ArtigosArtigoshttp://hdl.handle.net/123456789/131502024-03-29T12:07:57Z2024-03-29T12:07:57ZTeste do qui-quadrado (x²) para análise de dependência entre variáveis qualitativas e quantitativas de matrizes de interação utilizadas em avaliação de impactos ambientais de um programa de fomento florestalValdetaro, Erlon BarbosaSilva, EliasLeite, Helio Garciahttp://hdl.handle.net/123456789/183832016-07-28T17:38:08Z2016-01-01T00:00:00ZTeste do qui-quadrado (x²) para análise de dependência entre variáveis qualitativas e quantitativas de matrizes de interação utilizadas em avaliação de impactos ambientais de um programa de fomento florestal
Valdetaro, Erlon Barbosa; Silva, Elias; Leite, Helio Garcia
No sentido geral, objetivou-se, com esse capítulo, avaliar a influência das variáveis qualitativas das matrizes de interação de impactos ambientais sobre os resultados apresentados pelas variáveis quantitativas (grau de impacto), através do teste estatístico do qui-quadrado. Como objetivo específico, buscou-se avaliar os quadros de contingência, preparados para o teste de qui-quadrado, como alternativa de síntese de informações das matrizes de interação.
2016-01-01T00:00:00ZLógica neuro-fuzzy aplicada à avaliação de impactos ambientais de um programa de fomento florestalValdetaro, Erlon BarbosaSilva, EliasLeite, Helio Garciahttp://hdl.handle.net/123456789/183822016-07-28T17:35:37Z2016-01-01T00:00:00ZLógica neuro-fuzzy aplicada à avaliação de impactos ambientais de um programa de fomento florestal
Valdetaro, Erlon Barbosa; Silva, Elias; Leite, Helio Garcia
O objetivo geral do estudo foi avaliar a eficiência do emprego da lógica neuro-fuzzy na avaliação de impactos ambientais realizada para um programa de fomento florestal com o método de matrizes de interação. Os objetivos específicos foram: avaliar, pelo uso da lógica neuro-fuzzy, a possibilidade de estimar o grau de impacto ambiental (avaliação quantitativa) a partir de suas variáveis qualitativas; verificar o potencial de síntese de algumas informações extraídas das matrizes de interação, por meio do uso de gráficos, facilitando o seu entendimento e tornando mais compreensível os seus resultados em audiências públicas ou mesmo para os técnicos que avaliam os estudos.
2016-01-01T00:00:00ZHeight-diameter models for three forest types in southern BrazilVibrans, Alexander ChristianMoser, PaoloOliveira, Laio ZimermannMaçaneiro, João Paulo dehttp://hdl.handle.net/123456789/169112016-02-16T11:48:06Z2015-05-01T00:00:00ZHeight-diameter models for three forest types in southern Brazil; Modelos hipsométricos para três tipologias florestais do Sul do Brasil
Vibrans, Alexander Christian; Moser, Paolo; Oliveira, Laio Zimermann; Maçaneiro, João Paulo de
Total tree height (h) is often difficult to measure in natural forests. Regression models based on easily accessed variables like DBH (d) can be an alternative, since their assumptions are validated. The aims of this study are to: (i) calibrate specific and generic h-d models for three forest types (Seasonal Deciduous Forest, DEC; Mixed Ombrophilous Forest, MIX; and Dense Rainforest, DEN) in Santa Catarina state testing the regression assumptions and evaluating model quality; (ii) verify different h-d relationship between forest types. The dataset (1,766 measured tree h and 3,150 estimated h) was collected by Santa Catarina Forest and Floristic Inventory (IFFSC) in 418 systematically located sample plots. Models were calibrated for two datasets, one containing hypsometer measurements, the other h estimations made by field crews. Specific models were calibrated for species with at least 30 sampled trees. Residual normality, randomness and heteroskedasticity were evaluated by analytical methods. Confidence bands were generated by the Working-Hotelling method; z test for means was applied to compare models based on the two databases. The statistical parameters such as corrected Akaike Information Criterion provided evidences that logarithmic models were better adjusted to the data. Both datasets were statistically different for DEN and MIX. Differences in h-d relationships were found between forest types. The use of calibrated h-d models is an alternative for studying the relationships between these variables and to assess vertical structure patterns of forest communities, when h measurements are not feasible, although, for