RESUMO A modelagem da distribuição diamétrica em florestas naturais é uma ferramenta importante para compreender a dinâmica de espécies nativas lenhosas, auxiliando na tomada de decisão para o manejo e a recuperação de áreas degradadas. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi ajustar funções de densidade probabilística para avaliar a estrutura diamétrica de três espécies arbóreas de interesse econômico, como Campomansesia xanthocarpa Marl. Ex. O. Berg, Piptadenia gonoacantha (Mart.) J.F. Macbr. e Zeyheria tuberculosa (Vell.) Bureau ex Verl., em um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual no estado de São Paulo, Brasil. Os dados foram provenientes de 83 parcelas temporárias de 10 m x 20 m distribuídas sistematicamente ao longo de 164 ha. As funções Log-normal, Gamma e Weibull foram ajustadas para as três espécies por meio do pacote fitdistrplus no programa R. O teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov foi aplicado a 5% de probabilidade para avaliar os ajustes. As funções foram .selecionadas por meio do Critério de Informação Akaike (AIC) e do Critério de Informação Bayesiano de Schwaarz (BIC), além da análise gráfica das funções ajustadas. Os resultados indicaram que a estrutura diamétrica das três espécies é assimétrica positiva, as quais apresentam o padrão exponencial, sugerindo uma regeneração natural contínua. As estatísticas de AIC e BIC indicaram a função Log-normal para descrever a distribuição diamétrica de C. xanthocarpa e Z. tuberculosa, enquanto a função Gamma foi a mais adequada para P. gonoacantha. Para as três espécies, a análise gráfica mostrou que a função Gamma resultou no melhor ajuste, não apresentando tendências nas estimativas da densidade de frequências por classe de diâmetro. lenhosas degradadas forma econômico Marl Ex Berg Mart. Mart (Mart. JF J F J.F Macbr Vell. Vell (Vell. Verl Verl. Paulo Brasil 8 1 2 16 ha Lognormal, Lognormal Log normal, normal R KolmogorovSmirnov Kolmogorov Smirnov 5 ajustes selecionadas (AIC BIC, , (BIC) positiva exponencial contínua C Z P ajuste diâmetro (Mart (Vell (BIC
ABSTRACT Modeling diameter distribution in natural forests is an important tool for understanding the native woody species dynamics, supporting decision-making for degraded lands management and restoration. Therefore, this work aimed to fit probabilistic density functions to evaluate the diameter structure of three tree species with economic interest, such as Campomansesia xanthocarpa Marl. Ex. O. Berg, Piptadenia gonoacantha (Mart.) J.F. Macbr. and Zeyheria tuberculosa (Vell.) Bureau ex Verl., in a Semideciduous Seasonal Forest fragment at São Paulo State, Brazil. The data came from 83 temporary plots of 10 m x 20 m systematically distributed along 164 ha. Log-normal, Gamma, and Weibull functions were fitted to the three species using the fitdistrplus-package in the R program. Kolmogorov-Smirnov's adherence test was used to evaluate the fits at a 5% probability level. The functions were selected employing Akaike's Information Criterion (AIC) and Schwarz's Bayesian Information Criterion (BIC), in addition to a graphical analysis of the fitted functions. The results indicated that the three species diameter structure is positively asymmetric, representing the exponential pattern, representing continuous natural regeneration. AIC and BIC statistics indicated the Log-normal function to describe the diameter distribution of C. xanthocarpa and Z. tuberculosa, while the Gamma function was the most appropriate for P. gonoacantha. For the three species, the graphical analysis showed the Gamma function results in the best fit without tendency for estimating frequency density per diameter class. dynamics decisionmaking decision making restoration Therefore interest Marl Ex O Berg Mart. Mart (Mart. JF J F J.F Macbr Vell. Vell (Vell. Verl Verl. State Brazil 8 1 2 16 ha Lognormal, Lognormal Log normal, normal fitdistrpluspackage fitdistrplus package program KolmogorovSmirnovs Kolmogorov Smirnov s 5 level Akaikes Akaike (AIC Schwarzs Schwarz BIC, , (BIC) asymmetric pattern regeneration C Z P class (Mart (Vell (BIC