1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorAlmeida, Elianara Martins de-
dc.date.accessioned2018-04-19T20:27:30Z-
dc.date.available2018-04-19T20:27:30Z-
dc.date.issued2018-04-19-
dc.date.submitted2018-02-02-
dc.identifier.citationALMEIDA, E. M. de. Métodos de processos pontuais para análise de interação entre árvores de espécies nativas da amazônia. 2018. 65 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29072-
dc.description.abstractUnderstanding the spatial patterns of native trees, with so many species that can coexist in tree communities is a relevant challenge for Biologists and Forest Engineers. Point process methods are the standard tools to analyze the spatial distribution of tree species. The Ripley's K function is one of the most popular techniques in the analysis of spatial point processes since it allows detecting spatial interactions at different scales. Nevertheless, the K-function characterizes only the second-order property of the stochastic process that generated the point pattern. In addition, other functions can be applied to characterize the second-order properties, such as the J-function, which has been less popular in the forestry. The use of the K and J functions, without prior analysis of the first-order effects, can lead into incoherent results. First and second-order analyzes can be performed in both unmarked (single species trees) and marked (trees of different species) configurations. Once the first and second-order properties are characterized, spatial stochastic models can be fitted for a complete characterization of the spatial point pattern. In the same way, the aim of the present work is to use spatial point process methods to characterize the spatial distributions of cumaru-ferro, garapeira and sumaúma species of the Brazilian Amazonian native forest, located in Canary Farm, Bujari, Acre. The results showed that all species present cluster patterns of trees. Poisson cluster stochastic models were successfully fitted for the garapeira and sumaúma species, which allowed a complete characterization of the spatial distribution of the trees of these species in the study region. Bivariate point pattern analyzes have shown that trees of different species tend to repel each other. Finally, the results showed that with the appropriate use of spatial point process methods is possible to characterize the complex spatial interactions that exist among species of native forest trees.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectConfigurações pontuaispt_BR
dc.subjectManejo florestalpt_BR
dc.subjectTestes de hipótesespt_BR
dc.subjectMétodo de Monte Carlopt_BR
dc.subjectProcessos estocásticospt_BR
dc.subjectPoint patternpt_BR
dc.subjectForest managementpt_BR
dc.subjectHypothesis testingpt_BR
dc.subjectMonte Carlo Methodpt_BR
dc.subjectStochastic processespt_BR
dc.titleMétodos de processos pontuais para análise de interação entre árvores de espécies nativas da amazôniapt_BR
dc.title.alternativeMethods of point processes for analysis of interaction among trees of native species of the amazonpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee1Oliveira , Anderson Castro Soares de-
dc.contributor.referee2Mello , José Márcio de-
dc.contributor.referee3Lima , Renato Ribeiro de-
dc.description.resumoCompreender os padrões espaciais de árvores nativas, com tantas espécies que podem coexistir em comunidades arbóreas, é um desafio relevante para Biólogos e Engenheiros Florestais. Métodos de processos pontuais podem ser utilizados para analisar como as espécies de árvores se distribuem espacialmente. A função K de Ripley é uma das técnicas mais utilizadas na análise de processos pontuais, pois permite detectar interações espaciais em diferentes escalas. Entretanto, a função K caracteriza apenas a propriedade de segunda ordem do processo estocástico que gerou a configuração pontual. Além disso, existem outras funções para caracterizar as propriedades de segunda ordem, como a função J, que é pouco utilizada na área florestal. Sabe-se que o uso das funções K e J, sem uma análise prévia dos efeitos de primeira ordem, pode acarretar resultados completamente incoerentes. As análises de primeira e segunda ordem podem ser realizadas tanto em configurações univariadas (árvores de uma única espécie) como em configurações marcadas bivariadas (árvores de duas espécies diferentes). Uma vez caracterizada as propriedades de primeira e segunda ordem, pode-se ajustar modelos estocásticos espaciais para uma completa caracterização da configuração pontual. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi utilizar métodos de estatística espacial para caracterizar as distribuições espaciais das espécies arbóreas cumaru-ferro, garapeira e sumaúma de uma floresta nativa da Amazônia, situada Fazenda Canary, localizada no município de Bujari, Acre. Os resultados mostraram que todas as espécies apresentaram configurações com presença de agrupamentos de árvores. Modelos estocásticos de Poisson para configurações com agrupamentos foram ajustados com sucesso para as espécies garapeira e sumaúma, o que possibilitou uma completa caracterização da distribuição espacial das árvores dessas espécies na região de estudo. As análises pontuais bivariadas mostraram que árvores de espécies diferentes tendem a se repelirem umas das outras. Finalmente, os resultados mostraram que com o uso apropriado de métodos de processos pontuais é possível caracterizar as complexas relações espaciais que existem entre espécies de árvores de florestas nativas.pt_BR
dc.publisher.departmentEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8851528977795252pt_BR
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