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http://tede.unicentro.br:8080/jspui/handle/jspui/1412
Tipo do documento: | Tese |
Título: | MODELAGEM DE EFEITOS MISTOS PARA AFILAMENTO EM FUSTES DE Tectona grandis L.f. |
Autor: | Lanssanova, Luciano Rodrigo ![]() |
Primeiro orientador: | Machado, Sebastião do Amaral |
Primeiro coorientador: | Filho, Afonso Figueiredo |
Segundo coorientador: | Pelissari, Allan Libânio |
Resumo: | Os plantios de teca no Brasil possuem um notório destaque no setor florestal, com perspectivas de retornos financeiros a curto e médio prazo. Contudo, tal espécie carece de estudos sobre a forma e afilamento dos fustes, para servir como subsídio à empresas de base florestal, garantindo o melhor sortimento dos multiprodutos provenientes do povoamento florestal. Assim, a presente pesquisa teve por objetivo avaliar e comparar diferentes estratégias para descrição do perfil de fustes de Tectona grandis, com a aplicação da técnica de modelagem mista, em estimativas de diâmetros e volumes ao longo do tronco. A pesquisa foi desenvolvida em plantios de Tectona grandis com idades de 5 a 25 anos, localizados em Brasnorte, estado de Mato Grosso. Foram cubadas 509 árvores pelo método da altura relativa, e estas foram estratificadas em três classes de forma e cinco classes de diâmetros. Para avaliar a precisão das estimativas dos diâmetros ao longo do fuste, foram ajustados sete modelos de afilamento pelo método dos mínimos quadrados ordinários, sendo 4 não segmentados, 1 segmentado e 2 de forma variável. Após a seleção do melhor modelo, foi aplicada a modelagem não linear de efeitos mistos para avaliar a precisão das estimativas de diâmetros e volumes, respectivamente. Foram testadas duas estratégias: (1) considerando a árvore como efeito aleatório na aplicação da modelagem mista e; (2) aplicando a modelagem mista em multiníveis, totalizando 18 níveis de variação (3 classes de forma e 6 classes de diâmetro). Além disso, ainda foram avaliados três cenários, testando a combinação de 1, 2 ou 3 coeficientes aleatórios. Os ajustes foram realizados por meio das funções nls e nlme do software R. Para avaliar a performance dos modelos de afilamento foram utilizadas seis estatísticas: erro padrão de estimativa em porcentagem (Syx%), coeficiente de determinação (R²), critério de informação de Akaike (AIC), viés (V), erro quadrático (MSE) e viés absoluto (MD), além da análise gráfica de resíduos e autocorrelação. A modelagem de efeitos mistos proporcionou estimativas mais acuradas e precisas dos diâmetros e volumes. A Estratégia 1 propiciou a eliminação da autocorrelação e heterocedasticidade residual. Para as duas estratégias avaliadas, à medida que foram aumentados o número de coeficientes mistos, obteve-se melhorias na acurácia e precisão das estimativas de diâmetros e volumes. |
Abstract: | Teak plantations in Brazil have notorious importance in the forestry sector, with prospects of short- and medium-term financial returns. However, this species lacks studies regarding stem shape and tapering, to serve as a subsidy to forest companies ensuring the best multiproducts use of forest stands. Thus, the present research had the objective to evaluate and compare different strategies to describe the stem shape of Tectona grandis, applying the mixed modeling for diameters and volume estimations along the stems of Tectona grandis. The research was carried out in plantations of T. grandis, of 5- to 25-years old, located in Brasnorte, State of Mato Grosso. The volume of 509 trees was determined by the relative height method, which was stratified into three shape classes and five diameter classes. In order to evaluate the accuracy of the diameter estimations along the stems, seven taper models were adjusted by the ordinary least squares method, of which four were non-segmented, one segmented and two of variable form. After the selection of the best model fitted, non-linear mixed-effects modeling was applied to evaluate the accuracy and precision of the diameters and volumes estimations, respectively. Two strategies were tested: (1) considering the tree as a random effect in the application of the mixed modeling; (2) applying mixed modeling at multilevels, in a total of 18 variation levels (3 shape classes and 6 diameter classes). In addition, three scenarios were evaluated, testing the combination of 1, 2 or 3 random coefficients. The adjustments were performed using the nls and nlme functions of the R software. Six statistics were used to evaluate the accuracy of the taper models: standard error of estimation in percentage (Syx%), coefficient of determination (R²), Akaike’s information criterion (AIC), bias (V), quadratic error (MSE) and absolute bias (MD), as well as residual graph and autocorrelation analysis. Mixed effect modeling improved accuracy and precision of diameters and volumes estimations. Strategy 1 eliminated autocorrelation and residual heteroscedasticity. For the two strategies evaluated, as the number of mixed coefficients increased, the accuracy and precision of diameters and volumes estimations increased as well. |
Palavras-chave: | Precisão modelos de afilamento efeito aleatório autocorrelação residual Precision taper models random effect residual autocorrelation |
Área(s) do CNPq: | CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Estadual do Centro-Oeste |
Sigla da instituição: | UNICENTRO |
Departamento: | Unicentro::Departamento de Ciências Florestais |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais (Doutorado) |
Citação: | Lanssanova, Luciano Rodrigo. MODELAGEM DE EFEITOS MISTOS PARA AFILAMENTO EM FUSTES DE Tectona grandis L.f.. 2019. 145 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais - Doutorado) - Universidade Estadual do Centro-Oeste, Irati-PR. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://tede.unicentro.br:8080/jspui/handle/jspui/1412 |
Data de defesa: | 22-Aug-2019 |
Appears in Collections: | Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais (Doutorado) |
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Tese Luciano Rodrigo Lanssanova.pdf | Luciano Rodrigo Lanssanova | 3,94 MB | Adobe PDF | ![]() Download/Open Preview |
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