Título:	Mapping the density of giant trees in the Amazon.
Autoria:	LIMA, R. B. de SILVA, D. A. S. da NUNES, M. H. BITTENCOURT, P. R. de L. GROENENDYK, P. OLIVEIRA, C. P. de GRANATO‐SOUZA, D. FERREIRA, R. L. C. SILVA, J. A. A. da AGUIRRE‐GUTIÉRREZ, J. JACKSON, T. MATOS FILHO, J. R. de APARÍCIO, P. da S. SILVA, J. P. G. da TOLEDO, J. J. de GUEDES, M. C. ALMEIDA, D. R. A. de HIGUCHI, N. WAGNER, F. H. OMETTO, J. P. GÖRGENS, E. B.
Afiliação:	ROBSON BORGES DE LIMA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO AMAPÁ DIEGO ARMANDO SILVA DA SILVA, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO AMAPÁ MATHEUS HENRIQUE NUNES, UNIVERSITY OF MARYLAND PAULO R. DE LIMA BITTENCOURT, CARDIFF UNIVERSITY PETER GROENENDYK, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS CINTHIA PEREIRA DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO AMAPÁ DANIELA GRANATO‐SOUZA, UNIVERSITY HUNTSVILLE RINALDO L. CARACIOLO FERREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO JOSÉ A. ALEIXO DA SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO JESÚS AGUIRRE‐GUTIÉRREZ, UNIVERSITY OF OXFORD TOBY JACKSON, UNIVERSITY OF BRISTOL JOÃO R. DE MATOS FILHO, MINISTÉRIO PÚBLICO DE MACAPÁ PERSEU DA SILVA APARÍCIO, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO AMAPÁ JOSELANE P. GOMES DA SILVA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO AMAPÁ JOSÉ JULIO DE TOLEDO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAPÁ MARCELINO CARNEIRO GUEDES, CPAF-AP DANILO R. ALVES DE ALMEIDA, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO NIRO HIGUCHI, INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA FABIEN H. WAGNER, CALIFORNIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY JEAN PIERRE OMETTO, INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS ERIC BASTOS GÖRGENS, UNIVERSIDADE FEDERAL DOS VALES DO JEQUITINHONHA E MUCURI.
Ano de publicação:	2025
Referência:	New Phytologist, v. 249, n. 1, p. 152-168, 2025.
Conteúdo:	Tall trees (height ≥ 60 m) are keystone elements of tropical forests, strongly influencing bio-diversity, carbon storage, and ecosystem resilience. Yet, their density and spatial distributionremain poorly quantified, especially in remote Amazonian regions, limiting our understandingof their ecological roles and contribution to forest–climate interactions. We combined airborne LiDAR data from 900 transects across the Brazilian Amazon withenvironmental predictors to model tall-tree density. Spatial extrapolations allowed us to gen-erate regional distribution estimates and assess associations with climate, topography, and dis-turbance regimes. Our model predicts that tall trees are unevenly distributed, with c. 14% of the estimateddensity concentrated in c. 1% of the Amazon and c. 50% within c. 11%. The highest densi-ties occur in Roraima and the Guiana Shield provinces, where water availability is high andlightning or storm incidence is low. Modeled density strongly correlates with abovegroundbiomass, highlighting the disproportionate contribution of tall trees to carbon stocks. We esti-mate c. 55.5 million tall trees across the Brazilian Amazon. These findings demonstrate that tall-tree distribution is a crucial but underused predictor forbiomass models. Understanding their ecological and spatial dynamics is vital for forest conser-vation and climate-resilience strategies under increasing anthropogenic pressures
Thesagro:	Árvore
Palavras-chave:	Modelagem espacial
Digital Object Identifier:	https://doi.org/10.1111/nph.70634
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CPAF-AP)