O objetivo da pesquisa foi analisar a fitossociologia e diversidade florística de um trecho de floresta ombrófila densa localizada na Amazônia Oriental. Com o método sistémico foram alocadas 5 parcelas de 1 ha, distanciadas em 0,5 km entre si, em um transecto de 5 km de comprimento por 0,3 km de largura. Parâmetros fitossociológicos foram utilizados para a estrutura horizontal e vertical. Inventariados 965 indivíduos, com DAP ≥ 20 cm, classificados em 35 famílias e 92 espécies arbóreas. A fórmula de Sturges Determinou 11 classes de DAP, formando um “J” investido. O índice de diversidade de Shannon foi de 2,39 nats ind-1 e o Índice de similaridade de Jaccard foi igual ou acima de 0,33. As famílias mais representativas na área de estudo foram a Fabaceae (232), Lecythidaceae (143), Sapotaceae (132), e as espécies com maiores valores na análise de valor de importância são Pouteria guianensis Aubl. (12,24 %), Licania paraensis (10,41 %) e Guatteria poeppigiana Mart. (10,10 %).
O presente trabalho foi realizado numa área de floresta plantada no município de Porto Grande-AP, com objetivo de realizar o ajuste de equações hipsométricas de um povoamento clonal de Eucalyptus sp. Foram utilizadas para esse trabalho dados provenientes de cubagem rigorosa obtidos pela aplicação da fórmula de Smalian, das quais foram coletadas diâmetro a 1,30m do solo (DAP), Altura Total (Ht). O processo de amostragem foi sistemático. Foram abatidas 1.130 árvores com o dap variando de 8 a 30 cm e altura de 11 a 34m. Para o ajuste, foram selecionado 7 modelos (5 aritméticos e 2 logarítmicos) realizada a comparação entre modelos para definir a escolha do melhor modelo a ser aplicado para as estimativas do altura de árvores do povoamento. Os referidos modelos testados foram Linha Reta, Azevedo (1999), Hericksen, Hiperbólica, Parabólico, Ln Stoffels, Ln Cutis. Os critérios estatísticos adotados para escolha da melhor equação a ser aplicado foram: Coeficiente de determinação ajustado (Raj²), erro padrão da estimativa (Sxy), DMP%= Desvio médio padrão percentual, FCM= fator de correção de Meyer para corrigir os modelos logarítmicos. Os modelos de Linha Reta e Parabólico, apresentaram valores estatisticamente superiores aos restantes do modelos testados.
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