Adequação de propriedades rurais ao Código Florestal Brasileiro: estudo de caso no Estado do Paraná.

O Código Florestal Brasileiro de 1965 conceitua e regulamenta as Áreas de Preservação Permanente (APP) e Reserva Legal (RL). Para regulamentar a adequação das propriedades agrícolas ao código florestal, o estado do Paraná instituiu o SISLEG - Sistema de Manutenção, Recuperação e Proteção da Reserva Legal e Áreas de Preservação Permanente. Neste estudo foram quantificadas, com auxílio do sistema de posicionamento global (GPS) e programas de Sistemas de Informações Geográficas (SIG), as APPs e RLs de 147 propriedades em oito municípios das regiões centro-oriental e sudeste do Paraná, visando analisá-las frente ao Código Florestal vigente. Observou-se expressiva cobertura florestal formada por fragmentos de Floresta Ombrófila Mista; as superfícies disponíveis para definição de RL apresentam valores superiores àqueles requeridos pela legislação. Há necessidade de recomposição das APPs em 67% das propriedades; 26% das propriedades estão de acordo com as exigências do Código Florestal. A quantificação da cobertura florestal necessária e remanescente, tal como a pequena demanda de área para readequação de APP (5% da área total) permitem inferir que esses quesitos não são entraves para a regularização ambiental da agricultura familiar, nas propriedades analisadas

Funções estimáveis e hipóteses testáveis nos delineamentos ortogonais e parcialmente ortogonais com três fatores Estimable functions and testable hypotheses in orthogonal and partially orthogonal designs with three factors

Em situações experimentais, não raro, o pesquisador depara-se com a impossibilidade de planejar experimentos balanceados. Um grave problema surge imediatamente, no tocante à interpretação das hipóteses testadas através dos sistemas estatísticos, principalmente quando há vários fatores envolvidos e se faz presente um alto grau de desbalanceamento. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi o estudo das funções estimáveis e das hipóteses testáveis em delineamentos ortogonais e parcialmente ortogonais com três fatores, à luz do procedimento GLM do sistema estatístico SAS. Os efeitos principais para os quais o subespaço gerado é ortogonal a cada outro subespaço inerente aos demais fatores são estimáveis e, portanto, as hipóteses correspondentes são testáveis nos modelos sem interações. Na presença de interações, as funções estimáveis apresentam, além de parâmetros do próprio fator, parâmetros das interações nas quais o fator está presente. Para esses casos, independentemente do modelo conter ou não interações, as hipóteses sobre médias ponderadas (tipo I) são equivalentes às hipóteses sobre médias ponderadas ajustadas (tipo II) e, como conjunto completo é condição necessária para a ortogonalidade parcial ou plena, ocorre também a equivalência entre as hipóteses sobre médias não ponderadas ajustadas (tipos III e IV). A igualdade entre as hipóteses dos tipos I e II ocorre para todas as interações, nos delineamentos ortogonais, mas nos delineamentos parcialmente ortogonais, ocorre para as interações formadas pelos fatores que não forem ortogonais entre si. Nessas interações as funções estimáveis apresentam parâmetros da própria interação e parâmetros da interação tripla.<br>In experimental situations, not rarely, the scientist faces the impossibility of planning balanced experiments. A serious problem arises immediately concerning the interpretation of the hypothesis tested with the statistical systems, mainly when a high unbalancing degree is present. Taking that into account, the objective of this work is focused on the study of the estimable functions and of the testable hypotheses in orthogonal and partially orthogonal designs with three factors. For the main effects, in which the generated subspace is individually orthogonal to the inherent subspaces to the other factors, are estimable and, therefore, the corresponding hypothesis is testable in models with no interactions. When interactions are present, the estimable functions present besides the parameters of the factor itself, parameters of the interactions in which the factor is present. In these cases, whether the model contains or not interactions, the hypotheses on weighted averages (type I) are equivalent to the hypothesis on proportional averages (type II) and, since the complete term is imperative for both full and partial orthogonalities, the equivalence between the hypotheses on non-proportional averages (types III and IV) also occurs. The equity between the hypotheses of the types I and II occurs in all interactions, in the orthogonal designs and, in the partially orthogonal designs, it also occurs in the interactions formed by the factors that were not orthogonal between themselves. In these interactions the estimable functions present parameters of the interaction itself, including parameters of the interactions of degree three