A procura intensa por essências madeireiras nativas consolidadas, que apresentam elevado uso, pode ocasionar a superexploração de espécies e diminuição do seu estoque na floresta. Uma alternativa para essa situação é a substituição dessas espécies por outras com propriedades da madeira semelhantes e com suficiente estoque de crescimento na floresta. O objetivo deste trabalho foi agrupar as espécies da Amazônia através das propriedades físico-mecânicas da madeira e realizar a análise discriminante para identificar quais características tecnológicas são mais importantes para o agrupamento. As espécies estudadas foram provenientes de oito localidades distintas da região amazônica. As propriedades físico-mecânicas utilizadas obtidas da literatura especializada nacional foram: densidade básica, contração (tangencial, radial e volumétrica), flexão estática, compressão paralela e perpendicular às fibras, dureza Janka paralela e transversal, tração perpendicular às fibras, fendilhamento e cisalhamento. Foi utilizada a técnica de análise multivariada de Cluster (distância euclidiana simples e o método de Ward) e a análise discriminante para avaliar o agrupamento. A análise de Cluster foi eficiente para agrupar as espécies, que foram separadas em três grupos distintos. As espécies que se destacaram foram a Helicostylis pedunculata Benoist. e Tachigali chrysophylla (Poepp.) Zarucchi & Herend., por se agruparem com as espécies mais comercializadas. Os menores valores de Wilks’Lambda foram da densidade da madeira (0,759053), cisalhamento (0,802960) e compressão paralela às fibras (0,825594). Essas características foram as mais determinantes para discriminar os grupos. A análise de agrupamento é eficiente para indicar a substituição de espécies consolidadas na Amazônia.

The objective of this study was to use colorimetry and visible spectroscopy to discriminate wood species obtained from the Amazon floodplain, in addition to determining the basic density and relating it to the wood colorimetric parameters. The studied material was from a community forest management area in the state of Amazonas, Brazil. For colorimetric and visible spectrum analyses, data were obtained randomly in the transverse anatomical surface. The spectral behavior of the wood samples in the visible region was evaluated. In the statistical analyses, comparisons of colorimetric parameters and visible spectra of wood from floodplain tree species were carried out. Furthermore, the basic density of the wood was determined. The best differentiation of species was achieved mainly by the hue angle. The species Pseudobombax munguba (Mart.) Dugand presented the highest median for the coordinate of the red-green axis, and the medians of the species P. munguba and Hevea spruceana (Benth.) Müll.Arg. obtained higher values of the blue-yellow axis coordinate and saturation. All species evaluated were classified as light and having low-density wood. Thus, it can be concluded that the colorimetric technique has potential to distinguish Amazon floodplain forest species.

Dynamics of Lecythidaceae species were evaluated 13 years after logging in a dense tropical rain forest located in the municipality of Moju, Pará (02º 08’ 14’’ and 02º 12’ 26” S; 48º 47’ 34”S and 48º 48’ 14” W - SAD 69). Two hundred ha out of a 1,050 ha forest area were selectively logged for timber (23 m³ ha-1 harvested from 25 species) in 1997. Twenty-two permanent sample plots of 0.5 ha (11 ha sample area) were established and all trees with DBH ≥ 10 cm were measured and identified in 1995, 1998 and 2010. Density (trees ha^-1) and basal area (m² ha^-1) of the species were evaluated in the three occasions. The opening of canopy caused by logging reduced the density and basal area of five species, but produced a positive response in nine species, boosting their natural regeneration and allowing the ingrowth of one species that was not present in the studied area in the beginning. Keywords: Forest dynamics; Tauari; forest management; Amazon Forest. Resumo Efeito da exploração de madeiras na densidade e área basal de espécies de Lecythidaceae no leste da Amazônia. Analisou-se a dinâmica de espécies de Lecythidaceae 13 anos após a exploração madeireira, em uma Floresta Ombrófila Densa no município de Moju, Pará (02º 08’ 14’’ e 02º 12’ 26” S; 48º 47’ 34”S e 48º 48’ 14” W - SAD 69). De uma área de floresta de 1.050 ha, foram selecionados 200 ha para exploração seletiva, em 1997, de 25 espécies comerciais madeireiras (intensidade de 23 m³ ha^-1). Foram alocadas 22 parcelas permanentes de 0,5 ha, totalizando 11 ha amostrais, onde foram medidas todas as árvores com DAP≥ 10 cm, nos anos de 1995, 1998 e 2010. Analisou-se a densidade (árvores ha^-1) e área basal (m² ha^-1) das espécies, nas três ocasiões. A abertura do dossel causada pela exploração reduziu a densidade e a área basal de cinco espécies, porém produziu impacto positivo em nove espécies, estimulando a sua regeneração natural e, inclusive, proporcionando o ingresso de uma espécie que não estava presente na área monitorada Palavras-chave: Dinâmica da floresta; Tauarí; manejo florestal; Floresta Amazônica.

The modeling of recruitment in tropical forests is important for studies of forest management sustainability, for giving adequate subsidies to the recovery of wood stock. The objective of the work was to estimate the recruitment after wood harvest, using a model of artificial neural network (ANN). The study area is located in the Tapajós National Forest (55° 00' W, 2° 45' S), Pará. In 64 ha of the study area, in 1979, an intensive harvest of 72.5 m3 ha-1 was carried out. In 1981, 36 permanent plots of 50 m x 50 m were randomly installed. These plots were measured in 1982, 1983, 1985, 1987, 1992, 1997, 2007, 2010 and 2012. To model the recruitment the variables of target subplot and its neighborhood were considered. The estimates obtained in the training and generalization of ANN were evaluated by statistics: correlation ( R) and root mean square error (RMSE) being obtained RMSE 35.6% and 0.89. It was possible to model the recruitment tendency over the time in tropical forests, after the wood harvest.