Em muitos estudos ecológicos a distribuição dos organismos vivos era considerada aleatória, uniforme ou orientada ao longo de um simples gradiente. Ao contrário disso, sabe-se que eles podem se apresentar agregados em manchas, em forma de gradientes ou em outros tipos de estruturas espaciais. Dessa forma, a descrição e incorporação da estrutura espacial para a compreensão dos fenômenos ecológicos tem se tornado cada vez mais necessária. Neste trabalho, foram discutidos aspectos relacionados à amostragem e à modelagem da estrutura de continuidade espacial, por meio da geoestatística baseada em modelo, em quatro formações florestais do Estado de São Paulo. Nas quatro formações florestais foram instaladas parcelas permanentes de 320 × 320 m e todos os indivíduos arbóreos no interior das parcelas com diâmetro maior ou igual a 5 cm foram mapeados, georreferenciados, medidos e identificados. Os modelos geoestatísticos ajustados mostraram que a percepção da estrutura de dependência espacial foi influenciada pelo tamanho e pela forma da unidade amostral. As parcelas quadradas de 20×20 m foram as que melhor descreveram a estrutura de continuidade espacial e as parcelas retangulares captaram a variabilidade da floresta. As quatro formações florestais avaliadas apresentaram estruturas espacias distintas, sendo que a Savana e Ombrófila apresentam estruturas espaciais mais pronunciadas do que as formações Estacional e Restinga. Por fim, ao comparar as estimativas geradas pela abordagem baseada em delineamento (teoria da amostragem clássica) e a abordagem baseada em modelo (geoestatística) por estudos de simulação, verificou-se que mesmo com dependência espacial os estimadores clássicos fornecem estimativas e intervalos de confiança igualmente válidos. / In many ecological studies the distribution of living organisms was considered random, uniform or oriented along a single gradient. Unlike this, it is known that they can present aggregated in patches, in the form of gradients or other types of spatial structures. Thus, the description and the incorporation of spatial structure for understanding of ecological phenomena is becoming increasingly necessary. In this work were discussed aspects related to sampling and modeling the structure of spatial continuity through model-based geostatistics on four forest formations of Sao Paulo State. In the four forest formations were installed permanent plots of 320 × 320 m. All individual trees within the plots with a diameter greater than or equal to 5 cm were mapped, georeferenced, measured and identified. The adjusted geostatistical models showed that the perception of spatial structure of dependence was influenced by the size and shape of sampling unit. The structure of spatial continuity was best described by square plots of 20 × 20 m. The rectangular plots capture the variability of the forest. The four forest formations evaluated showed distinct spatial structures. The Savanna and Dense Rain formations have spatial structures more pronounced than the Seasonal Semideciduos and Restinga formations. Finally, to compare the estimates generated by the design-based approach (classical sampling theory) and model-based approach (geostatistics) for simulation studies, was found that even with the spatial dependence, the classical estimators provide estimates and confidence intervals equally valid.

A especificação de funções de covariância espaço-temporais é uma das possíveis estratégias para modelagem de processos dos quais observações são tomadas em diferentes posições do espaço e do tempo. Tais funções podem definir processos separáveis ou não separáveis e na sua especificação deve-se garantir que são funções de covariância válidas atendendo a condição de serem positiva definidas. Entre estratégias para obtenção de tais funções estão as de Cressie e Huang (1999) e Gneiting (2002). A primeira se baseia na idéia de obter funções em um espaç de dimensão aumentada a partir de funções válidas no espaço original e necessita de operações no domínio da freqüência. Alternativamente a segunda proposta utiliza combinação de funções completamente monótonas e estritamente crescentes, evitando inversão de representações espectrais. Há ainda poucos relatos de uso e avaliações comparativas das diferentes propostas. Neste trabalho considerou-se a metodologia proposta por Gneiting, com diferentes valores do parâmetro que indica a força da interação entre o espaço e o tempo. Diferentes modelos foram aplicados à dois conjuntos de dados, um referente a estoques de peixe na costa de Portugual, e outro referente à armazenagem de água em um solo com citros. Utilizou-se a implementação no pacote RandomFields do programa R, revisando-se a metodologia e investigando-se a implementação computacional. Para os dois conjuntos de dados o modelo de covariância separável se mostrou adequado para descrever o comportamento das observações disponíveis sendo a escolha do modelo determinada por ajustes de máxima verossimilhança. / The specification of space-time covariance functions is one of the possible strategies to model processes observed at different locations and time points. Such functions can define separable and non-separable processes and must attend the condition of positivedefiniteness. Among the strategies to obtain such valid functions are the ones suggested by Cressie and Huang (1999) and by Gneiting (2002). The former is based on the idea of obtaining valid functions in a space of increased dimension from valid functions on the primary dimension and requires operations in the frequency domain. Alternatively, the latter combines increasing monotone functions avoiding the inversion of spectral representations. There are still few reports of usage and comparisons of the strategies. This work follows Gneiting?s proposals with different values for the space-time interaction parameter. Models were applied for the analysis of two real data sets, one about fish stocks in the Portuguese coast and a second on soil water storage. The implementation on the R package RandomFields was used, with methodology and computational implementation being reviewed. For both case the separable model provided a satisfactory fit, based on maximum likelihood estimation.

