Modelagem volumétrica da necromassa lenhosa em floresta manejada e não manejada na Amazônia Central
DOI:
https://doi.org/10.5902/1980509848108Palavras-chave:
Carbono, Madeira morta, Resíduo lenhosoResumo
A necromassa lenhosa representa cerca de 20% do carbono disponível na biomassa acima do solo em florestas amazônicas, entretanto a sua quantificação não é uma atividade comum em estudos florestais. O objetivo deste trabalho foi realizar a modelagem volumétrica da necromassa, a fim de proporcionar uma ferramenta para quantificação desse componente da vegetação. A coleta de dados foi realizada em 15 parcelas permanentes alocadas em floresta sob manejo florestal sustentável e outras 5 em floresta não manejada localizadas no estado do Amazonas, Brasil. Foi realizada a cubagem de troncos e pedaços de troncos de árvores mortas – com diâmetro a partir de 10 cm – caídos dentro dos limites da parcela. A modelagem foi realizada por meio de regressão não linear (modelo de Schumacher-Hall), Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquina de Vetor de Suporte (MSV). Nessa modelagem, os dados foram divididos em 80% para ajuste/treinamento e 20% para teste. Considerou-se como critérios de precisão da modelagem: correlação entre valores estimados e observados, raiz do erro quadrático médio e distribuição gráfica dos resíduos. Foram cubados um total de 1049 troncos ou pedaços de troncos caídos, sendo 848 na área de floresta manejada e 201 na floresta não manejada. Os três métodos testados apresentaram correlação próxima a 1, entre volume observado e estimado. Os menores RMSE% foram de 33,21% na floresta manejada (RNA) para a base de ajuste e 22,38% na floresta não manejada (Schumacher-Hall) para os dados de teste. As RNA apresentaram melhor desempenho durante a etapa de treinamento, todavia não houve boa extrapolação dos seus resultados para a base de teste. O modelo de Schumacher-Hall apresentou o melhor desempenho para as estimativas de volume com os dados da base de teste. A modelagem do volume individual de troncos mortos caídos apresentou dificuldade para minimização dos erros de estimativa devido às características dos dados.
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