RESUMOO objetivo deste trabalho foi construir curvas de produção e de incremento corrente mensal (ICM), e analisar o efeito de variáveis climáticas no crescimento mensal em diâmetro e altura de Pinus taeda L. e Araucaria angustifolia (Bert.) O. Kuntze, no período de três anos, em fase juvenil. Para tanto, foram selecionadas 30 árvores de cada espécie, sendo, mensalmente, entre junho de 2006 e julho de 2009, medidas as variáveis diâmetro e altura. As variáveis climáticas são provenientes de duas estações meteorológicas do SIMEPAR, próximas aos plantios monitorados. Para a análise do crescimento, foram desenvolvidas curvas de incremento e produção mensais, bem como análise da matriz de correlação dos dados e regressão pelo processo stepwise. Na análise do crescimento, observaram-se maiores ICMs entre outubro e fevereiro. As matrizes de correlação indicaram forte relação do ICM com temperatura, pressão atmosférica e fotoperíodo. Os modelos ajustados por stepwise, incluindo variáveis climáticas, apresentaram boas estatísticas de ajuste.Palavras-chave: curva de produção, incremento corrente mensal, modelagem do crescimento, matriz de correlação. Effect of Climate Variables on the Monthly Growth of Pinus taeda and Araucaria angustifolia at Young Age ABSTRACTThe objective of this research was to construct curves of yield and current monthly increment (CMI) and analyze the effect of climate variables on the current monthly increment of diameter and height of young Pinus taeda L. and Araucaria angustifolia (Bert.) O. Kuntze during a threeyear period. To this end, 30 trees of each species were selected and had their diameter and height measures taken monthly between June 2006 and July 2009. The climatic variables were obtained from two meteorological stations of SIMEPAR, located near the monitored stands. For growth assessment, curves of current monthly increment and yield were developed. Analysis of correlation matrixes among the studied variables and regression by stepwise process were also carried out. In the growth analysis, higher CMIs were observed between October and February. The correlation matrixes indicated that CMI correlated strongly with temperature, atmospheric pressure and photoperiod. The models adjusted by the stepwise process, including climate variables, showed good fit statistics.

A Floresta Ombrófila Mista possui significativa importância dentre as unidades fitogeográficas brasileiras. Em razão do interesse por extração de madeira e pela expansão das fronteiras agrícolas, essa formação florestal sofreu forte exploração, reduzindo-a a apenas 1 a 2% da sua área original (KOCH;CORRÊA, 2002). No entanto, pelas restrições impostas pela legislação ambiental, atualmente a exploração vem diminuído, o que gera a necessidade de estudos que visem ao entendimento da dinâmica e desenvolvimento da floresta (IURK et al., 2009). Tais estudos propiciam a obtenção de informações adequadas para o planejamento de atividades de preservação de fragmentos florestais.Levantamentos florísticos e fitossociológicos são amplamente utilizados atualmente para o monitoramento da regeneração natural, quantificação das espécies presentes na área, estratificação vegetal, entre outras atividades que fornecem subsídios para estudos relacionados à preservação e recuperação de áreas (IURK et al., 2009 Palavras-chave: Censo, floresta secundária, valor de cobertura, dominância relativa. COMPARISON OF PHYTOSOCIOLOGICAL PARAMETERS AMONG THREE STRATA OF A FRAGMENT OF OMBROPHYLOUS MIXED FOREST ABSTRACT: Phytosociological studies based on sampling have been very common in the last 20 years, however, they are rarely carried out using complete enumeration of trees (census

RESUMO Este trabalho teve como objetivo analisar a distribuição espacial de um fragmento de Floresta Ombrófila Mista Montana, bem como de três espécies de grupos sucessionais distintos pertencentes a ela, pela função K de

The aim of this study was to investigate the effect of climate variables on monthly growth in diameter and height ofAraucaria angustifolia(Bert.) O. Kuntze and ofPinus taedaL., over a six-year period, as well as verifing the contribution of these variables in the composition of the Chapman-Richards model. To this end, we selected 30 trees of each species and measured monthly the diameter and height, between June 2006 and August 2012. The climate variables were obtained from two SIMEPAR meteorological stations near the plantings. A correlation matrix was constructed to determine the effect of climate variables on the monthly growth. Next a principal component analysis (PCA) was conducted to determine the climate variables to be included in the fit of the Chapman-Richards model. The results indicated that the climate variables with the highest correlation (about 0.6) with monthly growth in diameter and height of the species were temperature, photoperiod and atmospheric pressure, and precipitation for some years of the study. The fitted model that included climate variables showed reduced Syx% of about 0.8% compared to the traditional biological model. However, ANOVA showed no statistical difference between the production estimates obtained by both models.