Existem inúmeros modelos de simulação de crescimento da cana-de-açúcar desenvolvidos no Brasil, mas o uso dos mesmos não é uma rotina na agroindústria canavieira. Paises como a França, África do Sul e Austrália desenvolveram modelos associados a softwares que são utilizadas com sucesso por proprietários de canaviais e pelas usinas a eles associadas. O objetivo do trabalho foi avaliar quatro variedades: R570, RB72454, NCo376 e SP83-2847, em condições brasileiras utilizando o Mosicas, desenvolvido pelo Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Dévelopment como modelo de crescimento. A variedade NCo376, por suas características genéticas, foi a que apresentou o maior perfilhamento, superior ao das demais variedades. Em relação ao modelo Mosicas, o mesmo apresentou excelentes resultados, com valores simulados para massa seca da parte aérea, massa de colmos, produtividade, índice de área foliar e altura semelhantes aos observados no campo, indicando ter um bom potencial de uso no entendimento do processo de crescimento da cana-de-açúcar em condições brasileiras. / There are many sugarcane growth simulation models developed Brazil, but their application is not usual in the sugarcane industry. Countries like France, South Africa and Australia developed models using computer softwares with successful application by sugarcane farmers and their associated mills. The aim of this research was to evaluate four varieties (R570, RB72454, NCo376 e SP83-2847) under Brazilian conditions using Mosicas, a growth simulation model developed by Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Dévelopment. The NCo376 variety, because its genetic characteristics, presented the greatest number of tillers, superior than the others varieties. The Mosicas simulated results, for total shoot dry weight, stalks biomass, yield, leaf area index and height had good correlation with the observed values. The Mosicas model has a good potential for use in research for the understanding of sugarcane growth under Brazilian conditions.

A análise estatística de grandes bancos de dados requer a utilização de metodologias flexíveis, capazes de produzir resultados esclarecedores e facilmente compreensíveis frente a dificuldades como a presença de números elevados de variáveis, diferentes graus de associações entre as mesmas e dados ausentes. A construção de árvores de classificação e regressão proporciona a modelagem de uma variável resposta, categorizada ou numérica, com base em um conjunto de covariáveis, sem esbarrar nas dificuldades mencionadas. A extensão multivariada de técnicas de classificação e regressão por árvores visa permitir a análise conjunta de duas ou mais variáveis respostas. Embora seja objeto de estudos recentes, a proposição de técnicas multivariadas de classificação e regressão por árvores tem sido verificada de maneira mais acentuada para situações em que se dispõe de múltiplas variáveis respostas numéricas. Propõemse, neste trabalho, novas alternativas para a construção de árvores de classificação multivariadas, visando analisar múltiplas variáveis respostas categorizadas. Tais alternativas baseiam-se em medidas de dissimilaridade e entropia. Por meio de um estudo de simulação, verificou-se o efeito das correlações e entropias das variáveis no desempenho das metodologias propostas (os resultados são melhores quanto maiores as entropias e correlações das variáveis sob estudo). A análise de dados de consumo de álcool e fumo dos habitantes do município de Botucatu-SP complementa o presente estudo, evidenciando, dentre outras coisas, que fatores como o grau de escolaridade, a ocupação profissional e a possibilidade de compartilhar problemas com amigos têm influência sobre os consumos de álcool e fumo dos habitantes. / The statistical analysis of large datasets requires the use of flexible methodologies, that can provide insight and understanding even in the presence of difficulties such as large numbers of variables having variable levels of association between themselves, and missing data. The construction of classification and regression trees allows for modeling of a categorical or numerical response variable as a function a set of covariates, while bypassing many of the cited difficulties. Multivariate trees extend classification and regression techniques to allow for joint analysis of two or more response variables. In recent studies, application of multivariate classification and regression techniques has been most common in situations involving numerical response variables. In this work we propose alternatives for constructing multivariate classification trees for multiple categorized response variables. Such alternatives are based on dissimilarity and entropy measures. A simulation study was used to examine the effect of variable correlations and entropies on the performance of the proposed methodology (results are better for high correlations and entropies). Analysis of data on alcohol consumption and smoking among inhabitants from Botucatu (SP) complements the analysis by showing that factors as the education level, daily occupation and possibility of sharing problems with friends have an influence on the alcohol consumption and smoking.

