Estimativa de volume com modelos geoestatísticos de parâmetros compartilhados

Orientador : Prof. Dr. Julio Eduardo ArceCo-orientadores : Prof. Dr. Saulo Henrique Weber e Prof. Dr. Carlos Alberto da Fonseca PiresTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 12/08/2014Inclui referências : f. 90-97Área de concentração : Manejo florestalResumo: O presente estudo teve como objetivo utilizar o compartilhamento de parâmetros do modelo geoestatístico aplicado aos estimadores de máxima verossimilhança para predizer os volumes por hectare em três fragmentos de Floresta Estacional Decidual empregando a abordagem "Borrow Strenght". Os fragmentos separados geograficamente possuem idades pós-intervenção de 30, 55 e 75 anos e localizam-se no Município de Santa Tereza-RS. A abordagem do estudo consistiu na aplicação de métodos de estimativa conjunta, em que áreas consideradas semelhantes à priori para uma determinada variável compartilham informação dentro de um modelo geoestatístico único, melhorando as estimativas e suprindo diferenças de intensidade amostral entre os fragmentos. Os dados foram coletados em 56 unidades amostrais (U.A) de tamanho variável com aproximadamente 250 m2 num total de nove ha, distribuídas em um grid sistemático de 40 x 40 m, sendo medidas as variáveis dendrométricas dos indivíduos com DAP ? 10 cm próximas ao centro das unidades. Foram elaboradas duas abordagens para o conjunto de dados, sendo que a primeira considerou as áreas totalmente independentes entre si, subdivididas em dois tipos: ajuste ao modelo não espacial (NSM) e ajuste pelo método de máxima verossimilhança (MV) não compartilhado (ajuste individual). A segunda abordagem descreveu os ajustes dos modelos compartilhados em função do erro aleatório ou nugget, sendo: modelos compartilhados sem nugget fixo (variabilidade entre as U.A) e modelos compartilhados com nugget fixo (variabilidade dentro das U.A). Todos os modelos com exceção dos modelos NSM, foram ajustados utilizando a função de máxima verossimilhança logarítmica aplicada ao modelo de correlação exponencial da família Matèrn. Em seguida os modelos foram comparados pelo critério de informação de Akaike (AIC) e também pelo grau de dependência espacial para posterior krigagem e elaboração das superfícies de predição dos modelos selecionados. Foi observado que os modelos combinados para estimativa do volume foram superiores para os valores de AIC e grau de dependência espacial em relação aos ajustes para as áreas individuais. Entre os modelos compartilhados, observou-se que houve um ganho nas estimativas dos parâmetros utilizando o nugget fixo, que resultaram em uma correlação das amostras e grau de dependência espacial maior (AP = 88 m), em relação aos modelos compartilhado sem nugget fixo (AP = 75 e 66 m). O valor do AIC mostrou-se eficiente uma vez que comparou os diferentes níveis de ajustes propostos na metodologia do trabalho, selecionando um modelo com parcimônia e compatível com os padrões de distribuição espacial encontrados nas áreas. As estimativas de superfície retornaram a variável aos seus valores originais com boa precisão. Sugere-se o uso de modelos combinados para dados de amostragem em diferentes áreas, com introdução da estimativa do erro intra-parcela (nugget fixo) nas equações de MV, para aumentar a correlação entre as U.A, e avaliação conjunta do AIC somado ao grau de dependência espacial na estimativa de variáveis dendrométricas. Palavras-chave: Máxima verossimilhança; borrow strenght; modelos combinados; Inventário FlorestalAbstract: This study aimed to use the share parameters of the geostatistical model applied to maximum likelihood estimators to predict the volumes per hectare in three fragments of Deciduous Forest employing the "Borrow Strength" approach. The geographically separated fragments have age's post-intervention 30, 55 and 75 years and are located in the municipality of Santa Teresa-RS. The approach of the study was the application of methods for combined estimates, where similar areas considered a priori for a given variable share information within a single geostatistical model, improving the estimates and supplying differences in sampling intensity among fragments. Data were collected in 56 sampling units (S.U.) of variable sizes with approximately 250 m2 for a total of nine ha, distributed in a systematic grid of 40 x 40 m. Dendrometric variables from individuals with DBH ? 10 cm near the center of the S.U. were measured. Two approaches to the data set were prepared, the first of which considering both areas entirely independent themselves, subdivided into two types: a fit to non-spatial model (NSM) and a fit to the maximum likelihood (ML) not shared (individual adjustment) model. The second approach described the adjustment of the shared as a function of random error or nugget, comprising models: a shared model without fixed nugget (variability between S.U.) and a shared model with fixed nugget (variability within S.U.) models. All models except the NSM were fitted using a logarithmic function of maximum likelihood applied to the Matèrn family of exponential correlation model. Then, the models were compared using Akaike information criterion (AIC) and also by the degree of spatial dependence for subsequent preparation of both kriging and prediction surfaces of the selected models. It was observed that the combined volume models to estimate values were higher for the AIC values and spatial dependence with respect to the adjustments for the individual areas. Among the shared models, it was observed that there was a gain in the parameter estimates using the fixed nugget, which resulted in a higher correlation of samples and spatial dependence (AP = 88 m), than the shared models without the fixed nugget (AP = 75 and 66 m). The AIC value was efficient because it compared the different levels of proposed adjustments to the methodology of the study, selecting a model with parsimony and compatible with the spatial distribution patterns found in the areas. Estimates of the surface returned the variable to its original values with improved accuracy. The use of combined models for data sampling in different areas with the introduction of the error estimate intra-plot (fixed nugget) in the equations of MV can be suggested to increase the correlation between the S.U. and combined evaluation of the AIC plus the degree of spatial dependence in estimating dendrometric variables. Key-words: Maximum likelihood; borrow strength; combined models; Forest Inventor

