{"id":4673,"date":"2025-03-28T14:50:50","date_gmt":"2025-03-28T17:50:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/?p=4673"},"modified":"2025-12-02T13:10:37","modified_gmt":"2025-12-02T16:10:37","slug":"estrategias-para-a-modelagem-de-volumes-individuais-de-especies-nativas-comerciais-na-amazonia-brasileira","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/2025\/03\/28\/estrategias-para-a-modelagem-de-volumes-individuais-de-especies-nativas-comerciais-na-amazonia-brasileira\/","title":{"rendered":"ESTRAT\u00c9GIAS PARA A MODELAGEM DE VOLUMES INDIVIDUAIS DE ESP\u00c9CIES NATIVAS COMERCIAIS NA AMAZ\u00d4NIA BRASILEIRA"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text]Bruno Rafael Silva de Almeida<\/strong><\/p>\n

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Defesa P\u00fablica:<\/strong> 13 de dezembro de 2024<\/p>\n

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Banca examinadora:<\/strong><\/p>\n

Prof\u00aa. Dra. Lia de Oliveira Melo, Universidade Federal do Oeste do Par\u00e1, Primeira Examinadora.
\nProf\u00aa. Dra. Izabel Passos Bonete, Universidade Estadual do Centro-Oeste, Segunda Examinadora.
\nProf. Dr. Alexandre Behling, Universidade Federal do Paran\u00e1, Terceiro Examinador.
\nProf. Dr. Edilson Urbano, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Terceiro Examinador.
\nProf. Dr. Afonso Figueiredo Filho, Universidade Estadual do Centro-Oeste, Orientador e Presidente da Banca Examinadora.<\/p>\n

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RESUMO:<\/strong><\/p>\n

O manejo florestal sustent\u00e1vel \u00e9 uma das principais atividades desenvolvidas na Amaz\u00f4nia. No entanto, para manejar com efici\u00eancia as florestas naturais, \u00e9 necess\u00e1rio conhecer a estrutura e estimar com acur\u00e1cia seu estoque de madeira. Diante disso, o objetivo neste estudo foi testar e comparar diferentes estrat\u00e9gias e m\u00e9todos de modelagem e coeficientes de downgrade para estimar volume comercial individual de esp\u00e9cies nativas da Amaz\u00f4nia, apontando o mais adequado para a estimativa do volume comercial. Os dados de di\u00e2metro \u00e0 1,30 m do solo (DAP), altura comercial e volume comercial, utilizados nas estimativas, foram obtidos por meio de invent\u00e1rio florestal a 100%, cubagem e romaneio de toras da Unidade de Produ\u00e7\u00e3o Anual de n\u00famero dois (UPA-2),
\nlocalizada na Floresta Nacional do Tapaj\u00f3s, Belterra, Par\u00e1, Brasil. Os m\u00e9todos utilizados para as estimativas de volume inclu\u00edram o fator de forma, modelos tradicionais sem estratifica\u00e7\u00e3o (equa\u00e7\u00e3o gen\u00e9rica) e com estratifica\u00e7\u00e3o (equa\u00e7\u00f5es por esp\u00e9cie e por classes de di\u00e2metro), al\u00e9m de modelos de efeito misto e redes neurais artificiais (RNA). Esses m\u00e9todos foram aplicados em duas fontes de dados: cubagem de fustes inteiros (cen\u00e1rio 1), considerando 13 posi\u00e7\u00f5es relativas \u00e0 altura comercial, e dados provenientes do romaneio de toras (cen\u00e1rio 2), fase do manejo em que a cubagem \u00e9 realizada em toras que geralmente variam entre 4 e 7 metros de comprimento. As esp\u00e9cies estudadas foram Dipteryx odorata (Aubl.) Forsyth f., Hymenaea parvifolia Huber, Lecythis lurida (Miers)
\nS.A. Mori, Manilkara elata (Allem\u00e3o 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 di\u00e2metro, foram utilizadas amplitudes de 15, 20 e 25 cm. Para comparar e selecionar o m\u00e9todo mais acurado, foi considerado coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson (ry\u0302y), a raiz quadrada do erro m\u00e9dio (RQEM%), vi\u00e9s (bias) e a an\u00e1lise gr\u00e1fica dos res\u00edduos. Al\u00e9m das estimativas volum\u00e9tricas, tamb\u00e9m foram gerados coeficientes de downgrades entre o volume comercial inventariado e colhido. Os resultados obtidos nos cen\u00e1rios avaliados foram semelhantes, no entanto os m\u00e9todos apresentaram melhores estat\u00edsticas no ajuste com os dados de cubagem. Nesse cen\u00e1rio, os erros variaram de 8,86 a 13,56% para os melhores ajustes de cada m\u00e9todo. J\u00e1 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 compara\u00e7\u00e3o com os outros m\u00e9todos, em ambos os cen\u00e1rios, n\u00e3o sendo recomendados sua aplica\u00e7\u00e3o. Os modelos gen\u00e9ricos tamb\u00e9m apresentaram acur\u00e1cia relativamente baixa, sendo mais acurados apenas em rela\u00e7\u00e3o ao fator de forma. No entanto, a implementa\u00e7\u00e3o de estratifica\u00e7\u00e3o nos modelos tradicionais de regress\u00e3o melhorou a acur\u00e1cia das estimativas de volume. Tanto nas equa\u00e7\u00f5es gen\u00e9ricas quanto nas estratificadas, os modelos de dupla entrada foram mais acurados em compara\u00e7\u00e3o ao modelo de Husch, de simples entrada,
\nespecialmente o modelo de Schumacher e Hall, que se destacou como o mais eficiente em todas as situa\u00e7\u00f5es. A modelagem de efeito misto, embora promissora, foi ligeiramente menos acurada do que os modelos tradicionais estratificados por esp\u00e9cie. No entanto, as estimativas realizadas com o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) apresentaram o melhor desempenho estat\u00edstico em ambos os cen\u00e1rios analisados, destacando-se como o m\u00e9todo mais adequado e recomendado para a estimativa do volume comercial. Por fim, os coeficientes de downgrade s\u00e3o ferramentas eficazes para aumentar a acur\u00e1cia das estimativas de volume a ser colhido, fornecendo previs\u00f5es mais realistas e contribuindo para a otimiza\u00e7\u00e3o e o planejamento das opera\u00e7\u00f5es florestais.<\/p>\n

\"PDF\"<\/a><\/p>\n

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