Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal

CERNE

Samuel De Pádua Chaves E Carvalho²  Natalino Calegario¹  Fabyano Fonseca E Silva¹  Luís Antônio Coimbra Borges¹  Adriano Ribeiro De Mendonça¹  Mariana Peres De Lima¹ 

[1] ,Universidade de São Paulo Escola Superior Luiz de Queiroz Departamento de Ciências FlorestaisPiracicaba SP ,Brasil

关键词: Modelos estocásticos;    predição;    crescimento e produção florestal;    Probability models;    prediction;    forestry growth and yield;   

DOI  :  10.1590/S0104-77602011000400013

来源: SciELO

【 摘 要 】

Neste trabalho, objetivou-se propor o uso de modelos não lineares generalizados na predição da área basal e do crescimento e produção em volume total do híbrido Eucalyptus urocamaldulensis, em um plantio localizado na região central do estado de Minas Gerais, pertencente à V& M Florestal. A metodologia proposta permite trabalhar com os dados na sua forma original sem a necessidade de transformações de variáveis, e gerar modelos mais precisos. Para a avaliação da qualidade de ajuste dos modelos propostos, foram utilizados os critérios de informação Bayesiano, de Akaike e o teste de razão da máxima verossimilhança, além do erro padrão residual e percentual, e dos gráficos de resíduos. Os modelos se mostraram com uma boa performance, altamente precisos e parcimoniosos nas estimativas das variáveis propostas, com erros reduzidos para 12% em área basal e 4% para predição volumétrica.

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