MUDANÇAS MORFOMÉTRICAS DE Cojoba arborea (L.) Britton e Rose NA ARBORIZAÇÃO URBANA

As características morfométricas das árvores usadas na arborização urbana podem ser úteis no seu planejamento, manejo das árvores e decisão sobre a continuidade de uso da espécie arbórea. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o comportamento morfométrico de árvores da espécie Cojoba arborea (L.) Britton e Rose (brinco-de-índio), plantadas na área urbana do município de Alta Floresta, Mato Grosso. Foram inventariadas aleatoriamente 150 árvores da referida espécie, sendo 50 árvores de cada classe de altura: classe I (4 m), as quais constituíram-se os tratamentos implementados. A partir das variáveis dendrométricas medidas (altura total, atura de fifurcação do tronco, diâmetro do tronco e diâmetro de copa) foram estimados os índices morfométricos: área de projeção de copa (APC), proporção de copa (PC), formal de copa (FC) e índice de abrangência (IA) . Os dados foram submetidos ao teste de Kruskal-Wallis, sendo as médias comparadas pelo teste de Nemenyi (α = 5%). Pela classificação de Bobrowski et al. (2017) a copa do tipo elíptica horizontal predominou ao longo do crescimento em altura, tendo a copa equilibrada com o crescimento em atura, o que promove maior estabilidade das árvores. A utilização de Cojoba arborea na arborização urbana deve ocorrer mediante a realização de podas para condução de seu crecimento.

ASPECTOS MORFOMÉTRICOS DE ÁRVORES DE Handroanthus serratifolius (Vahl) S.O. Grose) EM PASTAGEM ARBORIZADA

O estudo teve por objetivo avaliar o comportamento morfométrico das árvores de ipê-amarelo (Handroanthus serratifolius (Vahl) S.O. Grose) regeneradas naturalmente em pastagem artificial. Em um piquete de pastagem com área de 15 ha foi feita a coleta dos dados dendrométricos de 45 árvores de H. serratifolius, sendo: diâmetro a 1,3 m de altura do solo (DAP), altura total (HT), comprimento e diâmetro da copa. A partir desses dados foram estimados os seguintes parâmetros morfométricos das árvores: área de projeção de copa (APC); proporção de copa (PC); formal de copa (FC); grau de esbeltez (GE); índice de abrangência (IA) e índice de saliência (IS). Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva, calculando as medidas de posição e dispersão, além do teste de normalidade de Shapiro-Wilk (p > 5%). Houve o domínio de indivíduos com DAP 20 ≥ 30 cm (55,5%), HT 10 ≥ 15 m (71,1%), APC ≤ 100 m2 (60,0%), PC ≥ 70% (84,4%), FC ≤ 1 (53,3%); GE ≤ 0,50 (75,5%), IA ≤ 0,80 (69,6%) e IS ≤ 31 (67,4% das árvores). A disponibilidade de espaço de crescimento favoreceu o desenvolvimento equilibrado da copa e o diâmetro do tronco, proporcionando estabilidade às árvores

