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 2017-07-10T17:37:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Valdemir Aleixo.pdf: 13557960 bytes, checksum: cdf0545cf265f7d10d1a23d077c3da31 (MD5) Previous issue date: 2006-07-27 / Concern with increase carbon dioxide emissions has fostered several studies throughout scientific knowledge. The greenhouse effect is recognized as necessary for Earth surface colonization. However, modern day carbon dioxide and other greenhouse effect gases are blamed for atmosphere warming and its catastrophic effects. Both the Kyoto treat and the policy of Mechanism of Clean Development have instigated new approaches to reward actions that result in carbon sequestration. The objective of this study was to calculate simple allometric equations in order to estimate above and below ground dry biomass from Leucaena leucocephala individuals of various sizes from the Marechal Candido Rondon county. The results indicated that the decreasing order of leucaena biomass are stem > branches > roots > leaves. Independently of individual size, 24 % of total dry biomass sampled in this study was located below ground and 76 % above ground. Log transformed linear equations using CBH (circumference at breast height) as independent variable was statistically significant (P<0.05) to estimate leucaena total dry biomass / Atualmente, a preocupação com as emissões do dióxido de carbono (CO2) e o seu elevado nível de concentração na atmosfera tem impulsionado muitos estudos nas mais diversas áreas do conhecimento, com o intuito de barrar ou diminuir esse, que se torna, cada vez mais, um grande problema para a sociedade moderna. É de conhecimento que o CO2 contribui com o efeito estufa e, sem ele, não seria possível o desenvolvimento da vida na terra como a conhecemos hoje. Mas, a concentração dos gases efeito estufa chegou a níveis elevados e sua conseqüência certamente será desastrosa. O efeito estufa causa o aquecimento global do planeta terra e, em conseqüência disso, o descongelamento de geleiras, a desregulação climática, entre outros fatores que influenciam diretamente na evolução natural dos ecossistemas. Essa problemática é tema de discussão de toda comunidade científica e se intensificou a partir de 1997 com o estabelecimento do Protocolo de Kyoto (atualmente Tratado de Kyoto), que contempla em suas premissas o MDL (Mecanismo de Desenvolvimento Limpo) que visa favorecer a quem estiver cultivando espécies florestais. Este propósito trouxe grande expectativa para muitos pesquisadores, que direcionaram seus trabalhos a fim de construir modelos e sistemas para quantificação de biomassa e determinação do carbono fixado em espécies florestais. Este ensaio foi desenvolvido no Município de Marechal Cândido Rondon PR, com o objetivo de ajustar equações que permitam estimar a biomassa aérea e subterrânea (biomassa total) para Leucaena Leucocephala (Lam.) De Wit em diferentes tamanhos. A L. leucocephala é uma leguminosa perene, originária da América Central e foi dispersada para outras partes do mundo devido ao seu rápido crescimento, boa adaptação e grande diversidade na utilização. Por ser uma espécie exótica e invasora, atualmente a L. leucocephala vem dominando os ecossistemas, o que pode ser considerado um grande problema do ponto de vista biológico. Não foi encontrado na literatura informações sobre a quantificação de biomassa L. Ieucocephala, além de suas utilidades, principalmente como suplementação protéica na alimentação de animais. A fim de contribuir com informações sobre a biometria para L. leucocephala, o trabalho foi realizado por método direto (destrutivo), com posterior análise dos dados e ajuste de equações simples que tornaram possível estimar a biomassa em diferentes componentes e tamanhos. Para estimar a potencialidade da L. leucocephala na fixação do carbono, foi utilizado o fator de conversão 0,5, ou seja, 50% da biomassa é composta por carbono. Do total da biomassa e do carbono para L. leucocephala em diferentes tamanhos, 24% corresponde à porção da raiz, e 76% corresponde à porção aérea. De forma geral a biomassa total apresentou a seguinte distribuição: fuste > galhos > raízes > folhas

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.

