Tomé, MargaridaBarreiro, Susana MiguelPhuong, Nguyen Thanh2024-06-202024-06-202021-10-29Phuong, N.T. Estimation of site index from environmental variables for eucalypt stands in Portugal. Lisboa: ISA-Universidade de Lisboa, 2021. Dissertação de Mestradohttp://hdl.handle.net/10400.5/31171Mestrado em Gestão da Floresta e dos Recursos Naturais no Mediterrâneo (Erasmus Mundus). Universidade de Lisboa, Instituto Superior de AgronomiaEucalypt (Eucalyptus globulus Labill.) is a fast-growing species native to Australia. It has been used for plantations in Portugal for several decades, where it has become one of the most widespread tree species. Due to the increasing wood demand by the pulp and paper companies, the eucalypt plantation areas have expanded across Portugal since the '60s. To support the strategic planning process and sustainable forest management, the site index concept is used to assess the eucalypt's productivity. This dissertation aims to develop four models to estimate the site index from the environmental factors classified into topographical, edaphic and climatic predictors and from the best subset of all predictors. The dataset consisted of 20,879 records from permanent plots, continuous inventory plots, and trial plots established in eucalypt plantations and measured for several rotations, up to three rotations. Multiple linear regression was used to determine the key factors affecting the site index and develop the models. The model developed with the best subset of all predictors was called the integrated model, which was subsequently applied to quantile regression. Quantile regression provided a comprehensive picture of the range of model coefficients at different quantiles of the outcomes. Finally, the integrated model, which explained 32.22% of the site index variation, was used to create the potential site index distribution map across Portugal for a 500 x 500m grid used in the Portuguese National Forest Inventory. The models developed in this study provided important information about the spatial distribution of eucalypt productivity and a helpful tool to assist forest management and planning.Eucalyptus globulus Labill. é uma espécie de crescimento rápido. Devido ao aumento da procura de madeira pelas empresas de pasta e papel, as áreas de plantação de eucalipto têm vindo a expandir-se em Portugal desde os anos 60. Para apoiar o processo de planeamento estratégico e gestão florestal sustentável, o conceito de índice de qualidade da estação é utilizado para avaliar a produtividade do eucalipto. Esta dissertação tem como objetivo desenvolver quatro modelos, a partir dos fatores ambientais classificados em preditores topográficos, edáficos e climáticos e do melhor subconjunto de todos os preditores, para estimar o índice de qualidade da estação. O conjunto de dados consistiu em 20.879 registos, provenientes de parcelas permanentes, parcelas de inventário florestal continuo e parcelas de ensaios experimentais estabelecidas em plantações de eucalipto e medidas ao longo de várias rotações, até três rotações. A regressão linear múltipla foi usada para determinar os principais fatores que afetam o índice de qualidade da estação e desenvolver os modelos. O modelo desenvolvido resultante do melhor subconjunto de todos os preditores foi denominado modelo integrado, o qual foi posteriormente utilizado emregressão quantílica. A regressão de quantis forneceu uma imagem abrangente da faixa de coeficientes do modelo em diferentes quantis dos resultados. Por fim, o modelo integrado, que explicou 32,22% da variação do índice de qualidade da estação, foi utilizado para criar o mapa de distribuição do índice de qualidade da estação do eucalipto em Portugal para a grelha de 500 x 500m utilizada no Inventário Florestal Nacional Português. Os modelos desenvolvidos neste estudo forneceram informações importantes sobre a distribuição espacial da produtividade do eucalipto e são uma ferramenta útil para auxiliar o planeamento e gestão florestal.engsite indexEucalyptus globulus Labill.multiple linear regressionquantile regressionenvironmental variablesíndice de qualidade da estaçãoregressão linear múltiplaregressão quantílicavariáveis ambientaismaster thesis203617207