Seleção de modelos espaciais para a relação hipsométrica sob um enfoque bayesiano

Visando reduzir custos e tempo, muitas vezes, nas parcelas de um inventário florestal, apenas algumas árvores têm suas alturas medidas, sendo necessário estimar a altura das demais. Para isso é comum o uso de modelos de regressão relacionando altura e o diâmetro à altura do peito. No entanto, a suposição de independência dos erros em um modelo de regressão nem sempre é razoável, uma vez que para medidas feitas em pontos próximos entre si, espera-se que as alturas tenham valores parecidos (alta correlação espacial). Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo, comparar, sob o enfoque bayesiano, quatro modelos de regressão para relação hipsométrica, sendo dois deles comumente utilizados na literatura e outros dois modelos correspondentes aos dois primeiros adicionados de uma componente espacial (descrevendo a autocorrelação espacial), para um plantio de Pinus sp da Floresta Nacional de Ipanema - SP. Dos modelos ajustados o modelo que se mostrou com melhor desempenho foi o modelo com componente espacial e tendência quadrática em relação ao dap.