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Tipo do documento: Tese
Título: Modelagem de distribuição de espécies com dados de manejo de precisão em florestas tropicais no leste do Acre
Autor: Figueiredo, Symone Maria de Melo 
Primeiro orientador: Venticinque, Eduardo Martins
Resumo: Os estudos realizados, estruturados em três capítulos, visam desenvolver técnicas aplicáveis ao aprimoramento da gestão e manejo dos recursos florestais usando dados de inventários realizados com técnicas de precisão de áreas manejadas no leste do Estado do Acre por meio da aplicação de modelos preditivos de distribuição espacial de espécies de interesse madeireiro. Para estimar a distribuição das espécies foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent), usando as variáveis ambientais: altitude, declividade, exposição, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e distância vertical à drenagem mais próxima (HAND). Também foi testada a inclusão de variáveis biológicas, representadas pela densidade de indivíduos das espécies florestais, como preditoras nos modelos. No primeiro capítulo, o objetivo foi avaliar se a utilização de inventários florestais pode melhorar a estimativa de probabilidade de ocorrência, identificar os limites da distribuição potencial e preferência de habitat de um grupo de espécies madeireiras. Os resultados mostraram que em comparação com uma distribuição aleatória, o método Maxent alcançou uma acurácia de 86%, em média, na distribuição geográfica predita das espécies estudadas. A altitude e o NDVI foram as variáveis mais importantes. Ceiba pentandra (samaúma), Castilla ulei (caucho) e Hura crepitans (assacu) têm maior probabilidade de ocorrência em áreas próximas aos cursos de água. Clarisia racemosa (guariúba), Amburana acreana (cerejeira), Aspidosperma macrocarpon (pereiro), Apuleia leiocarpa (cumaru-cetim), Aspidosperma parvifolium (amarelão) e Astronium lecointei (aroeira) podem ocorrer também em floresta de terra firme e solos bem drenados. No segundo capítulo o intuito foi avaliar o efeito da escala espacial dos inventários florestais como fonte de dados de ocorrências aplicados à interpolação dos modelos de distribuição potencial de espécies. Na modelagem, os dados de ocorrência foram divididos em quatro regiões geográficas e testados vários esquemas de amostragem. A utilização de dados de ocorrência de apenas uma região geográfica com características ambientais singulares aumentou tanto o sobreajustamento dos modelos aos dados de entrada, como os erros de omissão. O esquema de amostragem em diagonal e o uso de valores mais baixos de limiar influenciaram na melhoria do desempenho dos modelos. Os inventários florestais podem ser utilizados para predizer regiões com alta probabilidade de ocorrência de espécies, desde que estejam localizados em planos de manejo florestal que representem a amplitude ambiental da área de projeção dos modelos. No terceiro e último capítulo, os dados de ocorrência de espécies florestais madeireiras foram agrupados por classes com intervalo de 20 cm de diâmetro à altura do peito (DAP). O objetivo foi analisar se há relação entre as classes de tamanho de diâmetro e a distribuição no espaço, incluindo como preditoras, variáveis ambientais e biológicas. Foram selecionadas seis variáveis preditoras, por espécie, pelo método de todas as regressões possíveis. Os modelos tiveram em média bom desempenho (AUC = 0,7; taxa de omissão = 8,8%), porém foram influenciados significativamente pelo tamanho da amostra devido à limitação do tamanho da área de estudo restrita aos planos de manejo. Altitude e NDVI foram as preditoras ambientais mais importantes e a densidade de A. acreana e C. racemosa se destacou entre as variáveis biológicas, pelo teste Jacknife. A contribuição de variáveis biológicas nos modelos mostra a necessidade de ampliar os estudos sobre a interação entre as espécies. As árvores de A. lecointei, C. racemosa e C. pentandra com DAP ≥ 100 cm têm maior probabilidade de ocorrer em ambientes com as altitudes mais elevadas do terreno, porém não foi verificada uma relação significativa entre o tamanho da área de distribuição potencial com a classe diamétrica. As abordagens de modelagem utilizadas neste estudo têm potencial de aplicação para outras espécies tropicais ainda pouco estudadas, e os resultados obtidos podem contribuir para melhorar o manejo das espécies que são exploradas comercialmente.
