Uma abordagem bayesiana para a modelagem do crescimento e produção florestal de eucalipto

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dc.contributor.advisor-co1Silva, Wellington Betencurte da
dc.contributor.advisor1Silva, Gilson Fernandes da
dc.contributor.authorManhães, Letícia da Paschoa
dc.contributor.referee1Binoti, Daniel Henrique Breda
dc.contributor.referee2Mendonça, Adriano Ribeiro de
dc.date.accessioned2019-05-15T02:03:37Z
dc.date.available2019-05-14
dc.date.available2019-05-15T02:03:37Z
dc.date.issued2019-02-26
dc.description.abstract
dc.description.resumoA 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.
dc.formatText
dc.identifier.citationMANHÃES, 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.
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/11144
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Ciências Florestais
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Agrárias e Engenharias
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Florestais
dc.rightsopen access
dc.subjectBayesian Inferenceeng
dc.subjectParticles filtereng
dc.subjectModels at Whole Stand Leveeng
dc.subjectEucalyptuseng
dc.subjectInferência Bayesianapor
dc.subjectFiltro de partículaspor
dc.subjectModelos de Povoamento Totalpor
dc.subject.br-rjbnEucalipto
dc.subject.br-rjbnPovoamento florestal
dc.subject.br-rjbnTeoria bayesiana de decisão estatística
dc.subject.br-rjbnInferência (Lógica)
dc.subject.cnpqRecursos Florestais e Engenharia Florestal
dc.subject.udc630
dc.titleUma abordagem bayesiana para a modelagem do crescimento e produção florestal de eucalipto
dc.title.alternativeA Bayesian approach to the modeling of growth and forest production of Eucalyptus
dc.typemasterThesis
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