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e a média elevada ao quadrado. No ajuste em questão, a variância estimada pelo modelo foi de 1597,88 cm², ou seja, desvio padrão de 238,46 cm. Segundo o teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov (0,0135) o modelo ajustou-se aos dados observados, representando as modas satisfatoriamente, conforme apresentado na tabela 30. TABELA 30 – Distribuição diamétrica, frequências acumuladas esperadas pelo modelo proposto ajustado e diferença absoluta entre as distribuições acumuladas esperada e observada. Li|-ls Xi fobs Fobs Fesp |Fesp-Fobs| 10|-15 12,5 98 98 95,75 2,25 15|-20 17,5 87 185 182,82 2,18 20|-25 22,5 82 267 262,61 4,39 25|-30 27,5 59 326 337,34 11,34 30|-35 32,5 74 400 410,05 10,05 35|-40 37,5 77 477 484,21 7,21 40|-45 42,5 91 568 562,64 5,36 45|-50 47,5 88 656 645,49 10,51 50|-55 52,5 69 725 728,82 3,82 55|-60 57,5 67 792 806,32 14,32 60|-65 62,5 73 865 873,26 8,26 65|-70 67,5 60 925 928,27 3,27 70|-75 72,5 46 971 972,38 1,38 75|-80 77,5 40 1011 1007,49 3,51 80|-85 82,5 28 1039 1035,50 3,50 > 85 87,5 19 1058 1057,99 0,01 Total 1058 5.4.10 Resumo dos resultados dos modelos Na tabela 31 estão apresentados de maneira resumida os coeficientes dos modelos ajustados e os valores de KS e Syx, a fim de se realizar uma análise comparativa. Os coeficientes da função Spline Cúbica e a distribuição de Quadros não serão inseridos nessa tabela, uma vez que são em grande número. Os valores de referência do teste de Kolmogorov- Smirnov são 0,0841 e 0,1008, para 95 e 99% de probabilidade, respectivamente. 120
TABELA 31 – Comparação entre os modelos para a Araucária. Modelo Coeficientes KS Syx% Normal μ = 43, 53 σ = 20, 89 0,0953** 2,38 Exponencial β = 43, 53 0,1602** 13,19 Beta a=10 b=90 α = 0, 88 β = 1, 25 0,2751** 26,42 Gama α = 4, 34 β = 10, 03 0,1102** 8,34 Weibull a=8,56 b=38,92 c=1,65 0,0897** 7,36 Quadros 0,0642* 14,04 Spline 0,0811** 8,89 Modelo proposto 0,0135ns 1,50 Valores seguidos de * e ** indicam significância a 95% e 99% de probabilidade, respectivamente, e ns indica não significância. 5.5 COMPARAÇÃO ENTRE OS MODELOS (GERAL) Em florestas plantadas são realizados desbastes, nas quais são retiradas algumas árvores para algum uso específico, como, por exemplo, postes. Quando isso é feito, pode surgir mais de uma moda. Logo, quando se deseja estimar com precisão a quantidade de madeira nesse plantio, é imprescindível que se utilize um modelo multimodal flexível. Em florestas nativas quatro são os fatores determinantes para a formação de modas: • Distúrbios naturais: como dinâmica de clareira, eventos climáticos como ventos, enchentes ou secas; • Intervenção antrópica: com o corte seletivo da floresta para extração de madeira, seja por manejo sustentado ou não; • Características inerentes à espécie: algumas espécies têm uma dinâmica de reprodução e estabelecimento próprios, como o caso apresentado na presente pesquisa, em que a Castanheira ocorre em “reboleiras” ou agrupamentos; e • Aleatório: algumas modas podem ocorrer randomicamente, em casos em que não se consegue determinar com precisão o motivo de suas ocorrências. A forma que a curva do modelo toma após o ajuste aos dados observados é inerente a cada espécie, área de amostragem e fatores como os descritos anteriormente. A primeira aplicação do modelo foi à distribuição diamétrica da castanheira, na qual foram observadas três modas. A ocorrência dessas modas pode estar relacionada principalmente com a dinâmica de reprodução e formação de agrupamentos de indivíduos dessa espécie clímax. Assim, a baixa disponibilidade de energia solar inibe o crescimento das plantas mais baixas, que podem permanecer no sub-bosque por um longo intervalo de tempo. Com a queda ou quebra de uma ou mais árvores, espaços são abertos no dossel, facilitando o crescimento de algumas plantas do sub-bosque simultaneamente, o que pode gerar uma moda em alguma classe diamétrica. Esse evento natural, conhecido como dinâmica de clareira, repete-se diversas vezes e pode 121
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SAULO HENRIQUE WEBER Desenvolviment
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DEDICATÓRIA Dedico esse trabalho
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1.2 OBJETIVOS 1.2.1 Objetivo Geral
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e tal que para qualquer sucesso de
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• Se f é contínua em ( ∞, a]
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O melhor ajuste foi obtido com a ds
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Mesquita et al. (2007) testaram uma
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exponencial tem sido utilizada para
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f ( x) ⎧ c c ⎪ ⎛ x − a ⎞
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1. A curva normal tem forma de sino
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Outro fator que contribui para a oc
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3.6 DISTRIBUIÇÃO WEIBULL f ( x) A
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1 7. Multiplicar a função por , a
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d calc ( F ( X ) − F ( X ) ) = ma
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Curva Normal tem um desempenho aqu
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Além disso, verifica-se a existên
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etc. A única também onde foram co
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