Biblioteca Florestal
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Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal

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dc.contributor.author Carvalho, Samuel de Pádua Chaves e
dc.contributor.author Calegario, Natalino
dc.contributor.author Silva, Fabyano Fonseca e
dc.contributor.author Borges, Luís Antônio Coimbra
dc.contributor.author Mendonça, Adriano Ribeiro de
dc.contributor.author Lima, Mariana Peres de
dc.date.accessioned 2015-10-08T18:34:51Z
dc.date.available 2015-10-08T18:34:51Z
dc.date.issued 2011-10
dc.identifier.citation CARVALHO, S. P. C. et al. Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal. Cerne, Lavras, v. 17, n. 4, p. 541-548, out./dez. 2011. pt_BR
dc.identifier.issn 0104-7760
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br:80/handle/123456789/15401
dc.description.abstract Neste trabalho, objetivou-se propor o uso de modelos não lineares generalizados na predição da área basal e do crescimento e produção em volume total do híbrido Eucalyptus urocamaldulensis, em um plantio localizado na região central do estado de Minas Gerais, pertencente à V&M Florestal. A metodologia proposta permite trabalhar com os dados na sua forma original sem a necessidade de transformações de variáveis, e gerar modelos mais precisos. Para a avaliação da qualidade de ajuste dos modelos propostos, foram utilizados os critérios de informação Bayesiano, de Akaike e o teste de razão da máxima verossimilhança, além do erro padrão residual e percentual, e dos gráficos de resíduos. Os modelos se mostraram com uma boa performance, altamente precisos e parcimoniosos nas estimativas das variáveis propostas, com erros reduzidos para 12% em área basal e 4% para predição volumétrica. pt_BR
dc.description.abstract This paper aims to propose the use of generalized nonlinear models for prediction of basal area growth and yield of total volume of the hybrid Eucalyptus urocamaldulensis, in a stand situation in a central region in state of Minas Gerais. The used methodology allows to work with data in its original form without the necessity of transformation of variables, and generate highly accurate models. To evaluate the fitting quality, it was proposed the Bayesian information criterion, of the Akaike, and test the maximum likelihood, beyond the standard error of estimate, and residual graphics. The models were used with a good performance, highly accurate and parsimonious estimates of the variables proposed, with errors reduced to 12% for basal area and 4% for prediction of the volume. pt_BR
dc.format 8 páginas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Universidade Federal de Lavras pt_BR
dc.relation.ispartofseries Cerne:v.17,n.4;
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal::Dendrometria e mensuração florestal pt_BR
dc.title Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal pt_BR
dc.title Generalized nonlinear models applied to the prediction of basal area and volume of Eucalyptus sp pt_BR
dc.type Artigo pt_BR

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