Relação Hipsométrica para <i>Pinus taeda</i> L. em Diferentes Fases do Ciclo de Corte

Nicoletti, Marcos Felipe; Souza, Karine; Silvestre, Raul; França, Morgana Cristina; Rolim, Flávio Augusto

doi:10.1590/2179-8087.051513

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Original Articles • Floresta Ambient. 23 (1) • Jan-Mar 2016 • https://doi.org/10.1590/2179-8087.051513 copiar

Relação Hipsométrica para Pinus taeda L. em Diferentes Fases do Ciclo de Corte

Hipsometric Rate for Pinus taeda L. at Different Stages of the Cutting Cycle

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMO

O objetivo deste estudo foi avaliar as diferentes etapas do ciclo de corte, buscando uma relação hipsométrica adequada para estimar alturas dessas diferentes fases em um reflorestamento de Pinus taeda. Foram realizados cinco tratamentos, sendo o quinto a junção dos dados pertencentes aos demais tratamentos (modelo reduzido). A amostragem seguiu o método de área fixa, no qual o tamanho das parcelas e o número de árvores dominantes diferenciaram-se nos ciclos de corte. Definiu-se a localização das parcelas através de amostragem aleatória simples (oito parcelas por ciclo de corte). Foram determinadas as estatísticas de ajustes, coeficiente de determinação ajustado, erro-padrão e análise de resíduos. Efetuou-se o teste de identidade de Graybill para verificação da necessidade da utilização de diferentes modelos para distintas classes de idade. Os resultados comprovaram que existem diferenças significativas entre adotar-se um modelo específico para cada fase e utilizar um único melhor modelo para o povoamento total.

Palavras-chave:
altura; reflorestamento; manejo florestal

Fase do ciclo de corte	Tratamento	Idade (anos)	Plantio	Tamanho das parcelas (m²)
Antes do 1º desbaste	1	7	jul/05	300 (15 × 20)
Antes do 2º desbaste	2	8	jun/04	450 (15 × 30)
Antes do 4º desbaste	3	18	out/94	750 (15 × 50)
Antes do corte raso	4	18	abr/94	900 (15 × 60)
Total de dados (Modelo reduzido)	5	-	-	-

Equação	Autor	Modelo matemático
1	Henriksen	$h = b_{0} + b_{1} \ln d$
2	Não referenciado	$\ln h = b_{0} + b_{1} d + b_{2} d ²$
3	Parabólico	$h = b_{0} + b_{1} d + b_{2} d^{2}$
4	Assman	$h = b_{0} + b_{1} \frac{1}{d}$
5	Stoffels	$\ln h = b_{0} + b_{1} \ln d$
6	Azevedo et al. (1999)Azevedo CP, Muroya K, Garcia LC, Lima RMB, Moura JB, Neves EJM. Relação hipsométrica para quatro espécies florestais em plantio homogêneo e em diferentes idades na Amazônia Ocidental. Boletim de Pesquisa Florestal 1999; (39): 5-29.	$\ln h = b_{0} + b_{1} \ln d + b_{2} \frac{1}{d}$

Ciclo de corte	Idade (anos)	Mínimo (cm)	Máximo (cm)	Média (cm)	Desvio-padrão (cm)	Coeficiente de variação (%)
Antes do 1º desbaste	7	8,9	25,2	18,1	2,7	14,89
Antes do 2º desbaste	8	12,9	32,2	21,4	3	14,01
Antes do 4º desbaste	18	23,3	50,9	33,2	4,8	14,53
Antes do corte raso	18	24,9	49,6	33,8	4,3	12,77

Nº	Coeficientes da Regressão			S_yx%	R²_aj	IA
Nº	$b_{0}$	$b_{1}$	$b_{2}$	S_yx%	R²_aj	IA
1	–3,48318^ significativo ao nível de 1% de significância.	4,97377^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	8,08	0,42695	0,4303
2	1,25283^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,09972^ significativo ao nível de 1% de significância.	–0,00202^ significativo ao nível de 1% de significância.	8,06	0,45201	0,45201
3	–0,03819ns	0,94069^ significativo ao nível de 1% de significância.	–0,01828^* * significativo ao nível de 5% de significância.	8,06	0,42981	0,43648
4	15,75736^ significativo ao nível de 1% de significância.	–86,50911^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	8,05	0,4313	0,43462
5	1,01801^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,47199^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	8,11	0,44487	0,44487
6	3,74993^* * significativo ao nível de 5% de significância.	–0,23434ns	–12,27671ns	8,07	0,45032	0,45032

Nº	Coeficientes da Regressão			S_yx%	R²_aj	IA
Nº	$b_{0}$	$b_{1}$	$b_{2}$	S_yx%	R²_aj	IA
1	0,10768^ns	4,43733^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	5,931	0,38729	0,39077
2	2,53385^ significativo ao nível de 1% de significância.	–0,00756^ns	0,00051^ns	5,792	0,40744	0,40744
3	13,16182^ significativo ao nível de 1% de significância.	–0,15879^ns	0,00831^* * significativo ao nível de 5% de significância.	5,787	0,41661	0,42324
4	17,920^ significativo ao nível de 1% de significância.	–89,16754^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	6,07	0,35831	0,36195
5	1,63392^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,32015^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	5,896	0,38407	0,38407
6	–1,39836^ns	1,06767^ significativo ao nível de 1% de significância.	15,70443^ significativo ao nível de 1% de significância.	5,788	0,40706	0,40706

