Made available in DSpace on 2014-06-12T23:02:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo8275_1.pdf: 546667 bytes, checksum: 9d7b38b5755fae0a3ffdc9b100a62da8 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A determinação da biomassa de angiospermas marinhas, seguindo os métodos tradicionais, é realizada através da coleta destrutiva utilizando nucleadores de variados tamanhos e formas. Além disso, o desenho amostral é diminuído pelo tempo gasto na realização da coleta e no processamento das amostragens de biomassa. Com isso, o presente trabalho sugere uma equação para estimar com agilidade e eficácia a biomassa dos prados da angiosperma marinha Halodule wrightii Ascherson no litoral do estado de Pernambuco. Para o estudo foram selecionadas oito praias ao longo do litoral do estado, a fim de evidenciar variações espaciais nas características das plantas, e suas relações com os parâmetros abióticos. As coletas foram realizadas em janeiro e fevereiro (período seco) e em julho e agosto de 2006 (período chuvoso). Em cada praia, foi realizado um transector perpendicular à linha de costa, do inicio ao final do prado, determinando-se seis pontos de coleta, eqüidistantes entre si, com três réplicas cada. Os espaços sem planta dentro dos prados foram desconsiderados. Foram registrados para cada ponto parâmetros abióticos (sólidos suspensos totais, nutrientes dissolvidos e temperaturas da água, visibilidade horizontal do Secchi, quantidade de sedimentos finos, profundidade e hora da coleta) e biológicos (porcentagem de cobertura da planta, tamanho e largura das folhas, densidade de hastes e biomassa). Para a obtenção do modelo de determinação da biomassa foi aplicada regressão linear múltipla em 80% dos dados, reservando-se 20% dos dados para a confirmação do modelo. A angiosperma marinha Halodule wrightii apresentou um padrão de abundância modificada de acordo com a sua localização geográfica (norte e sul), ao longo litoral do estado de Pernambuco, talvez pela grande influência dos estuários no litoral norte. As correlações entre os parâmetros através da regressão foram positivas, sendo possível a estimativa da biomassa através de parâmetros menos onerosos (cobertura, tamanho das folhas e período estudado). Essa equação traz uma economia de 94% do tempo total gasto para a obtenção da biomassa, possibilitando a redução das coletas destrutivas e um maior número de amostragens. Os estudos seguintes que envolvam a abundância dos prados de angiospermas marinhas do litoral do estado poderão ser realizados com maior agilidade e viabilidade

O objetivo deste estudo foi desenvolver e validar modelos preditores para a fitomassa epigéa da mata atlântica, formação vegetal que cobre a Serra do Mar no estado de São Paulo. Em duas parcelas de 100m2, 82 árvores foram cortadas, ao nível do solo, e anotadas suas medidas de altura e diâmetro. As folhas foram separadas dos ramos para determinação do peso fresco da porção foliar e lenhosa. Amostras de cada fração foram secas em estufa a 80o C, até peso constante, para determinação do peso seco. As árvores foram distribuídas em duas amostras aleatórias, sendo uma utilizada para o desenvolvimento das equações de regressão, e a outra para validá-las. Os modelos foram desenvolvidos através da análise de regressão linear simples e múltipla, tendo como variável dependente o peso seco (PS) e, como variáveis independentes a altura (h), o diâmetro (d) e o (d2h). A análise de validação foi feita através do coeficiente de correlação de Pearson, teste t-Sudent pareado e através do erro padrão da estimativa. As melhores equações para estimar o peso seco das árvores foram: lnPS = -4,1519 + 1,06068 ln d2h (r2=0,82; sy/x= 0,42; ricc=0,92); lnPS = -6,7171 + 1,30308 ln d2h (r2=0,88; sy/x= 0,44; ricc=0,93) e lnPS = -6,80067 + 3,77738 ln d (r2=0,92; sy/x =0,37; ricc=0,87). / The purpose of this study was develop and validate equations to estimative the aboveground phytomass of the Atlantic Forest, at the Serra do Mar, São Paulo, Southeast Brazil. In two available plots of 100m2, 82 trees were cut down at ground level. From each tree height and diameter was determined. Leaves and woody material were separated in order to determine their fresh weights in field conditions. Samples of each fraction were oven dried at 80o C to constant weight to determine their dry weight. The trees data were divided into two random samples. One sample was used for the development of the regression equations, and the validation was done using other one. The models were developed using single and multiple linear regression analysis, where the dependent variable was the dry mass and the independent variables were height (h), diameter (d) and d2h. The validation was done using Pearson correlation coefficient, paired t-Student test and standard error of estimation. The best equations to estimate aboveground phytomass were: lnPS = -4,1519 + 1,06068 ln d2 h (r2=0,82; sy/x= 0,42; ricc=0,92); lnPS = -6,7171 + 1,30308 ln d2h (r2=0,88; sy/x= 0,44; ricc=0,93) and lnPS = -6,80067 + 3,77738 ln d (r2=0,92; sy/x =0,37; ricc=0,87).

O objetivo do presente estudo é avaliar a possibilidade de utilizar o sensoriamento remoto óptico e o sensoriamento remoto por microondas de modo complementar na estimativa de biomassa vegetal aérea em áreas de cerrado no estado de São Paulo. A metodologia proposta visa quantificar biomassa de forma não destrutiva, rápida e a baixo custo. O trabalho foi desenvolvido em uma área com remanescentes de cerrado ao Sudoeste do estado de São Paulo. Utilizaram-se imagens Índice de Vegetação Diferença Normalizada – IVDN e Índice de Vegetação Realçado - IVR, produzidas a partir de imagens do sensor Enhanced Thematic Mapper - ETM+ a bordo do satélite Landsat7 para estimar Índice de Área Foliar - IAF em áreas de vegetação aberta de cerrado. Também foi utilizada uma imagem de radar, banda L, do satélite Japanese Earth Resources Satellite - JERS-1. Os resultados de estimativa de IAF através de imagens IVDN e IVR não foram satisfatórios, devido à inadequabilidade da técnica de amostragem no campo para as áreas abertas. A estimativa de biomassa lenhosa aérea por imagens de radar forneceu resultados significativos. Estes resultados permitiram determinar uma equação que descreve o comportamento do sinal de radar em função da quantidade de biomassa lenhosa aérea em fisionomias florestais do bioma cerrado. Esta equação pode ser útil na estimativa de biomassa em outras áreas de cerrado. / The objective of this study is to evaluate the feasibility of using radar and optical remote sensing in a complementary way to estimate above ground vegetal biomass. Two non destructive, fast and low cost methodologies for biomass quantification of different physiognomies of cerrado were proposed. The work was carried out in an area with remnants of cerrado in the Southwest of São Paulo State. Normalized Difference Vegetation Index - NDVI and Enhanced Vegetation Index - EVI images from Enhanced Thematic Mapper ETM+ sensor on board of Landsat7 satellite were used to estimate Leaf Area Index - LAI in open cerrado areas. A L band radar image was also used for dense woody biomass estimation. The sampling technique used in the field shown to be unsuitable for the open physiognomies of cerrado. As a consequence, results of LAI estimation through IVDN and IVR images were not satisfactory. Aboveground woody biomass estimation through radar image yield significant results. Based on those data, as equation that describes the behavior of the of radar signal as a function of the amount of aboveground woody biomass in cerradão was found. This equation can be useful to estimate aboveground woody biomass in other cerrado areas.

