Ajuste de modelos matemáticos para estimativa de biomassa nos distintos componentes de uva do Japão (Hovenia dulcis Thunb.)Adjustment of mathematical models for biomass estimative of distinct components of japanese grapes (Hovenia dulcis Thunb.)

Resumo

O interesse em relação ao “sequestro de carbono” por espécies florestais exóticas  tem  crescido,  em razão  de  sua  elevada taxa  de  crescimento e  grande capacidade  de  fixar  o dióxido  de  carbono  da  atmosfera. Considerando a espécie Hovenia dulcis Thunb. de grande importância para o sequestro de carbono atmosférico, haja vista sua alta produtividade, este estudo tem como objetivo o ajuste de equações para estimativa de biomassa em seus diferentes componentes e para árvores com diferentes idades. Para isto foram analisados vários modelos de regressão para estimar a biomassa total e dos componentes: fuste, folhas e galhos vivos da espécie Hovenia dulcis Thunb. (uva-do-japão), com o objetivo de selecionar a melhor equação para as condições edafoclimáticas da região de Irati, Paraná. Utilizando o método destrutivo, foram derrubadas e pesadas trinta árvores-amostras, com  DAP ≥ 7  cm, no campus da Universidade Estadual do Centro-Oeste–UNICENTRO, no município de Irati, PR. As variáveis medidas foram: peso total (Pto) da árvore, peso do fuste (Pt), peso das folhas (Pf), peso de galhos (Pg), diâmetro a altura do peito (DAP), altura total (Ht), altura comercial (Hc), sendo as quatro primeiras consideradas como variáveis dependentes e as três últimas, como independentes. Após a quantificação da biomassa, os dados foram organizados e todas as relações dimensionais analisadas via matriz de correlação.  Testou-se  sete  modelos para  cada  variável  dependente. A escolha do melhor modelo baseou-se nos critérios clássicos de análise de regressão, como maior coeficiente de determinação e menor erro-padrão residual, assim como o comportamento mais uniforme e homogêneo dos valores residuais. Dentre os modelos testados, os lineares proporcionaram os melhores resultados, e entre estes selecionou-se a equação resultante do modelo B = B₀ + B₁*DAP+B₂*DAP₂+B₃*(DAP₂*H), para as quatro variáveis dependentes. A maior parte das variáveis analisadas neste trabalho são altamente correlacionadas entre si. De forma geral, as estimativas para biomassa do Fuste e biomassa Total da árvore em função de variáveis de inventário (DAP e altura) são excelentes, enquanto as demais são um pouco inferiores.

Abstract

The interest in relation to the “carbon kidnapping” by exotic forest species has grown, because of its high growing rate and great capacity to fix the carbon dioxide in the atmosphere. Considering the great importance of the species Hovenia dulcis Thunb. to the kidnapping of the atmospheric carbon, since its high productive, this study had as an objective the adjustment of equations to estimate the biomass in its different components and for trees with different ages. For that, several regression models were analyzed to estimate the total biomass, and the components: stem leaves and alive branches of the species Hovenia dulcis Thunb. (Japanese grape), aiming to select the best equation to the edafoclimatic conditions of the region of Irati, Paraná. Using the destructive method, 30 trees-samples, with DBH ≥ 7 cm were knocked down and weighed, in the campus of Universidade Estadual do Centro Oeste – UNICENTRO, in the city of Irati, PR. The variable measures were: total tree’s weight, stem’s weight, leave’s weight, branch’s weight, diameter in the chest high, total high, commercial high, being the first four ones considered as dependent variables and the last three ones as independents. After the biomass quantification, the data were organized and all of the dimensions relations analyzed, via matrix of correlation. Seven models were tested for each dependent variable. The best model choice was based on the classic criteria of regression analysis, as the biggest coefficient of determination and the smallest error-pattern waste, as well as the most uniform and homogeneous behavior of wasting values. From the tested models, the linear models provided the best results, and among these a resultant equation was selected from the model B = B₀+B₁*DBH+B₂*DBH₂+B₃*DBH₂*H), for the four dependent variables. The most part of the variables analyzed in this paper are highly correlated among themselves. Generally, the biomass estimative of stem and total three biomass due to inventory variables (DBH and high) are excellent,while the others are a little inferior.