Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/14035
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.creator | Mendonça, Adriano Ribeiro de | - |
dc.creator | Calegario, Natalino | - |
dc.creator | Silva, Gilson Fernandes da | - |
dc.creator | Souza, Agostinho Lopes de | - |
dc.creator | Trugilho, Paulo Fernando | - |
dc.creator | Carvalho, Samuel Pádua Chaves e | - |
dc.creator | Possato, Ernani Lopes | - |
dc.date | 2016-04-07 | - |
dc.date.accessioned | 2017-08-01T20:13:22Z | - |
dc.date.available | 2017-08-01T20:13:22Z | - |
dc.date.issued | 2017-08-01 | - |
dc.identifier.citation | MENDONÇA, A. R. de et al. Modelagem da produção de sortimentos em povoamentos de eucalipto. CERNE, Lavras, v. 20, n. 4, p. 587-594, 2014. DOI: 10.1590/01047760201420041366. | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/14035 | - |
dc.description.abstract | The aim of this study was to evaluate models to estimate the assortment yield of clonal Eucalyptus camaldulensis x Eucalyptus urophylla hybrid plantations with 3 x 3 m spacing in the Paraopeba city, Minas Gerais, Brazil. To estimate basal area and volume of the assortment yield data from permanent plots was used. To estimate the volume of assortments, we analyzed the logistic model with covariates and the Clutter model. The statistical standard error [Syx (%)], bias (V), average of the differences (MD), and standard deviation of the differences (DPD), as well as the graphical analysis of the residuals were used to select the most accurate model. According to the analysis, the Logistic model obtained the best results for estimation of the yield in wood volume for energy and pulpwood. The methodology to estimate assortment of forest plantations was considered easy to use and accurate. | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.language | por | - |
dc.publisher | Universidade Federal de Lavras (UFLA) | - |
dc.relation | http://www.cerne.ufla.br/site/index.php/CERNE/article/view/1025/796 | - |
dc.rights | Copyright (c) 2016 CERNE | - |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
dc.rights | Attribution 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | * |
dc.source | 2317-6342 | - |
dc.source | 0104-7760 | - |
dc.subject | Modelo estocástico | - |
dc.subject | Covariável | - |
dc.subject | Multiproduto | - |
dc.subject | Probability models | - |
dc.subject | Covariates | - |
dc.subject | Multi-products | - |
dc.title | Modelagem da produção de sortimentos em povoamentos de eucalipto | - |
dc.title.alternative | Modeling of assortment yields in eucalyptus stands | - |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | - |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | - |
dc.description.resumo | Objetivou-se, no presente trabalho, avaliar modelos para estimar a produção de sortimentos de plantios clonais do híbrido Eucalyptus camaldulensis x Eucalyptus urophylla com espaçamento 3 x 3 m, localizados em Paraopeba, Minas Gerais, Brasil. Para estimar a produção em área basal e volume dos sortimentos de povoamentos, foram utilizados dados parcelas permanentes. Para estimar o volume dos sortimentos, foram analisados o modelo logístico com adição de covariáveis e o modelo de Clutter. Para a seleção do modelo mais preciso, foram utilizadas as estatísticas erro padrão relativo [Syx (%)], viés (V), média das diferenças (MD), desvio padrão das diferenças (DPD) e análise gráfica dos resíduos. De acordo com as análises, o modelo Logístico obteve o melhor resultado para estimar a produção em volume de madeira para energia e celulose. A metodologia de estimação da produção de sortimentos de plantações florestais analisada foi de fácil aplicação e precisa. | - |
Aparece nas coleções: | CERNE |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
ARTIGO_Modelagem da produção de sortimentos em povoamentos de eucalipto.pdf | 894,21 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons