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https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/11229
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DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ataíde, Danilo Henrique dos Santos | |
dc.date.accessioned | 2023-12-22T01:49:11Z | - |
dc.date.available | 2023-12-22T01:49:11Z | - |
dc.date.issued | 2019-02-28 | |
dc.identifier.citation | ATAÍDE, Danilo Henrique dos Santos. Geoestatística aplicada à mensuração e manejo de povoamentos de eucalipto. 2019. 91 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Ambientais e Florestais). Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2019. | por |
dc.identifier.uri | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/11229 | - |
dc.description.abstract | O objetivo geral deste trabalho foi avaliar processos e intensidades amostrais na análise geoestatística de variáveis dendrométricas no tempo, visando o manejo de povoamentos de eucalipto. Os dados foram obtidos em povoamentos localizados nos municípios de Bocaiuva e Abaeté, Minas Gerais, a partir de inventário florestal contínuo. Foram avaliadas as variáveis diâmetro a 1,30 m do solo, área basal, altura total, altura média das árvores dominantes, volume de madeira e número de árvores por hectare, nos processos de amostragem casual simples, sistemática e conglomerados, em diferentes intensidades amostrais. A estrutura de dependência espacial das variáveis, bem como precisão e exatidão das estimativas geoestatísticas, foram avaliadas em cada combinação de processo e intensidade amostral. Nestas combinações, foram construídos o intervalo de confiança para a média espacial. O comportamento da dependência espacial das variáveis analisadas foi avaliado ao longo do tempo, em três idades consecutivas. Em cada idade foram testadas três intensidades amostrais e sua influência na detecção da dependência espacial. Para os estudos de capacidade produtiva e prognose do volume de madeira utilizando variável geoestatística, aplicou-se o método da Curva-Guia na obtenção da variável índice de sítio, seguido da espacialização das estimativas pela krigagem ordinária e cokrigagem ordinária, utilizando como variáveis secundárias o diâmetro a 1,30 m do solo e a altura total. O modelo de Clutter foi ajustado a partir das estimativas de sítio geradas em cada metodologia. O desempenho de cada método na projeção do volume de madeira foi avaliado por meio de regressão linear e do coeficiente de correlação linear de Pearson. Conclui-se que os processos e intensidades amostrais influenciam na exatidão e precisão de inventários florestais utilizando abordagem geoestatística. A intensidade de uma unidade amostral em cada 16,4 hectares permite estimativas exatas da média populacional, por meio de estimador geoestatístico, em todas as variáveis. Contudo, para a espacialização consistente das variáveis, recomenda-se uma intensidade de uma unidade amostral para cada 6,5 hectares, independente do processo amostral utilizado. Verifica-se que o comportamento da dependência espacial das variáveis em estudo não foi afetado pelo aumento da idade do povoamento. As variáveis diâmetro a 1,30 do solo, área basal, altura total, altura média das árvores dominantes e volume de madeira apresentaram estrutura de dependência espacial predominantemente forte em todas as idades e intensidades amostrais avaliadas, sendo recomendada a análise geoestatística em inventário florestal contínuo, considerando no mínimo uma unidade amostral a cada 16,4 hectares. A correção do índice de sítio pela krigagem e cokrigagem ordinária não propicia alterações significativas no ajuste do modelo de Clutter. Outras formas de melhorar o ajuste deste modelo, utilizando a forte componente espacial apresentada pela altura média das árvores dominantes, devem ser investigadas. | por |
dc.description.sponsorship | CAPES | por |
dc.format | application/pdf | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | processo de amostragem | por |
dc.subject | inventário florestal | por |
dc.subject | dependência espacial | por |
dc.subject | capacidade produtiva | por |
dc.subject | crescimento e produção | por |
dc.subject | sampling process | eng |
dc.subject | forest inventory | eng |
dc.subject | spatial dependence | eng |
dc.subject | site productivity | eng |
dc.subject | growth and yield | eng |
dc.title | Geoestatística aplicada à mensuração e manejo de povoamentos de eucalipto | por |
