Uma abordagem bayesiana para a modelagem do crescimento e produção florestal de eucalipto
dc.contributor.advisor | Silva, Gilson Fernandes da | |
dc.contributor.advisor-co | Silva, Wellington Betencurte da | por |
dc.contributor.referee | Binoti, Daniel Henrique Breda | por |
dc.contributor.referee | Mendonça, Adriano Ribeiro de | por |
dc.date.accessioned | 2019-05-15T02:03:37Z | |
dc.date.available | 2019-05-14 | |
dc.date.available | 2019-05-15T02:03:37Z | |
dc.identifier.citation | MANHÃES, Letícia da Paschoa. Uma abordagem bayesiana para a modelagem do crescimento e produção florestal de eucalipto. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) – Universidade Federal do Espírito Santo, Jerônimo Monteiro, 2019. | por |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufes.br/handle/10/11144 | |
dc.publisher | Universidade Federal do Espírito Santo | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.course | Mestrado em Ciências Florestais | por |
dc.publisher.initials | UFES | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais | por |
dc.subject.br-rjbn | Eucalipto | por |
dc.subject.br-rjbn | Povoamento florestal | por |
dc.subject.br-rjbn | Teoria bayesiana de decisão estatística | por |
dc.subject.br-rjbn | Inferência (Lógica) | por |
dc.subject.cnpq | Recursos Florestais e Engenharia Florestal | por |
dc.subject.udc | 630 | |
dc.title | Uma abordagem bayesiana para a modelagem do crescimento e produção florestal de eucalipto | por |
dc.type | masterThesis | en |
dcterms.abstract | A utilização de técnicas de modelagem do crescimento e produção de povoamentos florestais como suporte ao planejamento e gerenciamento é de fundamental importância no setor florestal. Uma das maneiras de se realizar este tipo de modelagem é por meio de modelos em nível de povoamento, sendo o modelo de Clutter o mais difundido no Brasil. Existem inúmeras abordagens utilizadas para quantificar a produção de povoamentos florestais, com destaque para análise de regressão. Dessa forma, este trabalho teve como objetivo realizar a estimação dos parâmetros do modelo de Clutter pelo método Bayesiano, para a modelagem do crescimento e produção florestal de maneira acurada. Os dados utilizados são provenientes de plantios clonais eucalipto localizados na região Centro-oeste do estado de Minas Gerais. Os parâmetros do modelo de Clutter foram ajustados pelo método clássico de mínimos quadrados em dois estágios e pelo método Bayesiano utilizando o filtro de partícula de amostragem por importância e reamostragem sequencial (SIR). Os dados foram divididos por classe de produtividade e propostos nove tratamentos, combinando número de partículas (50, 100 e 500) e o desvio do modelo (1%, 5% e 10%), para volume e área basal. As metodologias foram avaliadas por meio das estatísticas: raiz do quadrado médio do erro (RMSE (%)); BIAS (%); e análises gráficas, e para os tratamentos foi realizada a análise de variância juntamente com o teste de médias de Tukey. A partir das estatísticas avaliativas, observou-se o bom desempenho no ajuste clássico do modelo de Clutter e também utilizando o filtro SIR. Para todos os tratamentos, o filtro utilizado conseguiu estimar bem os valores, filtrando as incertezas provenientes do desvio do modelo, para dados de volume e área basal. Com isso, conclui-se que a metodologia do filtro SIR aplicada ao modelo de Clutter para estimação de volume e área basal, foi acurada e mostra-se uma ferramenta promissora na área florestal uma vez que pesquisas utilizando essa abordagem ainda são escassas. Palavras-chave: Inferência Bayesiana; Filtro de partículas; Modelos de Povoamento Total; Eucalipto. | por |
dcterms.alternative | A Bayesian approach to the modeling of growth and forest production of Eucalyptus | en |
dcterms.creator | Manhães, Letícia da Paschoa | |
dcterms.format | Text | en |
dcterms.issued | 2019-02-26 | |
dcterms.language | por | en |
dcterms.subject | Inferência Bayesiana | por |
dcterms.subject | Filtro de partículas | por |
dcterms.subject | Modelos de Povoamento Total | por |
dcterms.subject | Bayesian Inference | en |
dcterms.subject | Particles filter | en |
dcterms.subject | Models at Whole Stand Leve | en |
dcterms.subject | Eucalyptus | en |
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