As Funções de índice do site usando descritores de site para Pinus patula plantações na África do Sul

Funções de índice do site usando descritores de site para Pinus patula plantações na África do Sul

Abstrato

A quantificação da interação complexa de água e nutrientes na produtividade florestal tem sido um desafio para os cientistas florestais em todo o mundo. A África do Sul não é uma exceção, e uma indústria que está experimentando maior intensidade de gerenciamento requer sistemas confiáveis ​​de apoio à decisão para permanecer competitiva. Modelos de crescimento empírico, bem como modelos de previsão de qualidade do local , desempenharam um papel significativo no manejo florestal até o momento. No entanto, existe uma necessidade definitiva de modelos que incorporem informações baseadas em processos para permitir uma melhor avaliação das opções de gerenciamento, bem como capturar a dinâmica causada pelas mudanças climáticas. A área de escarpa de Mpumalanga, uma das principais áreas de produção de madeira na África do Sul, foi usadacomo área de estudo, com Pinus patula crescimento. Dois modelos de predição de qualidade foram desenvolvidos usando técnicas de regressão múltipla. Ambos os modelos usam uma série de fatores locais que expressam o equilíbrio de umidade e nutrientes do local específico. Esses modelos foram encontrados para prever valores de índice de site com um alto grau de precisão para serem usados ​​como ferramentas de gerenciamento. Um terceiro modelo foi produzido pela combinação de um modelo de previsão de qualidade do local com um modelo do tipo Chapman-Richards, a fim de fornecer uma curva de crescimento específica do local. O desempenho desses modelos foi comparado com um modelo baseado em processo chamado 3-PG, usando dados independentes de local e crescimento da área de estudo. Embora alguns resultados encorajadores tenham sido encontrados com o modelo 3-PG para predição de curvas de crescimento, houve desvios significativos entre os valores observados e preditos de  valores. Possíveis razões para a diferença de precisão entre os modelos são discutidas . Pesquisas futuras são necessárias para permitir a parametrização adequada do modelo 3-PG para condições sul-africanas. O modelo 3-PG pode potencialmente contribuir substancialmente para um amplo espectro de aplicações e interpretações de sistemas existentes de classificação de locais de alta resolução na África do Sul, especialmente nos campos de previsão de crescimento e produção e análise econômica do potencial do site florestal.[pic 1]

Palavras-chave: Modelagem de previsão de qualidade do site; Modelagem baseada em processos; 3-PG; Produtividade florestal; Pinus patula .

 

1. Introdução

A indústria florestal sul-africana baseia-se na gestão intensiva de espécies de árvores exóticas de rápido crescimento. A última década testemunhou mudanças técnicas e comerciais dramáticas na indústria local, e a tendência de aumento da intensidade de manejo para otimizar a produtividade provavelmente continuará (Van Wyk , 2004). Essas mudanças apresentam vários desafios especiais para cientistas e gerentes florestais.

A capacidade de compreender e prever o crescimento florestal e a produtividade local sustenta o manejo silvicultural sustentável . Previsões precisas de crescimento e produtividade das plantações florestais continuam sendo importantes para a indústria florestal pelas seguintes razões: desenvolver uma melhor compreensão da complexa interação entre os fatores locais e a produtividade florestal, avaliar os benefícios das práticassilviculturais , para a correspondência precisa de espécies de sítios , compreender os riscos ambientais e econômicos, para prever a lucratividade, bem como para o cronograma de colheita ( Louw , 1999; Dye, 2001). O princípio do desenvolvimento florestal ecologicamente sustentável e do manejo do rendimento é, portanto, cada vez mais enfatizado nos programas de pesquisa, não apenas no contexto das plantações, mas também na perspectiva mais ampla do ecossistema (Smith, 1999).

O crescimento das plantações e a modelagem de produtividade sempre estiveram no centro das decisões de planejamento na indústria florestal (Morris, 1999). As estimativas de crescimento e rendimento são importantes em todo o espectro de planejamento desde o nível estratégico até o operacional. Cientistas florestais sul-africanos geralmente seguiram duas metodologias de previsão. Em primeiro lugar, o crescimento de árvores e estandes foi quantificado através de modelos matemáticos, com base em dados de alguns ensaios de campo empíricos de longo prazo . O principal objetivo deste programa tem sido fornecer dados de crescimento e rendimento, baseados em regimes de espaçamento e idade, para prever com precisão os recursos madeireiros existentes e potenciais para diferentes áreas de crescimento florestal na África do Sul (Bredenkamp , 1984). A segunda abordagem para previsão de crescimento é chamada de modelagem de crescimento do site ou modelagem de predição da qualidade do site. Modelos desse tipo usam variáveis ​​independentes do local de uma maneira aditiva ou multiplicativa para prever o crescimento da floresta, geralmente o crescimento em altura, em uma idade de referência específica. O índice do local aos 20 anos de idadeé usado como variável dependente na maioria dos estudos de fatores locais na África do Sul. Esses modelos combinam variáveis ​​de site discretas em um sentido puramente estatístico, e nenhum reconhecimento é dado a processos envolvendo a fisiologia da planta ou o funcionamento do ecossistema ( Louw , 1999). Uma ampla gama de modelos de previsão de qualidade do local foi desenvolvida na África do Sul, e estes foram revisados ​​por Lew (1999). Apesar da simplicidade desses modelos, a validação dos modelos indicou que os efeitos de múltiplos fatores ambientais na produtividade do site são bem previstos . Argumenta-se que as abordagens para a modelagem do crescimento e do local de modelagem de previsão de qualidade foram independentemente pesquisado por muito tempo. Ambas as metodologias de previsão sofrem certas desvantagens. A integração dos fatores do site em modelos convencionais de crescimento resolverá parcialmente o problema de os modelos de crescimento não serem específicos do local.