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https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/18489
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ataíde, Danilo Henrique dos Santos | - |
dc.date.accessioned | 2024-10-03T14:18:21Z | - |
dc.date.available | 2024-10-03T14:18:21Z | - |
dc.date.issued | 2023-08-31 | - |
dc.identifier.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. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/18489 | - |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro | pt_BR |
dc.subject | Índice de Diversidade | pt_BR |
dc.subject | Krigagem | pt_BR |
dc.subject | LiDAR | pt_BR |
dc.subject | Diversity Index | pt_BR |
dc.subject | Kriging | pt_BR |
dc.title | Modelagem espacial aplicada ao manejo de espécies madeireiras na Amazônia | pt_BR |
dc.title.alternative | Spatial modeling applied to the management of timber species in the Amazon | en |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.description.abstractOther | 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. | en |
dc.contributor.advisor1 | Araújo, Emanuel José Gomes de | - |
dc.contributor.advisor1ID | https://orcid.org/0000-0002-2301-1031 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3124188823262093 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Araújo, Emanuel José Gomes de | - |
dc.contributor.referee1ID | https://orcid.org/0000-0002-2301-1031 | pt_BR |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3124188823262093 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Abreu, Marcel Carvalho | - |
dc.contributor.referee2ID | https://orcid.org/0000-0002-6457-421X | pt_BR |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/1077971257668024 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Monte, Marco Antonio | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/5126290976099630 | pt_BR |
dc.contributor.referee4 | Curto, Rafaella De Angeli | - |
dc.contributor.referee4ID | http://orcid.org/0000-0001-5509-4655 | pt_BR |
dc.contributor.referee4Lattes | http://lattes.cnpq.br/7493748713385803 | pt_BR |
dc.contributor.referee5 | David, Hassan Camil | - |
dc.contributor.referee5ID | https://orcid.org/0000-0002-7980-8859 | pt_BR |
dc.contributor.referee5Lattes | http://lattes.cnpq.br/7660751361478896 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6704416518493370 | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Instituto de Florestas | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRRJ | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais | pt_BR |
dc.relation.references | ALVARES, C. A. et al. Koppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, v. 22, n. 6, p. 711-728, 2013. https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507 0941-2948/2013/0507 ANDRADE, V. H. F. et al. Growth models for two commercial tree species in upland forests of the Southern Brazilian Amazon. Forest Ecology and Management, v. 438, n. 1, p. 215-223, 2019. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2019.02.030 APG III. An update of the Angiosperm Phylogeny Group classification for the orders and families of flowering plants: APG III. Botanical Journal of the Linnean Society, v.161, p.105-121, 2009. BARRETO, W. F. et al. Equação de volume para apoio ao manejo comunitário de empreendimento florestal em Anapu, Pará. Pesquisa Florestal Brasileira, v. 34, n. 80, p. 321-329, 2014. https://doi.org/10.4336/2014.pfb.34.80.721 MATO GROSSO. Decreto nº 1313, de 11 de março de 2022. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 11 mar. 2022. Seção 1, p. 1. 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Soil available water maps for Brazil at 0-5, 5-15, 15-30, 30-60, 60-100 and 100-200 cm depth intervals with 90 m spatial resolution. Version 2021. Embrapa Solos, Rio de Janeiro, Brazil, 2021f. VASQUES, G. M. et al. Soil bulk density maps for Brazil at 0-5, 5-15, 15-30, 30-60, 60-100 and 100-200 cm depth intervals with 90 m spatial resolution. Version 2021. Embrapa Solos, Rio de Janeiro, Brazil, 2021g. YAMAMOTO, J. K.; LANDIM, P. M. B. Geoestatística: conceitos e aplicações. 1. ed. São Paulo: Oficina de textos, 2013. ZECH, D. F. et al. Uso de interpoladores espaciais na estratificação estatística de Pinus taeda. Scientia Forestalis, v. 46, n. 117, 2018. https://doi.org/10.18671/scifor.v46n117.08 ZHANG, S. et al. Modelling forest volume with small area estimation of forest inventory using GEDI footprints as auxiliary information. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 114, 2022. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.103072 ZIMBACK, C. R. L. Geoestatística. Botucatu: UNESP, 1 ed., 2003, 25 p. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Recursos Florestais e Engenharia Florestal | pt_BR |
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