No presente trabalho estudou-se a metodologia para desenvolver um modelo para prognosticar o volume por classes diamétricas de Eucalyptus grandis, baseado em dados coletados em Concordia, Argentina. As distribuições diamétricas de parcelas permanentes de medição de três povoamentos distintos, foram ajustadas pelas funções probabilísticas: Normal, Log-normal, Gama, Weibull, Beta e SB, utilizando o pacote "Maximum Likelihood Estimation for Selected Distributions" (NLESD). As funções Weibull, SB e Beta apresentaram-se como as melhores, com pouca diferença entre elas e ajuste satisfat6rio. A função Weibull mostrou maiores vantagens que as outras para correlacionar seus parâmetros com as características do povoamento: densidade, altura média dominante, variância do DAP, idade e área basal. Por sua vez os percentis. 24 e .93 forneceram melhor correlação que os parâmetros. Para estimar a altura média das classes diamétricas ajustou-se uma equação de regressão utilizando como variáveis independentes tais características. Também foram ajustadas equações para estimar: densidade,altura média dominante, variância do DAP e área basal, numa determinada idade. O sistema de equações considerado permite prognosticar o volume por classes diamétricas, o qual é calculado da distribuição diamétrica e a relação hipsométrica obtidas a partir das características presentes do povoamento. A acuracidade atingida foi melhor que a de modelos da literatura consultada, sendo a porcentagem média de desvio igual a 9%.

Orientador : Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta / Coorientadores : Prof. Dr. Renato Vinicius Oliveira Castro, Prof. Dr. Julio Eduardo Arce / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 19/12/2016 / Inclui referências: f. 142-153 / Resumo: Estudos com Redes Neurais Artificiais (RNA) para o gênero Pinus são incipientes no Brasil. O objetivo deste trabalho foi testar as RNA para estimação da altura, volume e afilamento para povoamentos de Pinus taeda L., bem como avaliar sua aplicabilidade e compará-la com os métodos tradicionais de regressão. Para a estimação de altura por regressão e RNA foram utilizados dados de 304 parcelas permanentes, totalizando 2.454 remedições de parcela em plantios de Pinus taeda L. entre 3 e 21 anos, pertencentes à empresa Klabin S.A. No ajuste dos modelos hipsométricos os dados foram estratificados em ano de plantio, totalizando 11 estratos. Para cada estrato foram ajustados 4 modelos hipsométricos, e esses avaliados de acordo com o coeficiente de correlação ajustado (R² ajust), erro padrão da estimativa (Syx%), gráficos de dispersão de resíduos, além de estatísticas complementares como viés (V), média das diferenças absolutas (MD) e desvio padrão das diferenças (DPD). Os melhores modelos aplicados nos dados de validação foram comparados às RNA, que por sua vez foram treinadas no software Statistica 7.0, em que as 20 melhores redes foram aplicadas aos dados sem estratificação. A RNA com melhor desempenho para estimar a altura total foi comparada com o modelo de regressão por estrato. Para avaliar a precisão dos modelos hipsométricos e RNA para a redução da medição das alturas, os dados de ajuste foram reduzidos em 30% e 60%, e ajustados e treinados respectivamente. Para a estimação de volume total com casca e diâmetros e volumes ao longo do fuste e ainda volume total com casca por meio de funções de afilamento, foram utilizadas 212 cubagens de árvores com diâmetro a 1,30 (dap) entre 5 e 45 cm e aplicados o método da RNA e regressão. Na metodologia de ajuste por regressão os dados foram divididos em 4 estratos e para cada estrato ajustado 4 modelos de volume e 4 modelos de afilamento. O treinamento das RNA e seleção dos modelos de regressão foram realizados com a mesma