Acessibilidade / Reportar erro

Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal

Generalized nonlinear models applied to the prediction of basal area and volume of Eucalyptus sp

Resumos

Neste trabalho, objetivou-se propor o uso de modelos não lineares generalizados na predição da área basal e do crescimento e produção em volume total do híbrido Eucalyptus urocamaldulensis, em um plantio localizado na região central do estado de Minas Gerais, pertencente à V& M Florestal. A metodologia proposta permite trabalhar com os dados na sua forma original sem a necessidade de transformações de variáveis, e gerar modelos mais precisos. Para a avaliação da qualidade de ajuste dos modelos propostos, foram utilizados os critérios de informação Bayesiano, de Akaike e o teste de razão da máxima verossimilhança, além do erro padrão residual e percentual, e dos gráficos de resíduos. Os modelos se mostraram com uma boa performance, altamente precisos e parcimoniosos nas estimativas das variáveis propostas, com erros reduzidos para 12% em área basal e 4% para predição volumétrica.

Modelos estocásticos; predição; crescimento e produção florestal


This paper aims to propose the use of generalized nonlinear models for prediction of basal area growth and yield of total volume of the hybrid Eucalyptus urocamaldulensis, in a stand situation in a central region in state of Minas Gerais. The used methodology allows to work with data in its original form without the necessity of transformation of variables, and generate highly accurate models. To evaluate the fitting quality, it was proposed the Bayesian information criterion, of the Akaike, and test the maximum likelihood, beyond the standard error of estimate, and residual graphics. The models were used with a good performance, highly accurate and parsimonious estimates of the variables proposed, with errors reduced to 12% for basal area and 4% for prediction of the volume.

Probability models; prediction; forestry growth and yield


Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal

Generalized nonlinear models applied to the prediction of basal area and volume of Eucalyptus sp

Samuel de Pádua Chaves e CarvalhoI; Natalino CalegarioII; Fabyano Fonseca e SilvaIII; Luís Antônio Coimbra BorgesIV; Adriano Ribeiro de MendonçaV; Mariana Peres de LimaVI

IEngenheiro Florestal, Doutorando em Recursos Florestais - Departamento de Ciências Florestais - Escola Superior Luiz de Queiroz/ESALQ - Universidade de São Paulo/USP - Cx. P. 9 - 13418-900 - Piracicaba, SP, Brasil - spccarvalho@usp.br

IIEngenheiro Florestal, Professor Dr. em Ciências Florestais - Departamento de Ciências Florestais - Universidade Federal de Lavras/UFLA - Cx.P. 3037 - 37.200-000 - Lavras, MG - calegari@dcf.ufla.br

IIIZootecnista, Professor Dr. em Estatística e Experimentação Agropecuária - Departamento de Ciências Exatas - Universidade Federal de Viçosa/UFV - 36.570-000 - Viçosa, MG - fabyano@dpi.ufv.br

IVEngenheiro Florestal, Professor Dr. em Engenharia Florestal - Departamento de Ciências Florestais - Universidade Federal de Lavras/UFLA - Cx.P. 3037 - 37.200-000 - Lavras, MG - luis.borges@dcf.ufla.br

VEngenheiro Florestal, Professor Dr. em Engenharia Florestal - Departamento de Engenharia Florestal - Centro de Ciências Agrárias - Universidade Federal do Espírito Santo - Av. Governador Lindemberg, 316, Centro - 29550-000 - Jeronimo Monteiro, ES - ribeiroflorestal@yahoo.com.br

VIEngenheira Florestal, Professora Doutoranda em Recursos Florestais - Instituto de Ciências Agrária e Ambientais - Universidade Federal de Mato Grosso - Campus Universitário Sinop - Av. Alexandre Ferronato, nº 1200 - 78557-267 - Sinop, MT, Brasil - marianaperes@ufmt.br

RESUMO

Neste trabalho, objetivou-se propor o uso de modelos não lineares generalizados na predição da área basal e do crescimento e produção em volume total do híbrido Eucalyptus urocamaldulensis, em um plantio localizado na região central do estado de Minas Gerais, pertencente à V&M Florestal. A metodologia proposta permite trabalhar com os dados na sua forma original sem a necessidade de transformações de variáveis, e gerar modelos mais precisos. Para a avaliação da qualidade de ajuste dos modelos propostos, foram utilizados os critérios de informação Bayesiano, de Akaike e o teste de razão da máxima verossimilhança, além do erro padrão residual e percentual, e dos gráficos de resíduos. Os modelos se mostraram com uma boa performance, altamente precisos e parcimoniosos nas estimativas das variáveis propostas, com erros reduzidos para 12% em área basal e 4% para predição volumétrica.

