Uso de regressão quantílica na predição da produção de povoamentos de eucalipto

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Farias, Aline Araújo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Florestas - Medição; Eucalipto - Crescimento - Modelos matemáticos; Análise de regressão; Clonagem; Manejo Florestal
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/22436

A análise de regressão é fundamental na mensuração florestal para ajustar equações e predizer atributos de árvores, tais como, peso, altura, volume e a produção presente e futura por unidade de área das florestas equiâneas ou inequiâneas. Entretanto, quando os dados apresentam dispersão elevada em torno da média da variável de interesse, pode ocorrer problemas de estimação, sendo recomendado o uso de outros métodos além dos mínimos quadrados ordinários (MQO). Assim, o objetivo desse trabalho foi avaliar o uso de regressão quantílica na modelagem da produção de povoamentos de eucalipto. Além disso, objetivou-se predizer o volume/hectare com base em projeções para diferentes percentis da distribuição dos volumes, e comparar essas estimativas com as obtidas por meio do modelo de Clutter (1963). Os dados foram provenientes de plantios clonais de Eucalyptus grandis x E. urophylla, localizados no norte da Bahia, com idades entre 20 a 89 meses. O conjunto total de parcelas permanentes foi dividido em 53 parcelas, destinadas ao processo de modelagem, e 56 parcelas, para a validação. Os ajustes das equações do modelo de Clutter e da regressão quantílica foram realizados empregando-se o software estatístico R. Os sistemas de projeção dos volumes, isto é, Clutter e regressão quantílica, foram avaliados com base em gráficos de dispersão do erro relativo e gráficos dos volumes observados versus estimados, bem como por meio das estatísticas BIAS (%) e raiz quadrada do erro médio (RQEM%). No processo de validação, as projeções de volume por meio da regressão quantílica, da idade inicial de 29 até 89 meses de idade, resultaram em maior precisão e exatidão das estimativas em relação às obtidas através do modelo de Clutter. Sendo assim, a regressão quantílica mostrou-se eficiente para predizer e projetar volumes para diferentes idades de um povoamento florestal.