| Summary: | Este trabalho apresenta duas formas de estudar a distribuição espacial de palmeiras considerando diferentes escalas. Em escala local, a distribuição da densidade de \textit {Euterpe edulis} Mart. (juçara) foi estudada ao longo do gradiente altitudinal do Parque Estadual Serra do Mar - PESM. Foram utilizados os dados de \textit {E. edulis} adquiridos em parcelas de 1ha, em diferentes faixas altitudinais do PESM, pelo projeto Gradiente Funcional (BIOTA/FAPESP) e os dados descritores de estrutura de habitat (altitude, declividade, orientação de vertente, curvatura vertical, curvatura horizontal, distância horizontal à drenagem e distâncias verticais gerados a partir do HAND unidirecional e HAND multidirecional) provenientes de sensoriamento remoto. Da análise de correlograma para os valores de densidade de E. edulis, observou-se autocorrelação espacial positiva e significante entre as subparcelas, principalmente para a primeira classe de distância, de 0-14m, até a distância de cerca de 20-30m, o que garante a independência espacial entre as parcelas de 1ha. Os modelos com maiores valores de coeficiente de determinação (R$^2$) foram os modelos com a variável distância vertical proveniente do algoritmo HAND multidirecional (R$^2$ = 0,878), para a abordagem de somente uma variável; e as variáveis distância vertical (HAND multidirecional) e curvatura vertical (R$^2$ = 0,914), com duas variáveis. Estas variáveis são relacionadas com a disponibilidade de água no solo. Para a estimativa da densidade ao longo do gradiente altitudinal do PESM, foi escolhido o modelo que relacionou a densidade com as duas variáveis. Para reduzir as incertezas presentes no modelo final, recomenda-se ampliar a amostragem de campo e testar diferentes funções de regressão. Em escala regional, a modelagem de distribuição potencial (MDE) de palmeiras foi proposta como uma ferramenta para a discussão da distribuição da família Arecaceae no Brasil. MDEs para 58 espécies de Arecaceae, com no mínimo 10 registros de ocorrência no banco de dados, foram elaborados usando o algoritmo Maxent, considerando um conjunto único de variáveis ambientais, compatíveis com as restrições fisiológicas da família. Cerca de metade das espécies apresentaram MDE compatível com a descrição de ocorrência descrita na literatura, e então avaliados como adequados. Apresentou-se as limitações dos MDEs resultantes e uma discussão preliminar sobre a distribuição das palmeiras. Recomenda-se que os MDEs sejam aprimorados para que se possa utilizá-los efetivamente na discussão sobre a biogeografia do grupo no Brasil. Cada metodologia apresentou suas limitações com relação a predizer a distribuição da E. edulis e das palmeiras no geral. No entanto, é fundamental a observação dessas diferentes escalas para melhorar o entendimento sobre a distribuição de palmeiras, incluindo-se a densidade e riqueza, além de presença e ausência das espécies. === This work presents two modeling approaches to study the spatial distribution of palm trees, considering different scales. At local scale, the density distribution of \textit {Euterpe edulis} Mart. (juçara) was studied considering the altitudinal variation at Parque Estadual da Serra do Mar (PESM). It was used E. edulis density data collected at 1 ha plots and obtained from Gradiente Funcional Project (BIOTA/FAPESP), and environmental data relate to habitat description (altitude, slope, aspect, vertical curvature, horizontal curvature, horizontal distance to drainage and verticals distances to drainage generated for algorithim HAND unifluxes and HAND multifluxes) from remote sensing images. Significant and positive spatial aucorrelation withim plots was obtained from the correlogram analysis, mainly for the distance of 0 to 14m, up to 20-30m, that implies the spatial independence between 1ha plots. From regression analysis, the variable vertical distance produced for HAND multifluxes presented the higher coefficient of determinantion (R$^2$=0.878) for one variable regression approach, and the variables vertical distance (HAND multifluxes) and vertical curvature (R$^2$=0.914) for two variables approach. These variables are related to soil water content that is a limiting factor for juçara distribution. The odel with two variables was used to estimate E. edulis density along the altitudinal gradient of PESM. To reduce the uncertainties presented in in the final model, we suggest the enhancement of field data sampling and testing different regression functions. At reginal scale, potential species distribution models (SDM) were proposed as a tool to discuss the distribution of Arecaceae in Brazil. SDMs for 58 Arecaceae species, with at least 10 presence records in the database, were generated using Maxent algorithm. Environmental variables were selected based on the general physiological restrictions of Arecaceae family. Only half of palms species presented SDM results with good agreement with the specie distribution pattern described in the literature. We discuss the modeling limitation and presented preliminary comments about Arecaceae distribution. Improving SDMs will enable further discussion of palm biogeography in Brazil. Each methodology presented its limitations related to the prediction of \textit{E. edulis} and general enhance understanding about the distribution of palms, inclunding density and richness, as well as presence an absence of species.
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