Despite our intuition, birds are no smaller than mammals when the constraints of a flying body plan are taken into account. Nevertheless, the largest mammals are ten times the mass of the largest birds. Allometric equations generated for anseriforms and ratites suggest mid-shaft femur circumference is the best measure to use in estimating avian body mass. The small sample size of extant ratites makes mass estimate extrapolation to larger extinct species inaccurate. The division of ratites into cursorial and graviportal groups is supported. Aepyornithids do not show atypical femoral shaft asymmetry. New and more accurate estimates of egg masses, and separate male and female body masses for sexually-dimorphic ratites are generated. Egg mass scaling exponents for individual bird orders differ from that Aves as a whole, probably due to between-taxa effects. Ratite egg mass does not scale with the same exponent as other avian orders, whether kiwi are included or excluded. Total clutch mass in ratites, however, scales similarly to egg mass in other birds, perhaps as a consequence of the extreme variation in ratite clutch size. Kiwi and elephant bird eggs are consistent with the allometric trend for ratites as a whole, taking clutch size into account. Thus kiwi egg mass is probably an adaptation for a precocial life history, not a side effect of their being a dwarfed descendant of a moa-sized ancestor. Relatively small body size in ancestral kiwis is consistent with a trans-oceanic dispersal to New Zealand in the Tertiary, as suggested by recent molecular trees. This implies multiple loss of flight in Tertiary ratite lineages, which is supported by biogeographic, molecular, paleontological, and osteological evidence, but which is not the currently prevailing hypothesis. / Dissertation

<p> This study assessed biomass and carbon (C) allocation in a chronosequence of four White pine (Pinus strobus L.) plantation forests planted in 2002 (WPP02), 1989 (WPP89), 1974 (WPP74), and in 1939 (WPP39), in southern Ontario, Canada. A plotbased inventory and destructive tree sampling were conducted in 2004 to assess allocation of oiomass and C in ecosystem components, as well as allometry of tree biomass. Seasonal and annual patterns of litter and branch fall were also determined.</p> <p>Individual tree biomass components as well as sapwood area have strong site specific allometric relationships with tree diameter. Except for foliage biomass, strong single allometric equations could also be obtained across all sites and stand ages. Whereas allometry of individual tree components may be affected by site conditions and stand age, total tree biomass solely depended on tree diameter. This suggests that total biomass of White pine may be predicted from single allometric equations with DBH as input variable across sites and even across regions.</p> <p>Relative partitioning of tree biomass components was strongly related to tree age. Stem biomass gains major importance with increasing tree age at the cost of all other components comprising 69% of total tree biomass after 65 years. Whereas site conditions influenced the absolute amount of biomass and allometry of individual tree components, they did not affect their relative partitioning </p> <p> Only biomass of trees, woody debris, and small roots (2-5mm) showed agerelated patterns by increasing with greater stand age. Increase in tree biomass was highest during the early decades after establishment and after thinning practices. </p> <p> C storage in forest floor was 0.8, 7.5, 5.4, and 12.1 t C ha⁻¹ and C content in mineral soil was 37.2, 33.9, 39.1, and 36.7 t C ha⁻¹ at WPP02, WPP89, WPP74, and WPP39, respectively. Biomass of roots < 5mm was 0.3, 6.0, 8.9, and 7.5 t ha⁻¹ at WPP02, WPP89, WPP74 and WPP39, respectively. Annual litter fall was age independent with 5, 3 and 4 t ha⁻¹ y⁻¹ at WPP89, WPP74, and WPP39, whereas branch fall increased with age and basal area to 0.007, 0.17, and 1.38 t ha⁻¹ y⁻¹ at WPP89, WPP74, and WPP39, respectively. Average total tree biomass was 0.4, 67, 122, and 547 kg per tree with an uncertainty of less than 1, 5, 3, and 1 % at WPP02, WPP89, WPP74 and WPP39, respectively. Belowground to aboveground tree biomass ratio was 0.35, 0.19, 0.14, and 0.17 forWPP02, WPP89, WPP74, and WPP39, respectively, which suggests a considerable amount of C stored in root biomass. Above and below ecosystem C increased with an average rate of 1.9 and 0.5 t C ha⁻¹ y⁻¹ across the chronosequence, reaching 122 and 66 t C ha⁻¹ y⁻¹ respectively at age 65. Total net ecosystem C accumulation between age 2 and 65 was 147 t C ha⁻¹. Inventories limited to stem biomass may underestimate total tree biomass by up to 3 5% and total ecosystem C by up to 62%.</p> <p> Thus, estimations of C storage in forest ecosystems should include all above and belowground C pools, and its accuracy may be improved by predicting total treebiomass with allometric equations related to stand age and tree diameter.</p> / Thesis / Master of Science (MSc)

