Modelos lineares generalizados na predição do volume de madeira de espécies comerciais amazônicas

Abstract

Resumo: O desenvolvimento de equações para estimar o volume de árvores comerciais é de suma importância para a conservação de florestas, para a tomada de decisões no manejo florestal, monitoramento, fiscalização e valoração dos recursos naturais. O presente estudo teve por objetivo comparar e selecionar equações de volume para espécies amazônicas utilizando a abordagem de Modelo Linear Generalizado. Foram cubadas 1152 árvores de 41 espécies comerciais pelo método de Smalian. Para a modelagem do volume, foi utilizada a abordagem de modelos lineares generalizados (MLG), com distribuição de probabilidade Gama e função de ligação logarítmica. Foram testadas como variáveis independentes o diâmetro à altura do peito (DAP – cm), a altura total (Ht – m) e a variável cluster, que foi determinada a partir de análise de agrupamento a partir das variáveis DAP e Ht, formando três clusters. Para o diagnóstico dos modelos, foi utilizado o Critério de Informação Bayesiano (BIC) e gráfico meio-normais (Half-Normal plots). Os modelos foram comparados via Teste de Razão de Verossimilhança. O modelo em função do DAP e Ht apresentou o menor valor para BIC (2615.4). Por outro lado, apenas o modelo em função do DAP se adequou aos dados, conforme foi observado na análise dos gráficos meio-normais. A variável cluster não foi significativa nos modelos, apesar da alta variabilidade presente no banco de dados. O modelo em função do DAP foi selecionado, que é uma importante ferramenta para a quantificação do volume comercial, tendo em vista que independe da altura das árvores, o que reduz os custos com coletas de dados em inventários florestais.