dissertação
Métodos para análise de configurações pontuais em redes lineares
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 Ciências Exatas
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Com 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.
Abstract
In 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.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
SILVA, 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.
