Modelagem da ocorrência e do diâmetro de ocos em árvores de uma floresta manejada na Amazônia Oriental brasileira

Abstract

Resumo: A predição da ocorrência de ocos e do diâmetro do espaço vazio (diâmetro de oco) em árvores em pé é uma operação onerosa, mas é essencial para a tomada de decisão sobre a colheita nas áreas sob manejo na Amazônia. O teste de oco utilizado atualmente possui fortes limitações para prever corretamente a presença e o diâmetro de ocos em uma árvore de interesse comercial. Neste contexto, o objetivo geral deste estudo foi avaliar o desempenho de modelos lineares generalizados e modelos de regressão linear, ajustados e validados para estimar, respectivamente, a ocorrência e o diâmetro de ocos em árvores comerciais manejadas na Floresta Nacional do Tapajós (FNT), na Amazônia Oriental brasileira. O trabalho foi estruturado em dois capítulos, visando a modelagem da ocorrência (Capítulo I) e do diâmetro (Capítulo II) de ocos. Para o primeiro capítulo, utilizou-se uma base de dados composta por 27.380 árvores, manejadas em doze Unidades de Produção Anual (UPAs) na FNT. Diâmetro à altura do peito (DAP), altura comercial estimada visualmente (hc) e a qualidade de fuste (QF) foram variáveis obtidas em inventários florestais a 100%, e densidade da madeira (DM) foi obtida em bases disponíveis na internet. A identificação e mensuração dos ocos ocorreu na operação de cubagem das toras. A identificação dos modelos apropriados teve como base o método Stepwise. A avaliação dos ajustes foi realizada por meio dos testes de Wald e de Hosmer e Lemeshow, Qui-Quadrado de Pearson, Critério de Informação de Akaike (AIC), gráficos half-normal para GLM e análise deviance para GLMs. Para validação das equações selecionadas, calculou-se a acurácia e obteve-se curvas ROC (Receiver Operating Characteristic Curve), com respectivas Áreas sobre a Curva ROC, considerando-se uma amostra independente de 9.915 árvores. A partir de uma amostra de 9.368 árvores, também se comparou a eficiência das equações logísticas com o teste de oco. As variáveis DAP, hc e QF foram preditoras importantes da ocorrência de ocos nas árvores, enquanto a DM não gerou ganhos significativos nos modelos. As espécies florestais são determinantes na probabilidade de uma árvore possuir oco. A partir de um DAP de aproximadamente 100 cm, a probabilidade de ocorrência de oco nas árvores alcança cerca de 80% para Manilkara bidentata (A. DC.) A. Chev., sendo que para e Mezilaurus itauba (Meisn.) Taub. ex Mez e Astronium lecointei Ducke, por exemplo, ocorre em diâmetros de cerca de 120 cm. As equações logísticas são mais eficientes na predição da presença de oco quando uma árvore realmente contém oco, em comparação com o teste de oco. Para o segundo capítulo, uma amostra de 4.912 árvores ocas, envolvendo 29 espécies, foi utilizada para modelar o diâmetro médio de oco (d¯o) em nível de árvore e outra composta por 3.867 árvores ocas, pertencentes a 28 espécies, para modelar o diâmetro médio de oco da primeira tora do fuste comercial (d¯o1) e o diâmetro de oco na base da árvore (dob). Além das variáveis DAP, hc e QF, também foram utilizadas nesta análise o diâmetro da tora na base da árvore (Db). A seleção dos modelos apropriados também foi realizada por meio do Stepwise. Para validação das equações, utilizou-se o teste t pareado e as estatísticas Viés e Raiz do quadrado médio do erro, considerando-se 30% das duas amostras. Os modelos apresentaram em geral baixos coeficientes de determinação ajustados e altos erros padrão de estimativa. Apesar disso, a validação indicou que as equações podem gerar estimativas acuradas. Verificou-se que é mais eficiente, em termos de precisão, estimar o d¯o1, embora seja mais apropriado estimar o d¯o. Em comparação com as equações genéricas (todas as espécies), as equações específicas (por espécie) podem gerar estimativas mais acuradas, com ganhos médios em precisão de 8,4%, 9,1% e 5,4% para d¯o, d¯o1 e dob, respectivamente. A partir dos resultados deste estudo, é possível predizer com precisão a ocorrência de ocos em árvores comerciais, o que pode ser uma alternativa ao atual teste de oco utilizado em áreas manejadas na Amazônia brasileira. Além disso, o diâmetro de oco em árvores comerciais pode ser estimado em função de variáveis obtidas no inventário florestal, sendo que a melhor estratégia é a utilização de equações específicas por espécie para estimativa do diâmetro médio de oco na porção inicial do fuste comercial

