Um modelo de produção com componente espacial para um povoamento de híbrido de Eucalyptus urophylla S. T. Blake x Eucalyptus grandis W.Hill ex Madein

• Processo: 12/18358-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2012
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Manejo Florestal
• Pesquisador responsável: Júlio César Pereira
• Beneficiário: Priscila Aiko Someda Dias
• Instituição Sede: Centro de Ciências e Tecnologias para a Sustentabilidade (CCTS). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Sorocaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Geoestatística Máxima verossimilhança Modelos de regressão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Geoestatística | Modelo de crescimento e produção | Volume | Modelagem Florestal

Resumo

As florestas constituem sistemas biológicos dinâmicos que estão continuamente mudando, e assim modelos de crescimento e produção são necessários para projetar estas mudanças e fornecer informações relevantes para auxiliar nas tomadas de decisões de manejo florestal. Aliada aos modelos de produção, a geoestatística pode ser uma ferramenta útil com a finalidade de explicar a variabilidade espacial não contemplada nos modelos tradicionais. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo comparar o modelo de produção de Clutter (1963), com o respectivo modelo adicionado de uma componente espacial, quando aplicados aos dados de um plantio de híbrido de Eucalyptus urophylla S. T. Blake x Eucalyptus grandis W.Hill ex Madein. Os dados a serem utilizados foram obtidos em um plantio clonal localizado em uma fazenda em Itapetininga, provenientes de 117 parcelas permanentes de aproximadamente 400 m2 cada, medidos do 25º ao 71º mês. Serão comparados e aplicados aos dados o modelo tradicional de regressão proposto por Clutter (1963) e o modelo adicionado de uma componente espacial. Os modelos considerados para a projeção do volume serão estimados pelos métodos da máxima verossimilhança e da máxima verossimilhança restrita. Os dados serão analisados pelo software R e serão comparados pelos valores encontrados do critério de informação de Akaike (AIC) e do erro padrão residual (EPR). Também será realizada a análise gráfica dos resíduos.(AU)