Catalogue of the type-specimens of Bolitophilidae, Diadocidiidae and Ditomyiidae (Diptera, Bibionomorpha) in the Natural History Museum, London

Catalogue of the type-specimens of Bolitophilidae, Diadocidiidae and Ditomyiidae (Diptera, Bibionomorpha) in the Natural History Museum, London. A commented list of the types of three families of Bibionomorpha - Bolitophilidae, Diadocidiidae and Ditomyiidae - housed at the Natural History Museum (London) is provided. This includes four holotypes and one paratype of five species of Bolitophilidae; one paratype and three syntypes of two species of Diadocidiidae; and 17 holotypes, 91 paratypes, four lectotypes, and fourteen paralectotypes of 38 species of Ditomyiidae. Lectotypes are designated for the Neotropical species of the ditomyiids Australosymmerus (Melosymmerus) bisetosus Edwards, 1940 and A. (M.) pediferus Edwards, 1940.

Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall por diferentes algoritmos, bem como a aplicação de redes neurais artificiais para estimação do volume de madeira de eucalipto em função do diâmetro a 1,30 m do solo (DAP), da altura total (Ht) e do clone. Foram utilizadas 21 cubagens de povoamentos de clones de eucalipto com DAP variando de 4,5 a 28,3 cm e altura total de 6,6 a 33,8 m, num total de 862 árvores. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado nas formas linear e não linear, com os seguintes algoritmos: Gauss-Newton, Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, Simplex, Hooke-Jeeves Pattern, Rosenbrock Pattern, Simplex, Hooke-Jeeves e Rosenbrock, utilizado simultaneamente com o método Quasi-Newton e com o princípio da Máxima Verossimilhança. Diferentes arquiteturas e modelos (Multilayer Perceptron MLP e Radial Basis Function RBF) de redes neurais artificiais foram testados, sendo selecionadas as redes que melhor representaram os dados. As estimativas dos volumes foram avaliadas por gráficos de volume estimado em função do volume observado e pelo teste estatístico L&O. Assim, conclui-se que o ajuste do modelo de Schumacher e Hall pode ser usado na sua forma linear, com boa representatividade e sem apresentar tendenciosidade; os algoritmos Gauss-Newton, Quasi-Newton e Levenberg-Marquardt mostraram-se eficientes para o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall, e as redes neurais artificiais apresentaram boa adequação ao problema, sendo elas altamente recomendadas para realizar prognose da produção de florestas plantadas.