Estimativa de biomassa para colmos de Dendrocalamus giganteus wall. ex munro (poaceae)

O presente estudo teve como objetivo avaliar e comparar modelos de regressão para a estimativa da biomassa de colmos de Dendrocalamus giganteus, utilizando variáveis biométricas de fácil mensuração em campo. A espécie apresenta rápido crescimento e elevado potencial de produção de biomassa, sendo promissora para o manejo florestal sustentável, o que justifica a necessidade de estudos voltados à quantificação precisa de sua biomassa. Foram testados seis modelos de regressão, organizados em três categorias: lineares não logaritmizados, lineares logaritmizados e não lineares, sendo os modelos logaritmizados obtidos pela linearização de modelos não lineares por meio da aplicação do logaritmo natural. A coleta de dados envolveu medições de diâmetro à altura do peito, altura total e dimensões do fuste, com dados provenientes de dois fragmentos florestais, nos quais foram abatidos 13 colmos da espécie, com diâmetro variando entre 6,05 e 17,28 cm e altura total entre 10,3 e 28,0 m. Adicionalmente, realizou-se a determinação laboratorial da densidade básica, bem como a estimativa do volume pelo método de Smalian, com posterior conversão em biomassa seca. As variáveis preditoras, nas formas original e logaritmizada, foram correlacionadas com a biomassa por meio da correlação de Pearson. Os modelos lineares foram ajustados pelo método dos mínimos quadrados ordinários e os não lineares pelo método iterativo de Levenberg-Marquardt, sendo avaliadas as premissas estatísticas e a qualidade de ajuste com base em métricas de erro e correlação. Os resultados indicaram correlações positivas e significativas entre as variáveis biométricas e a biomassa, com melhor desempenho dos modelos logaritmizados. O modelo de Spurr logaritmizado foi o único a atender integralmente às premissas estatísticas e a apresentar todos os parâmetros significativos. Conclui-se que a transformação logarítmica das variáveis contribui para o aprimoramento do ajuste e do desempenho preditivo dos modelos lineares na estimativa da biomassa de colmos de Dendrocalamus giganteus, destacando-se o modelo de Spurr logaritmizado como ferramenta confiável para inventários florestais e manejo sustentável de bambuzais.