Equations to predict Eucalyptus timber volume are continuously updated, but most of them cannot be used for certain locations. Thus, equations of similar strata are applied to clonal plantations where trees cannot be felled to fit volumetric models. The objective of this study was to use linear regression and artificial neural networks (ANN) to reduce the number of trees sampled while maintaining the accuracy of commercial volume predictions with bark up to 4 cm in diameter at the top (v) of Eucalyptus clones. Two methods were evaluated in two scenarios: (a) regression model fit and ANN training with 80% of the data (533 trees) and per clone group with 80% of the trees in each group; and (b) model fit and ANN training with trees of only one clone group at ages two and three, with sample intensities of six, five, four, three, two, and one tree per diameter class. The real and predicted v averages did not differ in sample intensities from six to two trees per diameter class with different methods. The frequency distribution of individuals by volume class by the two methods (regression and ANN) compared to the real values were similar in scenarios (a) and (b) by the Kolmogorov–Smirnov test (p-value > 0.01). The application of ANN was more effective for total data analysis with non-linear behavior, without sampled environment stratification. The Prodan model also generates estimates with accuracy, and, among the regression models, is the best fit to the data. The volume with bark up to 4 cm in diameter at the top of Eucalyptus clones can be predicted with at least three trees per diameter class with regression (root mean square error in percentage, RMSE = 12.32%), and at least four trees per class with ANN (RMSE = 11.73%).

O estudo tem como objetivo verificar se a introdução da espécie Pinus taeda L. em solo sob campo natural altera a agregação de um Cambissolo Húmico, em diferentes rotações. O estudo foi conduzido na região dos Campos de Cima da Serra, no município de Cambará do Sul - RS, Brasil. A fim de alcançar o objetivo acima descrito, foram selecionadas duas áreas de estudo, uma em primeira (RT1) e a outra em segunda rotação (RT2), com 13 anos de idade. Para cada povoamento, foi avaliada conjuntamente uma área de campo natural adjacente (testemunha). Em cada área, foram abertas cinco trincheiras e coletadas amostras de solo nas camadas 0,0-0,05, 0,05-0,20 e 0,20-0,40 m para a determinação da porcentagem de agregados estáveis em cada classe (AGRi) e do diâmetro médio geométrico de agregados estáveis em água (DMG). Não houve alteração da estabilidade de agregados na camada superficial (0,0-0,05 m). No entanto, nas camadas mais subsuperficiais (0,05-0,20 e 0,20-0,40 m), apenas a RT1 manteve a estabilidade de agregados maiores. Devido ao manejo adotado na RT2, como a queima e o corte raso, verificou-se a redução da estabilidade dos macroagregados e aumento dos agregados menores, ao passo que no campo natural a estabilidade em profundidade foi mantida.

O processo de competição em um plantio florestal é proveniente da disputa de recursos essenciais ao crescimento. Vários índices foram propostos para avaliar a competição de diferentes espécies, mas estudos desta natureza para pinus no país são escassos. Esses índices de competição são essenciais no processo de modelagem florestal. O objetivo foi avaliar índices de competição para árvores de um povoamento não desbastado de Pinus taeda L. Dados de unidades amostrais permanentes foram utilizados, de povoamento florestal localizado na região de Telêmaco Borba, Paraná, Brasil, com idade de 3,4 a 21,4 anos. Oito índices de competição foram avaliados por meio de uma matriz de correlação de Spearman com variáveis dendrométricas e do povoamento. Além disso, para cada classe de sítio, a tendência média dos índices de competição por classes de diâmetro e idade foi analisada. Não houve um único índice mais correlacionado com todas as variáveis. Para as variáveis diâmetro, altura e probabilidade de mortalidade, os índices mais correlacionados foram o de Glover e Hool, Lorimer e Stage, respectivamente. Os índices de competição demonstraram satisfatoriamente o comportamento médio da competição, em relação à idade e classes de sítio. A seleção de um único índice dependerá de seu uso, sendo necessário testes específicos conforme a finalidade.