Abstract: The studies, structured into three chapters, aim to develop techniques for improving the management of forest resources using inventory data with areas of precision technical managed in eastern Acre state through the application of predictive models of global distribution species of wood interest. To estimate the distribution of the species, it was used the maximum entropy method (Maxent) using environmental variables: elevation, slope, aspect, normalized difference vegetation index (NDVI) and height above the nearest drainage (HAND). It was also tested the inclusion of biological variables, represented by the density of individuals of forest species, as predictors in the models. In the first chapter, the objective was to evaluate if the use of forest inventories can improve the estimation of the probability of occurrence, identify the limits of potential distribution and habitat preference of a group of timber species. The results showed that compared to a random distribution, the method Maxent reached an accuracy of 86%, on average, as predicted geographical distribution of species. The elevation and the NDVI were the most important variables. Ceiba pentandra (samaúma), Castilla ulei (caucho) and Hura crepitans (assacu) is more likely to occur in nearby water course areas. Clarisia racemosa (guariúba), Amburana acreana (cerejeira), Aspidosperma macrocarpon (pereiro), Apuleia leiocarpa (cumaru-cetim), Aspidosperma parvifolium (amarelão) and Astronium lecointei (aroeira) may also occur in upland forest with well drained soils. In the second chapter, the aim was to evaluate the effect of spatial scale of forest inventories as occurrences of data source applied to interpolation of the potential distribution models of species. In modeling, the occurrence data were divided into four geographical regions and several sampling schemes were tested. The use of occurrence data in only one geographic region with natural environmental characteristics, increased both overfitting of models to input data such as errors of omission. The sampling scheme in diagonal and the use of lower threshold values influenced the improvement of the performance of the models. The forest inventories can be used to predict areas with high probability of species, since they are located in forest management plans that represent the environmental range of the projection area of the models. In the third and final chapter, data logging occurrence of forest species were grouped by classes with an interval of 20 cm in diameter at breast height (DBH). The objective was to examine whether there is a relationship between the diameter size classes and the distribution in space, including as predictors, environmental and biological variables. Six predictor variables were selected by species, by the method of all possible regressions. The models had an average of good performance (AUC = 0.7; failure rate = 8.8%), but were significantly influenced by the sample size, due to the limited size of the study area restricted to management plans. The elevation and the NDVI were the most important environmental predictors and the density of A. acreana and C. racemosa stood out among the biological variables, by the Jacknife test. The contribution of biological variables in the models shows the need of expanding the studies about the interaction between species. The trees of A. lecointei, C. racemosa and C. pentandra with DBH ≥ 100 cm are more likely to occur in environment with higher elevations of the land, but it was not observed a significant relation between the size of the potential distribution area and the diameter class. The modeling approaches used in this study have potential application to other tropical species poorly studied, and the results can help to improve the management of the species that are commercially exploited.
Palavras-chave: Manejo florestal
Maxent
Espécies florestal
Área(s) do CNPq: CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia
Sigla da instituição: INPA
Departamento: Coordenação de Pós Graduação (COPG)
Programa: Ciências de Florestas Tropicais (CFT)
Citação: FIGUEIREDO, Symone Maria de Melo. Modelagem de distribuição de espécies com dados de manejo de precisão em florestas tropicais no leste do Acre. Manaus: [s.n.], 2015. xvii, 78f. Tese (Ciências de Florestas Tropicais (CFT)) - Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://localhost:8080/tede/handle/tede/1773
Data de defesa: 18-Mai-2015
Aparece nas coleções:Doutorado - CFT

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