Generalized nonlinear models applied to the prediction of basal area and volume of Eucalyptus sp

cerne CERNE CERNE 0104-7760 2317-6342 UFLA - Universidade Federal de Lavras Lavras, MG, Brazil This paper aims to propose the use of generalized nonlinear models for prediction of basal area growth and yield of total volume of the hybrid Eucalyptus urocamaldulensis, in a stand situation in a central region in state of Minas Gerais. The used methodology allows to work with data in its original form without the necessity of transformation of variables, and generate highly accurate models. To evaluate the fitting quality, it was proposed the Bayesian information criterion, of the Akaike, and test the maximum likelihood, beyond the standard error of estimate, and residual graphics. The models were used with a good performance, highly accurate and parsimonious estimates of the variables proposed, with errors reduced to 12% for basal area and 4% for prediction of the volume. Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal Generalized nonlinear models applied to the prediction of basal area and volume of Eucalyptus sp Samuel de Pádua Chaves e CarvalhoI; Natalino CalegarioII; Fabyano Fonseca e SilvaIII; Luís Antônio Coimbra BorgesIV; Adriano Ribeiro de MendonçaV; Mariana Peres de LimaVI IEngenheiro Florestal, Doutorando em Recursos Florestais - Departamento de Ciências Florestais - Escola Superior Luiz de Queiroz/ESALQ - Universidade de São Paulo/USP - Cx. P. 9 - 13418-900 - Piracicaba, SP, Brasil - [e-mail] IIEngenheiro Florestal, Professor Dr. em Ciências Florestais - Departamento de Ciências Florestais - Universidade Federal de Lavras/UFLA - Cx.P. 3037 - 37.200-000 - Lavras, MG - [e-mail] IIIZootecnista, Professor Dr. em Estatística e Experimentação Agropecuária - Departamento de Ciências Exatas - Universidade Federal de Viçosa/UFV - 36.570-000 - Viçosa, MG - [e-mail] IVEngenheiro Florestal, Professor Dr. em Engenharia Florestal - Departamento de Ciências Florestais - Universidade Federal de Lavras/UFLA - Cx.P. 3037 - 37.200-000 - Lavras, MG - [e-mail] VEngenheiro Florestal, Professor Dr. em Engenharia Florestal - Departamento de Engenharia Florestal - Centro de Ciências Agrárias - Universidade Federal do Espírito Santo - Av. Governador Lindemberg, 316, Centro - 29550-000 - Jeronimo Monteiro, ES - [e-mail] VIEngenheira Florestal, Professora Doutoranda em Recursos Florestais - Instituto de Ciências Agrária e Ambientais - Universidade Federal de Mato Grosso - Campus Universitário Sinop - Av. Alexandre Ferronato, nº 1200 - 78557-267 - Sinop, MT, Brasil - [e-mail] RESUMO Neste trabalho, objetivou-se propor o uso de modelos não lineares generalizados na predição da área basal e do crescimento e produção em volume total do híbrido Eucalyptus urocamaldulensis, em um plantio localizado na região central do estado de Minas Gerais, pertencente à V&M Florestal. A metodologia proposta permite trabalhar com os dados na sua forma original sem a necessidade de transformações de variáveis, e gerar modelos mais precisos. Para a avaliação da qualidade de ajuste dos modelos propostos, foram utilizados os critérios de informação Bayesiano, de Akaike e o teste de razão da máxima verossimilhança, além do erro padrão residual e percentual, e dos gráficos de resíduos. Os modelos se mostraram com uma boa performance, altamente precisos e parcimoniosos nas estimativas das variáveis propostas, com erros reduzidos para 12% em área basal e 4% para predição volumétrica. Palavras-chave: Modelos estocásticos, predição, crescimento e produção florestal. ABSTRACT This paper aims to propose the use of generalized nonlinear models for prediction of basal area growth and yield of total volume of the hybrid Eucalyptus urocamaldulensis, in a stand situation in a central region in state of Minas Gerais. The used methodology allows to work with data in its original form without the necessity of transformation of variables, and generate highly accurate models. To evaluate the fitting quality, it was proposed the Bayesian information criterion, of the Akaike, and test the maximum likelihood, beyond the standard error of estimate, and residual graphics. The models were used with a good performance, highly accurate and parsimonious estimates of the variables proposed, with errors reduced to 12% for basal area and 4% for prediction of the volume. Key words: Probability models, prediction, forestry growth and yield. Texto completo disponível apenas em PDF. Full text available only in PDF format. 5 AGRADECIMENTOS À empresa V&M florestal pela concessão dos dados e apoio técnico-científico no desenvolvimento deste estudo. Em especial ao Engenheiro Florestal Fernando Fischer. 6 REFERÊNCIAS (recebido: 9 de fevereiro de 2010; aceito: 22 de agosto de 2011) BATES, D. M.; WATTS, D. G. Nonlinear regression analysis and its applications. New York: Wiley, 1988. 365 p. Nonlinear regression analysis and its applications 1988 BATES D. M. WATTS D. G. 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