O Brasil produz cerca de 340 mil toneladas de óleo-de-palma. A maior parte provém do território paraense que representa cerca de 90% da produção nacional de óleo-de-palma, com 160 mil hectares plantados em função da aptidão edafoclimática da região que possui condições favoráveis para o desenvolvimento da cultura. Diante da relevância desta cultura, os estudos aqui realizados foram conduzidos com o objetivo de fornecer informações sobre os aspectos fisiológicos, quantificação de biomassa, estoque de carbono e balanço nutricional em plantios de palma-de-óleo com 3, 4, 5, 6 e 7 anos de idade. As investigações aqui relatadas são divididas em quatro capítulos. No primeiro capítulo o objetivo foi estudar as respostas das trocas gasosas em plantações de palma-de-óleo das variedades Deli x Ghana e Compacta x Ghana com 6 e 7 anos de idade, nas condições edafoclimáticas do município de Mojú – PA. O segundo capitulo consiste na quantificada a biomassa das plantas de palma-de-óleo pelo método destrutivo bem como a obtenção de variáveis biométricas de fácil mensuração para o ajuste de equações alométricas específicas e regionais para estimar a biomassa aérea das plantas. A vantagem do desenvolvimento dessa ferramenta (equação) é a economia de tempo, energia e recursos. Pois nas próximas estimativas de biomassa não se faz necessária amostragem destrutiva das plantas. Com a obtenção da biomassa seca da palma-de-óleo o terceiro capitulo foi verificado o potencial da cultura na fixação de carbono em sua biomassa, como quantificar o estoque de carbono no sistema planta, solo e serapilheira. Por fim, o quarto capítulo verificou o conteúdo de nutrientes no solo, na serapilheira e na planta em diferentes compartimentos, finalizando com o balanço de macronutrientes no sistema solo-planta, em plantios de palma-de-óleo, com 3 a 7 anos de idade. No estudo das respostas das trocas gasosas, as plantas de palma-de-óleo com seis anos de idade, apresentaram maiores valores para a condutância estomática, transpiração e a eficiência instantânea da carboxilação (EiC) em relação as plantas com 7 anos de idade para as variedades Deli x Ghana e Compacta x Ghana. Nas condições edafoclimáticas da região, a variedade Compacta x Ghana, somado às suas características genéticas, apresentou maior capacidade de realizar fotossíntese quando comparado a variedade Deli x Ghana. Ficou evidenciado que é possível expressar a biomassa seca total da espécie (Elaeis guineensis Jacq.), com 3 a 7 anos de idade por meio de equações de regressão, utilizando variáveis independentes de fácil obtenção. A concentração de carbono (C) na biomassa das plantas foi de 55,2%, apresentando um estoque de carbono total no sistema (solo+serapilheira+ planta) de 71,16 Mg C ha-1 em plantios com até 7 anos de idade. E finalizando o estudo com balanço de macronutrientes no sistema, onde os plantios de palma-de-óleo apresentaram um balanço positivo para todos os elementos, exceto para o potássio que apresentou saldo negativo nos plantios com 6 e 7 anos de idade. Pode-se afirmar que o manejo realizado nos plantios de palma-de-óleo em Mojú-PA, não exaurem o solo. / Brazil produces about 340 thousand tons of palm oil. Most of them come from the territory of Para, which accounts for about 90% of the national palm oil production, with 160,000 hectares planted according to the soil and climate of the region, which has favorable conditions for the development of the crop. Considering the relevance of this culture, the studies carried out were conducted with the objective of providing information on the physiological aspects, quantification of biomass, carbon stock and nutritional balance in oil palm plantations with 3, 4, 5, 6 and 7 years old. The investigations reported here are divided into four chapters. In the first chapter the objective was to study the gas exchange responses in oil palm plantations of the Deli x Ghana and Compacta x Ghana varieties at 6 and 7 years of age, under the edaphoclimatic conditions of the municipality of Mojú - PA. The second chapter consists of quantifying the biomass of the oil palm plants by the destructive method as well as the obtaining of easy-to-measure biometric variables for the adjustment of specific allometric and regional equations to estimate the aerial biomass of the plants. The advantage of developing this tool (equation) is the saving of time, energy and resources. For the next estimates of biomass do not require destructive sampling of plants. With the obtaining of the dry biomass of the oil palm the third chapter was verified the potential of the culture in the fixation of carbon in its biomass, how to quantify the carbon stock in the plant system, soil and litter. Finally, the fourth chapter verified the nutrient content in soil, litter and plant in different compartments, ending with the macronutrient balance in the soil-plant system, in palm oil plantations, from 3 to 7 years of age. In the study of gas exchange responses, six-year-old oil palm plants presented higher values for stomatal conductance, transpiration and instantaneous carboxylation efficiency (EiC) compared to 7-year-old plants for the varieties Deli x Ghana and Compacta x Ghana. In the edaphoclimatic conditions of the region, the Compacta x Ghana variety, added to its genetic characteristics, showed a greater capacity to perform photosynthesis when compared to the Deli x Ghana variety. It was evidenced that it is possible to express the total dry biomass of the species (Elaeis guineensis Jacq.), With 3 to 7 years of age by means of regression equations, using independent variables easily obtainable. The concentration of carbon (C) in plant biomass was 55.2%, presenting a total carbon stock in the system (soil + litter + plant) of 71.16 Mg C ha-1 in plantations up to 7 years of age. At the end of the study with a macronutrient balance in the system, where the oil palm plantations presented a positive balance for all the elements, except for the potassium that presented negative balance in the plantations with 6 and 7 years of age. It can be affirmed that the management carried out in the palm-oil plantations in Mojú-PA, does not exhaust the soil.

