SELETIVIDADE AMBIENTAL DA CASTANHEIRA-DA-AMAZÔNIA: MODELAGEM GEOESTATÍSTICA E RANDOM FOREST

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5380/rf.v56i1.100378

Palavras-chave:

DAP, Krigagem Indicativa, Regressão Espacial, Mapas de Probabilidade, Heterogeneidade

Resumo

A castanheira-da-Amazônia é uma espécie florestal de grande relevância para a conservação das florestas tropicais e como fonte de renda e alimentação para milhares de famílias agroextrativistas. Este estudo analisou a relação entre os atributos físico-químicos do solo e a distribuição espacial das castanheiras em um castanhal nativo no Amazonas. As amostras foram coletadas na Propriedade do Jutica – Tefé/AM, na camada superficial do solo (0-20 cm) de uma parcela permanente (300 x 300 m), seguindo uma amostragem sistemática com 60 pontos distribuídos a cada 50 m entre linhas e 30 m entre pontos. Todas as castanheiras com DAP ≥ 10 cm foram inventariadas, e os dados do solo foram avaliados por estatística descritiva e geoestatística. A Krigagem Indicativa foi aplicada para interpolação do DAP, separando árvores com DAP ≥ 50 cm e DAP < 50 cm. A regressão espacial foi realizada com o algoritmo Random Forest, e todas as análises foram conduzidas no software R. Os resultados indicaram um grau moderado de heterogeneidade nos atributos do solo. O modelo Random Forest gerou mapas de probabilidade que caracterizaram a distribuição espacial das castanheiras e identificaram as regiões mais propícias à ocorrência de indivíduos com diferentes classes de DAP. Os atributos mais seletivos foram cálcio, sódio, matéria orgânica, cobre, areia total e nitrogênio, evidenciando sua influência na seletividade ambiental da espécie.

Biografia do Autor

Luciana Jeferson de Moraes, Universidade Federal do Amazonas

Graduada em Engenharia Florestal pela Universidade do Estado do Amazonas - UEA (2013). Mestrado em Ciências Florestais e Ambientais pela UFAM (2021). MBA em Liderança e Gestão de pessoas (2019). Possui experiência com Assistência Técnica e Extensão Rural e Florestal no Estado do Amazonas, atuando principalmente nos seguintes temas: Produção florestal não-madeireiro; Educação ambiental; Produção de Mudas; Compostagem.

Jandresson Dias Pires , Instituto Federal da Bahia

Doutor em Estatística Aplicada e Biometria (UFV); Mestre em matemática (PROFMAT - UESB); pós-graduando em Estatística e Matemática Financeira pela Faculdade ÚNICA; pós-graduado lato sensu em Gestão e Docência na Educação Básica (UniSanta em parceria com o IFGE); Atualmente, é professor efetivo em Matemática (40H-DE) no Instituto Federal da Bahia (IFBA), Atuou (2007 - 2015) como professor de Matemática no Ensino Fundamental II e Ensino Médio em Barra do Choça e no Fundamental II (2011-2015) em Brumado, Coordenador Pedagógico (2014-2015) no Centro Educacional Professor José Xavier Amorim - Barra do Choça. Possui interesses de pesquisas voltados às seguintes temáticas: Estatística aplicada e Probabilidade, Geoestatística, Ciência de Dados, programação em R, Matemática Aplicada e Ensino.

Kátia Emídio da Silva, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa Amazônia Ocidental)

Possui graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Viçosa (1987), mestrado em Ciências Florestais/recuperação de áreas degradadas pela Universidade Federal de Viçosa (1992) e doutorado sanduiche em Ciências Florestais-Florística e Estrutura espacial de florestas tropicais, pela Universidade Federal de Viçosa e Universidade de Toronto-Canadá (2010). É pesquisadora da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa Amazônia Ocidental) desde 2001. Tem atuado nos seguintes temas: florística e estrutura espacial de florestas tropicais (Amazônia), Recursos florestais não madeireiros, com ênfase na Castanha-do-Brasil, silvicultura/recuperação de áreas degradadas/ caracterização da biodiversidade para uso múltiplo, e geoprocessamento. Desde fevereiro de 2022 é Chefe de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação da Unidade da Embrapa Amazônia Ocidental, em Manaus.