Nº	Coeficientes da Regressão			S_yx%	R²_aj	IA
Nº	$b_{0}$	$b_{1}$	$b_{2}$	S_yx%	R²_aj	IA
1	5,67150^* * significativo ao nível de 5% de significância.	4,36803^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	6,209	0,18761	0,19195
2	2,66606^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,01612ns	–0,00014ns	6,221	0,18201	0,18201
3	13,29359^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,32669ns	–0,00286ns	6,222	0,1842	0,19292
4	25,41750^ significativo ao nível de 1% de significância.	–146,11981^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	6,212	0,18687	0,19122
5	2,31612^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,20689^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	6,210	0,18521	0,18521
6	2,64433ns	–0,13438ns	–2,43959ns	6,226	0,181	0,18099

Nº	Coeficientes da Regressão			S_yx%	R²_aj	IA
Nº	$b_{0}$	$b_{1}$	$b_{2}$	S_yx%	R²_aj	IA
1	–0,60631ns	6,28954^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	6,321	0,25464	0,25867
2	2,33847^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,03389^ significativo ao nível de 1% de significância.	–0,00036^* * significativo ao nível de 5% de significância.	6,305	0,25917	0,25917
3	6,30657ns	0,70342^ significativo ao nível de 1% de significância.	–0,00741^* * significativo ao nível de 5% de significância.	6,305	0,25831	0,26633
4	27,99279^ significativo ao nível de 1% de significância.	–216,54051^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	6,3	0,25956	0,26356
5	2,03927^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,29195^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	6,33	0,25432	0,25432
6	4,76012^* * significativo ao nível de 5% de significância.	–0,30722ns	–20,50605ns	6,31	0,25773	0,25773

Nº	Coeficientes da Regressão			S_yx%	R²_aj	IA
Nº	$b_{0}$	$b_{1}$	$b_{2}$	S_yx%	R²_aj	IA
1	–29,29359^ significativo ao nível de 1% de significância.	14,16537^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	11,024	0,84631	0,84652
2	1,08913^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,09411^ significativo ao nível de 1% de significância.	–0,00108^ significativo ao nível de 1% de significância.	10,082	0,87225	0,87225
3	–7,22716^ significativo ao nível de 1% de significância.	1,27384^ significativo ao nível de 1% de significância.	–0,01313^ significativo ao nível de 1% de significância.	10,546	0,85934	0,85973
4	30,46446^ significativo ao nível de 1% de significância.	–336,64981^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	12,109	0,81458	0,81483
5	–0,12691^ significativo ao nível de 1% de significância.	0,89257^ significativo ao nível de 1% de significância.	-	11,619	0,85334	0,85334
6	0,62748ns	0,71502^ significativo ao nível de 1% de significância.	–4,35369^* * significativo ao nível de 5% de significância.	11,359	0,85398	0,85398

Modelo 1
Fontes de variação	GL	SQ	QM	F
Modelo completo	8	224949,86		212,56
Modelo reduzido	2	223324,21
Redução	6	1625,65	270,94
Resíduo	715	911,39	1,27
Total	723	225861,25
Modelo 2
Fontes de variação	GL	SQ	QM	F
Modelo completo	12	5694,19		129,88
Modelo reduzido	3	5689,03
Redução	9	5,16	0,57
Resíduo	711	3,14	0,004
Total	723	5697,32
Modelo 3
Fontes de variação	GL	SQ	QM	F
Modelo completo	12	224961,49		124,58
Modelo reduzido	3	223542,57
Redução	9	1418,93	157,66
Resíduo	711	899,76	1,27
Total	723	225861,25
Modelo 4
Fontes de variação	GL	SQ	QM	F
Modelo completo	8	224947,30
Modelo reduzido	2	222800,47
Redução	6	2146,84	357,81	279,92
Resíduo	715	913,95	1,28
Total	723	225861,25
Modelo 5
Fontes de variação	GL	SQ	QM	F
Modelo completo	8	5694,13
Modelo reduzido	2	5687,79
Redução	6	6,34	1,06	236,53
Resíduo	715	3,19	0,004
Total	723	5697,32
Modelo 6
Fontes de variação	GL	SQ	QM	F
Modelo completo	12	5694,18
Modelo reduzido	3	5687,84
Redução	9	6,34	0,70	161,99
Resíduo	711	3,14	0,004
Total	723	5697,32

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[1] Marcos Felipe Nicoletti Departamento de Engenharia Florestal, Universidade do Estado de Santa Catarina – UDESC, Av. Luiz de Camões, 2090, Conta Dinheiro, CEP 88520-000, Lages, SC, Brasil e-mail: marcos.nicoletti@udesc.br