metodologia da relação hipsométrica. As melhores RNA e modelos de regressão aplicados aos dados de validação foram comparados para verificar as melhores estimativas. Na estimativa de altura, modelos de regressão apresentaram melhor desempenho que as RNA para a base de dados total e na redução de até 60%. Na estimativa de volume total com casca os modelos estratificados por regressão apresentaram resultados mais satisfatórios, enquanto na estimativa do diâmetro e volume ao longo do fuste as RNA foram mais precisas. Conclui-se que, para as estimativas de altura e volume total de Pinus taeda, o uso de modelos de regressão é mais adequado especialmente em função da maior facilidade de aplicação. Já para as estimativas de diâmetros e volumes ao longo do fuste, o uso das RNA é mais adequado em razão de sua maior precisão e maior complexidade de ajuste dos modelos de afilamento. Palavras-chave: desempenho, interações não lineares, modelos de regressão. / Abstract: Studies with Artificial Neural Networks (ANN) for the genus Pinus are incipient in Brazil. The main purpose of this work was to test ANN for height, volume and taper estimation for stands of Pinus taeda L., as well as to evaluate its applicability and to compare it with traditional regression methods. For the height estimation by regression and ANN, data from 304 permanent plots were used, totaling 2,454 remeasurements in Pinus taeda L plantations between 3 and 21 years, belonging to the company Klabin S.A. For the hypsometric models the data were stratified in year of planting, totaling 11 strata. For each stratum, 4 hypsometric models were fitted, and these were evaluated according to the adjusted correlation coefficient (R² adjust), standard error of estimative (Syx%), residual scatter plots, as well as complementary statistics, such as bias (V), absolute differences (MD) and standard deviation of differences (DPD). The best models applied in the validation data were compared to ANN trained in the Statistica 7.0 software, in which the 20 best networks were applied to the data without stratification. The best ANN performing to estimate total height was compared with the stratum regression model. To evaluate the accuracy of the hypsometric and ANN models for the height measurements reduction, the data were reduced by 30% and 60%, and adjusted and trained, respectively. For the estimation of the total volume with bark and diameters and volumes along the stem and also total volume with bark by means of tapering functions, 212 trees were scaled with diameter at 1.30 (dbh) between 5 and 45 cm and ANN and regression method was applied. In the regression adjustment method the data were divided into 4 strata and for each stratum adjusted 4 volume models and 4 taper models. The ANN training and regression models selection were performed using the same methodology as the hypsometric relation. The best ANN and regression models applied to the validation data were compared to verify the best estimates. In height estimation, regression models presented better performance than ANN for the total database and data reduction of up to 60%. For the estimation of total volume with bark, the models stratified by regression presented more satisfactory results, whereas for the estimation of diameter and volume along the stem the ANN was more accurate. It was concluded that, for the estimates of height and total volume of Pinus taeda, the use of regression models is more appropriate especially due to the greater ease of application. For the estimation of diameters and volumes along the stem, the use of ANN is more adequate because of the better precision and greater complexity of adjustment of the models of tapering. Keywords: Performance, nonlinear interactions, regression models.