A imprecisão das estimativas de carbono estocado em florestas naturais no ciclo global de carbono vem criando uma demanda de desenvolvimento e padronização de métodos indiretos para modelagem deste ciclo e de emissões de CO2 provenientes de mudanças de uso da terra e florestas. O trabalho teve como objetivo estabelecer as relações empíricas existentes entre a biomassa e o estoque de carbono de uma Floresta Ombrófila Mista (FOM) e os dados ópticos provenientes de sensores remotos de média resolução espacial (ASTER, LiSSIII e TM) por meio de análise de regressão. Além disso, criou-se um cenário hipotético de Redução de Emissões por Desmatamento, Degradação Florestal e Aumento de Estoque de Carbono (REDD+). O estudo foi desenvolvido na Estação Experimental de São João do Triunfo, no estado do Paraná. As equações de regressão envolveram como variáveis dependentes (y): a biomassa e o carbono florestal, obtidos indiretamente do inventário florestal contínuo do Programa de Pesquisas Ecológicas de Longa Duração (PELD), e como variáveis independentes (x) as bandas espectrais e os índices de vegetação (IV). O tratamento estatístico envolveu a análise da matriz de correlação (r) entre as variáveis x e y; a análise de regressão linear simples, não linear e múltipla, com as seguintes estatísticas: R², R²aj., Syx, Syx% e dispersão dos resíduos, Por fim, elaboraram-se mapas temáticos para estas variáveis biofísicas. Como as correlações (r) entre as variáveis biofísicas e espectrais do sensor ASTER (15m) foram baixas, a imagem foi degradada para 30m e 45m. Na resolução de 30m, o uso dos dados ASTER foi superior ao seu uso na resolução original. Não houve diferenças significativas nos valores de r entre o uso das bandas ou dos IVs para predizer as variáveis biofísicas. Regressões lineares simples se mostraram mais adequadas do que as regressões não lineares (exponenciais e logarítmicas) e múltiplas para estimar as variáveis biofísicas, apresentando erros inferiores aos estabelecidos nas campanhas de inventários tradicionais (α < 5%). Os mapas gerados a partir do sensor ASTER 30m foram mais fidedignos ao retratar a distribuição espacial destas variáveis na área de estudo devido à alta correspondência destes com os valores observados no inventário (PELD). Assim, a equação de regressão de carbono florestal a partir do ASTER foi usada na criação do projeto REDD+. A estimativa de biomassa e de carbono florestal da FOM mediante uso de dados de sensores ópticos foi adequada, com possibilidades de ser expandida para extensas áreas. A metodologia, portanto, se mostrou apropriada para ao monitoramento, relatório e verificação de estoques de carbono em florestas. / The imprecision of the estimates of carbon stock in natural forests in the global carbon cycle has created a demand for development and standardization of indirect methods for modeling this cycle and CO2 emissions from land use change and forestry. The work had as objective to establish empirical relationships between biomass and carbon stock of an Araucaria Forest (FOM) and medium spatial resolution remote sensing data (ASTER, and LiSSIII TM) through regression analysis. In addition, we created a hypothetical scenario of Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation and Enhanced Carbon Stocks (REDD+). The study was developed at the Experimental Station of São João do Triunfo, state of Paraná. The regression analysis involved the forest biomass and forest carbon obtained from continuous forest inventory of the Long Term Ecological Research Program (LTER) as dependent variables (y) and spectral bands and vegetation indices (VIs) as independent variables (x). The statistical analysis comprised correlation analysis (r) between the variables x and y; regression analysis from linear, nonlinear and multiple regressions with the following statistics: R², R²adj, Syx, Syx% and residual dispersion. Furthermore thematic maps were made. Correlations between the biophysical variables and the spectral ASTER data were weak therefore ASTER was scaling up to 30m and 45m. The resolution of 30m, using ASTER data was higher than its use in the original resolution. There were not significant differences in r values between use of bands or VIs to predict the biophysical variables. Linear regressions were more suitable than nonlinear regressions (exponential and logarithmic) and multiple to estimate the biophysical variables, with errors lower than established in traditional inventories campaigns (α <5%). Maps generated from ASTER 30m were more reliable in portraying the spatial distribution of these variables in the study area due to the high correlation of these with the values observed in the inventory (LTER). Thus, the forest carbon equation from ASTER data was used in the creation of REDD+. The estimated biomass and forest carbon by using optical sensors data was adequate, with possibilities to be expanded to large areas. The methodology thus proved suitable for the monitoring, reporting and verification of carbon stocks in forests.

A imprecisão das estimativas de carbono estocado em florestas naturais no ciclo global de carbono vem criando uma demanda de desenvolvimento e padronização de métodos indiretos para modelagem deste ciclo e de emissões de CO2 provenientes de mudanças de uso da terra e florestas. O trabalho teve como objetivo estabelecer as relações empíricas existentes entre a biomassa e o estoque de carbono de uma Floresta Ombrófila Mista (FOM) e os dados ópticos provenientes de sensores remotos de média resolução espacial (ASTER, LiSSIII e TM) por meio de análise de regressão. Além disso, criou-se um cenário hipotético de Redução de Emissões por Desmatamento, Degradação Florestal e Aumento de Estoque de Carbono (REDD+). O estudo foi desenvolvido na Estação Experimental de São João do Triunfo, no estado do Paraná. As equações de regressão envolveram como variáveis dependentes (y): a biomassa e o carbono florestal, obtidos indiretamente do inventário florestal contínuo do Programa de Pesquisas Ecológicas de Longa Duração (PELD), e como variáveis independentes (x) as bandas espectrais e os índices de vegetação (IV). O tratamento estatístico envolveu a análise da matriz de correlação (r) entre as variáveis x e y; a análise de regressão linear simples, não linear e múltipla, com as seguintes estatísticas: R², R²aj., Syx, Syx% e dispersão dos resíduos, Por fim, elaboraram-se mapas temáticos para estas variáveis biofísicas. Como as correlações (r) entre as variáveis biofísicas e espectrais do sensor ASTER (15m) foram baixas, a imagem foi degradada para 30m e 45m. Na resolução de 30m, o uso dos dados ASTER foi superior ao seu uso na resolução original. Não houve diferenças significativas nos valores de r entre o uso das bandas ou dos IVs para predizer as variáveis biofísicas. Regressões lineares simples se mostraram mais adequadas do que as regressões não lineares (exponenciais e logarítmicas) e múltiplas para estimar as variáveis biofísicas, apresentando erros inferiores aos estabelecidos nas campanhas de inventários tradicionais (α < 5%). Os mapas gerados a partir do sensor ASTER 30m foram mais fidedignos ao retratar a distribuição espacial destas variáveis na área de estudo devido à alta correspondência destes com os valores observados no inventário (PELD). Assim, a equação de regressão de carbono florestal a partir do ASTER foi usada na criação do projeto REDD+. A estimativa de biomassa e de carbono florestal da FOM mediante uso de dados de sensores ópticos foi adequada, com possibilidades de ser expandida para extensas áreas. A metodologia, portanto, se mostrou apropriada para ao monitoramento, relatório e verificação de estoques de carbono em florestas. / The imprecision of the estimates of carbon stock in natural forests in the global carbon cycle has created a demand for development and standardization of indirect methods for modeling this cycle and CO2 emissions from land use change and forestry. The work had as objective to establish empirical relationships between biomass and carbon stock of an Araucaria Forest (FOM) and medium spatial resolution remote sensing data (ASTER, and LiSSIII TM) through regression analysis. In addition, we created a hypothetical scenario of Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation and Enhanced Carbon Stocks (REDD+). The study was developed at the Experimental Station of São João do Triunfo, state of Paraná. The regression analysis involved the forest biomass and forest carbon obtained from continuous forest inventory of the Long Term Ecological Research Program (LTER) as dependent variables (y) and spectral bands and vegetation indices (VIs) as independent variables (x). The statistical analysis comprised correlation analysis (r) between the variables x and y; regression analysis from linear, nonlinear and multiple regressions with the following statistics: R², R²adj, Syx, Syx% and residual dispersion. Furthermore thematic maps were made. Correlations between the biophysical variables and the spectral ASTER data were weak therefore ASTER was scaling up to 30m and 45m. The resolution of 30m, using ASTER data was higher than its use in the original resolution. There were not significant differences in r values between use of bands or VIs to predict the biophysical variables. Linear regressions were more suitable than nonlinear regressions (exponential and logarithmic) and multiple to estimate the biophysical variables, with errors lower than established in traditional inventories campaigns (α <5%). Maps generated from ASTER 30m were more reliable in portraying the spatial distribution of these variables in the study area due to the high correlation of these with the values observed in the inventory (LTER). Thus, the forest carbon equation from ASTER data was used in the creation of REDD+. The estimated biomass and forest carbon by using optical sensors data was adequate, with possibilities to be expanded to large areas. The methodology thus proved suitable for the monitoring, reporting and verification of carbon stocks in forests.

