Este trabalho teve como objetivo geral avaliar o uso da geoestatística aplicada ao inventário florestal. Especificamente avaliaram-se: a estrutura de continuidade espacial de quatro características dendrométricas, os métodos de ajuste e seleção de modelos da função de semivariância, o comportamento dos intervalos de confiança clássico e geoestatístico e o potencial da krigagem de bloco para a predição volumétrica por talhão. Os dados para realização do presente estudo foram obtidos num povoamento de 987 hectares de Eucalyptus grandis, com sete anos de idade, localizados no município de Itapetininga, São Paulo, pertencente à Votorantin Celulose e Papel (VCP). Pelos semivariogramas anisotrópico e isotrópico avaliou-se a estrutura de continuidade espacial das características: volume, diâmetro médio quadrático, área basal e altura média dominante. Dois modelos da função de semivariância foram ajustados para o volume, por meio de quatro métodos de ajuste e a seleção do melhor modelo foi efetuada a partir do critério de Akaike (AIC) e por meio das técnicas de validação cruzada e preditiva. Quanto às simulações estocásticas com o modelo geoestatístico, verificou-se o desempenho da cobertura do intervalo de confiança clássico e geoestatístico em relação à cobertura nominal. A predição volumétrica por talhão foi obtida da krigagem com simulação em cada um dos talhões do povoamento. Verificouse que as características dendrométricas mensuradas no inventário florestal apresentaram-se estruturadas espacialmente. Este resultado sugeriu que no processamento do inventário florestal deve-se considerar a componente espacial, ou seja, as parcelas não devem ser tratadas de forma independente. Sugere-se o uso conjugado do critério de Akaike e da validação cruzada para seleção de modelos da função de semivariância. Detectou-se que os intervalos de confiança clássico e geoestatístico apresentaram cobertura inferior à cobertura nominal, para uma população espacialmente contínua. Porém, a cobertura do intervalo de confiança do estimador clássico foi bem inferior à cobertura nominal, mostrando viés substancial na estimativa da variância da média quando há estrutura de continuidade espacial. Para populações fixas o estimador clássico proporcionou cobertura observada igual à cobertura nominal. Este resultado comprova a validade da aleatorização para uso do Teorema Central do Limite, na definição do intervalo de confiança, independente da estrutura de continuidade espacial. Na presença de continuidade espacial, o uso do estimador geoestatístico (krigagem de bloco), para estimativa do volume por talhão, é preferido por duas razões: proporciona estimativa da precisão sem viés e é de baixo custo quando comparado ao estimador clássico.

This research evaluated the use of applied geostatistic forestry inventory. Specifically, it evaluated: the continuity of spatial structure of four dendrometric characteristics, the adjustment methods and model selection of the semi variance function, the behavior of classic and geostatístic confidence intervals and the potential of the block krigage for the stand volumetric prediction. Data were obtained in a 987 ha of Eucalyptus grandis forest plantation aged 7 years, located in Itapetininga county- São Paulo State, belonging to Votorantim Pulp and Paper (VCP). The spatial continuity structure of volume, quadratic average diameter, basal area and dominant average height was evaluated through the anisotropic and isotropic semi variogrammes. Two semi variance function models were adjusted for volume, through four adjustment methods. The selection of the best model was made starting from the Akaike information criterion (AIC) and through the crossed validation and prediction techniques. Departing from stochastic simulations, using geostatistic model the performa nce of the classic and geoestatístic confidence interval covering was verified, in relation to the nominal covering. The stands volumetric prediction was obtained from the krigage with simulation in each plantation stand. It was verified that the dendrométric characteristics measured in the forestry inventory presented spatially structured. This result suggested that, in the forestry inventory processing, spatial component should be considered, i.e., the plots should not be treated separately. It seems tha t the AIC and the cross validation for semi variance function model selection must be associated. It was detected that both classic and geostatistic confidence intervals presented lower covering than that of the nominal covering, for a spatial continuous population. However, the confidence covering interval of the classic estimator was much lower than the nominal covering, showing substantial bias in the estimate of the average variance, when there is structure of spatial continuity. For fixed populations, the classic estimator provided observed covering equal to the nominal covering. Thus, proving that the validity of the randomization for use of the Central Limit Theorem, in the definition of the confidence interval, independently of the structure of space continuity. The use of the geoestatístic estimator (block krigage) for estimating stand volume, in the presence of spatial continuity, is preferred because it provides unbiased and precise estimate at lower cost as compared to the classic estimator.