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.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aims to quantify and analyze the distribution of the stock of above-ground biomass in Deciduous Forest fragments (FED) in the Region of the Northwest RS, generating the necessary information to support the development of forestry projects. Thus, we installed seven sampling unit of 12 x 12 m with subunits of 5 x 5 m and 1 x 1 m to quantify the natural regeneration classified as Stratum 1 (E1), 2 (E2) and 3 (E3), the E1 is composed of plants with less than 1.3 m from the ground, the E2 all vegetation with over 1.3 m in height and less than 5 cm diameter at breast height (DBH) and E3 all vegetation with DBH between 5 and 10 cm. In the main units all vegetation with more than 10 cm DBH were classified as stratum 4 (E4). For quantification of biomass above ground, after the overthrow of the trees, all tree vegetation was weighed directly in the field, with split trunk (wood with bark), thick branches (diameter greater than 5 cm), thin branches (diameter less than 5 cm), and miscellaneous sheets, these being identified at the species level. To estimate the biomass of the allometric models adjustments were collected the following information dendrometric E4 diameters at 0 (baseline), DAP, 25, 50, 75 and 100% of morphological inversion point height (HPIM) of height HPIM, total height. To estimate the above-ground biomass of different specific gravity methods (MEB) was obtained from wood and other literature were calculated from the disks taken at the time of the DAP, these disk, shelled, had approximately 2 cm thick. The results indicated that the average stock of biomass for the FED was 371.1 Mg.ha-1. The trees with the breast height diameter (DBH) greater 10 cm accounted for over 89% of the biomass (4759 kg). To build the allometric models, the equations adjusted without stratification, have adjusted coefficient of determination (R2aj.) Between 0.726 to 0.972 and standard error of estimate in percentage (Sxy%) ranging from 33.5 to 119.6, the best adjusted model, for not stratified data set was obtained by the stepwise procedure, represented by the following equation: PST = β0 + β1.(DAP3) + β2.H + β3.(DAP3.H), with R2aj.. 0.972 and Sxy 33.5%. For the stratified, only diameter class above 15 cm of acceptable parameters, R2aj. 0.968 and Sxy 26.8%. For the estimation of biomass by different methods, the direct method has accumulated 11,450 kg bole biomass (PSF) for the seven installments. The indirect method that is closer to the PSF was the biomass obtained from the volume of the equation and the MEB arithmetic average of 13,141 kg, and the one with the biggest difference was obtained by rigorous and volume weighted average MEB, which totaled 20,060 kg, and arithmetic mean MEB differed from the PSF by Dunnett's test at 5% probability. It is recommended reliable quantification of above-ground biomass in stratum E4, especially the larger ones, as they may provide greater error in the quantification and estimation of forest biomass. / Este estudo teve por objetivo quantificar e analisar a distribuição do estoque de biomassa acima do solo em fragmentos de Floresta Estacional Decidual (FED) na Região Noroeste do Estado do RS, gerando as informações necessárias para subsidiar a elaboração de projetos florestais. Para tanto, foram instaladas sete unidade amostrais de 12 x 12 m com subunidades de 5 x 5 m e 1 x 1 m para quantificação da regeneração natural classificada em Estrato 1 (E1), 2 (E2) e 3 (E3), o E1 é composto das plantas com menos de 1,3 m de altura do solo, o E2 toda vegetação com mais de 1,3 m de altura e menos que 5 cm de diâmetro a altura do peito (DAP) e o E3 toda vegetação com DAP entre 5 e 10 cm. Nas unidades principais toda vegetação com mais de 10 cm de DAP ficaram classificadas com estrato 4 (E4). Para a quantificação da biomassa acima do solo, após a derrubada das árvores, toda a vegetação arbórea foi pesada diretamente em campo, sendo fraccionadas em tronco (madeira com casca), galhos grossos (diâmetro maior que 5 cm), galhos finos (diâmetro menor que 5 cm), folhas e miscelâneas, estas sendo identificadas a nível de espécies. Para as estimativas de biomassa por ajustes de modelos alométricos foram coletadas as seguintes informação dendrométricas do E4, os diâmetros à 0 (base), DAP, 25, 50, 75 e 100% da altura do ponto de inversão morfológico (HPIM), altura do HPIM, altura total. Para a estimativa da biomassa acima do solo por diferentes métodos a massa específica básica (MEB) da madeira foi obtida na literatura e outras foram calculadas