Disciplina Curricular

Modelação dos Recursos Florestais MRF

Mestrado Bolonha em Ciência de Dados em Agricultura, Alimentação, Floresta e Ambiente - M.CDAAFA 2022/2023

Contextos

Grupo: M.CDAAFA 2022/2023 > 2º Ciclo > Parte Escolar > OPTATIVAS > Optativas 1 Ano, 1 Sem. ( Opção 1 e Opção 2 )

Período:

Peso

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Os modelos da floresta, permitindo simular o crescimento das árvores e a dinâmica da estrutura e composição da floresta quando sujeita a diferentes tratamentos silvícolas e/ou condições ambientais, são ferramentas essenciais para apoiar as decisões de gestão florestal. Para serem utilizados na prática, os modelos têm que ser implementados em programas de computador, designados por simuladores da floresta, os quais podem representar diferentes níveis espaciais, desde um povoamento a uma área de gestão, uma paisagem ou mesmo todo um país ou continente. Anualmente, os simuladores fornecem informação sobre as características de cada um dos povoamentos incluídos no caso estudo, incluindo a estrutura e composição dos povoamentos, bem como para a toda a área quando apropriado e indicadores de gestão florestal sustentável para cada povoamento assim como para toda a área (e.g. biodiversidade, stocks de carbono).
O objetivo geral desta unidade curricular é que os alunos adquiram os conhecimentos básicos sobre modelos da floresta e os respetivos simuladores. Os objetivos específicos são que os alunos:
i) conheçam os dados que podem ser utilizados para a construção e validação de modelos florestais;
ii) compreendam os diferentes tipos de modelos florestais orientados para a gestão, desde os modelos de crescimento e produção tradicionais – incluindo modelos de povoamento, modelos de distribuição de diâmetros e modelos de árvore – até aos modelos de sucessão florestal (gap models) e aos modelos de base fisiológica (baseados em processos);
iii) conheçam as funções de crescimento, expressões matemáticas que podem ser usadas na modelação do crescimento iv) compreendam quais os principais fatores que determinam a produtividade de um sítio;
v) conheçam em detalhe exemplos dos principais tipos de modelos da floresta e se familiarizem com diversos simuladores florestais para diferentes escalas espaciais;
vi) aprendam as técnicas estatísticas mais utilizadas no desenvolvimento dos modelos de crescimento e produção tradicionais;
vii) percebam como se pode fazer a calibração de modelos de base fisiológica;
viii) se apercebam da importância de avaliar/validar os modelos da floresta e aprendam como esta avaliação pode ser feita.

Programa

Este curso assume que os alunos têm conhecimentos de Silvicultura, de Inventário Florestal e de Estatística (nível básico), em particular:
Silvicultura: noção de povoamento, de técnicas de condução dos povoamentos (desde a plantação/regeneração, aos desbastes, desramações, cortes de regeneração) e da teoria geral da intervenção produtiva (bases do crescimento e da produção). Os alunos devem consultar o material de estudo das UCs Silvicultura I e Silvicultura II ou um livro texto de Silvicultura.
Inventário Florestal: conhecimento das variáveis da árvore e do povoamento, com particular ênfase para as medidas da densidade do povoamento. Os alunos podem consultar o material da UC do 1º ciclo Inventário Florestal (https://fenix.isa.ulisboa.pt/courses/iflore-564938523283921) ou os powerpoints de revisão disponíveis no site da UC de Modelação dos Recursos Florestais.
Estatística: conhecimentos de estatística descritiva, funções densidade de probabilidade, regressão linear.

