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Capítulo Classificação da Capacidade Produtiva 0 crescimento e a produção de um povoamento florestal dependem da idade, da capacidade produtiva, do grau de utilização do potencial produtivo do lugar e de tratamentos silviculturais. Qualidade do local, ou capacidade produtiva do local, pode ser definida como o potencial para produção de madeira (ou outro produto) de determinado lugar, para determinada espécie ou clone. Essa qualidade pode ser expressa de modo empírico em alta, média e baixa, ou por meio de algum índice quantitativo, como o índice de local. índice de local é a altura dominante média do povoamento em uma idade especifica (idade-índice), sendo, portanto, uma medida quantitativa da capacidade produtiva do lugar. O conhecimento da qualidade do lugar de cada unidade de manejo é importante para o manejo florestal. Os métodos de avaliação da capacidade produtiva podem ser definidos em três categorias: avaliação da qualidade do lugar pela vegetação indicadora; avaliação por fatores climáticos, edáficos, fisiográficos e bióticos; e avaliação por meio da relação altura dominante e idade, com a definição de índices de local (JONES, 1969). Esta última categoria representa um método direto de classificação. Avaliação baseada em fatores edáficos visa, principalmente, à indicação de espécies, à estratificação do terreno, à indicação de adubação e à definição de unidades de manejo. Tem a vantagem de não exigir a presença de árvores ou povoamentos estabelecidos. 290 Campos e Leite Embora as informações edáficas ou de alturas dominantes tenham objetivos diferentes, elas podem ser utilizadas de maneira complementar. Conforme Beck e Trousdell (1973) e demonstrado por Oliveira (1998), o emprego de curvas de índices de local específicas por tipo de solo resulta em maior eficiência na classificação da capacidade produtiva. Neste capítulo é exemplificado o método baseado na relação altura dominante versus idade do povoamento, devido à aplicabilidade usual deste em modelagem do crescimento e da produção. Cabe lembrar que, para a maioria das espécies, áreas de alta capacidade produtiva são também aquelas cujo crescimento em altura é elevado, podendo-se inferir que existe correlação significativa entre a altura dos indivíduos dominantes do povoamento e a capacidade produtiva do lugar. Os exemplos apresentados neste capítulo contemplam os principais métodos de construção de curvas de índices de local e a consequente classificação da capacidade produtiva. Com a rápida expansão do uso de fertilizantes, principalmente em reflorestamentos com eucalipto, uma classificação de local, pelo método dos índices de local, poderá sofrer uma revisão, em virtude da possível mudança de capacidade produtiva que ocorre em consequência da adubação. Além da adubação, povoamentos florestais oriundos de brotação ou corte de talhadias podem também apresentar crescimento um pouco diferente do povoamento original. A possibilidade de constatação de mudanças no crescimento em altura demonstra a sensibilidade do método em classificar locais pela relação altura dominante versus idade, o que obriga o manejador a manter-se atento a qualquer alteração na taxa de crescimento e, consequentemente, interpretar melhor a prognose da produção. Este capítulo considera também que, para planejamento florestal hierárquico, muitas vezes é necessário estimar índices de local (5) e mapear a capacidade produtiva, de modo quantitativo, sem o conhecimento da altura dominante. Isto é necessário em duas situações. A primeira é quando são empregados modelos de crescimento e produção que incluem a variável S e diante da inexistência de parcelas permanentes em todos os talhões. A segunda situação é quando se pretende estratificar a floresta para classificação de terras, considerando fatores edáficos, fisiográficos e climáticos. Para esses dois casos uma alternativa é o emprego de métodos de inteligência computacional (CONCENZA et al., 2015). Classificação da capacidade produtiva 291 Exemplo 10.1 - Curvas de índices de local O que são as curvas de índices de local e para que servem? Considerações A classificação por índices de local constitui um método prático, quantitativo e consistente de avaliação da qualidade do local, pois todos os fatores ambientais são refletidos de modo interativo no crescimento em altura, a qual também está relacionada com o volume. Some-se a isso a vantagem de a altura das árvores mais altas quase não ser afetada pela competição. Outra vantagem é o fato de a classificação ser feita por uma expressão numérica, em lugar de uma descrição qualitativa. Como desvantagem, pode-se citar a não aplicação em áreas sem árvores da espécie a ser cultivada e, também, em áreas de regiões tropicais com espécies folhosas, pelo desconhecimento da idade. Curvas de índices de local são construídas a partir de equações de índices de local e utilizadas para classificar, de modo quantitativo, a capacidade produtiva do lugar. Essas equações são derivadas de relações funcionais envolvendo a variável dependente altura dominante (Hd) e a variável independente idade (7). Vários modelos podem ser utilizados, sendo comum os exponenciais e os sigmoides. Conforme ilustração na Figura 10.1, cada curva representa um índice de local, o qual corresponde à altura média das árvores dominantes numa idade de referência denominada idade-índice (7,). A idade de referência (7,) indicada na Figura 10.1 é escolhida arbitrariamente, mas, em geral, ela deve ser próxima da idade técnica de colheita. Ainda, conforme a figura, uma altura dominante igual a 28 m na idade de 60 meses resulta em um índice de local igual a 28 m. Essa classificação é independente da idade; por exemplo, uma altura dominante de 25,0 m aos 48 meses também resulta em um índice de local igual a 28,0 m. Os dados utilizados para ajuste do modelo de crescimento em altura dominante devem abranger idades que vão desde uma idade jovem, após o estabelecimento do povoamento (cerca de 2 anos de idade para eucalipto), até pelo menos dois anos após a idade de máxima produtividade média (IMA) em volume. Isso garante consistência entre a curva-guia estimada e a verdadeira tendência de crescimento em altura dominante ao longo da rotação. No caso de kesya Destacar kesya Destacar kesya Destacar 292 Campos e Leite povoamentos submetidos a desbaste, a abrangência necessária pode ser conseguida em uma rotação completa. Idade (Meses) Figura 10.1 - Exemplo de curvas de índices de local. Para melhor ilustrar as relações entre curvas de índices de local (a) e curvas de volume versus altura (b) e de volume versus idade (c), foi elaborada a Figura 10.2. Dessas relações gerais, conclui-se que maiores índices de local estão relacionados a uma produção maior. O índice de local não é uma medida exata. As três principais fontes de erro ao classificar a capacidade produtiva por meio de índices ou classes de local são: uso de método de amostragem inadequado, resultando em representatividade apenas em uma ou duas classes de local; uso de curvas anamórficas em povoamentos onde a tendência de crescimento é diferenciada por classe de local; e mau uso da curva-guia. Classificação da capacidade produtiva 293 Figura 10.2 - Tendência geral das relações entre curvas de índices de local (a) e curvas de produção em volume em relação à altura (b) e em relação à idade (c). Exemplo 10.2 - Fonte de dados para construção de curvas de índices de local Quais são as principais fontes de dados para construção de curvas de índices de local? Considerações Curvas de índices de local podem ser construídas utilizando-se dados de altura de árvores dominantes e idade, obtidos a partir de parcelas temporárias; de alturas de árvores dominantes e idades, oriundos de uma rede de parcelas permanentes; e de alturas de árvores dominantes e idades, obtidos a partir de análise completa do tronco. 294 Campos e Leite Quando possível, a primeiraalternativa deve ser evitada, já que resulta em classificação eficiente somente com a aceitação da hipótese de que todos os índices de local estejam representados em todas as classes de idade da população. Se essa hipótese ou pressuposição não for verdadeira, a classificação pode ser tendenciosa. Uma alternativa eficiente consiste no uso de parcelas perma nentes, em geral oriundas de uma rede de parcelas de inventários florestais contínuos, em que árvores dominantes são marcadas e remedidas por alguns anos. Mesmo nesse caso, é importante garantir que todas as classes de produtividade estejam representadas na amostra de parcelas permanentes, o que, não necessariamente, implica o emprego da totalidade das parcelas permanentes. Dados oriundos de técnicas de análise de tronco também são eficientes para o propósito de classificação e se equiparam aos dados de parcelas permanentes, podendo ser coletados num tempo mais curto. No entanto, nem sempre é possível identificar com precisão os anéis de crescimento em espécies de folhosas, ficando a técnica restrita a espécies de coníferas e algumas folhosas. Árvores medidas para avaliação de qualidade de local devem ser livres de supressão (efeito de dominância) e danos; são aquelas árvores cuja copa se situa no dossel superior, recebendo luz direta. São sadias, livres de doença, com copa e fuste bem definidos, sem bifurcação e tortuosidade, com dap e alturas maiores que os das árvores circunvizinhas. É muito importante, ao se classificar a capacidade produtiva de locais, seguir um mesmo critério para construção e aplicação das curvas. Se as curvas foram construídas com médias das alturas totais de cinco árvores dominantes por parcela, então, ao aplicar essas curvas, deve-se utilizar uma média também de cinco árvores dominantes. Se as curvas foram construídas com médias das alturas totais das cinco árvores de maior dap por parcela, esse mesmo tipo de identificação