Do Lógico ao Abstrato: A Ciência no Cotidiano
23 a 28 de outubro de 2017
Trabalho 8981
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Recursos Florestais e Engenharia Florestal |
| Setor | Departamento de Engenharia Florestal |
| Bolsa | FAPEMIG |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | FAPEMIG |
| Primeiro autor | Rodrigo Vieira Leite |
| Orientador | CARLOS MOREIRA MIQUELINO ELETO TORRES |
| Outros membros | João Batista Custodio Moreira, Leonardo Pequeno Reis, Michel Lage Pereira, Samuel José Silva Soares da Rocha |
| Título | Métodos de modelagem da distribuição diamétrica para prognose da produção em uma floresta estacional semidecidual em Viçosa, MG |
| Resumo | Desenvolver modelos de crescimento e produção para florestas inequiâneas não é uma tarefa fácil, por esta possuir características estocásticas. Encontrar a melhor maneira de se modelar o crescimento destas florestas é indispensável para que o entendimento sobre elas se faça útil nas diversas práticas de conservação, restauração e manejo existentes, e que devem ser feitas de uma maneira consciente. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar a prognose da distribuição de diâmetros de uma Floresta Estacional Semidecidual por meio de dois métodos: Cadeia de Markov e Autômatos Celulares com Redes Neurais Artificiais. O estudo foi realizado em um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual de 17 hectares, denominado Mata da Silvicultura, situado no município de Viçosa, Minas Gerais. Dez parcelas permanentes(20x50 m) foram lançadas no ano de 1994, e remedidas nos anos de 1997, 2000, 2004, 2007, 2010, 2012, 2013 e 2016. Para prognosticar a distribuição de diâmetros foram empregados: Cadeia de Markov e Autômatos Celulares com Redes Neurais Aritificiais. Os dois métodos foram ajustados utilizando duas amplitudes temporais: 3 e 6 anos, utilizando-se os dados de inventário de 1994 e 1997, e os de 1994 e 2000, respectivamente. A significância estatística entre as distribuições diamétricas projetada e observada foi verificada pelo teste de aderência Kolmogorov-Smirnov (K-S) ao nível de 5% de probabilidade. Observou-se que a prognose realizada pela Cadeia de Markov apresentou aderência apenas para o primeiro período, nas duas amplitudes temporais testadas.Enquanto a prognose realizada utilizando Autômatos Celulares e Redes Neurais Artificiais não apresentou aderência apenas para o ano de 2016, com amplitude temporal de 3 anos, e para os dois últimos períodos quando a amplitude temporal foi de 6 anos. Conclui-se que a utilização de Autômatos Celulares e Redes Neurais Artificiais é eficiente para prognose da distribuição de diâmetros do povoamento, utilizando uma amplitude temporal de 3 anos, tendo como o horizonte máximo para aplicação 15 anos. |
| Palavras-chave | Prognose, Floresta Etacional Semidecidual, Redes Neurais Artificias |
| Forma de apresentação..... | Painel |