O presente estudo foi desenvolvido a partir de variáveis dendrometricas coletadas em parcelas temporárias e permanentes para realização de inventário florestal na empresa Copebrás, localizada na região sudeste do estado de Goiás. Objetivou-se modelar o crescimento e a produção das florestas de eucalipto a partir de modelos tradicionais e rebuscados, juntamente com a utilização da técnica de inclusão de covariáveis para obtenção de modelos capazes de representar a realidade do povoamento florestal. O estudo foi dividido em quatro capítulos. No primeiro capítulo objetivou-se realizar um levantamento de revisão de literatura com o intuito de embasamento para desenvolvimento do segundo, terceiro e quarto capítulos. O segundo capítulo constituiu-se na avaliação de dois modelos lineares e dois não lineares para modelagem da relação hipsométrica e quatro modelos não lineares para estimativa da altura média das árvores dominantes e codominante e classificação de sítio. De acordo com as análises estatísticas, os modelos logísticos de quatro e três parâmetros mostraram-se superiores em relação aos demais, sendo, portanto, empregados para a estimativa de alturas e classificação de sítio, respectivamente. Para o terceiro capítulo objetivou-se a aplicação da técnica de equações diferenciais para modelagem do crescimento e da produção em área basal, e do modelo logístico de três parâmetros para modelagem do volume, ambas fazendo comparação ao modelo tradicional de Clutter. O modelo de Clutter mostrou-se inferior em relação aos demais. Além disso, verificou-se a ineficiência dos modelos que obtiveram as melhores estatísticas em projetar a área basal e o volume após 7 anos. Objetivou-se no quarto capítulo desenvolver e avaliar modelos de afilamento não lineares, baseado na taxa de variação do raio ao longo do fuste. Os modelos de afilamento desenvolvidos foram comparados com os modelos de Schӧ epfer modificado, logístico de três e quatro parâmetros. De acordo com as análises estatísticas, os modelos de afilamento apresentaram características estatísticas inferiores ao modelo de Schӧ epfer modificado e semelhantes aos modelos tradicionais logísticos.
The present study was developed from dendrometric variables collected in temporary and permanent plots to perform a forest inventory in Copebrás company, which is located in the southeastern region of Goiás state, Brazil. The objective was to model the growth and yield of Eucalyptus using traditional and complex models, simultaneously with the use of the covariates technique for obtaining models that can represent the reality of the forest stand. The study was divided into four chapters. The first chapter aimed to conduct a literature review over the topics covered in this work, in order to get a better theoretical background for the development of the second, third and fourth chapters. The second chapter consisted in the evaluation of two linear and two nonlinear hypsometric models and four nonlinear models to estimate the mean height of dominant and codominant trees and site index. According to statistical analysis, the four and three parameters logistic models proved to be superior over the others and are therefore used to estimate heights and site index, respectively. The third chapter, intended to apply the technique of differential equations for modeling growth and yield in terms of basal area, and the three-parameter logistic model for modeling volume, both were compared to the traditional model of Clutter. The Clutter model proved to be inferior to the others. Moreover, it was verified the inefficiency of the models that had the best statistics to project basal area and volume after 7 years. The goal of the fourth chapter was to develop and evaluate nonlinear taper models based on the rate of change of the radius along the stem. The taper models were compared to the modified Schoepfer model and to the three-and four parameters logistic model. According to the statistical analysis, the taper models showed statistical characteristics lower than the modified Schӧ epfer model and similar to the traditional logistics models.