O curso está organizado em 8 módulos/capítulos:
1. Introdução aos modelos e simuladores florestais como suporte à gestão florestal num contexto de alterações globais
1.1. Porque são os modelos e simuladores da floresta necessários?
1.2. Evolução da silvicultura e da gestão florestal
1.3. Componentes dos modelos e simuladores da floresta
1.4. Evolução dos modelos da floresta e respetiva tipologia
1.5. Os modelos da floresta atuais e a gestão florestal sustentável
1.6. A base de dados FORMODELS
1.7. O website FCTOOLS e a plataforma sIMfLOR
1.8. Modelos da floresta, simuladores da floresta e sistemas de apoio à decisão em gestão florestal
1.9. Simuladores da floresta a diferentes escalas espaciais
2. Dados para a construção e validação de modelos da floresta
2.1. Parcelas permanentes e de intervalo (semi-permanentes)
2.2. Parcelas temporárias
2.3. Inventário florestal contínuo
2.4. Análise do tronco total e parcial
3. Relações alométricas e funções de crescimento
3.1. Relações alométricas
3.2. Funções empíricas versus funções de crescimento com fundamento biológico
3.3. Funções de crescimento teóricas: Lundqvist-Korf, Richards, Hossfeld IV, outras
3.4. A decomposição das funções de crescimento de acordo com Zeide
3.5. Modelação simultânea de vários indivíduos (árvores ou povoamentos)
3.6. Formulação de funções de crescimento sem a idade explícita
4. Produtividade da floresta
4.1. Produtividade da floresta e sua manipulação
4.2. Avaliação da produtividade da estação: avaliação direta e indireta, curvas de classe de qualidade e modelos de estimação do índice de qualidade da estação
5. Análise detalhada de alguns modelos e simuladores da floresta
5.1. O simulador da floresta standsSIM
5.2. Modelos de povoamento: GLOBULUS
5.3. Modelos de povoamento com simulação da distribuição de diâmetros: PBRAVO
5.4. Modelos de árvore individual: SUBER e AllTreeSpecies no standsSIM
5.5. Modelo de base fisiológica orientado para a gestão: 3PG
5.6. O simulador da floresta Europeia EFISCEN
6. Estatística aplicada ao desenvolvimento de modelos da floresta
6.1. Instalar o R e o RStudio
6.2. Leitura e manipulação de ficheiros de dados
6.3. Regressão linear
6.4. Regressão não linear
6.5. Regressão logística
7. Calibração do modelo 3PG
7.1. Seleção dos dados para calibrar e validar o modelo
7.2. A importância de uma caraterização precisa dos locais dos dados
7.3. Pesquisa bibliográfica de valores para os parâmetros observados
7.4. Identificação de dados para a obtenção dos valores dos parâmetros estimados com base em estatística
7.5. Determinação dos restantes parâmetros por tunning
8. Avaliação/validação de modelos
8.1. Aspetos teóricos relacionados com a construção do modelo
8.2. Lógica da estrutura do modelo do ponto de vista biológico
8.3. Caraterização dos erros do modelo: enviesamento e precisão, eficiência de modelação, tendências nos erros do modelo, testes estatísticos

Métodos de ensino e avaliação

Métodos de ensino:
O curso usa uma combinação de métodos de ensino que inclui aulas teóricas, ensino baseado em discussão alunos-docentes, análise da resolução de exercícios pelos docentes, resolução de exercícios pelos estudantes, casos-estudo a resolver pelos alunos (individual ou em grupo). No caso das aulas teóricas os alunos terão acesso antecipado ao material de estudo e a aula será centrada na discussão do tema, mais do que na sua exposição.
Avaliação:
Os alunos serão avaliados no final de cada capítulo, podendo a avaliação ser de vários tipos: desenvolvimento de uma questão, resolução de um exercício, desenvolvimento de um caso estudo ou projeto, ou combinações de alguns desses métodos de avaliação. A avaliação terá lugar no início da semana a seguir aquela em que o capítulo foi dado por concluído. Sendo os capítulos 8, a classificação final será a média das 7 classificações mais elevadas.
Alternativamente, os alunos poderão ser avaliados em exame final.

Disciplinas Execução

2022/2023 - 1º semestre