O objetivo do presente estudo é avaliar a possibilidade de utilizar o sensoriamento remoto óptico e o sensoriamento remoto por microondas de modo complementar na estimativa de biomassa vegetal aérea em áreas de cerrado no estado de São Paulo. A metodologia proposta visa quantificar biomassa de forma não destrutiva, rápida e a baixo custo. O trabalho foi desenvolvido em uma área com remanescentes de cerrado ao Sudoeste do estado de São Paulo. Utilizaram-se imagens Índice de Vegetação Diferença Normalizada – IVDN e Índice de Vegetação Realçado - IVR, produzidas a partir de imagens do sensor Enhanced Thematic Mapper - ETM+ a bordo do satélite Landsat7 para estimar Índice de Área Foliar - IAF em áreas de vegetação aberta de cerrado. Também foi utilizada uma imagem de radar, banda L, do satélite Japanese Earth Resources Satellite - JERS-1. Os resultados de estimativa de IAF através de imagens IVDN e IVR não foram satisfatórios, devido à inadequabilidade da técnica de amostragem no campo para as áreas abertas. A estimativa de biomassa lenhosa aérea por imagens de radar forneceu resultados significativos. Estes resultados permitiram determinar uma equação que descreve o comportamento do sinal de radar em função da quantidade de biomassa lenhosa aérea em fisionomias florestais do bioma cerrado. Esta equação pode ser útil na estimativa de biomassa em outras áreas de cerrado. / The objective of this study is to evaluate the feasibility of using radar and optical remote sensing in a complementary way to estimate above ground vegetal biomass. Two non destructive, fast and low cost methodologies for biomass quantification of different physiognomies of cerrado were proposed. The work was carried out in an area with remnants of cerrado in the Southwest of São Paulo State. Normalized Difference Vegetation Index - NDVI and Enhanced Vegetation Index - EVI images from Enhanced Thematic Mapper ETM+ sensor on board of Landsat7 satellite were used to estimate Leaf Area Index - LAI in open cerrado areas. A L band radar image was also used for dense woody biomass estimation. The sampling technique used in the field shown to be unsuitable for the open physiognomies of cerrado. As a consequence, results of LAI estimation through IVDN and IVR images were not satisfactory. Aboveground woody biomass estimation through radar image yield significant results. Based on those data, as equation that describes the behavior of the of radar signal as a function of the amount of aboveground woody biomass in cerradão was found. This equation can be useful to estimate aboveground woody biomass in other cerrado areas.

O objetivo deste estudo foi desenvolver e validar modelos preditores para a fitomassa epigéa da mata atlântica, formação vegetal que cobre a Serra do Mar no estado de São Paulo. Em duas parcelas de 100m2, 82 árvores foram cortadas, ao nível do solo, e anotadas suas medidas de altura e diâmetro. As folhas foram separadas dos ramos para determinação do peso fresco da porção foliar e lenhosa. Amostras de cada fração foram secas em estufa a 80o C, até peso constante, para determinação do peso seco. As árvores foram distribuídas em duas amostras aleatórias, sendo uma utilizada para o desenvolvimento das equações de regressão, e a outra para validá-las. Os modelos foram desenvolvidos através da análise de regressão linear simples e múltipla, tendo como variável dependente o peso seco (PS) e, como variáveis independentes a altura (h), o diâmetro (d) e o (d2h). A análise de validação foi feita através do coeficiente de correlação de Pearson, teste t-Sudent pareado e através do erro padrão da estimativa. As melhores equações para estimar o peso seco das árvores foram: lnPS = -4,1519 + 1,06068 ln d2h (r2=0,82; sy/x= 0,42; ricc=0,92); lnPS = -6,7171 + 1,30308 ln d2h (r2=0,88; sy/x= 0,44; ricc=0,93) e lnPS = -6,80067 + 3,77738 ln d (r2=0,92; sy/x =0,37; ricc=0,87). / The purpose of this study was develop and validate equations to estimative the aboveground phytomass of the Atlantic Forest, at the Serra do Mar, São Paulo, Southeast Brazil. In two available plots of 100m2, 82 trees were cut down at ground level. From each tree height and diameter was determined. Leaves and woody material were separated in order to determine their fresh weights in field conditions. Samples of each fraction were oven dried at 80o C to constant weight to determine their dry weight. The trees data were divided into two random samples. One sample was used for the development of the regression equations, and the validation was done using other one. The models were developed using single and multiple linear regression analysis, where the dependent variable was the dry mass and the independent variables were height (h), diameter (d) and d2h. The validation was done using Pearson correlation coefficient, paired t-Student test and standard error of estimation. The best equations to estimate aboveground phytomass were: lnPS = -4,1519 + 1,06068 ln d2 h (r2=0,82; sy/x= 0,42; ricc=0,92); lnPS = -6,7171 + 1,30308 ln d2h (r2=0,88; sy/x= 0,44; ricc=0,93) and lnPS = -6,80067 + 3,77738 ln d (r2=0,92; sy/x =0,37; ricc=0,87).

