Neste trabalho, objetivou-se quantificar a biomassa seca total em duas espécies de bambu: Bambusa oldhamii e B. vulgaris. Visou também a verificar a distribuição da biomassa em compartimentos (colmo, folhagem, rizoma e galhos), analisar a sua correlação com medidas biométricas e testar o desempenho do ajuste de equações da biomassa (total e compartimentos) em função de tais variáveis. Foram empregados 40 indivíduos (colmos e seus compartimentos) coletados em Bauru - SP, sendo 20 de cada espécie. A variação diamétrica nos colmos dos bambus foi de 5 a 10 cm. As plantas amostradas foram medidas, abatidas e pesadas. Realizou-se análise de correlação e, posteriormente, atendidas as premissas, aplicou-se regressão linear. As biomassas secas totais individuais variaram de 7 a 33 kg, havendo pouca variação entre as duas espécies. A maior fração da biomassa foi observada para o compartimento colmo (75 e 68%, respectivamente para B. oldhamii e B. vulgaris). As variáveis biométricas de fácil medição (diâmetro à altura do peito - dap, altura - h e diâmetro de colo - dcolo) se correlacionaram significativamente entre si e estas, também, fortemente, com as biomassas total e de colmo. O modelo de melhor ajuste para B. oldhamii é o que expressa a relação direta da biomassa seca apenas em função do dap, enquanto para B. vulgaris é aquele com a expressão da relação direta da biomassa seca com a variável combinada dap 2 h. Tentativas de ajuste para compartimento não geraram resultados satisfatórios em função da baixa correlação entre as variáveis. Concluiu-se que é possível expressar a biomassa seca total das espécies por equações de regressão, mas não os seus compartimentos em separado, exceto para o compartimento colmo.

This paper aimed to quantify the total biomass of two species of bamboo: Bambusa oldhamii and B. vulgaris. The distribution of biomass compartments (stem, leaves, rhizomes and stems) was studied, its correlation with biometric measures analyzed, as well as testing the performance of different biomass equations (total and by compartments) in terms of such variables. A total of 40 individuals (stems and its compartments) was collected in Bauru - SP, 20 of each species was sampled. Bamboo culms diameter range was 5-10 cm. The plants were measured, felled and weighed. A correlation analysis was carried out and, after meeting the assumptions, linear regression was applied. Individual dried biomass totals ranged from 7 to 33 kilograms, with little variation between the two species. The largest fraction of biomass occurred in the culm (75 and 68%, respectively for B. oldhamii and B. vulgaris). The easy-to-measure biometric variables (diameter at breast height - dbh, height, collar diameter) were significantly correlated to one another and strongly associated with total and culm biomasses. The best fit model for B. oldhamii is the one that expresses the direct relationship of dry biomass as a function of dbh only, whereas for B. vulgaris is the one with the expression of the direct relationship of dry biomass with the combined variable dbh 2 h. Attempts to fit models by compartment did not provide satisfactory results due to the low correlation between the variables studied. It was concluded that it is possible to express the total biomass of both species by regression equations, but not their separate compartments, except for the culm compartment.

Este trabalho objetivou ajustar equações para estimar a biomassa total de plantas de bambu, do gênero Guadua, bem como comparar o ajuste de equações por regressão linear com a técnica de mineração de dados. Foram utilizados 38 colmos de bambu, nos quais foram mensuradas as variáveis diâmetro à altura do peito (dap), diâmetro do colo do colmo e altura do colmo, seguido da determinação de massa total por método destrutivo. A biomassa determinada em 25 colmos foi utilizada para ajuste de equações pelo método dos mínimos quadrados e 13 colmos serviram para a validação da melhor equação. As frações de biomassa por compartimento diferem significativamente (p < 0,05) entre si. A maior fração da biomassa corresponde ao colmo, representando 69,2% do total, seguida pela dos rizomas, dos galhos e da folhagem, com 15,7; 10,8 e 4,2%, respectivamente. A melhor equação ajustada para estimar a biomassa total apresentou coeficiente de determinação de 0,93 e erro padrão da estimativa de 15%. Já a técnica de mineração de dados apresentou coeficiente de determinação de 0,81, com erro padrão de 23,8%. Pode-se estimar acuradamente a biomassa de Guadua por regressão linear e por mineração dos dados. Neste trabalho, o método de regressão apresentou melhor desempenho. A limitação de dados pode ser o fator determinante para o pior desempenho da técnica de mineração de dados, pois requer uma massa de dados mais ampla para funcionar satisfatoriamente.