BORROW STRENGTH APPROACH APPLIED TO A GEOSTATISTICAL MODEL TO ESTIMATE VOLUME

O presente estudo teve como objetivo utilizar o compartilhamento de par\ue2metros de modelos geoestat\uedsticos aplicado aos estimadores de m\ue1xima verossimilhan\ue7a para predizer os volumes por hectare em tr\ueas fragmentos de Floresta Estacional Subtropical localizados em Santa Teresa - RS empregando a abordagem Borrow strenght. Os dados foram coletados em 56 unidades amostrais (U.A) de tamanho vari\ue1vel com aproximadamente 250 m2 em um total de 9 ha, distribu\ueddas em um grid sistem\ue1tico de 40 x 40 m, sendo medidas as vari\ue1veis dendrom\ue9tricas dos indiv\uedduos com DAP 65 10 cm pr\uf3ximas ao centro das unidades. Foram elaboradas duas abordagens para o conjunto de dados, sendo que a primeira considerou as \ue1reas totalmente independentes entre si, subdivididas em dois tipos: ajuste ao modelo n\ue3o espacial (NSM) e ajuste pelo m\ue9todo de m\ue1xima verossimilhan\ue7a (MV) n\ue3o compartilhado (ajuste individual). A segunda abordagem descreveu os ajustes dos modelos de m\ue1xima verossimilhan\ue7a compartilhados em fun\ue7\ue3o do erro aleat\uf3rio ou nugget, sendo: modelos sem nugget fixo (variabilidade entre as U.A) e com nugget fixo (variabilidade dentro das U.A), utilizando como correla\ue7\ue3o a fun\ue7\ue3o exponencial da fam\uedlia Mat\ue8rn. Em seguida, os modelos foram comparados pelo crit\ue9rio de informa\ue7\ue3o de Akaike (AIC) e grau de depend\ueancia espacial para posterior krigagem e elabora\ue7\ue3o das superf\uedcies de predi\ue7\ue3o dos modelos selecionados. Foi observado que os modelos combinados para estimativa do volume foram superiores para os valores de AIC e grau de depend\ueancia espacial em rela\ue7\ue3o aos ajustes para as \ue1reas individuais. Entre os modelos compartilhados, observou-se que houve um ganho nas estimativas dos par\ue2metros utilizando o nugget fixo, que resultaram em uma correla\ue7\ue3o das amostras e grau de depend\ueancia espacial maior (AP = 88 m), em rela\ue7\ue3o aos modelos compartilhado sem nugget fixo (AP = 75 e 66 m). O AIC mostrou-se eficiente, uma vez que comparou os diferentes n\uedveis de ajustes propostos na metodologia do trabalho, selecionando um modelo com parcim\uf4nia e compat\uedvel com os padr\uf5es de distribui\ue7\ue3o espacial encontrados nas \ue1reas. Sugere-se o uso de modelos compartilhados para dados de amostragem em diferentes \ue1reas, com introdu\ue7\ue3o da estimativa do erro intraparcela (nugget fixo) nas equa\ue7\uf5es de MV, para aumentar a correla\ue7\ue3o entre as U.A, com avalia\ue7\ue3o conjunta do AIC somado ao grau de depend\ueancia espacial na estimativa de vari\ue1veis dendrom\ue9tricas.This study aimed to use the share parameters of the geo-statistical models applied to maximum likelihood estimators to predict the volumes per hectare in three fragments of a Deciduous Forest located in Santa Teresa, RS state, employing the \u2018Borrow Strength\u2019 approach. Data were collected in 56 sampling units (S.U) of variable sizes with approximately 250 m2 for a total of nine ha, distributed in a systematic grid of 40 x 40 m. Dendrometric variables from individuals with DBH 65 10 cm near the center of the S.U. were measured. Two approaches to the data set were prepared, the first of which considering both areas entirely independent themselves, subdivided into two types: a fit to non-spatial model (NSM) and a fit to the maximum likelihood (ML) not shared (individual adjustment) model. The second approach described the adjustment of the shared as a function of random error or nugget, comprising models: a shared model without fixed nugget (variability between S.U) and a shared model with fixed nugget (variability within S.U) models, using a logarithmic function of M.L applied to the Mat\ue8rn family of exponential correlation model. Then, the models were compared using Akaike information criterion (AIC) and by degree of spatial dependence for subsequent preparation of both kriging and prediction surfaces of the selected models. It was observed that the combined volume models to estimate values were higher for the AIC values and spatial dependence with respect to the adjustments for the individual areas. Among the shared models, it was observed that there was a gain in the parameter estimates using the fixed nugget, which resulted in a higher correlation of samples and spatial dependence (AP = 88 m), than the shared models without the fixed nugget (AP = 75 and 66 m). The AIC was efficient because it compared the different levels of proposed adjustments to the methodology of the study, selecting a model with parsimony and compatible with the spatial distribution patterns found in the areas. The use of combined models for data sampling in different areas with the introduction of the error estimate intra-plot (fixed nugget) in the equations of MV can be suggested to increase the correlation between the S.U and combined evaluation of the AIC plus the degree of spatial dependence in estimating dendrometric variables

