MODELAGEM DA ALTURA E DO INCREMENTO EM ÁREA TRANSVERSAL DE LOURO PARDO

• Autor(a) principal: Silveira, Ana Claudia da
• Data de Publicação: 2018
• Outros Autores: Baldissera Schorr, Luis Paulo, Vuaden, Elisabete, Talheimer Aguiar, Jéssica, Cuchi, Tarik, Castilho Moraes, Giselli
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Nativa (Sinop)
• Texto Completo: https://periodicoscientificos.ufmt.br/ojs/index.php/nativa/article/view/4790

O estudo teve como objetivo verificar a melhor técnica para a modelagem da altura e do incremento periódico anual em área transversal para Cordia trichotoma (Vell.) Arrab. ex Steud. Para isso, foram identificados e mensurados os diâmetros à altura do peito e as alturas totais de 35 indivíduos localizados em área de preservação permanente e de pastagem, com aproximadamente 4 ha, no município de Salto do Lontra, estado do Paraná. Posteriormente, foi realizada a análise de tronco pelo método não destrutivo verificando o incremento dos últimos 5 anos. Para a estimativa da altura e do incremento periódico anual em área transversal utilizou-se a técnica dos Modelos Lineares Generalizados (MLG) nas distribuições Gamma, Normal e Poisson nas funções de ligação identidade e logarítmica e Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo Multilayer Perceptron. Para comparação e escolha da melhor técnica, utilizou-se a correlação entre os valores observados e estimados, a raiz quadrada do erro médio e a análise gráfica dos resíduos. Os resultados mostraram que dentre os modelos de MLG, a distribuição Gamma função logarítmica foi indicada para modelagem da altura, ao passo que a distribuição Gamma função identidade foi a recomendada para a modelagem do incremento periódico em área transversal. Quando comparadas as duas técnicas evidenciou-se melhores resultados com a utilização das RNAs, as quais estimaram as variáveis estudadas com maior precisão.Palavra-chave: Cordia trichotoma, modelos lineares generalizados, redes neurais artificiais. MODELING HEIGHT AND TRANVERSAL AREA INCREMENT OF LOURO PARDO ABSTRACT:The present study aimed to verify the best technique for modeling height and annual periodic increment in transversal area for Cordia trichotoma (Vell.) Arrab. Ex Steud. For this purpose, we identify and measured the diameter at breast height and the total height of 35 individuals of this species which located in a permanent preservation and pasture area with approximately 4 hectares, in the municipality of Salto do Lontra, Paraná State, Brazil. Subsequently, the trunk analysis was performed by the non-destructive method, verifying the increment of the last 5 years. For the estimation of height and periodic annual increment in the transversal area, the Generalized Linear Models (MLG) technique was used in the Gamma, Normal and Poisson distributions in the identity and logarithmic functions and Artificial Neural Networks (RNA) of the Multilayer Perceptron type. For comparison and choice of the best technique, the correlation between the observed and estimated values, the square root of the mean error and the graphic analysis of the residues were used. The results showed that among the MLG models, the Gamma distribution with the logarithmic function was indicated for modeling height, whereas the Gamma with identity function was recommended for modeling periodic increment in transversal area. When we compared the two techniques, better results were obtained with the use of RNAs, which estimated the variables studied with greater accuracy.Keywords: Cordia trichotoma, generalized linear models, artificial neural networks.