USO DE MODELOS MISTOS PARA ESTIMATIVA DO VOLUME DE ÁRVORES INDIVIDUAIS EM TIPOLOGIAS FLORESTAIS NO ESTADO DO AMAPÁ

Beatriz Costa Monteiro, Jadson Coelho de Abreu, Rafael Lucas Figueiredo de Souza, Bruno Costa dos Santos, Ingrid Rezende de Oliveira, Robson Borges de Lima

Resumo


O objetivo do trabalho foi avaliar o uso de modelos mistos para estimar o volume de árvores individuais em diferentes tipologias florestais no estado do Amapá. O estudo foi desenvolvido na Floresta Estadual do Amapá, utilizando 30 unidades de amostra (conglomerados) distribuídas aleatoriamente. Os ajustes dos modelos referentes ao modelo misto foram realizados pelo Método da Máxima Verossimilhança, utilizando o pacote nlme do software R. Para selecionar a melhor forma funcional de equação na forma mista, foram utilizados os critério de informação Akaike (AIC), coeficiente de correlação (ryy) entre volume observado e estimado, raiz quadrada do erro médio (RMSE%), bias e análise gráfica dos resíduos. Os dados da variável DAP apresentam valores extremos, resultando na alta variância. Os valores da das probabilidades (p-valor) foram significativos para os três parâmetros em todos os modelos, confirmando a importância deles no modelo. Dentre os modelos com fatores aleatórios, o que melhor se ajustou à estimação volumétrica de árvores individuais foi o modelo 2, que apresentou menores valores dos critérios de AIC e BIC. O teste da razão de verossimilhanças mostrou-se significativo, com valor de 𝑝 (< 0,001), ou seja, o modelo com função de variância ajustou-se melhor aos dados. De maneira geral, foi mantida a proporcionalidade entre os gráficos dos resíduos das equações. Os modelos mistos se mostraram bastante eficazes na modelagem do volume das árvores individuais, portanto, no manejo florestal, a aplicação desse método tem um potencial bastante promissor, sobretudo nos sistemas de predição e projeção para fins de planejamento florestal.

Palavras-chave: Efeitos aleatórios, Efeitos Fixos, Modelagem Estatística, Schumacher e Hall.


Palavras-chave


Efeitos aleatórios; Efeitos Fixos; Schumacher e Hall; modelagem estatística

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