Hyngrid Jaiely Araujo Felix

@fca.unesp.br

Doutoranda em Ciência Floresta/ Faculdade de Ciências Agronômicas
Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho"

Hyngrid Jaiely Araujo Felix


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https://researchid.co/hyngridfelix
Graduada em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Acre, Mestre em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Lavras, tenho experiência de quase dois anos na Cooperativa Reca, onde atuei como coordenadora do Projeto de Carbono e em atividades de ATER (Assistência Técnica e Extensão Rural), entre outras funções. Atualmente, sou doutoranda na Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho", sob a orientação do Professor Otávio Camargo Campoe, focando em Silvicultura e Genética Florestal. Minha pesquisa aborda o mercado de carbono, crédito de carbono e economia florestal.

EDUCATION

Bacharel em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Acre.
Mestre em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Lavras.
Doutoranda em Ciência Florestal na Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".

RESEARCH, TEACHING, or OTHER INTERESTS

Forestry, Plant Science
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Scopus Publications

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    Global Change Biology, 2025
    Advancements in the current state of the art of the key drivers of biomass expansion factor (BEF) and the root‐to‐shoot ratio (R) are crucial for producing accurate information on forest biomass and carbon stocks. Hence, we compiled a nationally representative dataset encompassing diverse tree growth stages and climatic gradients. In this study, we propose models to improve BEF and R estimates at the tree level for Eucalyptus and Pinus plantations in Brazil. In general, the BEF values were more representative (91.7%) in the database than the R values (8.3%) due to the high cost of collecting coarse roots. Regarding genera, Eucalyptus was more extensively sampled (89.9%) than Pinus (10.1%), reflecting the predominance of Eucalyptus as the most widely planted genus in Brazil. The average BEF and R values calculated in this study were 1.16 and 0.22, respectively, for Eucalyptus spp. and 1.22 and 0.31, respectively, for Pinus spp. In predicting the BEFs, the random effects in the linear mixed model that significantly captured the variations in Eucalyptus and Pinus spp. were temperature and age class, respectively. The fixed effects for Eucalyptus spp. included diameter, height, and age, while for Pinus spp., they were the Köppen climate classification, species, slenderness degree, and age. R estimates were mainly influenced by precipitation and age for both genera, with slenderness and diameter specifically affecting Eucalyptus spp., and height being a driving factor for Pinus spp. Our findings discourage the use of fixed or default values for BEF and R across locations with different climates and growing conditions to reduce uncertainties in carbon accounting and greenhouse gas inventories.

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