Emprego de funções de densidade de probabilidade na modelagem da distribuição diamétrica de clones de Eucalyptus spp. no polo gesseiro do Araripe

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: ABREU, Yara Karolynne Lopes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal Rural de Pernambuco; Departamento de Estatística e Informática; Brasil; UFRPE; Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada
• Palavras-chave em Português: Distribuição diamétrica; Análise de variância; Eucalyptus; Eucalipto; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
• Link de acesso: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7241

Quando se opta pelo plantio de florestas energéticas é interessante conseguir quantificar e prognosticar o estoque dessas. A distribuição diamétrica é uma ferramenta simples e poderosa para caracterizar a estrutura de uma floresta, além de ser uma indicadora da estrutura do estoque em crescimento. Diante disto, objetiva-se, com a realização do presente trabalho, aplicar diferentes funções de densidade de probabilidade (fdp) para explicar o comportamento da distribuição diamétrica de clones de Eucalyptus spp. em função de diferentes idades e densidades populacionais no Polo Gesseiro do Araripe. Para tanto, se ajustou a distribuição diamétrica de três clones em cinco densidades de plantio (2m x 1m; 2m x 2m; 2m x 3m; 3m x 3m; 4m x 2m) pelas fdps Beta, Dagum, Gamma, Normal, SB Johnson e Weibull nas idades de 48, 54 e 60 meses. A escolha do melhor modelo foi baseada nos resultados de duas metodologias: ranqueamento de estatísticas e análise de variância com comparação de médias pelo teste de Tukey (5% de significância). Constatou-se que a função que melhor descreveu a distribuição do diâmetro dos clones de Eucalyptus spp foi a fdp Dagum, enquanto a Gamma apresentou os piores ajustes para a maioria dos cenários analisados. O método de seleção por ranqueamento, apesar de bastante utilizado na área florestal, tende a atribuir pesos distintos a estatísticas que não diferem entre si, enquanto a comparação de médias pelo teste de Tukey, apesar de não levar em consideração o número de parâmetros utilizados em cada função, é uma alternativa para entender o comportamento geral das estimativas e verificar se existem tendências de subestimação ou superestimação de valores.