O castanheiro é uma espécie com potencial para produzir madeira de qualidade e é utilizada para os usos mais nobres como são o folheado e o mobiliário maciço. O objetivo do presente trabalho foi modelar o crescimento em altura de povoamentos jovens de castanheiro de alto fuste para produção de madeira através do ajustamento e calibração de equações hipsométricas mediante métodos não lineares de efeitos mistos. Os dados utilizados para a estimação da relação hipsométrica (H-D) são provenientes de parcelas permanentes de povoamentos pertencentes a particulares, localizadas no concelho de Bragança e Vila Flor. Um total de oito (8) modelos não lineares foram testados sendo cinco (5) de dois parâmetros e três (3) de três parâmetros em dados agrupados ao nível da parcela. A escolha do modelo final foi efetuada com base nos valores de critério de informação de Akaike (AIC) e critério de informação Bayesiano (BIC) dos ajustamentos com o método de máxima verossimilhança (ML). A calibração foi feita mediante os métodos de Draudt, quartis e decis, selecionando as classes diamétricas em cada parcela. De acordo com as análises, os modelos de Wykoff 1 e Richards 1 obtiveram os melhores resultados em relação aos outros modelos analisados. A precisão dos modelos selecionados aumentou com a inclusão de co-variáveis dos povoamentos. Contudo, na seleção do modelo final optou-se por Richards 1a pela sua ligeira vantagem nos valores baixos de AIC e BIC. Este modelo final foi usado como referência para ajustar um modelo fixo generalizado cujo comportamento se aproximasse o mais possível deste. Dos modelos generalizados fixos já desenvolvidos para castanheiro em trabalhos anteriores, a equação de Patrício et al. (2019) para regime de talhadia foi a que forneceu estimativas mais próximas do modelo Richards 1a. A calibração pelo método de Draudt, com 1 em cada 9 árvores em parcelas de 3000 m2 e 1 em cada 5 árvores em parcelas de 500 m2, garante que a seleção da amostra de árvores pelo modelo NLME fornece estimativas superiores aos modelos generalizados fixos. O esforço de amostragem associado a esta opção é, no entanto, muito considerável e ainda mais se quisermos obter hdom. Com métodos que selecionam menos árvores ou de forma menos representativa das características das árvores por classe de diâmetro, verifica-se que os modelos NLME deixam de evidenciar uma clara superioridade em relação aos modelos generalizados de efeitos fixos, com a vantagem de que estes últimos são muito mais fáceis de aplicar pelo utilizador comum. Na hora de escolher um método de seleção é importante dar atenção ou refletir sobre a forma como ele se vai agilizar no terreno: se é mais ou menos fácil, se acarreta mais ou menos tempo de amostragem, se acarreta melhoria substancial na predição e custos adicionais.Sweet chestnut is a species with potential to produce quality wood and is used for the noblest uses such as veneer and solid furniture. The objective of the present work was to model the height of young high-forest of chestnut trees by adjusting and calibrating hypsometric equations using non-linear methods of mixed effects. The data used for the estimation of the hypsometric relationship (H-D) come from permanent plots of stands belonging to landowners, located in the municipality of Bragança and Vila Flor, Northern Portugal. A total of eight (8) nonlinear models were tested, five (5) of two parameters and three (3) of three parameters in data grouped at plot level. The choice of the final model was made based on the Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC) values of the maximum likelihood (ML) adjustments. The calibration was done using the Draudt, quartiles and deciles methods, selecting the diametric classes in each plot. According to the analyses, the Wykoff 1 and Richards 1 models obtained the best results compared to the other analyzed models. The accuracy of the selected models increased with the inclusion of covariates of the stands. However, Richards 1a was chosen for its slight advantage in the low AIC and BIC values when selecting the final model. This final model was used as a reference to adjust a generalized fixed model whose behavior was as close as possible to this one. Of the generalized fixed models already developed for chestnut trees in previous works, the equation of Patrício et al. (2019) for coppicing was the one that provided the closest estimates to the Richards 1a model. The Draudt method calibration, with 1 in 9 trees on 3000 m2 plots and 1 in 5 trees on 500 m2 plots, ensures that the selection of the sample of trees by the NLME model provides higher estimates than the generalized fixed models. The sampling effort associated with this option is, however, very considerable and even more so if we want to obtain hdom. With methods that select fewer trees or in a less representative way of the characteristics of trees by diameter class, it can be seen that the NLME models no longer show a clear superiority over the generalized fixed- effect models, with the advantage that the latter are much easier to apply by the common user. When choosing a selection method it is important to pay attention to or reflect on how it will speed up in the field: whether it is more or less easy, whether it entails more or less sampling time, whether it entails substantial improvement in prediction and additional costs.Os trabalhos levados a cabo para materialização desta dissertação de mestrado, foram financiados ao longo do tempo por vários projetos de investigação, nomeadamente um projecto de investigação do Programa AGRO, Projeto 267: “Sustainable management of chestnut forested areas in high-forest and coppice systems”; Projeto PTDC/AGRCFL/68186/ “Mixed forests: Modeling, dynamics and geographical distribution of productivity and carbon storage in mixed forest ecosystems in Portugal” financiado pela FCT e FDER-COMPET; Projeto GO_FTA “Florestação de Terras Agrícolas com + valor”, financiado pelo FEADER e pelo Estado Português, no âmbito da Ação 1.1 “Grupos Operacionais” integrado na Medida 1. «Inovação» do PDR2020- Programa de Desenvolvimento Rural do Continente; e o programa Verão com Ciência “Estágio de iniciação científica – Investigação de Montanha” (processo 27, 20/7/225), financiado através de fundos nacionais FCT/MCTES