A meta principal desse trabalho foi comparar métodos de estimação para coeficientes de herdabilidade para os modelos inteiramente ao acaso e em blocos casualizados. Para os dois casos foram utilizadas as definições de coeficiente de herdabilidade (h2) no sentido restrito, dadas respectivamente, por h2=4 σ2t/(σ2+σ2t) e h2=4 σ2t/(σ2+σ2t+σ2b). . Portanto, é preciso estimar os componentes de variância relativos ao erro experimental (σ2) e ao efeito de tratamentos (σ2t) quando se deseja estimar h2 para o modelo inteiramente ao acaso. Para o modelo para blocos casualizados, além de estimar os últimos dois componentes, é necessário estimar o componente de variância relativo ao efeito de blocos (σ2b). Para atingir a meta estabelecida, partiu-se de um conjunto de dados cujo coeficiente de herdabilidade é conhecido, o que foi feito através da simulação de dados. Foram comparados dois métodos de estimação, o método da análise da variância e método da máxima verossimilhança. Foram feitas 80 simulações, 40 para cada ensaio. Para os dois modelos, as 40 simulações foram divididas em 4 casos contendo 10 simulações. Cada caso considerou um valor distinto para h2, esses foram: h2=0,10; 0,20; 0,30 e 0,40; para cada um desses casos foram fixados 10 valores distintos para o σ2, a saber: σ2=10; 20; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90; 100. Os valores relativos ao σ2 foram encontrados através da equação dada para os coeficientes de herdabilidade, sendo que, para o modelo em blocos casualizados, foi fixado σ2b=20 para todas os 40 casos. Após realizadas as 80 simulações, cada uma obtendo 1000 conjunto de dados, e por conseqüência 1000 estimativas para cada componente de variância e coeficiente de herdabilidade relativos a cada um dos casos, foram obtidas estatísticas descritivas e histogramas de cada conjunto de 1000 estimativas. A comparação dos métodos foi feita através da comparação dessas estatísticas descritivas e histogramas, tendo como referência os valores dos parâmetros utilizados nas simulações. Para ambos os modelos observou-se que os dois métodos se aproximam quanto a estimação de σ2. Para o delineamento inteiramente casualizado, o método da máxima verossimilhança forneceu estimativas que, em média, subestimaram os valores de σ2t, e por conseqüência, tendem a superestimar o h2, o que não acontece para o método da análise da variância. Para o modelo em blocos casualizados, ambos os métodos se assemelham, também, quanto à estimação de σ2t, porém o método da máxima verossimilhança fornece estimativas que tendem a subestimar o σ2b, e e por conseqüência, tendem a superestimar o h2, o que não acontece para o método da análise da variância. Logo, o método da análise da variância se mostrou mais confiável quando se objetiva estimar componentes de variância e coeficientes de herdabilidade para ambos os modelos considerados. / The main aim of this work was to compare methods of estimation of heritability for the 1- way classification and the 2-way crossed classification without interaction. For both cases the definition of heritability (h2) in the narrow sense was used, given respectively, by h2=4σ2t/(σ2+σ2t) e h2=4σ2t/(σ2+σ2t+σ2b). Therefore, there is a need to estimate the components of variance related to the residual (σ2) and the effect of treatments (σ2t) in order to estimate (h2) for the 1-way classification. For the 2-way classification without interaction, there is a need to estimate the component of variance related to the effect of blocks (σ2b) as well as the other two components. To achieve the established aim, a data set with known heritability was used, produced by simulation. Two methods of estimation were compared: the analysis of variance method and the maximum likelihood method. 80 simulations were made, 40 for each classification. For both models, the 40 simulations were divided into 4 different groups containing 10 simulations. Each group considered a different value for h2 (h2=0,10; 0,20; 0,30 e 0,40) and for each one of those cases there were 10 different values fixed for) σ2 (σ2=10; 20; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90; 100). The values for σ2t were found using the equations for the heritability, and for the 2-way crossed classification without interaction, σ2b=20 for all the 40 cases. After the 80 simulations were done, each one obtaining 1000 data sets, and therefore 1000 estimates of each component of variance and the heritability, descriptive statistics and histograms were obtained for each set of 1000 estimates. The comparison of the methods was made based on the descriptive statistics and histograms, using as references the values of the parameters used in the simulations. For both models, the estimates of σ2 were close to the true values. For the 1-way classification, the maximum likelihood method gave estimates that, on average, underestimated the values of σ2t, and therefore the values of h2. This did not happen with the analysis of variance method. For the 2-way crossed classification without interaction, both methods gave similar estimates of σ2t, although the maximum likelihood method gave estimates that tended to underestimate σ2b and therefore to overestimate h2. This did not happen with the analysis of variance method. Hence, the analysis of variance method proved to be more accurate for the estimation of variance components and heritability for both classifications considered in this work.

