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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2016.tde-28092016-114357
Documento
Autor
Nome completo
João Vítor Teodoro
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2016
Orientador
Banca examinadora
Piedade, Sonia Maria de Stefano (Presidente)
Govone, José Silvio
Lima, Cesar Goncalves de
Pião, Antonio Carlos Simões
Sermarini, Renata Alcarde
Título em português
Avaliações multivariada, geoestatística e de medidas repetidas de um experimento sob delineamento sistemático tipo "leque"
Palavras-chave em português
Delineamento sistemático tipo \"leque\"
Floresta
Geoestatística
Medidas repetidas
Multivariada
Resumo em português
Os experimentos florestais que estudam os efeitos de espaçamento devem adotar delineamentos distintos daqueles utilizados convencionalmente, por conta da grande demanda de área experimental dos delineamentos convencionais, o delineamento sistemático tipo "leque" é a forma mais viável de se executar este tipo de ensaio. Neste delineamento, as árvores são dispostas em diversos círculos concêntricos, de modo que, vários espaçamentos são gerados, porém, sem que haja possibilidade para a casualização. Para este tipo de experimento, convencionalmente são realizadas análises geoestatísticas que modelam o comportamento espacial de dependência entre os elementos, utilizando além da variável observada, as coordenadas das observações. Assim, é modelada uma função denominada semivariograma que explica esta dependência espacial, possibilitando a criação de um mapa de tendências denominado krigagem. Neste trabalho, são tratadas as variáveis de altura, diâmetro do fuste, diâmetro da copa, área da copa e volume cilíndrico de árvores de Canafístula, aos seis meses para altura e aos 13, 25 e 37 meses para todas as variáveis, após o plantio de mudas de Canafístula (Peltophorum dubium) em um experimento conduzido em Mato Grosso do Sul. Além da análise geoestatística, também é realizada a análise multivariada objetivando relacionar as variáveis por meio de medidas de correlação, efetuar a análise de componentes principais, de agrupamentos e discriminante. Além disso, é realizada a análise de medidas repetidas, objetivando avaliar o comportamento dessas variáveis ao longo dos períodos. Por fim, algumas formas combinadas de avaliar e interpretar os resultados são apresentadas, de modo a relacionar as análises já realizadas, calculando novos componentes principais para as variáveis, por período, efetuando a análise geoestatística dos componentes principais e avaliando o comportamento desses componentes ao longo do tempo.
Título em inglês
Multivariate, geostatistical and repeated measures analyses of an experiment under a systematic fan design
Palavras-chave em inglês
Forest
Geostatistics
Multivariate analysis
Repeated measures
Systematic fan design
Resumo em inglês
Forest experiments which study the spacing effects should adopt different delineations from those conventionally used, due to the great demand for experimental area of conventional delineations, the systematic fan design is the most viable way to perform this type of test. In this design, the trees are arranged in several concentric circles, so that various spacings are generated, however, with no possibility for randomization. For this type of experiment, statistical analyses modeling the spatial behavior of dependence between the elements are conventionally performed using, in addition to the variable observed, the coordinates of the observations. Thus, a function called semivariogram that explains the spatial dependence is modeled, enabling the creation of a map of trends called kriging. In this paper, the variables of height, bole diameter, treetop diameter, area and its cylindrical volume of trees Canafistula, are treated at six months for height and at 13, 25 and 37 months for all variables after planting canafístula seedlings (Peltophorum dubium) in an experiment carried out in Mato Grosso do Sul. In addition to the geostatistical analysis, a multivariate analysis is also performed, aiming to relate the variables by correlation measures and performing the analysis of the main, grouping and discriminating components. Furthermore, the repeated measures analysis is performed aiming to evaluate the behavior of these variables over the periods. Finally, some combined ways to assess and interpret the results are presented in order to relate the previous analyses, calculating new key components for the variables, by period, performing the geostatistical analysis of the main components and evaluating the behavior of these components over time.
 
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Data de Publicação
2016-10-14
 
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