Influência da variabilidade edafoclimática no crescimento de clones de eucalipto no Nordeste baiano

Abstract

Objetivou-se estudar o crescimento de três clones de eucalipto em diferentes tipos de solos e do histórico de precipitação pluviométrica (PP) na região nordeste da Bahia. Para isso, utilizaram-se dados de parcelas permanentes medidas em povoamentos clonais de eucalipto em Argilosso Amarelo, Argissolo, Vermelho-Amarelo, Latossolo Amarelo e Neossolo Quartzarênico, com e precipitação média anual variando de 700 mm a 1700 mm. Foram ajustados modelos de crescimento em função da idade para altura dominante, diâmetro quadrático, área basal e volume por ha para cada combinação de clone e solo. Para analisar o efeito da PP na predição do volume, foi incluído um modificador associado à precipitação no modelo de Gompertz. O maior crescimento no Argissolo Amarelo foi obtido pelo clone 1. O modelo ajustado, com a inclusão da PP, reduziu os erros em torno de 62,9%. em comparação com o modelo biológico tradicional. Concluiu-se que a consideração da variabilidade dos solos e da PP na modelagem de crescimento em regiões com ampla variabilidade da PP, afetou a exatidão das estimativas. E, ainda, a análise das curvas de crescimento em diferentes solos e PP auxilia na definição do clone adequado para locais onde não há informações de inventário.

The objective was to study the growth of three eucalypts clones in different soil types and precipitation (PP) history in Northeastern of Bahia. We used data from permanent plots measured in eucalypts clonal stands in Paleudult, Haplorthox and Quartzipsamment. The average annual PP ranged from 700 mm to 1700 mm. Growth models were adjusted for age at dominant height, quadratic diameter, basal area and volume per ha for each combination of clone and soil. To analyze the effect of precipitation PP in volume prediction we included a modifier associated with PP in Gompertz model. The highest growth in the Paleudult was obtained by clone 1. The adjusted model, which included PP, reduced errors around 62.9% compared with traditional biological model. We concluded that considering soil and PP variability in growth models in areas with wide variability of PP affected the accuracy of the estimates. Moreover, the analysis of growth curves in different soils and PP helps define the appropriate clone for sites where there is no inventory information.