Palavras-chave: Modelos estocásticos, predição, crescimento e produção florestal.

ABSTRACT

This paper aims to propose the use of generalized nonlinear models for prediction of basal area growth and yield of total volume of the hybrid Eucalyptus urocamaldulensis, in a stand situation in a central region in state of Minas Gerais. The used methodology allows to work with data in its original form without the necessity of transformation of variables, and generate highly accurate models. To evaluate the fitting quality, it was proposed the Bayesian information criterion, of the Akaike, and test the maximum likelihood, beyond the standard error of estimate, and residual graphics. The models were used with a good performance, highly accurate and parsimonious estimates of the variables proposed, with errors reduced to 12% for basal area and 4% for prediction of the volume.

Key words: Probability models, prediction, forestry growth and yield.

Texto completo disponível apenas em PDF.

Full text available only in PDF format.

5 AGRADECIMENTOS

À empresa V&M florestal pela concessão dos dados e apoio técnico-científico no desenvolvimento deste estudo. Em especial ao Engenheiro Florestal Fernando Fischer.

6 REFERÊNCIAS

(recebido: 9 de fevereiro de 2010; aceito: 22 de agosto de 2011)

  • BATES, D. M.; WATTS, D. G. Nonlinear regression analysis and its applications New York: Wiley, 1988. 365 p.
  • BUDHATHOKI, C. B.; LYNCH, T. B.; GULDIN, J. M. Nonlinear mixed modeling of basal area growth for shortleaf pine. Forest Ecology and Management, Amsterdam, v. 255, n. 8/9, p. 3440-3446, May 2008.
  • CALEGARIO, N.; DANIELS, R. E.; MAESTRI, R.; NEIVA, R. Modeling dominant height growth based on nonlinear mixed-effects model: a clonal Eucalyptus plantation case study. Forest Ecology and Management, Amsterdam, v. 204, n. 1, p. 11-20, Jan. 2005a.
  • CALEGARIO, N.; DANIELS, R. F.; SOUZA, A. L.; MAESTRI, R. Estimativa do crescimento do povoamento de Eucalyptus baseada em modelos lineares em multiníveis de efeito misto. Revista Árvore, Viçosa, v. 29, n. 2, p. 251-261, mar./abr. 2005b.
  • CARVALHO, S. P. C.; SENA, A. L. M.; VELOSO, R. B.; CALEGARIO, N. Efeito da heterocedasticidade na estimativa do volume individual de árvores. in: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 54., 2009, São Carlos. Anais.. São Carlos: UFSCar, 2009. CD-ROM.
  • FANG, Z. X.; BAILEY, R. L. Nonlinear mixed effects modeling for slash pine dominant height growth following intensive silvicultural treatments. Forest Science, Bethesda, v. 47, n. 3, p. 287-300, Aug. 2001.
  • GREGOIRE, T. G.; SCHABENBERGER, O.; BARRETT, J. P. Linear modeling of irregulary spaced, unbalanced, longitudinal data from permanent-plot measurements. Canadian Journal of Research, Ottawa, v. 25, n. 1, p. 137-156, Jan. 1995.
  • INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Cidades Disponível em: <http://www.ibge.gov.br>. Acesso em: 15 nov. 2009.

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    22 Set 2014
  • Data do Fascículo
    Dez 2011

Histórico

  • Recebido
    09 Fev 2010
  • Aceito
    22 Ago 2011
UFLA - Universidade Federal de Lavras Universidade Federal de Lavras - Departamento de Ciências Florestais - Cx. P. 3037, 37200-000 Lavras - MG Brasil, Tel.: (55 35) 3829-1706, Fax: (55 35) 3829-1411 - Lavras - MG - Brazil
E-mail: cerne@dcf.ufla.br