| dc.description.abstract | O objetivo desse estudo foi investigar a contribuição de variáveis ambientais na redução do erro das estimativas de crescimento e produção de madeira de povoamentos clonais de híbridos naturais de Eucalyptus grandis implantados no norte do Espírito Santo e Sul da Bahia. As variáveis ambientais selecionadas foram introduzidas como modificadores dos coeficientes da função biológica de Richards, usada para modelar a altura dominante. Com isso, possibilitou-se a alteração do Índice de Sítio ao longo da rotação em função das condições do meio, o que contrasta com o conceito dos modelos biométricos tradicionais de inalterabilidade da capacidade produtiva num mesmo ciclo produtivo. A metodologia propicia maior acurácia nas estimativas e projeções ao associar variáveis do povoamento com variáveis ambientais. E uma alternativa de maior agilidade na obtenção das informações, muito útil para o dia a dia da empresa florestal, o que viabiliza a redução do custo em inventário florestal. Uma outra importante habilidade da metodologia é de permitir inferências sobre a capacidade produtiva potencial em locais com ausência de plantações, o que facilita todo o processo de aquisição de terras e planejamento de novos plantios, visando uma otimização da atividade florestal, O sistema completo de modelos considerou a modelagem da sobrevivência de árvores, área basal, variância dos diâmetros, recuperação dos parâmetros da função Weibull para descrever a distribuição diamétrica, relação hipsométrica genérica e função de afilamento do tronco. As variáveis ambientais avaliadas relacionaram-se a aspectos físicos do solo, posição geográfica e às condições climáticas da região de estudo. Foram calculados os balanços hídricos climatológicos através de dois métodos: a) empírico de Thornthwaite-Mather; b) combinado de Penman-Monteith. Foram utilizados dados meteorológicos diários a partir de 19 estações meteorológicas automáticas instaladas na região dos plantios que abrangeram 186 mil hectares e contando com 904 remedições de parcelas de inventário florestal contínuo e 2.307 resultados de inventário temporário. O pareamento dos dados de inventário com dados ambientais em termos geográficos (latitude, longitude, características do solo) e temporais (condição climática) foi a condição básica para a realização da pesquisa. A seleção de variáveis foi realizada através de Análise de Componentes Principais (ACP) e Regressão Linear Múltipla pelo método de eliminação de variáveis "backward". Seis modelos para estimativa do incremento anual e um modelo para inferência do Indice de Sítio, foram desenvolvidos. As variáveis ambientais mais significativas para explicar o incremento corrente anual em altura dominante foram: precipitação pluviométrica, variação da evapotranspiração potencial, temperatura máxima, temperatura mínima. A aplicação do modelo contra base de dados independente apresentou redução do erro padrão da estimativa do incremento anual em altura dominante, área basal e volume em 30,1%, 21,9% e 36,0% respectivamente, quando comparado com o sistema de modelos sem variáveis ambientais. Para inferência do Indice de Sítio, as variáveis ambientais mais significativas foram: precipitação média mensal e temperatura média mensal, tornando possível sua estimativa em bases ambientais. A análise de sensitividade dos parâmetros da função de Richards demonstrou que a metodologia apresenta característica extrapolativa. Adicionalmente, observou-se que variáveis com características ecofisiológicas como por exemplo evapotranspiração real e déficit de água no solo, oriundas do balanço hídrico calculados pela metodologia de Penman-Monteith não superaram as variáveis climáticas de coleta direta na estação meteorológica, como precipitação e temperatura, para m&horia das estimativas dos modelos desenvolvidos, O estudo permitiu concluir que o Indice de Sítio não é estável ao longo do ciclo de vida dos povoamentos de Eucalyptus grandis e que isso está relacionado, principalmente, ao fator "disponibilidade de água", tanto em nível quanto em variação ao longo do tempo. | pt_BR |