A imprecisão das estimativas de carbono estocado em florestas naturais no ciclo global de carbono vem criando uma demanda de desenvolvimento e padronização de métodos indiretos para modelagem deste ciclo e de emissões de CO2 provenientes de mudanças de uso da terra e florestas. O trabalho teve como objetivo estabelecer as relações empíricas existentes entre a biomassa e o estoque de carbono de uma Floresta Ombrófila Mista (FOM) e os dados ópticos provenientes de sensores remotos de média resolução espacial (ASTER, LiSSIII e TM) por meio de análise de regressão. Além disso, criou-se um cenário hipotético de Redução de Emissões por Desmatamento, Degradação Florestal e Aumento de Estoque de Carbono (REDD+). O estudo foi desenvolvido na Estação Experimental de São João do Triunfo, no estado do Paraná. As equações de regressão envolveram como variáveis dependentes (y): a biomassa e o carbono florestal, obtidos indiretamente do inventário florestal contínuo do Programa de Pesquisas Ecológicas de Longa Duração (PELD), e como variáveis independentes (x) as bandas espectrais e os índices de vegetação (IV). O tratamento estatístico envolveu a análise da matriz de correlação (r) entre as variáveis x e y; a análise de regressão linear simples, não linear e múltipla, com as seguintes estatísticas: R², R²aj., Syx, Syx% e dispersão dos resíduos, Por fim, elaboraram-se mapas temáticos para estas variáveis biofísicas. Como as correlações (r) entre as variáveis biofísicas e espectrais do sensor ASTER (15m) foram baixas, a imagem foi degradada para 30m e 45m. Na resolução de 30m, o uso dos dados ASTER foi superior ao seu uso na resolução original. Não houve diferenças significativas nos valores de r entre o uso das bandas ou dos IVs para predizer as variáveis biofísicas. Regressões lineares simples se mostraram mais adequadas do que as regressões não lineares (exponenciais e logarítmicas) e múltiplas para estimar as variáveis biofísicas, apresentando erros inferiores aos estabelecidos nas campanhas de inventários tradicionais (α < 5%). Os mapas gerados a partir do sensor ASTER 30m foram mais fidedignos ao retratar a distribuição espacial destas variáveis na área de estudo devido à alta correspondência destes com os valores observados no inventário (PELD). Assim, a equação de regressão de carbono florestal a partir do ASTER foi usada na criação do projeto REDD+. A estimativa de biomassa e de carbono florestal da FOM mediante uso de dados de sensores ópticos foi adequada, com possibilidades de ser expandida para extensas áreas. A metodologia, portanto, se mostrou apropriada para ao monitoramento, relatório e verificação de estoques de carbono em florestas. / The imprecision of the estimates of carbon stock in natural forests in the global carbon cycle has created a demand for development and standardization of indirect methods for modeling this cycle and CO2 emissions from land use change and forestry. The work had as objective to establish empirical relationships between biomass and carbon stock of an Araucaria Forest (FOM) and medium spatial resolution remote sensing data (ASTER, and LiSSIII TM) through regression analysis. In addition, we created a hypothetical scenario of Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation and Enhanced Carbon Stocks (REDD+). The study was developed at the Experimental Station of São João do Triunfo, state of Paraná. The regression analysis involved the forest biomass and forest carbon obtained from continuous forest inventory of the Long Term Ecological Research Program (LTER) as dependent variables (y) and spectral bands and vegetation indices (VIs) as independent variables (x). The statistical analysis comprised correlation analysis (r) between the variables x and y; regression analysis from linear, nonlinear and multiple regressions with the following statistics: R², R²adj, Syx, Syx% and residual dispersion. Furthermore thematic maps were made. Correlations between the biophysical variables and the spectral ASTER data were weak therefore ASTER was scaling up to 30m and 45m. The resolution of 30m, using ASTER data was higher than its use in the original resolution. There were not significant differences in r values between use of bands or VIs to predict the biophysical variables. Linear regressions were more suitable than nonlinear regressions (exponential and logarithmic) and multiple to estimate the biophysical variables, with errors lower than established in traditional inventories campaigns (α <5%). Maps generated from ASTER 30m were more reliable in portraying the spatial distribution of these variables in the study area due to the high correlation of these with the values observed in the inventory (LTER). Thus, the forest carbon equation from ASTER data was used in the creation of REDD+. The estimated biomass and forest carbon by using optical sensors data was adequate, with possibilities to be expanded to large areas. The methodology thus proved suitable for the monitoring, reporting and verification of carbon stocks in forests.

