Seletividade ambiental de castanheiras (Bertholletia excelsa Bonpl.) no estado do Amazonas
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM |
Texto Completo: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8555 |
Resumo: | O estudo teve o objetivo de analisar a relação entre os atributos físicos e químicos do solo de castanhais nativos no Amazonas, afim de contribuir para ampliação do conhecimento sobre os ambientes naturais de ocorrência de castanheiras. As amostras de solo foram coletadas na Comunidade Lago das Pedras – Barcelos/AM, Propriedade do Jutica – Tefé/AM e Comunidade Jatuarana – Manicoré/AM. Em cada área do experimento foram coletas amostras de solo na camada superficial de 0-20 cm de uma parcela permanente (300 x 300 m), obedecendo as distâncias de 50 m entre linhas e 30 m entre pontos, totalizando 60 amostras. Em cada uma das parcelas das áreas em estudo também foi realizado inventário de todas as castanheiras com DAP ≥ 10 cm. Os dados de solo foram avaliados por estatística descritiva, seguido pela análise Geoestatística, utilizando a Krigagem ordinária para análise dos dados da Comunidade Lago das Pedras e Propriedade do Jutica e interpolação por IDW para análise dos dados da Comunidade Jatuarana; no estudo univariado do DAP foi utilizado por meio da Krigagem Indicativa um fatiamento do DAP ≥ 50cm e DAP < 50cm para os dados da Comunidade Lago das Pedras e Propriedade do Jutica e para os dados de DAP da Comunidade Jatuarana, seguimos o critério de fatiamento dos dados utilizando a mediana com DAP < 145,4 e DAP ≥ 145,4. Posteriormente foi realizado o processo multivariado de regressão espacial empregando a Aprendizagem de máquina, através do Algoritmo Random Forest (RF) para as predições espaciais. Os resultados apontaram que a maioria dos atributos estudados apresentam moderado grau de heterogeneidade. A predição RF gerou mapas de probabilidade de ocorrências de castanheiras que contribui para caracterizar e compreender a distribuição espacial das castanheiras com DAP ≥ 50cm e DAP < 50 cm nas áreas. O modelo RF indicou os principais atributos do solo nas regiões em estudos, gerando mapas das variáveis mais importantes nas áreas, onde segundo o modelo criado RF os atributos mais relevantes nas três regiões são a areia total e o sódio. |
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Seletividade ambiental de castanheiras (Bertholletia excelsa Bonpl.) no estado do AmazonasSolo de castanhaisAtributos físicos dos solosCastanheirasBertholletia excelsa Bonpl.Floresta amazônicaCIÊNCIAS AGRÁRIASCastanheira-da-amazôniaSoloAprendizagem de máquinaO estudo teve o objetivo de analisar a relação entre os atributos físicos e químicos do solo de castanhais nativos no Amazonas, afim de contribuir para ampliação do conhecimento sobre os ambientes naturais de ocorrência de castanheiras. As amostras de solo foram coletadas na Comunidade Lago das Pedras – Barcelos/AM, Propriedade do Jutica – Tefé/AM e Comunidade Jatuarana – Manicoré/AM. Em cada área do experimento foram coletas amostras de solo na camada superficial de 0-20 cm de uma parcela permanente (300 x 300 m), obedecendo as distâncias de 50 m entre linhas e 30 m entre pontos, totalizando 60 amostras. Em cada uma das parcelas das áreas em estudo também foi realizado inventário de todas as castanheiras com DAP ≥ 10 cm. Os dados de solo foram avaliados por estatística descritiva, seguido pela análise Geoestatística, utilizando a Krigagem ordinária para análise dos dados da Comunidade Lago das Pedras e Propriedade do Jutica e interpolação por IDW para análise dos dados da Comunidade Jatuarana; no estudo univariado do DAP foi utilizado por meio da Krigagem Indicativa um fatiamento do DAP ≥ 50cm e DAP < 50cm para os dados da Comunidade Lago das Pedras e Propriedade do Jutica e para os dados de DAP da Comunidade Jatuarana, seguimos o critério de fatiamento dos dados utilizando a mediana com DAP < 145,4 e DAP ≥ 145,4. Posteriormente foi realizado o processo multivariado de regressão espacial empregando a Aprendizagem de máquina, através do Algoritmo Random Forest (RF) para as predições espaciais. Os resultados apontaram que a maioria dos atributos estudados apresentam moderado grau de heterogeneidade. A predição RF gerou mapas de probabilidade de ocorrências de castanheiras que contribui para caracterizar e compreender a distribuição espacial das castanheiras com DAP ≥ 50cm e DAP < 50 cm nas áreas. O modelo RF indicou os principais atributos do solo nas regiões em estudos, gerando mapas das variáveis mais importantes nas áreas, onde segundo o modelo criado RF os atributos mais relevantes nas três regiões são a areia total e o sódio.The study aimed to analyze the relationship between physical and chemical soil attributes of native Brazil nut trees in Amazonas, in order to contribute to the expansion of knowledge about the natural environments in which Brazil nut trees occur. Soil samples were collected at Lago das Pedras Community – Barcelos/AM, Jutica Property – Tefé/AM and Jatuarana Community – Manicoré/AM. In each area of the experiment, soil samples were collected in the 0-20 cm surface layer of a permanent plot (300 x 300 m), obeying the distances of 50 m between lines and 30 m between points, totaling 60 samples. In each of the plots of the areas under study, an inventory of all Brazil nut trees with DBH ≥ 10 cm was also carried out. Soil data were evaluated by descriptive statistics, followed by Geostatistical analysis, using ordinary Kriging to analyze the data from the Lago das Pedras Community and Jutica Property and interpolation by IDW to analyze the data from the Jatuarana Community; in the univariate study of the DAP, a slicing DAP ≥ 50cm and DAP < 50cm was used by means of Indicative Kriging for the data from the Lago das Pedras Community and Jutica Property and for the DAP data from the Jatuarana Community, we followed the slicing criterion of the data using the median with DBH < 145.4 and DBH ≥ 145.4. Subsequently, the multivariate process of spatial regression was carried out using Machine Learning, through the Random Forest (RF) Algorithm for spatial predictions. The results showed that most of the attributes studied have a moderate degree of heterogeneity. The RF prediction generated maps of probability of occurrence of Brazil nut trees that contribute to characterize and understand the spatial distribution of Brazil nut trees with DBH ≥ 50cm and DBH < 50 cm in the areas. The RF model indicated the main attributes of the soil in the regions under study, generating maps of the most important variables in the areas, where, according to the RF model created, the most relevant attributes in the three regions are total sand and sodium.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Federal do AmazonasFaculdade de Ciências AgráriasBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em Ciências Florestais e AmbientaisRamos, Santiago Linorio Ferreyrahttp://lattes.cnpq.br/7375373772450367Oliveira Junior, Raimundo Cosme dehttp://lattes.cnpq.br/6425044612146340Guedes, Marcelino Carneirohttp://lattes.cnpq.br/9005172978014230Moraes, Luciana Jeferson dehttp://lattes.cnpq.br/61735197183974412021-11-26T12:33:50Z2021-08-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMORAES, Luciana Jeferson de. Seletividade ambiental de castanheiras (Bertholletia excelsa Bonpl.) no estado do Amazonas. 2021. 71 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais e Ambientais) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2021.https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8555porhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2023-04-19T05:03:51Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/8555Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922023-04-19T05:03:51Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false |
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