Uma abordagem Bayesiana para a modelagem do crescimento e produção florestal

Resumo: O emprego de técnicas de modelagem do crescimento e produção de povoamentos florestais como suporte ao planejamento e gerenciamento é de fundamental importância no setor florestal. Uma das maneiras de se realizar este tipo de modelagem é por meio de modelos em nível de povoamento, sendo o modelo de Clutter o mais difundido no Brasil. Existem inúmeras abordagens utilizadas para quantificar a produção de povoamentos florestais, com destaque para análise de regressão. Dessa forma, este trabalho tem por objetivo realizar a modelagem do crescimento e produção florestal de maneira fidedigna por meio de métodos bayesianos. Os dados do presente estudo são provenientes de plantios de clones eucalipto localizados na região Centro-oeste do estado de Minas, com espaçamento 3x3 metros. O modelo de Clutter será ajustado pelo método clássico de mínimos quadrados em dois estágios e pelo método bayesiano de Monte Carlo em Cadeia de Markov, sendo avaliados por meio das estatísticas RMSE (%), BIAS (%), BIC e análises gráficas. Espera-se obter resultados eficientes para a estimação do crescimento e da produção, utilizando a abordagem bayesiana, mesmo com a problemática dos dados falhos e muitas vezes faltosos.

Data de início: 05/03/2017
Prazo (meses): 24

Participantes:

Papel	Nome
Aluno Mestrado	LETÍCIA DA PASCHOA MANHÃES
Coordenador	GILSON FERNANDES DA SILVA