O aquecimento global desencadeia algumas alterações ambientais, que são causadas pelo aumento da concentração dos gases do efeito estufa. As florestas têm grande importância na regulação climática, no ciclo do carbono e na conservação da biodiversidade. A vegetação remove grande quantidade de dióxido de carbono e o armazena em diferentes partes. Para medir a captura do carbono atmosférico pela vegetação, estimou-se a biomassa vegetal. Este trabalho quantificou a biomassa acima do solo para obtenção do estoque de carbono em diferentes ecossistemas com o uso de sensoriamento remoto na Fazenda Figueira, em Londrina, Paraná. A fazenda possui uma área de 3.686,64 hectares (ha), sendo 1.435,44 ha ocupados por vegetação natural e 1.865,30 ha ocupados por pastagens. A vegetação predominante é a Floresta Estacional Semidecidual (FES), além de apresentar áreas de Floresta Ribeirinha (FR), pastagens, áreas agrícolas e edificações. Para a quantificação da biomassa vegetal aérea, foram estabelecidas 30 parcelas de 300 m2 nas áreas de FES e FR para medição do DAP e foram aplicadas três diferentes equações alométricas. Em relação às gramíneas, foram estabelecidas cinco parcelas de 10mx10m com o capim Tanzânia e, após ciclo de crescimento, foram cortadas subamostras de 1 m2 para cálculo da biomassa. A partir de duas cenas do Landsat-8/OLI, foram gerados quatro Índices de Vegetação: RS, NDVI, EVI e EVI2, referentes a 2014 e 2015. A análise estatística executada foi a correlação de Pearson e a regressão stepwise para selecionar as melhores variáveis. Os resultados mostraram que a maior densidade de espécies foi encontrada na FES do que FR, porém a maior riqueza foi na FR. Ambas florestas apresentaram distribuição diamétrica irregular. Nas três equações alométricas, a biomassa e o estoque de carbono foram maiores na FES do que FR. Em relação aos Índices de Vegetação, os valores de RS, NDVI, EVI e EVI2 foram maiores na FES do que FR e valores foram maiores em 2015 do que 2014. O mesmo ocorreu para os buffers de 50 m e 100 m para todos os índices estudados. A correlação de Pearson mostrou melhor correlação da biomassa florestal total com a equação de Medina Sotomayor com EVI/2015 e a análise de regressão stepwise indicou melhor relação para equação de Burger e Delitti com EVI/2015 (R2 = 0,3742). A biomassa do capim Tanzânia apresentou média de 3,67 Mg.ha-1 e média de carbono de 1,83 MgC.ha-1. Os valores médios dos Índices de Vegetação foram 0,67 para NDVI, 0,58 para EVI, 0,54 para EVI2 e 4,80 para RS. A análise de correlação de Pearson indicou forte correlação negativa da biomassa total de pastagem com todos os índices de vegetação e os valores de buffers de 50 m e 100 m. A análise de regressão stepwise foi significativa com EVI (R2 = 0,9124). A quantificação de biomassa e carbono é importante meio para mitigação climática e as imagens Landsat-8 permitiram diferenciar, por meio de índices de vegetação, as coberturas vegetais da Fazenda Figueira. O sensoriamento remoto tem um bom potencial em estimar a biomassa acima do solo. / Global warming triggers some environmental changes, which are caused by increased concentration of greenhouse gases. Forests have great importance in climate regulation, carbon cycle, and conservation of biodiversity. Vegetation removes and stores large amounts of carbon dioxide. To measure the amount of atmospheric carbon captured by vegetation, biomass is estimated. This study quantified the aboveground biomass for obtaining carbon stocks in different ecosystems by using of remote sensing at Figueira Farm, Londrina, Paraná. The farm has an area of 3686.64 hectares (ha), of which 1435.44 ha are occupied by natural vegetation and 1865.30 ha are occupied by pastures. The predominant vegetation is semideciduous forest (FES), along with areas of riparian forest (FR), pasture, agricultural, and buildings. For quantification of above ground biomass, thirty 300 m2 plots were established in the areas of FES and FR for measurement of DBH and were applied in three allometric equations. In relation to grasses, five 10mx10m plots of Tanzania grass were established and after their growth cycle, five subsamples of 1 m2 were cut into to calculate biomass. From two scenes of Landsat-8/OLI, were generated four vegetation index: SR, NDVI, EVI and EVI2, referring to 2014 and 2015. Pearson correlation and stepwise regression were applied to select the best variables. The results showed that species density in FES was higher than FR, but the greater richness was found in the FR. Both forests had irregular diameter distribution. Using three allometric equations, the above ground biomass and carbon stocks were higher in FES than FR. The vegetation indices, values for SR, NDVI, EVI, and EVI2 were higher in FES than FR and values were higher in 2015 than in 2014. The same difference between FES and FR occurred with buffers of 50 m to 100 m for all indices studied. Pearson correlation analysis showed a better correlation of total forest biomass with the Medina Sotomayor equation with EVI/2015 and stepwise regression analysis indicated a better value to the Burger and Delitti equation with EVI/2015 (R2 = 0.3742). Biomass of Tanzania grass showed an average biomass of 3.67 Mg.ha-1 and average carbon of 1.83 MgC.ha-1. The average vegetation indices were 0.67 for NDVI, 0.58 for EVI, 0.54 for EVI2, and 4.80 for SR. The pearson correlation analysis indicated a strong negative correlation among the total pasture biomass of among the and all vegetation indices and buffers of 50 m and 100 m. The stepwise regression analysis showed significant correlation with EVI (R2 = 0.9124). The quantification of biomass and carbon is an important way of climate mitigation and Landsat-8 images differentiate the vegetation covers of the Figueira Farm, throught vegetation indices. Remote sensing has good potential to provide data for estimating the above ground biomass.

