Use of Multivariate Analysis to group data to adjust the diameter–height relationship in mixed forest plantations in the Amazon Mato – Grossense
Keywords:
Relação hipsométrica, Inteligência Artificial, Plantios Mistos, Amazônia Mato-Grossense., Hypsometric relationship, Artificial intelligence, Mixed Plantings, Amazonia Mato-GrossenseAbstract
O estudo foi desenvolvido com dados de um reflorestamento no município de Cotriguaçu – MT, pertencente a ONF - Brasil, com os dados de 10 famílias nativas da Amazônia brasileira. Primeiramente, o modelo de regressão foi ajustado de uma forma global para todo o povoamento, posteriormente por família, e então, por grupos de famílias que foram agrupados utilizando análise Multivariada de Dados. Os critérios estatísticos utilizados para a análise dos resultados foram: Raiz Quadrada do Erro Médio (rmse), Raiz Quadrada o Erro Médio Relativa (rmse%), Coeficiente de Correlação de Pearson (r); e o gráfico de dispersão das alturas estimadas versus alturas observadas. A análise de resultados realizada através gráfico de dispersão das alturas permitiu verificar que a utilização da variável família e grupos de família geraram parâmetros específicos para cada ajuste quando comparado ao modelo ajustado globalmente. Constatou - se ainda, com os resultados estatísticos, que o fator família é uma variável que interfere na altura, não tanto quanto o DAP, mas pode ser utilizada para minimizar o erro das estimativas.
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