The remnants of vegetation native to the Atlantic Forest account for about 22% of their original cover and are in different stages of regeneration. The typologies belonging to the biome and found in the northwest of the state of Rio Grande do Sul are mixed ombrophilous forest and deciduous seasonal forest. Amid the consequences of the current dynamics of land use and occupation caused by man, there is the fragmentation of primary and secondary forests, where an area continues to result in a large number of isolated fragments of different sizes. Among the various environmental services provided by forest ecosystems, the most important is the sequestration and storage of carbon in the form of biomass. Thus, the role of native forests in the removal and stocking of carbon is fundamental, demonstrating the need to develop new methods that estimate forest biomass and carbon by non-destructive methods. The objective of the present work is to estimate and study the dynamics of biomass and forest carbon stock in successional stages of regeneration in the Northwest Region of the State of Rio Grande do Sul. The study area is located in the Northwest of the State of Rio Grande do Sul , Covering two microregions, Três Passos and Frederico Westphalen. For this study two methodologies were developed to estimate the forest biomass stock, both based on remote sensing data. The study in the first methodology was carried out for the dates of 1985, 1994, 2005 and 2014, and covers an area of 9,046.9 km². The classification of forest successions in regeneration stages was a continuation of the work of Rosa (2016), where the size classes: initial (<5 ha), medium (5 - 10 ha), advanced (> 10 ha), later Biomass for them. For the second methodology, images from each year were used from 1985 to 2014, where the NDVI was calculated, and through regression generated for the global model, to obtain the IAF and to estimate the forest biomass. Subsequently, comparing both methodologies were compared among themselves, and compared with values provided by the methodology of the Brazilian Forest Service. For the first study, forest biomass in 2014 in the Northwest Region of the state of Rio Grande do Sul was 80,831 Gg, divided into three stages of initial (659 Gg) regeneration (2,549 Gg) and advanced (77,623 Gg) regeneration. In the study area, there are three protected areas, the Turvo State Park, the Nonoai Indigenous Reserve and the Guarita Indian Reserve, which account for almost 25% of the total stock of the region, and are significant areas in the carbon stock. The carbon estimated by the first methodology was 296 Gg for the initial stage, 1,147 for the medium stage and 34,930 for the advanced stage, totaling 36,373 Gg. For the second methodology, it was possible to observe the great relation between the increase of the LAI as a function of NDVI and the forest biomass in 2014 was 61,156 Gg, where 602 Gg corresponds to the initial regeneration stage, 8,287 Gg for the medium stage and 52,267 Gg for The advanced stage of regeneration. The estimated total carbon for the study area in 2014 according to the second methodology was 27,520 Gg CO2, of which 271 Gg were present in the initial stage, 3,729 Gg in the medium stage and 23,520 Gg in the advanced stage of regeneration. In the comparison of the methodologies developed in this study, a difference of 19,675 Gg was obtained, due mainly to the effects of edges of the studied fragments. Comparing the first and second methodologies developed with that provided by the Brazilian Forest Service, only 10 and 14.30% of the estimated values for forest biomass were obtained. / Os remanescentes de vegetação nativa da Mata Atlântica contabilizam cerca de 22% de sua cobertura original e se encontram em diferentes estágios de regeneração. As tipologias pertencentes ao bioma e que se encontram no noroeste do estado do Rio Grande do Sul são floresta ombrófila mista e floresta estacional decidual. Em meio às consequências da atual dinâmica do uso e ocupação do solo causadas pelo homem, está a fragmentação de florestas primárias e secundárias, onde uma área continua resulta em um grande número de fragmentos isolados e de diferentes tamanhos. Entre os diversos serviços ambientais prestados pelos ecossistemas