Técnicas adequadas para quantificação de biomassa florestal têm sido demandadas devido ao grande crescimento do mercado de carbono e de aspectos relacionados às mudanças climáticas, assim, é importante desenvolver métodos de determinação e estimação da biomassa com menores custos e que apresentem estimativas confiáveis. O objetivo deste trabalho foi determinar a biomassa aérea total comparando métodos destrutivos e não destrutivos e ajustar equações alométricas para biomassa aérea total e seus componentes (biomassa do fuste e biomassa da copa) usando diferentes modelos de regressão (modelos de efeitos fixos e modelos de efeitos mistos). Para isso foi realizado um inventário selecionando sistematicamente locando 30 parcelas de 200 m2 nas áreas de floresta nativa da Fazenda Três Lagoas, localizada em Angatuba, estado de São Paulo, Brasil. Posteriormente, foram coletados indivíduos de 11 espécies nativas (as de maior frequência e maior Índice de Valor de Importância - IVI). Foi realizada uma amostragem destrutiva e a cubagem rigorosa, além de coleta de quatro discos do fuste e uma bagueta de madeira das árvores distribuídas em três classes de diâmetros e determinada a densidade básica e a biomassa. Posteriormente foram ajustados diferentes modelos de regressão linear e não linear de efeitos fixos e de efeitos mistos e escolhido o melhor modelo segundo o AIC (Critério de Akaike) e o Índice de Furnival. Quando estudada a densidade básica da madeira, o método de determinação usando bagueta é diferente dos métodos destrutivos, sendo que a densidade básica da madeira baseada na bagueta apresentou sempre a maior média. No entanto, quando a biomassa do tronco é estudada, o método não destrutivo não apresenta diferença estatística dos outros métodos de coleta destrutivos (um disco e múltiplos discos). Ainda, os métodos diretos de determinação de biomassa (volumetria e gravimetria) foram estatisticamente similares. Ao ajustar as equações para biomassa aérea, os modelos mistos foram superiores aos modelos de efeitos fixos. Modelos na escala original e modelos com função de variância não conseguiram obter um bom comportamento do resíduo, sendo os modelos com transformações em ambos os lados (logaritmo) os que obtiveram homocedasticidade. Os modelos selecionados (usando o Critério de Akaike e o Índice de Furnival) foram os modelos lineares transformados de efeitos mistos (usando espécie como variável aleatória). Quando esses modelos foram aplicados ao inventário florestal da área, a biomassa aérea total foi de 125,52 Mg.ha-.1. Conclui-se que: Os métodos volumétricos e gravimétricos para determinação de biomassa do fuste são estatisticamente iguais, e permitem o uso de técnicas não destrutivas (bagueta) para determinar a densidade básica da madeira a ser usada no cálculo da biomassa. O uso de métodos não destrutivos diminui o trabalho de campo e de laboratório, o que permite a redução de custos. Quando só a densidade básica da madeira é estudada, o método destrutivo e não destrutivo apresentam diferenças estatísticas, sendo que a bagueta apresenta a maior média de densidade básica da madeira. Quando são construídos modelos de regressão para estimação de biomassa, os modelos de efeitos mistos com a espécie como efeito aleatório apresentam um melhor AIC que os modelos de efeitos fixos. Nesta floresta os modelos com transformações de ambos os lados foram os únicos modelos que obtiveram homocedasticidade. / Adequate techniques to quantify the forest biomass have shown to be necessary due to the carbon market growth and issues related to climate change; therefore, it is important to develop less expensive biomass determination and estimation methods that provide reliable estimations. The main objective of this research was to determine the total aboveground biomass by comparing destructive and non-destructive methods and fit allometric equations for total aboveground biomass and its components (trunk biomass and crown biomass) using different regression models (fixed effects and mixed effects models). In order to do that, we inventoried 30 plots of 200 m2 in native forest areas at Três Lagoas Farm in Angatuba, Sao Paulo, Brazil. Subsequently, we collected sample trees of 11 native species (those that are more frequent and that have a higher Importance Value Index - IVi). A destructive sampling was performed in those trees and after that their volume was calculated; four discs were extracted from their trunks as well as core samples distributed in three diameter classes; and, basic density and biomass were determined. Then, we fitted different linear and non-linear models of regression of fixed and mixed effects and then we chose the best model according to AIC (Akaike Information Criterion) and Furnival\'s Index. When studying wood basic density the core sample method differs from other types of methods and presents the higher mean value. However, when analyzing trunk biomass this non-destructive method does not differ statistically from other sampling destructive methods like disc and multiple discs. Nevertheless, direct methods to determine biomass (volumetry and gravimetry) were statistically similar. When fitting equations for aboveground biomass, mixed models had a superior behavior compared with fixed effects. Models in their original scale and models with variance function did not have good residuals behavior. Two-side transformation models (logarithm) showed homoscedasticity. The selected models (using Akaike Criteria and Furnival´s Index) were linear transformed models of mixed effects (using the species as a random variable). When those models were applied to the forest inventory of the area, the value corresponding to total aboveground biomass was 125.52 Mg.ha-1. Therefore, we were able to conclude that: Volumetric and gravimetric methods to determine trunk biomass are statistically equal, and allow the use of non-destructive techniques (core sampling) to determine the wood basic density if this variable is going to be used to determine biomass. The use of non-destructive methods decreases field and lab work, allowing cost reduction. When wood basic density is the only variable, destructive and non-destructive methods showed statistic differences, being that the core sample presented the highest mean of wood basic density. When adjusting regression models to estimate biomass, mixed effects models with the species as a random effect showed a better AIC compared to fixed effects models. In this forest, models with two-side transformations were the only models to obtain homoscedasticity.

