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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
18/10/2016 |
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Data da última atualização: |
26/10/2016 |
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Autoria: |
GONÇALVES, J. C.; CARVALHO, S. de P. C. e; OLIVEIRA, A. D. de; GOMIDE, L. R. |
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Título: |
Comparação dos modelos prognósticos de Clutter e da função logística. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 36, n. 87, p. 311-317, jul./set. 2016. |
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DOI: |
10.4336/2016.pfb.36.87.1230 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste estudo foi comparar o desempenho de dois modelos não-lineares e o sistema de equações simultâneas de Clutter na progrnose do volume de madeira em povoamentos clonais e superestoocados de Eucalyptus spp no Espírito Santo, Brasil. Para fins de avaliação da qualidade dos ajustes e comparação dos modelos, foi utilizado o Erro Padrão da Média Percentual, os Critérios de Informação de Akaike e Bayesiano, complementados pela análise gráfica dos resíduos padronizados. A inclusão das covariáveis, sítio e área basal, nos sistemas não-lineares de projeção em volume garantiram uma melhoria expressiva na acurácia das estimativas para a função logística com erros reduzidos em até quatro vezes. Verificou-se ainda que a função logística com inclusão de variáveis foi altamente superior a sua forma original de ajuste e mais coerente quando comparada ao sistema de equações simultâneas de Clutter. Os resultados permitiram inferir ainda sobre a superioridade do sistema não-linear de modelagem indicando valores de incremento médio anual máximos próximos a 5 anos, o que o torna condizente com a realidade das plantações florestais de eucalipto para produção de biomassa no Brasil. |
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Palavras-Chave: |
Biometria florestal; Crescimento e produção florestal; Forest yield; Forests biometric; Modelos não lineares; Non-linear models. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/149003/1/1230-14550-1-PB.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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| Registros recuperados : 2 | |
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