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3327834 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

Diferentes tipos de gráficos são usados para visualizar dados de diversas maneiras.

Relacione os tipos de gráficos disponíveis no Power BI às respectivas aplicações específicas.

1. Gráfico de faixa de opções

2. Gráfico de mapa de árvore

3. Mapa coroplético

4. Gráfico de influenciador principal

( ) Mostrar os principais colaboradores para um resultado ou valor selecionado.

( ) Usar sombreamento ou tonalidade para exibir como um valor difere em uma localização geográfica ou região.

( ) Representar valores com retângulos coloridos, podendo ser hierárquicos.

( ) Mostrar alterações na classificação, com o maior valor sempre exibido na parte superior de cada período.

Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.

 

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3327832 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

O Serviço Geológico do Brasil (SGB-CPRM) realiza levantamentos geológicos e hidrogeológicos para mapear e caracterizar as bacias hidrográficas brasileiras. Um dos importantes estudos realizados é o mapeamento do Sistema Aquífero Guarani.

Cm relação às características geológicas e hidrogeológicas desse aquífero, assinale a afirmativa correta.

 

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3327831 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

Em uma análise de dados ambientais, você possui uma coluna de um DataFrame contendo coordenadas geográficas em formatos variados (com ou sem parênteses, hífens, espaços).

Assinale a opção que apresenta a abordagem que usa expressões regulares (regex) que seria mais eficaz para padronizar essas coordenadas.

 

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3327829 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

Em uma ferramenta de BI como o Power BI, deseja-se criar um relatório que permite aos usuários explorarem dados ambientais, como a qualidade da água em diferentes regiões, tipos de solo e cobertura vegetal ao longo do tempo, com a capacidade de reorganizar e analisar diferentes aspectos desses dados.

Assinale a opção que indica o recurso que deve ser usado para permitir essa funcionalidade.

 

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3327827 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, percebe-se que o modelo tem uma alta precisão no conjunto de treinamento, mas uma baixa precisão para o conjunto de novos dados.

Isso indica um(a)

 

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3327822 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

Com relação às causas e aos impactos das mudanças climáticas, analise os itens a seguir:

I. O surgimento da ocorrência de enchentes está diretamente associado a ações antrópicas, como o desmatamento e a urbanização descontrolada.

II. Ilhas de calor em centros urbanos contribuem para o aumento da temperatura influenciando o clima local e global.

III. A substituição de combustíveis fósseis por energias renováveis, como o carvão mineral e a eólica, é essencial para a redução das emissões de gases de efeito estufa e a mitigação das mudanças climáticas.

Está correto o que se afirma em

 

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3327820 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

Uma organização ambiental está buscando prever o fluxo de água em um rio baseado em dados históricos de precipitação e outros fatores climáticos. A análise envolve a captura de relações complexas entre múltiplas variáveis para melhorar a precisão das previsões.

Para isso, a organização deve adotar, como modelo de machine learning,

 

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3327817 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

Uma bacia hidrográfica possui dados de precipitação diária ao longo de 30 anos. Para detectar tendências de longo prazo e preservar as características locais dos dados durante a suavização, deve-se aplicar

 

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3327815 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

Modelos empíricos são caracterizados pela simplicidade dos modelos matemáticos empregados e pelo número reduzido de variáveis envolvidas. Esses modelos são eficientes em fazer predições, embora apresentem limitações em abordar a evolução espacial e identificar os aspectos causais do sistema.

Nesse sentido, o Modelo Logístico de Difusão

 

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3327812 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: EPE

As diferentes bandas espectrais dos sensores têm aplicações distintas em estudos de sensoriamento remoto. Considere as informações a seguir sobre as bandas do Sensor TM do satélite Landsat.

Relacione cada banda às respectivas aplicações.

1. Banda 1

2. Banda 2

3. Banda 3

4. Banda 4

( ) Levantamento de biomassa, delineamento de corpos d'água.

( ) Mapeamento de águas costeiras, diferenciação entre solo e vegetação, diferenciação entre vegetação coníferas e decídua.

( ) Reflectância de vegetação verde sadia.

( ) Absorção de clorofila, diferenciação de espécies vegetais.

Assinale a opção que indica a relação correta na ordem apresentada.

 

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