Na área florestal, a estimativa da mortalidade das árvores de uma espécie deve estar presente nos sistemas confiáveis de predição do crescimento. Porém, quando a soma de dados dessa variável é feita mediante um processo de classificação dicotômica, originam-se observações de contagem nas unidades experimentais, sendo muito freqüente a presença de superdispersão no modelo probabilístico. Este trabalho apresenta uma nova metodologia de ajuste de modelos para avaliar o comportamento da mortalidade de árvores de Eucalyptus grandis no Estado de São Paulo, incorporando informação de talhadia da espécie e da qualidade do sítio correspondente a três municípios. Através de técnicas formais e informais, identifica-se o modelo probabilístico e sob o enfoque dos modelos lineares generalizados, estimam- se os modelos Extra-Poisson de Breslow (1984) e Binomial Negativo (BN) pelos métodos de Quase-Verossimilhança e Máxima Verossimilhança, respectivamente, para a avaliação dos efeitos de interação entre os fatores. Os resultados mostraram superdispersão altamente significativa, indicando extra-variação quadrática, devida possivelmente à falta de independência entre as observações (processo ecológico de composição do stand florestal). Os modelos Extra-Poisson e BN evidenciaram que há interação significativa entre os fatores, indicando que nos municípios de Brotas e Ribeirão Bonito as plantas suportam melhor o estresse do primeiro corte.
In the forestry area, a tree mortality estimation for a given species must be present in the reliable prediction systems for the species growth. However, the individual mortality study introduces a dichotomic process, arising to count data set for the experimental units and frequently the stocastic model has clustered behavior, called overdispersion. This work presents a new fitting approach models in order to know the behavior of trees mortality of Eucalyptus grandis, which is important genus in the Brazilian forestry production, in the São Paulo State, including information related to species rotation e quality site from three districts. Through formal and informal technics the probabilistic model were identified and under the generalized linear models approach the Extra-Poisson and Negative Binomial models were estimated by means of Quasi- Likelihood and Maximum-Likelihood methods, respectively, to evaluate the interaction between the two factors. The results showed a highly significative overdispersion pointing out a quadratic extra-variation due to the dependence between the observations (composition process in the forestry stand). The Extra-Poisson and Negative Binomial models proved significative interaction effect showing that the Brotas and Ribeirão Bonito districts are the best places to bear the first court stress.
