Modelo de crescimento e produção florestal sob oscilações climáticas
DOI:
https://doi.org/10.4336/2025.pfb.45e202502328Palavras-chave:
Previsão, Distribuição probabilística, Variabilidade climáticaResumo
Modelos de crescimento e produção florestal são essenciais para prever a dinâmica dos povoamentos e auxiliar no planejamento do manejo das plantações. No entanto, os erros dessas estimativas são influenciados por diversos fatores, principalmente pela oscilação climática. Este estudo avaliou a performance de dois modelos de distribuição probabilística com predição de parâmetros, sendo o segundo uma versão aprimorada do primeiro, incorporando uma nova abordagem para a projeção da altura das árvores. Em uma segunda etapa, os erros de prognose foram comparados graficamente com variáveis climáticas. Foram utilizados dados de inventários florestais contínuos do monocultivo seminal de Khaya grandifoliola e de renques de Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis cv. GG100 em dois sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta (ILPF), localizados em Sete Lagoas, Minas Gerais. A validação das projeções foi realizada por meio do teste de Kolmogorov-Smirnov e do cálculo do erro percentual do volume de madeira projetado. Os resultados indicam que oscilações climáticas interferem nos erros dos modelos. O modelo aprimorado reduziu os erros das estimativas, melhorando a acurácia das projeções.
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Referências
Allen, R. G. et al. (ed.). The ASCE standardized reference evapotranspiration equation. Reston: American Society of Civil Engineers, 2005. DOI: https://doi.org/10.1061/9780784408056
Azevedo, G. B. et al. Modelagem da produção em nível de povoamento e por distribuição diamétrica em plantios de eucalipto. Scientia Florestalis, v. 44, n. 110, p. 383-392, 2016. DOI: https://doi.org/10.18671/scifor.v44n110.11
Berger, R. W. & Lawrence, K. Estimating Weibull parameters by linear and nonlinear regression. Technometrics, v. 16, n. 4, p. 617-619, 1974. DOI: https://doi.org/10.1080/00401706.1974.10489245
Campos, B. P. F. et al. Predição da altura total de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais. Pesquisa Florestal Brasileira, v. 36, n. 88, p. 375-385, 2016. DOI: https://doi.org/10.4336/2016.pfb.36.88.1166
Campos, J. C. C. & Leite, H. G. Modelos de distribuição de diâmetros. In: Campos, J. C. C. & Leite, H. G. Mensuração florestal: perguntas e respostas. 5. ed. Viçosa, MG: UFV, 2017. cap. 4, 548 p.
Cao, Q. V. Predicting parameters of a Weibull function for modeling diameter distribution. Forest Science, v. 50, n. 5, p. 682-685, 2004. DOI: https://doi.org/10.1093/forestscience/50.5.682
Costa, T. C. C. et al. CalcMadeira: cálculo de peças de madeira roliça e serrada. In: Oliveira, R. J. de (org.). Engenharia florestal: desafios, limites e potencialidade. Rio de Janeiro: Científica Digital, 2020. 898 p. DOI: https://doi.org/10.37885/200600517
Costa, T. C. C. & Guimarães, A. L. Estimation of the Weibull distribution form parameter as a function of the scale parameter by the percentile method. Floresta, v. 52, n. 4, p. 531-540, 2022. DOI: https://doi.org/10.5380/rf.v52i4.84893
Costa, T. C. C. et al. Algorithm for the projection of forest growth and production. Floresta, v. 53, n. 1, p. 99-109, 2023. DOI: https://doi.org/10.5380/rf.v53i1.85562
Gschwantner, T. et al. Plot level estimation procedures and models. In: Gasparini, P. et al. (ed.). Italian National Forest Inventory: methods and results of the third survey. Cham: Springer, 2022. (Springer Tracts in Civil Engineering).
