No geral, os resultados obtidos neste trabalho de investigação são bastante satisfatórios e de grande importância para o que pode ser o futuro da gestão da floresta tropical timorense. Num País em que se começam a dar os primeiros passos para uma gestão equilibrada e sustentável dos recursos florestais a disponibilidade de informação é realmente importante. Foi com o objectivo de ajudar Timor-Leste a melhorar a sua atividade florestal e de incrementar a sua capacidade produtiva que se realizou o primeiro inventário florestal oficial, e que se compilou a obra 1º Inventário Florestal de Timor-Leste 2008/2009. Este trabalho surge como complemento e como mais um passo rumo a esse objetivo.
Num âmbito mais concreto daquilo que foi esta dissertação, de realçar a qualidade e o bom ajuste dos modelos aplicados para predizer o volume para centenas de espécies inventariadas na floresta tropical timorense. As equações ensaiadas (Eq. 2 e 3) constituem variantes dos modelos de Spurr (1952) e de Shumacher-Hall (1933), respetivamente, com hbc a substituir a variável h. Em todos os casos apresentaram valores de ajuste e de R² ajustado bastante elevados e ainda, mesmo em situações que não o faziam prever, puderam manter o erro associado em níveis aceitáveis.
A proporção de variância explicada por qualquer dos dois modelos pode considerar-se como muito elevada. Quer para as espécies tidas individualmente quer para os grupos de espécies. Os valores de desvio padrão dos resíduos ao traduzirem a variabilidade interna (intra ou inter específica) fornecem informação complementar que tem interesse para os utilizadores, nomeadamente para quantificação da variabilidade que pode ocorrer nas estimativas. De uma forma geral, os resultados são francamente satisfatórios atendendo à diversidade de espécies e à heterogeneidade de dimensão das espécies inventariadas. Foi possível criar modelos matemáticos precisos com capacidade de calcular o volume de uma determinada espécie apenas com a inserção dos valores de diâmetro e de altura do fuste. Como foi enunciado nos objetivos, foi também determinada a possibilidade de agregar dados de diferentes zonas do país, neste caso entre os dois distritos inventariados. A prova feita com a equação volumétrica generalizada que atende explicitamente ao efeito do local demonstrou que para um conjunto de espécies comuns a ambos os distritos o ambiente não possuía uma influência apreciável na determinação dos parâmetros de crescimento. Sendo assim,
80 podem utilizar-se dados em simultâneo de ambos os locais sem risco de que haja um incremento do erro associado ou perda de ajuste por parte do modelo.
No que toca à utilização dos modelos para grupos de espécies, os resultados foram bastante encorajadores. Apesar da elevada heterogeneidade entre espécies o método de agrupamento facilitou a formação de grupos onde ainda existia grande variabilidade mas em níveis mais aceitáveis de tal maneira que o ajuste do modelo fosse quase perfeito.
O método de “clusters” permitiu reduzir substancialmente o erro associado à predição do volume para a grande maioria das espécies ou grupos avaliados neste relatório. Ao comparar os grupos criados com o conjunto de espécies “não identificadas” pode denotar-se isto mesmo. Ambos os conjuntos são compostos por espécies distintas, o que leva a um incremento do erro de cálculo, no entanto, ao juntá- las de forma não arbitrária e de acordo com os padrões de forma do fuste, a aderência aos dados foi melhor (não em todos os grupos) e com consequências positivas para o erro associado.
O nível precisão de determinado modelo e de determinado grupo estará sempre dependente das espécies que englobe. Alguns dos grupos viram-se prejudicados devido à heterogeneidade dos indivíduos que o representavam ao passo que outros permitiram um ajuste mais suave. Além disso, o modelo 3 parece ser um pouco mais “plástico” e capaz de se moldar a um leque maior de situações sem sacrificar em demasia os seus valores.
O trabalho descrito ao longo desta dissertação está apenas baseado nos dados que foram colhidos no inventário florestal timorense e no qual as variáveis avaliadas permitiram as análises aqui feitas. No entanto, com outras variáveis e ou com outras abordagens os resultados podem vir a ser melhorados. Como outros autores já referiram, e aplicando concretamente ao tema do agrupamento de espécies, não existe uma forma “correta” de formar estes grupos. Uma outra abordagem teria, provavelmente, levado a resultados completamente distintos e com outro valor informativo. É um processo onde ainda não existe muita informação e pesquisa e que com o tempo evoluirá certamente para valores mais precisos e exatos.
Em suma, e considerando os objetivos definidos, o trabalho resultou em algo com valor científico e com importância e aplicabilidade à realidade.
81
Referências bibliográficas
Akindele, S.O. 2005. Volume functions for timber species of Nigeria’s tropical rainforests. ITTO.
Akindele, S.O., LeMay, V.M. 2006. Development of tree volume equations for common timber species in the tropical rain forest area of Nigeria. For. Ecol. Manage. 226:41-48.
Brandeis, T.J., Kuegler, O., Knowe, S.A. 2005. Equations for merchantable volume for subtropical moist and wet forests of Puerto Rico. Res. Pap.SRS-39. Asheville, NC:U.S. Department of Agriculture Forest Service, Southern Research Station. 15p.
