Browsing by Author "Camargos, José Lucas de"

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    Modelagem do crescimento e produção florestal com número variável de parcelas mensuradas
    (UFVJM, 2017) Camargos, José Lucas de; Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Andrade, Alessandro Vivas; Cordeiro, Sidney Araujo
    O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da redução de parcelas em algumas medições de inventário florestal contínuo na modelagem do crescimento e produção de um povoamento de Eucalyptus sp. O modelo de Clutter foi utilizado na modelagem do crescimento e da produção florestal, a partir de dados selecionados de 374 parcelas distribuídas em 172 talhões. Foram utilizadas três alternativas de modelagem: sem estratificação do povoamento, com estratificação do povoamento e um conjunto de 30 simulações. Estas simulações foram amostras de 40 parcelas aleatórias cada, sem estratificação, com o objetivo de possibilitar uma análise geral dos efeitos do fenômeno estudado. Em todas as alternativas, foi realizada a modelagem do crescimento e da produção sem considerar reduções nas medições de inventário florestal contínuo e considerando três situações de redução. As situações consideradas foram medições de 25%, 50% e 75% das parcelas do inventário florestal contínuo nas medições dois e quatro, e 100% nas medições um, três e cinco. Esta mesma metodologia foi repetida, porém com a utilização do modelo de regressão não linear Logístico, acrescido de um fator de correção. Ambos os modelos apresentaram boa precisão para a predição e projeção do volume do povoamento em idades futuras. O modelo Logístico com fator de correção, entretanto, foi mais preciso que o modelo de Clutter. Para ambos os modelos foi constatado que não houveram perdas significativas de precisão acarretadas pelas reduções no número de parcelas em algumas medições do inventário florestal contínuo. Para a modelagem do crescimento e da produção, é recomendado que estas reduções sejam criteriosas e que preferencialmente a última medição não seja reduzida.