Quantificação de carbono florestal em povoamentos de Araucaria angustifolia no sudoeste do estado do Paraná Quantification of forest carbon on planted forests of Araucaria angustifolia in southwest of state Paraná

Resumo

Esta pesquisa objetivou estimar o carbono total fixado na biomassa de um povoamento de Araucaria angustifolia, utilizando Equações de Regressão, Fatores de Expansão da Biomassa (FEB) e Razão de Raízes (R). Com uma base de dados composta por determinações de biomassa e teores de carbono de 51 árvores de A. angustifolia, oriundas de dois povoamentos localizados nos municípios de Quedas do Iguaçu e General Carneiro, estado do Paraná, foram ajustados modelos matemáticos de regressão lineares e não-lineares para estimar o carbono e o volume total, e formular uma equação para a estimativa do carbono total utilizando o FEB e R. Os resultados mostraram que as equações de regressão ajustadas podem ser consideradas uma boa alternativa como método indireto de quantificação do carbono total em árvores de A. angustifolia das áreas em estudo, dependendo do nível de precisão desejado das estimativas. A melhor equação ajustada para a estimativa do carbono foi log C = -1,2538 + 2,3474*log DAP, com coeficiente de determinação ajustado de 0,86 e índice de Furnival de 24,11%. Já a estimativa do conteúdo de carbono utilizando FEB e a R não foi eficiente, não sendo um método recomendado para estudos com condições semelhantes ao presente trabalho.

Abstract

This study aimed to estimate the carbon stock in forest biomass of a population of Araucaria angustifolia, using regression equations, biomass expansion factors (BEF) and root ratio (R). With a database composed of determinations of biomass and carbon content of 51 A. angustifolia trees, coming from two settlements in the municipalities of Quedas do Iguaçu and General Carneiro, in the state of Paraná, it was adjusted the mathematical models of linear and non-linear regression to estimate the carbon and total volume and also to formulate an equation to estimate the carbon stock using the BEF and R. The results showed that the adjusted regression equations can be regarded as a good alternative as indirect method for quantifying the total carbon in A. angustifolia trees in the areas under study, depending on the desired level of accuracy of the estimates. The best adjusted equation to estimate the carbon stock was log C = -1.2538 + 2.3474 * log DAP, with determination coefficient of 0.86 and Furnival index of 24.11%. Since the estimate of carbon content using FEB and R was not efficient, it is not a recommended method for studies with similar conditions to this work.