Disciplina - detalhe

LCF0500 - Fundamentos de Biometria Florestal

Objetivo
Os objetivos são: (1) que os alunos conheçam os fundamentos da construção de modelos empíricos aplicados à mensuração e ao manejo de florestas nativas e plantadas, compreendendo os princípios e os métodos biométricos de construção; (2) que os alunos sejam capazes de construir modelos empíricos simples a partir de dados de mensuração florestal, adquirindo para isso proficiência no ambiente computacional R (software R).

Programa resumido
Estrutura básica dos modelos de Mensuração e Manejo Florestal. Conceitos de distribuição de probabilidades e de inferência estatística, com aplicações em distribuições discretas e contínuas na modelagem empírica florestal.

Programa
1. Modelos em Mensuração e Manejo Florestal: conceitos e estrutura dos modelos empíricos. Relação hipsométrica. Equações de volume e de biomassa. Modelos de sortimento da produção. Equações de produção. Modelos de crescimento e produção. Modelos de mortalidade. Modelos de regeneração e ingresso.
2. Distribuição de probabilidades: conceito, estrutura e simulação. Distribuições discretas: binomial, poisson, binomial negativa. Distribuições contínuas: exponencial, Gaussiana, log-normal, Weibull, gama.
3. Modelos com parâmetros constantes: estimação de parâmetros, avaliação e comparação de modelos. Modelos de distribuição de diâmetros.
4. Modelos binomiais e poisson: estimação, avaliação e comparação de modelos. Modelos de mortalidade e de regeneração.
5. Modelos Gaussianos: estimação, avaliação e comparação de modelos. Relação hipsométrica. Equações de volume e biomassa. Modelos de crescimento e produção no nível de arboreto.

Bibliografia
Brunham, K.P.; Andreson, D.R. 2002 Model Selection and Multimodel Inference: a pratical information-theoretic approch (2a. Edição). New York: Springer-Verlag.
Clutter, J.L; Fortson, J.C.; Pienaar, L.V.; Brister, G.H. Bailey, R.L. 1983 Timber Management: a quantitative approach. New York: John Wiley & Sons.
Paradis, E. 2005 R for beginners. Montpellier: Institut des Sciences de l'Evolution, Universite Montpellier II.
Prodan, M. 1968 Forest Biometrics. Oxford: Pergamon Press.
Vanclay, J.K. 1994 Modelling Forest Growth and Yield: applications to mixed tropical forests. Wallingford: CAB International.


Bibliografia Complementar:
Colbert, J.J. ; Schuckers, M.; Fekedulegn, D.; Rentch, J.; MacSiúrtáin, M.; Gottschalk, K. 2004 Individual tree basal-area growth parameter estimates for four models. Ecological Modelling, v.174, p.115-126.
Maguire, D.; Mainwaring, D. & Halpern, C. 2006 Stand dynamics after variable-retention harvesting in mature Douglas-fir forests of Western North America. Allg. Forst- u. J.-Ztg., v.177, p.120-131.
Müller, I.; Finger, C. A. G.; Schneider, P. R. 2005 Forma do tronco e sortimento de madeira de Eucalyptus grandis Hill ex Maiden, na região do Sudeste do Estado do Rio Grande do Sul. Ciência Florestal, v.15, p.293-305.
Parresol, B.R. 2001 Additivity of nonlinear biomass equations. Canadian Journal of Forest Reseach, v.31, p.865-878.
Thiersch, C. R.; Scolforo, J. R.; Oliveira, A. D. d.; Maestri, R.; Dehon, G. 2006 Acurácia dos métodos para estimativa do volume comercial de clones de Eucalyptus sp, Cerne, v.12, p.167-181.
Vieira, S.A. Et alii 2008 Estimating biomass and carbon: the case of the Atlantic Forest. Biota Neotropica, v.8, p.21-29.
Zianis, D.; Radoglou, K. 2006 Comparison between empirical and theoretical biomass allometric models and statistical implications for stem volume predictions. Forestry, v.79, 477-487.