03800naa a2200349 a 450000100080000000500110000800800410001902200140006002400360007410000280011024501270013826000090026552027030027465000300297765000220300765000320302965000180306165000170307965000310309665000240312765000260315165300090317765300240318665300240321065300300323465300200326465300350328465300270331965300190334670000220336577300630338721172292021-07-02       2019    bl uuuu     u00u1 u    #d  a1413-93247 a10.18671/scifor.v47n124.062DOI1 aFIGUEIREDO, S. M. de M.  aModelagem de distribuição de espécies arbóreas por classe diamétrica no sudoeste da Amazônia.h[electronic resource]  c2019  aO objetivo do estudo foi analisar a predição da distribuição de espécies florestais madeireiras, em escala local, utilizando dados de ocorrência agrupados por classe diamétrica. Para estimar a distribuição foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent) e as ocorrências são de inventário florestal de planos de manejo. As variáveis preditoras dos modelos foram:altitude, declividade, distância vertical à drenagem mais próxima (HAND), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e densidade de pontos das espécies florestais. Foram selecionadas seis variáveis preditoras, por espécie, pelo método de todas as regressões possíveis. Os modelos tiveram em média bom desempenho (AUC = 0,7; taxa de omissão = 8,8%), demonstrando a viabilidade de se predizer a distribuição de espécies por classe diamétrica. As variáveis mais importantes foram altitude, NDVI e densidade. De acordo com os modelos, as árvores de Astonium lecointei, Clarisia racemosa e Ceiba pentandra com diâmetro a altura do peito (DAP) ? 100 cm têm maior probabilidade de ocorrer em ambientes localizados em altitudes mais elevadas do terreno. Esse procedimento de modelagem é eficiente para ampliar o conhecimento sobre as preferências de habitat e a distribuição geográfica de espécies na paisagem em função do DAP. The aim of the study was to analyze the prediction of the distribution of forest tree species, on a local scale, using occurrence data grouped by diameter class. To estimate the distribution of species the maximum entropy method (Maxent) and the occurrence data are forest management plan was used. The predictor variables were: elevation, slope, height above the nearest drainage (HAND), and normalized difference vegetation index (NDVI) and dot density of forest species. Six predictor variables were selected by species by method of all possible regressions. The models, by species and diameter class, had an average good performance (AUC = 0.7; omission rate = 8.8%), demonstrating the viability of predicting the distribution of species by diameter class. The most important predictor variables were altitude, NDVI, densities Amburana acreana and Clarisia racemosa. However, further studies are needed to clarify whether there is an interaction between forest species or share the same habitat. According to the models, trees of the species Astonium lecointei, Clarisia racemosa and Ceiba pentandra with diameter at breast height (DBH) ? 100 cm are more likely to occur in localized higher elevations. This modeling procedure is efficient to increase knowledge about habitat preferences and geographical distribution of species in the landscape by DBH.  aGeographical distribution  aSimulation models  aTree and stand measurements  aTropical wood  aDendrometria  aDistribuição Geográfica  aEssência Florestal  aModelo de Simulação  aAcre  aAmazonia Occidental  aAmazônia Ocidental  aDistribución geográfica  aMadera tropical  aMedidas del árbol y del rodal  aModelos de simulación  aWestern Amazon1 aFIGUEIREDO, E. O.  tScientia Forestalisgv. 47, n. 124, p. 644-654, dez. 2019.