Contribuições para o estudo do Site Index da Eucalyptus globulus

Abstract

O Site Index é um indicador da produtividade florestal que, no caso da espécie Eucalyptus globulus, corresponde à altura dominante dos povoamentos à idade de referência de 10 anos. O presente trabalho consiste num estudo de predição do Site Index para essa espécie, em função de parâmetros edafo-climáticos, aplicando métodos da análise estatística multivariada a um conjunto de observações recolhidas em Portugal. Os métodos estatísticos usados convencionalmente não são robustos, no sentido em que são muito sensíveis a observações discordantes (outliers) e a outros afastamentos dos pressupostos dos modelos, pelo que podem conduzir a resultados distorcidos. Atualmente existem versões alternativas robustas, mas não estão muito divulgadas na investigação florestal. No estudo aplicaram-se os métodos convencionais seguidos das respetivas versões robustas e exploraram-se diferenças nos resultados. De entre as variáveis ambientais relacionadas com o Site Index, identificaram-se as que mais contribuem para explicar a variabilidade das observações, aplicando Análise de Componentes Principais. Um fator caraterizado por variáveis climáticas (o deficit-hídrico), distinguiu claramente dois grupos de indivíduos que foram caraterizados pela Análise de Agrupamentos. O grupo com deficithídrico encontra-se em regiões cujas condições climáticas se traduzem em deficiente disponibilidade da água para potenciar o crescimento das plantas, enquanto o grupo sem deficit-hídrico surge em regiões onde a disponibilidade de água não é limitante para o crescimento. Para cada grupo, a dependência do Site Index relativamente às variáveis ambientais foi modelada por Regressão Linear em Componentes Principais, para superar as dificuldades decorrentes da correlação entre diversas dessas variáveis. Do ponto de vista da modelação, o trabalho não conduziu a avanços relevantes em relação às publicações existentes, mas ainda permitiu identificar as variáveis climáticas que, em cada grupo, mais contribuem para a distribuição do Site Index e evidenciar os benefícios da utilização de métodos robustos.

The Site Index is an indicator of forest productivity. In the case of Eucalyptus globulus it corresponds to the height of dominant stand evaluated at the age of reference of 10 years. The present document consists of a study of the prediction of the Site Index of that species as a function of site factors parameters. A data set sampled at Portugal was analyzed with multivariate statistical methods. Those methods are non robust when they are applied in a conventional way, in the sense that they are very sensitive to outliers and to deviations of the assumptions of the model, thus they might produce misleading results. Nowadays there exist alternative robust versions which give more safe results, but they are not very disseminated among forestry researchers. The study was developed with both the conventional and the robust approaches and pointing out different conclusions whenever they are relevant. Among environmental variables, it was used Principal Component Analyze for selecting those with major contributions for explaining the variability in data. That method made possible to identify two groups of observations located in different geographical regions. A factor characterized by climate variables (hidryc-deficit) clearly distinguishes the two groups of individuals which were characterized by a Cluster Analyze. The group with water deficit corresponds to regions whose climatic characteristics traduce poor availability of water for enhancing the growth of the plants, while the group without water deficit is located in regions where the availability of water is not a limiting factor for plants’ growth. For each group of observations the dependence of the Site Index on the environmental variables was modeled by Linear Regression in Principal Components, thus overcoming the problems caused by correlation between several environmental variables. The study did not produce a relevant improvement in modeling the Site Index; nevertheless it was possible to identify the variables which contribute more for its distribution and to highlight the benefits of using robust statistical methods.