Sistema Online de Conferências - IFMG Campus Bambuí, XIII Jornada Científica

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AJUSTE DA FUNÇÃO LOG-NORMAL PARA MODELAR A DISTRIBUIÇÃO DIAMÉTRICA DE FUSTES EM UM FRAGMENTO DE CERRADO TÍPICO
Isadora Azevedo Perpétuo, Fernanda Aparecida Nazário de Carvalho, Acálita Godinho de Oliveira, Thamara Júlia Ferreira Almeida, Lucas Aguiar da Silva, Bruno Oliveira Lafetá

Última alteração: 2021-10-13

Resumo


A distribuição diamétrica se refere ao número de indivíduos por classe de diâmetro presentes em uma comunidade vegetal. Convencionalmente, a distribuição diamétrica tem sido modelada pelo método da máxima verossimilhança, devido a simplicidade de ajuste e flexibilidade para assumir diferentes formas e assimetrias. Entretanto, ainda, são poucos trabalhos que analisam alternativas para a estimação dos parâmetros de funções densidade de probabilidade em vegetações nativas. O objetivo do presente trabalho foi avaliar a eficiência de diferentes alternativas de ajuste da função log-normal para estimar a distribuição diamétrica de fustes em um fragmento de cerrado típico. O inventário florestal foi realizado em um fragmento de cerrado típico de 26,90ha, situado no distrito de Desembargador Otoni, município de Diamantina. A amostragem consistiu na distribuição casual de oito parcelas retangulares de 600 m2 (20 × 30 m) sobre relevo plano (intensidade amostral de 1,78%). A coleta de dados biométricos foi realizada em todos os fustes com circunferência a 1,30 m de altura do solo (CAP, cm) igual ou superior a 18,5 cm. A CAP foi tomada com auxílio de fita métrica e o seu respectivo diâmetro (DAP, cm) foi calculado pela expressão “DAP = CAP/π”. Os dados foram agrupados em classes biométricas com intervalos regulares de 2 cm de diâmetro. Foram testadas três alternativas para a estimativa dos parâmetros da função Weibull, assim discriminadas: MLE) método da máxima verossimilhança (Maximum Likelihood Estimation); MGE+CvM) método da máxima qualidade de ajuste (Maximizing Goodness-of-fit Estimation, MGE) empregando a estatística de teste de Cramer-von Mises e; MGE+AD) MGE empregando a estatística de teste de Anderson-Darling. A qualidade dos ajustes foi avaliada de acordo com os valores da Raiz Quadrada do Erro Médio (RQEM), coeficiente de correlação de Pearson (r) e critério de informação de Akaike (Akaike Information Criterion, AIC). Menores valores de RQEM e AIC implicam em maior qualidade preditiva. A aderência das funções aos dados foi avaliada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Todas as análises estatísticas foram efetuadas com auxílio do software R (versão 4.1.0), ao nível de significância de 5% de probabilidade. A amostragem contemplou 403 fustes. Os valores dos parâmetros logaritmizados da média e desvio padrão foram de 2,150588 e 0,263028 (RQEM = 0,1251 e AIC = 1804,6290) para MLE; de 2,115402 e 0,276378 (RQEM = 0,1251 e AIC = 1813,0730) para MGE+CvM e; de 2,114143 e 0,268302 (RQEM = 0,1251 e AIC = 1812,3790) para MGE+AD, respectivamente. A aderência foi verificada em todos os ajustes realizados (p > 0,05). O decréscimo da quantidade de fustes com o aumento do diâmetro condiz com o esperado para formações lenhosas nativas. A qualidade preditiva com a utilização da abordagem por máxima verossimilhança se mostrou um pouco superior às demais alternativas para a estimativa dos parâmetros da função log-normal. Conclui-se que a função log-normal ajustada pelo método da máxima verossimilhança foi eficiente para descrever a distribuição de diâmetros dos fustes no fragmento de cerrado típico em estudo.