Modeling data analysis of Amazon trees
Influência da APP na produção de madeira na floresta Amazônica - Leonardo Peres
Diante dos resultados obtidos durante a etapa exploratória dos dados, optou-se por agrupar as UTs em 3 classes diferentes de acordo com a área de APP dentro de cada uma delas. Foram consideradas UTs com alta influência de APP aquelas que apresentaram área de APP maior que 15 hectares, média influência aquelas que a área da APP se encontrasse entre 7 e 15 hectares e as demais foram consideradas com baixa influência (Figura 1).
Figura 1. Sortimento das UTs em categorias por influência da APP.
Em seguida, realizou-se a ANOVA para verificar a existência de diferencia significativa entre as categorias criadas em relação a produção de madeira (Tabela 1) e ao número de indivíduos (Tabela 2), considerando um nível de significância de 0,05.
Tabela 1. ANOVA da produção de madeira para cada categoria de influência da APP.
Df | Sum Sq | Mean Sq | F value | Pr(>F) | |
---|---|---|---|---|---|
catAreaApp | 1 | 0.0129 | 0.01290 | 0.509 | 0.49 |
Residuals | 9 | 0.2280 | 0.02533 |
Tabela 2. ANOVA do número de indivíduos para cada categoria de influência da APP.
Df | Sum Sq | Mean Sq | F value | Pr(>F) | |
---|---|---|---|---|---|
catAreaApp | 1 | 0.971 | 0.9708 | 1.308 | 0.28 |
Residuals | 9 | 6.681 | 0.7424 |
Ambas as ANOVAS indicam que os dois parâmetros testados não apresentam diferencia significativa entre eles e a presença de APP nas UTs, pois o Pr(>f) possuem valores maiores que 0,05.
Conclusão
De acordo com os resultados apresentados neste trabalho, a presença da APP nas áreas de trabalhos não são suficientes para gerarem alguma influência sobre a produção de madeira e a quantidade de indivíduos presentes, em um contexto geral considerando todos os indivíduos com DAP maior que 40.
Uma possibilidade seria replicar a mesma sequência lógica que gerou este resultado, porém filtrando o data-frame por espécies, com o objetivo de localizar espécies com maior aptidão a regiões próximas a APPs e outras com menor.
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