Banca de QUALIFICAÇÃO: ALEX MONITO NHANCOLOLO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALEX MONITO NHANCOLOLO
DATA: 14/05/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Remota - https://meet.google.com/nhh-wcdg-xku
TÍTULO:

MODELAGEM ESPACIAL DA DISTRIBUIÇÃO DE ESPÉCIES FLORESTAIS DAS FLORESTAS NATIVAS: ABORDAGENS UNIVARIADA E BIVARIADA DE PROCESSOS PONTUAIS

PALAVRAS-CHAVES:

Processos pontuais univariados e bivariados; Modelos de Poisson; Modelos Cox; Modelos Gibbs; Espécies florestais nativas.

PÁGINAS: 104
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
SUBÁREA: Probabilidade e Estatística Aplicadas
RESUMO:

A maior parte das áreas florestais não foi plantada pelo homem, consistindo em florestas nativas.
Compreender a distribuição e os processos subjacentes a essa distribuição das espécies
florestais em florestas nativas é crucial, não apenas para a preservação da biodiversidade, mas
também devido à importância que essas espécies possam ter para os seres humanos e animais. O
objetivo desta pesquisa foi modelar a distribuição espacial intraespecífica e interespecífica das
espécies florestais Myrcia splendens, Siparuna guianensis, Xylopia brasiliensis e Copaifera
langsdorfii localizadas na Universidade Federal de Lavras (UFLA) em uma mata Atlântica nativa,
de aproximadamente 6,2 hectares. Para alcançar este propósito, utilizou-se um inventário
florestal de 2017 (censo). Além disso, foi utilizado um método não paramétrico kernel para
caracterizar a tendência da configuração espacial, teste de segregação Monte Carlo para estudar
a segregação espacial e funções as funções não Linhom(r) e Jinhom(r), LinhomCross (r) e JinhomCross (r) para caracterizar a estrutura de dependência espacial univariada e bivariada respetivamente. Também foram ajustados modelos da classe Poisson e Gibbs pelo método da máxima pseudo-verossimilhança e
modelos da classe Cox pelo método da máxima verossimilhança de Palm, para uma completa
caracterização do padrão espacial da distribuição das quatro espécies. A validação dos modelos
foi realizada por meio da análise dos resíduos, QQplot, critério de informação de Akaike (AIC)
e envelopes de simulação Monte Carlo (1000 simulações). Os resultados mostraram que em
todas as espécies, as plantas mais predominantes são jovens, porém existem também indivíduos
adultos. Em 1987 a Copaifera langsdorfii apresentava maior abundância mas, ao longo
do tempo a Xylopia brasiliensis aumentou significativamente, passando a ser a mais abundante.
A intensidade total foi de aproximadamente 222 plantas por hectare. Quanto à estrutura de dependência
espacial, constatou-se que há agrupamento entre indivíduos da mesma espécie, com
exceção da Siparuna guianensis e Copaifera langsdorfii, regularidade na distribuição considerando
caso bivariado (duas a duas espécies) e segregação parcial. O modelo Poisson não
homogêneo e Cox ajustaram-se melhor para o caso univariado, e modelos Gibbs para o caso
bivariado, considerando as coordenadas (x,y) e tipo de espécie como covariáveis. O estudo
contribuiu para entender a estrutura de dependência e a distribuição espacial destas espécies
e recomenda-se investigar as causas ecológicas da fraca adaptação da Siparuna guianensis na
área de estudo e as causas de elevadas perdas registradas de 2016 a 2017.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - RUBENS MANOEL DOS SANTOS - DCF/ESAL (Membro)
Interno - RENATO RIBEIRO DE LIMA (Suplente)
Presidente - JOAO DOMINGOS SCALON (Membro)
Externo à Instituição - FERNANDO LUIZ PEREIRA DE OLIVEIRA - UFOP (Membro)