Entender como o balanço hídrico de uma bacia hidrográfica é afetado pela conversão de florestas em cultivos agrícolas e pastagens permite avaliar os possíveis impactos da mudança de uso e cobertura do solo na sustentabilidade regional. Com o modelo hidrológico de grande escala VIC (Variable Infiltration Capacity) calibrado para as condições locais simulou-se os possíveis efeitos em três cenários de substituição da cobertura vegetal na bacia do rio Ji-Paraná, Rondônia. Um cenário imagina a substituição total da floresta pela cultura da soja, e nessas condições a vazão do rio aumentou em 28% durante o período chuvoso, e em até 70% na época seca, quando comparados às vazões atuais. Quando a substituição foi por pastagens esse aumento foi um pouco menor, 11% no período chuvoso e 16% no período seco. Esses dois cenários mutuamente exclusivos foram selecionados por representar condições extremas de uso do solo. Um terceiro cenário simulou a possível condição original da bacia coberta totalmente pela floresta. Esse último cenário permite inferir sobre as possíveis conseqüências das mudanças já ocorridas visto que as medidas de vazão são recentes (menos de 30 anos). Nessa condição a vazão sofreu redução de 9% durante o período chuvoso e de 20% no período seco. O modelo indicou ainda redução de 30% na evapotranspiração dessas culturas, durante o período seco, quando comparado ao cenário de floresta. / The understanding of how the water balance of a hydrographic basin is affected by the conversion of forests into crops and pasture allow to evaluate the possible impacts of the land use and land cover changes in the regional sustainability. Using a macro-scale hydrologic VIC (Variable Infiltration Capacity) model calibrated for local conditions we simulated the possible effects on the hydrology under three scenarios of land cover substitution of the Ji-Paraná basin, state of Rondônia (western region of Brazil). One scenario simulated the total replacement of forest by soybeans crops, under this condition the outflow of the river increased in 28% during the rainy period, and up to 70% at the dry period, when comparative to the current outflows. When forest was replaced by pastures, this increase was a little lower, 11% in rainy season and 16% in the dry period. These two exclusive scenarios have been selected by representing extreme conditions of land use. One third scenario simulated the possible original condition of the basin covered by forest. This last scenario allows to infer on the possible consequences of the actual changes since recent measures of outflow (less than 30 years). In this condition the outflow suffered a reduction of 9% during the rainy period and 20% in the dry period. The model indicated a decrease of 30% in evapotranspiration for these crops in dry period compared to the forest scenario.