deverá ser usado ao aplicar as curvas. Esta opção de não marcar as árvores dominantes só se aplica em plantios de clones de eucalipto com variação insignificante na altura em cada parcela e idade. Dados para o emprego do método da curva-guia, demonstrado no exemplo 10.5, podem ser obtidos por meio de levantamentos Laser Scanner aerotransportados, em uma única ocasião (ano), em toda a floresta. Nesse caso, é feito um “censo”, sendo obtidas as alturas de todas Classificação da capacidade produtiva 295 as árvores em cada talhão. Assim, é possível definir a altura dominante do talhão diretamente, pela média das maiores árvores. Essas alturas, juntamente com a informação da idade, obtida do cadastro florestal, geram a base de dados necessária para construção das curvas de índices de local. A definição de Hd em cada talhão pode ser feita assumindo Hd como a média das alturas das 100 melhores árvores em 1 hectare do talhão. Por uma regra de três, define-se o número de alturas do talhão para cálculo dessa média. A curva-guia obtida deve ser semelhante àquela que seria obtida utilizando os dados de idade e Hd das parcelas que se encontram nos talhões, porém, com uma menor dispersão em cada classe de idade (Figura 10.3). A diferença aqui, em relação ao emprego de dados de um inventário temporário, feito numa floresta com diferentes classes de idade, é a forma de obtenção do dado e o fato de ser em nível de talhão, em vez da parcela de inventário. Exemplo 10.3 - Tipos de curvas de índices de local Quais são os tipos de curvas de índices de local? Considerações A capacidade produtiva por meio de índices de local pode ser representada por um feixe de curvas ou tabela, que são organizados a partir de uma equação de regressão. Dependendo do método de análise utilizado e da procedência dos dados, as curvas de índices de local geradas podem ser anamórfícas (harmônicas) ou polimórficas. Curvas anamórfícas são aquelas em que a tendência do crescimento em altura é a mesma em todos os locais, ou seja, em cada idade, a distância entre as curvas é idêntica. São curvas com inclinação comum e constante, mas variando o ponto de interseção; elas apresentam mesma forma para todos os índices de local e, quando a tendência é do tipo sigmoidal, o ponto de inflexão ocorre em uma mesma idade em todos os locais. Já as curvas polimórficas não apresentam mesma tendência de incremento em altura em todos os locais (Figura 10.3). 296 Campos e Leite A manifestação de uma ou outra tendência, além da técnica empregada, depende de condições locais, usualmente ligadas a determinadas propriedades do solo, como textura de horizontes. No entanto, para que a condição de anamorfísmo ou polimorfismo se manifeste, é necessário que a fonte de dados seja adequada. Enquanto qualquer fonte de dados permite gerar curvas anamórficas, curvas polimórfícas só podem ser geradas com dados de parcelas permanentes ou de análise completa de tronco e empregando algum método específico de análise que proporcione flexibilidade nas diferentes formas das curvas. Exemplo 10.4 - Alternativas para construção de curvas de índices de local Quais são as alternativas principais de construção de curvas de índices de local? Considerações Algumas das alternativas de construção de curvas de índices de local são: a) Método da curva-guia. b) Método de atribuição preliminar de índices de local. c) Método da equação das diferenças. d) Método de Hammer. e) Método da predição de parâmetros. Classificação da capacidade produtiva 297 Os métodos da curva-guia e de Hammer geram curvas anamórficas e podem ser empregados com dados de parcelas permanentes ou temporárias, sendo o primeiro o mais difundido. Os demais métodos requerem dados de parcelas permanentes ou de análise completa do tronco. Um método eficiente para construção de curvas polimórficas é o da predição de parâmetros, conforme Exemplo 10.10. Exemplo 10.5 - Método da curva-guia Como construir curvas de índices de local utilizando-se o método da curva-guia? Considerações Inicialmente, deve ser selecionado um modelo de regressão envolvendo as variáveis altura dominante (Hd) e idade (/). Considere, a título de exemplo, a forma linearizada do modelo de Schumacher, cujas variáveis já foram definidas: Ln (Hd) A equação resultante representa a curva média de índices de local, denominada curva-guia, que mostra a estimativa do crescimento médio ao longo do tempo. A partir da equação da curva-guia, uma equação de índices de local é obtida ao observar o conceito de índice de local, ou seja, quando a idade (?) do povoamento for igual à idade-índice (Z,), a altura dominante é igual ao índice de local (Hd = S <=> I — It) (Figura 10.1). Então: Ln (Hd) (10.1) Seguindo as considerações anteriores, pode-se escrever: m (10.2) 298 Campos e Leite Isolando /3o na expressão 10.1 e substituindo na expressão 10.2, tem-se: ^=Ln(Hd)-f\ Ln (S) = Ln (Hd) - fl Colocando /3\ em evidência, na expressão anterior, tem-se: pY p ou, isolando LnHd. Ln (Hd) = Ln (S) + /3} rpppY[l/J (10.3) (10.4) A expressão 10.4 permite a construção de curvas e, ou, tabelas de índices de local e a expressão 10.3 é usada para determinar o índice de local para uma altura dominante numa idade qualquer. A título de exemplo, considere a equação: Ln (Hd)= 3,733970-34,363520 Ao plotar os dados observados de altura dominante e idade verificou-se que Hd variava entre 14,0 e 36,0 m na idade-índice definida (72 meses). Isso significa que as curvas de índices de local deveríam abranger essa amplitude. Considerando que o índice de local (S) é igual à altura dominante (Hd) quando a idade (I) for igual à idade-índice (I)) e que esta seja de 72 meses, pode-se escrever: Ln (S) = 3,733970-34,363520 3,733970 = Ln (S) + 34,363520 í — Classificação da capacidade produtiva 299 que, substituindo na equação inicial, resulta em: Ln (Hd) = Ln (S) + 34,363520 - 34,363520 ou ainda: Ln (Hd) = Ln (S) - 34,3 63 520 [j - Esta expressão é utilizada paraconstruir as curvas, ou tabela, de índices de local. Atribuindo-se valores para S compatíveis com a variação da altura dominante na idade-índice e variando a idade (7), são geradas as curvas de índices de local (Figura 10.4). Neste exemplo, optou-se por agrupar os índices de local em três classes de local, observando-se uma amplitude de 8 m em cada classe, na idade-índice. Por exemplo, a classe de local I abrange os índices 29 a 37 m. Figura 10.4 - Exemplo de curvas anamórfícas de índices de local geradas pelo método da curva-guia, admitindo-se uma idade-índice de 72 meses e a equação Ln (Hd) = Ln (S) - 34,363520 (z_1 - 72’1 )• 300 Campos e Leite Sendo objetivo definir o índice de local para qualquer altura dominante e idade, e para evitar interpolação na tabela ou gráfico de índices de local, utiliza-se a expressão: Ln(S) = Ln(Hd) + 34,363520 O uso desta expressão é particularmente necessário ao se empregar um sistema de prognose, quando o input índice de local é determinado para as alturas dominantes médias observadas em parcelas permanentes. Cabe ressaltar que, ao utilizar uma rede de parcelas permanentes para obter o índice de local e mapear classes de produtividade de talhões, é recomendável usar as médias dos índices de local determinados nas duas ou três últimas medições das parcelas, a fim de garantir mais consistência aos resultados. Experiências com o modelo Ln (Hd)= + /?j I~l + e, acrescido de um coeficiente fh, indicam haver aumento de precisão da equação resultante, como consequência direta do aumento de flexibilidade do modelo original. Assim, da forma simples inicial, o modelo passa para a forma Ln Hd = /?0 + I~^ + e. Considerando ser um modelo muito empregado no processo de classificação de locais, é oportuno comentar mais sobre o modelo modificado. Para gerar curvas ou tabelas de índices de local, as mesmas transformações feitas no modelo simplificado são também realizadas aqui. Pela definição de índice de local, se L for a idade-índice para a qual as curvas serão traçadas, e sendo as alturas dominantes (Hd) iguais aos índices de local (S) na idade-índice, tem-se: que, substituído no modelo modificado original, resulta em: ou ainda: Classificação da capacidade produtiva 301 Ln(Hd) = Ln (S) + que serve para gerar curvas ou tabelas de índices de local. Pretendendo determinar o índice de local em qualquer lugar, a partir de observações de Hd e I, basta substituí-las na expressão: 7if2 ^2- -l/J Em povoamentos de pinus e de eucalipto, o valor de /?2 geralmente encontra-se entre 0 e 2. Exemplo 10.6 - Tabelas de limites de alturas dominantes Como construir uma tabela contendo os limites de alturas dominantes por índice de local? Considerações As curvas de índices de local geralmente são utilizadas com propósito ilustrativo. Uma forma mais precisa e eficiente de classificação, em comparação com a Figura 10.4, consiste no emprego de uma tabela contendo os limites de alturas dominantes para cada índice de local ou classe de capacidade produtiva. Uma classe de capacidade produtiva engloba dois ou mais índices de local, sendo usada algumas vezes para propósito de estratificação de florestas ou povoamentos. Considere a expressão Ln (Hd) = Ln (S) - 34,363520 [j “ que, da mesma forma que serviu para a construção de curvas (Figura 10.4), também foi útil para organizar uma tabela de índices de local (Tabela 10.1). 