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dc.contributor.advisorRibeiro Junior, Paulo Justiniano, 1967-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dadospt_BR
dc.creatorOrso, Gabriel Agostinipt_BR
dc.date.accessioned2025-09-03T11:25:14Z
dc.date.available2025-09-03T11:25:14Z
dc.date.issued2025pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/98130
dc.descriptionOrientador: Paulo Justiniano Ribeiro Juniorpt_BR
dc.descriptionMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatísticapt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo : A produção de florestas é uma das principais informações utilizadas para o planejamento da produção. É por meio de estimativas utilizando inventários florestais que são feitas as extrapolações para toda a área plantada. Embora confiáveis, tais estimativas assumem unidades amostrais independentes entre si, ou seja, os valores amostrados em uma parcela de inventário não carregam informação de outras parcelas. Desde o desenvolvimento da Teoria das Variáveis Regionalizadas, diversos trabalhos apontam a existência de correlação entre as parcelas de inventário florestal, o que possibilita o uso de geoestatística para a estimativa da produção. Além disso, é comum nas operações florestais a quantificação indireta do volume utilizando variáveis de mais fácil medição, como o diâmetro das árvores. Nesse contexto, se torna oportuna a utilização de um modelo geoestatístico multivariado, onde se possa contabilizar não só a correlação entre unidades amostrais, bem como a correlação entre variáveis, como diâmetro e volume. Sob essa premissa foram desenvolvidos e avaliados três modelos bivariados com diferentes estruturas de covariância entre as variáveis adotadas. Os dados para o estudo são de plantios de Teca do interior do Mato Grosso. Ao todo foram utilizadas 46 parcelas de inventário florestal, onde se coletaram informações como diâmetro e volume. Foram testadas três especificações de covariância para um modelo geoestatístico bivariado. A primeira especificação de covariância assumiu um processo espacial para cada uma das variáveis, além de um processo espacial comum às duas. A segunda especificação assumiu dependência espacial apenas para a primeira variável, porém com correlação entre variáveis na mesma unidade amostral. A terceira especificação previu apenas covariâncias marginais, em que a covariância cruzada foi derivada implicitamente, sem especificação explícita. As três especificações se ajustaram bem aos dados. Apesar de bom ajuste, uma das especificações não gerou mapas de krigagem adequados, o que reforça a escolha de estruturas de covariância propícias para esse fim. A terceira especificação permitiu a geração de mapas de krigagem e foi parcimoniosa quanto à qualidade da predição e número de parâmetros. O uso de modelos geoestatísticos bivariados permite utilizar os dados de levantamentos florestais, fornecendo melhores ajustes e predições localizadas, auxiliando na quantificação da produção em volume de plantios florestaispt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectGeologia - Métodos estatísticospt_BR
dc.subjectLevantamentos florestaispt_BR
dc.subjectCorrelação (Estatistica)pt_BR
dc.subjectKronecker, produtospt_BR
dc.subjectAnalise de covarianciapt_BR
dc.titleModelos geoestatísticos multivariados aplicados a dados florestaispt_BR
dc.typeTCC Graduação Digitalpt_BR


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