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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
23/10/2013 |
Data da última atualização: |
24/01/2018 |
Autoria: |
BINOTI, D. H. B.; BINOTI, M. L. M. da S.; LEITE, H. G. |
Afiliação: |
Daniel Henrique Breda Binoti; Mayra Luiza Marques da Silva Binoti; Helio Garcia Leite. |
Título: |
Utilização da função pearson tipo V, Weibull e hiperbólica para modelagem da distribuição de diâmetros. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 33, n. 75, p. 279-286, jul./set. 2013. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Objetivou-se neste estudo avaliar a eficiência da função log-Pearson tipo V para a descrição da estrutura diamétrica de povoamentos equiâneos de eucaliptos, bem como propor um modelo de distribuição diamétrica utilizando essa função. A modelagem realizada pela função log-Pearson tipo V foi comparada com a modelagem realizada com a função Weibull e hiperbólica. Para isso utilizou-se dados de parcelas permanentes de eucalipto, localizadas na região centro oeste do estado de Minas Gerais. A função Pearson tipo V foi testada em três diferentes configurações, com três e dois parâmetros, e tendo o parâmetro de locação substituído pelo diâmetro mínimo da parcela. A aderência das funções aos dados foi comprovada pela aplicação do teste Kolmogorov-Sminorv (K-S). Todos os ajustes apresentaram aderência aos dados pelo teste KS. As funções Weibull e hiperbólica apresentaram desempenho superior ao demonstrado pela função Pearson tipo V. |
Palavras-Chave: |
Espécie exótica; Espécie florestal; Funções de densidade; Growth and yield models; Probabilidade; Probability density functions. |
Thesagro: |
Eucalipto. |
Thesaurus Nal: |
Eucalyptus. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/91399/1/PFB279-286.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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5. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | CAMPOS, B. P. F.; SILVA, G. F. da; BINOTI, D. H. B.; MENDONÇA, A. R. de; LEITE, H. G. Predição da altura total de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 36, n. 88, p. 375-385, out./dez. 2016.Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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