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Previous issue date: 2016-06-17 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Uma das principais etapas do manejo florestal é estimar ou prever o crescimento de povoamentos florestais, em um determinado horizonte de planejamento, a fim de auxiliar nas diferentes tomadas de decisão e nas prescrições de práticas silviculturais, com base em informações atuais e futuras. Modelos de crescimento e produção são utilizados para analisar e prever a dinâmica de povoamentos florestais. O objetivo deste estudo foi estimar o crescimento em diâmetro e em altura de árvores de eucalipto em função de variáveis do povoamento, como o índice de local, índices de competição independentes da distância e tamanho atual da árvore, por meio de duas funções de crescimento. Foram ajustados modelos não lineares de incremento em diâmetro e altura, por meio de método iterativo que minimiza a soma de quadrados de resíduos, e equações para a projeção dos diâmetros e das alturas das árvores, pelo Método de Mínimos Quadrados Generalizados, com uma estrutura autorregressiva de primeira ordem AR(1) no termo de erro. Nesse caso, foi considerada a correlação existente entre medidas tomadas repetidamente em cada árvore e a sua influência sobre as estimativas dos erros padrão de cada parâmetro das equações. Os ajustes das equações foram avaliados com base no coeficiente de correlação, média absoluta dos erros (MAE), erros padrão das estimativas (S y.x ), raiz quadrática do erro quadrático médio (RQEQM), viés (bias) e critério de informação de Akaike. Além disso, foi realizada a validação das equações selecionadas utilizando um banco de dados independente. As equações referentes aos modelos não lineares de incremento em diâmetro e altura e as equações referentes aos modelos autorregressivos AR(1) que projetam o diâmetro e altura apresentaram melhores ajustes quando a variável que expressa a competição entre as árvores foi o somatório da área basal das árvores maiores que a árvore-objeto (BAL). As equações de incremento em vidiâmetro e de incremento em altura selecionadas estimaram os incrementos correntes anuais nas diferente idades do período de tempo considerado, com bias próximos a zero e RQEQM e MAE menores que um centímetro para diâmetro e um metro para altura, quando aplicados a dados independentes na validação. As equações referentes aos modelos autorregressivos no termo de erro [AR(1)] projetaram o diâmetro e a altura, a curto prazo, com valores de bias próximos a zero. Desta forma, conclui-se que os modelos neste estudo podem ser utilizados para predizer crescimento de árvores em diferentes condições, com exceção à equação de incremento corrente anual em altura, que apesar de demonstrar-se precisa subestimou sistematicamente as predições. / One of the main stages of forest management is estimate or predict growth forest stands in a given planning horizon, in order to assist the different decisions-making and silvicultural practice prescriptions, based on current and future information. Growth and yield models are used to analyze and predict the dynamics of forest stands. The aim of this study was to estimate the growth in diameter and height of eucalyptus trees as a function of stand variables such as the site index, distance-independent competition index and tree size through two growth functions. Nonlinear diameter and height increment models were fitted, by an iterative method that minimizes the sum of squared residuals, and equations that project diameters and heights of trees fitted by the Least Squares Generalized method with a autoregressive first order autoregressive AR (1) structure in the error term. In this case, it was considered the correlation between repeated measures taken in each tree over the time and its influence on the estimates of standard errors of each parameter of the equations. Fitted equations were evaluated based on the correlation coefficient, mean absolute errors (MAE), root mean square error of the square root (RQEQM), standard errors of the estimate (S y.x ), bias and Akaike information. In addition, validation of the selected equations was conducted using an independent database. The nonlinear equations related to the increment in diameter and height models and the equations related to autoregressive models AR (1) to project the future diameter and height showed better adjustments when the variable that expresses the competition between the trees was the sum of the basal area of trees higher than the tree object (BAL). The increment equations in diameter and height selected estimated current annual increments in the different ages along the time period considered, showed bias near zero, RQEQM and MAE smaller than one centimeter in diameter and one meter in high, when applied in an independent dataset on the validation. The equations related toautoregressive models in the error term [AR (1)] projected the diameter and height in the short term, showed bias values close to zero. Thus, it is concluded that the models in this study can be used to predict tree growth in different conditions, except the equation of current annual increment in height, which despite prove to have systematically underestimated the predictions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/11547 |
| Date | 17 June 2016 |
| Creators | Silva, Moisés Oliveira da |
| Contributors | Leite, Helio Garcia, Soares, Carlos Pedro Boechat |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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