Existem inúmeros modelos de simulação de crescimento da cana-de-açúcar desenvolvidos no Brasil, mas o uso dos mesmos não é uma rotina na agroindústria canavieira. Paises como a França, África do Sul e Austrália desenvolveram modelos associados a softwares que são utilizadas com sucesso por proprietários de canaviais e pelas usinas a eles associadas. O objetivo do trabalho foi avaliar quatro variedades: R570, RB72454, NCo376 e SP83-2847, em condições brasileiras utilizando o Mosicas, desenvolvido pelo Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Dévelopment como modelo de crescimento. A variedade NCo376, por suas características genéticas, foi a que apresentou o maior perfilhamento, superior ao das demais variedades. Em relação ao modelo Mosicas, o mesmo apresentou excelentes resultados, com valores simulados para massa seca da parte aérea, massa de colmos, produtividade, índice de área foliar e altura semelhantes aos observados no campo, indicando ter um bom potencial de uso no entendimento do processo de crescimento da cana-de-açúcar em condições brasileiras. / There are many sugarcane growth simulation models developed Brazil, but their application is not usual in the sugarcane industry. Countries like France, South Africa and Australia developed models using computer softwares with successful application by sugarcane farmers and their associated mills. The aim of this research was to evaluate four varieties (R570, RB72454, NCo376 e SP83-2847) under Brazilian conditions using Mosicas, a growth simulation model developed by Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Dévelopment. The NCo376 variety, because its genetic characteristics, presented the greatest number of tillers, superior than the others varieties. The Mosicas simulated results, for total shoot dry weight, stalks biomass, yield, leaf area index and height had good correlation with the observed values. The Mosicas model has a good potential for use in research for the understanding of sugarcane growth under Brazilian conditions.

Entender como o balanço hídrico de uma bacia hidrográfica é afetado pela conversão de florestas em cultivos agrícolas e pastagens permite avaliar os possíveis impactos da mudança de uso e cobertura do solo na sustentabilidade regional. Com o modelo hidrológico de grande escala VIC (Variable Infiltration Capacity) calibrado para as condições locais simulou-se os possíveis efeitos em três cenários de substituição da cobertura vegetal na bacia do rio Ji-Paraná, Rondônia. Um cenário imagina a substituição total da floresta pela cultura da soja, e nessas condições a vazão do rio aumentou em 28% durante o período chuvoso, e em até 70% na época seca, quando comparados às vazões atuais. Quando a substituição foi por pastagens esse aumento foi um pouco menor, 11% no período chuvoso e 16% no período seco. Esses dois cenários mutuamente exclusivos foram selecionados por representar condições extremas de uso do solo. Um terceiro cenário simulou a possível condição original da bacia coberta totalmente pela floresta. Esse último cenário permite inferir sobre as possíveis conseqüências das mudanças já ocorridas visto que as medidas de vazão são recentes (menos de 30 anos). Nessa condição a vazão sofreu redução de 9% durante o período chuvoso e de 20% no período seco. O modelo indicou ainda redução de 30% na evapotranspiração dessas culturas, durante o período seco, quando comparado ao cenário de floresta. / The understanding of how the water balance of a hydrographic basin is affected by the conversion of forests into crops and pasture allow to evaluate the possible impacts of the land use and land cover changes in the regional sustainability. Using a macro-scale hydrologic VIC (Variable Infiltration Capacity) model calibrated for local conditions we simulated the possible effects on the hydrology under three scenarios of land cover substitution of the Ji-Paraná basin, state of Rondônia (western region of Brazil). One scenario simulated the total replacement of forest by soybeans crops, under this condition the outflow of the river increased in 28% during the rainy period, and up to 70% at the dry period, when comparative to the current outflows. When forest was replaced by pastures, this increase was a little lower, 11% in rainy season and 16% in the dry period. These two exclusive scenarios have been selected by representing extreme conditions of land use. One third scenario simulated the possible original condition of the basin covered by forest. This last scenario allows to infer on the possible consequences of the actual changes since recent measures of outflow (less than 30 years). In this condition the outflow suffered a reduction of 9% during the rainy period and 20% in the dry period. The model indicated a decrease of 30% in evapotranspiration for these crops in dry period compared to the forest scenario.

