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INFLUÊNCIA DE GRADIENTES GEOGRÁFICOS NA ESTIMATIVA DO ESTOQUE DE CARBONO EM FLORESTA ESTACIONAL SEMIDECIDUAL

Hortênsia Vilas Bôas, Evandro Nunes Miranda, Laís Almeida Araújo, Mônica Canaan Carvalho, Kallil José Viana da Páscoa, Lucas Rezende Gomide

Resumo


Diante da importância das formações florestais na fixação de CO2 da atmosfera faz-se necessário o conhecimento da variação do estoque de carbono nos diferentes ecossistemas. Assim, objetivou-se caracterizar a composição florística, e a estrutura do componente arbóreo, avaliar a relação entre as variáveis dendrométricas do povoamento e os gradientes para o estoque do carbono presente no compartimento arbóreo-aéreo, além de desenvolver um modelo linear múltiplo de regressão para explicar os estoques de carbono em um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual. No local foram alocadas 57 parcelas medindo as variáveis CAP (circunferência à altura do peito) e altura total dos indivíduos acima de 15 cm. Os gradientes avaliados foram: longitude, latitude, altitude e distância do rio para cada parcela. O estoque de carbono foi estimado pela equação própria da região. Além disso, no entendimento das relações entre variáveis foi aplicada uma análise de componente principal (PCA) para identificar as variáveis de maior contribuição na explicativa do estoque de carbono. Os resultados mostram um fragmento com alta densidade de indivíduos (1.580 N/ha) e 160 espécies. As cinco espécies com maior valor de importância foram: Piptadenia gonoacantha, Senegalia polyphylla, Machaerium stipitatum, Actinostemon verticillatus e Trichilia casaretti.  A PCA permitiu observar que os gradientes estão altamente correlacionados com a distribuição do estoque de carbono do compartimento aéreo da vegetação. Na composição do modelo para estoque de carbono as variáveis selecionadas foram: área basal, número de indivíduos, longitude e altitude. A longitude e altitude contribuíram significativamente na melhoria do modelo proposto.


Palavras-chave


Análise de componentes principais; Fitossociologia; Modelagem

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DOI: http://dx.doi.org/10.5380/biofix.v4i2.66089

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