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Análise Geoestatística da Distribuição Espacial das Variáveis Dendrométricas em Povoamento de Eucalyptus grandis

DOI: http://dx.doi.org/10.12702/IV-SGEA-a35

 

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Alba1, E.; Amaral2, L. P.; Fernandes3, L. P.; Pereira4, R. S.

 

Resumo: O setor florestal ocupa áreas extensas, demandando de técnicas que auxiliem no planejamento e maximização da produtividade. Desse modo, este trabalho visa a obtenção da distribuição espacial das variáveis biofísicas de E. grandis aos 19 anos. Para tanto, realizou-se inventário florestal com o auxílio de GPS, permitindo a localização das unidades amostrais (UA). Os dados foram submetidos a estatística descritiva, sendo a análise espacial desenvolvida por meio da geoestatística no software GS+®, a fim de caracterizar a estrutura da dependência espacial entre os parâmetros que definem a distribuição espacial das variáveis biofísicas do povoamento amostrado. A homogeneidade dos dados foi expressa pela análise descritiva ao avaliar os valores de desvio padrão, coeficiente de variação e comparação de média e mediana. Todas as variáveis dendrométricas apresentaram forte dependência espacial, gerando com precisão, modelos de estimativas para locais não amostrados. Contudo, os melhores resultados foram obtidos com a área basal e altura dominante, permitindo a visualização das áreas com maior valor agregado. Assim análise geoestatística demonstrou ser um método eficiente que pode auxiliar na maximização da produtividade florestal e redução dos custos.

Palavras-chave: Semivariograma; análise espacial; silvicultura de precisão.

 

Abstract: The forest sector occupies large areas, requiring techniques that assist in planning and maximizing productivity. In this way, this work aims to obtaining  the spatial distribution of biophysical variables of E. grandis at 19 years. For so much, it was held forest inventory with the aid of GPS, allowing the location of the sample units (SU). Data were analyzed using descriptive statistics, being the spatial analysis developed by geostatistics in GS + ® software, to characterize the structure of the spatial dependency between the parameters that define the spatial distribution of biophysical variables of the sampled population. The homogeneity of the data was expressed by descriptive analysis that evaluated  the standard deviation values, coefficient of variation and comparison of mean and median. All dendrometric variables showed strong spatial dependence, generating precision models, to estimate non-sampled locations. However, the best results were obtained with the basal area and dominant height, allowing visualization of the areas with higher added value. So, geostatistical analysis proved to be an efficient method that can assist in the maximizing forest productivity and reduce costs.

Key words: Semivariogram; spatial analysis; precision forestry.

 

1 Mestranda em Engenharia Florestal, Universidade Federal de Santa Maria, Av. Roraima, elisianealba@gmail.com
2 Professor Doutor, Colégio Politécnico da Universidade Federal de Santa Maria, Av. Roraima, ipamaralengflorestal@gmail.com
3 Mestranda em Engenharia Civil, Universidade Federal de Santa Maria, Av. Roraima, leilapfernandes@hotmail.com
4 Professor Doutor, Universidade Federal de Santa Maria, departamento Engenharia Rural, Av. Roraima, rudiney.s.pereira@gmail.com

 

Literatura Citada

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