302 Campos e Leite Para acessar a classe ou o índice de local, é necessário conhecer a altura dominante média do lugar, além da idade atual do povoamento. Por exemplo, o local de maior capacidade produtiva entre aqueles relacionados a seguir, de acordo com a Tabela 10.1, é o B. Local Hd (m) I (Meses) S (índice de Local) A 32,7 96 28 B 28,4 48 36 C 23,6 60 26 Observe que aqui foram utilizados os mesmos índices de local representados na Figura 10.4. Tabela 10.1 - Limites de altura dominante por idade e índices de local com definição de três classes de capacidade produtiva, considerando-se uma idade-índice de 72 meses Continua... Idade Classe I Meses 30 32 34 36 36 18,1 - 19,2 19,3 - 20,5 20,6 21,7 21,8 - 23,0 48 23,0 24,4 24,5 - 26,0 26,1 27,6 27,7 - 29,1 60 26,5 28,2 28,3 - 30,0 30,1 31,8 31,9 - 33,6 72 29,1 31,0 31,1 - 33,0 33,1 35,0 35,1 - 37,0 84 31,2 33,2 33,3 - 35,3 35,4 37,5 37,6 - 39,6 96 32,8 34,9 35,0 - 37,2 37,3 39,4 39,5 - 41,7 108 34,1 36,4 36,5 - 38,7 38,8 41,0 41,1 - 43,4 120 35,2 37,5 37,6 - 39,9 40,0 42,4 42,5 - 44,8 132 36,1 38,5 38,6 - 41,0 41,1 43,5 43,6 - 46,0 144 36,9 39,4 39,5 - 41,9 42,0 44,4 44,5 - 47,0 Idade Classe II Meses 22 24 26 28 36 13,1 14,3 14,4 15,5 15,6 - 16,8 16,9 - 18,0 48 16,7 18,1 18,2 19,7 19,8 - 21,3 21,4 - 22,9 60 19,2 20,9 21,0 22,7 22,8 - 24,5 24,6 - 26,4 72 21,1 23,0 23,1 25,0 25,1 - 27,0 27,1 - 29,0 84 22,6 24,6 24,7 26,8 26,9 - 28,9 29,0 - 31,1 Classificação da capacidade produtiva 303 Tabela 10.1 - Cont. Idade Meses Classe II 22 24 26 28 96 23,8 25,9 26,0 28,2 28,3 30,4 30,5 - 32,7 108 24,7 27,0 27,1 29,3 29,4 31,7 31,8 - 34,0 120 25,5 27,8 27,9 30,3 30,4 32,7 32,8 - 35,1 132 26,2 28,6 28,7 31,1 31,2 33,5 33,6 - 36,0 144 26,8 29,2 29,3 31,7 31,8 34,3 34,4 - 36,8 Idade Classe III Meses 14 16 18 20 36 8,2 9,3 9,4 10,6 10,7 11,8 11,9 - 13,0 48 10,3 11,8 11,9 13,4 13,5 15,0 15,1 - 16,6 60 11,9 13,6 13,7 15,5 15,6 17,3 17,4 - 19,1 72 13,1 15,0 15,1 17,0 17,1 19,0 19,1 - 21,0 84 14,0 16,1 16,2 18,2 18,3 20,3 20,4 - 22,5 96 14,8 16,9 17,0 19,2 19,3 21,4 21,5 - 23,7 108 15,3 17,6 17,7 19,9 20,0 22,3 22,4 - 24,6 120 15,8 18,2 18,3 20,6 20,7 23,0 23,1 - 25,4 132 16,3 18,6 18,7 21,1 21,2 23,6 23,7 - 26,1 144 16,6 19,0 19,1 - 21,6 21,7 24,1 24,2 - 26,7 Exemplo 10.7 - Classificação utilizando índices de local definidos preliminarmente Como classificar a capacidade produtiva atribuindo índices de local preliminarmente? Considerações Por este método, além da idade e da altura dominante, é necessário dispor de uma informação preliminar sobre o índice de local de cada parcela permanente. Assim, duas situações podem ocorrer: parcelas com medição em uma idade coincidente com a idade-índice escolhida e parcelas em que não há essa coincidência. No primeiro caso, o índice de local preliminar é igual à altura dominante observada na idade-índice. No segundo caso, os índices de local são determinados por meio de equações de regressão obtidas para cada parcela. Quando o número de medições por parcela for inferior a três, o índice preliminar é obtido por interpolação ou extrapolação. Modelos usuais para obter 304 Campos e Leite índices preliminares são o modelo do Exemplo 10.5 e as funções Logística, Gompertz e Richards. Seguindo esse procedimento, estarão disponibilizadas as variáveis idade (7), altura dominante (Hd) e índice de local preliminar (5) para cada uma das parcelas. O passo seguinte consiste em ajustar um modelo para construir as curvas de índices de local, isto é, Hd = f(I,S). Supondo que o modelo escolhido seja o de Richards, então, ao se incluir neste a variável S, tem-se: Hd = p0 s(l+e^1 + e f. - / " \~^3 I A equação resultante, expressa por Hd = /30S\ 1 + e^1 _/?2/ I , é agora utilizada para construção de curvas ou tabelas de índices de local. Cabe lembrar que esta expressão já contém, implicitamente, a idade- índice escolhida. Outro modelo que pode ser testado neste método de classificação da capacidade produtiva é o de Payandeh e Wang (1995): Ao contrário do método da curva-guia, neste método não há garantia de que Hd=S <=> I = li. Esta condição irá ocorrer somente se for empregado um modelo restrito, por exemplo, para o modelo logístico: Hd = s( 1 + Ae 'P11)/(1 + Ae )+ £ Aplicação Quais são os índices de local preliminares para as duas parcelas permanentes indicadas a seguir, considerando-se uma idade-índice de 60 meses? Continua... Parcela Idade (Meses) Altura Dominante (m) índice de Local Preliminar 1 30 15,0 ? 1 42 19,5 ? 1 54 23,0 ? Classificação da capacidade produtiva 305 Cont. ParcelaIdade (Meses) Altura Dominante (m) índice de Local Preliminar 1 66 25,0 ? 1 78 27,5 ? 2 36 20,5 ? 2 48 26,5 ? 2 60 28,5 ? 2 72 29,0 ? 2 84 30,5 ? Solução Para a parcela 2, o índice de local preliminar corresponde à altura dominante observada na idade-índice de 60 meses, sendo igual a 28,5 m. Para a parcela 1, é necessário ajustar um modelo de regressão. Ao se empregar o modelo do Exemplo 10.5, tem-se: 3.6732- 29,1317- Hd = e 2 (r2 =0,998). Substituindo a idade de 60 meses nesta equação, obtém-se: 3.6732- 29,1317— Hd = e 60 = 24,2 m, que é o índice de local preliminar para a parcela 1. Uma vez conhecidos os índices preliminares, resta definir e ajustar o modelo a ser utilizado para construção das curvas de índices de local. Com essa alternativa, Oliveira (1998), empregando dados de 872 parcelas permanentes de eucalipto, obteve a equação: Hd = 1,3805 5(1- e~O209(/) )0’9434 . Esta equação presta para gerar diretamente as curvas ou tabelas de índices de local. Para determinar 0 índice de local para qualquer altura dominante e idade, e evitar interpolação em tabela ou gráfico de índices de local, pode ser usada a expressão: „ Hd 1,3805(1-e-°'0209(/))0'9434 306 Campos e Leite Exemplo 10.8 - Método da equação das diferenças Como classificar a capacidade produtiva utilizando-se o método da equação das diferenças? Considerações Neste método, conforme Clutter et al. (1983), são empregados somente dados provenientes de parcelas permanentes ou de análise de tronco, podendo resultar curvas anamórfícas ou polimórficas, constituindo uma vantagem em relação ao método da curva-guia. Uma forma de demonstrar sua aplicação consiste em empregar o modelo LnHd = /?0 + +e. Inicialmente, utilizando pares consecutivos de idade e altura dominante, determinam-se as diferenças sucessivas, LnHd., - LnHd, e -i~l, em que 1 refere-se à medição atual e 2 à medição imediatamente posterior. Em seguida, ajusta-se o modelo Y = /3xX + e , em que Y = LnHd2 - LnHd, e X = I~' -Zf1 , resultando na expressão: Ln Hd2 = Ln Hd, + (Z-T1 - Zf1), com sendo n o número de pares XiYi. Fazendo I\ igual à idade-índice, tem-se que Hdx é igual ao índice de local, ou seja: Ln Hd = LnS + -Z;1) ou ainda: Ln S = LnHd - j3,(Tx -1,) Considere os dados de seis medições de 16 parcelas permanentes provenientes de um povoamento de eucalipto (Tabela 10.2). Nas duas últimas colunas dessa tabela já se encontram calculadas as diferenças sucessivas. Ajustando o modelo linear simples aos dados dessa tabela, obtém-se Y = -20,3 869A, ou ainda: Classificação da capacidade produtiva 307 LnHd = LnS- 20,0078 (?’ - Tf1) que serve para gerar curvas ou tabela de índices de local. Tabela 10.2 - Dados de alturas dominantes e idades de 16 parcelas permanentes de um povoamento de eucalipto Parcela Idade (Meses) Altura Dominante (m) LnHd2 - LnHd, (D Wh h 1 2 1 27 40 14,5 18,2 0,227 -0,012 1 40 50 18,2 20,5 0,119 -0,005 1 50 58 20,5 20,5 0,000 -0,003 1 58 61 20,5 21,7 0,057 -0,001 1 61 76 21,7 23,3 0,071 -0,003 2 27 40 13,6 17,8 0,269 -0,012 2 40 50 17,8 21,5 0,189 -0,005 2 50 58 21,5 21,5 0,000 -0,003 2 58 61 21,5 21,8 0,012 -0,001 2 61 76 21,8 22,8 0,047 -0,003 3 27 40 14,3 17,8 0,219 -0,012 3 40 50 17,8 21,0 0,163 -0,005 3 50 58 21,0 21,0 0,002 -0,003 3 58 61 21,0 21,4 0,018 -0,001 3 61 76 21,4 23,2 0,082 -0,003 4 27 40 14,0 17,5 0,221 -0,012 4 40 50 17,5 21,2 0,196 -0,005 4 50 58 21,2 21,2 -0,002 -0,003 4 58 61 21,2 21,4 0,008 -0,001 4 61 76 21,4 22,9 0,069 -0,003 5 27 40 13,4 18,0 0,296 -0,012 5 40 50 18,0 20,8 0,144 -0,005 5 50 58 20,8 20,8 -0,001 -0,003 5 58 61 20,8 23,2 0,110 -0,001 5 61 76 23,2 23,0 -0,010 -0,003 6 27 40 13,2 17,4 0,275 -0,012 6 40 50 17,4 20,3 0,155 -0,005 6 50 58 20,3 20,3 0,000 -0,003 Continua... 308 Campos e Leite Tabela 10.2 - Cont. Parcela Idade (Meses) Altura Dominante (m) LnHd-, - LnHdi (Y) 12 1i (A)h h 1 2 6 58 61 20,3 22,0 0,080 -0,001 6 61 76 22,0 22,9 0,041 -0,003 7 27 40 13,2 17,8 0,299 -0,012 7 40 50 17,8 21,3 0,180 -0,005 7 50 58 21,3 21,3 0,000 -0,003 7 58 61 21,3 22,5 0,057 -0,001 7 61 76 22,5 23,3 0,033 -0,003 8 27 40 13,1 17,4 0,283 -0,012 8 40 50 17,4 20,8 0,181 -0,005 8 50 58 20,8 20,8 -0,001 -0,003 8 58 61 20,8 22,6 0,081 -0,001 8 61 76 22,6 22,7 0,006 -0,003 9 27 40 14,3 17,3 0,192 -0,012 9 40 50 17,3 20,4 0,165 -0,005 9 50 58 20,4 20,4 -0,001 -0,003 9 58 61 20,4 20,9 0,022 -0,001 9 61 76 20,9 22,3 0,067 -0,003 10 27 40 14,2 17,1 0,185 -0,012 10 40 50 17,1 20,0 0,159 -0,005 10 50 58 20,0 20,0 -0,001 -0,003 10 58 61 20,0 20,0 0,000 -0,001 10 61 76 20,0 23,3 0,153 -0,003 11 27 40 14,3 17,3 0,189 -0,012 11 40 50 17,3 20,6 0,176 -0,005 11 50 58 20,6 20,6 0,000 -0,003 11 58 61 20,6 21,2 0,031 -0,001 11 61 76 21,2 22,4 0,053 -0,003 12 27 40 14,4 17,2 0,180 -0,012 12 40 50 17,2 19,7 0,133 -0,005 12 50 58 19,7 19,7 0,000 -0,003 12 58 61 19,7 20,7 0,048 -0,001 12 61 76 20,7 22,3 0,076 -0,003 Continua... Classificação da capacidade produtiva 309 Tabela 10.2 - Cont. Parcela Idade (Meses) Altura Dominante (m) LnHd2 - LnHd, (n (A)h h 1 2 13 27 40 13,8 17,0 0,209 -0,012 13 40 50 17,0 20,6 0,192 -0,005 13 50 58 20,6 20,6 0,000 -0,003 13 58 61 20,6 20,5 -0,004 -0,001 13 61 76 20,5 22,5 0,092 -0,003 14 27 40 14,3 17,9 0,222 -0,012 14 40 50 17,9 21,5 0,185 -0,005 14 50 58 21,5 21,5 0,000 -0,003 14 58 61 21,5 21,3 -0,011 -0,001 14 61 76 21,3 23,0 0,079 -0,003 15 27 40 14,2 17,9 0,234 -0,012 15 40 50 17,9 21,0 0,156 -0,005 15 50 58 21,0 21,0 0,002 -0,003 15 58 61 21,0 21,0 -0,002 -0,001 15 61 76 21,0 22,5 0,071 -0,003 16 27 40 14,4 17,6 0,200 -0,012 16 40 50 17,6 20,9 0,174 -0,005 16 50 58 20,9 20,9 -0,001 -0,003 16 58 61 20,9 21,0 0,003 -0,001 16 61 76 21,0 22,7 0,080 -0,003 Outros modelos de regressão também podem ser utilizados neste método. Assim, considerando o exposto no Exemplo 10.5, sobre a vantagem de acrescentar um parâmetro no modelo de Schumacher, tem- se que: 7 = LnHd2 - LnHd\ e Fazendo 7= (3\X, obtém-se um modelo não linear, isto é: 310 Campos e Leite Observe que, neste caso, as diferenças