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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
10/11/2015 |
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Data da última atualização: |
10/11/2015 |
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Autoria: |
MARCON, F.; TÉO, S. J.; SCHNEIDER, C. R.; SANTOS, F. B. dos; CHIARELLO, K. M. A.; FIORENTIN, L. D. |
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Título: |
Modelagem da distribuição diamétrica de um fragmento de floresta ombrófila mista em Lebon Régis, SC. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Floresta, Curitiba, v. 45, n. 2, p. 337-348, abr./jun. 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi ajustar e selecionar diferentes funções de densidade de probabilidades (FDP), tais como Normal, Ln-normal, Gamma (Adaptada), Beta (Adaptada), Exponencial, Weibull 3P, Sb de Johnson, Weber e Péllico Netto, para descrever a distribuição diamétrica de todas as espécies e das sete espécies com maior valor de importância de um fragmento de Floresta Ombrófila Mista em Lebon Régis, SC. O processamento dos dados foi realizado por meio da ferramenta ?Solver? MS Excel 2007, a qual utiliza o algoritmo linear de gradiente reduzido generalizado (GRG) na interação dos parâmetros. Os critérios de seleção utilizados foram o teste de Kolmogorov-Smirnov e as estatísticas de ajuste e precisão. De acordo com os resultados, a função que melhor representou a distribuição diamétrica considerando todas as espécies do fragmento florestal foi a Sb de Johnson. Quando consideradas as sete espécies individualmente, a função Ln-normal melhor descreveu a distribuição diamétrica de Myrcia sp. e Myrsine gardneriana (Aubl.) DC. Já para Ocotea porosa (Nees & C. Mart.) Barroso e Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze, a função de melhor aderência foi Gamma (Adaptada), e para Ocotea elegans Mez, Mimosa scabrella Benth. e Styrax leprosus Hook. & Arn., as funções de melhor desempenho foram Weibull 3P, Péllico Netto e Normal, respectivamente. |
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Palavras-Chave: |
Estrutura horizontal; Floresta com Araucária; Função de densidade de probabilidade. |
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Categoria do assunto: |
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Marc: |
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653 $aEstrutura horizontal
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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