dissertação
Métodos de processos pontuais para análise espacial de espécies arbóreas nativas de um fragmento florestal da região de Lavras-MG
Carregando...
Notas
Data
Autores
Orientadores
Editores
Coorientadores
Membros de banca
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Departamento de Estatística
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de fomento
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extensão
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Muitos fenômenos aleatórios podem ser expressos por ocorrências identificadas por
coordenadas localizadas no espaço. Esses fenômenos são denominados processos
pontuais. Quando algum atributo (marca) é associado à coordenada, determina-se um
processo pontual marcado. No manejo florestal de espécies nativas é de extrema
importância caracterizar não somente a configuração espacial de cada espécie de
árvores, mas também a interação existente entre diversas espécies. Essa caracterização
pode auxiliar o pesquisador fornecendo-lhe informações que incluem competição,
distribuição, crescimento, mortalidade e coexistência de espécies naquele espaço.
Assim, o objetivo deste trabalho foi utilizar de métodos de processos pontuais para
análise espacial de espécies arbóreas nativas de um fragmento de floresta Semidecidual
Montana localizada na região de Lavras -- MG. Para isso, serão utilizados alguns
métodos de processos pontuais marcados e não marcados não homogêneos para analisar
os efeitos de primeira e segunda ordem, permitindo uma análise de distribuição,
interação e dependência espacial entre pontos (árvores) e marcas (DAP e espécie). Os
efeitos de primeira ordem (ou efeitos globais) caracterizam o número esperado de
ocorrências por unidade de área (tendência), enquanto os efeitos de segunda ordem (ou
efeitos locais de pequena escala) caracterizam a estrutura de dependência espacial do
processo. Pelos resultados é possível observar o potencial dos métodos para análise de
processos pontuais espaciais para responder questões que auxiliem no manejo, controle
e desenvolvimento de espécies arbóreas nativas.
Abstract
Many random phenomena can be expressed by occurrences identified by coordinates
located in space. These phenomena are called point processes. When some attribute
(mark) is associated with the coordinate, a marked point process is determined. In forest
management of native species, it is extremely important to characterize not only the
spatial configuration of each tree species, but also the interaction between different
species. This characterization can help the researcher by providing information that
includes competition, distribution, growth, mortality and coexistence of species in that
space. Thus, the objective of this work was to use point process methods for spatial
analysis of native tree species from a fragment of Montana semideciduous forest located
in the region of Lavras - MG. For this, some methods of non-homogeneous marked and
unmarked point processes will be used to analyze the first and second order effects,
allowing an analysis of distribution, interaction and spatial dependence between points
(trees) and marks (DAP and species). First-order effects (or global effects) characterize
the expected number of occurrences per unit area (trend), while second-order effects (or
small-scale local effects) characterize the spatial dependence structure of the process.
Based on the results, it is possible to observe the potential of methods for analyzing
punctual spatial processes to answer questions that help in the management, control and
development of native tree species.
Descrição
Área de concentração
Linha de pesquisa
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
OLIVEIRA, W. A. de. Métodos de processos pontuais para análise espacial de espécies arbóreas nativas de um fragmento florestal da região de Lavras-MG. 2022. 77 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.