Abstract: The prediction of the occurrence of hollows and the diameter of the void space (hollow diameter) in standing trees is an expensive operation, but it is essential for decision-making about harvesting in the areas under management in the Amazon. The hollow test that is currently used has strong limitations for correct prediction of the presence of hollows in a tree of commercial interest. In this context, the general objective of this study was to evaluate the performance of generalized linear models and linear regression models, adjusted and validated to estimate, respectively, the occurrence and diameter of hollows in commercial trees managed in the Tapajós National Forest (TNF), in the Eastern Brazilian Amazon. The work was structured in two chapters, aiming at modeling the occurrence (Chapter I) and diameter (Chapter II) of hollows. For the first chapter, a database of 27,380 trees was used, managed in twelve Annual Production Units (APUs) at TNF. Diameter at breast height (DBH), visually estimated commercial height (hc) and stem quality (SQ) were variables obtained in 100% forest inventories, and wood density (WM) was obtained in databases available on the internet. The identification and measurement of the hollows occurred in the operation of cubing the logs. The identification of the appropriate models was based on the Stepwise method. The evaluation of the fits was performed using the Wald and Hosmer and Lemeshow tests, Pearson's chi-square, Akaike's Information Criterion (AIC), half-normal plots for GLM and deviance analysis for GLMs. To validate the selected equations, the accuracy was calculated, and ROC curves (Receiver Operating Characteristic Curve) were obtained), with respective Areas on the ROC Curve, considering an independent sample of 9,915 trees. From a sample of 9,368 trees, the efficiency of the logistic equations was also compared with the hollow test. DBH, hc and SQ were important predictors of the occurrence of tree hollows, while WD did not generate significant gains in the models. Species are determinants of the probability of a tree being hollow. From a DBH of approximately 100 cm, the probability of occurrence of hollow in the trees reaches about 80% for Manilkara bidentata (A. DC.) A. Chev., and for and Mezilaurus itauba (Meisn.) Taub. ex Mez and Astronium lecointei Ducke, for example, occurs in diameters of about 120 cm. Logistic equations are more efficient in predicting the presence of hollow when a tree actually contains hollow, compared to the hollow test. For the second chapter, a sample of 4,912 hollow trees, involving 29 species, was used to model the mean hollow diameter (d¯o) at the tree level and another composed of 3,867 hollow trees, belonging to 28 species, to model the mean hollow diameter of the first log of the commercial shaft (d¯o1) and the hollow diameter at the base of the tree (dob). In addition to the DBH, hc and SQ variables, the diameter of the log at the base of the tree (Db) was also used in this analysis. The selection of the appropriate models was also carried out using Stepwise. To validate the equations, we used the paired t-test and the Bias and Root mean square statistics of error, considering 30% of the two samples. Despite this, validation indicated that the equations could generate accurate estimates. It has been found that it is more efficient, in terms of accuracy, to estimate the d¯h1, although it is more practical to estimate the dhb. Compared to generic (all species) equations, specific (by species) equations can generate more accurate estimates, with average gains in accuracy of 8.4%, 9.1%, and 5.4% for d¯h, d¯h1 and dhb, respectively. From the results of this study, it is possible to accurately predict the occurrence of hollows in commercial trees, which may be an alternative to the current hollow test used in managed areas in the Brazilian Amazon. In addition, the hollow diameter in commercial trees can be estimated as a function of variables obtained from the forest inventory, and the best strategy is the use of species-specific equations to estimate the average hollow diameter in the initial portion of the commercial stem