Diametric distribution of species in a tropical rain forest in southern of Rio de Janeiro State, Brazil

Authors

  • Vinicius Costa Cysneiros Universidade Federal do Paraná
  • Thiago de Azevedo Amorim Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Joaquim de Oliveira Mendonça Júnior Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Tatiana Dias Gaui Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Juan Carlos Resende de Moraes Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Denise Monte Braz Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Sebastião do Amaral Machado Universidade Federal do Paraná

DOI:

https://doi.org/10.4336/2017.pfb.37.89.1070

Keywords:

Atlantic Forest, Density probability functions, Modeling

Abstract

The goal of this study was to evaluate the performance and select probability density functions to describe the diametric distributions of the forest community and the main three species in a tropical rain forest in southern of Rio de Janeiro State. We tested the functions: Normal, Normal Log, Beta, Gamma, Sb Johnson and Weibull. Adjustments were carried out using Solver tool (MSExcel®) which uses the reduced linear gradient algorithm, optimizing the functions parameters. Value D Kolmogorov-Smirnov and estimation of standard error (Syx%) were evaluate to select the best model. In general, Sb Johnson and Weibull functions presented better statistics adjustment and greater precision in the estimates. Even representing the reality of the distribution, the smaller class intervals did not provide better adjustments, more precise estimates being provided by the larger ranges and smaller classes.

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Published

2017-03-31

How to Cite

CYSNEIROS, Vinicius Costa; AMORIM, Thiago de Azevedo; MENDONÇA JÚNIOR, Joaquim de Oliveira; GAUI, Tatiana Dias; DE MORAES, Juan Carlos Resende; BRAZ, Denise Monte; MACHADO, Sebastião do Amaral. Diametric distribution of species in a tropical rain forest in southern of Rio de Janeiro State, Brazil. Pesquisa Florestal Brasileira, [S. l.], v. 37, n. 89, p. 1–10, 2017. DOI: 10.4336/2017.pfb.37.89.1070. Disponível em: https://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1070. Acesso em: 11 may. 2024.

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