Modelos lineares de efeito misto na utilização de funções taper para espécies nativas

• Autor(a) principal: Peres, Matheus de Oliveira
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10911
• topic: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL; Planejamento da produção; Florestas - Manejo; Florestas - Medição; Production planning; Forest management; Florests and forestry - Mensuration

Grandes desafios surgem quando se fala em manejo florestal e planejamento de produção em povoamentos nativos nos quais se deseja tomar uma abordagem em multiprodutos madeireiros, podendo-se citar as limitações em disponibilidade de dados decorrentes da dificuldade de sua coleta, elevados custos associados à obtenção de tais variáveis explicativas, e limites impostos por legislação. Buscandose driblar tais problemas surge a ideia da utilização de modelos de efeitos mistos que distribuem parte do erro estocástico na inserção de uma porção aleatória no modelo a ser utilizado. Desta forma, fica facilitado o ajuste e calibração de funções de taper para a estimativa de volumes por sortimentos em florestas nativas. O presente trabalho buscou realizar o ajuste de equações de afilamento por meio da máxima verossimilhança, elencando-se a melhor equação de afilamento para os dados disponíveis através do Critério de Informação Akaike (AIC). Posteriormente sua calibração foi realizada bem como a técnica de validação cruzada e os parâmetros da porção aleatória do modelo foram determinados por meio do Melhor Preditor Linear não Enviesado (BLUP). Os dados utilizados são oriundos de um povoamento conduzido sob regime de manejo de espécies nativas. A análise associa o efeito aleatório ao agrupamento “espécie”. Os resultados não foram inteiramente satisfatórios pois não foram todas as espécies que apresentaram redução do erro médio quadrático com o aumento do número de árvores na calibração. Entretanto algumas espécies o apresentaram, sendo evidente a necessidade de mais estudos a cerca do assunto e a possibilidade do sucesso de tal metodologia em análises deste tipo.