sucessivas não são calculadas, e sim empregadas na relação funcional a ser ajustada. Utilizando novamente os dados da Tabela 10.2 e um procedimento iterativo de ajuste de modelos não lineares, obteve-se a equação: LnHd2 —LnHdx - -15,1616 8827 e, de forma semelhante ao modelo original, fazendo I\ = idade-índice, obtém-se: LnHd = LnS~ 15,1616 8827 e LrtS = LnHd +15,1616 Se se deseja empregar o modelo: Hd = fc [l-e-^1-^, considerando os pares consecutivos Z2>A e Hd2, Hdl, pode-se escrever que: Hdi = A [1 - ]<1_A)' A! = Hdl [1 - e~hI' ]4H?3) ‘ Hd2 = ^[1 - e~hh ](1_A)' /. #2 =Hd2 [1 - e~hh ' Fazendo Pw = Pn, tem-se: Hdx [1 - ]"(1_A)' = Hd2 [1 - e^2 ]41_Ã) * Isolando Hd2 na expressão anterior, pode-se escrever: Hd2 = Hdi Classificação da capacidade produtiva 311 Este modelo pode ser ajustado empregando um procedimento de mínimos quadrados não linear. Obtida a equação e considerando a idade-índice como I\, tem-se: Hd-S e S-Hd [l-e-v]-1'-11’1" que servem, respectivamente, para construir curvas ou tabela de índices de local e para estimar índices de local. Exemplo 10.9 - Construção de curvas de índices de local pelo método de Hammer Como construir curvas de índices de local utilizando-se o método de Hammer? Considerações Neste método, conforme Hammer (1981), o parâmetro fin do modelo escolhido para estimar a altura dominante é substituído por uma equação, de forma que as curvas de índices de local passem por alturas prefixadas coincidentes com índices de local definidos. Considerando ter sido escolhida a função Hd = /?0(l -e-^17), os passos principais do método são: • Ajustar a função, obtendo as estimativas de fio e fi\. • Fixar índices de local, compatíveis com a variação de altura dominante na idade-índice escolhida. • Substituir esses índices na equação inicial no lugar da variável Hd e a idade-índice no lugar da variável Ze obter fio para cada índice de local, isto é: 312 Campos e Leite • Com os pares de dados obtidos no passoanterior (/?0, S), ajustar a regressão linear simples j30 = a0 + o^S + E e substituir a equação resultante na equação inicial, obtendo a expressão: Hd = (â0 +ô'1S)(l-e"Â/) (10.5) A expressão 10.5 é utilizada para construir curvas ou tabelas de índices de local. Na verdade, este método constitui uma variação do método da curva-guia (Exemplo 10.5). Aplicação Utilizando os mesmos dados da Tabela 10.2, construir um feixe de curvas de índices de local pelo método de Hammer. Solução A partir dos dados da Tabela 10.2, obtém-se, por procedimento de mínimos quadrados não lineares, a equação: Hd=26,l0412(l-e^02S684"). Ao fixar índices de local iguais a 14, 16, ..., 36, obtêm-se os seguintes valores de ffc. s 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 A 17,05 19,49 21,92 24,36 26,79 29,23 31,66 34,10 36,54 38,97 41,41 43,84 Ainda, seguindo os passos mencionados, obtém-se a equação = 1,217849(5), que, após substituída na expressão 10.5, resulta em: Hd = (1,2178495) (1 - e-°.°28684C)). Classificação da capacidade produtiva 313 Utilizando os índices de local estabelecidos e a idade-índice de 60 meses, são obtidas as curvas, representadas na Figura 10.5. Figura 10.5 - Curvas de índices de local construídas pelo método de Hammer (Ti = 60 meses), a partir da equação Hd = (1,217849 5)(1 - e^028684(/)). Exemplo 10.10 - Método da predição de parâmetros Como classificar a capacidade produtiva utilizando o método da predição de parâmetros? Considerações Dados para o emprego do método da predição de parâmetros são os oriundos de parcelas permanentes ou análise completa de tronco. Os passos essenciais na implementação do método são: • Ajustar um modelo relacionando altura dominante e idade para cada parcela permanente. 314 Campos e Leite • Substituir a idade-índice em cada uma das regressões e encontrar o índice de local para cada parcela. • Relacionar cada parâmetro estimado com os índices de local, por regressão linear ou não linear. • Substituir as equações obtidas conforme item anterior no modelo inicial, obtendo a expressão a ser utilizada para construção das curvas de índices de local. Considerar, por exemplo, um conjunto de n parcelas, cada uma mensurada em seis ocasiões (idades de 2 a 7 anos). Como primeiro passo, pode-se ajustar o modelo de Richards para cada parcela, resultando em n equações. Em cada uma delas deve ser substituída a idade-índice, obtendo-se n expressões do tipo: S = A [l-e-^jí1^! e, consequentemente, n valores de índices de local (S), sendo um para cada parcela. Utilizando as n estimativas de cada um dos parâmetros do modelo de Richards e os n índices de local obtidos, os seguintes modelos podem ser adotados: $ = a0 + S + s, /?2 = + ^3 + @4 "1" /?3 = Otj + (Xg S + (X-j S2 + £ Substituindo os parâmetros do modelo pelas três equações resultantes, obtém-se a expressão de índices de local, isto é: Hd = (â + â S) o 1 ' -(â + â S + â S^)I 1-e 23 4 (1 - (â + â S + â S2))'1 V V 5 6 7 " Ao relacionar com S podem ser empregados modelos lineares ou não lineares, devendo o usuário testar diferentes relações funcionais. Classificação da capacidade produtiva 315 Aplicação Construir um feixe de curvas polimórfícas de índices de local a partir de dados de parcelas permanentes indicados na Tabela 10.3. Tabela 10.3 - Altura dominante (Hd) e idade observadas em um povoamento de eucalipto Continua... Parcela Idade Hd Parcela Idade Hd Parcela Idade Hd 1 36 13,6 11 36 14,4 21 36 15,5 1 48 17,8 11 48 17,2 21 48 20,5 1 60 21,5 11 60 19,7 21 60 26,5 1 72 21,5 11 72 19,7 21 72 30,5 1 84 21,8 11 84 20,7 21 84 32,5 2 36 14,3 12 36 13,8 22 36 13,5 2 48 17,8 12 48 17,0 22 48 18,5 2 60 21,0 12 60 20,6 22 60 24,5 2 72 21,0 12 72 20,6 22 72 28,5 2 84 21,4 12 84 20,5 22 84 30,5 3 36 14,0 13 36 14,3 23 36 16,8 3 48 17,5 13 48 17,9 23 48 21,8 3 60 21,2 13 60 21,5 23 60 27,8 3 72 21,2 13 72 21,5 23 72 31,8 3 84 21,4 13 84 21,3 23 84 33,8 4 36 13,4 14 36 14,2 24 36 14,8 4 48 18,0 14 48 17,9 24 48 19,8 4 60 20,8 14 60 21,0 24 60 25,8 4 72 20,8 14 72 21,0 24 72 29,8 4 84 23,2 14 84 21,0 24 84 31,8 5 36 13,2 15 36 14,4 25 36 18,1 5 48 17,4 15 48 17,6 25 48 23,1 5 60 20,3 15 60 20,9 25 60 29,1 5 72 20,3 15 72 20,9 25 72 33,1 5 84 22,0 15 84 21,0 25 84 35,1 6 36 13,2 16 36 14,0 26 36 17,0 6 48 17,8 16 48 19,0 26 48 22,0 316 Campos e Leite Tabela 10.3 - Cont. Parcela Idade Hd Parcela Idade Hd Parcela Idade Hd 6 60 21,3 16 60 25,0 26 60 28,0 6 72 21,3 16 72 29,0 26 72 32,0 6 84 22,5 16 84 31,0 26 84 34,0 7 36 13,1 17 36 12,0 27 36 15,0 7 48 17,4 17 48 17,0 27 48 20,0 7 60 20,8 17 60 23,0 27 60 26,0 7 72 20,8 17 72 27,0 27 72 30,0 7 84 22,6 17 84 29,0 27 84 32,0 8 36 14,3 18 36 15,3 28 36 18,3 8 48 17,3 18 48 20,3 28 48 23,3 8 60 20,4 18 60 26,3 28 60 29,3 8 72 20,4 18 72 30,3 28 72 33,3 8 84 20,9 18 84 32,3 28 84 35,3 9 36 14,2 19 36 13,3 29 36 16,3 9 48 17,1 19 48 18,3 29 48 21,3 9 60 20,0 19 60 24,3 29 60 27,3 9 72 20,0 19 72 28,3 29 72 31,3 9 84 20,0 19 84 30,3 29 84 33,3 10 36 14,3 20 36 16,6 30 36 19,6 10 48 17,3 20 48 21,6 30 48 24,6 10 60 20,6 20 60 27,6 30 60 30,6 10 72 20,6 20 72 31,6 30 72 34,6 10 84 21,2 20 84 33,6 30 84 36,6 Solução Ao plotar os dados da Tabela 10.3, verifica-se uma tendência polimórfica no crescimento em altura dominante, sugerindo que o método de predição de parâmetros é adequado nessa circunstância (Figura 10.6). Classificação da capacidade produtiva 317 £ 30,0 ■4-í s 1 20,0 O Q 2 5 10,0 < 0,0 24 36 48 60 72 84 Idade (Meses) Figura 10.6 - Altura dominante versus idade de 30 parcelas permanentes. Para relacionar as alturas dominantes e idades de cada parcela, foi empregado o modelo Hd=/3Q + e , obtendo as estimativas indicadas na Tabela 10.4. Ao substituir a idade-índice em cada uma das 30 equações, foi obtido o correspondente índice de local. Tabela 10.4 - Coeficientes do modelo de Richards e índice de local para cada parcela na idade-índice de 60 meses Parcela A A índice de Local 1 22,27875 0,078594 8,275543 20,7 2 21,82365 0,072785 5,703356 20,3 3 21,99235 0,072314 6,028612 20,3 4 23,39119 0,056202 3,879759 20,4 5 22,15171 0,06276 4,69135 19,8 6 22,71682 0,071943 7,027761 20,7 7 22,9233 0,06018 4,613944 20,2 8 21,37188 0,065606 4,148385 19,7 9 20,4946 0,074897 5,381323 19,3 10 21,73697 0,06266 3,871925 19,8 11 21,06464 0,057062 2,801007 19,2 Continua... 318 Campos e Leite Tabela 10.4 - Cont. Parcela A A A índice de Local 12 21,16028 0,074237 6,15337 19,7 13 21,94838 0,079675 7,52175 20,6 14 21,4652 0,082651 8,042065 20,3 15 21,54512 0,073144 5,541057 20,1 16 37,9525 0,031735 2,658818 24,7 17 35,34068 0,034209 3,211522 22,7 18 39,62552 0,030356 2,385012 26,0 19 37,04538 0,032543 2,830766 24,0 20 41,28261 0,029117 2,158425 27,3 21 39,85927 0,030171 2,350549 26,2 22 37,27954 0,032332 2,784567 24,2 23 41,50931 0,028961 2,130437 27,5 24 38,96414 0,030879 2,48709 25,5 25 43,1585 0,027838 1,943442 28,8 26 41,74948 0,028779 2,100948 27,7 27 39,19529 0,030695 2,450545 25,7 28 43,40542 0,027678 1,921708 29,0 29 40,85711 0,029418 2,212627 27,0 30 45,00066 0,026722 1,766598 30,3 Ao relacionar cada coeficiente do modelo com os índices de local, foram obtidas as seguintes equações: pc= -138,3768 + 11,8809476(5) - 0,1933185 (S2) $ = 0,487976 - 0,03217(5) + 0,0005606 (S2) & _ e 3,99668 - 0,1176311 (S) Substituindo essas equações no modelo de Richards, obtém-se a expressão dos índices de local, sendo: Hd = (-138,3768 + 11,88094765 - 0,19331855*) , \ 3,99668-0,11763115 0,487976-0,03217S+0,0005860652) I ) Atribuindo índices de locais compatíveis com a variação da altura dominante aos 60 meses, obtém-se o feixe de curvas polimórficas (Figura 10.7 e Tabela 10.5). Classificação da capacidade produtiva 319 Idade (Meses) Figura 10.7 - Curvas polimórfícas de índices de local para uma idade- índice de 60 meses, empregando a expressão dos índices de local do Exemplo 10.10. Tabela 10.5 - Altura dominante por índice de local, para uma idade- índice de 60 meses, empregando a expressão dos índices de localdo