Essa é uma revisão anterior do documento!
Participantes
- Kelly Cristina Cancela, Mestranda (UFPR)
- Antonio Rioyei Higa, Prof. Phd
- Joel Maurício Corrêa da Rosa , Prof. Dr. (UFPR)
- Luciana Duque Silva ,Doutoranda (UFPR)
Objetivo
O objetivo deste projeto é desenvolver e reunir metodologias estatísticas ligadas a problemas em Engenharia Florestal.
Metodologia
Modelos Lineares Generalizados, Testes Paramétricos e Não-Paramétricos, Análise de Sobrevivência, Análise de Séries Temporais, Modelos de Crescimento, Análise de Dados Longitudinais, Regressão por Quantis
Experimento - Kelly Cancela
Experimento - Luciana Duque Silva
Experimentos de Diferentes Espécie
- Espécie - Benthamii
- Espécie - Dunii
Dados do Dendômetro
Comparação entre duas famílias/tratamento (há dez séries temporais para cada família) . O objetivo é comparar o crescimento das famílias, distribuídas em 2 blocos (dois ambientes no local). Foram selecionadas 5 famílias de cada planta por bloco.
A luciana quer comparar estas duas famílias (seleção genética, pegou a melhor e a pior em 32 famílias). O que está em questão é medir a diferença entre o crescimento.
- Família 11- 5/bloco3 5/bloco2
- Familia 24 -6/bloco2 4/bloco3
Variável dependente - Crescimento pelo dendômetro Variáveis independentes - Copa da árvore (não é medida frequentemente, mas pode ser medida de tempos em tempos),tensão de agua no solo a 30cm de profundidade e a 60cm de profundidade, temperatura, umidade do ar, precipitação(diária), insolação, velocidade do vento (talvez não interfira), dia de geada, estação do ano.
Dar uma olhada em modelos de função de transferência. delineamento original -32 famílias, 5 repetições
Dados sobre clima no Estado de Santa Catarina, locais : Ponte Serrada, Cacçador e Chapecó (não há média histórica). As variáveis analisadas são Temperatura, Número de Geadas, …
Primeiro Trabalho - Comparar observações climáticos dos locais acima, feita a partir de 2002, com a média histórica dos ultimos 30 anos.
Experimento - Valdeci Constantino
Dados sobre crescimento de Pinus Taeda de acordo com diferentes tipos de tratamentos.
Plano Amostral para Estudo das Raízes
Este é um problema em que a determinação do plano amostral e do tamanho de amostra estão restritos aos custos monetários e, principalmente, operacionais ligados à coleta de dados. As variáveis sob as quais desejamos retirar informações são características das raízes finas (fine roots) e grossas (coarse roots) de Pinus Taeda plantadas na área experimental da empresa COMFLORESTA. A principal questão operacional vinculada a retirada das amostras é explicada pela dificuldade de locomoção na área com o "trator", equipamento que arranca a árvore do solo e a coloca em suspensão para que seja analisada a arquitetura da raiz grossa.
A importância no levantamento destas informações está no fato de que a absorção de nutrientes é feita pelas raízes finas e a sustentabilidade no crescimento está vinculada à raiz grossa. As características das raízes finas são expressas pelo peso e forma, enquanto a arquitetura da raiz grossa é mais dificil de ser definida ( ver Danjon e Reubens, 2008 ).
O que chamamos de amostragem aqui, na verdade é uma sub-amostragem feita em cima de árvores localizadas numa área experimental.
Planos amostrais sugeridos :
- Seleção de todas as árvores do primeiro bloco para análise de raízes finas e grossas.
- Seleção de duas árvores por parcela, em toda área do experimento, para análise de raízes finas e grossas.
Algumas Questões sobre o Experimento
- O padrão de mortes é aleatório no espaço ?
- As mortes estão relacionadas aos fatores ?
- Variáveis de raízes finas tem associação com variáveis de raízes grossas ?
Artigos de Interesse
Artigo sobre Modelos Lineares Generalizados Mistos
Artigo sobre Comparação Múltipla Não-paramétrica
Avaliação de Comparações Múltiplas
Análise de Sobrevivência Aplicada à Germinação
Sobre a Arquitetura de Raízes de Árvores
Links de Interesse
Funções do R
Referências Bibliográficas
- [1992, book]
- Cox, D. R. (1992). Planning of Experiments Wiley-Interscience.
- [1998, book]
- Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (1998). Applied Multivariate Statistical Analysis Prentice Hall.
- [2001, book]
- Montgomery, C. D. (2001). Design and Analysis of Experiments John Wiley & Sons.