Equações de volume comercial para espécies nativas na região do Vale do Jari, Amazônia Oriental

Abstract

O presente estudo teve como objetivo ajustar e comparar quanto às estatísticas de ajuste as melhores equações de volume de simples e dupla entrada, para quantificar volumes comerciais de espécies nativas de floresta de terra firme da região do Vale do Jari, no estado do Pará (Amazônia Oriental). É usual na região amazônica, a altura comercial da árvore, quando coletada, ser obtida via estimativa visual e para a comparação o ajuste da equação de dupla entrada foi considerado o erro obtido pela estimativa visual da altura comercial dos dados coletados. Os dados utilizados para ajuste provêm de dados de 14.490 árvores, de 25 espécies, que estavam distribuídas numa área total de 3.786 ha inseridas no Plano de Manejo Florestal Sustentável (PMFS) da empresa Orsa Florestal S/A. Foram coletados dados de circunferência à altura do peito (CAP), altura comercial estimada (he – obtida antes da derruba), altura comercial real (hc), e dados de cubagem (comprimento e circunferência no centro das toras) para reconstrução do volume da árvore pelo método de Huber. Para o ajuste os dados de circunferência à altura do peito (CAP) foram convertidos para diâmetro à altura do peito (DAP). As variáveis independentes formadas pelo diâmetro à altura do peito (DAP) e variáveis independentes formadas pelo DAP e altura comercial (hc) apresentaram melhores valores de correlação com a variável volume. Foram testados 12 modelos volumétricos, sendo 4 modelos de simples entrada (3 aritméticos e 1 logarítmico), 8 modelos de dupla entrada (4 aritméticos e 4 logarítmicos) e ainda 2 ajustes pelo método de ajuste Stepwise Forward (1 aritmético e 1 logarítmico). Os 14 modelos foram testados para 7 agrupamentos de dados: o primeiro formado pelos dados de todas as 25 espécies encontradas (coletadas), e as demais formadas separadamente por espécie para as espécies: Angelim-pedra (Hymenolobium petraeum Ducke), Angelim-vermelho (Dinizia excelsa Ducke), Cumaru (Dipteryx odorata (Aubl.) Willd.), Jatobá (Hymenaea courbaril L.), Louro faia (Roupala montana Aubl. (Aubl.) Decne & Planch) e Maçaranduba (Manilkara huberi (Ducke) Cheval). As melhores equações para simples e dupla entrada foram obtidas pelos modelos de variáveis aritméticas. As melhores equações de simples entrada de modo geral apresentaram resultados com melhores estatísticas de ajuste quando comparadas as melhores equações de dupla entrada (já considerando o erro pelo uso da estimativa visual dos dados coletados). Contudo os valores das estatísticas de ajuste entre as equações de simples e dupla entrada foram bastante próximos e ficou evidenciado possibilidade de melhoria das estatísticas de ajuste para os modelos de dupla entrada desde que haja redução do erro de estimativa visual da altura comercial (he), podendo as estatísticas de ajuste dos modelos de dupla entrada chegar a ser melhores que as de simples entrada.

The present study aimed to fit and to compare statistics as the best fit equations volume of single and double entry, to quantify commercial volumes for native species from “Terra Firme” forest in Jari Valley, in Pará state (Eastern Amazon, Brazil). It is usual in the Amazon region, the commercial height of the tree, when collected, be obtained via visual estimate and to compare the fit of the equation it had considered the double entry error obtained by visual estimation of the commercial height of the collected data. The data come from 14,490 trees from 25 species, which were distributed over 3,786 ha inserted in Sustainable Forest Management Plan (PMFS) owed at Orsa Forestal company. They were collected the follows data: circumference at breast height (CBH), estimated commercial height (he - obtained before the cutting), real commercial height (hc), and scaling data (length and circumference in the center of the logs) to reconstruction of the stem volume by Huber method. To fitting the circumference at breast height (CBH) were converted to diameter at breast height (DBH). The variables formed by diameter at breast height (DBH) and mixed variables formed by DBH and commercial height (hc) showed best correlation with volume. They were tested 12 volumetric models, 4 single-entry models (3 arithmetic and 1 logarithmic , 8 double-entry models (4 arithmetic and 4 logarithmic) and plus using the Stepwise Forward fiting method (1 arithmetic and 1 logarithmic). The models were tested for 7 clusters: one formed by the data of all 25 species), and the other formed for species of: Angelim-pedra (Hymenolobium petraeum Ducke), Angelim-vermelho (Dinizia excelsa Ducke) Cumaru (Dipteryx odorata (Aubl.) Willd.), Jatoba (Hymenaea Courbaril L.), Louro Faia (Roupala montana Aubl. (Aubl.) Decne & Planch) and Maçaranduba (Manilkara huberi (Ducke) Cheval). The best equations were obtained by arithmetic variables (to single-entry and double-entry models). The best fit statistics of single-entry equations and double-entry equations were obtained by arithmetic models and single-entry equations (already considering the error by using the estimated commercial hight). However the value of fit statistics between the single-entry equations and double- entry equations were very close and is possible to improve the double-entry fit statistics with reduction of the error of the estimated commercial height (hc), even the double-entry fit statistics should be better than single-entry fit statistics.