Competição e modelagem florestal em fragmento de floresta estacional semidecidual submontana, MG

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Autor(es): dc.contributorCastro, Renato Vinicius Oliveira-
Autor(es): dc.creatorLustosa Junior, Ilvan Medeiros-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-10-14T18:41:08Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-10-14T18:41:08Z-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-23-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-23-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-23-
Data de envio: dc.date.issued2016-02-26-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/20367-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.26512/2016.02.D.20367-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/637525-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais, 2016.-
Descrição: dc.descriptionA Mata atlântica vem sendo alvo constante no uso demasiado de recursos naturais, não obstante, o componente florestal tem sido explorado de forma insustentável, promovendo um alto grau de degradação ambiental no Bioma. Conhecer o comportamento arbóreo, num determinado intervalo de tempo, permite fornecer subsídios científicos na fundamentação de políticas de conservação e manejo florestal. A competição florestal é um dos fatores que influenciam no crescimento e longevidade dos indivíduos arbóreos, e é decorrente da demanda por recursos essenciais, tais quais, água, luz e nutrientes. Portanto, objetivou-se com o presente estudo, analisar a influência da competição florestal, por meio de índices de competição independentes e semidependentes de distância (raios de 2, 3, 4, 5 e 6 metros), no crescimento dendrométrico e agregar os aspectos competitivos na projeção, através de modelos tradicionais e redes neurais artificiais, em fragmento de Floresta Estacional Semidecidual, MG. Para tal estudo foi realizada uma classificação dos indivíduos em grupos ecológicos e de acordo a exigência por luz, visando avaliar se o cálculo da competição é mais significativo ao ser avaliado para cada grupo, ao invés da análise generalizada para todas as espécies do fragmento em estudo. Avaliar a competição por grupo ecológico se mostrou mais eficaz, visto que apresentou correlações superiores. O índice independente BAL obteve o melhor desempenho para analisar a influência da competição no crescimento dos indivíduos no fragmento estudado. Projetar o crescimento dendrométrico por Redes Neurais Artificiais foi mais eficiente que por modelos de regressões tradicionais.-
Descrição: dc.descriptionThe Atlantic Forest natural resources have been largely explored, regardless; the forest is used in an unsustainable way, provoking an elevated level of damage in the Biome. Knowing the arboreal behavior, in a certain period, allows providing scientific grants for conservation and forestry management policies. The forestry competition is one of the factors that influence on the growth and longevity of the specimens, and is due the demand for essential resources, such as, water, light and nutrients. Therefore, this research aimed to analyze how the forestry competition affects the dendrometric measurements, by using distance independent and distance semi-independent competition indexes (radius at 2, 3, 4, 5 and 6 meters), and to aggregate the competitive aspects on the projection, through traditional models and neural artificial networks, in a Semi-Deciduous Seasonal Forest, in Minas Gerais (Brazil). In this study was carried out a classification of individuals according to their ecological groups and their light demand, in order to evaluate whether the calculation of the competition is more significant when evaluated for each group, rather than the generalized analysis to all species of the fragment under study. To evaluate the competition per ecologic group was more efficient, since it presented superior correlations. The BAL independent index obtained the best performance to analyze the influence of the competition on the specimens’ growth on the fragment studied. Projecting the dendrometric measurement using Neural Artificial Networks was more efficient than the traditional means.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectCompetição (Biologia)-
Palavras-chave: dc.subjectMata Atlântica-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais artificiais-
Título: dc.titleCompetição e modelagem florestal em fragmento de floresta estacional semidecidual submontana, MG-
Título: dc.titleCompetition and modeling in a fragment of semi-deciduous seasonal forest in Minas Gerais-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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