situations that more accurate h values are needed, they will not always provide reliable predictions.; Em florestas naturais, a altura total das árvores (h) é, muitas vezes, difícil de medir. Nesses casos, modelos de regressão baseados em variáveis de fácil medição, como o DAP (d), são uma alternativa, desde que seus pressupostos sejam atendidos. Neste estudo, objetivou-se i) o ajuste de modelos hipsométricos para três tipologias florestais de Santa Catarina (Floresta Estacional Decidual, Floresta Ombrófila Mista, Floresta Ombrófila Densa), testando os pressupostos e avaliando a qualidade dos ajustes; ii) verificação de diferenças das relações hipsométricas entre as tipologias florestais e entre os modelos ajustados baseados em alturas medidas e estimadas. Os dados de 1.766 alturas medidas e 3.150 alturas estimadas em campo foram coletados pelo Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina (IFFSC), em 418 unidades amostrais. Os modelos foram ajustados para ambos os conjuntos de dados. Modelos específicos foram ajustados para espécies com ≥ 30 árvores medidas; normalidade, aleatoriedade e homoscedasticidade dos resíduos foram avaliadas analiticamente. Bandas com intervalos de confiança foram construídas pelo método Working-Hotelling; teste z para médias foi aplicado para comparar os modelos baseados nos dois conjuntos de dados. Parâmetros estatísticos como o AIC evidenciaram melhor ajuste dos modelos logarítmicos. Foram encontradas diferenças nas relações h/d entre as tipologias florestais (DEN e MIX) e entre os conjuntos de dados. O uso de modelos hipsométricos é uma alternativa para estudar a relação h/d e para determinar padrões da estrutura vertical em comunidades florestais, quando a medição de h não é viável, embora em casos da necessidade de maior acurácia das alturas estimadas, os modelos nem sempre possam fornecê-las.
2015-05-01T00:00:00ZGeneric and specific stem volume models for three subtropical forest types in southern BrazilVibrans, Alexander C.Moser, PaoloOliveira, Laio Z.Maçaneiro, João P. dehttp://hdl.handle.net/123456789/169102016-02-16T11:36:01Z2015-04-14T00:00:00ZGeneric and specific stem volume models for three subtropical forest types in southern Brazil
Vibrans, Alexander C.; Moser, Paolo; Oliveira, Laio Z.; Maçaneiro, João P. de
We adjusted generic models for species-rich forest types and specific models for 15 species. Regression assumptions, lack of fitness and goodness of fit and comparison between models were assessed analytically. Generic models produced estimates not less reliable than species-specific models. Logarithmic models presented the best results of adjustment and evenness of residual variance. Assessment of dendrometric variables is important to obtain accurate estimates of stand attributes as biomass and carbon stock estimates. Some of them, as tree height and stem volume, are difficult and expensive to measure; volume models, calibrated on large datasets in tropical and subtropical forests, are rare. This study aimed to construct stem volume models for native tree species in three forest types in southern Brazil, to select models with best fitness, to assess agreement between measured and predicted datasets and to compare species-specific and generic models. Data from 418 sample plots were used to adjust generic models for forest types and specific models for 15 species. Regression assumptions, modelling efficiency, lack of fitness, goodness of fit and comparison between species-specific and generic models were assessed by analytical methods. Logarithmic models presented the best results of adjustment and evenness of residual variance. Lack of fit F test showed acceptable adjust quality for nearly all speciesspecific and generic models; R2adj* and modelling efficiency measure presented values close to 1 for all fitted models; model identity F test showed differences between specific and generic models in some cases. Since regression assumptions were satisfied and because of their quality of fit, the fitted models compose useful tools for predicting total stem volume (with bark) for forest remnants in southern Brazil. Stratification of datasets by forest type for model fitting showed to be necessary, but, commonly, generic models for forest types produced estimates not less reliable than species-specific models.
2015-04-14T00:00:00Z