Classificação de sítios com base em fatores edáficos para Pinus aribaea var. hondurensis na Região de Prata, Minas Gerais

Orientador : Prof. Dr. Carlos Roberto SanquettaCoorientador: Prof. Dr. Sebastião do Amaral MachadoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 2005Bibliografia: fls. 60-64Área de concentração: Manejo florestalO presente trabalho foi desenvolvido na região de Prata, Estado de Minas Gerais e teve como objetivo avaliar o efeito de solo e características dendrométricas na classificação de sítios florestais para a espécie Pinus caribaea var. hondurensis e a análise de correlação entre as características químicas e o índice de sítio. Utilizaram-se dados de 240 parcelas permanentes para a obtenção de altura dominante e foram coletadas 183 amostras de solos na profundidade 0 a 20 cm. Através da análise das estatísticas de ajuste, coeficiente de determinação - R2%, erro padrão da estimativa - Syx%, análise gráfica dos resíduos e teste Qui-quadrado, ajustaram-se quatro modelos, nomeadamente: Schumacher, Chapman & Richards, Bailey & Clutter com 3 parâmetros e de Prodan, com a finalidade de selecionar o melhor modelo. A partir do modelo selecionado construiu-se a curva guia e foi adotada a idade de referência de 20 anos, com três classes de sítio e foi feito o mapeamento da área usando o método de interpolação inverse distance weight (IDW). Foi construída uma matriz de dados constituída por variáveis edáficas e altura dominante na idade de referência para a análise de correlação e identificação de fatores de solo limitantes no índice de sítio de Pinus caribaea var. hondurensis. Com base na análise de regressão foram desenvolvidos modelos para estimar o índice de sítio em função de variáveis edáficas. Foram usados dois métodos: o método da seleção das variáveis a partir dos componentes principais e o método de stepwise. Os resultados mostraram que o melhor modelo para a construção da curva guia foi o de Chapman & Richards, pois apresentou maior valor do coeficiente de determinação (R2%=70,68) e menor erro padrão da estimativa (Syx%=8,79). No que tange à classificação de sítio, a classe de produtividade predominante na região é a classe de sítio II, havendo pequenas áreas nas classes I e III. No que se refere à análise de correlação, as características químicas do solo, como variáveis Índice de SMP, Al3+, H+Al e P (Mehlich-1) foram consideradas fatores limitantes no crescimento em altura de P. caribaea var. hondurensis. Com base nas estatísticas de ajuste dos modelos de regressão desenvolvidos, o modelo obtido a partir de stepwise foi o que apresentou a melhor capacidade de expressar a relação entre a altura dominante na idade de referência e as variáveis edáficas.This work was developed in the region of Prata in Minas Gerais, and aimed to evaluate the effect of soil and dendrometric characteristics in classifying forest sites for the species Pinus caribaea var. hondurensis and the correlation analysis between the soil chemical characteristics and the site index. 240 permanent plots data were used to obtain the dominant height and 183 soil samples at 0 to 20cm depth were collected in the area. Through statistical analysis (coefficient of determination - R2% and standard error of estimate – Syx%), graphical residual analysis and Cui-square analysis aiming set the best site classification model, were tested four (4) models namely: Schumacher, Chapman & Richards, Baily & Clutter (three parameters) and Prodan. From the best model was constructed the guide curve and adopted 20 ears old as reference age, with three site classes and was made mapping the area using the interpolation method inverse distance weight (IDW). It was built a data matrix consisting of dominant height and soil variables for correlation analysis and identification of soil factors limiting the height growth of P. caribaea v. hondurensis. Based on regression analysis they were developed regression models to estimate the site ndex through soil characteristics. Were used two methods of regression specifically: the method of selection of variables from principal components and stepwise method. The results showed that from the higher R2% = 70,68 and lower Syx% = 8,79, the best model of Chapman & Richards was the best fit to the data. On the classification of the site productivity class more prevalent in the region is the site class II and small areas for the site class I and III. Regarding the correlation analysis, the soil chemical characteristics, such as variables SMP index, Al3+, H + Al and P (Mehlich-1) were limiting factors in the site index of P. caribaea var. hondurensis. The regression models developed through statistical adjustment, the one derived from stepwise showed greatest accuracy