Orientadora : Profª. Drª. Ana Paula Dalla Corte / Coorientador : Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 11/03/2016 / Inclui referências : f. 59-71 / Área de concentração : Tecnologia e utilização de produtos florestais / Resumo: A acurácia e precisão na avaliação quantitativa de povoamentos para fins comerciais são fundamentais, especialmente a estimativa do volume individual. Nesse contexto, as equações de volume e funções de afilamento são importantes ferramentas para a estimativa do volume individual, ambos com métodos tradicionalmente aplicados e sólida teoria. Por outro lado, a inovação matemática é muito dinâmica, com diversos outros recursos disponíveis para o estudo de aproximação de função (regressão), métodos esses que ainda carecem de estudos de base, podendo potencialmente melhorar as estimativas no campo de modelagem florestal. Assim, o trabalho tem como objetivo principal analisar a acurácia de técnicas de aprendizado de máquina em relação a um modelo volumétrico e a uma função de afilamento, para a espécie Acacia mearnsii De Wild. Foram utilizados dados de cubagem Acacia mearnsii, variando de 1 a 10 anos. A base de dados foi dividida em 60% para ajuste e o restante para validação. Foram ajustadas equações com o modelo volumétrico de Schumacher e Hall e com a função de afilamento de Hradetzky, comparados com três algoritmos de aprendizado de máquina: k-vizinho mais próximo (k-NN), Random Forest (RF) e Redes Neurais Artificiais (RNA) para a estimativa do volume total e diâmetro referente à altura relativa. Os modelos foram ranqueados conforme estatísticas de erros, bem como observadas as distribuições destes. Para a estimativa do volume em função do dap e altura, a RNA e o modelo de Schumacher e Hall apresentaram melhores resultados no ranqueamento do que o k-NN e RF. Os métodos de aprendizado de máquina aplicados se mostraram mais acurados que o polinômio de Hradetzky para estimativas da forma da árvore, tais como o diâmetro ao longo do fuste e volume total. Os modelos de AM se mostraram adequados como alternativa na modelagem tradicionalmente aplicada na mensuração florestal, contudo a sua utilização deve ser cuidadosa devida a maior possibilidade de supertreinamento a base de ajuste. Palavras-chave: Modelagem. Inteligência Artificial. Mineração de dados. / Abstract: Accuracy and precision are essential topics when it comes to the quantitative evaluation of a forest stand with commercial purposes, especially in regards to the estimation of individual volume. In one hand, due to its solid theory, volume equations and taper functions are important tools for estimating individual volume. On the other hand, the mathematical breakthrough is dynamic, having several resources for the study of approximation functions (regression). However, these new methods still lack baseline studies and may potentially improve estimates in the forest modeling field. Under this circumstances, this study aims to analyze the accuracy of machine learning techniques in regards to a volumetric model and a taper function for the species Acacia mearnsii De Wild. Acacia mearnsii scaling data, from 1 to10 years, were used in order to achieve the objective of this work. The database was divided into 60% for adjustment and the remainder for validation. Equations were adjusted with the volume model of Schumacher and Hall and the taper function Hradetzky and were compared to three machine learning algorithms: nearest neighbor models (k-NN), Random Forest (RF) and Artificial Neural Networks (ANN) to estimate of the total volume and diameter concerning relative height. The models were ranked according to its statistics errors and distributions. ANN and Schumacher and Hall model showed better results in regards to the estimation of volume as a function of dbh and height. The applied machine learning methods were more accurate than Hradetzky polynomial to estimates of tree shape, such as the diameter along the stem and total volume. The machine learning models were satisfactory as an alternative to the traditional methods in forest measurement. However, due to its higher possibility of overtraining the adjustment basis, it should be carefully used. Keywords: Modelling. Artificial Intelligence. Data mining.t