Made available in DSpace on 2015-03-26T12:27:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1313982 bytes, checksum: 540ed7db19bf0e2c07d35ad96a427f31 (MD5) Previous issue date: 2011-06-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In Brazil plantations occupy about 6,510,693 hectares and usually form a mosaic with native forests. Therefore biomass and carbon stock studies should consider both vegetation forms. This study aimed the quantification of biomass and carbon stock of a commercial Eucalyptus planting and a cerrado sensu stricto (cerrado s.s.) remnant embedded in an Eucalyptus matrix. The biomass and carbon stock quantification in both vegetation forms took place in Curvelo, in the state of Minas Gerais, in a privately owned forestry company that operates in pig-iron production. In the cerrado s.s. remnant, 120 trees from 18 species were destructively sampled for biomass and carbon content determination of the stem, branches and leaves. Five models with DBH, height (H), DBH2H and wood basic density as independent variables were tested for the estimation of individual tree aboveground biomass. One model based on basal area as a stand parameter was also tested as an alternative approach for predicting aboveground biomass in the stand level. Belowground biomass and roots&#8223; carbon content was estimated by subsampling on 10 sample plots. For the Eucalyptus, 23 sample trees were harvested for aboveground biomass assessment. Nine of the 23 sampled trees were selected to assess the roots biomass. Beside of the biomass quantification of the stem, branches, leaves and roots, the carbon content of these compartments were determined in laboratory. Two models were tested to estimate the total amount of carbon and total biomass using DBH, H and DBH2H as independent variables. An estimate of carbon stock in the stand level was also generated. In the cerrado s.s. remnant we verified that the mean aboveground tree biomass (bole, branches and leaves) and mean belowground biomass accounted for 62.97 t ha-1 and 37.50 t ha-1, respectively. Our estimates of aboveground biomass are higher than reported by other studies developed in the same physiognomy, but the estimates of belowground biomass are within the range of values reported in other studies. The best-fit equation for the estimation of individual tree aboveground biomass include DBH and wood density as explanatory variables ( 2 = 0.896; SEE = 0.371). In the stand level, the model tested presented a good fit ( 2 = 0.926; SEE = 0.224). The mean carbon content of bole + branches, leaves, roots, shrubs and litter is 48%. The total estimated carbon stock for the cerrado s.s. remnant is 54.36 tC ha-1. For the Eucalyptus plantation, we found an average carbon content for the stem, branches, leaves and roots of 44.6%, 43.0%, 46.1% and 37.8%, respectively. The carbon content of stem, branches, leaves and roots was smaller than the generic value commonly used (50%). This highlights the importance of determining the carbon content in laboratory instead of using a default value. Total stand carbon stock in the Eucalyptus plantation was estimated to be 73.38 tC ha-1, being within the carbon stock range for Eucalyptus plantations. The best-fit allometric equations to estimate the total amount of carbon and total biomass had DBH2H as independent variable. / No Brasil existem cerca de 6.510.693 hectares de florestas plantadas, as quais geralmente formam um mosaico com florestas nativas. Dessa forma é de grande importância que se promovam estudos de quantificação de biomassa e carbono considerando essas duas formações vegetais, de forma a balizar os projetos de créditos de carbono. Nesse sentido, o presente trabalho teve como objetivo a quantificação da biomassa e estoque de carbono de um plantio comercial de eucalipto e de um fragmento de cerrado sensu stricto (cerrado s.s.) localizado em meio a uma matriz de eucalipto. A quantificação da biomassa e do carbono nas duas formações vegetais se deu no município de Curvelo, no Estado de Minas Gerais, em áreas pertencentes a uma empresa florestal que atua na produção de ferro gusa. No fragmento de cerrado s.s. 120 árvores pertencentes a 18 espécies foram abatidas para a determinação da biomassa e teor de carbono do tronco, galhos e folhas. Cinco modelos alométricos foram testados, usando-se as variáveis independentes DAP, altura (H), DAP2H e densidade básica da madeira para estimar a biomassa acima do solo de árvores individuais. Um modelo baseado na área basal como parâmetro também foi testado como alternativa para a predição da biomassa acima do solo no nível de povoamento. A biomassa e o teor de carbono do componente radicular foram estimados com base em dez sub-parcelas. Para o eucalipto foram abatidas 23 árvores para a determinação da biomassa acima do solo, das quais foram selecionadas 9 para se estimar a biomassa de raízes. Além da quantificação da biomassa do tronco, galhos, folhas e raízes, foi determinado o teor de carbono desses componentes em laboratório. Dois modelos foram testados para estimar a quantidade total de carbono e a biomassa total usando-se como variáveis independentes o DAP, H e DAP2H. Uma estimativa do estoque de carbono no plantio de eucalipto também foi gerada. Para o fragmento de cerrado s.s. verificou-se que a biomassa média acima do solo (tronco, galhos e folhas) e a biomassa média abaixo do solo corresponderam a 62,97 t ha-1 e 37,50 t ha-1, respectivamente. A estimativa da biomassa acima do solo é maior do que o observado em outros estudos, enquanto que a estimativa de biomassa abaixo do solo está dentro da faixa de valores reportada por outros estudos. A melhor equação para estimar a biomassa acima do solo de árvores individuais foi aquela com as variáveis independentes DAP e densidade básica da madeira ( 2 = 0,896; Sy.x = 0,371). No nível de povoamento, a equação testada apresentou um bom ajuste ( 2 = 0,926; Sy.x = 0,224). O teor de carbono médio para o tronco+galhos, folhas, raízes, arbustos e serapilheira foi de 48%. O estoque de carbono total estimado para o fragmento de cerrado s.s. é de 54,36 tC ha-1. Para o plantio de eucalipto, obteve-se um teor de carbono médio para o tronco, galhos, folhas e raízes de 44,6%, 43,0%, 46,1% e 37,8%, respectivamente. O teor de carbono do caule, galhos, folhas e raízes foi menor do que o valor genérico comumente usado (50%). Isso destaca a importância de se determinar o teor de carbono em laboratório em vez de se usar um valor padrão. O estoque de carbono total no plantio de eucalipto foi estimado em 73,38 t C ha-1, estando dentro da faixa encontrada em outros estudos. As equações para se estimar a quantidade total de carbono e biomassa total que obtiveram melhor ajuste apresentavam DAP2H como variável independente.

