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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorHESS, A. F.pt_BR
dc.contributor.authorBRAZ, E. M.pt_BR
dc.contributor.authorTHAINES, F.pt_BR
dc.contributor.authorMATTOS, P. P. dept_BR
dc.date.accessioned2014-07-03T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2014-07-03T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2014-07-03pt_BR
dc.date.issued2014pt_BR
dc.identifier.citationAmbiência, Guarapuava, v. 10, n. 1, p. 21-29, jan./abr. 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/989738pt_BR
dc.descriptionO presente trabalho teve como objetivo testar e selecionar modelos para ajuste da relação hipsométrica. Os dados foram obtidos de floresta nativa situada no município de Lábrea, no estado do Amazonas, com área de 6.000 hectares, inserida no Projeto de Manejo Florestal Seringal Iracema II. Foram testados dez modelos, incluindo polinômios, modelos de potência, logarítmicos, hiperbólicos, aritméticos e não lineares. Os não lineares foram ajustados pelo método de Gauss. Utilizaram-se como critério de seleção do ajuste dos modelos os parâmetros estatísticos do coeficiente de determinação ajustado (R²aj.), o erro padrão da estimativa (Syx%), o coeficiente de variação (CV%), o valor de F e a análise gráfica dos resíduos. As melhores estatísticas foram para os modelos não lineares com R²aj. de 0,97 e erro padrão de 13,1% e o modelo hiperbólico com R²aj. 0,90 e erro padrão de 6,02%, devido a sua fundamentação biológica, demonstrando superioridade destes modelos contra os modelos lineares.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectManejo sustentávelpt_BR
dc.subjectModelo hipsométricopt_BR
dc.subjectFloresta Amazônicapt_BR
dc.titleAjuste de relação hipsométrica para espécies da Floresta Amazônica.pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.date.updated2014-07-04T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroFloresta Nativapt_BR
dc.subject.thesagroInventário Florestalpt_BR
riaa.ainfo.id989738pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2014-07-04pt_BR
dc.identifier.doi10.5935/ambiencia.2014.01.02pt_BR
dc.contributor.institutionAndré Felipe Hess, UDESC; EVALDO MUNOZ BRAZ, CNPF; Fábio Thaines, Tecman Ltda; PATRICIA POVOA DE MATTOS, CNPF.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CNPF)

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