a partir dos discos tirados na altura do DAP, estes disco, sem casca, apresentavam aproximadamente 2 cm de espessura. Os resultados indicaram que o estoque médio de biomassa para a FED foi de 371,1 Mg.ha-1. As árvores com o diâmetro altura do peito (DAP) maior 10 cm representaram mais de 89% da biomassa (4759 Kg). Para o ajuste de modelos alométricos, as equações ajustadas, sem estratificação, apresentam coeficiente de determinação ajustado (R2aj.) entre 0,726 à 0,972 e erro padrão da estimativa em porcentagem (Sxy%) variando de 33,5 a 119,6, o melhor modelo ajustado, para o conjunto de dados não estratificado, foi obtido através do procedimento de Stepwise, sendo representado pela seguinte equação: PST = β0 + β1.(DAP3) + β2.H + β3.(DAP3.H), com R2aj. de 0,972 e Sxy% de 33,5. Para a forma estratificada, apenas a classe de diâmetro acima de 15 cm apresentou parâmetros aceitáveis, com R2aj. de 0,968 e Sxy% de 26,8. Para a estimativa da biomassa por diferentes métodos, o método direto acumulou 11.450 Kg de biomassa do fuste (PSF) para as sete parcelas. O método indireto que mais se aproximou do PSF foi a biomassa obtida através do volume da equação e da MEB média aritmética, 13.141 Kg, e o que apresentou a maior diferença foi obtida pelo volume rigoroso e MEB média ponderada, que totalizou 20.060 Kg, e MEB média aritmética diferiram estatisticamente do PSF pelo teste de Dunnett em nível de 5% de probabilidade de erro. Recomenda-se quantificação fidedigna da biomassa acima do solo no estrato E4, principalmente os maiores indivíduos, pois estes podem propiciar maior erro na quantificação e estimativa da biomassa florestal.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:37:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vanessa_Leonardo_Ignacio.pdf: 1068394 bytes, checksum: 5be940540f3888021f7182b44e755e2b (MD5) Previous issue date: 2009-08-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective was to correlate easy measurement variables and determine various regression equations to achieve allometric patterns in culture of pinion manso (Jatropha curcas L.). Thus, two different spacings (3 x 2 m 5 x 2 m) were compared to obtain the data that best represent the culture. Data collection occurred in the municipality of Eldorado-MS. The correlated variables were: total height of the plant (ALT), number of primary branches (NG), average diameter of primary branch (DG), total number of leaves per plant (NFL), leaf area (LPA), total number of fruits (NF) and fresh mass of fruit (MF). Comparing the average of spacing, the variables height and number of primary branches did not show significant difference, while all others did. For the spacing 5 x 2 m, the correlations were higher compared with the spacing 3 x 2 m. For variable number of fruits in function of the number of leaves and plant height the models that stood out were: NFtotal = -599.046 + 0.4549 + 0.00025 NFL2 NFL ALT + 300.032 - 0.3185 * NFL ALT for treatment 1 and NFtotal = -201.106 - 0.3691 + 0.000179 NFL NFL2 + 170.389 ALT for treatment 2. For other variables, the correlation that most stood out was between leaf area and number of leaves which the models stood out from logarithmic equations / Objetivou-se correlacionar variáveis de fácil mensuração e determinar diferentes equações de regressão para a obtenção de padrões alométricos na cultura do pinhão manso (Jatropha curcas L.). Para isso, comparou-se dois diferentes espaçamentos (3 x 2 m e 5 x 2 m) na obtenção dos dados que melhor representam a cultura. A coleta dos dados se deu no município de Eldorado-MS. As variáveis correlacionadas foram: altura total da planta (ALT), número de galhos primários (NG), diâmetro médio do galho primário (DG), número total de folhas por planta (NFL), área foliar (AFL), o número de frutos total (NF) e massa fresca dos frutos (MF). Comparando-se as médias dos espaçamentos as variáveis altura e número de galhos primários não apresentam diferença significativa, enquanto todas as outras apresentaram. Para o espaçamento 5 x 2 m as correlações foram maiores comparando-se com o espaçamento 3 x 2 m. Para a variável número de frutos em função do número de folhas e altura de planta os modelos que se destacaram foram: NFtotal= -599,046 + 0,4549NFL + 0,00025NFL2 + 300,032ALT 0,3185NFL*ALT, para o tratamento 1 e NFtotal= -201,106 0,3691NFL + 0,000179NFL2 + 170,389ALT, para o tratamento 2. Para as outras variáveis, a correlação que mais se destacou foi a entre área foliar e número de folhas, das quais destacou-se os modelos logarítmicos de equações

