Classificação de sítios em plantio florestal de eucalipto no estado do Amapá

A economia do setor florestal brasileiro é principalmente movida pelo plantio de eucalipto, devido suas características de crescimento rápido e diversidade em relação ao uso. Sendo um produto florestal importante, é essencial que o manejador de florestas plantadas tenha conhecimento de variáveis importantes para tomadas de decisões, como a prognose. Através das estimativas se pode classificar sítios florestais, por meio do método direto que relaciona a altura dominante (Hdom) e a idade (I). A curva-guia é um dos métodos mais utilizados para a construção das curvas de índice de local, portanto, o objetivo do presente estudo foi efetuar a classificação de sítio em plantio florestal de eucalipto no estado do Amapá usando esse método direto. Foram avaliados os modelos estatísticos de Schumacher, Chapman-Richards, Mitscherlich e Logístico 3 parâmetros. E como critério de avaliação foram utilizados: coeficiente de determinação (R²ajs) e a raiz quadrada do erro médio (RQEM). E para a geração das curvas de índice de sitio, adotou-se como idade de referência de 60 meses para todas as equações ajustadas. Todas as análises foram efetuadas no software R. As curvas foram construídas para todos os modelos e constatou-se que o que obteve melhor desempenho foi o modelo de Mitscherlich

Eficiência in vivo de extratos naturais com potencial antagonista ao fungo do gênero Cylindrocladium em mudas de eucalipto/ In vivo efficiency of natural extracts with potential antagonist to the fungus of the gender Cylindrocladium in eucalyptus seedlings

Com o aumento do cultivo de eucalipto no Amapá, onde há condições ambientais favoráveis, o ataque de microorganismos fitopatogênicos vem sido frequente. Os patógenos podem ocasionar perdas severas de redução, em sua maioria nos estágios de cultura do povomaneto florestal. O fungo do gênero Cylindrocladium spp. é um dos fungos de maior ocorrência em viveiros comerciais de espécies florestais. Sendo um dos maiores responsáveis pela podridão-de-estacas, “ damping off”, Manchas- foliares, necroses das folhas e variados sintomas que afetam o desenvolvimento da plântula, incapacitando-a de resistir como condições de campo. Tendo em vista que o Brasil é um dos maiores produtores de agrotóxicos do mundo, uma busca de defensivos naturais alternativos vem sido crescente, já que não são tóxicos as plantas, aos seres humanos e ao meio ambiente. Este trabalho teve por objetivos testar a eficiência in vivo de extratos naturais com potencial antagonista ao fungo ao patógeno estudado em mudas de eucalipto em diferentes serviços (1%, 5%, 10% e 20%). O experimento foi casualizado em blocos, em um esquema fatorial 5x2x7. A análise de estatística foi feita para cada tratamento, pelo teste de Tukey (p <0,05) com auxílio do softwareR. Tanto o Nim e Manipueira são bioprotetores efetivos no controle de fungos fitopatogênicos. Porém, nesse estudo o extrato proveniente da mandioca, nas práticas de 10% a 20% conseguiu inibir totalmente em algumas mudas de eucalipto ao fungo patogênico, no qual este por sua vez possui como qualidades de um defensivo alternativo alternativo eficiente como característicos viabilidade econômica, já que seu produto bruto é uma das maiores culturas no país, além de fácil preparo e aplicabilidade para implementação na cultura que torna viável para pequenos agricultores

Funções de afilamento para uma comunidade arbórea na floresta estadual do Amapá (flota/AP)

A região amazônica se destaca pela intensa riqueza dos recursos florestais, e com essa grande variação de diversidade, há necessidade de se realizar planejamentos rigorosos visando a sustentabilidade proporcionando um ciclo produtivo e constante. Com isso, o objetivo do presente trabalho foi ajustar, avaliar e selecionar funções de afilamento para uma comunidade arbórea no Estado do Amapá. O trabalho foi realizado em uma das maiores unidades de conservação do Estado - FLOTA/AP, mais precisamente no Modulo 4, localizado entre os municípios de Calçoene e Oiapoque. Para o ajuste das funções de afilamento, seguiram-se algumas metodologias pertinentes à literatura sendo coletadas por árvore as seguintes variáveis: Diâmetro à altura do peito, altura comercial e os diâmetros com casca em 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90% e 100% da altura comercial, totalizando 12 pontos ao longo do tronco das espécies estudadas. Foram ajustados os modelos de Kozak, Polinômio de Quinto Grau, Garcia e Bennett e Swindel. Para avaliar a acuracidade das funções de afilamento, foram calculados as estatísticas erro padrão de estimativa em porcentagem (Syx%), o coeficiente de determinação ajustado (R²ajs.), e a distribuição percentual dos resíduos, por meio do Software R 3.5. O modelo de afilamento mais indicado para a estimativa do diâmetro das árvores foi o Bennett e Swindel, pois demonstrou superioridade nas estatísticas comparativas, já o modelo Polinômio de quinto grau foi o menos indicado para as espécies em estudo

Modelo de clasificación en diferentes estratos forestales en un entorno de llanura aluvial utilizando redes neuronales artificiales

The Amazon forest presents different forest strata, due to its heterogeneous structure. In which these strata can vary in upper, middle and lower. Knowledge about the different patterns of vertical structures found in the forest is extremely important for understanding the vegetation dynamics, influencing forest conservation strategies. In order to optimize the process of classifying the different types of strata, the objective of the present work was to use artificial neural networks (ANNs) to classify these strata. Two resilient propagation algorithms (Rprop + and Rprop-) were used, in four different configurations of input variables. The training and testing of the eight RNA models were performed using the R software. The models were evaluated using a confusion matrix. In which models with inputs: HT, DAP and QF; HT, DAP and only HT from the Rprop + algorithm obtained 100% correct answers in the classification of strata. Demonstrating a high rate of learning, reliability and generalization of data.La selva amazónica presenta diferentes estratos forestales, debido a su estructura heterogénea. En el que estos estratos pueden variar en altos, medios y bajos. El conocimiento de los diferentes patrones de estructuras verticales que se encuentran en el bosque es extremadamente importante para comprender la dinámica de la vegetación, lo que influye en las estrategias de conservación del bosque. Con el fin de optimizar el proceso de clasificación de los diferentes tipos de estratos, el objetivo del presente trabajo fue utilizar redes neuronales artificiales (RNA) para clasificar estos estratos. Se utilizaron dos algoritmos de resilient propagation (Rprop+ y Rprop-), en cuatro configuraciones diferentes de variables de entrada. El entrenamiento y la prueba de los ocho modelos de RNAs se realizaron utilizando el software R. Los modelos se evaluaron mediante una matriz de confusión. En qué modelos con entradas: HT, DAP y QF; HT, DAP y solo HT del algoritmo Rprop + obtuvieron 100% de aciertos en la clasificación de estrato, presentando una alta tasa de aprendizaje, confiabilidad y generalización de datos.&nbsp