Gupta, R. & Sharma, L. K. The process-based forest growth model 3-PG for use in forest management: a review. Ecological Modelling, v. 397, p. 55-73, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.01.007
Houghton, D. R. & Gregoire, T. G. Minimum subsamples of tree heights for accurate estimation of Loblolly Pine plot volume. Southern Journal of Applied Forestry, v. 17, n. 3, p. 124-129, 1993. DOI: https://doi.org/10.1093/sjaf/17.3.124
Hudak, D. & Tiryakioǧlu, M. On estimating percentiles of the weibull distribution by the linear regression method. Journal of Materials Science, v. 44, p. 1959-1964, 2009. DOI: https://doi.org/10.1007/s10853-009-3306-1
Leite, H. G. et al. Comparação entre predição e projeção da distribuição de diâmetros de povoamentos de eucalipto submetidos a desbastes. Revista Árvore, v. 37, n. 2, p. 321-328, 2013. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-67622013000200013
Lima, R. A. F. et al. Modeling tree diameter distributions in natural forests: an evaluation of 10 statistical models. Forest Science, v. 61, n. 2, p. 320-327, 2015. DOI: https://doi.org/10.5849/forsci.14-070
Miguel, E. P. et al. Using the Weibull function for prognosis of yield by diameter class in Eucaliptus urophylla stands. Cerne, v. 16, n. 1, p. 94-104, 2010. DOI: https://doi.org/10.1590/S0104-77602010000100011
Miranda, R. et al. Prediction system for diameter distribution and wood production of eucalyptus. Floresta e Ambiente, v. 25, n. 3, e20160548, 2018. DOI: https://doi.org/10.1590/2179-8087.054816
Nicoletti, M. F. et al. Exatidão de dendrômetros ópticos para determinação de volume de árvores em pé. Ciência Florestal, v. 25, n. 2, p. 395-404, 2015. DOI: https://doi.org/10.5902/1980509818458
Ogana, F. N. et al. Tree size distribution modelling: moving from complexity to finite mixture. Journal of Forest and Environmental Science, v. 36, n. 1, p. 7-16, 2020.
Oliveira, C. M. M. et al. Modelo 3-PG na previsão do potencial produtivo de áreas para plantios comerciais de Eucalyptus spp. Ciência Florestal, v. 28, n. 1, p. 249-262, 2018. DOI: https://doi.org/10.5902/1980509831580
Oliveira, E. B. Softwares para manejo e análise econômica de plantações florestais. Colombo: Embrapa Florestas, 2011. 70 p. (Embrapa Florestas. Documentos, 2016).
Orellana, E. et al. Métodos de ajuste e procedimentos de seleção de funções probabilísticas para modelar a distribuição diamétrica em floresta nativa de araucária. Ciência Florestal, v. 27, n. 3, p. 969-980, 2017. DOI: https://doi.org/10.5902/1980509828668
Pogoda, P. et al. Modeling diameter distribution of Black Alder (Alnus glutinosa (L.) Gaertn.) stands in Poland. Forests, v. 10, n. 412, 2019. DOI: https://doi.org/10.3390/f10050412
Poudel, K. P. & Cao, Q. V. Evaluation of methods to predict Weibull parameters for characterizing diameter distributions. Forest Science, v. 59, n. 2, p. 243-252, 2013. DOI: https://doi.org/10.5849/forsci.12-001
Pretzsch, H. et al. Forest stand growth dynamics in Central Europe have accelerated since 1870. Nature Communications, v. 5, p. 1-10, 2014. DOI: https://doi.org/10.1038/ncomms5967
Prodan, M. et al. Mensura forestal. 3. ed. San José: IICA. 1997.
Retslaff, F. A. S. et al. Prognose do crescimento e da produção em classes de diâmetro para povoamentos desbastados de Eucalyptus grandis no sul do Brasil. Revista Árvore, v. 36, n. 4, p. 719-732, 2012. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-67622012000400013
Ribeiro, A. et al. Estrutura da distribuição diamétrica em plantio experimental de candeia (Eremanthus erythropappus (dc.) Macleish). Ciência Florestal, v. 24, n. 4, p. 1055-1065, 2014. DOI: https://doi.org/10.5902/1980509816618
Rosa, S. L. K. et al. Dados da Nasa Power e de estações meteorológicas de superfície em diferentes climas na estimativa da evapotranspiração de referência. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 58, e03261, 2023. DOI: https://doi.org/10.1590/s1678-3921.pab2023.v58.03261
Sanquetta, C. R. et al. Inventários florestais: planejamento e execução. 3 ed. [S.l.]: Multi-Graphic, 2014. 406 p.
Silva, L. D. et al. O clima no Bioma Cerrado. In: Silva, L. D. et al. (org.). Sistema de informações para planejamento florestal no cerrado brasileiro. Piracicaba: ESALQ/USP, 2021. v. 2, cap. 2, p. 12-29.
Subedi, N., & Sharma, M. Climate-diameter growth relationships of black spruce and jack pine trees in boreal Ontario, Canada. Global Change Biology, v. 19, n. 2, p. 505-516, 2013. DOI: https://doi.org/10.1111/gcb.12033
Thornthwaite, C. W. & Mather, J. R. The water balance. Publications in Climatology, v. 8, n. 1, p. 1-104, 1955.
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