MATHEMATICAL MODELS FOR TEAK FOLIAR AREA ESTIMATION(Tectonas grandis L. f.)

Abstract

Esta pesquisa, objetivou obter uma equação que, por meio de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permita a estimativa da área foliar de Tectonas grandis L. f.. Em agosto de 2015 até setembro de 2016, foram coletados 354 limbos foliares retirados do terço mediano da copa das árvores de três tecais localizado em Capitão poço, Irituia e Garrafão do Norte, situado na microrregião do Pará. A área foliar foi determinada pelo método dos discos. Ajustaram-se modelos lineares, lineares sem intercepto, quadrático, cúbicos, logarítmicos, exponenciais e potenciais, determinadas considerando-se a área foliar real como variável dependente e o comprimento (C), a largura (L), a soma (C + L) e o produto do (C x L) de cada limbo foliar como variáveis independentes, sendo eliminados os modelos que apresentaram coeficiente de determinação menor que 0,90. A estatística utilizada para validar o desempenho dos modelos, foi o coeficiente de correlação de Pearson (r), o de determinação (R 2 ), a raiz do quadrado médio do erro (RQME), o erro absoluto médio (EAM), o índice d de Willmott e o índice CS. Os modelos que melhor se ajustaram aos dados foram: o potencial 0,0464(C+L) 2,2397 , o linear sem intercepto 0,4449 (CxL), e o quadrático 0001 (CxL) 2 + 0,2573 (CxL) + 98,2606. A equação linear sem intercepto considerando (CxL) foi o que apresentou o melhor desempenho para estimar a área foliar de teca (Tectonas Grandis L. f).

Can leaf area in rice be defined by a mathematical model?

“…There was a slight variation in angular coefficient, ranging from 0.73 to 0.86 (Figure 4), indicating the possibility to use the general equation (LA = 0.78 (L.W), R² = 0.97). The values of linear regression coefficient found in this study are close to those already found for trees and grasses, such as Tectonas grandis (R² = 0.88) Braga et al (2018).…”

Allometric equations to estimate the leaf area of Psychotria colorata (Willd. Ex Schult.) Müll.Arg.

“…Thus, at least 88% variation in leaf areas were explained by the proposed alometrics equations. The equations using L.W met the best assumptions for predicting leaf area than those that used L and W, better fitting the regression models (Mota et al 2014;Assis et al 2015;Braga et al 2018;Lucena et al 2018;Pezzini et al 2018;Leite et al 2019;Oliveira et al 2019a;Ribeiro et al 2019a). Though, except for the exponential model, that was best fitted using L.…”