemplo; perfeição
Model | 24

25. H CO2, H2O, O2 2O, O2, CO2
Sistema aberto
Heat
Open system | 25
NO3
-

26. Um modelo conceptual (uma ideia)
Photosynthesis
Vineyard
LAI
N uptake
Transpiration
Respiration
Grapes
Wine
H2O uptake
Root system
Conceptual model | 26

27. 45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
-5
Peso
Regression Plot
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Idade
Y = 5,333 + ,205 * X; R^2 = ,858
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
-5
Peso
linear y = a + bx
Regression Plot
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Idade
Y = 3,782 + ,31 * X - ,001 * X^2; R^2 = ,883
parabólico y = a + bx + cx2
Modelos estatísticos
Causa e efeito
Statistical models | 27

28. Testes hidráulicos usando equipamento modelo
Physical models | 28

29. Physical models (scale toys) |
29

30. Um modelo é uma
representação de um
sistema

31. Systems thinking

32. Systems thinking

33. Diagrama
relational
Diagrama relacional| 33

34. 1010 CONTINUE
GO TO 1090
1020 CONTINUE
GO TO (1030,1040,1050,1060,1070,1080), IOUTPT
1030 IWRITE=1
IF(IHOUR .LT. 24) GO TO 1090
GO TO 1090
1040 IF(IHOUR .EQ. 24) IWRITE=1
GO TO 1090
1050 IF(IHOUR .EQ. 12) IWRITE=1
GO TO 1090
1060 IF(IHOUR .EQ. 12 .OR. IHOUR .EQ. 24) IWRITE=1
GO TO 1090
1070 IF(IHOUR .GE. 10 .AND. IHOUR .LE. 14) IWRITE=1
GO TO 1090
1080 IF(IHOUR .GE. SUNRIS .AND. IHOUR .LE. SUNSET)
IWRITE=1
1090 CONTINUE
C
C ** CALL SUBROUTINES
C
CALL WEATHR
CALL PLWAT
CALL SLWAT
CALL PHOTOS
CALL MSTEM
CALL MSLEAF
CALL BRANGR
CALL BRLFGR
CALL TUBER
CALL FIBRTG
CALL RPRES
CALL DEQSOL
CALL COMMUN
C
C --------------------------------------------------------
----------------
C ** STOP IF ALL LEAVES ARE DEAD
C
IF (CMLAI .LE. 0.0) THEN
TYPE 1200,IHOUR,IDAY
1200 FORMAT(1X,'ALL LEAVES DEAD AT HR =',I2,',
DAY ='I3)
GO TO 3000
END IF
C --------------------------------------------------------
----------------
C
C ** FIND DATE OF MAXIMUM LEAF AREA
C
IF (CMLAI .GT. AMAXLA) THEN
IDMXLA=IDAY
AMAXLA=CMLAI
END IF
C
1000 CONTINUE
IENTER=3
CALL OUTPUT
C
C --------------------------------------------------------
-------------
C ** STOP IF AVERAGE DAILY RESERVE LEVEL IS ZERO
C
Algoritmo
Algoritmo| 34