Correlations between dendrometric and allometric variables of Eucalyptus benthamii under agroforestry systems in the subtropic of Brazil.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: TRAUTENMÜLLER, J. W.
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: KRUCHELSKI, S., BALBINOT, R., RUTHES, B. E. S., CORTE, A. P. D., PORFIRIO-DA-SILVA, V., MORAES, A. de
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1157413
http://dx.doi.org/10.34062/afs. v10i3.13261
Resumo: ABSTRACT: The growing interest in integrated agricultural production systems has increased the search for information about the arboreal component, thus, information about the correlations and associations between dendrometric and allometric variables are important. This study investigated the results obtained through simple correlation analysis and its breakdown via path analysis of dendrometric and allometric variables of Eucalyptus benthamii under different integrated systems and monoculture. The following variables were evaluated: diameter at 1.3 m above ground, total height, volume with and without bark, crown radius and biomass components stem wood and bark, branches, leaves and total aboveground biomass. Descriptive statistics showed the great variance of the data with coefficients of variation from 18 to 85.08%. All correlations (Spearman) between allometric and dendrometric variables were positive and 89% were statistically significant (p < 0.05). For the total aboveground biomass as dependent variable, the variables with the greatest direct effects were wood biomass (0.26), volume with bark (0.17) and branch biomass (0.15). With the results of the simple correlation any variable can be used in the modeling of the total aboveground biomass. However, the path analysis makes it clear that some variables have weak associations even with significant correlations of great magnitude. RESUMO: O crescente interesse por sistemas integrados de produção agrícola tem aumentado a busca por informações sobre o componente arbóreo, portanto, informações sobre as correlações e associações entre variáveis dendrométricas e alométricas são importantes. Este estudo investigou os resultados obtidos por meio de análises de correlação simples e sua decomposição por meio de análise de trilha de variáveis dendrométricas e alométricas de Eucalyptus benthamii sob diferentes sistemas integrados e monocultivos. Foram avaliadas as seguintes variáveis: diâmetro a 1,3 m acima do solo, altura total, volume com e sem casca, raio da copa e componentes da biomassa madeira e casca do caule, galhos, folhas e biomassa aérea total. A estatística descritiva mostrou grande variância dos dados com coeficientes de variação de 18 a 85,08%. Todas as correlações (Spearman) entre as variáveis alométricas e dendrométricas foram positivas e 89% foram estatisticamente significativas (p <0,05). Para a biomassa total acima do solo como variável dependente, as variáveis com maiores efeitos diretos foram biomassa de madeira (0,26), volume com casca (0,17) e biomassa de ramos (0,15). Com os resultados da correlação simples, qualquer variável pode ser usada na modelagem da biomassa total acima do solo. No entanto, a análise do caminho deixa claro que algumas variáveis apresentam associações fracas mesmo com correlações significativas de grande magnitude.
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description ABSTRACT: The growing interest in integrated agricultural production systems has increased the search for information about the arboreal component, thus, information about the correlations and associations between dendrometric and allometric variables are important. This study investigated the results obtained through simple correlation analysis and its breakdown via path analysis of dendrometric and allometric variables of Eucalyptus benthamii under different integrated systems and monoculture. The following variables were evaluated: diameter at 1.3 m above ground, total height, volume with and without bark, crown radius and biomass components stem wood and bark, branches, leaves and total aboveground biomass. Descriptive statistics showed the great variance of the data with coefficients of variation from 18 to 85.08%. All correlations (Spearman) between allometric and dendrometric variables were positive and 89% were statistically significant (p < 0.05). For the total aboveground biomass as dependent variable, the variables with the greatest direct effects were wood biomass (0.26), volume with bark (0.17) and branch biomass (0.15). With the results of the simple correlation any variable can be used in the modeling of the total aboveground biomass. However, the path analysis makes it clear that some variables have weak associations even with significant correlations of great magnitude. RESUMO: O crescente interesse por sistemas integrados de produção agrícola tem aumentado a busca por informações sobre o componente arbóreo, portanto, informações sobre as correlações e associações entre variáveis dendrométricas e alométricas são importantes. Este estudo investigou os resultados obtidos por meio de análises de correlação simples e sua decomposição por meio de análise de trilha de variáveis dendrométricas e alométricas de Eucalyptus benthamii sob diferentes sistemas integrados e monocultivos. Foram avaliadas as seguintes variáveis: diâmetro a 1,3 m acima do solo, altura total, volume com e sem casca, raio da copa e componentes da biomassa madeira e casca do caule, galhos, folhas e biomassa aérea total. A estatística descritiva mostrou grande variância dos dados com coeficientes de variação de 18 a 85,08%. Todas as correlações (Spearman) entre as variáveis alométricas e dendrométricas foram positivas e 89% foram estatisticamente significativas (p <0,05). Para a biomassa total acima do solo como variável dependente, as variáveis com maiores efeitos diretos foram biomassa de madeira (0,26), volume com casca (0,17) e biomassa de ramos (0,15). Com os resultados da correlação simples, qualquer variável pode ser usada na modelagem da biomassa total acima do solo. No entanto, a análise do caminho deixa claro que algumas variáveis apresentam associações fracas mesmo com correlações significativas de grande magnitude.
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