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dc.creatorSilva, Victor Ferreira da-
dc.date.accessioned2018-07-16T18:04:26Z-
dc.date.available2018-07-16T18:04:26Z-
dc.date.issued2018-07-16-
dc.date.submitted2018-05-18-
dc.identifier.citationSILVA, V. F. da. Métodos para análise de configurações pontuais em redes lineares. 2018. 49 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29695-
dc.description.abstractIn order to understand patterns using puntual processes in a scenario different from the usual one where we have a spatial area of study most often bivariate, that is, the observations scattered over a surface where the observed points can be located anywhere in that area , being able to be georeferenced by latitude and longitude, aiming to present and describe the methodology under study when the points are positioned on a section of line, that when united is called a linear network. Knowing that Brazil has the largest rainforest in the world and in it is also situated the largest hydrographic basin in the world. It will be used as a linear network a river, which cuts off the Fazenda Canário located in the state of Acre, which will be playing the role of linear network and the georeferenced event observed along the banks of this river will be the Heura Crepitans with properties above the established slaughtering measure. It is proposed to analyze how they are distributed in this type of network space scenario. From the analysis of first-order effects, using linear kernel smoothing, where it was shown to be better than the planar kernel which in turn underestimated the intesity rates. Using K-linear function for second-order effects, the results show no clustering present along the river, effective compared to the planar approach that verified the clustering patterns, thus the method is effective for the study and important for the analysis in a forest river census of the Amazon Forest, defining its patterns.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectRedes linearespt_BR
dc.subjectProcessos pontuaispt_BR
dc.subjectManejo florestalpt_BR
dc.subjectMatas ciliarespt_BR
dc.subjectEstatística espacialpt_BR
dc.subjectLinear networkpt_BR
dc.subjectPontual processespt_BR
dc.subjectForest managementpt_BR
dc.subjectRiparian forests-
dc.subjectSpatial statistics-
dc.titleMétodos para análise de configurações pontuais em redes linearespt_BR
dc.title.alternativeMethod for analysis of point configurations in linear networkspt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee2Oliveira, Marcelo Silva de-
dc.contributor.referee3Oliveira, Deive Ciro de-
dc.description.resumoCom o intuito de compreender padrões utilizando processos pontuais em um cenário diferente do de costume onde temos uma área de estudo espacial na maioria das vezes bivariado, ou seja, as observações espalhadas por uma superfície onde os pontos observados podem se localizar em qualquer lugar nessa área, podendo ser georeferenciadas por latitude e longitude, tendo em vista como objetivo deste apresentar e descrever a metodologia em estudo quando os pontos estão posicionados sobre uma seção de reta, que quando unidas é chamada de rede linear. Sabendo que o Brasil possui a maior floresta tropical do mundo e nela é também situada a maior bacia hidrografica do mundo. Será usado como rede linear um rio, que corta a Fazenda Canário cituada no estado do Acre, que estará fazendo o papel de rede linear e os evento georreferenciado observados aas margens desse rio será a a espécie de árvore Heura Crepitans (açacú) com DAP acima da medida estabelecida para o abate. Sendo proposto analisar como se distribuem nesse tipo de cenário espacial de redes. A partir das análises de efeitos de primeira ordem, utilizando alisamento Kernel linear, onde mostrou-se melhorque o Kernel planar que por sua vez subestimou as taxas de intesidade. Usando função K-linear para efeitos de segunda ordem, os resultados mostram não houver agrupamento presente ao longo do rio, eficaz comparado a abordagem planar qeu verificou o padrãos de agrupamento, assim o método se mostra eficaz para o estudo e importante para a análise em um censo florestal fluvial da Floresta Amazônica, definindo seu comportamento.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciências Exataspt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4472004P5pt_BR
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