Santiago Linorio Ferreyra Ramos, Universidade Federal do Amazonas

Possui graduação em Ciências Agronômicas - Universidad Nacional de la Amazonia Peruana (2001), com mestrado em Ciências Florestais e Ambientais pela Universidade Federal do Amazonas (2008), Doutorado em Genética e melhoramento de plantas pela Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (ESALQ) - Universidade de São Paulo (USP) (2014) e Pós-Doutorado pelo Departamento de Ciências Florestais-ESALQ/USP (2016). Atualmente é professor da Universidade Federal do Amazonas (UFAM) no Instituto de Ciências Exatas e Tecnologia (ICET) com cede na cidade de Itacoatiara (AM). Responsável pelas disciplinas de Silvicultura e Sistemas Agroflorestais, Ecologia Agrícola, Fruticultura e Fruticultura Amazônica do curso de Agronomia. Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase na propagação de espécies florestais e palmeiras, cultivo in vitro, desenvolvimento e aplicação de marcadores moleculares no pré-melhoramento genético, genética de populações, diversidade genética, sistema reprodutivo, fluxo gênico, domesticação de plantas Amazônicas, melhoramento genético de plantas, manejo e conservação de Ecossistemas Tropicais, silvicultura e sistemas agroflorestais. Assim como Restauração de Áreas Degradadas, Sementes Florestais, Agrobiodiversidade, Agricultura Familiar.

Gerson Rodrigues dos Santos, Universidade Federal de Viçosa

Com formação primária e secundária na Rede Adventista de Educação (EDESSA), possui a seguinte formação: <=> Graduação em Matemática pelo Instituto Adventista de Ensino (1997); <=> Graduação em Ciências da Computação pela Universidade Ibirapuera (2001); <=> Lato-sensu em Administração de Sistemas de Informação pela Universidade Federal de Lavras - MG (2004); <=> Mestrado em Matemática e Estatística pela Universidade Vale do Rio Verde (2006); <=> Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2010); <=> Pós-Doutorado em Estatística Espacial pela Iowa State University - EUA (2014/2015). Atualmente é Professor da Universidade Federal de Viçosa - Campus Florestal, no Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - Matemática, com experiência em: Metodologia da Pesquisa Científica; Estatística Básica; Matemática Computacional; Recursos Computacionais; Probabilidade; Inferência Estatística; Processos Estocásticos; Geoestatística; Estatística Espacial e Ciência de Dados. Com experiência em Data Science (destaca-se Machine Learning em R e Júlia), Geoestatística (Clássica e FRK) e Recursos Computacionais (Latex, Programa R, Sweave e R-Markdown), dedica-se, principalmente, suas pesquisas em Geoestatística aplicada a: Dados geoespaciais; Geoprocessamento; Interpolação 4D; Sensoriamento Remoto; RPA (Remotely Piloted Aircraft) - SISVANT/Drones. Foi Bolsista CNPq de Pós-Doutorado no Exterior sendo a pesquisa desenvolvida no Department of Agricultural and Biosystems Engineering in Iowa State University - Ames - Iowa - USA.

Fernando De Souza Bastos, Universidade Federal de Viçosa

Professor Associado do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa (UFV), orientador do Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional (PROFMAT) e do programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria (PPESTBIO), com doutorado em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Atua na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Modelos de Regressão, Modelos de Seleção Amostral, Delineamento de Experimentos, Big Data, Programação em R, Criação de Relatórios Dinâmicos, Visualizações Gráficas, além de pesquisa em Educação Matemática e Estatística. Mantém uma página pessoal com publicações e divulgação científica em https://fsbmat-ufv.github.io/.

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Publicado

27-03-2026

Como Citar

Moraes, L. J. de, Pires , J. D., Silva, K. E. da, Ramos, S. L. F., Rodrigues dos Santos, G., & Bastos, F. D. S. (2026). SELETIVIDADE AMBIENTAL DA CASTANHEIRA-DA-AMAZÔNIA: MODELAGEM GEOESTATÍSTICA E RANDOM FOREST. Floresta, 56(1), e100378. https://doi.org/10.5380/rf.v56i1.100378

Edição

v. 56 n. 1 (2026)

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