ABORDAGEM BORROW STRENGHT APLICADA A MODELO GEOESTATÍSTICO PARA ESTIMATIVA DE VOLUME

This study aimed to use the share parameters of the geo-statistical models applied to maximum likelihood estimators to predict the volumes per hectare in three fragments of a Deciduous Forest located in Santa Teresa, RS state, employing the ‘Borrow Strength’ approach. Data were collected in 56 sampling units (S.U) of variable sizes with approximately 250 m2 for a total of nine ha, distributed in a systematic grid of 40 x 40 m. Dendrometric variables from individuals with DBH ≥ 10 cm near the center of the S.U. were measured. Two approaches to the data set were prepared, the first of which considering both areas entirely independent themselves, subdivided into two types: a fit to non-spatial model (NSM) and a fit to the maximum likelihood (ML) not shared (individual adjustment) model. The second approach described the adjustment of the shared as a function of random error or nugget, comprising models: a shared model without fixed nugget (variability between S.U) and a shared model with fixed nugget (variability within S.U) models, using a logarithmic function of M.L applied to the Matèrn family of exponential correlation model. Then, the models were compared using Akaike information criterion (AIC) and by degree of spatial dependence for subsequent preparation of both kriging and prediction surfaces of the selected models. It was observed that the combined volume models to estimate values were higher for the AIC values and spatial dependence with respect to the adjustments for the individual areas. Among the shared models, it was observed that there was a gain in the parameter estimates using the fixed nugget, which resulted in a higher correlation of samples and spatial dependence (AP = 88 m), than the shared models without the fixed nugget (AP = 75 and 66 m). The AIC was efficient because it compared the different levels of proposed adjustments to the methodology of the study, selecting a model with parsimony and compatible with the spatial distribution patterns found in the areas. The use of combined models for data sampling in different areas with the introduction of the error estimate intra-plot (fixed nugget) in the equations of MV can be suggested to increase the correlation between the S.U and combined evaluation of the AIC plus the degree of spatial dependence in estimating dendrometric variables.O presente estudo teve como objetivo utilizar o compartilhamento de parâmetros de modelos geoestatísticos aplicado aos estimadores de máxima verossimilhança para predizer os volumes por hectare em três fragmentos de Floresta Estacional Subtropical localizados em Santa Teresa - RS empregando a abordagem Borrow strenght. Os dados foram coletados em 56 unidades amostrais (U.A) de tamanho variável com aproximadamente 250 m2 em um total de 9 ha, distribuídas em um grid sistemático de 40 x 40 m, sendo medidas as variáveis dendrométricas dos indivíduos com DAP ≥ 10 cm próximas ao centro das unidades. Foram elaboradas duas abordagens para o conjunto de dados, sendo que a primeira considerou as áreas totalmente independentes entre si, subdivididas em dois tipos: ajuste ao modelo não espacial (NSM) e ajuste pelo método de máxima verossimilhança (MV) não compartilhado (ajuste individual). A segunda abordagem descreveu os ajustes dos modelos de máxima verossimilhança compartilhados em função do erro aleatório ou nugget, sendo: modelos sem nugget fixo (variabilidade entre as U.A) e com nugget fixo (variabilidade dentro das U.A), utilizando como correlação a função exponencial da família Matèrn. Em seguida, os modelos foram comparados pelo critério de informação de Akaike (AIC) e grau de dependência espacial para posterior krigagem e elaboração das superfícies de predição dos modelos selecionados. Foi observado que os modelos combinados para estimativa do volume foram superiores para os valores de AIC e grau de dependência espacial em relação aos ajustes para as áreas individuais. Entre os modelos compartilhados, observou-se que houve um ganho nas estimativas dos parâmetros utilizando o nugget fixo, que resultaram em uma correlação das amostras e grau de dependência espacial maior (AP = 88 m), em relação aos modelos compartilhado sem nugget fixo (AP = 75 e 66 m). O AIC mostrou-se eficiente, uma vez que comparou os diferentes níveis de ajustes propostos na metodologia do trabalho, selecionando um modelo com parcimônia e compatível com os padrões de distribuição espacial encontrados nas áreas. Sugere-se o uso de modelos compartilhados para dados de amostragem em diferentes áreas, com introdução da estimativa do erro intraparcela (nugget fixo) nas equações de MV, para aumentar a correlação entre as U.A, com avaliação conjunta do AIC somado ao grau de dependência espacial na estimativa de variáveis dendrométricas

Combined log-likelihood for comparison of spatial continuity structures in deciduous forest.