Exemplo 10.10 índices de Local Idade 20 22 24 26 28 30 24 7,3 7,2 7,0 7,5 9,4 13,8 30 10,9 11,1 10,6 10,8 12,8 17,5 36 13,9 14,7 14,1 14,1 16,2 20,9 42 16,3 17,9 17,5 17,4 19,3 24,0 48 18,1 20,5 20,5 20,4 22,2 26,8 54 19,3 22,7 23,2 23,1 24,8 29,2 60 20,1 24,4 25,4 25,5 27,1 31,3 66 20,7 25,6 27,3 27,6 29,2 33,1 72 21,1 26,6 28,9 29,5 31,1 34,7 78 21,4 27,3 30,2 31,1 32,7 36,1 84 21,6 27,9 31,2 32,5 34,1 37,2 90 21,7 28,3 32,0 33,6 35,3 38,3 96 21,8 28,6 32,7 34,6 36,4 39,1 320 Campos e Leite Exemplo 10.11 - Comparação de índices de local com diferentes idades-índice Como comparar curvas de índices de local construídas pelo método da curva-guia com diferentes idades-índice? Considerações Ao comparar índices de local de lugares diferentes, mas entre curvas com um mesmo padrão de tendência, deve-se assegurar-se de que as idades-índice sejam as mesmas. Isso porque um índice de local baseado numa certa idade-índice não pode ser comparado com outro que foi determinado para outra idade-índice. No entanto, uma tabela de índices de local pode ser modificada para uma nova idade-índice a partir de alterações na equação de índice de local. Seja a expressão de índices de local: Ln (St) = Ln (Hd)-f\ Schumacher. obtida a partir do modelo de Ao modificar esta expressão para uma nova idade-índice (Zlí), tem-se: e, finalmente, sendo Ia a nova idade-índice, por definição de índice de local, Hdia = Sm, isto é: Ln (SIi2) = Ln (SJ + fi, (10.6) Classificação da capacidade produtiva 321 Aplicação Considerando a expressão obtida no Exemplo 10.5 e aplicando a expressão 10.6, para uma nova idade-índice de 60 meses, tem-se: Ln (S60) = Ln (S72) - 34,363520 = Ln(S72)~0,095454 -> S6o = 27,3 m Então, um índice de local igual a 30 para uma idade-índice de 72 meses (S72 = 30) pode ser comparado a um índice de local igual a 27,3 numa idade-índice de 60 meses (Sço = 27,3 m). Um exemplo mais compreensivo consiste na comparação da capacidade produtiva de locais que foram classificados segundo equações e idades-índice diferentes. Como comparar os projetos 1 e 2 da Tabela 10.6, considerando que os índices de local foram obtidos, respectivamente, por: Ln (5) = Ln (Hd) + 31,124210 (1/1 -1/60) Ln (S) = Ln (Hd) + 34,363520 (1/1 -1/72) Tabela 10.6 - índices de local obtidos para dois projetos, empregando equações e idades-índice diferentes Projeto Idade (meses) Altura Dominante (m) índice de Local Idade-índice 1 84 32,5 27,6 60 2 66 28,5 29,8 72 Para efeito comparativo, o índice de local do projeto 1 deve ser modificado para uma idade-índice de 72 meses (ou o índice de local do projeto 2 deve ser alterado para 60 m), resultando em: ln (560)+31,12421] ~ | Sn=e k 72 60 -30,1 m Sendo 30,1 > 29,8, verifica-se que o projeto 1 tem maior capacidade produtiva que o projeto 2. 322 Campos e Leite A mudança de idade-índice, empregando-se a equação do projeto 1, é representada na Figura 10.8. Observe que os índices de local, iguais a 27,6 e 30,1 m, respectivamente para as idades-índice de 60 e 72 meses, são obtidos a partir da referida equação. Idade Figura 10.8 - Correspondências entre índices de local para idades-índice de 60 e 72 meses no projeto 1. Generalizando o procedimento para o modelo de Richards: Hd = — e e, sendo por definição S = (1 - h, tem-se: S = Hd Seguindo o mesmo procedimento descrito para a expressão obtida a partir do modelo de Schumacher, chega-se a: (l-e-^> Si = Hd,.I e Sr =S^----------- +----- (10.7). Esta expressão serve para comparar índices de local estabelecidos com equações e idades-índice diferentes, ao adotar o modelo de Richards. Observe que Sr é o índice de local para a nova idade-índice (1^). Classificação da capacidade produtiva 323 As comparações ilustradas neste exemplo são aplicáveis apenas no caso de uso dos métodos da curva-guia e da equação das diferenças (Exemplo 10.4). Exemplo 10.12 - Estratifícação de reflorestamentos para definição de unidades de manejo Como estratificar reflorestamentos utilizando-se classes de local? Considerações Para melhor entendimento, sabe-se que no Brasil os termos regional, região e fazenda, entre outros, são utilizados como referência a áreas contendo um ou mais povoamentos florestais. Dentro desses povoamentos existem os menores compartimentos da floresta, que são os talhões (ou quadras), onde são instaladas as parcelas permanentes. Essas parcelas permanentes, medidas periodicamente, constituem a base de dados para monitoramento do crescimento, incluindo a avaliação da capacidade produtiva. A estratifícação dos reflorestamentos pode ser feita via capacidade produtiva do lugar e, ou, qualquer característica edáfica ou climática. A estratifícação em classes de capacidade produtiva é feita usualmente por meio de curvas de índices de local. Em se tratando de diferentes povoamentos, ao comparar a capacidade produtiva via índices de local, é importante observar alguns requisitos, uma vez que para cada conjunto de povoamentos é desenvolvido um feixe de curvas de índices de local. Por vezes, esses feixes podem não ser comparáveis entre si, pelo fato de as curvas não guardarem um mesmo padrão de forma. Causas que refletem diferenciação de formas entre feixes de curvas podem ser diversas, sobressaindo: a idade-índice considerada, uma vez que, conforme Heger (1973), mesmo empregando um mesmo conjunto de dados, curvas preparadas com idades-índice diferentes têm formas desiguais; o tipo de habitat ou ecorregião, principalmente devido ao efeito dos horizontes do solo; a composição dos dados que originam as curvas, que não deve estar desbalanceada quanto à frequência dos índices de local encontrados; e a presença de diferentes genótipo, espaçamentos e regimes de corte. 324 Campos e Leite Para ilustração, considere uma floresta com diversos povoamentos, com uma rede específica de parcelas permanentes medidas periodicamente. Em razão das tendências do crescimento em altura dominante, os povoamentos foram agrupados em cinco estratos (Tabela 10.7). Observe que esses agrupamentos podem ser feitos também utilizando-se testes estatísticos, ou, ainda, empregando métodos estatísticos multivariados. Neste caso, os agrupamentos são feitos considerando-se diferentes variáveis, como solo, precipitação e tendência de crescimento, entre outras. Tabela 10.7 - Equações de altura dominante por estrato e amplitudes de alturas dominantes observadas (Hd) na idade-índice Estrato Equação Amplitude deTtó(m) 1 _ 29 17912(1 1 179-0,035959/ ) 0,268886 16-26 1 1 5 _ + g-0-368179-0,03595972)) 0,268886q + e~0,368179-0,03595#) 0,268886 1 Hd = 30,085279(1 + ^5,203609-0,0743497^ 4,755263 1 1 5 _ ^5.203609-0,074349-72) 4,755263q + ^5,2036050,074345 )+ 4,755263 14-30 1 Hd = 21,397571(1 + e15’008338~°’222036/) n’499827 12-24 i i S = Hd(l + e’ ^33 W2203((72) j 11,499827^ + gl 5,0008338-0,2220367 )+ 11,499827 26,359985 Hd l + 6,871538e“°’067137W 14-30 1 2 3 4 s_fíd 1 + 6,871538<T()’067137 rz) 1 +6,871538e~0,067137(72) 5 43,428311Hd 1 + 4,73O486e-0’024259 16-26 <,„,! + 4,730486e~°’°24259 (/) " l + 4,730486e-°’()24259(72) Classificação da capacidade produtiva 325 O uso de modelos diferentes (Tabela 10.7) se deve às diferenças de tendência de crescimento em altura dominante. Nos estratos 4 e 5, o modelo Chapman-Richards foi inadequado. Utilizando uma idade- índice de 72 meses, obtiveram-se as curvas-guia apresentadas na Figura 10.9. 5 - 35 - 30 - o 25 - § g o Q 20 - 15 - < 10 - i-------1-------------- 1------- 1-------------- 1------ 1-------------- i------- 1---------- 1--------- 1--------------- 1 0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 Idade (Meses) Figura 10.9 - Curvas-guia por estrato geradas a partir das equações indicadas na Tabela 10.7, para uma idade-índice de 72 meses. Observe na, Tabela 10.7, que a altura dominante na idade-índice variou de 12 a 30 m, considerando todos os estratos. Assim, para estratificação de povoamento e definição de unidades de manejoforam arbitradas três classes de capacidade produtiva (I, II e III), respectivamente com as seguintes amplitudes de altura dominante: Hd > 25,0 m, 19,0 < Hd <=25 m e Hd<= 19,0 m. Na Figura 10.10 foram representadas as curvas de índices de local para os cinco estratos. Suponha que uma altura dominante de 25 m foi observada em uma idade de 72 meses num determinado local da floresta em foco. Qual é a classe de capacidade produtiva desse lugar, considerando o feixe único construído para os cinco estratos? Como 25 m se encontram entre 19 e 25 m, esse lugar pertence à classe II. 326 Campos e Leite A inconsistência que pode ocorrer na classificação de locais utilizando curvas específicas de cada estrato se deve ao caráter qualitativo (alta, média e baixa capacidade produtiva). Para efeito de modelagem de crescimento e produção, devem ser utilizadas as curvas específicas do lugar. Idade (meses) Idade (meses) Idade (meses) Idade (meses) Idade (meses) Figura 10.10 - Representação das curvas de índices de local para os cinco estratos da Tabela 10.7 e curvas gerais para todos os estratos. Classificação da capacidade produtiva 327 índices de local podem ser agrupados em classes de local, abrangendo um mesmo número de curvas (Figura 10.4). Usualmente são três as classes de local, representando capacidades produtivas “alta”, “média” e “baixa”. Entretanto, para definição de unidades de manejo, uma vez conhecido o índice de local de cada talhão, a floresta pode ser estratificada de modo que a homogeneidade seja a maior possível dentro de cada estrato. Esse tipo de mapeamento pode ser feito utilizando ferramentas de SIG (Sistema de Informações Geográficas). Redes neurais artificiais e máquina de vetor de suporte também podem ser empregadas para o mapeamento da capacidade produtiva, principalmente para uso em planejamento hierárquico de longo prazo, conforme Consenza et al. (2015). Nesses casos podem ser incluídas variáveis de entrada (explicativas), edáficas, climáticas e fisiográficas. Exemplo 10.13 - Uso da produtividade média para classificação da capacidade produtiva Por que não utilizar o incremento médio anual para mapear a capacidade produtiva? Considerações Em alguns casos a produtividade média (incremento médio anual, IMA}, observada ou estimada em certa idade, é utilizada como referência à capacidade produtiva do lugar. Para dois locais com mesma idade técnica de corte, quanto maior o IMA nessa idade, maior a capacidade produtiva do lugar. Porém, no caso de clones de eucalipto, esse tipo de classificação pode resultar em inconsistência devido à existência de tendências diferenciadas de crescimento. Considere por exemplo a Figura 10.11 com curvas de crescimento para um mesmo clone em dois locais diferentes. Para a idade de referência indicada nessa figura, os dois locais seriam mapeados com mesma capacidade produtiva. Porém, a figura mostra que a capacidade produtiva dos dois locais é muito diferente. Isto é confirmado ao observar as idades de maximização da produtividade média indicada na figura. 