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Provedor de dados:  PFB - Pesquisa Florestal Brasileira
País:  Brazil
Título:  Distribuição diamétrica de espécies da Floresta Ombrófila Densa no Sul do Estado do Rio de Janeiro
Diametric distribution of species in a tropical rain forest in southern of Rio de Janeiro State, Brazil
Autores:  Cysneiros, Vinicius Costa
Amorim, Thiago de Azevedo
Mendonça Júnior, Joaquim de Oliveira
Gaui, Tatiana Dias
de Moraes, Juan Carlos Resende
Braz, Denise Monte
Machado, Sebastião do Amaral
Data:  2017-03-31
Ano:  2017
Palavras-chave:  Recursos Florestais
Engenharia Florestal
Dendrometria Floresta Atlântica
Funções densidade de probabilidade
Modelagem Atlantic Forest
Density probability functions
Modeling
Resumo:  O objetivo do presente estudo foi avaliar o desempenho e selecionar funções densidade de probabilidade que descrevam a distribuição diamétrica da comunidade florestal e das três principais espécies da Floresta Ombrófila Densa no sul do estado do Rio de Janeiro. Foram testadas as funções Normal, Log Normal, Beta, Gama, Sb de Johnson e Weibull. Os ajustes foram realizados com auxílio da ferramenta Solver (MSExcel®), que utiliza o algoritmo linear de gradiente reduzido para otimização dos parâmetros das funções. Para a seleção do melhor modelo foram avaliados o valor D de Kolmogorov – Smirnov e o erro padrão da estimativa (Syx %). De maneira geral, as funções Sb de Johnson e Weibull apresentaram as melhores estatísticas de ajuste e maior precisão nas estimativas. Mesmo representando melhor a realidade da distribuição, os menores intervalos de classe não forneceram os melhores ajustes, sendo as estimativas mais precisas propiciadas pelos maiores intervalos e menores números de classes.

The goal of this study was to evaluate the performance and select probability density functions to describe the diametric distributions of the forest community and the main three species in a tropical rain forest in southern of Rio de Janeiro State. We tested the functions: Normal, Normal Log, Beta, Gamma, Sb Johnson and Weibull. Adjustments were carried out using Solver tool (MSExcel®) which uses the reduced linear gradient algorithm, optimizing the functions parameters. Value D Kolmogorov–Smirnov and estimation of standard error (Syx%) were evaluate to select the best model. In general, Sb Johnson and Weibull functions presented better statistics adjustment and greater precision in the estimates. Even representing the reality of the distribution, the smaller class intervals did not provide better adjustments, more precise estimates being provided by the larger ranges and smaller classes.
Tipo:  Info:eu-repo/semantics/article
Idioma:  Português
Identificador:  http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1070

10.4336/2017.pfb.37.89.1070
Editor:  Embrapa Florestas
Relação:  http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1070/562
http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/downloadSuppFile/1070/1108
Formato:  application/pdf
Fonte:  Pesquisa Florestal Brasileira; v. 37, n. 89 (2017): jan./mar.; 1-10

Brazilian Journal of Forestry Research; v. 37, n. 89 (2017): jan./mar.; 1-10

1983-2605

1809-3647
Direitos:  http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
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