The objective of this work was to fit equations for total biomass of Guadua bamboo plants and to compare adjustment of equations by linear regression with data mining technique. Thirty-eight culms of bamboo were used, in which the following variables were measured: diameter at breast height, stem diameter, stem and its height. The stems were felled and weighed by using the destructive method. The actual biomass of 25 stems was used to fit the equations by the least squares method and 13 stems were used for the validation of the best equation. The fractions of biomass per compartment differ significantly (p < 0.05) among each other. The largest fraction of the biomass corresponds to the stem, representing 69.2% of the total, followed by rhizomes, leaves and branches, with 15.7, 10.8 and 4.2%, respectively. The best fitted equation for total biomass showed a correlation coefficient of 0.93 and standard error of estimate of 15%. On the other hand, the data mining technique showed a correlation coefficient of 0.81, with a standard error of 23.8%. Biomass of Guadua bamboo can be accurately estimated either by linear regression or data mining. In this work, the regression method performed better. Data limitations can be the key factor for the poor performance of data mining technique since once it requires a larger data set to function satisfactorily.

As florestas são importantes sumidouros de carbono que contribuem para mitigar mudanças climáticas. Quantificar o estoque de carbono é fundamental para dimensionar este potencial de mitigação. Araucaria angustifolia (Bert.) O. Ktze. Araucariaceae é uma espécie florestal chave no sul do Brasil, devido à sua importância ecológica e econômica. Este estudo visou a analisar comparativamente dois procedimentos de estimativa do estoque individual de carbono (C) de A. angustifolia, em povoamentos implantados no sul do Estado do Paraná. Foram determinados os estoques de carbono em trinta árvores, bem como as correlações entre C, variáveis dendrométricas, Fator de Expansão de Biomassa (FEB) e Razão de Raízes (R). Equações de regressão de C, em função do Diâmetro à Altura do Peito (DAP) e altura total (H), foram ajustadas e comparadas com estimativas do volume do fuste (V) combinadas com FEB e R. O DAP e H se correlacionaram significativamente com C, o que não ocorreu com a idade, FEB e R. As equações de regressão de C, em função de DAP e H, se ajustaram bem aos dados e geraram estimativas acuradas. O mesmo ocorreu em relação às equações de volume, que, combinadas com os fatores de expansão, também propiciaram estimativas estatisticamente aceitáveis. Não houve diferença entre os dois procedimentos testados, sendo ambos acurados para estimar o estoque de carbono individual.

Forests are important carbon sinks that contribute to climate change mitigation. Quantifying the carbon stock is critical for measuring such mitigation potential. Araucaria angustifolia (Bert.) O. Ktze. Araucariaceae is a key forest species in southern Brazil, due to its ecological and economic importance. This study aimed at comparing two procedures for estimating individual carbon stock (C) of A. angustifolia, in pure stands established in the southern Paraná State, Brazil. Individual carbon stocks were determined for thirty trees, as well as correlations between C, dendometric variables, Biomass Expansion Factor (BEF) and Root-to-Shoot Ratio (R). Regression equations of C, concerning Diameter Breast Height (DBH) and total height (H), were adjusted and compared to trunk volume (V) estimates combined with BEF and R. DBH and H showed high correlation to C, what did not happen to tree age, BEF and R. The regression equations of C, concerning DBH and H, adjusted well to the data set, providing reliable estimates. The same happened to the volume equations combined with expansion factors, which also provided statistically acceptable estimates. No difference was observed between the two procedures tested, being both reliable for estimating the individual carbon stock.

ABSTRACT Biomass and carbon quantification are important for assessing the potential of carbon sequestration for forest species. Part of biomass corresponds to the carbon that can be converted to CO2 equivalent for use in CDM projects and other carbon offsets. The purpose of this study was to evaluate the carbon content of five tree species used in reforestation projects in five biomass compartments: roots, wood, bark, branches, and foliage. Through the analysis of variance of the species, it was possible to notice that the carbon content ranged from 39 to 49%, which indicates significant differences between the species and the carbon contents of the compartments. It was demonstrated that, in order to be treated, the contents of species and compartments need to be specified, when carrying out estimates for projects.

RESUMO A quantificação da biomassa e do carbono é importante para a avaliação do potencial de fixação em espécies florestais. Como se sabe, parte da biomassa corresponde ao carbono que pode ser convertido ao equivalente de CO2 para aplicação em projetos de Mecanismo de Desenvolvimento Limpo (MDL) e outros mercados de carbono. Este trabalho teve como objetivo avaliar os teores de carbono de cinco espécies florestais usadas em projetos de reflorestamento, nos seus cinco compartimentos da biomassa: raízes, madeira, casca, galhos e folhagem. A análise de variância entre os teores de carbono das espécies e dos compartimentos mostrou variação entre 39 e 49%, e indicou diferenças significativas entre os teores das espécies e dos compartimentos. Ficou comprovado que precisam ser tratados de forma específica os teores por espécies e por compartimentos quando da realização das estimativas para projetos.