As espécies do gênero Eucalyptus são as mais plantadas no mundo, tornando-se solução para diminuir a pressão sobre as florestas nativas. Este trabalho objetivou avaliar a biomassa seca e sua distribuição nos diferentes compartimentos das árvores (folhas, galhos, casca, lenho e raízes), bem como examinar o conteúdo de macronutrientes dela e o balanço de nutrientes no sistema solo-planta, em um plantio de Eucalyptus urophylla x E. grandis, aos 60 meses de idade, na Fazenda Água Limpa, no Distrito Federal. Os dados foram obtidos de três árvores de eucalipto, que foram cubadas rigorosamente e tiveram as raízes escavadas até a profundidade de 60 cm. Esses dados foram submetidos à análise estatística pela correlação de Pearson. Grande parte da biomassa seca das árvores foi verificada no compartimento lenho (69,19 %), seguido de raízes (10,15 %), galhos (9,75 %), casca (6,06 %) e folhas (4,85 %). Os maiores teores de macronutrientes foram detectados nas folhas (N = 13,55 g kg-1; P = 1,33 g kg-1; K = 8,52 g kg-1; Ca = 7,12 g kg-1; Mg = 2,44 g kg-1; e S = 1,76 g kg-1), enquanto o lenho apresentou os menores (N = 1,73 g kg-1; P = 0,23 g kg-1; K = 0,34 g kg-1; Ca = 0,20 g kg-1; Mg = 0,03 g kg-1; e S = 0,43 g kg-1). A ordem dos conteúdos totais de macronutrientes verificada para a parte aérea foi: N > K > Ca >S > Mg > P, enquanto para as raízes, N > Ca > K > Mg > S > P. As raízes são responsáveis por acumular aproximadamente 11,90 % dos nutrientes contidos na biomassa das árvores; essa quantidade diminui com o aumento da profundidade. O balanço de nutrientes indica que P e S não são suficientes para um novo ciclo da floresta.

Spatial modeling is a tool to represent deforestation and predict future scenarios according to different landscape change. Establishing 80% Legal Reserve Area (LR) in the Amazon since 90th, the Brazilian forestry code has made clear the biodiversity conservation profile of the largest tropical forest in the world. However, this mechanism did not prevent the advance of deforestation, which in recent years has increased again. This remote tool aims to monitor the deforestation, simulating its possible future trajectories, and thus generate information that can be used to assist in the management of deforestation reduction. The spatial modeling in the prediction of different deforestation scenarios based on public policies and their changes to the state of Acre (north of Brazil). Using the methodological processes of the Dinamica EGO software, three scenarios were projected up to the year 2050: (1) deforestation “Business as usual”, (2) deforestation with 50% LR and (3) deforestation with 80% LR provided by law. Based on these results it was evident that maintaining and respect 80% LR, it’s possible reduce the CO2 emissions more than 76%, avoiding around 119,534,836 t of CO2 and influences positively on reducing deforestation. Dinamica EGO proved to be an effective to represent the deforestation.