florestais, se destaca o sequestro e estocagem do carbono na forma de biomassa. Assim é fundamental o papel das florestas nativas na remoção e estoque do carbono, demonstrando a necessidade de desenvolver novos métodos que estimem a biomassa e carbono de florestas por meio de métodos não destrutivos. O objetivo do presente trabalho é estimar e estudar a dinâmica do estoque da biomassa e do carbono florestal em estágios sucessionais de regeneração na Região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul. A área de estudo está localizada no Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo duas microrregiões, Três Passos e Frederico Westphalen. Para este estudo foram desenvolvidas duas metodologias para estimar o estoque de biomassa florestal, ambas baseadas em dados de sensoriamento remoto. O estudo na primeira metodologia foi realizado para as datas de 1985, 1994, 2005 e 2014, e abrange área de 9.046,9 km². A classificação das sucessões florestais em estágios de regeneração se deu por continuidade ao trabalho de Rosa (2016), onde as classes de tamanho: inicial (< 5 ha), média (5 – 10 ha), avançada (> 10 ha), depois estimadas a biomassa para elas. Para a segunda metodologia, foram usadas imagens de todos os anos desde 1985 a 2014, onde foi calculado o NDVI, e através de regressão gerada para o modelo global, se obter o IAF e estimar a biomassa florestal. Posteriormente, comparou-se ambas as metodologias foram comparadas entre si, e comparadas com valores fornecidos pela metodologia do Serviço Florestal Brasileiro. Para o primeiro estudo, a biomassa florestal em 2014 na Região Noroeste do estado do Rio Grande do Sul foi de 80.831 Gg, divididos em três estágios de regeneração inicial (659 Gg) médio (2.549 Gg) e avançado (77.623 Gg). Na área de estudo, estão presentes três áreas protegidas, o Parque Estadual do Turvo, a Reserva indígena de Nonoai e a Reserva indígena do Guarita, as quais possuem quase 25% do estoque total da região, e são áreas significativas no estoque de carbono. O carbono estimado pela primeira metodologia foi de 296 Gg para o estágio inicial, 1.147 para o estágio médio e 34.930 para o estágio avançado, totalizando 36.373 Gg. Para a segunda metodologia, foi possível observar a grande relação entre o aumento do IAF em função do NDVI estimando a biomassa florestal em 2014 foi de 61.156 Gg onde 602 Gg correspondem ao estágio de regeneração inicial, 8.287 Gg para o estágio médio e 52.267 Gg para o estágio avançado de regeneração. O total de carbono estimado para a área de estudo em 2014 conforme a segunda metodologia foi de 27.520 Gg CO2 sendo desses 271 Gg presentes no estágio inicial, 3.729 Gg no estágio médio e 23.520 Gg no estágio avançado de regeneração. Na comparação das metodologias desenvolvidas neste estudo, obteve-se uma diferença de 19.675 Gg, devido principalmente aos efeitos de bordas dos fragmentos estudados. Comparando-se a primeira e a segunda metodologias desenvolvidas com a fornecida pelo Serviço Florestal Brasileiro, obteve-se apenas 10 e 14,30% dos valores estimados para a biomassa florestal.

The objective of this study was to quantify the biomass and to determine the optimal sampling point for nutrients quantification in four year old Acacia mearnsii trees. It was conducted in black wattle stand, located in Arroio dos Ratos city in a farm belonging to SETA S/A, having as coordinates 30° 07 12 of south latitude and 51° 57 45 of longitude, with 90 m of average altitude. The first step was the forest inventory, where 30 trees were felled, distributed in 7 diametric classes, to cover the stand heterogeneity, then the biomass and the nutrients amount in the leaves, live branches, dead branches, roots, wood and bark were determined. Samples of wood and bark were taken along the stem in the posítions of: 1, 3, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 and 90% of the total height. The total biomass from Acacia mearnsii trees was of 72, 91 Mg ha-1 and was divided in: 64% in the wood, 11% in the roots, 10% in the bark, 7% in the live branches, 5% in the dead branches and 3% in the leaves. The total amount of macronutrients (kg ha-1) were: 384,94 of N, 15,69 of P, 200,06 of K, 267,74 of Ca, 58,54 of Mg and 18,57 of S, and the micronutrients (g ha-1) were: 1.249,01 