328 Campos e Leite Volume (m’/ha) Figura 10.11 - Curvas de produção para um mesmo clone em dois locais. Exemplo 10.14 - Classificação da capacidade produtiva empregando o diâmetro das árvores dominantes Como e em que situação classificar a capacidade produtiva empregando o diâmetro? Considerações Conforme Exemplo 10.1, na classificação por índices de local definidos pela altura dominante, é admitido que o crescimento em altura das árvores dominantes é o reflexo das interações entre todos os fatores e que essas árvores são aquelas menos afetadas pela competição. 0 diâmetro geralmente não é usado para classificação da capacidade produtiva, devido à suposição de que este é muito afetado pela competição, consequência da densidade de plantio. Porém, em certos casos, em povoamentos superestocados, quando não houver alta incidência de mortalidade regular ou ocorrência de desbastes, o dap também pode ser utilizado para classificação da capacidade produtiva (AVERY; BURKHART, 1994). O emprego da variável dapa (média dos diâmetros das árvores dominantes na parcela) em lugar de pode resultar em redução de custos Classificação da capacidade produtiva 329 de inventário e modelagem; porém, quando a mortalidade regular for significativa poderão ocorrer inconsistências na classificação por meio dessa variável. Na Figura 10.12 são apresentadas curvas de índices de local construídas para um mesmo povoamento de eucalipto empregando a altura e o diâmetro dominante (dapd). Figura 10.12 - Curvas de índice de local para povoamentos de clones de eucalipto, construídas pelo método da curva-guia empregando a altura (A) e o diâmetro (B) das árvores dominantes (LEITE et al., 2011). Referências AVERY, T.E.; BURKHART, H.E. Forest measurements. 4. ed. New York: McGraw- Hill Book Co, 1994. 408 p. BECK, D.E., TROUDELL, K.B. Site index: accuracy of prediction. Asheville, North Carolina: USDA, Southeastem Forest Experiment Station, 1973. 8 p. (Forest Service Research Paper SE-108). CONCENZA, D.N., LEITE, H.G., MARCATTI, G.E., BINOTI, D.H.B.B, ALCÂNTRA, A.E.M., RODE, R. Classificação da capacidade produtiva de sitios florestais utilizando máquina de vetor de suporte e rede neural artificial. Scientia Forestalis, v. 43, n. 108. p. 955-963, 2015. CLUTTER, J. L. Timber management: a quantitative approach. New York: John Willey&Sons, 1983.333 p. HAMMER, G. L. Site classification and tree-diameter-height relationships for cypress pine in the top and of the Northem Territory. Australian Forestry, v. 44, n. l,p. 35-41,1981. HEGER, L. Effect of index age on the precision of site index. Canadian Journal of Forest Research, v. 3, n. 1, p. 1-6, 1973. 330 Campos e Leite JONES, J. R. Review and comparison of site evaluation methods. Rocky Mountain For. Exp. Station: USDA, Forest Service, 1969. 27 p. (Research Paper, RM-51). LEITE, H; CASTRO, R.; CASTRO; SILVA, A.; JÚNIOR C.; BINOTI, B.; CASTRO, A.F.; BINOTI M. Classificação da capacidade produtiva de povoamentos de eucalipto utilizando diâmetro dominante. Silva Lusitana, v. 19, n. 2, p. 169-183, 2011. OLIVEIRA, R. A. Classificação de sítios em plantações de eucalipto pelo método de índices de local e por classes de solos e de precipitação. 1998. 84 f. Dissertação (Mestrado em Ciência Florestal) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG. PAYANDEH, B.; WANG, Y. Comparison of the modified Weibull and Richards growth function for developing site index equations. New For, n. 9, p. 147-155,1995. Capítulo Crescimento, Produção e Mortalidade Os três principais elementos do manejo de florestas equiâneas são: 1) classificação de terras (quanto a localização, tamanho das árvores, estoques de crescimento e de colheita, espécies, solos, fisiografia e outros atributos); 2) prescrições, envolvendo rotação regulatória, regime de corte e tratamentos silviculturais (preparo do solo, espaçamento, desbaste, método de colheita entre outros); e 3) predição ou projeção do crescimento e da produção (descrição numérica de quanto de madeira é esperado nos cortes parciais e final). Isso implica que, para gerenciar florestas, é necessário compreender os processos de crescimento e de produção, uma vez que o manejo tem que ser decidido em grande parte pela prognose de produções futuras a partir de informações correntes. O primeiro elemento engloba ainda o mapeamento da floresta em classes de produtividade. Portanto, este elemento inclui a classificação da capacidade produtiva (Capítulo 10). O terceiro elemento diz respeito a crescimento, produção e mortalidade. De maior interesse em mensuração florestal é o enfoque quantitativo do crescimento e da produção, mais que o biológico. O crescimento é um processo caracterizado por mudanças na forma e no tamanho do tronco, com a adição contínua de novas camadas de lenho ao longo de todo o material lenhoso. A produção expressa a 332 Campos e Leite quantidadetotal do volume, ou outra variável, acumulada num determinado tempo. Biologicamente, diz-se que a produção expressa o tamanho de um organismo em função do tempo. Expressões do crescimento em volume são de uso mais comum, embora algumas outras características sejam usuais, como área basal, altura e massa. Para melhor entender o crescimento de um povoamento, foram enfocadas aqui as definições dos principais termos e componentes do crescimento relacionados ao processo. Exemplo 11.1 - Componentes do crescimento Quais são os componentes do crescimento e da produção? Considerações Os principais componentes do crescimento são: mortalidade, ingresso, corte e produções corrente e futura. Mortalidade (M) refere-se ao volume ou número de árvores que havia inicialmente e que morreram num determinado período. As árvores mortas, na maioria das vezes, geralmente não são utilizadas. Em plantações com desbastes periódicos comumente não ocorre mortalidade. Sua medição é feita a partir de parcelas permanentes, em que cada árvore pode ser localizada por ocasião das medições periódicas. Na maioria das vezes, o volume considerado para M é o volume das árvores que morreram em determinado período, quantificado no início deste. Ingresso ou Ingrowth (Iri) refere-se às árvores medidas numa idade qualquer e que não foram medidas numa idade anterior por não terem alcançado diâmetro mínimo predeterminado. E expresso em volume, área basal ou frequência por hectare e também só pode ser medido a partir de medições periódicas em parcelas permanentes. Ao calcular a produção numa idade qualquer, o ingresso já estará incluído naturalmente, caso ocorra. Corte (C) refere-se ao volume ou número de árvores vivas colhidas num determinado período (desbastes). Produção corrente (K/) é o crescimento remanescente acumu lado até uma idade atual. Crescimento, produção e mortalidade 333 Produção futura (YI) é 0 crescimento remanescente acumulado até uma idade futura. Exemplo 11.2 - Tipos de crescimento Quais os tipos mais usuais de crescimento florestal? Considerações 0 crescimento, ou incremento, de um povoamento florestal, com frequência, é expresso por um dos seguintes tipos: a) Incremento corrente anual (ICA) - corresponde ao valor do aumento da produção no período de um ano. Geralmente é expresso por hectare, como todos os outros tipos de crescimento. b) Incremento médio anual (IMA) - é a produção até uma idade particular dividida por essa idade, ou seja, a taxa média do aumento da produção desde a implantação do povoamento até uma idade particular. Em povoamento submetido a desbastes, o IMA deve ser computado a partir do crescimento líquido, ou seja, incluindo os cortes parciais. c) Incremento periódico (IP) - é a diferença de produção entre duas idades quaisquer. d) Incremento periódico anual (IPA) - representa a diferença de produ ção entre duas idades dividida pelo período, em anos. Às vezes este incremento é também denominado incremento periódico anual médio. Em clima temperado, caracterizado por baixo incremento, o IP A às vezes é empregado no lugar do ICA. Em plantações de eucalipto, o crescimento muitas vezes é expresso em incremento mensal em vez de anual, isto é, IMM em lugar de IMA e ICM em lugar de ICA, por exemplo. Em manejo florestal é comum o uso dos termos crescimento bruto (Gb) e crescimento líquido (Gl), os quais são assim expressos: Gb = V2 - Vi + M + C (crescimento bruto entre as idades h e I2, incluindo o ingresso); Gb = V2 - Vi + M + C - In (crescimento bruto entre as idades h e I2, excluindo o ingresso); kesya Nota 1ª derivada no ponto de inflexão da curva de produção. Representa o crescimento máximo. 