Variáveis físicas do solo foram investigadas em parcelas de floresta de terra firme submetidas à extração seletiva de madeira na Amazônia central. Foram obtidas curvas de retenção de água no solo, juntamente com medidas de água disponível no solo às plantas, densidade do solo e porosidade total. Medidas de temperatura do solo foram realizadas por mais de 13 meses, considerando seis tratamentos: controle, centro da clareira, borda da clareira, borda da floresta remanescente, floresta remanescente e trilha do trator. Medidas de condutividade hidráulica de solo saturado foram feitas na floresta e em clareiras, sem distinguir os tratamentos. O solo revelou baixa capacidade de armazenar água disponível: apenas 11 a 18% da água pode estar disponível às plantas, num perfil de 1 m de profundidade. A temperatura das camadas superiores do solo foi influenciada pela extração seletiva de madeira: nas clareiras abertas, a luz chega com mais intensidade no solo, proporcionando temperaturas mais elevadas no centro e nas bordas das clareiras do que no controle e na floresta remanescente.

Soil physical variables were investigated in forest plots submitted to selective logging in Central Amazonia. After logging, soil samples were collected to obtain soil water retention curves and measure: available soil water to the plants, soil density, and total porosity. Temperature measurements were carried out for 13 months, considering six treatments: control, center of the gaps, edge of the gaps, edge of the remaining forest, remaining forest and tractor tracks. Hydraulic conductivity measurements on saturated soil were conducted both on the control forest as well as on the logged plots, with no treatment distinction. The soil showed a low available water storage capacity: only 11 to 18% can be available to the plants, up to 1 meter depth. The temperature of the soil upper layers was influenced by logging, i. e., through the opening of the gaps, light reaches the soil more intensely in the center and edge of gaps, increasing temperatures in relation to the control and the remaining forest.

Usando um banco de dados com 315 árvores, com DAP≥5 cm, foram testados quatro modelos estatísticos - linear, não linear e dois logarítmicos - para estimar a biomassa de árvores em pé. Os dados foram coletados, de forma destrutiva, na região de Manaus, Estado do Amazonas, em um sítio coberto por floresta de terra-fírme sobre platôs de latossolo amarelo. Em diferentes simulações com diferentes intensidades de amostragem, os quatro modelos estimam precisamente a biomassa, sendo que o afastamento entre a média observada e a estimada, em nenhuma ocasião ultrapassou 5%. As equações para estimar a biomassa de árvores individuais em uma parcela fixa, distintamente para árvores com 5≤ DAP<20 cm e com DAP≥20 cm, são mais consistentes do que o uso de uma única equação para estimar, genericamente, todas as árvores com DAP≥5 cm. O modelo logarítmico com apenas uma variável independente, o DAP, apresenta resultados tão consistentes e precisos quanto os modelos que se utilizam também da variável altura total da árvore. Além do modelo estatístico para estimar o peso da massa fresca total de uma árvore, outras informações são apresentadas, estratificadas nos diferentes compartimentos (tronco, galho grosso, galho fino, folhas e, eventualmente, flores e frutos) de uma árvore, como: concentração de água para estimar o peso da massa seca, concentração carbono e a contribuição do peso de cada compartimento no peso total.

A data set with 315 trees with diameter at breast height (dbh) greater than 5 cm was used to test four statistical models - linear, non-linear and two logarithmics - to estimate aboveground biomass of standing trees. The data were collected destructively near Manaus, Central Amazonia, on a site covered by a typical dense "terra-flrme" moist forest on plateaus dominated by yellow oxisols. The difference between observed and estimated biomass was always below 5%. The logarithmic model using a single independent variable (dbh) produced results as consistent and precise as those with two variables (dbh and total height). Besides statistical models to estimate aboveground biomass, the following information are also presented in this paper: the contribution of each free component (stem, branch, twigs, leaves and flowers or fruits) to the total weight of a standing tree, water content to estimate the dry weight and carbon concentration of each tree component.