of B, 195,33 of Cu, 6.485,64 of Fe, 1.073,52 of Mn and 809,33 of Zn. From this total, the leaf component accumulated 20% of the N, 18% of P and Cu, 12% of the K, 5% of Ca and Fe, 10% of Mg and S, 17% of B, 19% of Mn and 6% of Zn; the roots accumulated 14% of N, Cu , Mn and Zn, 11% of P and K, 8% of Ca, 7% of Mg, 15% of S, 17% of B and 66% of Fe; the wood accumulated 21% of N, 27% of P, 30% of K, 50% of Ca, 36% of Mg, 45% of S, 26% of B and Mn, 37% of Cu, 9% of Fe and 41% of Zn; the bark accumulated 22% of N and Mg, 17% of P, 21% of P and Ca, 22% of Mg, 10% of S, Fe and Cu, 20% of B and Mn and 12% do Zn; the dead branches accumulated 8% of N, S and B, 6% of P, 4% of K, 7% of Ca, 11% of Mg, Cu and Zn, 5% of Fe and 9% of Mn; the live branches accumulated15% of N, 21% of P, 22% of K, 9% of Ca, 13% of Mg and B, 12% of S and Mn, 10% of Cu, 5% of Fe and 16% of Zn. The total amount of carbon stored in the biomass was 29,79 Mg ha-1, allocated 64% in the wood, 11% in the roots, 9% in the bark, 7% in the live branches and 4% in the dead branches and leaves. The nutrients Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn and Zn didn t show significant difference along the stem to wood and bark, indicating that there isn t an exact point for sampling along the stem to nutrients quantification. The optimal sampling point to nutrients (N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn and Zn) quantification along the stem should be 50% from the total height in Acacia mearnsii trees / O objetivo deste estudo foi quantificar a biomassa e determinar o ponto ótimo de amostragem para a quantificação de nutrientes em árvores de Acacia mearnsii com quatro anos de idade. O trabalho foi realizado em um povoamento de acácia-negra localizado na cidade de Arroio dos Ratos, em uma fazenda pertencente à empresa SETA S/A, nas coordenadas 30° 07 12 de latitude sul e 51° 57 45 de longitude, com altitude média de 90m. O primeiro passo foi a realização do inventário florestal no povoamento, onde foram abatidas 30 árvores, distribuídas em 7 classes diamétricas, para cobrir a heterogeneidade do povoamento. Após foram determinados a biomassa e o teor de nutrientes dos componentes: folha, galho vivo, galho morto, raiz, madeira e casca. Para os componentes madeira e casca foram retiradas amostras ao longo de fuste nas posições de 1, 3, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 e 90% da altura total das árvores. A biomassa total das árvores de Acacia mearnsii com quatro anos foi de 72,91 Mg ha-1, distribuída 64% na madeira, 11% nas raízes, 10% na casca, 7% nos galhos vivos, 5% nos galhos mortos e 3% nas folhas. A quantidade total de acronutrientes, em kg ha-1, foi 384,94 de N; 15,69 de P; 200,06 de K; 267,74 de Ca; 58,54 de Mg; e 18,57 de S; e de micronutrientes (gha-1), foi 1.249,01 de B; 195,33 de Cu; 6.485,64 de Fe; 1.073,52 de Mn; e 809,33 de Zn. Deste total, o componente folha acumulou 20% do N, 18% do P e Cu, 12% do K, 5% do Ca e Fe, 10% do Mg e S, 17% do B, 19% do Mn e 6% do Zn; as raízes acumularam 14% do N, Cu , Mn e Zn, 11% do P e K, 8% do Ca, 7% do Mg, 15% do S, 17% do B e 66% do Fe; a madeira acumulou 21% do N, 27% do P, 30% do K, 50% do Ca, 36% do Mg, 45% do S, 26% do B e Mn, 37% do Cu, 9% do Fe e 41% do Zn; a casca acumulou 22% do N e Mg, 17% do P, 21% do P e Ca, 22% do Mg, 10% do S, Fe e Cu, 20% do B e Mn e 12% do Zn; os galhos mortos acumularam 8% do N, S e B, 6% do P, 4% do K, 7% do Ca, 11% do Mg, Cu e Zn, 5% do Fe e 9% do Mn; os galhos vivos acumularam 15% do N, 21% do P, 22% do K, 9% do Ca, 13% do Mg e B, 12% do S e Mn, 10% do Cu, 5% do Fe e 16% do Zn. O carbono total estocado na biomassa foi 29,79 Mg ha-1, distribuído 64% na madeira, 11% na raiz, 9% na casca, 7% nos galhos vivos e 4% nos galhos mortos e folhas. Para os nutrientes cálcio (Ca), magnésio (Mg), enxofre (S), boro (B), cobre (Cu), ferro (Fe), manganês (Mn) e zinco (Zn), não foi verificada variação significativa ao longo do fuste, para os componentes madeira e casca, indicando qualquer altura para amostragem no fuste para quantificação dos nutrientes. O ponto ótimo de amostragem, para quantificação dos nutrientes (N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn) no fuste, deve situar-se a 50% da altura total das árvores de Acacia mearnsii