RESUMO
Considerando os recursos geralmente limitados para a gestão de florestas e a crescente necessidade de regulação da produção florestal, faz-se necessário otimizar abordagens de planejamento da espacialização das unidades de produção anual (UPA). Foi proposta uma metodologia de planejamento de UPA para espécies florestais de alto valor madeireiro (Amburana acreana (Ducke) A.C.Sm., Apuleia leiocarpa (Vogel) J.F Macbr. e Castilla ulei Warb.) em área de manejo, utilizando predição de distribuição potencial destas espécies com dados de ocorrência de inventário florestal censitário. Foram utilizados dados de inventário amostral simulados em três sistemas de amostragem (aleatório, conglomerado sistemático e sistemático) e intensidades amostrais (0,5% e 0,8%). Como variáveis preditoras, utilizamos a altitude, distância vertical à drenagem mais próxima, bandas individuais do sensor TM a bordo do Landsat 5 e índice de vegetação por diferença normalizada. Foram obtidos 18 modelos, seis por espécie. A área sob a curva (AUC) de teste dos modelos variou de 0,517 a 0,804. Para todas as espécies, o melhor modelo preditivo foi considerado o sistema conglomerado com intensidade amostral de 0,8%. A altitude foi a variável preditora que mais contribuiu nos modelos. Os valores de AUC para os modelos de Amburana acreana foram significativamente diferentes de Apuleia leiocarpa e Castilla ulei (p=0,0138). Para espécies de menor densidade, é recomendado utilizar maior intensidade amostral e sistemas de amostragem que proporcionem melhor espacialização dos registros de ocorrência. A utilização de dados provenientes de inventários florestais amostrais em diferentes sistemas de amostragem é capaz de predizer a adequabilidade ambiental para espécies florestais e auxilia a definição de UPAs. Assim, pode-se fortalecer as estratégias de planejamento da exploração e gestão das áreas de manejo e contribuir para a perpetuação da atividade nas florestas inequiâneas da região amazônica.
Palavras-Chave:
Geotecnologia; Maxent; Planejamento florestal
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