Predição da sobrevivencia em reflorestamentos de Pinus elliottii Engelm

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sanquetta, Carlos Roberto
Data de Publicação: 1990
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/26676
Resumo: Orientador: Sylvio Pellico Netto
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Agrárias. Programa de Pós-Graduação em Engenharia FlorestalPellico Netto, Sylvio, 1941-Sanquetta, Carlos Roberto2022-11-08T16:41:03Z2022-11-08T16:41:03Z1990https://hdl.handle.net/1884/26676Orientador: Sylvio Pellico NettoDissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Parana. Setor de Ciencias AgrariasÁrea de concentração: Manejo florestalResumo: Este trabalho de pesquisa teve como objetivo testar 7 modelos matemáticos através do uso de regressão não linear para predição da sobrevivência, ou mortalidade, à nível de povoamento, para 2 níveis de densidade inicial de plantio (2500 e 2000 árvores por hectare) e 3 classes de qualidade de sítio em plantios de Pinus elliottii Engelm.. Para tanto foram utilizados dados de sobrevivência de 29 parcelas amostrais, coletados nas idades 0, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 15, 17 e 19 anos de idade. Os 7 modelos testados foram os seguintes: (vide summarium). A análise das estatísticas R2 (coeficiente de determinação), teste F de significância da regressão, syx (erro padrão residual absoluto corrigido), syx % (erro padrão residual percentual), bem corno a avaliação gráfica do comportamento residual e o teste de probabilidade cumulativa foram utilizados para selecionar o melhor modelo dentre os sete testados. A avaliação conjunta das estatísticas citadas revelou que o modelo 6 (Silva) foi o mais eficiente entre todos os testados, visto que resultou bons valores para os indicadores estatísticos, comportamento uniforme e aleatório dos resíduos, também é simples de ser ajustado requerendo baixo número de iterações e ainda atende amplamente todos os requisitos de um satisfatório modelo de mortalidade. Esta avaliação ainda revelou que os demais modelos são também satisfatórios, com exceção do modelo 1 (Beverton).Abstract: The objective of this research was to test seven mortality functions, for unthinned slash pine (Pinus elliottii Engelm.) plantations located on Micro-region 260 "Campos de Itapetininga", State of São Paulo, Brazil. The mortality analyses was based on two sets of remeasurement data from 29 sample plots each of 200 m x 200 m (400 m2), with initial spacing 2,0 m x 2,0 m and 2,5 m x 2,0 m, representing 2500 and 2000 stems per hectare. Number of stems surviving was recorded for each plot at ages 0, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 15, 17 and 19 years. All circumferences at breast height and heights were also recorded. The sets of data were previously classified in 3 site quality classes, resulting six different stands with similar characteristics. The tested models were fitted through nonlinear least squares regression procedures by Marquardt's algorithm and number of trees surviving were estimated by the following models: (vide summarium). Examination of R3 (coefficient of determination), F-test to significance of regression, syx (absolute residual standard error), syx % (relative residual standard error) and analyses of residual behavior by graphics and the test of cumulative probability were used to judge the goodness of fit. Although most of the models examined in this research provide a high level of predictability with the constraints of the experimental data base used for the study, model 6 (Silva) was selected the best among the 7 tested. The Silva model was select to predict surviving number of trees per hectare because converged easier, has 'a simpler algebrajc form and also it· is compatible to predict mortality at any point of time.xv, 81 f. : il. ; 29 cm.application/pdf[s.n.]Disponivel em formato digitalReflorestamentoReflorestamento - Modelos matemáticosPredição da sobrevivencia em reflorestamentos de Pinus elliottii Engelminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALD - SANQUETTA, CARLOS ROBERTO.pdfapplication/pdf2577480https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/26676/1/D%20-%20SANQUETTA%2c%20CARLOS%20ROBERTO.pdf5410d1b96e1e0041215116c9916584f7MD51open accessTEXTD - SANQUETTA, CARLOS ROBERTO.pdf.txtExtracted Texttext/plain118720https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/26676/2/D%20-%20SANQUETTA%2c%20CARLOS%20ROBERTO.pdf.txt19b7347a73a894e71cda5b6813fe3df1MD52open accessTHUMBNAILD - SANQUETTA, CARLOS ROBERTO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1172https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/26676/3/D%20-%20SANQUETTA%2c%20CARLOS%20ROBERTO.pdf.jpgf70c913d0dbdc604e0505a77041d8f4dMD53open access1884/266762022-11-08 13:41:03.575open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/26676Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-11-08T16:41:03Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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