MÉTODO DE ANÁLISE DE BIOMASSA EM UM FRAGMENTO FLORESTAL DE PINUS UNCINATA

Santana, Sidney Henrique Campelo de; Sastres, Luis Fernando Sánchez; Navarro, Salvador Hernandéz; Silva, Elisabeth Regina Alves Cavalcanti; Laurentino, Maria Lucielle Silva; Galvíncio, Josiclêda Domiciano

doi:10.4215/rm2021.e20001

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Artigo • Mercator (Fortaleza) 20 • 2021 • https://doi.org/10.4215/rm2021.e20001 copiar

MÉTODO DE ANÁLISE DE BIOMASSA EM UM FRAGMENTO FLORESTAL DE PINUS UNCINATA

MÉTODO DE ANÁLISIS DE BIOMASA EN UN FRAGMENTO FORESTAL DE PINUS UNCINATA

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

As florestas têm um papel vital na captura de carbono da atmosfera. Por essa razão, este trabalho tem como objetivo principal quantificar e analisar a biomassa de um fragmento florestal de um Pinus uncinata que pertence ao Alinya Mountain Natural Space, através de ferramentas de dados Light Detection and Ranging . A área natural está localizada no município de Figòls y Alinyà, na província de Lleida, localizada na Catalunha-Espanha. Usando os dados Light Detection and Ranging (LIDAR), os Modelos de Terrenos Digitais foram gerados, e foram feitos cálculos estatísticos relevantes para posteriormente calcular a biomassa florestal. Como resultado, os modelos de regressão linear para biomassa tiveram uma correlação satisfatória com os dados de estoque para 2 das 5 áreas consideradas. Nesse sentido, foi possível estimar essas variáveis florestais para a área de estudo. O cálculo da biomassa florestal com dados LIDAR resultou em 9.138.6 toneladas para uma área de 69.04 ha, enquanto os cálculos de estoque resultaram em 11.638.4 toneladas.

Palavras-chave:
Variáveis Florestais; Recursos Naturais; Sensoriamento Remoto; LiDAR

Zone	Forest Biomass	Max. Elevation
1a	6.87 tons	14.36 m
1b	5.22 tons	11.00 m
1c	4.89 tons	12.16 m
1d	6.31 tons	13.92 m
3c	9.04 tons	16.03 m

Forest Biomass Model	Equations
Correlations Residual standard error = 0.753 Multiple R-squared = 0.825 Adjusted R-squared = 0.693	$Forest biomass = - 8.420533 - (17.284783 * Elev . mean) + (0.090872 * FCC) + (3.321942 * Elev . Kurtosis) + (4.383122 * Elev . p 70) + (3.582299 * Elev . p 50) - (1.322206 * Elev . p 95) + (4.407623 * Elev . p 05) + (3.959646 * Elev . p 75) + (2.871198 * Elev . p 90) - (1.757112 * Elev . p 01) + (0.002919 * All returns above mean) + (6.719745 * Canopy relief ratio) (1)$
Carbon Content Model
Correlations Residual standard error = 0,389 Multiple R-squared = 0,817 Adjusted R-squared = 0,680	$Carbon content = - 4, 5731132 + (1, 8312510 * Elev . Kurtosis) - (9, 6776788 * Elev . mean) - (0, 5139935 * Elev . P 01) + (2, 1626610 * Elev . P 05) + (2, 2162177 * Elev . P 50) + (2, 7347885 * Elev . P 70) + (1, 7112347 * Elev . P 75) + (1, 7414060 * Elev * . P 90) - (0, 7976353 * Elev . P 95) + (0, 0450736 * FCC) + (0, 0015026 * All returns above mean) + (2, 9105467 * Canopy relief ratio) (2)$

Pontos das zonas	Biomassa Florestal Inventário	Biomassa Florestal Modelo	Área Basal Inventário	Área Basal Modelo	Estoque Carbono Inventário	Estoque Carbono Modelo
1a1	8,53	8,33	2,16	2,21	4,40	4,49
1a2	5,93	6,02	1,57	1,63	3,30	3,37
1a3	7,82	6,98	2,11	1,90	4,28	3,84
1a4	6,00	6,53	1,65	1,72	3,34	3,51
1a5	7,60	7,26	2,06	1,97	4,16	3,98
1a6	4,81	5,08	1,35	1,45	2,73	2,92
1a7	6,65	7,39	1,80	2,00	3,67	4,06
1a8	5,98	6,68	1,64	1,84	3,33	3,76
1a9	7,38	8,29	1,98	2,28	4,05	4,62
1a10	4,71	4,00	1,32	1,19	2,68	2,42
1a11	6,37	5,92	1,73	1,70	3,53	3,44
1a12	8,34	7,32	2,22	2,03	4,54	4,15
1a13	9,16	8,69	2,44	2,31	4,97	4,69
1d2	5,90	6,20	1,71	1,77	3,46	3,58
1d3	6,26	5,72	1,80	1,63	3,65	3,28
1d4	4,26	5,51	1,31	1,58	2,61	3,18
1d5	4,00	4,51	1,24	1,38	2,48	2,76
1d6	8,31	8,59	2,31	2,34	4,71	4,74
1d7	4,96	4,97	1,48	1,47	2,98	2,95
1d8	5,74	6,72	1,68	1,90	3,38	3,86
1d9	5,82	5,43	1,68	1,54	3,42	3,10
1d10	6,30	5,77	1,81	1,62	3,67	3,31
1d11	8,79	8,55	2,45	2,36	4,95	4,79
1d12	6,89	6,77	1,97	1,92	3,97	3,88
1d13	6,64	6,38	1,90	1,79	3,84	3,63
1d14	7,92	7,76	2,22	2,11	4,51	4,31
1d15	6,05	6,01	1,57	1,61	3,12	3,22
1d16	7,14	6,77	2,04	1,98	4,10	3,99
1d17	6,03	6,17	1,76	1,74	3,53	3,51

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[1] (*)CORRESPONDING AUTHOR: Address: UFPE. Depart. de Ciências Geográficas, Cidade Universitária, CEP: 50670901, Recife (PE), Brasil. Tel:(81) 21267375. E-mail: sidneysantana.geo@gmail.com