Modelos regionais de relação hipsométrica avaliados para plantio clonal de eucalipto em área de Cerrado

IF 0.4 4区 农林科学 Q4 FORESTRY
Valdir Carlos Lima de Andrade, Thaís Schmitt, S. D. P. C. E. Carvalho, Daniel Henrique Breda Binotti, N. Calegario
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Abstract

Uma alternativa para reduzir o tempo despendido com a medição da altura das árvores é o emprego de equações, geralmente, geradas a partir do ajuste de modelos hipsométricos locais, os quais exigem o ajuste de equações conforme o número de unidades amostrais e, ou, estratos que caracterizam a população inventariada. Por isso, este trabalho tem o objetivo de avaliar modelos hipsométricos regionais ajustados aos dados de eucalipto clonal. Foram avaliados um total de 26 modelos regionais de efeito fixo (EF), adotando-se os seguintes critérios estatísticos: inexistência de multicolinearidade, significância na estimativa dos coeficientes de regressão, atendimento às pressuposições de regressão, análise gráfica de resíduos e teste validação com dados independentes, adotando-se a média dos quadrados dos resíduos de predição, a soma dos quadrados dos resíduos de predição relativos, o intervalo interquartil entre o 1º e 3º quartis e correlação linear múltipla. Após identificar o modelo de EF que mais se sobressaiu dentre os demais, procedeu-se o seu ajuste na forma de modelo de efeito misto (EM), ao incluir o efeito aleatório da unidade amostral. Neste caso, para comparar com o respectivo modelo de EF, além dos critérios anteriores, adotaram-se: critério de informação de Akaike, critério de informação Bayesiano e teste da razão da máxima verossimilhança. Concluiu-se a necessidade inexorável de considerar o ajuste de modelos com EM, por este se destacar sobremaneira ao respectivo modelo com EF.
评价塞拉多地区桉树无性系人工林的区域高程关系模型
减少测量树木高度所花费时间的另一种方法是使用方程,通常是通过调整当地的分层模型而生成的,这需要根据样本单位的数量和/或描述清单人口的地层来调整方程。因此,本研究旨在评估调整到无性系桉树数据的区域地形模型。摘要采用以下统计准则,对26个区域固定效应模型进行了评价:缺乏multicolinearidade,估计回归系数的意义,服务基本回归分析图形的废料和独立的数据测试验证,采用平方的平均值预测浪费,浪费平方的总和相对预测之间的四分位范围1º和3º四分位数和多重线性相关。在确定了最突出的EF模型后,将其调整为混合效应模型(ms),包括抽样单位的随机效应。在这种情况下,为了与各自的EF模型进行比较,除了上述准则外,还采用了赤池信息准则、贝叶斯信息准则和最大似然比检验。结论是不可避免地需要考虑与ms的模型的调整,因为它突出了各自的模型与EF。
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来源期刊
Ciencia Florestal
Ciencia Florestal 农林科学-林学
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期刊介绍: The journal Forest Science was established in 1991 with the goal of being a vehicle for dissemination which are published works tércnico-scientific forest-related, the following bodies crowded the Centro de Ciências Rurais of Universidade Federal de Santa Maria: - Centro de Pesquisas Florestais - CEPEF - Programa de Pós-graduação em Engenharia Florestal - PPGEF - Departamento de Ciências Florestais - DCFL MISSION: Publish scientific papers, technical notes, and literature reviews related to the area of ​​forest sciences.
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