Scientia Forestalis, volume 42, n. 104
p.605-614, dezembro de 2014

Modelagem não linear mista para descrever o afilamento de árvores clonais de Eucalyptus sp

Non linear mixed modeling to describe the taper of clonal Eucalyptus sp

Samuel de Pádua Chaves e Carvalho1
Luiz Carlos Estraviz Rodriguez2
Natalino Calegario3
Taciana Villela Savian4
Mariana Peres de Lima5
Carlos Alberto Silva6
Adriano Ribeiro de Mendonça7
Marcos Felipe Nicoletti8

1Doutor, Professor Adjunto. UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso - 78060-900, Cuiabá-MT. E-mail: spccarvalho@ufmt.br.
2Doutor, Livre Docente do Departamento de Ciências Florestais. USP - Universidade de São Paulo – ESALQ – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. Av. Pádua Dias, 11,  - Caixa Postal 09, 13418-900 – Piracicaba – SP – Brasil. E:mail: lcer@usp.br
3Doutor, Professor Adjunto. UFLA - Universidade Federal de Lavras - Caixa Postal 3037. 37.200-000, Lavras – MG – Brasil. E-mail: calegari@dcf.ufla.br
4Professora Doutora do Departamento de Ciências Exatas.  USP - Universidade de São Paulo – ESALQ – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. Av. Pádua Dias, 11,  - Caixa Postal 09, 13418-900 – Piracicaba – SP – Brasil. E:mail: tvsavian@usp.br
5Mestre, Professora Assistente. UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso. Av. Alexandre Ferronato, 1200, Setor Industrial - 78.557-267 - Sinop-MT. E:mail: marianaperes@ufmt.br
6Mestre, Programa de Pós-Graduação em Recursos Florestais.  USP - Universidade de São Paulo – ESALQ – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. Av. Pádua Dias, 11,  - Caixa Postal 09, 13418-900 – Piracicaba – SP – Brasil
7Doutor, Professor Adjunto. UFES - Universidade Federal do Espirito Santo. Av. Governador Lindemberg,  316, CEP 29550-000, Jerônimo Monteiro-ES. ribeiroflorestal@yahoo.com.br
8Mestre, Professor do Departamento de Engenharia Florestal da UDESC/CAV, Av. Luis de Camões, 2090, Lages-SC, 88.520-000. nicoletti@cav.udesc.br

Recebido em 22/10/2013 - Aceito para publicação em 04/08/2014

Resumo

Por meio desse trabalho avaliou-se a qualidade do modelo logístico como uma função de afilamento para estimar o volume individual de árvores clonais de Eucalyptus sp em diferentes classes de idades e diâmetro. Para fins de ajuste foi utilizado o método de regressão não-linear de efeitos mistos. As classes de diâmetro e de idade foram consideradas como efeitos aleatórios desse processo. O modelo foi ajustado três diferentes cenários, sendo eles: (i) ajuste do modelo no seu formato original considerando classe de diâmetro nas diferentes classes de idade com efeito aleatório; (ii) ajuste do modelo no seu formato original considerando classe de diâmetro nas diferentes classes de idade com efeito aleatório mais a adição da altura total como covariante; (iii) relativização do modelo original pela altura total e pelo diâmetro considerando a idade como efeito aleatório. Ao se comparar os dois primeiros cenários, o erro-padrão foi reduzido em 40%, passando de 1,4727 para 0,8970 cm. Ao confrontar o segundo e terceiro cenários para fins de estimativa volumétrica, concluiu-se que a precisão aumentou em 1,3% com aplicação do modelo do terceiro cenário, além de melhorias significativas no gráfico de dispersão dos valores preditos versus os observados.
Palavras-chave: Regressão Mista; Covariante; Modelos não lineares.

Abstract

The aim of this work was to evaluate the quality of the logistic model related to taper in order to estimate the volume of the individual trees of Eucalyptus in a clonal plantation with different classes of age and diameter. For testing purposes, we used the non-linear mixed effects regression model, and the classes of diameter and age were considered as random effects of this process. The model considered three different scenarios: (i) fit of the model in its original format, considering diameter's class within different age classes with random effect; (ii) fit of the model in its original format, considering diameter's class within different age classes with random effect plus the addition of total height as covariate; and (iii) relativization of the original model for diameter and total height and by considering age as a random effect. In short, comparing the first two scenarios, the standard error was reduced by 40 %, ranging from 1.4727 to 0.8970 cm, and when comparisons were made between the second and third scenarios for volume estimation purposes, an increase of the model accuracy to 1.3 % with the application of the third scenario was observed; furthermore, improvements in the scatter plot of the observed versus predicted values were observed.
Keywords: Mixed Regression; Covariate, Nonlinear models.





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