Non-destructive equations to estimate the leaf area of Styrax pohlii and Styrax ferrugineus


Autoria(s): Souza, Mc; Habermann, G
Contribuinte(s)

Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Data(s)

02/02/2015

02/02/2015

01/02/2014

Resumo

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

We developed linear equations to predict the leaf area (LA) of the species Styrax pohlii and Styrax ferrugineus using the width (W) and length (L) leaf dimensions. For both species the linear regression (Y=α+bX) using LA as a dependent variable vs. W × L as an independent variable was more efficient than linear regressions using L, W, L2 and W2 as independent variables. Therefore, the LA of S. pohlii can be estimated with the equation LA=0.582+0.683WL, while the LA of S. ferrugineus follows the equation LA=−0.666+0.704WL.

Foram determinadas equações lineares para estimar a área foliar (AF) de Styrax pohlii e Styrax ferrugineus utilizando dimensões do limbo foliar (C – comprimento, L – largura). O modelo linear (Y=α+bX), utilizando AF vs. C × L, foi mais eficiente que os modelos lineares utilizando C, L, C2 e L2 como variáveis independentes na determinação da área foliar de S. pohlii e S. ferrugineus. Assim, a AF de S. pohlii pode ser estimada pelo modelo AF=0,582+0,683CL e a AF de S. ferrugineus pode ser estimada pelo modelo AF=−0,666+0,704CL.

Formato

222-225

Identificador

http://dx.doi.org/10.1590/1519-6984.17012

Brazilian Journal of Biology. Instituto Internacional de Ecologia, v. 74, n. 1, p. 222-225, 2014.

1519-6984

http://hdl.handle.net/11449/114356

10.1590/1519-6984.17012

S1519-69842014000100028

S1519-69842014000100028.pdf

Idioma(s)

eng

Publicador

Instituto Internacional de Ecologia

Relação

Brazilian Journal of Biology

Direitos

openAccess

Palavras-Chave #Cerrado #Styracaceae #validação #regressão #modelos lineares #Brazilian savanna #Styracaceae #validation #regression analysis #linear models
Tipo

info:eu-repo/semantics/article