dc.title.alternative | Geostatistics applied to the measurement and management of eucalyptus stands. | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.abstractOther | The general objective of this work was to evaluate the sampling processes and intensities in the geostatistical analysis of dendrometric variables in time, aiming at the management of eucalyptus stands. The data were obtained from stands located in Bocaiuva and Abaeté, Minas Gerais, from continuous forest inventory. The variables diameter were 1.30 m from the soil, basal area, total height, mean height of dominant trees, wood volume and number of trees per hectare, in the random, systematic and conglomerates sampling process, in different sampling intensities. The spatial dependence structure of the variables, as well as the accuracy of the geostatistical estimates, were evaluated in each combination of process and sample intensity. In these combinations, the confidence interval for the spatial mean was constructed. The spatial dependence behavior of the analyzed variables was evaluated over time, in three consecutive ages. At each age, three sample intensities and their influence on the detection of spatial dependence were tested. For the studies of productive capacity and prognosis of the volume of wood using geostatistical variable, the Guidance Curve method was applied to obtain the variable site, followed by the spatialisation of the estimates by ordinary kriging and ordinary cokriging, using as secondary variable diameter 1,30 m from the ground and total height, respectively. The Clutter model was adjusted from the site estimates generated in each methodology. The performance of each method in the projection of the wood volume was evaluated by means of linear regression and the Pearson linear correlation coefficient. It is concluded that the sampling processes and intensities affect the accuracy and precision of forest inventories using a geostatistical approach. The intensity of one sample unit in each 16.4 hectares allows exact estimates of the population mean, by means of a geostatistical estimator, in all variables. However, for consistent spatialization of variables, is recommended an intensity of one sample unit for every 6.5 hectares, regardless of the sampling process used. It is verified that the behavior of the spatial dependence of the variables under study was not affected by the increase of the population age. The variables diameter at 1.30 of the soil, basal area, total height, mean height of dominant trees and wood volume had a predominantly strong spatial dependence structure at all ages and sample intensities evaluated, being recommended the geostatistical analysis in a continuous forest inventory, considering a sampling unit for each 16.4 hectares. Correction of site index by kriging and ordinary cokriging does not lead to significant changes in the fit of the Clutter model. Other ways of improving the fit of this model, using the strong spatial component presented by the mean height of dominant trees, should be investigated. | eng |
dc.contributor.advisor1 | Araújo, Emanuel José Gomes de | |
dc.contributor.advisor1ID | 065.258.676-73 | por |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3124188823262093 | por |
dc.contributor.referee1 | Araújo, Emanuel José Gomes de | |
dc.contributor.referee2 | Monte, Marco Antonio | |
dc.contributor.referee3 | Curto, Rafaella de Angeli | |
dc.creator.ID | 385.208.708-21 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6704416518493370 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Instituto de Florestas | por |
dc.publisher.initials | UFRRJ | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais | por |
dc.relation.references | ALVARES, C. A. et al. Koppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, v. 22, n. 6, p. 711–728, 2014. ARAÚJO, E. J. G. et al. Allometric models to biomass in restoration areas in the Atlantic rain forest. Floresta e Ambiente, v. 25, n. 1, p. 1–13, 2018. BURNHAN, K. P.; ANDERSON, D. R. Model selection and multimodel inference. 2 ed. New York: Springer, 2002. CALDEIRA, M. A. et al. Spatial distribution of leaf-cutting ant nests (Hymenoptera: Formicidae) in Eucalyptus plantations. Cerne, v. 11, n. 1, p. 34–39, 2005. DE BASTIANI, F.; URIBE-OPAZO, M.A.; DALPOSSO, G.H. Comparison of maps of spatial variability of soil resistance to penetration constructed with and without covariables using a spatial linear model. Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 32, n. 2, p. 394-404, 2012. GUEDES, I. C. L. et al. Continuidade espacial de características dendrométricas em povoamentos clonais de Eucalyptus sp. avaliada ao longo do tempo. 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dc.subject.cnpq | Recursos Florestais e Engenharia Florestal | por |
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