Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-12-22T16:01:30Z No. of bitstreams: 1 2016_AndréBarretoCunha.pdf: 2932771 bytes, checksum: 2dfc35df42f510940e0c18f093af3b4a (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2017-02-09T21:27:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_AndréBarretoCunha.pdf: 2932771 bytes, checksum: 2dfc35df42f510940e0c18f093af3b4a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-09T21:27:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_AndréBarretoCunha.pdf: 2932771 bytes, checksum: 2dfc35df42f510940e0c18f093af3b4a (MD5) / Com o objetivo de verificar a eficiência de quatro métodos de classificação de índice de local na modelagem do crescimento e da produção florestal em nível de povoamento total em plantios de Eucalyptusspp., este trabalho foi realizado utilizando-se de dados fornecidos por uma empresa florestal com plantio de 83.420 hectares situadosem diferentes municípios do estado deMinas Gerais-MG, localizados ao Norte, Centro e Sul do estado.Foram utilizados dados provenientes de 1.643 (um mil seiscentos e quarenta e três) parcelas permanentes provenientes de inventário florestal contínuo (IFC) com pelo menos três remedições cada, de povoamentos de clones híbridos de Eucalyptusspp.não desbastados, com idades variando de 17 a 114 meses, medidos entre os anos de 2006 a 2013.As parcelas foram divididas em duas partes, uma contendo 70%, totalizando 1.150 (mil cento e cinquenta) parcelas, a qual chamou-se de dados para “ajuste” e outra parte, contendo os 30% restante, correspondente a 493 (quatrocentos e noventa e três) parcelas, a qual chamou-se de dados para “validação”. A classificação da capacidade produtiva de cada parcela foi feita por meio de curvas de índices de local, empregando-se os métodos da Curva Guia, da Equação das Diferenças, de Hammer e da Predição de Parâmetros. Em seguida, o primeiro conjunto de dados foi utilizado para ajustar os sistemas de equações simultâneas de Clutter, alternando o uso da variável “S” dos quatro métodos de classificação de local avaliados. Ajustou-se ainda um sistema de equações sem a variável site. Os modelos testados foram avaliados com as estatísticas: significância dos parâmetros das equações (=0,05), erro padrão da estimativa percentual (Syx%), coeficiente de determinação ajustado (R²ajust) e distribuição gráfica dos resíduos.A validação foi feita aplicando o sistema de equações aos 30% das parcelas separadas para isso. Para tanto, a partir dos dados de medição realizada em uma primeira ocasião, fez-se a projeção para a idade seguinte e, assim, sucessivamente até a última idade mensurada de cada parcela. Em seguida, os valores estimados foram comparados aos valores observados. Os resultados demonstraram que a classificação da capacidade produtiva por meio de índices de local foi eficiente pelos quatro métodos avaliados e os modelos de Clutter ajustados utilizando as variáveis S por todos os métodos foram precisos. Não foi observada diferença entre as prognoses realizadas pelas diferentes equações, originadas pelos diferentes métodos de classificação do índice de local, entretanto, a exclusão da variável “S” no modelo de prognose comprometeu as estimativas de produção. Os métodos da Curva Guia eda Equação da Diferenças mostraram-se menos complexos na sua aplicação, sendo recomendados para a prognose do povoamento avaliado. / The objective was to verify the efficiency of four site index classification methods in modeling the growth and forestry production in the total population level. We used data from a forestry company located in the state of Minas Gerais, coming from 1,643 permanent plots from continuous forest inventory (IFC) stands of hybrid clones of Eucalyptus spp. unthinned. the plot was divided into two parts, one containing 70%, which was called the data to "fit" and another containing the remaining 30%, which was called the data for "validation". The productive capacity of the classification of each plot was made through the site index curves, using the methods of the Curve Guide, Equation Diversities, Hammer and prediction parameters. Then adjust data were used to adjust the simultaneous equations of Clutter systems, alternating the use of the variable "S". It also set a system of equations without the variable site.The models tested were assessed with the statistics: significance of the parameters of the equations ( = 0.05), the percentage standard error estimate (Syx%), adjusted coefficient of determination (R²ajust) and graphic distribution of waste. The validation was performed by applying the system of equations separate installments for it. Then, the estimates were compared to those observed. It was concluded that the classification of productive capacity through site index was efficient the four methods evaluated and adjusted Clutter models were accurate. There was no difference between the prognoses made by the different equations, however, the exclusion of the variable "S" in the prognosis model agreed production estimates. The methods of the Curve Guide and differences equation were less complex in its application, and recommended for the prognosis of the estimated population.