ResumoO presente trabalho teve como objetivo avaliar modelos matemáticos para descrever a relação hipsométrica em Acacia mearnsii De Wild. (acácia-negra). O estudo foi conduzido em parcelas de 9 x 14 m, instaladas em povoamentos com sete anos de idade (final da rotação), situados nas regiões de maior concentração de plantios nos municípios de Cristal e Piratini, no Estado do Rio Grande do Sul (Brasil). Em cada parcela, todos os indivíduos foram mensurados quanto à altura total e diâmetro à altura do peito (dap). Foram testados 10 modelos matemáticos (de natureza logarítmica e aritmética), sendo a seleção do melhor modelo realizada em função do coeficiente de determinação ajustado (R²), erro-padrão da estimativa (S xy %), índice de Schlaegel (IA) e análise gráfica dos resíduos. A equação de melhor desempenho foi Ln h = 3,1851 3,8129 x 1/dap 5,3335 x 1/dap², apresentando IA de 0,53 e Syx de 0,98%, podendo ser utilizada para a predição da altura em inventário pré-cortes.Palavras-chave adicionais: Acácia-negra; altura; modelagem. AbstractThe purpose of this work was to evaluate mathematical models to describe the hypsometric relation of Acacia mearnsii De Wild (black wattle). The study was conducted in seven year old 9 x14 m sample plots (at the end of rotation) located in the municipalities of Cristal and Piratini, both situated in the region where the species is most widely cultivated in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. In each plot, all the individuals had their total height and diameter at breast height measured. Ten mathematical models were tested (of logarithmic and arithmetic nature). The selection of the best model was based on the adjusted determination coefficient (R 2 ), standard error of estimate (Sxy%), Schlaegel index (IA), and graphic analysis of the residues. The model which presented the best result was the following : Ln h = 3.1851 3.8129 x 1/dbh 5.3335 x 1/dbh 2 which showed a IA of 0.53 and Syx of 0.98% and can be used to predict the height in pre-harvest inventories.

ResumoO presente trabalho teve como objetivo avaliar modelos matemáticos para descrever a relação hipsométrica em Acacia mearnsii De Wild. (acácia-negra). O estudo foi conduzido em parcelas de 9 x 14 m, instaladas em povoamentos com sete anos de idade (final da rotação), situados nas regiões de maior concentração de plantios nos municípios de Cristal e Piratini, no Estado do Rio Grande do Sul (Brasil). Em cada parcela, todos os indivíduos foram mensurados quanto à altura total e diâmetro à altura do peito (dap). Foram testados 10 modelos matemáticos (de natureza logarítmica e aritmética), sendo a seleção do melhor modelo realizada em função do coeficiente de determinação ajustado (R²), erro-padrão da estimativa (S xy %), índice de Schlaegel (IA) e análise gráfica dos resíduos. A equação de melhor desempenho foi Ln h = 3,1851 3,8129 x 1/dap 5,3335 x 1/dap², apresentando IA de 0,53 e Syx de 0,98%, podendo ser utilizada para a predição da altura em inventário pré-cortes.Palavras-chave adicionais: Acácia-negra; altura; modelagem. AbstractThe purpose of this work was to evaluate mathematical models to describe the hypsometric relation of Acacia mearnsii De Wild (black wattle). The study was conducted in seven year old 9 x14 m sample plots (at the end of rotation) located in the municipalities of Cristal and Piratini, both situated in the region where the species is most widely cultivated in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. In each plot, all the individuals had their total height and diameter at breast height measured. Ten mathematical models were tested (of logarithmic and arithmetic nature). The selection of the best model was based on the adjusted determination coefficient (R 2 ), standard error of estimate (Sxy%), Schlaegel index (IA), and graphic analysis of the residues. The model which presented the best result was the following : Ln h = 3.1851 3.8129 x 1/dbh 5.3335 x 1/dbh 2 which showed a IA of 0.53 and Syx of 0.98% and can be used to predict the height in pre-harvest inventories.

