<p>Em florestas naturais, a altura total das árvores (h) é, muitas vezes, difícil de medir. Nesses casos, modelos de regressão baseados em variáveis de fácil medição, como o DAP (d), são uma alternativa, desde que seus pressupostos sejam atendidos. Neste estudo, objetivou-se i) o ajuste de modelos hipsométricos para três tipologias florestais de Santa Catarina (Floresta Estacional Decidual, Floresta Ombrófila Mista, Floresta Ombrófila Densa), testando os pressupostos e avaliando a qualidade dos ajustes; ii) verificação de diferenças das relações hipsométricas entre as tipologias florestais e entre os modelos ajustados baseados em alturas medidas e estimadas. Os dados de 1.766 alturas medidas e 3.150 alturas estimadas em campo foram coletados pelo Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina (IFFSC), em 418 unidades amostrais. Os modelos foram ajustados para ambos os conjuntos de dados. Modelos específicos foram ajustados para espécies com ≥ 30 árvores medidas; normalidade, aleatoriedade e homoscedasticidade dos resíduos foram avaliadas analiticamente. Bandas com intervalos de confiança foram construídas pelo método Working-Hotelling; teste z para médias foi aplicado para comparar os modelos baseados nos dois conjuntos de dados. Parâmetros estatísticos como o AIC evidenciaram melhor ajuste dos modelos logarítmicos. Foram encontradas diferenças nas relações h/d entre as tipologias florestais (DEN e MIX) e entre os conjuntos de dados. O uso de modelos hipsométricos é uma alternativa para estudar a relação h/d e para determinar padrões da estrutura vertical em comunidades florestais, quando a medição de h não é viável, embora em casos da necessidade de maior acurácia das alturas estimadas, os modelos nem sempre possam fornecê-las.</p>
<p>Total tree height (h) is often difficult to measure in natural forests. Regression models based on easily accessed variables like DBH (d) can be an alternative, since their assumptions are validated. The aims of this study are to: (i) calibrate specific and generic h-d models for three forest types (Seasonal Deciduous Forest, DEC; Mixed Ombrophilous Forest, MIX; and Dense Rainforest, DEN) in Santa Catarina state testing the regression assumptions and evaluating model quality; (ii) verify different h-d relationship between forest types. The dataset (1,766 measured tree h and 3,150 estimated h) was collected by Santa Catarina Forest and Floristic Inventory (IFFSC) in 418 systematically located sample plots. Models were calibrated for two datasets, one containing hypsometer measurements, the other h estimations made by field crews. Specific models were calibrated for species with at least 30 sampled trees. Residual normality, randomness and heteroskedasticity were evaluated by analytical methods. Confidence bands were generated by the Working-Hotelling method; z test for means was applied to compare models based on the two databases. The statistical parameters such as corrected Akaike Information Criterion provided evidences that logarithmic models were better adjusted to the data. Both datasets were statistically different for DEN and MIX. Differences in h-d relationships were found between forest types. The use of calibrated h-d models is an alternative for studying the relationships between these variables and to assess vertical structure patterns of forest communities, when h measurements are not feasible, although, for situations that more accurate h values are needed, they will not always provide reliable predictions.</p>
