Estimação De Volume De Madeira De Eucalipto Por Cokrigagem, Krigagem E Regressão

Abstract

No semiárido pernambucano na região do Polo Gesseiro do Araripe, onde é produzido 97% do gesso consumido no Brasil, um experimento florestal com 1875 árvores de eucaliptos foi cortado e todas as árvores foram cubadas rigorosamente pelo método de Smalian. A localização de cada árvore foi demarcada num plano cartesiano, e uma amostra de 200 árvores foi retirada pelo processo inteiramente aleatório. Nas 200 unidades amostrais foram utilizados três métodos de estimação para a variável volume de madeira, análise de regressão, krigagem e cokrigagem. Para a cokrigagem a variável secundária foi o DAP (Diâmetro a Altura do Peito) e para a regressão foi utilizado o modelo de Spurr ou da variável combinada que utiliza duas variáveis explicativas a altura total da árvore (H) e o DAP. As variáveis volume e DAP apresentaram dependência espacial. Para comparar os métodos foram utilizados o coeficiente de determinação (R2), a distribuição residual dos erros (valores observados x estimados). Os melhores resultados foram conseguidos com a regressão R2 = 0,82, volume total = 166,25 m3, a cokrigagem forneceu R2 = 0,72 e volume total = 164,14 m3 e a krigagem teve R2 = 0,32 e o volume total = 163,21 m3, o volume real do plantio era de 166,14 m3.

Sampling Processes and Intensities for the Geostatistical Modeling of an Unevenly Aged Forest

“…In studies with the species Quercus suber in Spain, Montes et al (2005) observed that when the basal area presented spatial continuity, random sampling has a greater standard error than systematic sampling. Contrary results have been observed by Lundgren et al (2015) in Eucalyptus stands in the semiarid of Pernambuco, where random sampling showed the best results for estimating the individual eucalyptus volume performed by the geostatistical analysis. Thus, it is observed that spatial continuity is influenced by the different forest physiognomies, in addition to the various methods and sampling intensities.…”

Eucalyptus spp. volume determined through geospatial interpolation

“…The existence of spatial dependence for plot volume was verified by the experimental spherical semivariogram, using the Geostatistical Analyst tool of ArcGIS 10.1 software. It was represented by the formula: Y(h) = C0 + C x [1.5 (h/A)-0.5(h/A)³]; wherein Y(h) = theoretical semivariance, C0 = nugget effect, h = distance, C = sill, and A = range (Lundgren et al, 2015).…”

Spatial distribution pattern of Euxylophora paraensis Huber in a natural managed forest in the Eastern Amazon

“…There are numerous methodologies created or developed to characterize the pattern of spatial distribution of tree species. Among these methodologies, the geostatistics (Kriging interpolation) techniques have been highlighted in forest studies and their use has been increasing in recent years (Amaral et al, 2013;Valtera et al, 2013;Lundgren et al, 2015;Zhang et al, 2015). Kriging interpolation is a method that uses the position information of the sample and the value that the variable assumes at each point.…”