Banca de QUALIFICAÇÃO: LAÍS CÂNDIDO SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LAÍS CÂNDIDO SILVA
DATA : 26/09/2019
HORA: 13:00
LOCAL: Departamento de Silvicultura - Sala 3
TÍTULO:

Modelagem mista de biomassa em plantios de restauração florestal no Rio de Janeiro

PALAVRAS-CHAVES:

Modelos de efeitos mistos, Alometria, Fitomassa.

PÁGINAS: 20
RESUMO:

O estudo da biomassa florestal é um assunto amplamente debatido nas últimas décadas, seja pela quantificação e avaliação do estoque e crescimento das florestas, pela ciclagem de nutrientes e para fins energéticos. Sua quantificação é também um importante mecanismo na compreensão da fixação biológica de carbono pelas florestas e sua consequente contribuição no ciclo global de gases de efeito estufa. Além disso, o estudo da recuperação dos danos causados pela degradação de ambientes naturais corrobora com a importância de elucidar os aspectos inerentes às florestas e a determinação de variáveis indicadoras do local, como a fitomassa. Nesse sentido, a modelagem alométrica é uma importante ferramenta de estimativa desta variável, visto sua dificuldade de determinação, os erros envolvidos no processo e problemas inerentes à qualidade das estimativas geradas. As técnicas recentes de modelagem surgem, por sua vez, nos mais variados aspectos do setor florestal, para subsidiar melhorias de estimativas e inserção de fatores pouco utilizados na busca pela melhor adequação dos métodos não destrutivos. Com isso, este projeto tem como objetivo avaliar o ajuste de modelos biométricos mistos na estimativa da biomassa em plantios de restauração no Rio de Janeiro. Será realizado o ajuste de modelos de biomassa utilizados tradicionalmente na literatura, tanto lineares quanto não lineares. Para a avaliação da qualidade do ajuste dos modelos e do desempenho preditivo na estimativa da biomassa serão considerados os índices de ajuste coeficiente de determinação ajustado, erro padrão da estimativa, análise gráfica dos resíduos, Bias e raiz quadrada do erro médio. Assim como o Critério de Informação de Akaike e o Critério de Informação Bayesiano para cada equação. Além disso, será avaliado a inclusão de variáveis preditoras. A partir da escolha dos modelos de melhor performance na predição da biomassa, serão desenvolvidos os modelos de efeitos mistos, tanto para os modelos lineares quanto os não lineares, por meio de pacotes específicos para cada tipo de ajuste no software R. Para isso, assume-se que os modelos escolhidos têm sua forma funcional fixa, mas considerando alguns de seus parâmetros como aleatórios. Em virtude destas análises espera-se que os modelos de efeitos mistos irão apresentar melhor acurácia dos ajustes quando comparados aos modelos tradicionais.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1978275 - EMANUEL JOSE GOMES DE ARAUJO
Externo ao Programa - 1972555 - MARCO ANTONIO MONTE
Externo ao Programa - 2145654 - BRUNO ARAUJO FURTADO DE MENDONCA