04352nab a2200397   4500003000900000005001700009008004100026040001800067072002600085100002900111100003900140100003800179100004200217100003900259100002800298100003100326100003700357100003400394100003700428100002800465245008500493500005200578520134700630520151001977650001303487650002403500650002103524650002503545650002203570650000803592650002803600650001103628650001503639773022103654856007903875BR-BrBNA20250930164942.0250930b2023    bl.ar|pooa||| 00| 0 eng |  aBR-BrBNAbpor  aU10 ; F61 ; P35 ; H50  aAbreu, Jadson Coelho de   aSilva, José Antônio Aleixo da   aFerreira, Rinaldo Luiz Caraciolo   aRocha, Samuel José Silva Soares da   aTavares Júnior, Ivaldo da Silva   aFarias, Aline Araújo   aVillanova, Paulo Henrique   aViana, Aguida Beatriz Travaglia   aSchettini, Bruno Leão Said   aTelles, Lucas Arthur de Almeida   aSilva, Arthur Araújo   aMixed models for nutrients prediction in species of the brazilian Caatinga biome  aSummaries (En, Pt); 43 ref.; 1 illus.; 4 tables  aABSTRACT – Nutrient prediction models applied to tree species from Brazilian Caatinga can be a crucial tool in understanding this biome. The study aimed to fi t 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. & Hoff m, and Anadenanthera colubrina var. cebil (Griseb.) Altschul. Four trees, representing the average circumference in each diameter class, were harvested for NPK quantifi cation. The Spurr model was evaluated for NPK prediction, and species inclusion as a random eff ect was signifi cant (p < 0.05) in all models. The Spurr model with fi xed and random eff ects presented better statistics than fi xed-eff ect 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 Eff ects.   aRESUMO – Modelos de predição de nutrientes aplicados a espécies arbóreas da Caatinga brasileira podem ser uma ferramenta crucial para a compreensão do bioma. O estudo teve como objetivo ajustar um modelo misto para prever os teores de nitrogênio (N), fósforo (P) e potássio (K) em espécies arbóreas nativas do bioma Caatinga localizadas no município de Floresta, Pernambuco – PE, Brasil. As seguintes espécies foram as mais importantes da área e avaliadas no presente estudo: Poincianella bracteosa (Tul.) L.P.Queiroz, Mimosa ophtalmocentra Mart. ex Benth, Aspidosperma pyrifolium Mart, Cnidoscolus quercifolius (Mull. Arg.) Pax. & Hoff m e Anadenanthera colubrina var. cebil (Griseb.) Altschul. Quatro árvores, representando a circunferência média em cada classe de diâmetro, foram colhidas para quantificação de NPK. O modelo Spurr foi avaliado para predição de NPK e a inclusão de espécies como efeito aleatório foi significativa (p < 0,05) em todos os modelos. O modelo de Spurr com efeitos fixos e aleatórios apresentou estatísticas melhores que os modelos de efeito fixo em todos os parâmetros para todos os nutrientes. As equações de previsão de NPK geradas podem ser uma ferramenta útil para entender o impacto da extração de madeira sobre os ciclos biogeoquímicos da
Caatinga e orientar estratégias de manejo florestal em regiões semiáridas do mundo. Palavras-Chave: Bioma Caatinga; NPK; Efeitos Fixos e Aleatórios.   aCAATINGA  aESPÉCIE FLORESTAL  aESPÉCIE NATIVA  aMODELO ESTATÍSTICO  aTEOR DE NUTRIENTE  aNPK  aEXTRAÇÃO DE MADEIRA  aMANEJO  aPERNAMBUCO0 0812dViçosa-MG Sociedade de Investigações Florestais - Universidade Federal de Viçosa. Depto. de Engenharia Florestal 1977o2024-7728tRevista Árvore (Brazil)x0100-6762gv. 47 p. 1-10; (2023)wBR2025003766  uhttps://www.scielo.br/j/rarv/a/qQGw98rQjXxBGFHvhMrRz9J/?format=pdf&lang=en