Emprego de funções de densidade de probabilidade na modelagem da distribuição diamétrica de clones de Eucalyptus spp. no polo gesseiro do Araripe

• Main Author: ABREU, Yara Karolynne Lopes
• Other Authors: SILVA, José Antônio Aleixo da
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal Rural de Pernambuco 2018
• Subjects: Distribuição diamétrica; Análise de variância; Eucalyptus; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
• Online Access: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7241

Submitted by Mario BC ([e-mail]) on 2018-05-11T12:48:53Z No. of bitstreams: 1 Yara Karolynne Lopes Abreu.pdf: 2615417 bytes, checksum: e3c48d995bce28fcde0f026e7c9812e9 (MD5) === Made available in DSpace on 2018-05-11T12:48:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Yara Karolynne Lopes Abreu.pdf: 2615417 bytes, checksum: e3c48d995bce28fcde0f026e7c9812e9 (MD5) Previous issue date: 2018-01-22 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES === When plating energy forests, it is interesting to quantify and predict its stock. The diameter distribution is a simple and powerful tool to characterize the structure of a forest and serves as an indicator of the growth stock structure. Therefore, the objective of this work is to apply different probability density functions (pdf) to explain the behavior of the diametric distribution of the Eucalyptus spp. clones according to different ages and population densities in the Gypsum Pole of Araripe. Therefore, it was adjusted the diametric distribution of three clones at five planting densities (2m x 1m; 2m x 2m; 2m x 3m; 3m x 3m; 4m x 2m) by the pdfs Beta, Dagum, Gamma, Normal, Johnson SB and Weibull at ages 48, 54 and 60 months. The choice of the best model was based on the results of two methodologies: statistical ranking and analysis of variance with Tukey test (5% significance). It was found that the function that best described the diameter distribution of Eucalyptus spp. clones was Dagum, while Gamma presented the worst adjustments for most of the scenarios analyzed. The method of selection by rankings, although widely used in the forest science, tends to assign different weights to statistics that do not differ, whereas the comparison of means by the Tukey test, although it does not take into account the number of parameters used in each function, is an alternative to understand the general behavior of the estimates and to verify if there are tendencies of underestimation or overestimation of values. === Quando se opta pelo plantio de florestas energéticas é interessante conseguir quantificar e prognosticar o estoque dessas. A distribuição diamétrica é uma ferramenta simples e poderosa para caracterizar a estrutura de uma floresta, além de ser uma indicadora da estrutura do estoque em crescimento. Diante disto, objetiva-se, com a realização do presente trabalho, aplicar diferentes funções de densidade de probabilidade (fdp) para explicar o comportamento da distribuição diamétrica de clones de Eucalyptus spp. em função de diferentes idades e densidades populacionais no Polo Gesseiro do Araripe. Para tanto, se ajustou a distribuição diamétrica de três clones em cinco densidades de plantio (2m x 1m; 2m x 2m; 2m x 3m; 3m x 3m; 4m x 2m) pelas fdps Beta, Dagum, Gamma, Normal, SB Johnson e Weibull nas idades de 48, 54 e 60 meses. A escolha do melhor modelo foi baseada nos resultados de duas metodologias: ranqueamento de estatísticas e análise de variância com comparação de médias pelo teste de Tukey (5% de significância). Constatou-se que a função que melhor descreveu a distribuição do diâmetro dos clones de Eucalyptus spp foi a fdp Dagum, enquanto a Gamma apresentou os piores ajustes para a maioria dos cenários analisados. O método de seleção por ranqueamento, apesar de bastante utilizado na área florestal, tende a atribuir pesos distintos a estatísticas que não diferem entre si, enquanto a comparação de médias pelo teste de Tukey, apesar de não levar em consideração o número de parâmetros utilizados em cada função, é uma alternativa para entender o comportamento geral das estimativas e verificar se existem tendências de subestimação ou superestimação de valores.