Sérgio Costa Junior, Dimas Agostinho da Silva, Alexandre Behling, H. S. Koehler, J. W. Trautenmüller, A. Costa
{"title":"用于能源目的的黑荆树生物量质量分类","authors":"Sérgio Costa Junior, Dimas Agostinho da Silva, Alexandre Behling, H. S. Koehler, J. W. Trautenmüller, A. Costa","doi":"10.5902/1980509871436","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Uma das principais dificuldades na escolha de uma biomassa florestal para fins energéticos está na avaliação de sua qualidade. Desse modo, o objetivo desta pesquisa foi propor uma classificação da biomassa de povoamentos de acácia negra com base nas variáveis poder calorífico superior, densidade energética, teor de cinzas e estoque de biomassa. Para esse fim, povoamentos comerciais da espécie foram amostrados em três regiões de cultivo (Cristal, Encruzilhada do Sul e Piratini) no Rio Grande do Sul, com 1 a 10 anos classificados em grupos de idade I, II, III e IV. Nesses povoamentos, foram abatidas 670 árvores, as quais tiveram suas variáveis biométricas e energéticas mensuradas. Desses locais, também foram coletadas variáveis meteorológicas e edáficas. A análise de agrupamento (cluster) foi utilizada para separar as variáveis preditoras em três classes de qualidade denominadas baixa, média e alta. A análise discriminante revelou duas funções capazes de classificar novas observações nas classes de qualidade. As funções discriminantes conseguiram classificar corretamente mais de 51% das árvores com base no poder calorífico superior, 65% com base na densidade energética, 89% no teor de cinzas e 85% no estoque energético. As variáveis biométricas, energéticas e meteorológicas contribuíram para a discriminação das classes de qualidade.","PeriodicalId":0,"journal":{"name":"","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Classificação da qualidade da biomassa de árvores de acácia-negra para fins energéticos\",\"authors\":\"Sérgio Costa Junior, Dimas Agostinho da Silva, Alexandre Behling, H. S. Koehler, J. W. Trautenmüller, A. Costa\",\"doi\":\"10.5902/1980509871436\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Uma das principais dificuldades na escolha de uma biomassa florestal para fins energéticos está na avaliação de sua qualidade. Desse modo, o objetivo desta pesquisa foi propor uma classificação da biomassa de povoamentos de acácia negra com base nas variáveis poder calorífico superior, densidade energética, teor de cinzas e estoque de biomassa. Para esse fim, povoamentos comerciais da espécie foram amostrados em três regiões de cultivo (Cristal, Encruzilhada do Sul e Piratini) no Rio Grande do Sul, com 1 a 10 anos classificados em grupos de idade I, II, III e IV. Nesses povoamentos, foram abatidas 670 árvores, as quais tiveram suas variáveis biométricas e energéticas mensuradas. Desses locais, também foram coletadas variáveis meteorológicas e edáficas. A análise de agrupamento (cluster) foi utilizada para separar as variáveis preditoras em três classes de qualidade denominadas baixa, média e alta. A análise discriminante revelou duas funções capazes de classificar novas observações nas classes de qualidade. As funções discriminantes conseguiram classificar corretamente mais de 51% das árvores com base no poder calorífico superior, 65% com base na densidade energética, 89% no teor de cinzas e 85% no estoque energético. As variáveis biométricas, energéticas e meteorológicas contribuíram para a discriminação das classes de qualidade.\",\"PeriodicalId\":0,\"journal\":{\"name\":\"\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0,\"publicationDate\":\"2023-07-13\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"\",\"FirstCategoryId\":\"97\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5902/1980509871436\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"","FirstCategoryId":"97","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5902/1980509871436","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
为能源目的选择森林生物质的主要困难之一是评价其质量。因此,本研究的目的是提出一种基于高热值、能量密度、灰分含量和生物量储量的黑荆树生物量分类。为此类型的商业栽培物种被采样的三个地区(水晶、南路口和Piratini)在南里奥格兰德州,分为1到10岁年龄组I, II, III和IV。这些定居点被砍伐670棵树,他们的审讯和能源测量变量。在这些地点,还收集了气象和土壤变量。采用聚类分析将预测变量分为低、中、高三类。判别分析揭示了两个函数能够将新观测结果分类为质量类。判别函数能够正确分类51%以上的树木基于更高的热值,65%基于能量密度,89%基于灰分,85%基于能量储备。生物特征、能量和气象变量有助于区分质量等级。
Classificação da qualidade da biomassa de árvores de acácia-negra para fins energéticos
Uma das principais dificuldades na escolha de uma biomassa florestal para fins energéticos está na avaliação de sua qualidade. Desse modo, o objetivo desta pesquisa foi propor uma classificação da biomassa de povoamentos de acácia negra com base nas variáveis poder calorífico superior, densidade energética, teor de cinzas e estoque de biomassa. Para esse fim, povoamentos comerciais da espécie foram amostrados em três regiões de cultivo (Cristal, Encruzilhada do Sul e Piratini) no Rio Grande do Sul, com 1 a 10 anos classificados em grupos de idade I, II, III e IV. Nesses povoamentos, foram abatidas 670 árvores, as quais tiveram suas variáveis biométricas e energéticas mensuradas. Desses locais, também foram coletadas variáveis meteorológicas e edáficas. A análise de agrupamento (cluster) foi utilizada para separar as variáveis preditoras em três classes de qualidade denominadas baixa, média e alta. A análise discriminante revelou duas funções capazes de classificar novas observações nas classes de qualidade. As funções discriminantes conseguiram classificar corretamente mais de 51% das árvores com base no poder calorífico superior, 65% com base na densidade energética, 89% no teor de cinzas e 85% no estoque energético. As variáveis biométricas, energéticas e meteorológicas contribuíram para a discriminação das classes de qualidade.