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dc.contributor.advisorRodrigues, Aurélio Lourenço, 1987-pt_BR
dc.contributor.authorCarvalho, Adriano Guedes dept_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Agrárias. Curso de Especialização MBA em Manejo Florestal de Precisãopt_BR
dc.date.accessioned2022-02-10T17:55:08Z
dc.date.available2022-02-10T17:55:08Z
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/73021
dc.descriptionOrientador : Prof. Dr. Aurélio Lourenço Rodriguespt_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Curso de Especialização MBA em Manejo Florestal de Precisãopt_BR
dc.descriptionInclui referências: p. 32-33pt_BR
dc.description.abstractResumo: A estrutura horizontal de um povoamento, normalmente obtida por função densidade de probabilidade, é conhecida por meio de sua distribuição diamétrica ou de área basal. É por meio da modelagem desta, que se pode fazer a prognose, conhecer a priori o efeito de práticas de manejo no povoamento, além de planejar intervenções e a negociação da madeira com maior segurança. Este tipo de abordagem é especialmente usado no caso de florestas com maior valor agregado, cuja madeira é destinada a múltiplos usos, como é o caso da Araucaria angustifolia. O objetivo do trabalho foi testar três de funções densidade de probabilidade e relacionar os parâmetros da função de melhor aderência com atributos do povoamento G m²(área basal), Ni (número de indivíduos), com dados de um inventario florestal continuo, com período de medições de 14 anos, do ano de 1999 até o ano de 2013. Foram utilizados dados de 4 parcelas permanentes, são as parcelas 03, 04, 05, e 06. As funções testadas foram a Weibull 3 parâmetros, Beta 4 parâmetros e a Função Normal. Para o ajuste das funções e a recuperação dos parâmetros foi utilizado o Software estatístico StatGraphics e para a recuperação dos parâmetros foi utilizado o método Stepwise, nesta etapa foram trabalhadas somente com as parcelas 03 e 05, pois para a parcela 03 a função que ajustou foi a Weibull 3P, e a parcela 05 a Função ajustada foi a Beta 4P. A aderência das funções foi testada por meio do teste de Kolmogorov- Smirnov. Além disso, a diferença entre os dados observados e estimados foi observada por meio dos gráficos de dispersão dos resíduos e a precisão do modelo foi obtida pela análise estatística. Com base na análise estatística R² ajustado e SYX% a função que teve o melhor ajuste foi a função Beta 4P com ajustamento preciso e boa flexibilidade em relação aos parâmetros da floresta especialmente com o (número de indivíduos) N da Araucária. A função Weibull 3P reprovou na análise estatística com resultados insatisfatórios, o ano de 2008 prejudicou a evolução dos parâmetros, apresentando valores atípicos, que comprometeram a interpretação dos resultados.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: The horizontal structure of a stand, usually obtained by probability density function, is known through its diametric or basal area distribution. It is through its modeling that prognosis can be made, to know a priori the effect of management practices on the stand, in addition to planning interventions and negotiating the wood with greater security. This type of approach is especially used in the case of forests with higher added value, whose wood is intended for multiple uses, as is the case with Araucaria angustifolia. The objective of the work was to test three of the probability density functions and to relate the parameters of the best adherence function to the attributes of the stand G m² (basal area), Ni (number of individuals), with data from a continuous forest inventory, with period of measurements of 14 years, from 1999 to 2013. Data from 4 permanent plots were used, plots 03, 04, 05, and 06. The tested functions were Weibull 3 parameters, Beta 4 parameters and the Function Normal. For the adjustment of the functions and the recovery of the parameters, the StatGraphics statistical software was used and for the recovery of the parameters, the Stepwise method was used. In this step, only the portions 03 and 05 were worked, because for the 03 the function that adjusted was Weibull 3P, and installment 05 the adjusted Function was Beta 4P. Functional adherence was tested using the Kolmogorov-Smirnov test. In addition, the difference between the observed and estimated data was observed through the dispersion graphs of the residues and the precision of the model was obtained by statistical analysis. Based on the adjusted R² and SYX% statistical analysis, the function that had the best adjustment was the Beta 4P function with precise adjustment and good flexibility in relation to the parameters of the forests, especially with the (number of individuals) N of Araucária. The Weibull 3P function failed in the statistical analysis with unsatisfactory results, the year 2008 hampered the evolution of the parameters, presenting atypical values, which compromised the interpretation of the results.pt_BR
dc.format.extent1 arquivo (33 p.) : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectFlorestas - Medição - Modelos matemáticospt_BR
dc.subjectFlorestas - Manejo - Modelos matemáticospt_BR
dc.subjectDinâmica florestal - Modelos matemáticospt_BR
dc.subjectPinheiro-do-paranapt_BR
dc.titleFunções de densidade de probabilidade aplicadas à distribuição diamétrica da floresta com Araucaria angustifolia e recuperação de parâmetrospt_BR
dc.typeMonografia Especialização Digitalpt_BR


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