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objectives of this Dissertation were to estimate the base temperature of leaf appearance, determine the phyllochron, leaf area, tillering, leaves number on stem elongation and determine the crop yield of three clones of sugarcane in crops plant and ratooning of one year. A field experiment was conducted during the years 2008 at 2010 at the experimental area of the Crop Science Department, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS. Three sugarcane clones were used: IAC 822045 (early), SP 711406 (medium) and CB 4176 (late). Experimental design was a complete randomizes block with four replications. Green leaf area was calculated from leaflet length and width. Base temperature (Tb) was estimated using the Mean Square Error (MSE) approach of the regression between accumulated leaf number (LN) and accumulated thermal time (TT). The phyllochron (°C day leaf-1) based on expanded and tip leaf number was estimating using 10°C as base temperature. Phyllochron was calculated as the inverse of the slope of the linear regression between NF and TT. We obtained nonlinear models of power type for the cumulative leaf area (AF) and NF stem. The productivity was determined used the four stems in the growing season of 2008/2009 and eight stems in the growing season 2009/2010. The phyllochron varies during the development sugarcane cycle, with a break point on 15 leaves and increasing following PHYLearly<PHYLentire<PHYLlate. The phyllochron in crops plant is less than phyllochron ratooning of one year to the first 15 leaves. The phyllochron based on expanded leaves number in general was greater than that based on tip leaves number, especially for the first 15 leaves. The power model is appropriate to characterize the allometric relationship between the evolution of green accumulated leaf area from the accumulated number of leaves on main stem. The medium clone (SP 711406) which had slower tillering and constant during its development cycle and has thicker stem and larger leaf area had a greater productivity in the ratooning of one year. The tip number leaves ranges from 14 to 18 leaves at the elongation stem. A variation in the production of green biomass of stem is more affected by the genetic trait of clones than by changes on environment. / Os objetivos nesta dissertação foram estimar a temperatura base de aparecimento de folhas, determinar o filocrono, área foliar, perfilhamento, número de folhas na elongação do colmo e determinar a produtividade de colmos de três clones de cana-de-açúcar em cultivo de cana-planta e de cana-soca de um ano. Um experimento de campo foi conduzido durante os anos de 2008 a 2010, na área experimental do Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS. Os clones de cana-de-açúcar utilizados foram: IAC 822045 (ciclo precoce), SP 711406 (ciclo médio) e CB 4176 (ciclo tardio). O delineamento foi Blocos ao Acaso com quatro repetições. A temperatura base (Tb) foi estimada pela metodologia de menor quadrado médio do erro (QME) da regressão linear entre o número de folhas acumuladas (NF) e a Soma Térmica acumulada (STa). O filocrono (°C dia folha-1) com base no número de folhas expandidas e número de folhas totais foi estimado usando como temperatura base 10°C. O filocrono foi calculado pelo inverso do coeficiente angular da regressão linear entre NF e STa . Obtiveram-se modelos não lineares do tipo potência para a área foliar acumulada (AF) e o NF no colmo. Para determinação da produtividade utilizou-se quatro colmos na estação de crescimento de 2008/2009 e oito colmos na estação de crescimento de 2009/2010. O filocrono varia durante o ciclo de desenvolvimento da cana-de-açúcar, tendo uma quebra em 15 folhas e aumentando na sequência FILO≤15 >FILOtotal > FILO>15. O filocrono da cana-planta é menor que o filocrono da cana-soca de um ano para as primeiras 15 folhas. O filocrono com base no número de folhas expandidas em geral foi maior que o com base no número de folhas totais , especialmente para as primeiras 15 folhas. O modelo potência é apropriado para caracterizar a relação alométrica entre a evolução da área foliar verde acumulada a partir do número de folhas acumulado no colmo principal. O clone de ciclo médio (SP 711406) que teve perfilhamento mais lento e constante durante seu ciclo de desenvolvimento e apresenta colmos mais grossos e área foliar maior obteve maior produtividade no cultivo de cana-soca. O número de folhas totais varia de 14 a 18 folhas na elongação do colmo. A variação da produtividade de fitomassa verde de colmos é mais afetada pela constituição genética dos clones do que pela variação do ambiente.