Resumo As funções de densidade de probabilidade têm várias aplicações florestais, entre as quais o tratamento de dados biométricos e uso em modelagem. O objetivo deste estudo foi verificar qual função densidade de probabilidade melhor se ajusta ao diâmetro de copa (dcopa) e ao diâmetro quadrático (dq), e também analisar o efeito dessas variáveis na estrutura da floresta. O estudo foi realizado com uma base de dados de Araucaria angustifolia provenientes de um fragmento florestal, e também com dados de Pinus taeda de um plantio florestal, ambos oriundos do estado do Paraná. Para as respectivas áreas de estudo foram delimitadas as copas das árvores com suporte de ortofotos digitais. As funções avaliadas foram: Normal, Log-normal 2P, Beta, Gama, Weibull 3P e Weber. A função que melhor se ajustou à variável dq para ambas as espécies foi a Normal. Já para a variável dcopa, a função de Weibull 3P foi a que apresentou melhor aderência para o fragmento de araucária e a função de Weber para o plantio florestal de pinus.

Abstract The probability density functions have several forest applications, among which biometric data processing and modeling use. The objective of this study was to verify which probability density function best fits the cup diameter (dcopa) and the quadratic diameter (dq), and also to analyze the effect of these variables on the forest structure. The study was carried out with a database of Araucaria angustifolia from a forest fragment, and also with Pinus taeda data from a forest plantation, both from the state of Paraná. For the respective study areas, the crowns of the trees with digital orthophoto support were delimited. The evaluated functions were: Normal, Log-normal 2P, Beta, Gama, Weibull 3P and Weber. The function that best fit the variable dq for both species was Normal. For the variable dcopa, the function of Weibull 3P was the one that presented better adhesion to the Araucaria fragment and the Weber function for the Pinus forest plantation.

RESUMO O objetivo deste estudo foi comparar o desempenho de técnicas de inteligência artificial com funções de afilamento e avaliar a contribuição da idade nessa estimativa. O conjunto de dados foi composto por 135 observações, abrangendo as idades de 6, 12, 18, 24 e 43 anos de um povoamento de Araucaria angustifolia. As funções de afilamento ajustadas foram Kozak modificado, Schöepfer, Hradetzky e Garay. Os modelos de inteligência artificial utilizados foram: RNA e árvore modelo (M5P). Os vetores de entrada foram as mesmas variáveis utilizadas nas equações de afilamento e também o mesmo arranjo com a adição da idade. Foram utilizados 70% dos dados para ajuste e 30% para validação. A função de afilamento de Hradetzky forneceu o melhor ajuste. Dentre os modelos avaliados, a RNA propiciou as melhores estimativas, com destaque para a RNA com adição da variável idade. O desempenho da M5P foi satisfatório, porém, inferior às demais técnicas utilizadas.

ABSTRACT The aim of this study was to compare the performance of artificial intelligence techniques with taper functions and evaluate the effect of age on this estimate. The data set was comprised of 135 observations covering the ages 6, 12, 18, 24 and 43 years of age of a stand of Araucaria angustifolia. Adjusted taper functions were Kozak Schöepfer, Hradetzky and Garay modified. The artificial intelligence models used were: ANN and tree model. The input vectors are the same variables used in taper equations and also the same arrangement with the addition of age. 70% of the data was used for adjustment and 30% for validation. The taper function Hradetzky provided the best fit. Among the models evaluated, the ANN provided the best estimates, highlighting the ANN by adding the age variable. The performance of M5P was satisfactory, however, less effective than the other techniques.

RESUMO Para a elaboração do plano de bacia se faz necessária a realização de estimativas da resposta hidrológica. Sendo assim, o objetivo desse estudo foi de avaliar a simulação do comportamento hidrológico da bacia hidrográfica do Alto Canoas localizada em Santa Catarina, através de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron (MLP), bem como de analisar a contribuição das variáveis de entrada para a modelagem. Foram testados doze tratamentos com combinações de variáveis de precipitação, evapotranspiração (ET0) e vazão, além de transformações e deslocamentos temporais dessas, a fim de determinar as variáveis que promovessem o melhor desempenho da modelagem da vazão. A MLP foi treinada em modo open-loop utilizando parte das vazões observadas. As vazões foram simuladas em open-loop e closed-loop para o período de teste, sendo em closed-loop utilizado a vazão simulada no passo de tempo anterior como entrada. O algoritmo de aprendizado utilizado foi o de Levenberg-Marquardt. O tratamento que apresentou melhor desempenho (Nash e Sutcliffe (NS) = 0,9119, Raiz do Erro Médio Quadrático (RMS) = 14,29 m3/s) empregou a precipitação diária das quatro estações pluviométricas (Urubici, Vila Canoas, Lomba Alta e Anitápolis), precipitação das quatro estações com tempo de resposta de -2 dias, e vazão simulada do dia anterior. Apesar do baixo RMS, a vazão modelada pela MLP foi, em geral, superestimada.

ABSTRACT Estimatives of hydrological responses are needed for the watershed planning. The aim of this study was to evaluate the hydrological behavior simulation of the Upper Canoas basin using artificial neural networks Multi Layer Perceptron (MLP) method, as well as to analyze the contribution of the input variables for modeling. It were tested 12 treatments with combinations of variables such as precipitation, evapotranspiration (ET0) and discharge, as well as transformations and temporal displacements of these variables, in order to determine the variables that promoted the better performance on discharge modeling. The MLP was trained in open-loop mode using part of the observed discharges. The discharges for the whole series were simulated in closed-loop, using the discharge simulated on the previous time step as input. The learning algorithm used was the Levenberg-Marquardt. The treatment with the best performance (NS = 0.9119, RMS = 14.29 m3/s) employed the daily precipitation of the four rainfall stations (Urubici, Vila Canoas, Lomba Alta e Anitápolis), precipitation of the four stations with -2 days of response time, and simulated discharge from the previous day. Despite the low RMS, the modeled discharge using MLP was generally overestimated.