Tese em PDF - departamento de engenharia florestal ...

gerar duas ou mais modas. Considerou-se nesse conjunto de dados que a distribuição
interceptaria a origem, ou seja, que não haveriam indivíduos com DAP igual a 0 cm.
A segunda aplicação do modelo foi à distribuição diamétrica da araucária, na qual
foram observadas apenas duas modas. A explicação mais provável para o surgimento dessas
modas está relacionada com a intervenção antrópica, uma vez que essa espécie foi
amplamente explorada para fins comerciais, onde foram abatidas árvores selecionando-se os
diâmetros desejados. Como pressuposto teórico, foi utilizado um modelo que intercepta a
origem.
A diferença da segunda para a terceira aplicação está apenas na premissa teórica.
Nesse último caso, foi utilizado um modelo que não passa pela origem, ou seja, que considera
que há indivíduos com DAP igual a 0 cm. Nos três casos selecionados considerou-se que a
função seria assintótica no eixo das abscissas (DAP). Biologicamente isso corresponde a
supor que árvores com DAPs maiores do que os observados em campo possam ocorrer.
As diferentes formas que as funções densidade de probabilidade podem assumir, de
acordo com a variação de seus coeficientes foram apresentadas no tópico referente aos
materiais utilizados e métodos aplicados. Pode-se observar que a distribuição Exponencial
possui uma forma definida, a saber, decrescente. Essa forma é comumente descrita na
literatura como “J invertido”. Ela é muito utilizada e potencialmente viável quando se deseja
representar conjuntos de dados diamétricos de regeneração natural de espécies arbóreas.
Entretanto, uma vez que no presente trabalho estão sendo utilizadas distribuições
multimodais, esse modelo torna-se impróprio para representar tais realidades biológicas.
A distribuição Normal, frequentemente utilizada para representar distribuições
diamétricas, não resultou satisfatória em função de sua baixa flexibilidade. Sabe-se que esse
modelo é amplamente aplicado em conjuntos de dados biológicos, mas que a sua forma pouco
variável (unimodal e simétrica em relação à média) a torna excelente nos casos em que se está
trabalhando com censo (quando todos os indivíduos da população são avaliados) ou quando
se tem um padrão “normal”.
As distribuições de Weibull, Beta e Gama são mais flexíveis, mas não se adequam a
conjuntos de dados com mais de uma moda. Cabe salientar que a função de Weibull tem sido
amplamente aplicada no setor florestal desde 1973, quando Bailey e Dell a utilizaram para
modelagem em florestas, considerando-a matematicamente simples e flexível e mais fácil de
ser utilizada do que a distribuição Beta, pelo fato de não requerer integração numérica para o
cálculo do número de indivíduos nas classes.
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