PROGNOSE DA ESTRUTURA DIAMÉTRICA EM UM FRAGMENTO DE FLORESTA ESTACIONAL SEMIDECIDUAL

Antonio Pedro Fragoso Woycikievicz, H. S. Koehler, Alexandre Behling, Afonso Figueiredo Filho, Sylvio Péllico Netto
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Abstract

No manejo florestal a tomada de decisão envolve vários fatores, entre eles a aplicação de métodos de prognose. Não é uma tarefa simples aplicá-los em florestas inequiâneas, devido à grande diversidade de espécies e idades.  Diante disso, o objetivo deste trabalho foi avaliar a acuracidade de ferramentas como a Matriz de Transição (MT) e da Razão de Movimentação de Diâmetros (RMD) para a prognose da estrutura diamétrica em um fragmento da Floresta Estacional Semidecidual localizado em Cássia, Estado de Minas Gerais. Para isso, a prognose foi efetuada em um período de 4 anos de intervalo (1997 a 2001) para duas amplitudes (5 cm e 10 cm) de classes diamétricas, aplicando-se os métodos MT e RMD, no período entre 2005 e 2009. A eficiência das projeções foi avaliada por meio do teste de Kolmogorov-Smirnov e pelo teste de Friedman. Após a escolha do melhor método e amplitude, a projeção da estrutura da floresta foi efetuada para o ano 2022. A projeção efetuada com o método RMD apresentou maior eficiência para os anos de 2005 e 2009, porém, em 2009, somente para o número de indivíduos. A amplitude de 5 cm foi a que melhor descreveu a estrutura diamétrica dos conjuntos de dados avaliados, em ambos os anos, evidenciando ser a dinâmica da floresta mais lenta que a previamente avaliada. Novas pesquisas devem ser efetuadas para melhorar as projeções para além de um período, pois para apenas um período exigem estrito acompanhamento por muitos anos.
半落叶季节性森林片段直径结构的预测
在森林管理中,决策涉及几个因素,包括预测方法的应用。由于物种和年龄的巨大多样性,在不均匀的森林中应用它们不是一项简单的任务。因此,本研究的目的是评估过渡矩阵(MT)和直径移动比(RMD)等工具对米纳斯吉拉斯卡西亚半落叶季节性森林片段直径结构预测的准确性。为此,在2005年至2009年期间,采用MT和RMD方法对直径级的两个振幅(5 cm和10 cm)进行了4年间隔(1997 - 2001年)的预测。采用Kolmogorov-Smirnov检验和Friedman检验评价投影效率。在选择了最佳的方法和幅度后,对2022年的森林结构进行了预测。用RMD方法进行的预测在2005年和2009年表现出更高的效率,但在2009年,仅对个体数量进行了预测。5厘米的振幅最好地描述了两年来评估的数据集的直径结构,表明森林的动态比之前评估的要慢。需要进一步的研究来改进一个时期以外的预测,因为只有一个时期需要多年的严格监测。
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