curva diversidade-dominância da vegetação arbórea do morro do

XII CONGRESSO DE ECOLOGIA DO BRASIL
CURVA DIVERSIDADE-DOMINÂNCIA DA VEGETAÇÃO
ARBÓREA DO MORRO DO BOTUCARAÍ, NA FLORESTA
ESTACIONAL SUBTROPICAL, NO SUL DO BRASIL
Alessandro Abreu Fávero – Universidade Federal de Santa Maria, Departamento de Engenharia Florestal, RS.
[email protected]
Anelise Marta Siegloch – Universidade Federal de Santa Maria, Departamento de Engenharia Florestal, RS.
[email protected]
Solon Jonas Longhi – Universidade Federal de Santa Maria, Departamento de Engenharia Florestal, RS.
[email protected]
INTRODUÇÃO
A diversidade biológica é a estatística que reúne informações de medidas de riqueza de espécies e evenness
(equabilidade) em uma comunidade ecológica (TOWNSEND et al., 2010).
Entretanto, os índices de diversidade biológica que incorporam ambos os conceitos, de modo geral, enfatizam um
ou outro componente, sendo impraticável obter um índice unificado com ambas variáveis: riqueza de espécies e
abundância (MAGURRAN, 2011), assim, ocorre perdas de informações das espécies (KENT; COKER, 1994); em
consequência, há uma pletora de métodos.
Atualmente, plotam-se diagrama da proporção de espécies da amostra sob a escala log na ordem de mais para
menos abundante, dessa maneira, a forma da curva diversidade-dominância descreve o evenness da distribuição das
espécies e a dominância relativa dentro de uma comunidade ecológica; a dominância é o oposto de evenness
(KENT; COKER, 1994).
As curvas são classificadas em modelos baseados em partição de recursos (broken stick, preemption) e na teoria
estatística (lognormal, Mandelbrot e Zipf) (OKSANEN et al., 2012). Broken stick é usado como modelo nulo por
assumir que ocorrem gradientes ambientais; preemption é modelo evolucionário, assume que a espécie mais
competitiva irá obter a maior partição dos recursos, sem levar em conta a chegada de outras; lognormal as espécies
são afetadas por muitos fatores ambientes, isto conduz para uma distribuição normal; Zipf e Mandelbrot
correspondem a modelos de custo de informação, ou seja, a presença de uma espécie depende de condições prévias,
desse modo, as espécies pioneiras, em geral, tem o menor custo, isto é, são pouco exigentes a condições prévias; e
as espécies competidoras e de sucessão tardia tem elevados custos, em termos de energia, tempo e organização de
ecossistemas.
OBJETIVO
Caracterizar a curva diversidade-dominância da vegetação arbórea na vertente de um morro.
METODOLOGIA
Local de Estudo
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Realizou-se a amostragem em um morro (29º42’S e 52º50’W), na Floresta Estacional Subtropical, nas
proximidades do rebordo do Planalto Meridional, na região central do RS. O clima é do tipo Cfa; o solo, pertence à
unidade de mapeamento Charrua.
Planejamento de Amostragem e análise
Amostra consistiu de 15 unidades amostrais (10 x 50m) dispostas na vertente do morro (topo, encosta-superior,
meia-encosta, encosta-inferior e base). Examinaram-se os modelos broken stick, lognormal, Mandelbrot,
preemption e Zipf; selecionados por critério de informação Akaike. Usou-se o pacote Vegan (Oksanen et al., 2012),
programa R (R Development Core Team, 2012).
