Adição da precipitação pluviométrica na modelagem do crescimento e da produção florestal em povoamentos não debastados de Pinus taeda L.

Abstract

O presente estudo teve como objetivo principal analisar o comportamento da introdução de modificadores no modelo de Richards, contendo variáveis climáticas. Para isso, foram utilizados dados de 422 parcelas permanentes (medição e remedição) de Pinus taeda L. sem desbaste, provenientes da empresa Klabin S.A., unidade de Santa Catarina, com idades variando de 5 a 35 anos. As adições dos modificadores ocorreram nos modelos que estimam a altura dominante e no modelo para classificação do índice de sítio. Com isso, foi possível representar o índice de sítio não somente pela altura dominante e idade, mas também com uma variável do meio. A adição do modificador no modelo da altura dominante propiciou melhores estimativas desta variável, sendo a altura dominante, variável chave em todo o sistema de prognose pois, interfere em todas as outras inferências e melhora a prognose do sistema como um todo. Esse ganho não foi observado no modelo que expressa o índice de sítio, mas a importante contribuição se dá pelo aumento da flexibilidade em se estimar a capacidade produtiva do local em função de fatores do ambiente. Um importante fator a se destacar nesta metodologia é que inferências em áreas onde não se possui reflorestamento são possíveis, o que não é muito recomendável com os modelos biométricos tradicionais. Isso causa impacto diretamente no custo do inventário, pois pode-se atualizar os dados de inventário com a base climática reduzindo a instalação de um número grande de parcelas. O sistema completo considerou a modelagem da sobrevivência de árvores, área basal, variância dos diâmetros, diâmetro médio aritmético, diâmetro mínimo, diâmetro máximo, relação hipsométrica genérica, função de afilamento do tronco e a recuperação dos parâmetros da função Weibull, pelo método dos momentos, para descrever a distribuição diamétrica. As variáveis climáticas consideradas foram: precipitação média, logaritmo da precipitação, variância da precipitação, precipitação total e inverso da precipitação. A escolha da variável climática deu-se através da técnica de Análise de Regressão Múltipla pelo procedimento de eliminação de variáveis “backward”, onde a variável escolhida, pela maior correlação com o incremento corrente em altura dominante foi à precipitação média. O ganho com a inclusão da variável climática na modelagem foi de 7,5% em relação ao modelo que não apresentava a variável climática incluída no modelo. A modelagem híbrida ainda é pouco utilizada, mas flexibiliza a modelagem do crescimento e da produção, sendo uma excelente ferramenta para o manejo florestal.