Seleção de genótipos de eucalipto para produção de carvão vegetal utilizando análise multivariada e redes neurais
type: CreativeWork
description: A seleção de genótipos de Eucalyptus adequados para produção de carvão vegetal depende da avaliação das características da madeira e das correlações existentes entre elas. Entretanto, o grande número de variáveis torna a interpretação complexa, sendo necessário utilizar técnicas estatísticas capazes de analisar o conjunto das variáveis que influenciam simultaneamente cada elemento amostral. Associado a isso, o alto custo e tempo requeridos para determinar as propriedades da madeira e do carvão vegetal, torna inviável a caracterização de um grande número de genótipos em um curto espaço de tempo. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de pré-seleção e indicar genótipos de eucalipto para a produção de carvão vegetal, utilizando estatística multivariada de agrupamento e redes neurais. Utilizaram-se 64 genótipos de Eucalyptus provenientes de um banco clonal, para os quais foram determinados a densidade básica, o volume e a massa seca de madeira por hectare, além da relação cerne/alburno. Estes parâmetros foram utilizados no procedimento de pré-seleção, que combinou a classificação pela mediana, rank individual de variáveis e índice de seleção de Mulamba e Mock. Após a pré-seleção, foi feita a determinação das propriedades da madeira e carvão vegetal dos genótipos pré-selecionados, as quais foram utilizadas como variáveis de entrada para análises de agrupamentos pelos métodos de Tocher, ligação média entre grupos (UPGMA) e rede neural de Kohonen. Observou-se que a metodologia de pré- classificação foi eficiente, permitindo a escolha de 16 genótipos com valores desejáveis para as quatro características utilizadas na pré-seleção. De modo geral, as propriedades da madeira e carvão vegetal dos genótipos pré- selecionados foram consideradas satisfatórias para o uso siderúrgico. Os três métodos de agrupamento foram eficazes para resolução do problema de classificação dos genótipos. A aplicação do método de otimização de Tocher foi mais prát…
abstract: A seleção de genótipos de Eucalyptus adequados para produção de carvão vegetal depende da avaliação das características da madeira e das correlações existentes entre elas. Entretanto, o grande número de variáveis torna a interpretação complexa, sendo necessário utilizar técnicas estatísticas capazes de analisar o conjunto das variáveis que influenciam simultaneamente cada elemento amostral. Associado a isso, o alto custo e tempo requeridos para determinar as propriedades da madeira e do carvão vegetal, torna inviável a caracterização de um grande número de genótipos em um curto espaço de tempo. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de pré-seleção e indicar genótipos de eucalipto para a produção de carvão vegetal, utilizando estatística multivariada de agrupamento e redes neurais. Utilizaram-se 64 genótipos de Eucalyptus provenientes de um banco clonal, para os quais foram determinados a densidade básica, o volume e a massa seca de madeira por hectare, além da relação cerne/alburno. Estes parâmetros foram utilizados no procedimento de pré-seleção, que combinou a classificação pela mediana, rank individual de variáveis e índice de seleção de Mulamba e Mock. Após a pré-seleção, foi feita a determinação das propriedades da madeira e carvão vegetal dos genótipos pré-selecionados, as quais foram utilizadas como variáveis de entrada para análises de agrupamentos pelos métodos de Tocher, ligação média entre grupos (UPGMA) e rede neural de Kohonen. Observou-se que a metodologia de pré- classificação foi eficiente, permitindo a escolha de 16 genótipos com valores desejáveis para as quatro características utilizadas na pré-seleção. De modo geral, as propriedades da madeira e carvão vegetal dos genótipos pré- selecionados foram consideradas satisfatórias para o uso siderúrgico. Os três métodos de agrupamento foram eficazes para resolução do problema de classificação dos genótipos. A aplicação do método de otimização de Tocher foi mais prát…
author: Teixeira, Vinícius Lima
language: por
keywords: Eucalipto - Seleção, Análise por agrupamento, Análise multivariada, Redes Neurais, Carvão vegetal
date published: 2018-08-20
date modified: 2026-07-24T01:21:44Z
provider: Brazil UFV
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidade Federal de Viçosa