MIXED MODELS FOR NUTRIENTS PREDICTION IN SPECIES OF THE BRAZILIAN CAATINGA BIOME

Authors

  • Jadson Coelho de Abreu Universidade do Estado do Amapá, Departamento de Engenharia Florestal, Macapá, AP - Brasil.
  • José Antônio Aleixo da Silva Universidade Federal Rural de Pernambuco, Departamento de Ciência Florestal, Recife, PE - Brasil.
  • Rinaldo Luiz Caraciolo Ferreira Universidade Federal Rural de Pernambuco, Departamento de Ciência Florestal, Recife, PE - Brasil
  • Samuel José Silva Soares da Rocha Universidade Federal de Lavras, Departamento de Ciências Florestais, Lavras, MG - Brasil.
  • Ivaldo da Silva Tavares Júnior Universidade Federal de Viçosa, Programa de Pós-Graduação em Ciência Florestal, Viçosa, MG - Brasil
  • Aline Araújo Farias Universidade Federal de Viçosa, Programa de Pós-Graduação em Ciência Florestal, Viçosa, MG - Brasil
  • Paulo Henrique Villanova Universidade Federal de Viçosa, Programa de Pós-Graduação em Ciência Florestal, Viçosa, MG - Brasil
  • Aguida Beatriz Travaglia Viana Universidade Federal de Viçosa, Programa de Pós-Graduação em Ciência Florestal, Viçosa, MG - Brasil
  • Bruno Leão Said Schettini Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Engenharia Florestal, Viçosa, MG - Brasil
  • Lucas Arthur de Almeida Telles Universidade Federal de Viçosa, Programa de Pós-Graduação em Ciência Florestal, Viçosa, MG - Brasil
  • Arthur Araújo Silva Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Engenharia Florestal, Viçosa, MG - Brasil.

Keywords:

Caatinga Biome, NPK, Fixed and Random Effects

Abstract

Nutrient prediction models applied to tree species from Brazilian Caatinga can be a crucial tool in understanding this biome. The study aimed to fit a mixed model to predict nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) content in tree species native to the Caatinga biome located in Floresta municipality, Pernambuco State – PE, Brazil. The following species were considered the area’s most important and evaluated in the present study: Poincianella bracteosa (Tul.) L.P.Queiroz, Mimosa ophtalmocentra Mart. ex Benth, Aspidosperma pyrifolium Mart, Cnidoscolus quercifolius (Mull. Arg.) Pax. & Hoffm, and Anadenanthera colubrina var. cebil (Griseb.) Altschul. Four trees, representing the average circumference in each diameter class, were harvested for NPK quantification. The Spurr model was evaluated for NPK prediction, and species inclusion as a random effect was significant (p > 0.05) in all models. The Spurr model with fixed and random effects presented better statistics than fixed-effect models in all parameters for all nutrients. Generated NPK predicting equations can be a handy tool to understand the impact of wood extraction over Caatinga’s biogeochemical cycles and guide forest management strategies in semi-arid regions of the world.

Keywords: Caatinga Biome; NPK; Fixed and Random Effects

 

Downloads

Published

2023-09-04

How to Cite

de Abreu, J. C., da Silva, J. A. A., Ferreira, R. L. C., da Rocha, S. J. S. S., Tavares Júnior, I. da S., Farias, A. A., Villanova, P. H., Viana, A. B. T., Schettini, B. L. S., Telles, L. A. de A., & Silva, A. A. (2023). MIXED MODELS FOR NUTRIENTS PREDICTION IN SPECIES OF THE BRAZILIAN CAATINGA BIOME. Revista Árvore, 47, https://doi.org/10.1590/1806–908820230000012. Retrieved from https://revistaarvore.ufv.br/rarv/article/view/263447

Issue

Section

Forest Management

Most read articles by the same author(s)