Taper functions and volume equations are essential for estimation of the individual volume, which have consolidated theory. On the other hand, mathematical innovation is dynamic, and may improve the forestry modeling. The objective was analyzing the accuracy of machine learning (ML) techniques in relation to a volumetric model and a taper function for acácia negra. We used cubing data, and fit equations with Schumacher and Hall volumetric model and with Hradetzky taper function, compared to the algorithms: k nearest neighbor (k-NN), Random Forest (RF) and Artificial Neural Networks (ANN) for estimation of total volume and diameter to the relative height. Models were ranked according to error statistics, as well as their dispersion was verified. Schumacher and Hall model and ANN showed the best results for volume estimation as function of dap and height. Machine learning methods were more accurate than the Hradetzky polynomial for tree form estimations. ML models have proven to be appropriate as an alternative to traditional modeling applications in forestry measurement, however, its application must be careful because fit-based overtraining is likely.

Este trabalho visou verificar a precisão de aplicativos de smartphone para medir indiretamente a altura de árvores e a distância entre o operador e a árvore. Como testemunha para medir altura, adotou-se o Hipsômetro Vertex IV (T0a) e, para distância, a variável medida com trena (T0b). Foram selecionadas 30 árvores isoladas do Campus da Universidade Federal do Paraná em Curitiba - PR e 30 árvores pertencentes à um plantio de Eucalyptus sp. na Fazenda Experimental Canguiri em Pinhais – PR. Foram 7 tratamentos testados para altura: Smart Measure (T1a), sMeasure (T2a), Distance meter (T3a), Hypsometer (T4a), 3D-Prumo (T5a), Height and Distance (T6a) e Tree-H (T7a). Foram 8 tratamentos para medir distância: Smart Measure (T1b), sMeasure (T2b), Distance meter (T3b), Hypsometer (T4b), 3D-Prumo (T5b), Height and Distance (T6b), Easy Measure (T7b) e Smart Distance (T8b). Avaliou-se a precisão dos aplicativos com o teste t de Student pareado com 5% de significância em relação às testemunhas e cálculo dos erros. Para altura em árvores isoladas, o tratamento T2a apresentou diferença estatística a probabilidade de 5%. O tratamento T6a obteve menor erro (2,48 m). No plantio de Eucalyptus sp., os tratamentos T1a, T6a e T7a apresentaram diferenças significativas e T3a obteve menor erro (2,99 m). Para a medição de distância em árvores isoladas, os tratamentos T4b e T6b não apresentaram diferença e T4b apresentou menor erro (2,28 m). No plantio, todos apresentaram diferença estatística. A incorporação de aplicativos para smartphones é alternativa para uso em inventários florestais para alturas. Para distâncias, deve-se ter cautela.

Em 2015, sob o contexto de negociações climáticas que culminou na adoção do Acordo de Paris, o Brasil apresentou sua intenção de Contribuição Nacionalmente Determinada (iNDC), que se tornou o compromisso climático de mitigação de Gases de Efeito Estufa (GEE) do país. A presente pesquisa teve como objetivo identificar os principais desafios para a implementação da meta estipulada pelo governo brasileiro. Para tanto, foram realizadas entrevistas semiestruturadas com 20 representantes da área climática, divididos em 4 segmentos: governo, sociedade civil, academia e iniciativa privada. A hipótese de que a alocação de recursos financeiros para o cumprimento das metas será crítica se confirmou, assim como, que a estrutura de governança climática e as políticas e programas atuais precisam ser atualizados para o alcance da meta. Como resultados adicionais obtidos, os setores de energia, mudança de uso da terra e florestas e agropecuária são os que precisam de uma maior atenção para cumprir os objetivos estabelecidos. Em relação à ambição, o segmento de governo acredita que a meta brasileira é bem ambiciosa, o segmento da sociedade civil atesta que a meta não é ambiciosa e deveria ser alterada, e os representantes da academia e iniciativa privada se dividiram na opinião sobre o assunto. Conclui-se que o país enfrentará diversos desafios de cunho econômico, tecnológico e de implementação da legislação e conversão da meta em políticas públicas efetivas e que a mudança do clima seja a principal diretriz para um novo modelo de desenvolvimento pautado em uma economia de baixo carbono.