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Title: Modelação do crescimento e da produção de pinha no pinheiro manso
Other Titles: Growth and cone production modeling in umbrella pine
Authors: Freire, João Pedro Abranches
Advisor: Tomé, José Augusto
Keywords: Pinus pinea
mixed models
height-diameter model
diameter growth
cone production
pinheiro manso
modelos mistos
relação hipsométrica
crescimento em diametro
produção de pinha
Issue Date: 2009
Abstract: The aim of present thesis was the development of a tree growth model and a cone production model for umbrella pine (Pinus pinea L.) in pure and mixed, even and uneven aged stands at Charneca Miocénica e Pliocénica dos Vales do Tejo e do Sado (Portugal). To model tree level growth model submodels were built to predict height, crown diameter, crown length and diameter increment. Tree cone production was modeled in two stages. First, the cone production probability was modeled. In the second phase the cone fresh weight production was modeled given a no null production. To fit this submodels several methodologies have been used, namely non linear regression techniques without and with aleatory effects (mixed models) and logistic regression. Were selected the models with the best statistical values related to fitting quality and prediction capacity with biological meaning.----------------------------O objectivo proposto com a presente tese foi o desenvolvimento de um modelo que permita estimar o crescimento da árvore e produção de pinha ao nível da árvore para o pinheiro manso (Pinus pinea L.) em povoamentos puros e mistos, regulares e irregulares na Charneca Miocénica e Pliocénica dos Vales do Tejo e do Sado. O modelo de crescimento ao nível da árvore é composto por sub-modelos que predizem a altura, o diâmetro de copa, a profundidade de copa, o crescimento em diâmetro. A produção de pinha (peso fresco) é estimada em duas fases. Primeiro modela-se a probabilidade de ocorrência de pinha. Numa segunda fase modela-se o peso fresco de pinhas dado que a produção não é nula. No ajustamento dos vários sub-modelos utilizaram-se várias metodologias, nomeadamente técnicas de regressão não linear sem e com efeitos aleatórios (modelos mistos) e regressão logística. Na modelação com efeitos aleatórios seguiu-se as estratégias de introdução de efeitos aleatórios no modelo seleccionado sem efeitos aleatórios e a modelação de raiz com efeitos aleatórios seleccionando-se os modelos com melhor qualidade de ajustamento, capacidade preditiva e significado biológico.
Description: Doutoramento em Engenharia Florestal - Instituto Superior de Agronomia
URI: http://hdl.handle.net/10400.5/2020
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