Yield and growth modeling applied to Brazilian Amazon forest management

A floresta Amazônica possui um papel ambiental, social e econômico importante para a região, para o país e para o mundo. Dessa forma, técnicas de exploração que visam a diminuição dos impactos causados à floresta são essenciais. Com isso, o objetivo dessa tese é comparar a Exploração de Impacto Reduzido com a Exploração Convencional na Amazônia brasileira através de modelos empíricos de árvore individual de crescimento e produção. O experimento foi instalado na fazenda Agrossete, localizada em Paragominas - PA. Em 1993, três áreas dessa fazenda foram selecionadas para exploração. Na primeira área, 105 hectares foram explorados através da Exploração de Impacto Reduzido. Na segunda área, 75 hectares foram submetidos à Exploração Convencional. E, por fim, a terceira área foi mantida como área testemunha. A coleta de dados de diâmetro à altura do peito e a identificação das espécies dentro de uma parcela de 24,5 hectares, instalada aleatoriamente em cada área, foi realizada nos anos de 1993 (antes da colheita), 1994 (seis meses depois da colheita), 1995, 1996, 1998, 2000, 2003, 2006 e 2009. Dessa forma, as três áreas foram comparadas através do ajuste de um modelo de incremento diamétrico, considerando que efeito estocástico podia assumir outras quatro distribuições além da distribuição normal, de um modelo de probabilidade de mortalidade e de um modelo de probabilidade de recrutamento. O comportamento do incremento diamétrico indicou que as áreas que foram submetidas a exploração possuem o mesmo comportamento em quase todos os grupos de espécies, com exceção do grupo de espécies intermediárias. Os indivíduos que são submetidos a exploração possuem um maior crescimento em diâmetros quando comparados com área que não sofreu exploração. Além disso, assumir o efeito estocástico com distribuição Weibull melhorou o ajuste dos modelos. Em relação à probabilidade de mortalidade, novamente as áreas que sofreram exploração possuem comportamento semelhante quanto à mortalidade, mas diferente da área que não foi explorada, sendo que os indivíduos localizados nas áreas exploradas possuem uma maior probabilidade de morte em relação aos presentes na área não explorada. Os modelos de probabilidade de recrutamento indicaram diferença apenas entre as áreas exploradas e a área controle. Sendo que, as áreas exploradas apresentaram uma maior taxa de recrumento em comparação a área não explorada. Portanto, o comportamento individual das árvores após a exploração é o mesmo na Exploração Convencional e na Exploração de Impacto Reduzido.The Amazon forest has an important environmental, social and economic role for the region, the country and the world. Thus, logging techniques aimed the mitigation of impacts caused to the forest are essential. Hence, the purpose of this thesis is to compare the Reduced Impact Logging to the Conventional Logging in the Brazilian Amazon through individual tree empirical yield and growth models. In 1993, three areas of this farm had selected for logging. In the first area, 105 hectares were harvested by Reduced Impact Logging. In the second area, 75 hectares underwent Conventional Logging. Finally, the third area was kept as a control area. The diameter at breast height and the species identification were collect inside a 24.5 hectares plot, located randomly in each area. The data were collect in 1993 (before harvest), 1994 (six months after the harvest ), 1995, 1996, 1998, 2000, 2003, 2006 and 2009. Therefore, the three areas were compared by adjusting a diameter increment model, whereas stochastic effect may take five different distributions, a survival probability model, and a recruitment probabil- ity model. The behavior of the diameter increment indicated the areas were subject to logging have the same behavior in almost every successional groups of species, except in the interme- diate species group. Individuals who are undergoing harvest have a greater diameter growth compared with the area that has not logged. Also, assume the stochastic effect with Weibull distribution improve the fit of models. Regarding the probability of survival, logged areas have similar behavior, but different from another area that has not harvest. The individuals located in the logged areas have an increased mortality rates. Recruitment probability models indicated a difference only between the logged area with not logged area. The logging areas presented a bigger recruitment rates than not logged area. Then, the individual behavior of trees after logging is the same for Reduced-Impact Logging and Conventional Logging