Modelagem não linear do perfil longitudinal de fustes de Pinus oocarpa



Document title: Modelagem não linear do perfil longitudinal de fustes de Pinus oocarpa
Journal: CERNE
Database: PERIÓDICA
System number: 000337202
ISSN: 0104-7760
Authors: 1
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4
Institutions: 1Instituto Estadual de Florestas de Minas Gerais, Claudio, Minas Gerais. Brasil
2Universidade Estadual de Goias, Ipameri, Goias. Brasil
3Universidade de Sao Paulo, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Piracicaba, Sao Paulo. Brasil
4Universidade Federal de Lavras, Departamento de Ciencias Florestais, Lavras, Minas Gerais. Brasil
Year:
Season: Abr-Jun
Volumen: 16
Number: 2
Pages: 177-184
Country: Brasil
Language: Portugués
Document type: Artículo
Approach: Aplicado, descriptivo
English abstract The increase of forest products demand in the market has been motivating researches in order to generate forest multiproducts with reduced costs. The main purpose of this study was to evaluate the precision of both linear (5 degree polynomial) and nonlinear (Logistic) models to estimate the stem profile of Pinus oocarpa. The data base is from a plantation located in Triângulo Mineriro region, Minas Gerais State, where the stem diameters of 140 trees were measured. The fitted precision equations were evaluated by the following criteria: Akaike information, Bayesian Information, residual graphic analysis, standard error estimate. The Logistic model showed higher precision in estimating the tree profile
Portuguese abstract Com o aumento da demanda de produtos florestais no mercado, o incentivo à pesquisas que aperfeiçoem a obtenção de multiprodutos das florestas com o menor custo é cada vez maior. Objetivou-se, neste trabalho, avaliar a precisão de um modelo linear (polinômio do 5° grau) e de um modelo não linear (logístico) na estimativa do perfil do fuste de Pinus oocarpa. A base de dados utilizada foi de um plantio de Pinus oocarpa, localizado no Triângulo Mineiro, originada da cubagem rigorosa de 140 árvores. As equações ajustadas foram avaliadas pelos seguintes critérios: critério de informação de Akaike, critério de informação Bayseiano, análise gráfica de resíduos e erro padrão da estimativa. O modelo logístico apresentou-se mais preciso na estimativa do perfil do fuste de Pinus oocarpa
Disciplines: Agrociencias
Keyword: Silvicultura,
Tecnología de la madera,
Biometría,
Manejo forestal,
Tronco,
Pinus oocarpa,
Pinaceae
Keyword: Agricultural sciences,
Silviculture,
Wood technology,
Biometrics,
Forest management,
Trunk,
Pinus oocarpa,
Pinaceae
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