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The evolution of the stem form of trees in stands of Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze was studied by means of taper functions and form factors. The data used were obtained by complete stem analysis and by rigorous scaling of standing trees in stands established in central-southern region of Paraná, with a sample of 45 trees. Four taper functions were adjusted for the total data set and for stratified data by classes of age. Tapering curves were constructed for different age classes. Model identity tests were performed to compare complete and reduced models. To assess the evolution of natural and artificial form factors, they were calculated for different ages, starting at 5 years old. Schöpfer´s polynomial was the selected model. There were significant differences among complete and reduced models with a slight advantage in the use of equations adjusted by age classes, as well as a significant improvement in the stem taper with the increase in age, also verified by the stabilization of the values of form factor at 22 years. A evolução da forma do tronco de Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze foi estudada por meio de funções de afilamento e fatores de forma. Os dados utilizados são objeto de análise de tronco e por filmação de árvores em pé em povoados estabelecidos na região Centro-Sul do Paraná, com uma amostra de 45 árvores. Foram ajustadas quatro funções de afilamento para o conjunto total de dados e para os dados estratificados em classes de idade, sendo construídas como curvas de afilamento para diferentes classes de idade. Foi realizado teste de identidade de modelos para comparar modelos completos com o modelo reduzido. Para avaliar um desenvolvimento dos fatores de forma naturais e artificiais, os mesmos foram calculados para o conjunto de dados em diferentes idades, iniciando aos 5 anos. Uma função de afiliação selecionada para o polinômio de Schöpfer. Foram observadas diferenças significativas entre o modelo reduzido e modelos de modelos, com ligeira vantagem com o uso de equações ajustadas por aulas de idade, além de expressiva na forma do tronco com o aumento da idade, também foi constatada pela estabilização dos valores de Fator de forma aos 22 anos. more...

Doutoramento em Engenharia Florestal - Instituto Superior de Agronomia The aim of present thesis was the development of a tree growth model and a cone production model for umbrella pine (Pinus pinea L.) in pure and mixed, even and uneven aged stands at Charneca Miocénica e Pliocénica dos Vales do Tejo e do Sado (Portugal). To model tree level growth model submodels were built to predict height, crown diameter, crown length and diameter increment. Tree cone production was modeled in two stages. First, the cone production probability was modeled. In the second phase the cone fresh weight production was modeled given a no null production. To fit this submodels several methodologies have been used, namely non linear regression techniques without and with aleatory effects (mixed models) and logistic regression. Were selected the models with the best statistical values related to fitting quality and prediction capacity with biological meaning.----------------------------O objectivo proposto com a presente tese foi o desenvolvimento de um modelo que permita estimar o crescimento da árvore e produção de pinha ao nível da árvore para o pinheiro manso (Pinus pinea L.) em povoamentos puros e mistos, regulares e irregulares na Charneca Miocénica e Pliocénica dos Vales do Tejo e do Sado. O modelo de crescimento ao nível da árvore é composto por sub-modelos que predizem a altura, o diâmetro de copa, a profundidade de copa, o crescimento em diâmetro. A produção de pinha (peso fresco) é estimada em duas fases. Primeiro modela-se a probabilidade de ocorrência de pinha. Numa segunda fase modela-se o peso fresco de pinhas dado que a produção não é nula. No ajustamento dos vários sub-modelos utilizaram-se várias metodologias, nomeadamente técnicas de regressão não linear sem e com efeitos aleatórios (modelos mistos) e regressão logística. Na modelação com efeitos aleatórios seguiu-se as estratégias de introdução de efeitos aleatórios no modelo seleccionado sem efeitos aleatórios e a modelação de raiz com efeitos aleatórios seleccionando-se os modelos com melhor qualidade de ajustamento, capacidade preditiva e significado biológico. more...