The forest management, in broad terms, covers a set of information and activities related to the growth and production of plantations or from heterogeneous forests. If on one hand forest plantation presents homogeneous dendrometric characteristics, on the other hand in heterogeneous forests such a configuration does not exist, which requires the application of essential mathematical estimates for the forest management planning, for example, the prognosis of diametric structure. In this respect, refinements can be tested in traditionally used mathematical models, aiming at more accurate results. These facts substantiate the following hypotheses: the stratification of the diameter increments can provide estimates with greater accuracy and more precise results for the prognosis. With the stratification of diameter increment made it possible to get better results for the prognosis for a 4-year period, allowing the forest manager to better work with estimators either for diameter classes as well as for the forest to be managed. Using the data structure of trees (DBH ≥ 9.5 cm) of the National Forest of Sao Francisco de Paula, RS, Brazil, the diameter increment of species was stratified into four statistically different strata. Using data sampled between the years of 2000 to 2004, it was carried out prognosis for the year 2008, using the stratified and not stratified data. The estimates were compared with the observed values by the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test, which attested goodness of fit only for the estimates from the stratified values. The prognosis estimated by
References
[1]
SFB―Serviço Florestal Brasileiro (2010) Florestas do Brasil em resumo―2010: Dados de 2005-2010. SFB, Brasília.
[2]
Vanclay, J.K., Gillicon, A.N. and Keenan, R.J. (1997) Using Functional Attributes to Quantify Site Productivity and Growth Patterns in Mixed Forests. Forest Ecology and Management, 94, 149-163. http://dx.doi.org/10.1016/S0378-1127(96)03972-2
[3]
Sanquetta, C.R., Angelo, H., Brena, D.A. and Mendes, J.B. (1995) Predição da distribuição diamétrica, mortalidade e recrutamento de floresta natural com matriz Markoviana de potência. Floresta, 24, 23-36.
[4]
Péllico Netto, S. and Brena, D.A. (1997) Inventário Florestal. The Authors, Curitiba.
[5]
Scolforo, J.R.S., Pulz, F.A. and Melo, J.M. (1998) Modelagem da produção, idade das florestas nativas, distribuição espacial das espécies e análise estrutural. In: Scolforo, J.R.S., Ed., Manejo Florestal, UFLA/FAEPE, Lavras, 189-206.
[6]
de Souza, D.R., de Souza, A.L., Gama, J.R.V. and Leite, H.G. (2003) Emprego de análise multivariada para estratificação vertical de florestas inequianeas. Revista árvore, 27, 59-63. http://dx.doi.org/10.1590/S0100-67622003000100008
[7]
Ferreira, W.C., Botelho, S.A., Davide, A.C. and Faria, J.M.R. (2007) Avaliação do crescimento do estrato arbóreo de área degrada revegetada à margem do Rio Grande, na usina Hidrelétrica de Camargos, MG. Revista árvore, 31, 177-185. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622007000100020 http://dx.doi.org/10.1590/S0100-67622007000100020
[8]
USDA―Soil Survey Staff (1999) Soil Taxonomy―A Basic System of Soil Classification for Making and Interpreting Soil Survey. 2nd Edition, USDA, Washington DC.
[9]
Kaul, P.F.T. (1990) Geologia. IBGE―Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Região Sul. IBGE, Rio de Janeiro, 29-54.
[10]
Fernandes, A.V. and Backes, A. (1998) Produtividade primária em floresta com Araucaria Angustifolia no Rio Grande do Sul. Iheringia Série Botanica, 51, 63-78.
[11]
Draper, N.R and Smith, E. (1981) Applied Regression Analysis. 2nd Edition, John Wiley & Sons Inc., New York.
[12]
Satterthwaite, F.E. (1946) An Approximate Distribution on Estimates of Variance Components. Biometrics Bulletin, London, 2, 110-114. http://dx.doi.org/10.2307/3002019
[13]
Cochran, W.G. (1963) Sampling Techniques. 2nd Edition, John Wiley & Sons Inc., New York.
[14]
Ebling, A.A., Watzlawick, L.F., Rodrigues, A.L., Longhi, S.J., Longhi, R.V. and Abrão, S.F. (2012) Acuracidade da distribuição diamétrica entre métodos de projeção em Floresta Ombrófila Mista. Ciência Rural, 42, 1020-1026. http://dx.doi.org/10.1590/S0103-84782012000600011
[15]
Figueiredo Filho, A., Dias, A.N., Stepka, T.F. and Sawczuk, A.R. (2010) Crescimento, mortalidade, ingresso e distribuição diamétrica em Floresta Ombrófila Mista. Floresta, 40, 763-776.
[16]
Zanon, M.L.B. and Finger, C.A.G. (2010) Relação de variáveis meteorológicas com crescimento das árvores de Araucaria angustifolia (Bertol.) O. Kuntze em povoamentos implantados. Ciência Florestal, 20, 467-476. http://cascavel.ufsm.br/revistas/ojs-2.2.2/index.php/cienciaflorestal/article/view/2061
[17]
Pulz, F.A., Scolforo, J.R., de Oliveira, A.D., Mello, M.M. and de Oliveira Filho, A.T. (1999) Acuracidade da predição da distribuição diamétrica de uma floresta inequianea com a matriz de transição. Cerne, 5, 1-14.
[18]
Stepka, T.F., Dias, A.N., Figueiredo Filho, A., Machado, S.A. and Sawczuk, A.R. (2012) Modelagem do Incremento em diametro da Araucaria angustifolia em uma Floresta ombrófila Mista no Centro-Sul do Paraná. Floresta, 42, 607-620.
[19]
Meyer, H.A., Reccknagel, A.B., Stevenson, D.D. and Bartoo, R.A. (1961) Forest Management. 2nd Edition, The Ronald Press Company, New York.
[20]
Schneider, P.R. and Finger, C.A.G. (2000) Manejo sustentado de florestas inequianeas heterogêneas. UFSM, Santa Maria.
[21]
Imaña-Encinas, J., Santana, O.A., de Macedo, L.A. and de Paula, J.E. (2008) Distribuição diamétrica de um trecho da Floresta Estacional Semidecidual na área do Ecomuseu do Cerrado. Cerne, 14, 33-45. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=74414105
