TWO METHODS FOR TREE VOLUME ESTIMATION OF Acacia melanoxylon IN PORTUGAL
Floresta
TWO METHODS FOR TREE VOLUME ESTIMATION OF Acacia melanoxylon IN PORTUGAL
Autor Correspondente: O. Anjos | [email protected]
Palavras-chave: Austrália, volume de árvore, modelação, ANOVA, variáveis dummy.
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
Dois métodos para estimar o volume em pé de árvores de Acacia melanoxylon em Portugal. Foram construÃdos dois modelos para estimar o volume sobre e sob casca de árvores em pé da acácia austrália (Acacia melanoxylon R. Br.). Por análise de variância do volume com e sem casca, foi confirmado que a idade das árvores é responsável por 48 a 50% do seu comportamento volumétrico. Consideradas as médias dessas variáveis e tendo em conta os três grupos homogêneos das “estações†estudadas, foi usado um único modelo tipo (v = β1dβ²hβ³) para estimar volumes. Os erros crÃticos situam-se entre 72 e 195 dm³ sobre casca, e 82 e 212 dm³ sob casca. O modelo que usa as “estações†como variáveis dummy para estimar volumes de árvores em pé é o mesmo e gera erros máximos esperados com valores de 155 dm³ (sob casca) e de 169 dm³ (sobre casca), para volumes máximos médios de 1362 e 1459 dm³, respectivamente. A utilização de variáveis dummy é um método de modelação rápido e mais expedito, e os seus valores de erros máximos esperados são inferiores.
Resumo Inglês:
Two models were developed to evaluate total volume under and over-bark of Blackwood (Acacia melanoxylon R. Br.) stand trees. By variance analysis regarding volume with and without bark it was confirmed that trees age is responsible for 48 to 50% of its volumetric behaviour. Considered the averages of those variables and regarding the three homogeneous groups of the studied sites, a single model type was used (v=β1dβ²hβ³) for estimating volumes. The critical errors are between 72 and 195 dm³ under-bark, and 82 and 212dm³ over-bark. The model that uses sites as dummy variables to the estimation of stand tree volumes is the same, and this method performs maximum expected errors with values of 155 dm³ (under-bark) and 169dm³ (over-bark), to mean maximum volumes of 1362 and 1459 dm³ respectively. The use of dummy variables is a more expedite and rapid modelling method, and its maximum expected errors perform lower values.
