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dc.contributor.advisorAraújo, Emanuel José Gomes de-
dc.contributor.authorSilva, Laís Cândido-
dc.date.accessioned2021-02-08T11:16:33Z-
dc.date.available2021-02-08T11:16:33Z-
dc.date.issued2018-11-22-
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/5544-
dc.description.abstractO objetivo do presente trabalho foi ajustar e testar modelos matemáticos para estimar a biomassa do fuste em espécies florestais. A área de estudo foi estabelecida no Parque Natural Municipal do Curió, Paracambi, RJ. Foram alocados 40 pontos quadrantes distantes 50 metros entre si, sendo mensuradas, em cada ponto, as variáveis DAP e altura total das quatro árvores mais próximas, sendo uma em cada quadrante. Além disso, foi feita a coleta de baguetas utilizando sonda de Pressler, nas alturas 0,70; 1,30 e 1,80 m do solo. A biomassa foi quantificada pelo produto entre volume total com casca dos indivíduos arbóreos e densidade média básica da madeira. Foram selecionadas 100 árvores para o ajuste de 12 modelos matemáticos comumente utilizados na literatura para estimar biomassa, 5 de simples entrada, 6 de dupla entrada e 1 que considera também a densidade básica da madeira. As variáveis independentes foram DAP, Ht e densidade básica. Foram calculadas as estatísticas descritivas e a normalidade dos resíduos pelo teste de normalidade de Shapiro-Wilk. A precisão das equações ajustadas foi analisada por meio das estatísticas de ajuste R²aj., Syx%, análise gráfica dos resíduos, Bias, RQEM%, AIC e BIC. O desempenho das equações após o ajuste foi avaliado pelo índice de desempenho de modelos. Foram mensuradas 160 árvores e identificadas 57 espécies. Como resultado, os modelos que apresentaram normalidade para o resíduos foram Curtis e Chave. O modelo de Chave apresentou destaque positivo em todos os critérios de seleção, apresentando o menor AIC, BIC, BIAS e RQEM%, além de R²aj.= 0,98 e índice de desempenho classificado como ótimo. Em suma, os modelos que apresentam mais de uma variável de interesse se mostraram melhores no conjunto de análises de precisão, sendo o modelo de Chave o mais apropriado para estimar a biomassa. A densidade básica da madeira promoveu ganhos em precisão e exatidão na estimativa, suscitando sua utilização.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectBiomassapt_BR
dc.subjectAlometriapt_BR
dc.subjectMata Atlânticapt_BR
dc.titleModelagem da biomassa arbórea no Parque Natural Municipal do Curió, Paracambi-RJpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.membersAraújo, Emanuel José Gomes de-
dc.contributor.membersMonte, Marco Antonio-
dc.contributor.membersRocha, Pedro Vaz da-
dc.degree.levelbachareladopt_BR
dc.description.abstractOtherThe present of manual was constituted by a selection of mathematical products to estimate the biomass of the fauna in forest species. The study area was built in the Parque Natural Municipal do Curió, Paracambi, RJ. A total of 40 square points, 50 meters apart, were measured at each point as DAP variables and total height of the four nearest branches, one in each quadrant. In addition, a baggage collection was carried out with Pressler's probe, at the heights of 0.70; 1.30 and 1.80 m make solo. The biomass was quantified by the product between total volume with bark of the trees and with the average wood content. 100 sheets were selected to calibrate the input of 6 raw materials for the biomass evaluation, 5 of simple entry, 6 of double entry and 1 that also considered a basic measure of the wood. As precise measurements were found in the DAP, Ht and basic measure. They were calculated as being descriptive and a normality of the tests by the Shapiro-Wilk normality test. The accuracy of the adjusted equations was analyzed by means of the adjustment statistics R²aj., Syx%, graphical analysis of residues, Bias, RQEM%, AIC e BIC. The performance of the equations seems to have been adjusted by the model performance index. 160 trees and forests of 57 species were maintained. As a result, the models that make normalcy to the habit were Curtis and Key. The creation key model is a positive highlight on all selection criteria, less than or equal to AIC, BIC, BIAS e RQEM%, in addition to R²aj.= 0,98 and performance index as good as. In short, models that present more than one variable of interest are better in the set of precision analyzes, the key model being the most suitable for estimating a biomass. The basic measure of wood promoted gains in accuracy and accuracy in relation to its use.pt_BR
Appears in Collections:TCC - Engenharia Florestal

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