Aplicação de métodos geoestatísticos para identificação de dependência espacial na análise de dados de um ensaio de espaçamento florestal em delineamento sistemático tipo leque

Abstract

RESUMO -Os delineamentos sistemáticos se destacam pela sua compacidade e abrangência e por permitir testar maior número de espaçamentos possíveis. No entanto, não é utilizado devido ao arranjo sistemático (não casualizado) das plantas e à alta sensibilidade para valores perdidos. O objetivo deste trabalho foi descrever o modelo geoestatístico e métodos associados de inferência no contexto de análise de experimentos não aleatorizados, reportando resultados aplicados para identificar a dependência espacial em um particular experimento em delineamento sistemático tipo leque de Eucalyptus dunnii. Também foram propostas, analisadas e comparadas diferentes alternativas para tratar dados faltantes que pudessem advir de falhas e, ou, mortalidade de plantas. Os dados foram analisados seguindo-se três modelos que diferiram, com co-variáveis, na forma de tratar os dados faltantes. Para cada um destes foi construído um semivariograma, com o ajuste de três modelos de função de correlação, sendo os parâmetros estimados pelo método de máxima verossimilhança e selecionados pelo critério de Akaike. Esses modelos, com e sem o componente espacial, foram comparados pelo teste da razão de verossimilhança. De acordo com os resultados, verificou-se que: (1) as co-variáveis interagiram positivamente com a variável de resposta, evitando que dados coletados sejam desperdiçados; (2) a comparação dos modelos, com e sem o componente espacial, não confirmou a existência de dependência; (3) a incorporação da estrutura de dependência espacial aos modelos observacionais recuperou a capacidade de fazer inferências válidas na ausência de aleatorização, permitindo contornar problemas operacionais e, assim, garantindo que os dados possam ser submetidos a uma análise clássica.Palavras-chave: Eucalyptus dunnii, semivariograma, máxima verossimilhança, critério de informação de Akaike e teste de razão de verossimilhança. APPLICATION OF GEOSTATISTICAL METHODS TO IDENTIFY SPATIAL DEPENDENCE IN THE DATA ANALYSIS OF A FOREST SPACING EXPERIMENT WITH A FAN SYSTEMATIC DESIGN

Influência da floresta alterada na distribuição espacial de três espécies da Floresta Ombrófila Mista avaliada pela geoestatística

“…No Brasil, está presente em alguns estudos de plantações florestais, avaliando variáveis dendrométricas, influência do espaçamento entre árvores e configuração da amostragem em inventários florestais (RUFINO et al, 2006;ODA-SOUZA et al, 2008;MELLO et al, 2009). Nas florestas nativas ou para espécies árboreas nativas, foram estudados a distribuição espacial do angico (Anadenanthera peregrina (L.) Speg.…”

Verossimilhança na seleção de modelos para predição espacial

“…Com os recursos computacionais atuais, o método da verossimilhança deve ser a técnica de estimação padrão, pois esse tem propriedades estatísticas ótimas, ou seja, quanto maior o tamanho da amostra, mais próximas as estimativas estarão dos verdadeiros valores (estimador consistente); sua esperança matemática é igual ao valor estimado (não viesado) e é eficiente, uma vez que quanto maior a amostra, maior é a precisão das estimativas (Azzalini, 1996;Oda-Souza et al, 2008). Além disso, esse método possibilita a comparação efetiva de modelos e a construção de testes de hipóteses, o que torna a escolha mais objetiva.…”

“…Na modelagem estatística da variabilidade espacial, estimam-se os parâmetros que definem a estrutura da dependência espacial e esses são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados. Para que a interpolação produza predições confiáveis e represente a real variabilidade local, o processo de modelagem deve ser realizado com critérios estatísticos objetivos como pode ser observado nos trabalhos de Mello et al (2005), Oda-Souza et al (2008), Ribeiro Jr et al (2009), Ávila et al (2010 e Borssoi et al (2011). Nesse caso, a inspeção de pontos discrepantes, a verificação da necessidade de transformação da variável resposta, além da correta seleção do modelo, são procedimentos importantes para a qualidade das inferências.…”

Improving the monitoring, control and analysis of the carbon accumulation capacity in Legal Reserves of the Amazon forest

“…Over 80% of the publications in ecological literature do not take into consideration the structure of spatial dependence (Dormann, 2007). Oda -Souza et al (2008) attested that the geostatistical methods applied were adequate in order to verify the existence of a spatial dependence of the fan systematic design on data from forest spacing assays.…”