Neste trabalho propomos um modelo de regress~ao utilizando a distribuição Weibull modificado, esta distribuição pode ser usada para modelar dados de sobrevivência quando a de função de risco tem forma de U ou banheira. Assumindo dados censurados, é considerado os estimadores de máxima verossimilhança e Jackknife para os parâmetros do modelo proposto. Foram derivadas as matrizes apropriadas para avaliar influiência local sobre os parâmetros estimados considerando diferentes peturbações e também é apresen- tada alguma medidas de influência global. Para diferentes parâmetros fixados, tamanhos de amostra e porcentagem de censuras, varia simulações foram feitas para avaliar a distribuição empírica do resíduo deviance modificado e comparado coma distribuição normal padrão. Esses estudos sugerem que a distribuição empírica do resíduo devianve modificado para o modelo de regressão log-Weibull modificado com dados censurados aproxima-se de uma dis- tribuição normal padrão. Finalmente analisamos um conjunto de dados utilizando o modelo de regressão log-Weibull modificado. Uma nova distribuição de quatro parâmetros é definida para modelar dados de tempo de vida. Algumas propriedades da distribuição é discutida, assim como ilustramos com exemplos a aplicação dessa nova distribuição. Palavras-chaves: Modelo de regressão; Distribuição Weibull modificada; Distribuição weibull modificada generalizada; Análise de sensibilidade; Dados censurados; Análise de resíduo / In this paperwork are proposed a regression model considering the modified Weibull distribution. This distribution can be used to model bathtub-shaped failure rate functions. Assuming censored data, we consider a classic and Jackknife estimator for the parameters of the model. We derive the appropriate matrices for assessing local influence on the parameter estimates under diferent perturbation schemes and we also present some ways to perform global influence. Besides, for diferent parameter settings, sample sizes and censoring percentages, various simulations are performed and the empirical distribution of the deviance modified residual is displayed and compared with the standard normal distribution. These studies suggest that the residual analysis usually performed in normal linear regression models can be straightforwardly extend for a martingale-type residual in log-modifiedWeibull regression models with censored data. Finally, we analyze a real data set under log-modified Weibull regression models. A diagnostic analysis and a model checking based on the deviance modified residual are performed to select an appropriate model. A new four-parameter distribution is introduced. Various properties the new distribution are discussed. Illustrative examples based on real data are also given.

Em muitos estudos ecológicos a distribuição dos organismos vivos era considerada aleatória, uniforme ou orientada ao longo de um simples gradiente. Ao contrário disso, sabe-se que eles podem se apresentar agregados em manchas, em forma de gradientes ou em outros tipos de estruturas espaciais. Dessa forma, a descrição e incorporação da estrutura espacial para a compreensão dos fenômenos ecológicos tem se tornado cada vez mais necessária. Neste trabalho, foram discutidos aspectos relacionados à amostragem e à modelagem da estrutura de continuidade espacial, por meio da geoestatística baseada em modelo, em quatro formações florestais do Estado de São Paulo. Nas quatro formações florestais foram instaladas parcelas permanentes de 320 × 320 m e todos os indivíduos arbóreos no interior das parcelas com diâmetro maior ou igual a 5 cm foram mapeados, georreferenciados, medidos e identificados. Os modelos geoestatísticos ajustados mostraram que a percepção da estrutura de dependência espacial foi influenciada pelo tamanho e pela forma da unidade amostral. As parcelas quadradas de 20×20 m foram as que melhor descreveram a estrutura de continuidade espacial e as parcelas retangulares captaram a variabilidade da floresta. As quatro formações florestais avaliadas apresentaram estruturas espacias distintas, sendo que a Savana e Ombrófila apresentam estruturas espaciais mais pronunciadas do que as formações Estacional e Restinga. Por fim, ao comparar as estimativas geradas pela abordagem baseada em delineamento (teoria da amostragem clássica) e a abordagem baseada em modelo (geoestatística) por estudos de simulação, verificou-se que mesmo com dependência espacial os estimadores clássicos fornecem estimativas e intervalos de confiança igualmente válidos. / In many ecological studies the distribution of living organisms was considered random, uniform or oriented along a single gradient. Unlike this, it is known that they can present aggregated in patches, in the form of gradients or other types of spatial structures. Thus, the description and the incorporation of spatial structure for understanding of ecological phenomena is becoming increasingly necessary. In this work were discussed aspects related to sampling and modeling the structure of spatial continuity through model-based geostatistics on four forest formations of Sao Paulo State. In the four forest formations were installed permanent plots of 320 × 320 m. All individual trees within the plots with a diameter greater than or equal to 5 cm were mapped, georeferenced, measured and identified. The adjusted geostatistical models showed that the perception of spatial structure of dependence was influenced by the size and shape of sampling unit. The structure of spatial continuity was best described by square plots of 20 × 20 m. The rectangular plots capture the variability of the forest. The four forest formations evaluated showed distinct spatial structures. The Savanna and Dense Rain formations have spatial structures more pronounced than the Seasonal Semideciduos and Restinga formations. Finally, to compare the estimates generated by the design-based approach (classical sampling theory) and model-based approach (geostatistics) for simulation studies, was found that even with the spatial dependence, the classical estimators provide estimates and confidence intervals equally valid.