Modelos hipsométricos ajustados para um fragmento de cerrado Sensu stricto tocantinense

Para uma redução dos custos de inventário florestal, os modelos hipsométricos são de grande valia. O presente trabalho teve como objetivo ajustar e avaliar modelos de relação hipsométrica em área de Cerrado em processo regenerativo situada no município de Gurupi (TO). Foram testados dez modelos, in...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Igor Elói Silva Machado, Paulo Cesar Alves de Oliveira Medeiros, Marla Guedes Cordeiro Carvalho, Claudia Alicia Marin Perez, Thiago Franco Santana, Valdir Carlos de Lima Andrade
Format: Article
Language:English
Published: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais 2019-05-01
Series:Revista Agrogeoambiental
Subjects:
Online Access:https://agrogeoambiental.ifsuldeminas.edu.br/index.php/Agrogeoambiental/article/view/1174
Description
Summary:Para uma redução dos custos de inventário florestal, os modelos hipsométricos são de grande valia. O presente trabalho teve como objetivo ajustar e avaliar modelos de relação hipsométrica em área de Cerrado em processo regenerativo situada no município de Gurupi (TO). Foram testados dez modelos, incluindo cinco lineares e cinco não lineares, no qual os ajustes foram realizados por meio do software R for Windows. Foram utilizados como critério de seleção do ajuste dos modelos os parâmetros estatísticos do coeficiente de determinação ajustado (R²aj.), o erro padrão residual (sHH) e a análise gráfica dos resíduos e, em seguida, a validação dos melhores modelos ajustados. As melhores estatísticas de ajuste foram para os modelos não lineares, com destaque para o modelo de Gompertz (modelo 7), R²aj: 0,489 e sHH: 17,58%. Os modelos, em geral, superestimaram a altura, atingindo até 40 % a mais do que a altura das plantas reais. Diante disso, seis modelos foram para a validação, sendo dois lineares e quatro não lineares. O melhor modelo com a predição foi o Prodan não linear (modelo 10), que obteve melhores valores estatísticos e variação gráfica. Conclui-se que os modelos não lineares explicaram melhor a variável dependente altura.
ISSN:1984-428X
2316-1817