| Resumo: |
Neste trabalho objetivou-se modelar o teor de carbono no solo de parcelas sob Floresta Ombrófila Mista em condições distintas (predomínio de araucária, de imbuia e vegetação mista com registro de ocorrência de fogo), no Paraná, a partir de distribuições probabilísticas. Para tal, foi avaliada a qualidade de ajuste e aderência de diferentes funções de probabilidade (normal, Weber, Weibull 3P, log-normal, SB de Johnson e Gama), pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Todas as funções densidade de probabilidade resultaram em bons ajustes, podendo então ser utilizadas para modelar os dados de carbono no solo em qualquer uma das parcelas. As funções foram ranqueadas a partir dos valores do teste Kolmogorov-Smirnov, e decidiu-se que a função Gama é a mais apropriada para modelar o teor de carbono nas três parcelas estudadas. Ainda, ao realizar a comparação das distribuições Gama ajustadas pelo teste Kolmogorov-Smirnov nas diferentes condições testadas, observou-se que elas apresentam configurações distintas, portanto, devem ser modeladas individualmente.
This work aimed to describe the frequency distribution of soil organic carbon contents under different conditions of Araucaria forest (concentration of araucaria trees, imbuia trees and mixed forest, with record of fire) in Paraná State, Brazil. Fitness quality of probability density functions (normal, Weber, Weibull 3P, log-normal, SB of Johnson and Gamma) were determined, using Kolmogorov Smirnov test. All functions fitted adequate, so they can all be used for any tested condition. Functions were ranked using Kolmogorov-Smirnov test. Gamma function was selected as the most appropriate for all tested conditions. However, after a comparison of fitted distributions by Kolmogorov-Smirnov test, we concluded that modeling must be performed separately.
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