Orientador : Prof. Dr. Renato Marques / Coorientador : Dr. Paulo Cesar Botosso , Drª. Kelly Geronazzo Martins / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 13/07/2016 / Inclui referências: f. 157-167 / Resumo: Estudos sobre o crescimento arbóreo em diferentes estágios sucessionais e sua relação com o clima, contribuem substancialmente ao entendimento da dinâmica florestal e seus possíveis efeitos sobre a produtividade primária, podendo subsidiar ações de restauração, conservação e manejo; bem como prever cenários futuros em caso de alterações no clima. O presente trabalho teve como objetivo analisar aspectos do crescimento arbóreo, produção e acúmulo de biomassa, carbono e nutrientes de 11 espécies florestais representativas dos diferentes estágios sucessionais da Floresta Atlântica no sul do Brasil, buscando uma melhor compreensão de suas relações com a estrutura da floresta, a sazonalidade climática e com os atributos do solo. Os dados de incremento em circunferência do tronco foram avaliados pelo monitoramento trimestral (2012) e mensal (2013-2014) de cintas dendrométricas permanentes individuais, previamente fixadas no fuste das árvores (489 indivíduos) a uma altura de 1,30 cm do solo (DAP). Foram coletadas amostras de lenho (método não destrutivo), para determinação da densidade aparente da madeira (raio X) e do teor de elementos químicos no lenho. O incremento médio em circunferência variou entre as espécies (12,6 a 77,5 mm nos três anos), e diminuiu do estágio inicial de sucessão florestal para a floresta madura; os estágios sucessionais e o tamanho (DAP) do indivíduo influenciaram na taxa de crescimento, de maneiras diferentes, entre as espécies. A produção de biomassa tendeu a aumentar do estágio inicial de sucessão florestal (4,1 kg.ano-1.árvore-1) ao avançado (12,1 kg.ano-1.árvore-1), e a diminuir do avançado à floresta madura (7,7 kg.ano-1.árvore-1); devido, principalmente, à alteração no conjunto das espécies representativas dos diferentes estágios sucessionais. Sete espécies apresentaram variação significativa na densidade aparente da madeira ao longo da seção radial (sentido medula-casca); com variação radial mais pronunciada em espécies pioneiras e/ou secundárias iniciais, com alta densidade da madeira e baixa taxa de crescimento. As espécies estudadas variaram quanto ao período e à intensidade de crescimento ao longo do ano; em geral, com um intenso crescimento no período mais quente e chuvoso do ano e dias mais longos do verão (dezembro-março). Das onze espécies estudadas, dez apresentaram correlação positiva do crescimento com temperatura, precipitação e comprimento do dia, indicando o possível efeito dessas variáveis climáticas como reguladoras da atividade cambial nestas espécies. A relação entre o crescimento arbóreo e os fatores ambientais variou entre as espécies, indicando que estas possuem diferentes sensibilidades à sazonalidade climática, à variação dos atributos físicos e químicos do solo e à estrutura da floresta. Espécies pioneiras, com alto valor de incremento e baixa densidade da madeira tiveram o seu crescimento radial explicado pela variável sazonalidade climática e pedológica (atributos químicos do solo); enquanto que espécies pioneiras, com crescimento lento e alta densidade da madeira tiveram seu incremento em circunferência do tronco explicado pelas variáveis sazonalidade climática e estrutura da floresta; em geral, com maior crescimento nas subparcelas com menor número de indivíduos e menor porte arbóreo. As espécies que crescem nas florestas maduras apresentaram forte influência da sazonalidade do clima, do teor de alumínio e da fertilidade do solo (P, K, Ca, Mg e Mn) sobre o crescimento arbóreo. Os teores médios dos nutrientes no lenho apresentaram a sequência decrescente, comumente encontrada no lenho de espécies arbóreas: C>N>K>Ca>Mg>S>Mn>P>Al. O padrão mais comum, observado para os elementos no fuste, de todas as espécies, foi a diminuição da concentração com a idade (medulacâmbio); com exceção do carbono, que apresentou aumento da concentração em relação à idade, em todas as espécies e sítios analisados. Os elementos C, Mg, Mn, S e Al apresentaram variação do teor no lenho fortemente relacionado com a espécie; enquanto que N, Ca, P e K mostraram influência do sítio. Os dados gerados fornecem informações essenciais para a compreensão do ciclo bioquímico e global dos nutrientes (e.g.: quantidade estocada e tempo de permanência no compartimento vegetal), sendo uma abordagem inédita para estas espécies nativas, crescendo na Floresta Atlântica do Sul do Brasil. Palavras-chave: Floresta Atlântica; estágios sucessionais; crescimento arbóreo; anéis de crescimento; biomassa; densidade da madeira; dendroquímica; interação solo-plantaclima / Abstract: Studies of growth rates of trees in disturbed and non disturbed tropical forest and their relationship to climate can contribute substantially to the understanding of forest dynamics and its effects on net primary production; to support restoration, conservation and manegement programs, and to predict future scenarios in the event of climate