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Tipo do documento: Tese
Title: Modelagem espacial aplicada ao manejo de espécies madeireiras na Amazônia
Other Titles: Spatial modeling applied to the management of timber species in the Amazon
Authors: Ataíde, Danilo Henrique dos Santos
Orientador(a): Araújo, Emanuel José Gomes de
Primeiro membro da banca: Araújo, Emanuel José Gomes de
Segundo membro da banca: Abreu, Marcel Carvalho
Terceiro membro da banca: Monte, Marco Antonio
Quarto membro da banca: Curto, Rafaella De Angeli
Quinto membro da banca: David, Hassan Camil
Keywords: Índice de Diversidade;Krigagem;LiDAR;Diversity Index;Kriging
Área(s) do CNPq: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
Idioma: por
Issue Date: 31-Aug-2023
Publisher: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Florestas
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais
Citation: ATAÍDE, Danilo Henrique dos Santos. Modelagem espacial aplicada ao manejo de espécies madeireiras na Amazônia. 2023. 137 f. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais e Florestais). Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2023.
Abstract: Esta tese teve como objetivo geral avaliar a modelagem espacial da riqueza, diversidade e volume de madeira de espécies da Amazônia, analisando os fatores ambientais que impulsionam a distribuição espacial destas variáveis na Amazônia Norte mato-grossense, Brasil. No Capítulo 1, intitulado “Distribuição espacial da riqueza e índices de diversidade de espécies madeireiras na Amazônia”, o objetivo foi avaliar a continuidade espacial da riqueza, diversidade, dominância e equabilidade de espécies madeireiras na Amazônia Norte mato- grossense e indicar as variáveis ambientais de maior influência na distribuição espacial da riqueza e índices de diversidade. No Capítulo 2, intitulado “Influência de fatores ambientais na distribuição espacial do volume de espécies madeireiras na Amazônia”, objetivou-se construir um modelo de regressão, associado a krigagem com regressão, para estimar e espacializar o volume de madeira, além de analisar os fatores ambientais que influenciam a distribuição espacial da variável nas florestas da Amazônia. O Capítulo 3, “Estratificação e krigagem com regressão na estimativa espacial do volume de espécies madeireiras na Amazônia”, teve como objetivo avaliar a estratificação por fitofisionomia, e grupos obtidos pela análise de cluster, na modelagem de regressão associada a krigagem com regressão para a estimativa do volume de madeira. Por fim, intitulado como “Modelagem volumétrica de espécies madeireiras da Amazônia, combinando altura total de LiDAR-GEDI, variáveis ambientais e krigagem com regressão”, o Capítulo 4 teve como objetivo avaliar a inserção da altura total obtida por LiDAR- GEDI na modelagem de regressão do volume de madeira em florestas na Amazônia. Concluiu- se que a diversidade, riqueza e equabilidade de espécies apresentam padrões estruturados no espaço, com gradiente espacial crescente na direção Sudeste-Noroeste. Em contraste, a dominância das espécies segue um gradiente oposto, aumentando em direção ao Sudeste. As Florestas Ombrófila Densa e Ombrófila Aberta apresentam maior diversidade e riqueza, enquanto a Floresta Estacional Sempre-Verde, os menores valores. As fitofisionomias localizadas em áreas de tensão ecológica apresentam valores intermediários. As florestas com maior diversidade e riqueza estão associadas a regiões de menor sazonalidade de precipitação. Além disso, locais com maiores índices de temperatura média anual e precipitação anual viabilizam maior diversidade de espécies madeireiras na Amazônia Norte mato-grossense. O estoque de volume de espécies madeireiras também é fortemente influenciado pelos fatores ambientais, com destaque para a sazonalidade climática e as propriedades do solo. A modelagem volumétrica utilizando variáveis ambientais foi eficaz, principalmente quando combinada com técnicas como krigagem com regressão de resíduos. O uso de dados LiDAR- GEDI para a obtenção da altura total das árvores se mostrou uma alternativa viável na estimativa de volume de madeira em escalas regionais. A dependência espacial da altura total, bem como a utilização dessa variável em conjunto com a krigagem de resíduos, indicou um potencial promissor para melhorar a precisão e exatidão das estimativas de volume de espécies madeireiras.
Abstract: This thesis aimed to evaluate the spatial modeling of species richness, diversity, and timber volume in the Amazon, analyzing the environmental factors driving the spatial distribution of these variables in Northern Mato Grosso, Brazil. In Chapter 1, titled “Spatial Distribution of Species Richness and Diversity Indices of Timber Species in the Amazon,” the objective was to evaluate the spatial continuity of richness, diversity, dominance, and evenness of timber species in Northern Mato Grosso and identify the environmental variables most influencing the spatial distribution of richness and diversity indices. Chapter 2, titled “Influence of Environmental Factors on the Spatial Distribution of Timber Species Volume in the Amazon,” aimed to construct a regression model, associated with regression kriging, to estimate and spatialize timber volume, as well as analyze the environmental factors influencing the spatial distribution of the variable in Amazonian forests. Chapter 3, “Stratification and Regression Kriging in the Spatial Estimation of Timber Species Volume in the Amazon,” aimed to evaluate stratification by phytophysiognomy and groups obtained by cluster analysis in regression modeling associated with regression kriging for volume estimation. Finally, titled “Volumetric Modeling of Amazonian Timber Species Combining LiDAR-GEDI Total Height, Environmental Variables, and Regression Kriging,” Chapter 4 aimed to evaluate the inclusion of total height obtained by LiDAR-GEDI in the regression modeling of timber volume in Amazonian forests. The conclusion was that the diversity, richness, and evenness of species exhibit structured spatial patterns, with an increasing spatial gradient from Southeast to Northwest. In contrast, species dominance follows an opposite gradient, increasing towards the Southeast. Dense Ombrophylous Forests and Open Ombrophylous Forests show higher diversity and richness, while Evergreen Seasonal Forests exhibit the lowest values. Phytophysiognomies located in areas of ecological tension have intermediate values. Forests with higher diversity and richness are associated with regions of lower precipitation seasonality. Additionally, areas with higher mean annual temperature and annual precipitation facilitate greater diversity of timber species in Northern Mato Grosso. Timber species volume stock is also strongly influenced by environmental factors, particularly climatic seasonality and soil properties. Volumetric modeling using environmental variables was effective, especially when combined with techniques like regression kriging of residuals. The use of LiDAR-GEDI data to obtain total tree height proved to be a viable alternative in estimating timber volume on regional scales. The spatial dependence of total height, as well as its use in conjunction with residual kriging, indicated promising potential for improving the precision and accuracy of timber species volume estimates.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/18489
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