Análise de metodologias para desenvolvimento de Modelos Alométricos para estimativa de biomassa em manguezais.

Abstract

Os manguezais desempenham papel crucial na mitigação das mudanças climáticas devido à sua alta capacidade de estocagem de carbono azul. Contudo, a quantificação fiel desses reservatórios requer modelos alométricos precisos, que frequentemente variam segundo a espécie e o sítio ecológico. Este trabalho realizou uma revisão bibliográfica sistemática sobre as metodologias empregadas no desenvolvimento de equações alométricas para estimativa de biomassa nesses ecossistemas. A busca foi conduzida na base de dados Web of Science, utilizando os termos combinados “allometr*” e “mangrove” nos campos de título, resumo e palavras-chave, para publicações entre 1989 e 2026. Do total inicial de 374 artigos identificados, foram excluídos aqueles que apenas aplicavam equações preexistentes ou não detalham os procedimentos metodológicos, resultando em em 23 estudos. Constatou-se que o método destrutivo permanece como o padrão para calibração de modelos empíricos por meio do abate, fracionamento e secagem em estufa dos tecidos vegetais, ao passo que abordagens não destrutivas via cubicação geométrica atendem a áreas protegidas. A mensuração da biomassa subterrânea e o tratamento ponderado de troncos em árvores multicaules configuram as maiores limitações metodológicas. Quanto aos preditores, o diâmetro na altura do peito (DAP) destaca-se pela praticidade e altos ajustes em bosques homogêneos (R2> 0,92), porém variáveis combinadas envolvendo altura total (D2H) e densidade básica da madeira (ρ) diminuem substancialmente os erros residuais em florestas heterogêneas. A análise do esforço amostral revelou que a precisão dos modelos (R2 >0,95) independe do tamanho amostral absoluto (N), sendo viabilizada com 15 a 30 árvores por espécie, desde que haja estratificação diamétrica uniforme. No âmbito computacional, a linguagem R sobressai-se pela disponibilidade de pacotes especializados (smatr, nlme, caret), permitindo controle de heterocedasticidade, modelagem mista e rotinas robustas de validação cruzada. Conclui-se que o planejamento amostral estratificado e a seleção de métricas combinadas são indispensáveis para refinar inventários de carbono azul.