changes. We aimed to analyze aspects of tree growth, production and accumulation of biomass, carbon and nutrients in 11 tropical trees species (489 individuals) naturally occurring in different successional stages of the Atlantic Forest in southern Brazil. We also aimed to analyze the relationship between these parameters and the forest structure, the seasonality and with soil attributes. We monitored the girth increment rhythm by permanent dendrometer bands for 36 months. We collected wood samples (non-destructive method), measured wood specific density and determined the wood content of carbon (C), macronutrients (N, P, K, Ca and Mg), manganese (Mn) and aluminum (Al). Species varied in their accumulated girth growth (in average, from 12.6 to 77.5 mm over three years), and annual diameter increment (1.3 to 8.2 mm), and decreased from early stage to mature forest. The age of forest and size of the individuals (DAP) influenced the growth rates in different ways. Biomass production increased from young forest (4.1 kg.year-1.tree-1) to advanced forest (12.1 kg.year-1.tree-1), and decreased to mature forest (7.7 kg.year-1.tree-1), due mainly to the change in the set of species. Seven species showed significant variation in the wood density along the radial section (pith-bark), with more pronounced radial variations in pioneer and/or early secondary species with high wood density and slow growing. Girth increment was positively related to temperature, precipitation, and day length in ten out of eleven trees species, indicating the possible effects of these climatic variables in triggering cambial activity in these species. The relationship between tree growth rates and environmental factors varied among species, indicating different sensitivities to seasonality, soil properties and forest structure. Fast-growing pioneer species, with low wood density, had their girth increment explained by seasonality and pedological (fertility) latent variables; whereas the slow-growing pioneer species, with high wood density, had the growth rates explained by seasonality and forest structure latent variables; in general, with higher growth in subplots with fewer individuals and smaller trees. The old forests species showed strong influence of seasonality, aluminum (Al) content and soil fertility (P, K, Ca, Mg and Mn) on girth increment. The average content of nutrients in the wood of the species studied showed decreasing sequence: C> N> K> Ca> Mg> S> Mn> P> Al; usually found in tree species. The Carbon content increased from the oldest (pith) to the younger rings (cambium) whereas the other elements have the opposite behaviour. The carbon, magnesium, manganese, sulfur and aluminum contents showed close variation associated with the species; while N, Ca, P and K showed a strong influence of the site. This work provide essential information for understanding the biochemical and global nutrient cycling (e.g.: amount immobilized and length of stay in the vegetable compartment), it is a novel approach to these indigenous species, growing in the Atlantic Forest from southern Brazil. Keywords: Atlantic Forest; secondary succession; wood density; girth increment; biomass; dendrochemistry; interaction soil-plant-climate

Orientador : Prof. Dr. Sebastião do Amaral Machado / Coorientadores : Prof. Dr. Afonso Figueiredo Filho; Profª. Drª. Maria Margarida Branco de Brito Tavares Tomé / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 29/03/2017 / Inclui referências ao final de cada capítulo / Resumo: O objetivo desta tese foi desenvolver um modelo para predição do crescimento e produção florestal, fundamentado no crescimento individual das árvores, para plantios desbastados e não desbastados de Pinus taeda L., na região Meio Oeste do estado de Santa Catarina. Para tanto, foi gerado um conjunto de submodelos: I) iniciou-se com uma função de crescimento em altura dominante, utilizando a abordagem da diferença algébrica (ADA), para a construção de curvas de índice de sítio; II) modelagem para predição anual da sobrevivência de árvores individuais, considerando inicialmente somente a mortalidade regular e depois a mortalidade regular e irregular, incluindo árvores com danos causados pelo macacoprego (Sapajus nigritus Goldfuss, 1809), por meio de modelos logísticos; III) modelo do crescimento em diâmetro à altura do peito de árvores individuais, independente da distância, testando equações diferenciais (ADA) para modelagem do diâmetro futuro (??2) e as funções de crescimento diferenciais de Zeide (1993) para modelagem do incremento corrente anual em diâmetro (????????); IV) equação com atributos biológicos e aplicabilidade geral, para representar a