334 Campos e Leite Gi= V2-V1 + C (crescimento líquido entre as idades h e I2, incluindo o ingresso); e Gi = V2 - Vi + C - In (crescimento líquido entre as idades h e I, excluindo o ingresso). Observe que esses tipos de crescimento de fato são de incremento periódico. O incremento periódico (IP) pode ser calculado com ou sem a inclusão da mortalidade (M), resultando no Gb ou Gl, respectivamente. O crescimento acumulado (produção) pode ser calculado com ou sem a inclusão da mortalidade, resultando em: Produção líquida (})) refere-se à produção ocorrida num período, incluindo as colheitas parciais (Q, se houver, porém excluindo a mortalidade. Esta deve ser a produção usada para determinar a produtividade média ao final da rotação de povoamento submetido a desbastes, isto é, E/idade.v Produção bruta (Yb)é aquela ocorrida num período que inclui as colheitas parciais por desbaste e também a mortalidade. A sua grandeza é utilizada, até certo ponto, para avaliar a capacidade máxima de produção de um local sob definido regime de manejo. As seguintes notações exprimem e ilustram esses dois tipos de produção: i) = rç+c yè = rç + 3/+c em que: Vj = produção remanescente numa idade i; M = mortalidade havida até a idade i; e C = cortes de desbastes até a idade i. Exemplo 11.3 - Incrementos em povoamentos não desbastados Como calcular os incrementos definidos no Exemplo 11.2 utilizando-se os dados da Tabela 11.1? Crescimento, produção e mortalidade 335 Tabela 11.1 - Volumes médios observados em parcelas permanentes Idade (Anos) 1 2 3 4 5 6 Volume (mW) 16,0 34,0 65,0 88,2 95,0 98,0 Solução Efetuando os cálculos, obtém-se: • ICA nas idades de 1 a 3 anos: ICA na idade de 1 ano: 16,0 - 0,0 = 16,0 m3ha_l ICA na idade de 2 anos: 34,0 - 16,0 = 18,0 m3ha_1 ICA na idade de 3 anos: 65,0 - 34,0 = 31,0 m3ha'’ • IMA aos 3 anos: IMA = 65,0/3 = 21,7 nAa^ano1 • IP entre 1 e 3 anos: IP = 65,0 - 16,0 = 49,0 m3ha_1 no período • IPA entre 1 e 3 anos: IP A = 49,0/2 = 24,5 m3ha-] ano'1 Exemplo 11.4 - Crescimento e produção em povoamentos desbas- tados Calcular os tipos mais frequentes de crescimento e produção utilizando dados médios observados em parcelas permanentes de pinus até a idade de 13 anos e com dois desbastes (Tabela 11.2). Tabela 11.2 - Dados de produção provenientes de parcelas permanentes Idade (Anos) Produção (m3ha 1) Mortalidade (m3ha 1) Colheita (Desbaste, m3ha 1) 3 30,0 6 115,0 6,0 15,0 9 235,0 16,0 13 316,0 336 Campos e Leite Melhor interpretação é proporcionada ao traçar a curva de produção correspondente (Figura 11.1). Idade (anos) Figura 11.1 - Curvas de produção em plantação desbastada. • Produção líquida aos 13 anos: Yi = 316 + 15 +16 = 347,0 m3ha'. • Produção bruta aos 13 anos: Yb = 316 + 15 + 16 + 6 = 353,0 m3ha ’. • Incremento líquido entre 3 e 13 anos: IPi(ou Gi) = 316 -30 + 15 + +16 = 317,0 mW. • Incremento bruto entre 3 e 13 anos: IPb(ou Gb) = 316-30+15 + 16 + + 6 = 323,0 m3ha-’. • Incremento médio anual líquido aos 13 anos: IMA\ = Yi/13 = 347/13 = = 26,7 m3ha'1ano‘1. • Produção remanescente aos 13 anos: Yr = 316,0 m3ha_1. • Incremento periódico entre 6 e 9 anos: IP = 235-100 = 135,0 m3ha*. • Incremento periódico líquido entre 6 e 13 anos: IPi = 316 -100 + 16 = = 232,0 m3ha_I. ou 235-100 + 316-219 = 232 mW1. Esses incrementos podem também ser calculados em nível de árvore. Na Tabela 11.3 constam dados de 12 árvores medidas em duas Crescimento, produção e mortalidade 337 ocasiões. Observe que a árvore 9 morreu, a 4 foi colhida e a 12 foi mensurada apenas na segunda ocasião. Tabela 11.3 - Cálculo do incremento em volume numa parcela de 100,0 m2 medida em duas ocasiões Arvore Idade 1 Idade 2 Incremento _ ... , , . Mortalidadeno período Corte Ingresso Incremento bruto 1 0,0543 0,0934 0,0391 0,0391 2 0,1856 0,3072 0,1216 0,1216 3 0,8585 1,0945 0,2360 0,2360 4 0,0396 0 - 0,0396 - 5 0,0657 0,1200 0,0543 0,0543 6 0,8983 1,3300 0,4317 0,4317 7 0,9716 1,5861 0,6145 0,6145 8 0,3842 0,5534 0,1692 0,1692 9 0,0138 0 - 0,0138 - 10 0,1988 0,2979 0,0991 0,0991 11 0,3444 0,5779 0,2335 0,2335 12 0 0,0148 - 0,0148 - Soma 4,0150 5,9752 1,9990 0,0138 0,0396 0,0148 1,9990 W (K2) (M) (Q (/«) (/A) As expressões IPb = V2-Vi+M+C-In e IPi = V2-Vi+C-In são utilizadas para dados de volumejá totalizados por área. Portanto, usando as somas indicadas na Tabela 11.3, tem-se: IPb = V2 - Vi + M + C-In = 5,9752 - 4,0150 + 0,0138 + 0,0396 - -0,0148 = = 1,9990 m3/100 m2; e IPi = V2 - Vi + C-In = 5,9752 - 4,0150 + 0,0396 - 0,0148 = = 1,9851 m3/100m2. Partindo dos volumes por árvore, observados nas duas ocasiões, esses incrementos são assim obtidos: IPb = Fs2 - Ki = 5,9605 - 3,9615 = 1,9990 m3/100 m2; e IPi= Vi2-V^-M= 5,9605-3,9615-0,0138 = 1,9851 m3/100m2. 338 Campos e Leite Note que Ki é o volume das árvores vivas na idade 1 que permaneceram vivas na idade 2 (3,9615 = 4,0150 - 0,0158 - 0,0396). Ks2 é o volume das árvores sobreviventes na idade 2 que foram medidas também na idade 1. Exemplo 11.5 - Relações matemáticas entre crescimento e produção Como relacionar matematicamente as expressões do crescimento e da produção em povoamentos equiâneos? Considerações A produção é obtida ao somar os incrementos correntes até a idade de interesse. A produção de um povoamento pode ser expressa por uma equação de produção obtida ao integrar a expressão da taxa de crescimento. Como exemplo, se a taxa de crescimento é proporcional ao produto do tamanho presente e da quantidade de crescimento futuro, com um valor assintótico a, e /> 0, tem-se que: dV yVía-V)ICA =----=------------- . Então, conforme Drapper e Smith (1983), dl a ao integrar ICA resulta na função Autocatalítica ou Logística, definida por: 1= idade do povoamento; V = produção;e a, /d, parâmetros, sendo a a assíntota, ou seja, o valor da produção quando o ICA é igual a zero. Nesta função, para /= 0, V= a!(\+P) e para 1= °°,V= a, que é o limite de crescimento. A derivada segunda desta função resulta em Considere a equação: Crescimento, produção e mortalidade 339 _______ 325,87171________ 1 + 70,200978 g(_0>4963392 n que, por derivação resulta, em: ICA =— 0,4963392 __ 325,87171_______ 1 + 70,200798 e-5^5’2^ 325,87171 f _ 325,87171 _ _Y (1 +70,200798 e*"'4963392 (,) J 325,87171 Como o incremento médio anual é obtido ao dividir a produção pela idade, tem-se: 325,87171________ V_ = 1 + 70,200978 e~0'4963392 <■> _ 325,87171 I ~ I ~ 7(1 + 70,200978 e 0-4963392 <'>) A idade em que IMA = ICA é denominada idade de máxima produtividade ou idade técnica de corte. Assim, igualando as expressões do IMA e ICA, obtém-se: /1 /1 q 4963392 ______ >i________________ 325 87171 — 1 11h 111 + 70,200798 T”4’933’27’ ’ [ 1 + 70,200798 e'”'4963392 J ’ 1,1 + 70,200798P"4’6™2 ) j I 325,87171 Resolvendo a expressão para a variável I, obtém-se I = 11,7 anos. Então, a idade de corte neste exemplo é de 11 anos e 8 meses. Esses resultados são expressos graficamente na Figura 11.2, que ilustra as relações entre as curvas de produção e de incrementos corrente e médio. O máximo IMA é alcançado no ponto onde as duas curvas se encontram. Este ponto define a máxima taxa média de incremento da produção que determinada espécie pode alcançar num local particular. A forma dessas curvas varia com a espécie, com o espaçamento inicial de plantio, com a capacidade produtiva do lugar e com as práticas silviculturais aplicadas após o plantio, especialmente o desbaste. Pode-se verificar que, quando a produção for máxima, o ICA é zero, ocorrendo, neste exemplo, após 22 anos de idade. Nessa figura foi incluída também a curva que expressa a aceleração do crescimento, que é nula quando a taxa de crescimento (ICA) é máxima. O decréscimo da curva de produção, algum tempo depois de atingir a produção máxima, justifica-se pela decrepitude do povoamento florestal, kesya Nota 2ª derivada da curva de produção. ICA Máximo. kesya Destacar 340 Campos e Leite ocorrendo mortalidade mais acentuada de árvores, causada principalmente por competição. Outras relações significativas entre as curvas dos dois sistemas de coordenadas são o ponto de inflexão da curva de produção (coincidente com o máximo ICA) e o ponto de tangente de uma reta, partindo da origem, que indica a idade técnica de corte. A idade de máximo ICA é obtida por diferenciação do ICA, isto é, ao fazer = o, resulta na idade de máximo ICA. A idade de máximo IM dl também pode ser obtida fazendo-se = o. Portanto, dl dIM dl => d 325,87171_________ í(l + 70,200978 e-0’4963392 ® -i = 0-= 0 A idade em que se verifica a interseção entre as duas curvas de incremento (IMA e ICA) é definida como a ideal para o corte raso, quando se considera apenas a maior eficiência na produção em volume ou massa; essa é definida como rotação técnica com base na produtividade média e pode ser usada também como referência para aplicação de desbaste. No entanto, não corresponde, necessariamente, à rotação técnica definida com base em considerações de ordem econômica, uma vez que, para essa rotação, são considerados fatores outros, como valor da produção e taxas de juros e de inflação. A tendência de como a taxa de incremento corrente (dVIdl) está modificando com uma mudança unitária da idade é explicada pela segunda derivada da função original, isto é, d^V/dl1. Essa curva, denominada aceleração, cai para zero no ponto de inflexão da curva de produção. Neste exemplo, a aceleração é explicada pela expressão: d2V dl2 -(a-2V) a As relações apresentadas na Figura 11.2 são importantes e utilizadas com vários propósitos. No caso de plantio de clones de eucalipto com corte em uma idade fixa, por exemplo, de 7 anos, quanto mais cedo ocorrer o máximo de VII, maior poderá ser a queda na produtividade média desde essa idade de máximo VII até a idade fixada para colheita (no caso, 7 anos). Isto explica, em parte, os casos em que a produtividade média aos 7 anos está se mantendo ou declinando. kesya Destacar Crescimento, produção e mortalidade 341 Figura 11.2 - Relações entre crescimento e produção em povoamento equiâneo, sendo p o ponto de inflexão da curva de produção. 