The present study aimed to examine spatial dependence and distribution of volume in three fragments of Subtropical forest, geographically separated and the different post-intervention ages, using a single geostatistical model or combined model. Data were collected from 56 sampling units of 250 m2 systematically distributed in a grid of 40 x 40 m. Trees with DBH ≥ 10 cm were measured according to Prodan’s methodology. Two types of analysis were applied to the data. The first one was an individual adjustment for comparison between their models and the second one consisted in the proposed combined approach adjustment. Both analysis used geostatistical models with adjustment function maximizing log-likelihood. Models were compared using Akaike criterion (AIC) and relational range parameter as an indication of spatial dependence degree. Results show that combined models had lower AIC values as well as greater spatial dependence degree on adjustments of individual areas models. This research indicates the use of combined log-likelihood geostatistical models to study fragmented forests for analysis and detection of spatial volume correlation structure. O presente estudo teve como objetivo verificar a dependência espacial e distribuição do volume em três fragmentos de Floresta Estacional Decidual, geograficamente separados e com idades pós-intervenção distintas, utilizando um modelo geoestatístico único ou combinado. Os dados foram coletados em 56 unidades amostrais de 250 m2, distribuídas sistematicamente em uma malha de 40 x 40 m, onde foram medidos os indivíduos com DAP ≥ 10 cm a partir do centro da unidade conforme metodologia descrita por Prodan. Os dados foram submetidos a dois tipos de análise, sendo o primeiro um ajuste individual das áreas a título de comparação entre seus modelos e o segundo, um ajuste proposto pelo método combinado, ambos utilizando modelos geoestatísticos, com ajuste pela função da maximização do logaritmo da verossimilhança. Os modelos foram comparados pelo critério de informação de Akaike (AIC) e a relação do parâmetro alcance como indicação do grau de dependência espacial. Os resultados mostram que os modelos combinados foram superiores em relação aos ajustes dos modelos para as áreas individuais. Indica-se a aplicação de modelos geoestatísticos de log-verossimilhança combinados em formações florestais fragmentadas para uma melhor análise e detecção da estrutura de correlação espacial do volume. AbstractCombined log-likelihood for comparison of spatial continuity structures in deciduous forest. The present study aimed to examine spatial dependence and distribution of volume in three fragments of Subtropical forest, geographically separated and the different post-intervention ages, using a single geostatistical model or combined model. Data were collected from 56 sampling units of 250 m2 systematically distributed in a grid of 40 x 40 m. Trees with DBH ≥ 10 cm were measured according to Prodan’s methodology. Two types of analysis were applied to the data. The first one was an individual adjustment for comparison between their models and the second one consisted in the proposed combined approach adjustment. Both analysis used geostatistical models with adjustment function maximizing log-likelihood. Models were compared using Akaike criterion (AIC) and relational range parameter as an indication of spatial dependence degree. Results show that combined models had lower AIC values as well as greater spatial dependence degree on adjustments of individual areas models. This research indicates the use of combined log-likelihood geostatistical models to study fragmented forests for analysis and detection of spatial volume correlation structure.Keywords: Geostatistics; forest inventory; mixed models; Akaike criterion

Geostatistics applied to the study of soil physiochemical characteristics in seasonal deciduous forest areas