relação hipsométrica de povoamentos de Pinus taeda; V) equações de volume e afilamento do tronco de Pinus taeda, com e sem casca, de aplicabilidade extensiva a diversas classes de idade. Quanto à análise das curvas de índice de sítio, a equação da diferença algébrica Hossfeld IV/McDill-Amateis_?? foi selecionada para gerar curvas polimórficas com assíntota comum. Os modelos de sobrevivência ajustados apresentaram excelente qualidade de ajuste, baixo erro de classificação e boa consistência biológica, podendo ser utilizados para estimar a sobrevivência, em nível de árvore individual, para povoamentos de Pinus taeda. O modelo da abordagem da diferença algébrica de Lundqvist-Korf_?? com seu parâmetro ?? função linear de variáveis do povoamento apresentou o melhor equilíbrio entre desempenho estatístico e realismo biológico, para estimativa do crescimento do diâmetro à altura do peito (??) de árvores individuais de Pinus taeda. A função de Harrison et al. (1986), com o coeficiente ?? função linear de variáveis do povoamento florestal, permitiu o desenvolvimento de uma equação de relação hipsométrica com bom desempenho estatístico, consistência biológica e aplicabilidade geral para povoamentos de Pinus taeda. O modelo de Schumacher e Hall, variando o coeficiente ?? conforme a idade, apresentou as estimativas de volume com casca mais precisas e com menor viés, enquanto este mesmo modelo variando o coeficiente ?? foi selecionado para estimativa do volume sem casca. O modelo de afilamento de Schöpfer apresentou o melhor desempenho para estimar os diâmetros com e sem casca, ao longo do fuste. Palavras-chave: Funções de crescimento. Diferença algébrica. Curvas de sítio polimórficas. Sobrevivência de árvore individual. Mortalidade regular. Mortalidade irregular. Relação hipsométrica geral. Equação de volume. Equação de afilamento. / Abstract: The aim of this thesis was to develop a model for predicting forest growth and yield, based on individual growth of trees, of thinned and unthinned plantations of Pinus taeda L., in the Middle West region, Santa Catarina state, Brazil. For this purpose, a set of submodels was generated: I) It was started with a function for modeling dominant height growth, using the algebraic difference approach (ADA), aiming to build site index curves; II) modeling for the prediction of annual survival of individual trees, considering at first only the regular mortality and afterwards regular and irregular mortality, including trees presenting damage caused by capuchin monkeys (Sapajus nigritus Goldfuss, 1809), by logistic models; III) diameter at breast height growth model of individual trees, distance independent, testing algebraic difference equations (ADA) for modeling the future diameter (??2), and the Zeide's (1993) differential growth functions for modeling the current annual increment in diameter (????????); IV) equation with biological attributes and general applicability, to represent the hypsometric relationship for Pinus taeda stands; V) volume equations and taper equations for Pinus taeda, inside and outside bark, with extensive applicability to several age classes. According to the analysis of the site index curves, the Hossfeld IV/McDill-Amateis_?? difference equation was selected to generate polymorphic curves with single asymptote. The fitted survival models presented excellent goodness of fit, low classification error and good biological consistency, and may be used to estimate individual tree survival for Pinus taeda stands. The algebraic difference approach equation of Lundqvist-Korf_?? with its ?? parameter as linear function of stand characteristics resulted in the best compromise between statistical performance and biological realism to estimate the diameter at breast height (??) growth of individual trees of Pinus taeda. The Harrison et al. (1986) function, with the parameter ?? linear function of forest stand variables, allowed the development of an equation of hypsometric relationship with good statistical performance, biological consistency and general applicability for stands of Pinus taeda. The Schumacher & Hall model with coefficient ?? linear function of the age presented the most precise and lowest bias estimates of outside bark volume, whereas this same model with coefficient ?? linear function of the age was selected to estimate inside bark volume. Schöpfer taper model presented the best performance to estimate the diameters inside and outside bark, throughout the stem. Key-words: Growth functions. Algebraic difference. Polymorphic site curves. Individual tree survival. Regular mortality. Irregular mortality. General hypsometric relationship. Volume equation. Taper equation.

