| Resumo: | O Site Index é um indicador da produtividade florestal que, no caso da espécie Eucalyptus globulus, corresponde à altura dominante dos povoamentos à idade de referência de 10 anos. O presente trabalho consiste num estudo de predição do Site Index para essa espécie, em função de parâmetros edafo-climáticos, aplicando métodos da análise estatística multivariada a um conjunto de observações recolhidas em Portugal. Os métodos estatísticos usados convencionalmente não são robustos, no sentido em que são muito sensíveis a observações discordantes (outliers) e a outros afastamentos dos pressupostos dos modelos, pelo que podem conduzir a resultados distorcidos. Atualmente existem versões alternativas robustas, mas não estão muito divulgadas na investigação florestal. No estudo aplicaram-se os métodos convencionais seguidos das respetivas versões robustas e exploraram-se diferenças nos resultados. De entre as variáveis ambientais relacionadas com o Site Index, identificaram-se as que mais contribuem para explicar a variabilidade das observações, aplicando Análise de Componentes Principais. Um fator caraterizado por variáveis climáticas (o deficit-hídrico), distinguiu claramente dois grupos de indivíduos que foram caraterizados pela Análise de Agrupamentos. O grupo com deficithídrico encontra-se em regiões cujas condições climáticas se traduzem em deficiente disponibilidade da água para potenciar o crescimento das plantas, enquanto o grupo sem deficit-hídrico surge em regiões onde a disponibilidade de água não é limitante para o crescimento. Para cada grupo, a dependência do Site Index relativamente às variáveis ambientais foi modelada por Regressão Linear em Componentes Principais, para superar as dificuldades decorrentes da correlação entre diversas dessas variáveis. Do ponto de vista da modelação, o trabalho não conduziu a avanços relevantes em relação às publicações existentes, mas ainda permitiu identificar as variáveis climáticas que, em cada grupo, mais contribuem para a distribuição do Site Index e evidenciar os benefícios da utilização de métodos robustos.
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