Modelagem geoestatística do volume comercial e sortimentos em povoamentos de Pinus taeda L.

Autores

  • Rafael Grazeke de Oliveira rafael.grazeke@gmail.com
    Universidade Federal do Paraná - UFPR
  • Allan Libanio Pelissari allanpelissari@gmail.com
    Universidade Federal do Paraná - UFPR
  • Vinicius Costa Cysneiros vccysneiros.florestal@gmail.com
    Universidade Federal do Paraná - UFPR
  • Julio Eduardo Arce jarce@ufpr.br
    Universidade Federal do Paraná - UFPR

DOI:

10.34062/afs.v10i2.13499

Resumo

Para aumentar a precisão dos resultados dos inventários florestais, se faz necessário o uso de ferramentas além das tradicionais. Com isso, o presente trabalho objetivou a modelagem espacial do volume comercial e dos sortimentos de Pinus taeda L. com geoestatística. Essa técnica parte do pressuposto que as unidades amostrais mais próximas no espaço geográfico são mais semelhantes. A área de estudo é um projeto silvicultural da espécie Pinus taeda com 145,3 ha, implantado no ano de 2002, com espaçamento de 3 m x 2,5 m. Neste projeto, foi realizado um primeiro desbaste misto aos 9 anos, no qual a densidade de indivíduos foi reduzida em 50% e um segundo desbaste seletivo aos 14 anos, retirando 50% dos indivíduos remanescentes. Os dados foram coletados em 2020, sendo mensuradas 30 unidades amostrais circulares com área de 600 m² cada. Para modelagem da altura em diferentes diâmetros e dos sortimentos, foram cubadas 30 árvores selecionadas no povoamento. Foram testados seis modelos de relação altura-diâmetro, sendo os de Stoffels, Trorey, Curtis, Campos e Leite, Azevedo e Henriksen. Para a estimativa dos sortimentos, foi utilizado o Polinômio de 5° Grau. As semivariâncias foram calculadas, com objetivo de verificar a dependência espacial das variáveis analisadas. Os resultados demostraram que foi possível modelar e espacializar o volume comercial e os sortimentos de P. taeda por meio da geoestatística. O mapeamento espacial dos sortimentos permite aprimorar o planejamento das atividades de colheita, fornecendo maior exatidão às estimativas por meio da localização geográfica das classes de volume.

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Publicado

2023-07-25