Orientador : Prof. Dr. Sebastião do Amaral Machado / Coorientador : Prof. Dr. Allan Libanio Pelissari e Prof. Dr. Afonso Figueiredo Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 18/07/2016 / Inclui referências : f. 46-58;79-83;97-100;114-117 / Área de concentração / Resumo: Este trabalho teve como objetivo modelar o volume comercial individual e por unidade de área de uma Floresta Ombrófila Densa de Terra Firme em regime de concessão no Sudoeste da Amazônia, situada na Floresta Nacional do Jamari, estado de Rondônia. Os dados são provenientes do censo florestal de uma Unidade de Produção Anual de 1.596 hectares e da cubagem em romaneio de 5.230 árvores, realizados entre os anos de 2014 e 2015. Com o objetivo de abordar diferentes formas de estimativa do volume, esta dissertação foi dividida em três capítulos. No primeiro capítulo, foi realizada a modelagem do volume comercial das espécies exploradas na FLONA, por meio de modelos genéricos e específicos. A estratificação por classes de diâmetro foi testada para todos os modelos, com objetivo de melhorar a precisão das estimativas. No segundo capítulo, foi testada uma abordagem multivariada em dois estágios, com análises de agrupamento e discriminante, para a formação de grupos de espécies e ajuste de modelos volumétricos. Neste capítulo, o objetivo foi verificar a eficácia da abordagem para: a resolução de problemas de espécies amostradas insuficientemente, redução do número de equações para um número gerenciável e estabilização dos erros de estimativa, por meio da formação dos grupos. O terceiro capítulo tratou da modelagem da produção volumétrica total e explorável por unidade de área, por meio de modelos tradicionais da literatura e de modelos gerados pelo processo Stepwise. Para isso, foram testadas variáveis de fácil obtenção comumente mensuradas em inventários florestais e variáveis que consideraram a diversidade e a estrutura das florestas. Assim, foram abordadas diferentes estratégias para a modelagem do volume comercial e da produção volumétrica por unidade de área em florestas tropicais amazônicas. As equações geradas neste trabalho são importantes ferramentas para a quantificação do volume comercial de espécies madeireiras da Amazônia, atendendo diversas necessidades técnicas e legais relacionadas à atividade de manejo florestal ao possibilitar estimativas precisas. Palavras-chave: Floresta tropical, Amazônia, Equações de volume, Volume do povoamento / Abstract: This study aims to model the individual and per unit of area commercial volume in a Tropical Rain Forest under concession in the Southwestern Amazon. The study area is located in the Jamari National Forest, Rondonia State, Brazil. The data came from the forest census of an Annual Production Unit of 1,596 hectares and volume scaling of 5,230 trees, performed between the years 2014 and 2015. In order to address different ways of estimating the volume, this work was divided into three chapters. In the first chapter was performed a modeling of the commercial volume of harvested species in this National Forest, through generic and specific models. Stratification by diameter classes was tested for all models, aiming to improve the accuracy of estimates. In the second chapter, a multivariate approach was tested in two stages, with cluster and discriminant analysis for the formation of groups of species and adjustment of volumetric models. In this chapter the objective was to verify the effectiveness of the approach to: solving problems with species sampled insufficiently, reducing the number of equations to a manageable number and stabilization of estimation error, by forming the groups. The third chapter deals with the modeling of the total production and exploitable commercial volume per unit of area, by means of traditional models from the literature and models generated by the stepwise process. For that, variables of ease obtention commonly measured in Forest Inventories and those which consider diversity and structure of the forest were tested. So, different strategies for modeling the commercial volume and production per unit of area in the Amazon rainforest were addressed. The volume equations generated in this study are important tools for quantifying the commercial volume of Amazon timber species, reaching various needs related to forest management activity, through accurate estimates. Keywords: Tropical rainforest, Amazon, Volume equations, Stand volume