Modelagem do volume do povoamento para Mimosa scabrella Benth. na região metropolitana de Curitiba

Abstract

O objetivo desta pesquisa foi modelar o volume total com casca do povoamento da bracatinga (Mimosa scabrella Benth.). Coletaram-se dados em bracatingais com regeneração induzida pelo fogo, em 14 municípios da Região Metropolitana de Curitiba (RMC), Estado do Paraná - Brasil. Utilizou-se uma base de dados constituída por 229 unidades amostrais de 100 a 400 m 2 . Em cada parcela, mensurou-se o diâmetro à altura do peito, bem como a altura total de todas as árvores, em bracatingais de 3 a 18 anos de idade. Para a estimativa do volume total com casca, testaram-se vários modelos de regressão selecionados da literatura, o que gerou uma matriz com 58 variáveis independentes, visando construir modelos por meio do método Stepwise. As equações de melhor ajuste foram validadas utilizando-se o teste Qui-quadrado, a análise gráfica de resíduos e o erro-padrão da estimativa. Várias equações tiveram bom desempenho, apresentaram valores de coeficiente de determinação ajustados superiores a 0,995, erro-padrão da estimativa inferior a 3% e adequada distribuição de resíduos. As duas equações de melhor desempenho foram validadas, apresentando erro-padrão da estimativa de 2,37% e 2,13%, valor não-significativo para o teste do Qui-quadrado e equilibrada distribuição dos resíduos.

The objective of this research was to model the stand volume outside bark of Mimosa scabrella Benth. stands, from the Curitiba Metropolitan Region (CMR), Parana State - Brazil. To reach this aim, a database of 229 permanent and temporary sample plots measuring from 100 to 400 m 2 each, from 14 municipalities in the CMR, was used. In each sample plot, the diameter at breast height and the total height of all 3- to 18-year-old bracatinga trees were measured. To estimate the total volume, regression models selected from the literature were tested. A set of 58 independent variables was generated also to construct models by the Stepwise method. The equations of best fitting were validated by the Chi square tests ( 2), residual graphic analysis, and the absolute and relative standard error of estimate. Several equations showed good performance, adjusted coefficient of determination higher than 0.995, relative standard error of estimate lower than 3% and adequate residual distribution. The best two equations presented Syx: 2.37% and Syx: 2.13%, non-significant values for the χ 2 test and unbiased distribution of the residuals.