ASPECTOS DA DETERMINAÇÃO DO VOLUME DE MADEIRA DO FUSTE DE ÁRVORES DE Eucalyptus grandis Hill ex Maiden

Foram comparados os valores dos volumes comerciais de madeira dos fustes de árvores abatidas, de Eucalyptus grandis, aos 10 anos de idade calculados pelas fórmulas de Smalian, Huber, Newton e Pressler Modificada - esta raramente utilizada no Brasil com os volumes reais obtidos por imersão em água. Os resultados não diferiram significativamente entre si

DETERMINAÇÃO DE EQUAÇÕES PARA QUANTIFICAÇÃO DA BIOMASSA DA COPA DE ÁRVORES DE Eucalyptus saligna AOS 22 ANOS

O principal · objetivo deste trabalho foi avaliar o peso total e parcial de copas de árvores de Eucalyptus saligna Smith, com 22 anos de idade, atraves de equações estimadas por análise de regressão. Os autores concluíram que, dentre as equações logarítmicas e não logarítmicas testadas, os melhores resultados para estimativa do peso da matéria seca dos ramos mortos (psrm), de ramos vivos (psrv), de folhas (psf) e de copa (psc) foram obtidos com as equações correspondentes ao modelo de Shumacher-Hall. Todavia, a capacidade estimadora da equação logarítmica em função apenas do diâmetro à altura do peito levou a bons resultados e pode ser utilizada ante a relativamente maior facilidade de aplicação

SELEÇÃO DE MODELOS PARA ESTIMAR A BIOMASSA DE TRONCO, FOLHAS E RAMOS DE ÁRVORES DE Eucalyptus grandis AOS SETE ANOS DE IDADE NA REGIÃO DE BOTUCATU - SP

Em plantações experimentais foram amostradas 156 árvores de E. grandis com 7 anos de idade, visando selecionar o melhor modelo para determinações de biomassa de tronco, folhas e ramos. Foram extraídos discos de madeira em 125 árvores, na base (0%), 25%, 50%, 75% e 100% da altura comercial, os quais foram processados em laboratório para determinações da densidade básica da madeira e da densidade da casca. Em outras 31 árvores foram pesados separadamente todos os ramos e folhas, e coletar as amostras para a determinação das relações de peso entre matéria seca e matéria verde. Sete modelos de regressão, em função de DAP e altura total, foram testados para estimar os pesos totais de matéria seca de tronco total com e sem casca, tronco comercial com e sem casca, folhas, ramos e copa. O modelo selecionado para tais estimativas de biomassa foi o de Schumacher-Hall na forma logarítmica

DETERMINAÇÃO DE MODELOS PARA ESTIMATIVAS DE BIOMASSA DO TRONCO E DA COPA DE Acacia mangium

Foram amostradas 152 árvores de A. mangium Willd em plantações experimentais com 94 meses de idade, em Botucatu, Estado de São Paulo, objetivando selecionar modelos para determinações de biomassa de tronco, folhas e ramos. Em 125 das árvores amostradas foram coletadas secções transversais dos troncos na base (0%) e a 25%, 50%, 75% e 100% da altura comercial, as quais foram processadas em laboratório para determinações da densidade básica da madeira e da densidade da casca. Em outras 27 árvores foram pesados separadamente ramos e folhas, e coletadas amostras para determinação das relações de peso entre matéria seca e matéria verde. Sete modelos de regressão, em função de DAP com casca (di) e altura total (hi), foram testados para estimar: peso total de matéria seca do tronco com casca, peso total de matéria seca de folhas, peso total de matéria seca de ramos e peso total de matéria seca da copa. O modelo selecionado para as estimativas de biomassa (Wi) do tronco com casca e dos ramos., foi o de Mey~r, modificado (wi= β0 + β1di + β2di- + β3dihi+ β4di 2hi+ ε), e para as de biomassa das folhas e da copa foi o de Schumacher-Hall (ln wi, = β0 + β1 1n di + β2 1n hi, + ε)

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost