Acurácia na estimação do perfil de árvores em florestas plantadas

Resumo

A forma da árvore é teoricamente composta por três segmentos geométricos: um sólido neilóide na base, um parabolóide na porção central e um cone na ponta. A modelagem dessa forma visa estimar a repartição da árvore em diferentes produtos madeireiros, como madeira serrada, roliça, fustes para celulose, lenha ou carvão. Os modelos de afilamento (taper) podem ser classificados como não segmentados, segmentados, sigmoides, de expoente-forma e, mais recentemente, ajustados por redes neurais artificiais (RNA). A maioria dos estudos busca o melhor modelo avaliando seu desempenho em condições homogêneas, como mesma espécie, clone, espaçamento e idade. Este trabalho testa a hipótese de que as variações internas, entre árvores dentro de uma mesma condição experimental, podem gerar erros na modelagem tão relevantes quanto as variações entre condições distintas. Para isso, foram integrados dados de diferentes espécies, clones, idades e espaçamentos, sob variadas condições edáficas e climáticas. Diferentes modelos de afilamento foram aplicados e seus erros comparados às métricas mais utilizadas na literatura: o erro padrão residual percentual (Syx%) e, quando ausente, o erro quadrático médio (RMSE). Os resultados mostraram que a modelagem integrando as diferentes amostras apresentou erros intermediários no rank dos erros encontrados nas demais referencias, indicando que existem variações de forma em árvores da mesma espécie, e em clones, fixando-se o espaçamento e a idade, nas mesmas condições edáficas e climáticas, que impedem um aumento de precisão, quando comparadas aos dados analisados conjuntamente, mesmo utilizando modelos mais aderentes aos perfis analisados.