RESULTADOS
No exame da curva diversidade-dominância nos diferentes segmentos de relevo, o Zipf predominou nas unidades
amostrais, seguido por Mandelbrot e Preemption. As unidades amostrais, na base do morro e na meia-encosta,
ajustaram-se ao Preemptiton, porém, a diversidade biológica alfa foi maior na base (unidade amostral B1), a qual
no diagrama é representado por uma reta mais longa e inclinda. No topo (unidades amostrais T13, T14 e T15) e na
encosta-superior (unidade amostral ES5) ajustaram-se ao Mandelbrot, sendo que na encosta-superior observou-se o
modelo com a curva mais longa e mais inclinada, apontando, respectivamente, maior riqueza de espécies e
equabilidade, consequentemente, maior diversidade biológica alfa. Dentre as unidades amostrais ajustadas ao Zipf a
com maior riqueza de espécies e equabilidade ocorreu no topo (unidade amostral T12), seguida por unidade
amostral na base (unidade amostral B3), nas demais unidades amostrais verificou-se menor heterogeneidade, ou
seja, modelos com curva curta e menos inclinada.
DISCUSSÃO
Examinaram-se distintas curvas, o que permitiu inferir que os efeitos do tamanho da área e peculiaridades
ambientais relacionam-se com a riqueza de espécies e abundância. Segundo a teoria de MacArthur e Wilson
(1967), áreas com heterogeneidade espacial suportam maior número de espécies devido ao número de nichos
ecológicos disponíveis, permitindo a coexistência de espécies.
Os modelos detectaram a predominância de espécies do sub-bosque, indicando, que para se desenvolverem exigem
condições específicas geradas pelas árvores do dossel e emergentes. Sendo assim, as unidades amostrais se
ajustaram aos modelos Mandelbrot e Zipf, no entanto, se observa a presença de poucas espécies dominantes, no
sub-bosque, as quais caracterizam as fases de madureza. Evidenciam-se espécies exigentes as condições ecológicas
proporcionadas por espécies precedentes (MC GILL et al, 2007), sendo essas catalizadoras das fases iniciais da
sucessão ecológica e silvigênese. O ajuste ao Preemption, por sua vez, na base do morro (unidade amostral B1),
indica que nesse ambiente ocorrem perturbações naturais, e de fato, ocorreu maior acúmulo de blocos de rochas
que se desprendem e rolam da encosta. A ocorrência do mesmo modelo, na meia-encosta (unidade amostral ME9),
deve-se ao fato que este ambiente é constituído de escarpas, onde ocorreram frequentes deslizamentos e
desmoronamentos. Os modelos detectaram maior diversidade biológica alfa na encosta-superior.
CONCLUSÃO
A estrutura ecológica da vegetação arbórea do morro se constituí de mosaicos com distintas diversidades biológica
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alfa, relacionados aos processos geomorfológicos dominantes e atuantes.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
KENT, M.; COKER, P. Vegetation description and analysis: a practical approach. London: Belhaven, 1992. 363 p.
MacARTHUR, R. H.; WILSON, E. O. The theory of Island Biogeography. New Jersey: Princpeton Um. Press,
1967. 208 p.
McGILL, B. J.; R. S. ETIENNE, J. S.; GRAY, D.; ALONSO, M. J.; ANDERSON, H. K.; BENECHA, M.;
DORNELAS, B. J.; ENQUIST, J. L.; GREEN, F.; HE, A. H.; HURLBERT, A. E.; MAGURRAN, P. A.;
MARQUET, B. A.; MAURER, A.; OSTLING, C. U.; SOYKAN, K. I. UGLAND, E. P.; MANDELBROT, B. B.
Fractals, form, change and dimension. San Francisco, California: W. H. Freeman, 1977. 365 p.
OKSANEN, J. F. G.; BLANCHET, R.; KINDT, P. LEGENDRE, R. B. O’HARA, G. L. SIMPSON, P.
SOLYMOS, M. HENRY, H. STEVENS; H. WAGNER. Vegan: Community ecology package. R package version
1.17.2http://CRAN.R- projetct. Org/package=vegan. 2012.
R DEVELOPMENT CORE TEAM R: A language and envioronmental for statistical computing R. Foundation for
Statistical Computing 2012. Acesso em 10 dez.2012.
forests. Vegetatio, n. 75, p. 81-86,1988.
TOWNSEND, C. R.; BEGON, M.; HARPER, J. L.Fundamentos em ecologia.3 ed. Porto Alegre: Artmed, 2010.
576 p.
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