O aquecimento global desencadeia algumas alterações ambientais, que são causadas pelo aumento da concentração dos gases do efeito estufa. As florestas têm grande importância na regulação climática, no ciclo do carbono e na conservação da biodiversidade. A vegetação remove grande quantidade de dióxido de carbono e o armazena em diferentes partes. Para medir a captura do carbono atmosférico pela vegetação, estimou-se a biomassa vegetal. Este trabalho quantificou a biomassa acima do solo para obtenção do estoque de carbono em diferentes ecossistemas com o uso de sensoriamento remoto na Fazenda Figueira, em Londrina, Paraná. A fazenda possui uma área de 3.686,64 hectares (ha), sendo 1.435,44 ha ocupados por vegetação natural e 1.865,30 ha ocupados por pastagens. A vegetação predominante é a Floresta Estacional Semidecidual (FES), além de apresentar áreas de Floresta Ribeirinha (FR), pastagens, áreas agrícolas e edificações. Para a quantificação da biomassa vegetal aérea, foram estabelecidas 30 parcelas de 300 m2 nas áreas de FES e FR para medição do DAP e foram aplicadas três diferentes equações alométricas. Em relação às gramíneas, foram estabelecidas cinco parcelas de 10mx10m com o capim Tanzânia e, após ciclo de crescimento, foram cortadas subamostras de 1 m2 para cálculo da biomassa. A partir de duas cenas do Landsat-8/OLI, foram gerados quatro Índices de Vegetação: RS, NDVI, EVI e EVI2, referentes a 2014 e 2015. A análise estatística executada foi a correlação de Pearson e a regressão stepwise para selecionar as melhores variáveis. Os resultados mostraram que a maior densidade de espécies foi encontrada na FES do que FR, porém a maior riqueza foi na FR. Ambas florestas apresentaram distribuição diamétrica irregular. Nas três equações alométricas, a biomassa e o estoque de carbono foram maiores na FES do que FR. Em relação aos Índices de Vegetação, os valores de RS, NDVI, EVI e EVI2 foram maiores na FES do que FR e valores foram maiores em 2015 do que 2014. O mesmo ocorreu para os buffers de 50 m e 100 m para todos os índices estudados. A correlação de Pearson mostrou melhor correlação da biomassa florestal total com a equação de Medina Sotomayor com EVI/2015 e a análise de regressão stepwise indicou melhor relação para equação de Burger e Delitti com EVI/2015 (R2 = 0,3742). A biomassa do capim Tanzânia apresentou média de 3,67 Mg.ha-1 e média de carbono de 1,83 MgC.ha-1. Os valores médios dos Índices de Vegetação foram 0,67 para NDVI, 0,58 para EVI, 0,54 para EVI2 e 4,80 para RS. A análise de correlação de Pearson indicou forte correlação negativa da biomassa total de pastagem com todos os índices de vegetação e os valores de buffers de 50 m e 100 m. A análise de regressão stepwise foi significativa com EVI (R2 = 0,9124). A quantificação de biomassa e carbono é importante meio para mitigação climática e as imagens Landsat-8 permitiram diferenciar, por meio de índices de vegetação, as coberturas vegetais da Fazenda Figueira. O sensoriamento remoto tem um bom potencial em estimar a biomassa acima do solo. / Global warming triggers some environmental changes, which are caused by increased concentration of greenhouse gases. Forests have great importance in climate regulation, carbon cycle, and conservation of biodiversity. Vegetation removes and stores large amounts of carbon dioxide. To measure the amount of atmospheric carbon captured by vegetation, biomass is estimated. This study quantified the aboveground biomass for obtaining carbon stocks in different ecosystems by using of remote sensing at Figueira Farm, Londrina, Paraná. The farm has an area of 3686.64 hectares (ha), of which 1435.44 ha are occupied by natural vegetation and 1865.30 ha are occupied by pastures. The predominant vegetation is semideciduous forest (FES), along with areas of riparian forest (FR), pasture, agricultural, and buildings. For quantification of above ground biomass, thirty 300 m2 plots were established in the areas of FES and FR for measurement of DBH and were applied in three allometric equations. In relation to grasses, five 10mx10m plots of Tanzania grass were established and after their growth cycle, five subsamples of 1 m2 were cut into to calculate biomass. From two scenes of Landsat-8/OLI, were generated four vegetation index: SR, NDVI, EVI and EVI2, referring to 2014 and 2015. Pearson correlation and stepwise regression were applied to select the best variables. The results showed that species density in FES was higher than FR, but the greater richness was found in the FR. Both forests had irregular diameter distribution. Using three allometric equations, the above ground biomass and carbon stocks were higher in FES than FR. The vegetation indices, values for SR, NDVI, EVI, and EVI2 were higher in FES than FR and values were higher in 2015 than in 2014. The same difference between FES and FR occurred with buffers of 50 m to 100 m for all indices studied. Pearson correlation analysis showed a better correlation of total forest biomass with the Medina Sotomayor equation with EVI/2015 and stepwise regression analysis indicated a better value to the Burger and Delitti equation with EVI/2015 (R2 = 0.3742). Biomass of Tanzania grass showed an average biomass of 3.67 Mg.ha-1 and average carbon of 1.83 MgC.ha-1. The average vegetation indices were 0.67 for NDVI, 0.58 for EVI, 0.54 for EVI2, and 4.80 for SR. The pearson correlation analysis indicated a strong negative correlation among the total pasture biomass of among the and all vegetation indices and buffers of 50 m and 100 m. The stepwise regression analysis showed significant correlation with EVI (R2 = 0.9124). The quantification of biomass and carbon is an important way of climate mitigation and Landsat-8 images differentiate the vegetation covers of the Figueira Farm, throught vegetation indices. Remote sensing has good potential to provide data for estimating the above ground biomass.