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Orientador: Prof. Dr. Sylvio Péllico Netto Coorientador: Prof. Dr. Allan Libanio Pelissari e Dr. Marcus Vinicios Neves d’Oliveira Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 03/03/2020 Inclui referências Área de concentração: Manejo Florestal Resumo: A floresta tropical Amazônica é estimada como uma das florestas com a maior diversidade de espécies florestais do planeta, algumas delas de interesse comercial devido à qualidade e ao alto valor de sua madeira, razão pela qual se requer bons estimadores biométricos para embasar um bom planejamento e uma exploração com o mínimo impacto. O Manejo Florestal Sustentável de áreas específicas sob regime de concessão deve ser subsidiado por estimadores biométricos acurados. Assim, o presente trabalho teve como objetivo geral avaliar, analisar e comparar métodos de ajuste de estimadores de altura total, afilamento e volume comercial, quanto ao desempenho e a consistência biológica de suas estimativas para espécies comercialmente exploradas na floresta Amazônica brasileira. Os dados foram provenientes de uma unidade de produção anual (UPA), localizada na Floresta Estadual do Antimary - Acre (FEA), onde foram coletadas informações de diâmetro a 1,3 m do solo (d), diâmetro a altura de referência (dr), quando as árvores apresentavam sapopemas, altura total, coletada utilizando a tecnologia LIDAR (Light Detection And Ranging), altura comercial, identificação dos indivíduos aonível de espécie e cubagem pelo método de Smalian. Para a estimativa das alturas totais, foi utilizado um modelo hipsométrico, cuja calibração foi realizada utilizando duas estratégias diferentes, sendo: i) método determinístico; e ii) método dos mínimos quadrados não-lineares. Para a modelagem do perfil dos fustes, foi empregada a metodologia de regressão não-paramétrica de Kernel (RKDE) e comparada com modelos paramétricos tradicionalmente utilizados para representar os perfis dos fustes. O volume comercial foi obtido utilizando um estimador por razão, com base no diâmetro e na altura total e comparados com estimadores por regressão. A utilização da estratificação em dois estágios foi aplicada com o intuito de reduzir o erro padrão da estimativa e, como consequência, auxiliar na correção da heteroscedasticidade dos resíduos, os dados foram estratificados em dois níveis, o primeiro por estrato diamétrico e os segundo por quociente do estimador por razão. A análise discriminante foi utilizada para agrupar as árvores a posteriori. A equação hipsométrica de Naslünd (1936) foi selecionada, tendo a estratégia de ajuste pelo método determinístico gerado o melhor resultado, com melhores propriedades estatísticas e biológicas na predição de alturas totais. A estratificação dos dados em dois níveis, para reduzir o erro e corrigir problemas de heteroscedasticidade dos resíduos, apresentou bons resultados, e os estimadores obtidos por razão foram resultados mais precisos do que os estimadores obtidos por regressão para todos os estratos diamétricos. Palavras-chave: Modelos não-lineares. Estimador por regressão. Modelagem nãoparamétrica. Estimador por razão. Manejo florestal madeireiro. Abstract: The Amazon rainforest is estimated to be one of the forests with the greatest diversity of forest species on the planet, some of which are of commercial interest due to the quality and high value of its wood, which is why good biometric estimators are required to support good planning and exploration with minimal impact. The Sustainable Forest Management of specific areas under a concession regime must be subsidized by accurate biometric estimators. Thus, the present work had the general objective of evaluating, analyzing and comparing methods for adjusting total height, tapering and commercial volume estimators, regarding the performance and biological consistency of their estimates for commercially exploited species in the Brazilian Amazon forest. The data came from an annual production unit (UPA), located in the State Forest of Antimary - Acre (FEA), where information was collected on diameter 1.3 m above ground (d), diameter at reference height (dr ), when the trees presented sapopemas, total height, collected using LIDAR (Light Detection And Ranging) technology, commercial height, identification of individuals at species level and scaled by the Smalian method. To estimate the total heights, a hypsometric model was used, whose calibration was performed using two different strategies, being: 1) deterministic method; and 2) nonlinear least squares method. For modeling the stem profile, the Kernel non-parametric regression methodology (RKDE) was used and compared with parametric models traditionally used to represent the stem profiles. The commercial volume was obtained using a ratio estimator, based on the diameter and the total height, and compared with estimators obtained by regression. The use of two-stage stratification was applied in order to reduce the standard error of the estimate and, consequently, assist in correcting the heteroscedasticity of the residues. The data were stratified at two levels, the first by diameter classes and the second by the ratio estimator. The discriminant analysis was used to group the trees a posteriori. The hypsometric equation of Naslünd (1936) was selected, and the adjustment strategy by the deterministic method generated the best results, with better statistical and biological properties in the prediction of total heights. The stratification of the data in two levels to reduce the error and correct problems of heteroscedasticity of the residues, presented good results, and the estimators obtained by ratio were more accurate than the estimators obtained by regression for all diametric strata. Keywords: Nonlinear models. Regression estimator. Non-parametric modeling. Ratio estimator. Timber forest management.