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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.2014.tde-03122014-142123
Documento
Autor
Nome completo
Simone Grego
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2014
Orientador
Banca examinadora
Ribeiro Junior, Paulo Justiniano (Presidente)
Lara, Idemauro Antonio Rodrigues de
Taconeli, Cesar Augusto
Título em português
Modelos para relacionar variáveis de solos e área basal de espécies florestais em uma área de vegetação natural
Palavras-chave em português
Árvore de regressão
Geoestatística
Modelo aditivo gene-ralizado
Modelo condicional autoregressivo
Modelo condicional autoregressivo simultâneo
Regressão múltipla
Stepwise
Resumo em português
O padrão espacial de ocorrência de atributos de espécies florestais, tal como a área basal das árvores, pode fornecer informações para o entendimento da estrutura da comunidade vegetal. Uma vez que fatores ambientais podem influenciar tanto o padrão espacial de ocorrência quanto os atributos das espécies em florestas nativas. Desse modo, investigar a relação entre as características ambientais e o padrão espacial de espécies florestais pode ajudar a entender a dinâmica das florestas. Especificamente, neste trabalho, o objetivo é avaliar métodos estatísticos que permitam identificar quais atributos do solo são capazes de explicar a variação da área basal de cada espécie de árvore. A área basal foi considerada como variável resposta e como covariáveis, um grande número de atributos físicos e químicos do solo, medidos em uma malha de localizações cobrindo a área de estudo. Foram revisados e utilizados os métodos de regressão linear múltipla com método de seleção stepwise, modelos aditivos generalizados e árvores de regressão. Em uma segunda fase das análises, adicionou-se um efeito espacial aos modelos, com o intuito de verificar se havia ainda padrões na variabilidade, não capturados pelos modelos. Com isso, foram considerados os modelos autoregressivo simultâneo, condicional autoregressivo e geoestatístico. Dado o grande número de atributos do solo, as análises foram também conduzidas utilizando-se as covariáveis originais, fatores identificados em uma análise fatorial prévia dos atributos de solo. A seleção de modelos com melhor ajuste foi utilizada para identificar os atributos de solo relevantes, bem como a presença e melhor descrição de padrões espaciais. A área de estudo foi a Estação Ecológica de Assis, da Unidade de Conservação do Estado de São Paulo em parcelas permanentes, dentro do projeto "Diversidade, Dinâmica e Conservação em Florestas do Estado de São Paulo: 40 ha de parcelas permanentes", do programa Biota da FAPESP. As análises reportadas aqui se referem à área basal das espécies Copaifera langsdorffii, Vochysia tucanorum e Xylopia aromatica. Com os atributos de solo reduzidos e consistentemente associados à área basal, a declividade, altitude, saturação por alumínio e potássio mostraram-se relevantes para duas das espécies. Resultados obtidos mostraram a presença de um padrão na variabilidade, mesmo levando-se em consideração os efeitos das covariáveis, ou seja, os atributos do solo explicam parcialmente a variabilidade da área basal, mas existe um padrão que ocorre no espaço que não é capturado por essas covariáveis.
Título em inglês
Models to relate variable soil and basal area of forest species in an area of natural vegeration
Palavras-chave em inglês
conditional autoregressive model
generalized additive model
geostatistics
multiple regression
regression tree
simultâneous autoregressive model
stepwise
Resumo em inglês
The spatial pattern of occurrenceis of forest species and their attributes, such as the basal area of trees, can provide information for understanding the structure of the vegetable community. Considering the environmental factors can influence the spatial pattern of occurrences of species in native forests and related attributes, describing relationship between environmental characteristics and spatial pattern of forest species can be associated with the dynamics of forests. The objective of the present study is to assess different statistical methods used to identify which soil attributes are associated with the basal area of each tree selected species. The basal area was considered as the response variable and the covariates are given by a large number of physical and chemical attributes of the soil, measured at a grid of locations covering the study area. The methods considered are the multiple linear regression with stepwise model selection, generalized additive models and regression trees. Spatial effects were added to the models, in order to ascertain whether there is residual spatial patterns not captured by the covariates. Thus, simultaneous autoregressive model, autoregressive conditional and geostatistical were considered. Considering the large number of soil attributes, analysis were were conducted both ways, using the original covariates, and using factors identified in a preliminar factor analysis of the soil attributes. Model selection was used to identify the relevant attributes of soil as well as the presence and better description of spatial patterns. The study area was the Ecological Station of Assis, the Conservation Unit of the State of São Paulo in permanent plots within the "Diversity Dynamics and Conservation Forests in the State of São Paulo: 40 ha of permanent plots" project, under the research project FAPESP biota. The analyzes reported here refer to the basal area of the species Copaifera langsdorffii, Vochysia tucanorum and Xylopia aromatica. Results differ among the considered methods reinforcing the reccomendation of considering differing modeling strategies. Covariates consistently associated with basal area are slope, altitude and aluminum saturation, potassium, relevant to at least two of the species. Results obtained showed the presence of patterns in residual variability, even taking into account the effects of covariates. The soil characteristics only partially explain the variability of the basal area and there are spatial patterns not captured by these covariates.
 
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Data de Publicação
2014-12-16
 
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