ESTRATÉGIAS PARA A MODELAGEM DE VOLUMES INDIVIDUAIS DE ESPÉCIES NATIVAS COMERCIAIS NA AMAZÔNIA BRASILEIRA

Bruno Rafael Silva de Almeida

Defesa Pública: 13 de dezembro de 2024

Banca examinadora:

Profª. Dra. Lia de Oliveira Melo, Universidade Federal do Oeste do Pará, Primeira Examinadora.
Profª. Dra. Izabel Passos Bonete, Universidade Estadual do Centro-Oeste, Segunda Examinadora.
Prof. Dr. Alexandre Behling, Universidade Federal do Paraná, Terceiro Examinador.
Prof. Dr. Edilson Urbano, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Terceiro Examinador.
Prof. Dr. Afonso Figueiredo Filho, Universidade Estadual do Centro-Oeste, Orientador e Presidente da Banca Examinadora.

RESUMO:

O manejo florestal sustentável é uma das principais atividades desenvolvidas na Amazônia. No entanto, para manejar com eficiência as florestas naturais, é necessário conhecer a estrutura e estimar com acurácia seu estoque de madeira. Diante disso, o objetivo neste estudo foi testar e comparar diferentes estratégias e métodos de modelagem e coeficientes de downgrade para estimar volume comercial individual de espécies nativas da Amazônia, apontando o mais adequado para a estimativa do volume comercial. Os dados de diâmetro à 1,30 m do solo (DAP), altura comercial e volume comercial, utilizados nas estimativas, foram obtidos por meio de inventário florestal a 100%, cubagem e romaneio de toras da Unidade de Produção Anual de número dois (UPA-2),
localizada na Floresta Nacional do Tapajós, Belterra, Pará, Brasil. Os métodos utilizados para as estimativas de volume incluíram o fator de forma, modelos tradicionais sem estratificação (equação genérica) e com estratificação (equações por espécie e por classes de diâmetro), além de modelos de efeito misto e redes neurais artificiais (RNA). Esses métodos foram aplicados em duas fontes de dados: cubagem de fustes inteiros (cenário 1), considerando 13 posições relativas à altura comercial, e dados provenientes do romaneio de toras (cenário 2), fase do manejo em que a cubagem é realizada em toras que geralmente variam entre 4 e 7 metros de comprimento. As espécies estudadas foram Dipteryx odorata (Aubl.) Forsyth f., Hymenaea parvifolia Huber, Lecythis lurida (Miers)
S.A. Mori, Manilkara elata (Allemão ex Miq.) Monach e Mezilaurus itauba (Meisn.) Taub. ex Mez, que correspondem a 54% do volume total colhido na UPA-2. Nos ajustes por classes de diâmetro, foram utilizadas amplitudes de 15, 20 e 25 cm. Para comparar e selecionar o método mais acurado, foi considerado coeficiente de correlação de Pearson (rŷy), a raiz quadrada do erro médio (RQEM%), viés (bias) e a análise gráfica dos resíduos. Além das estimativas volumétricas, também foram gerados coeficientes de downgrades entre o volume comercial inventariado e colhido. Os resultados obtidos nos cenários avaliados foram semelhantes, no entanto os métodos apresentaram melhores estatísticas no ajuste com os dados de cubagem. Nesse cenário, os erros variaram de 8,86 a 13,56% para os melhores ajustes de cada método. Já para os dados de romaneio, os erros foram mais altos, variando de 15,13 a 34,90%. As estimativas por meio de fatores de forma resultaram nos maiores erros em comparação com os outros métodos, em ambos os cenários, não sendo recomendados sua aplicação. Os modelos genéricos também apresentaram acurácia relativamente baixa, sendo mais acurados apenas em relação ao fator de forma. No entanto, a implementação de estratificação nos modelos tradicionais de regressão melhorou a acurácia das estimativas de volume. Tanto nas equações genéricas quanto nas estratificadas, os modelos de dupla entrada foram mais acurados em comparação ao modelo de Husch, de simples entrada,
especialmente o modelo de Schumacher e Hall, que se destacou como o mais eficiente em todas as situações. A modelagem de efeito misto, embora promissora, foi ligeiramente menos acurada do que os modelos tradicionais estratificados por espécie. No entanto, as estimativas realizadas com o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) apresentaram o melhor desempenho estatístico em ambos os cenários analisados, destacando-se como o método mais adequado e recomendado para a estimativa do volume comercial. Por fim, os coeficientes de downgrade são ferramentas eficazes para aumentar a acurácia das estimativas de volume a ser colhido, fornecendo previsões mais realistas e contribuindo para a otimização e o planejamento das operações florestais.