Chai, F. Y. C., LeMay, V. M. 1993. Development and testing of diameter increment models for mixed swamp forests of Sarawak. For. Ecol. Manage. 58:51-64.
Duarte, J. P. C. 2001. Estudos biométricos em Pinheiro bravo: Configuração do perfil do tronco, volumes e percentagem de casca. Dissertação
de Mestrado. UTAD, Vila Real.
Reis, E. 2001. Estatística multivariada aplicada. Edições Silabo. 2ª Edição. Lisboa.
FAO, 1999. State of the world’s forests, 1999. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome.
FAO, 2003. State of the world’s forests. 2003. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome.
FAO, 2003. State of the world’s forests. 2012. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome.
82 Fonte, C. 2000. Estimação do volume total e mercantile em Pinus pinaster Ait. No
Valedo Tâmega. Relatório Final de Estágio em Engenharia Florestal. UTAD, Vila Real.
Fonseca, T. F. 2009. Modelação de Recursos Florestais – Texto de apoio à unidade curricular. UTAD, Vila Real.
Gitay, H., I.R., Noble. 1997. What are functional types and how should we seek them? Plant functional types.Cambrige University Press, UK. 3-19.
Gourlet-Fleury, S., Houllier, F. 2000. Modelling diameter increment in a lowland evergreen rain-forest in French Guiana. For. Ecol. Manage. 131:269-289.
Hair, J. F., Tatham, R. L., Anderson, R. E., Black, W. 1998. Multivariate data analysis. Prentice Hall. 5th Edition. Brasil.
Rawlings, J. O., Pantula, S. G., Dickey, D. A. 1998. Applied regression analysis. Springer. 5th Edition. New York.
Leech, J.W.,Correl, R.L., Myint, A.K.;1991. Use of principal-coordinate analysis to assist in aggregating species for volume-table construction. For.Ecol. Manage. 40:279-288.
Lischke, H., Löffler, T. J.,Fischlin, A. 1998. Aggregation of individual trees and patches in forest succession models: Capturing variability with height structured, random, spatial distributions. Theoretical Population Biology. 54: 231-226.
Köhler, P., Huth, A. 1998. The effects of tree species grouping in tropical rainforest modeling: Simulations with the individual-based model FORMIND. Ecological Modelling. 109: 301-321.
Köhler, P., Huth, A. 2000. Concepts for the aggregation of tropical tree species into to functional types and applications to Sabah’s lowland rainforests. Journal of Tropical Ecology. 16: 591-602.
83 Marques, C.P., Lopes, Domingos., Fonseca, T. 2007. Apontamentos de Dendrometria.
UTAD, Vila Real.
Marques, C.P., Fonseca, T., Ferreira, M., Laranjeira, P. 2010. Primeiro Inventário Florestal de Timor-Leste 2008/2009. UTAD, Vila Real.
Phillips, P.D., Yasman, I., Brash, T.E., van Gardingen, P.R. 2002. Grouping tree species for analysis of forest data in Kalimanten (Indonesian Borneo). For. Ecol. Manage. 157:205-216.
Phillips, P.D., van Gardingen, P. R. 1999. Ecological species grouping for forest
management in East Kalimantan. Berau forest management project.Jakarta, 1999.
Picard, N., Franc, A. 2003. Are ecological groups of species optimal for forests dynamics modeling? Ecological modeling 163:175-186.
Richards, P. W.1996. The tropical rain forest. Cambridge University Press, Cambridge.
Schumacher, F. X. and F. S. Hall 1933. Logarithmic expression of timber-tree volume. Journal of Agricultural Research 47 (9): 719-734.
Lima, J. A. S. Meneguelli, N. A., Gazel Filho, A. B., Pérez, D. V. 2003.
Agrupamento de espécies arbóreas de uma floresta tropical por características do solo. Pesq. Agropec. Bras. 38:109-116. Brasília, 2003.
Sprugel, D. G. 1983. Correcting for bias in log-transformated allometric equations. For. Ecol. Manage. 64:209-210.
Spurr, S. H. 1952. Forest Inventory. The Ronald Press Company. New York
Tucker, C. J., Townshend, J. R. G.2000. Strategies for monitoring tropical deforestation using satellite data. International Journal of remote sensing. 21. (6,7): 1461- 1471.
84 Vanclay, J. K.; 1991. Aggregating tree species to develop diameter increment equations
for tropical rainforests. For. Ecol. Manage. 42:143-168.
Vanclay, J. K., Skovsgaard, J. P., Hansen, P. C., 1993. Assessing the quality permanent sample plot databases for growth modeling in forest plantations. For Ecol. Manage. 71:177-186.
Zhao, D., Borders, B., Wilson, M. 2004. Individual-tree diameter growth and mortality models for bottomland mixed-species hardwood stands in the lower Mississippi alluvial valley. For. Ecol. Manage. 199:307-322.
Sites consultados
www 1, consultado em Julho de 2012
http://www.asia-turismo.com/mapas.htm
www 2, consultado em Maio de 2013 http://www.globalchange.umich.edu