Utilizaram-se m\ue9todos da geoestat\uedstica na identifica\ue7\ue3o do tamanho e da estrutura da variabilidade espacial de alguns atributos f\uedsico-qu\uedmicos do solo em \ue1reas de Floresta Estacional Decidual as quais foram denominadas floresta madura, floresta secund\ue1ria e capoeir\ue3o. As \ue1reas, localizadas no munic\uedpio de Santa Tereza, RS, foram amostradas durante o per\uedodo de 2002 a 2003, compreendendo as classes de solo: Chernossolo Argil\ufavico, Cambissolo Ta e Neossolo Lit\uf3lico. Realizou-se amostragem sistem\ue1tica com grid de espa\ue7amento regular entre os pontos variando de 30 m para o capoeir\ue3o e 40 m para floresta madura e secund\ue1ria, totalizando oitenta pontos amostrais em uma \ue1rea total de 7,34 ha. Foram coletadas amostras de solo \u201cin situ\u201d para an\ue1lise em laborat\uf3rio dos atributos densidade do solo, argila, pH, pot\ue1ssio, mat\ue9ria org\ue2nica e f\uf3sforo. A estrutura da variabilidade espacial foi identificada por meio dos semivariogramas, definindo-se os par\ue2metros necess\ue1rios para a krigagem. O atributo mais vari\ue1vel foi a mat\ue9ria org\ue2nica, n\ue3o obtendo ajuste a nenhum modelo te\uf3rico de semivariograma, enquanto que o pH foi o menor. Na an\ue1lise de estrutura da variabilidade espacial por meio da geoestat\uedstica, a argila e densidade, ambas em \ue1rea de floresta secund\ue1ria, e o pH nas \ue1reas experimentais apresentaram a maior depend\ueancia espacial. O modelo gaussiano para o atributo argila obteve o maior alcance da depend\ueancia espacial, sendo 400 e 388 m, nas \ue1reas de floresta secund\ue1ria e madura respectivamente. A valida\ue7\ue3o cruzada mostrou acuracidade no ajuste dos modelos variogr\ue1ficos, tendo a vari\ue1vel pH apresentado o melhor desempenho, 0,87; 0,94 e 0,92 nas \ue1reas de floresta madura, secund\ue1ria e capoeir\ue3o respectivamente.Methods of geostatistics were used in the identification of size and structure of space variability of some physiochemical attributes of soils under seasonal deciduous forest areas, which were called mature forest, secondary forest and "capoeir\ue3o". The areas, located in Santa Tereza, RS, were sampled during the period of 2002 and 2003, comprising the soil classes: Argiluvic Chernosol, Cambisol Ta and Litholic Neosol. Systematic sampling was performed with regular spacing grid of points varying of 30 m for "capoeir\ue3o" and 40 m for mature and secondary forest, in an amount of 80 sample points in a total area of 7.34 ha. For each point, measurements "in situ" were made of the soil bulk density, clay content, pH, potassium, organic matter and phosphorus. The structure of space variability was identified through the variograms, being defined the needed parameters for the Kriging. The most variable attribute was the organic matter, being not adjusted to any model of variogram, while the pH was the least. In the analysis of the space variability structure through the geostatistics, the clay and bulk density, both in area of secondary forest, and pH in the experimental areas, had showed the biggest space dependence. The Gauss model for the clay attribute obtained the largest reach (a), being 400 m and 388 m in the areas of secondary and mature forest, respectively. The crossed validation showed accuracy in the variographic models adjustment, being the pH variable the one which presented the optimum performance, 0.87; 0.94 and 0.92 in the areas of mature forest, secondary forest and "capoeir\ue3o", respectively

Geoestatística aplicada ao estudo das características físico-químicas do solo em áreas de Floresta Estacional Decidual

Methods of geostatistics were used in the identification of size and structure of space variability of some physiochemical attributes of soils under seasonal deciduous forest areas, which were called mature forest, secondary forest and “capoeirão”. The areas, located in Santa Tereza, RS, were sampled during the period of 2002 and 2003, comprising the soil classes: Argiluvic Chernosol, Cambisol Ta and Litholic Neosol. Systematic sampling was performed with regular spacing grid of points varying of 30 m for “capoeirão” and 40 m for mature and secondary forest, in an amount of 80 sample points in a total area of 7.34 ha. For each point, measurements "in situ" were made of the soil bulk density, clay content, pH, potassium, organic matter and phosphorus. The structure of space variability was identified through the variograms, being defined the needed parameters for the Kriging. The most variable attribute was the organic matter, being not adjusted to any model of variogram, while the pH was the least. In the analysis of the space variability structure through the geostatistics, the clay and bulk density, both in area of secondary forest, and pH in the experimental areas, had showed the biggest space dependence. The Gauss model for the clay attribute obtained the largest reach (a), being 400 m and 388 m in the areas of secondary and mature forest, respectively. The crossed validation showed accuracy in the variographic models adjustment, being the pH variable the one which presented the optimum performance, 0.87; 0.94 and 0.92 in the areas of mature forest, secondary forest and “capoeirão”, respectively.Utilizaram-se métodos da geoestatística na identificação do tamanho e da estrutura da variabilidade espacial de alguns atributos físico-químicos do solo em áreas de Floresta Estacional Decidual as quais foram denominadas floresta madura, floresta secundária e capoeirão. As áreas, localizadas no município de Santa Tereza, RS, foram amostradas durante o período de 2002 a 2003, compreendendo as classes de solo: Chernossolo Argilúvico, Cambissolo Ta e Neossolo Litólico. Realizou-se amostragem sistemática com grid de espaçamento regular entre os pontos variando de 30 m para o capoeirão e 40 m para floresta madura e secundária, totalizando oitenta pontos amostrais em uma área total de 7,34 ha. Foram coletadas amostras de solo "in situ" para análise em laboratório dos atributos densidade do solo, argila, pH, potássio, matéria orgânica e fósforo. A estrutura da variabilidade espacial foi identificada por meio dos semivariogramas, definindo-se os parâmetros necessários para a krigagem. O atributo mais variável foi a matéria orgânica, não obtendo ajuste a nenhum modelo teórico de semivariograma, enquanto que o pH foi o menor. Na análise de estrutura da variabilidade espacial por meio da geoestatística, a argila e densidade, ambas em área de floresta secundária, e o pH nas áreas experimentais apresentaram a maior dependência espacial. O modelo gaussiano para o atributo argila obteve o maior alcance da dependência espacial, sendo 400 e 388 m, nas áreas de floresta secundária e madura respectivamente. A validação cruzada mostrou acuracidade no ajuste dos modelos variográficos, tendo a variável pH apresentado o melhor desempenho, 0,87; 0,94 e 0,92 nas áreas de floresta madura, secundária e capoeirão respectivamente

