Modelagem de distribuição de espécies arbóreas por classe diamétrica no sudoeste da Amazônia.

FIGUEIREDO, S. M. de M.; FIGUEIREDO, E. O.

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	FIGUEIREDO, S. M. de M.	pt_BR
dc.contributor.author	FIGUEIREDO, E. O.	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-12-19T00:34:52Z	-
dc.date.available	2019-12-19T00:34:52Z	-
dc.date.created	2019-12-18
dc.date.issued	2019
dc.identifier.citation	Scientia Forestalis, v. 47, n. 124, p. 644-654, dez. 2019.	pt_BR
dc.identifier.issn	1413-9324	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1117229	-
dc.description	O objetivo do estudo foi analisar a predição da distribuição de espécies florestais madeireiras, em escala local, utilizando dados de ocorrência agrupados por classe diamétrica. Para estimar a distribuição foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent) e as ocorrências são de inventário florestal de planos de manejo. As variáveis preditoras dos modelos foram:altitude, declividade, distância vertical à drenagem mais próxima (HAND), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e densidade de pontos das espécies florestais. Foram selecionadas seis variáveis preditoras, por espécie, pelo método de todas as regressões possíveis. Os modelos tiveram em média bom desempenho (AUC = 0,7; taxa de omissão = 8,8%), demonstrando a viabilidade de se predizer a distribuição de espécies por classe diamétrica. As variáveis mais importantes foram altitude, NDVI e densidade. De acordo com os modelos, as árvores de Astonium lecointei, Clarisia racemosa e Ceiba pentandra com diâmetro a altura do peito (DAP) ? 100 cm têm maior probabilidade de ocorrer em ambientes localizados em altitudes mais elevadas do terreno. Esse procedimento de modelagem é eficiente para ampliar o conhecimento sobre as preferências de habitat e a distribuição geográfica de espécies na paisagem em função do DAP. The aim of the study was to analyze the prediction of the distribution of forest tree species, on a local scale, using occurrence data grouped by diameter class. To estimate the distribution of species the maximum entropy method (Maxent) and the occurrence data are forest management plan was used. The predictor variables were: elevation, slope, height above the nearest drainage (HAND), and normalized difference vegetation index (NDVI) and dot density of forest species. Six predictor variables were selected by species by method of all possible regressions. The models, by species and diameter class, had an average good performance (AUC = 0.7; omission rate = 8.8%), demonstrating the viability of predicting the distribution of species by diameter class. The most important predictor variables were altitude, NDVI, densities Amburana acreana and Clarisia racemosa. However, further studies are needed to clarify whether there is an interaction between forest species or share the same habitat. According to the models, trees of the species Astonium lecointei, Clarisia racemosa and Ceiba pentandra with diameter at breast height (DBH) ? 100 cm are more likely to occur in localized higher elevations. This modeling procedure is efficient to increase knowledge about habitat preferences and geographical distribution of species in the landscape by DBH.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Medidas del árbol y del rodal	pt_BR
dc.subject	Madera tropical	pt_BR
dc.subject	Distribución geográfica	pt_BR
dc.subject	Modelos de simulación	pt_BR
dc.subject	Acre	pt_BR
dc.subject	Amazônia Ocidental	pt_BR
dc.subject	Western Amazon	pt_BR
dc.subject	Amazonia Occidental	pt_BR
dc.title	Modelagem de distribuição de espécies arbóreas por classe diamétrica no sudoeste da Amazônia.	pt_BR
dc.type	Artigo de periódico	pt_BR
dc.date.updated	2019-12-19T11:11:11Z
dc.subject.thesagro	Dendrometria	pt_BR
dc.subject.thesagro	Modelo de Simulação	pt_BR
dc.subject.thesagro	Essência Florestal	pt_BR
dc.subject.thesagro	Distribuição Geográfica	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Tree and stand measurements	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Tropical wood	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Geographical distribution	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Simulation models	pt_BR
riaa.ainfo.id	1117229	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2019-12-19 -02:00:00
dc.identifier.doi	10.18671/scifor.v47n124.06	pt_BR
dc.contributor.institution	Symone Maria de Melo Figueiredo, Universidade Federal do Acre (Ufac); EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-AC.	pt_BR
Aparece en las colecciones:	Artigo em periódico indexado (CPAF-AC)

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