342 Campos e Leite Exemplo 11.6 - Relações entre crescimento, produção e idade A partir da equaçao V — e , com a idade em meses, derivar as equações de incremento médio mensal (IMM) e de incremento corrente mensal (ICM), e determinar a idade técnica de colheita (ITC). Considerações O grande incremento e a rotação curta, características de plantações de eucalipto, têm levado os manej adores a considerar a idade em valores mensais, em lugar de anuais, o que pode trazer alguma confusão ao transformar os volumes desta unidade em valores anuais. Para melhor esclarecimento acerca das equivalências de produção, entendeu-se serem ilustrativos o preenchimento e a interpretação da Tabela 11.4, gerada ao aplicar as expressões indicadas a seguir. Solução Sendo IMM = V/I e ICM a derivada de V, tem-se que: Se IMM = ICM, obtém-se: => / = /7’C = -A A idade técnica de colheita é, portanto, de 57,22 meses, que corresponde aproximadamente a 4,8 anos. A idade de culminação do ICM é assim obtida: d2V dl2 à A+Y, í 1 Y e -A(-2//7 ) + (-^)e 1 = 0 Crescimento, produção e mortalidade 343 A(-27//4) W B A+Ay—- p 1 z2 Simplificando esta expressão e isolando a variável idade, tem-se I = -^PX =57,22/2 = 28,61 meses = 2,4 anos. Em povoamentos de eucalipto, a idade de máxima taxa de crescimento geralmente ocorre entre 18 e 30 meses. As colunas 5 e 8 da Tabela 11.4 têm o mesmo significado. Enquanto a primeira determina o incremento corrente por subtração de produções obtidas em duas idades consecutivas, a segunda define o incremento corrente por procedimento analítico de diferenciação. Pequenas diferenças entre os valores dessas duas colunas não são significativas, sendo explicadas pela teoria de diferenciação e integração matemática. Tabela 11.4 - Valores de produção e incrementos em diferentes idades obtidos a partir da aplicação da equação V = g5,1302084-57,2228611T1 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (?) (8) Anos Meses m3ha-' ICA (mW) ICM (m3ha 1) IMA (nPha^ano’1) IMM (m3ha‘1mês1) dV/dt* 23 14,0449 0,6106 2 24 15,5790 1,5341 7,7895 0,6491 1,5477 25 17,1379 1,5589 0,6855 1,5691 26 18,7151 1,57710,7198 1,5842 27 20,3045 1,5894 0,7520 1,5938 28 21,9011 1,5965 0,7822 1,5985 29 23,5001 1,5991 0,8103 1,5990 30 25,0978 1,5976 0,8366 1,5957 31 26,6906 1,5928 0,8610 1,5893 Continua... 344 Campos e Leite Tabela 11.4 - Cont. (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) ICA ICM IMA IMM Anos Meses rrrW (m3ha‘‘) (m3ha‘) (nPha^ano1) (nAa^mês1) dV/dt* 32 28,2755 1,5849 0,8836 1,5801 33 29,8499 1,5745 0,9045 1,5685 34 31,4118 1,5619 0,9239 1,5549 35 32,9592 1,5474 0,9417 1,5396 3 36 34,4905 18,9115 1,5313 11,4968 0,9581 1,5229 37 36,0045 1,5140 0,9731 1,5050 38 37,5001 1,4956 0,9868 1,4861 39 38,9764 1,4763 0,9994 1,4664 40 40,4326 1,4563 1,0108 1,4460 41 41,8683 1,4357 1,0212 1,4252 42 43,2830 1,4147 1,0305 1,4041 43 44,6763 1,3934 1,0390 1,3826 44 46,0482 1,3719 1,0466 1,3611 45 47,3984 1,3502 1,0533 1,3394 46 48,7270 1,3286 1,0593 1,3177 47 50,0339 1,3069 1,0646 1,2961 4 48 51,3192 16,8287 1,2853 12,8298 1 0697 49 52,5831 1,2639 1,0731 1,2532 50 53,8257 1,2426 1,0765 1,2320 51 55,0472 1,2215 1,0794 1,2111 52 56,2479 1,2007 1,0817 1,1903 53 57,4280 1,1801 1,0835 1,1699 54 58,5878 1,1598 1,0850 1,1497 55 59,7275 1,1398 1,0860 1,1298 56 60,8476 1,1200 1,0866 1,1103 57 61,9482 1,1006 1,0868 1,0911 58 63,0298 1,0816 1,0867 1,0722 59 64,0926 1,0628 1,0863 1,0536 5 60 65,1371 13,8179 1,0445 13,0274 1,0856 1,0354 61 66,1635 1,0264 1,0846 1,0175 62 67,1722 1,0087 1,0834 0,9999 63 68,1635 0,9913 1,0820 0,9827 64 69,1378 0,9743 1,0803 0,9659 65 70,0954 0,9576 1,0784 0,9494 Continua... Crescimento, produção e mortalidade 345 * Incremento corrente mensal obtido por derivação, também denominado “taxa de crescimento instantâneo”. Tabela 11.4 - Cont. (D (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Anos Meses m3ha' ICA (m3ha') ICM (mW) IMA (m3ha'ano'1) IMM (nPha^mês1) dV/dt* 66 71,0366 0,9412 1,0763 0,9332 67 71,9618 0,9252 1,0741 0,9173 68 72,8714 0,9095 1,0716 0,9018 69 73,7655 0,8942 1,0691 0,8866 70 74,6447 0,8791 1,0664 0,8717 71 75,5091 0,8644 1,0635 0,8571 6 72 76,3590 11,2220 0,8500 12,7265 1,0605 0,8429 Exemplo 11.7 - Crescimento de povoamentos inequiâneos Quais as características básicas do crescimento de um povoamento inequiâneo, considerando um manejo em que é mantido um estoque residual após intervenções cíclicas? Considerações Semelhantemente a um povoamento equiâneo, em que um estoque de árvores remanescentes permanece após o desbaste, em povoamento inequiâneo, as árvores remanescentes são consideradas estoque de crescimento. No povoamento inequiâneo existem árvores de idades diferentes, não conhecidas, em que o primeiro corte de árvores pode ocorrer a qualquer tempo, não havendo vínculo com a idade das árvores. Esse início de intervenção é o começo do primeiro ciclo de corte (Figura 11.3), cujo intervalo de tempo até o próximo corte pode variar com o tipo de manejo. O volume remanescente cresce por um número de anos, e uma nova intervenção é feita, ou seja, árvores comerciais e não comerciais são removidas. Em cada corte procura-se seguir motivos de ordem sanitária e de liberação de árvores, além do aspecto comercial, garantindo nova regeneração e o crescimento das árvores jovens residuais, sempre seguindo a legislação vigente. Na Tabela 11.5 constam os dados de manejo de um povoamento em que foram feitos cortes a cada 10 anos, 346 Campos e Leite considerando-se um estoque remanescente inicial de 80,0 m3ha'. Exemplo semelhante foi descrito por Davis e Johnson (1987). povoamento inequiâneo em dois ciclos de corte de 10 anos cada um. Tabela 11.5 - Volume remanescente, crescimento e cortes parciais em um povoamento inequiâneo, em m3 por hectare VAE - volume adicionado ao estoque inicial (reserva inicial). Ponto no ciclo de corte Volume antes do corte Volume após o corte IP Líquido em 10 anos Corte no início do ciclo (Q VAE Início do le ciclo 107 80 33 27 Início do 22 ciclo 113 85 45 28 5 Início do 32 ciclo 130 90 40 10 O mesmo procedimento para povoamentos equiâneos é aplicado no cálculo de incremento e produção em povoamentos inequiâneos, conforme casos a seguir: • Incremento periódico líquido no primeiro ciclo: IPi = 85 - 80 + 28 = 33 mW • Incremento periódico líquido nos dois ciclos: IPi = 90 - 80 + 28 + 40 = 78 mW • Incremento periódico anual líquido no período de 20 anos: IPAt = 78/20 = 3,9 m3ha-1 Crescimento, produção e mortalidade 347 Exemplo 11.8 - Modelos e simuladores de crescimento e produção O que são modelos e simuladores de crescimento e produção florestal? Considerações Em estatística, a expressão modelo é uma relação funcional a ser ajustada a dados de uma amostra. Por exemplo, a relação lj= +/3{X}., +Ej é denominada modelo linear simples. Já a expressão Y = /3{.+ /3,X}, Qm que 3oe  sã° os estimadores dos parâmetros /?0 e 0x,é denominada equação. Em mensuração florestal, um modelo de crescimento eprodução pode ser representado por um ou mais modelos estatísticos; uma ou mais equações; uma ou mais tabelas ou gráficos; ou, ainda, um conjunto de modelos estatísticos, equações, tabelas e gráficos. Então, um modelo de crescimento e produção pode ser constituído de uma ou mais equa ções, incluindo uma ou mais variáveis independentes, e é empregado para estimar crescimento e produção florestal, sendo essencial na avaliação de alternativas de manejo. Outra aplicação é na atualização de resultados de inventários florestais partindo de medições feitas em diferentes épocas e áreas. Os modelos de crescimento e produção, de acordo com o nível de resolução destes, podem ser assim classificados: - Modelos em nível de povoamento, os quais não explicam diretamente a variação do tamanho das árvores dentro do povoamento. - Modelos de distribuição por classe de diâmetro. - Modelos em nível de árvores individuais. Os modelos dessas três categorias podem ser ajustados empregando-se dados oriundos de inventários florestais contínuos, ou de parcelas permanentes estabelecidas para gerar dados para modelagem de crescimento e produção, ou (para algumas espécies) de análises de tronco. A escolha de uma dessas categorias depende da quantidade e qualidade dos dados disponíveis e dos objetivos do manejo, conforme Capítulo 13. Um simulador de crescimento e produção é um programa de computador que, através do modelo, vai prognosticar o desenvolvimento de um povoamento florestal, segundo um definido manejo realizado ou 348 Campos e Leite simulado. Historicamente, informações sobre crescimento e produção foram publicadas na forma de tabelas, conforme os definidos níveis de idade, índice de local e área basal. Hoje, todavia, as informações são geradas de acordo com uma especificação exata do dado de entrada. O simulador é uma ferramenta que proporciona uma visão futura do povoamento florestal e do efeito de práticas de manejo. De acordo com o modelo utilizado, diferencia-se entre simulador em nível de povoamento, simulador de distribuições diamétricas e simulador em nível de árvore individual. Todo simulador tem um manual, que constitui a melhor fonte de informação sobre o programa e modelo nele codificado. Segundo Ritchie (1999), simuladores são conhecidos por nomes e estão sujeitos a contínuas modificações nos algoritmos, sendo recomendável utilizar a versão mais recente. Exemplo 11.9 - Importância, causas e tipos de mortalidade de árvores Mencionar a importância, as causas e os tipos de mortalidade. Considerações O estudo da mortalidade (M) serve para predizer o número de árvores sobreviventes por hectare, informação essa que muitas vezes constitui input de um modelo de crescimento e produção. Já o conhecimento da taxa de mortalidade permite ao manejador avaliar melhor o potencial da floresta e decidir por alguma estratégia de manejo. Com o aumento da idade do povoamento florestal, a competição e também a taxa de mortalidade se elevam. O processo de competição é iniciado a partir da sobreposição de zonas de influência de duas ou mais árvores, o que, segundo Opie (1968, citado por KLISTER, 1972),
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