Estimativa de volume com modelos geoestatísticos de parâmetros compartilhados

Orientador : Prof. Dr. Julio Eduardo ArceCo-orientadores : Prof. Dr. Saulo Henrique Weber e Prof. Dr. Carlos Alberto da Fonseca PiresTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 12/08/2014Inclui referências : f. 90-97Área de concentração : Manejo florestalResumo: O presente estudo teve como objetivo utilizar o compartilhamento de parâmetros do modelo geoestatístico aplicado aos estimadores de máxima verossimilhança para predizer os volumes por hectare em três fragmentos de Floresta Estacional Decidual empregando a abordagem "Borrow Strenght". Os fragmentos separados geograficamente possuem idades pós-intervenção de 30, 55 e 75 anos e localizam-se no Município de Santa Tereza-RS. A abordagem do estudo consistiu na aplicação de métodos de estimativa conjunta, em que áreas consideradas semelhantes à priori para uma determinada variável compartilham informação dentro de um modelo geoestatístico único, melhorando as estimativas e suprindo diferenças de intensidade amostral entre os fragmentos. Os dados foram coletados em 56 unidades amostrais (U.A) de tamanho variável com aproximadamente 250 m2 num total de nove ha, distribuídas em um grid sistemático de 40 x 40 m, sendo medidas as variáveis dendrométricas dos indivíduos com DAP ? 10 cm próximas ao centro das unidades. Foram elaboradas duas abordagens para o conjunto de dados, sendo que a primeira considerou as áreas totalmente independentes entre si, subdivididas em dois tipos: ajuste ao modelo não espacial (NSM) e ajuste pelo método de máxima verossimilhança (MV) não compartilhado (ajuste individual). A segunda abordagem descreveu os ajustes dos modelos compartilhados em função do erro aleatório ou nugget, sendo: modelos compartilhados sem nugget fixo (variabilidade entre as U.A) e modelos compartilhados com nugget fixo (variabilidade dentro das U.A). Todos os modelos com exceção dos modelos NSM, foram ajustados utilizando a função de máxima verossimilhança logarítmica aplicada ao modelo de correlação exponencial da família Matèrn. Em seguida os modelos foram comparados pelo critério de informação de Akaike (AIC) e também pelo grau de dependência espacial para posterior krigagem e elaboração das superfícies de predição dos modelos selecionados. Foi observado que os modelos combinados para estimativa do volume foram superiores para os valores de AIC e grau de dependência espacial em relação aos ajustes para as áreas individuais. Entre os modelos compartilhados, observou-se que houve um ganho nas estimativas dos parâmetros utilizando o nugget fixo, que resultaram em uma correlação das amostras e grau de dependência espacial maior (AP = 88 m), em relação aos modelos compartilhado sem nugget fixo (AP = 75 e 66 m). O valor do AIC mostrou-se eficiente uma vez que comparou os diferentes níveis de ajustes propostos na metodologia do trabalho, selecionando um modelo com parcimônia e compatível com os padrões de distribuição espacial encontrados nas áreas. As estimativas de superfície retornaram a variável aos seus valores originais com boa precisão. Sugere-se o uso de modelos combinados para dados de amostragem em diferentes áreas, com introdução da estimativa do erro intra-parcela (nugget fixo) nas equações de MV, para aumentar a correlação entre as U.A, e avaliação conjunta do AIC somado ao grau de dependência espacial na estimativa de variáveis dendrométricas. Palavras-chave: Máxima verossimilhança; borrow strenght; modelos combinados; Inventário FlorestalAbstract: This study aimed to use the share parameters of the geostatistical model applied to maximum likelihood estimators to predict the volumes per hectare in three fragments of Deciduous Forest employing the "Borrow Strength" approach. The geographically separated fragments have age's post-intervention 30, 55 and 75 years and are located in the municipality of Santa Teresa-RS. The approach of the study was the application of methods for combined estimates, where similar areas considered a priori for a given variable share information within a single geostatistical model, improving the estimates and supplying differences in sampling intensity among fragments. Data were collected in 56 sampling units (S.U.) of variable sizes with approximately 250 m2 for a total of nine ha, distributed in a systematic grid of 40 x 40 m. Dendrometric variables from individuals with DBH ? 10 cm near the center of the S.U. were measured. Two approaches to the data set were prepared, the first of which considering both areas entirely independent themselves, subdivided into two types: a fit to non-spatial model (NSM) and a fit to the maximum likelihood (ML) not shared (individual adjustment) model. The second approach described the adjustment of the shared as a function of random error or nugget, comprising models: a shared model without fixed nugget (variability between S.U.) and a shared model with fixed nugget (variability within S.U.) models. All models except the NSM were fitted using a logarithmic function of maximum likelihood applied to the Matèrn family of exponential correlation model. Then, the models were compared using Akaike information criterion (AIC) and also by the degree of spatial dependence for subsequent preparation of both kriging and prediction surfaces of the selected models. It was observed that the combined volume models to estimate values were higher for the AIC values and spatial dependence with respect to the adjustments for the individual areas. Among the shared models, it was observed that there was a gain in the parameter estimates using the fixed nugget, which resulted in a higher correlation of samples and spatial dependence (AP = 88 m), than the shared models without the fixed nugget (AP = 75 and 66 m). The AIC value was efficient because it compared the different levels of proposed adjustments to the methodology of the study, selecting a model with parsimony and compatible with the spatial distribution patterns found in the areas. Estimates of the surface returned the variable to its original values with improved accuracy. The use of combined models for data sampling in different areas with the introduction of the error estimate intra-plot (fixed nugget) in the equations of MV can be suggested to increase the correlation between the S.U. and combined evaluation of the AIC plus the degree of spatial dependence in estimating dendrometric variables. Key-words: Maximum likelihood; borrow strength; combined models; Forest Inventor

