Modelagem do crescimento e espacialização da capacidade produtiva de plantios de bolaina (Guazuma crinita Mart.) na Amazônia central peruana

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Elera Gonzáles, Duberlí Geomar
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Guazuma crinita; Árvores - Crescimento; Florestas - Manejo; Produtividade; Reflorestamento; Manejo Florestal
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/22110

Nos últimos quinze anos, plantios comerciais de Guazuma crinita Mart. (bolaina) têm sido implementados na Amazônia central peruana. No entanto, a realidade florestal do país indica que ainda ha grandes lacunas no conhecimento sobre o manejo da espécie. O objetivo deste estudo foi modelar o crescimento e espacializar a capacidade produtiva de plantios de Guazuma crinita Mart. na Amazônia central peruana. Dados do inventário florestal continuo (IFC), efetuado entre 2010 e 2016 em plantios comerciais, foram utilizados. Modelos hipsométricos, volumétricos, de índice de local em função da altura dominante (Hd) e diâmetro dominante (dapd) e, dois modelos de crescimento em nível de povoamento foram ajustados. O índice de local foi utilizado para estimar, espacializar e clas sificar capacidade produtiva na area de estudo, a través do uso de algoritmos de inteligência artificial. O modelo selecionado para estimar a altura individual das árvores resultou em: LnHt = 1,495483 - 5,596162da1r9"1 0,128607Ln(dap. I) + 0,394984Lndapd, no entanto os seis modelos ajustados geraram ajustes semelhantes e satisfatórios (r²> 0,88). Para estimar o volume individual das árvores a equação LnV = -9,222158 + 2,096362Lndap 0,604339Ln(Ht) com rº = 0,9756 foi selecionada. O modelo de Schumacher foi adotado para modelar o crescimento médio da Hd e dapd e classificar a capacidade produtiva dos plantios de G. crinita em função ao índice de local. O ajuste dos modelos de Clutter gerou um r² = 0.80 para a Área Basal futura (B2) e r² = 0,87 para o volume futuro(V2). Os resultados do ajuste dos modelos em nível de povoamento indicam que existe um efeito significativo e consistente da capacidade produtiva na área basal e que a relação funiconal Y = f(I,S,B) é adequada para os dados utilizados. O algaritmo Random Forest foi selecionado para espacializar a capacidade produtiva de G. Crinita em função de: ano do plantio, coordenadas de localização adas parcelas, NDVI e banda 5 da imagem LANDSAT-8 (2016), as bandas 2 e 5 da imagem LANDSAT-5 (2007) e a distância vertical à rede de hídrica.