Resumo A predição de volume da floresta é essencial para diversas finalidades logísticas como o transporte, colheita entre outros fins. Portanto, a medição de tal variável é indispensável para um empreendimento florestal. Para tal medição, são utilizados modelos matemáticos para a quantificação da madeira em campo. O trabalho visa avaliar o impacto da incorporação da informação de localidade, na forma de variáveis indicadoras sobre a acurácia preditiva dos modelos de equações volumétricas, verificando se essa incorporação influencia a escolha do modelo mais apropriado. Ao todo, foram utilizados 11 modelos volumétricos divididos entre modelos de dupla entrada e locais. Para as variáveis qualitativas, foram utilizadas as informações de município, fazenda, estrato e talhão. Foram observados o coeficiente de determinação, erro padrão da estimativa e vários índices relativos aos resíduos, como o desvio absoluto médio, distância interquartil, amplitude de variação, entre outros. Além dos índices, foram analisados os gráficos de dispersão, quantilquantil e boxplot. Para avaliar a heteroscedasticidade dos modelos, foi calculado o coeficiente de correlação de Spearman e os valores ajustados dos modelos. As variáveis qualitativas ajustadas com um intercepto diferente para cada variável dentro do modelo e em um segundo momento os modelos foram interagidos com as variáveis qualitativas.
Abstract Forest volume prediction is essential for many logistical purposes, such as transportation, harvesting and others. Therefore, the measurement of such a variable is indispensable for a forest enterprise. For such measurement, mathematical models are used to quantify the wood in the field. The aim is to evaluate the impact of incorporating locality information as indicator variables on the predictive accuracy of volumetric equation models, and to verify whether this incorporation influences the choice of the most appropriate model. A total of 11 volumetric models were used, divided into double entry and local models. For the qualitative variables the information of city, farm, stratum and field was used. It was observed the coefficient of determination, standard error of the estimate and various indexes related to the residuals, such as the mean absolute deviation, interquartile distance, range of variation, among others. In addition to the indices, the scatter plots, quantile-quantile and boxplot were analyzed. To evaluate the heteroscedasticity of the models, the Spearman correlation coefficient and the adjusted values of the models were calculated. The qualitative variables adjusted with a different intercept for each variable within the model and in a second moment the models were interacted with the qualitative variables.