FRAGILIDADE AMBIENTAL DOS FRAGMENTOS FLORESTAIS DO PARQUE ESTADUAL CRISTALINO, POR MÉTRICAS DA PAISAGEM

O presente estudo teve por objetivo avaliar a fragilidade ambiental dos fragmentos florestais remanescentes na matriz do Parque Estadual Cristalino, situado na borda Sul da Amazônia, por meio de métricas de paisagem. A área possui aproximadamente 682 ha e compreende o Parque Estadual Cristalino (PEC) e sua zona de amortecimento (ZA). Os dados foram processados e manipulados no software ArcGis 10.1 por meio de arquivos raster e vetorial.  Utilizou-se a imagem do satélite LANDSAT 8 OLI-TIRS, com passagem no dia 15/09/2015. O mapeamento de uso e cobertura do solo deu-se por meio de uma classificação supervisionada. Foi realizada a vetorização dos fragmentos para o cálculo de sua área, perímetro, índice de circularidade, área de borda e isolamento. Os resultados obtidos demonstraram que a área possui um total de 258 fragmentos com tamanhos e formas diversas com isolamento de 0 a 1.694 m. Foi detectado que o uso e ocupação do solo é o principal agente fragmentador. A zona de amortecimento está mais fragilizada pela fragmentação do que a unidade de conservação, Parque Estadual Cristalino.Palavras-chave: fragmentação, métricas de paisagem, ecologia de paisagem, SIG. ENVIRONMENTAL FRAGILITY OF THE FOREST FRAGMENTS OF THE CRYSTAL STATE PARK, BY METRICS OF THE LANDSCAPE ABSTRACT:The present study aimed to evaluate the fragility of the remaining forest fragments in the matrix of the Cristalino State Park located on the southern edge of the Amazon, by means of landscape metrics The area has approximately 682 ha and comprises the Parque Estadual Cristalino and its buffer zone. Data was processed and manipulated in ArcGis 10.1 software via raster and vector files The LANDSAT 8 OLI-TIRS satellite image was used, with passage on 09/15/2015 The mapping of land use and cover was given by means of a supervised classification. The fragments were vectorized to calculate their area, perimeter, circularity index, edge area and insulation. The results showed that the area has a total of 258 fragments of different sizes and shapes with insulation from 0 to 1694 m. It was detected that soil use and occupation is the main shredding agent. The damping zone is more weakened by the fragmentation of the protected area, Cristalino State Park.Keywords: fragmentation, landscape metrics, landscape ecology, SIG. DOI: http://dx.doi.org/10.5935/2318-7670.v05nespa1