Monitoramento da vegetação em áreas de restauração e fragmentos de floresta estacional

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Scervino, Renata Picolo
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/8928
Resumo: Resumo: Uma importante ferramenta para o conhecimento e a conservação da biodiversidade, e para o aprimoramento da restauração ecológica é o monitoramento dos ecossistemas e de indicadores ecológicos ao longo do tempo Os indicadores ecológicos podem ser quantitativos ou qualitativos e, muitas vezes, a escolha dos indicadores depende do custo da coleta de informações No entanto, existem muitas incertezas sobre quais indicadores adotar e por quanto tempo monitorá-los Neste contexto, o objetivo deste estudo foi testar métodos e técnicas convencionais e rápidos para monitoramento da biodiversidade, da estrutura e do funcionamento de ecossistemas, com a finalidade de identificar os indicadores e métodos mais adequados para monitorar a vegetação de fragmentos de Floresta Estacional Semidecidual e de sítios em restauração O estudo foi conduzido em oito áreas em restauração (reflorestamentos) e quatro fragmentos de florestas nativas no entorno dos reservatórios das Usinas Hidroelétricas de Capivara e Taquaruçu, nos Estados de Paraná e São Paulo A vegetação original era Floresta Estacional Semidecidual, e o uso predominante na paisagem atual é a monocultura de soja e milho Os métodos de coleta de dados rápidos, a exemplo da Avaliação Ecológica Rápida (AER), podem ser eficientes para descrever algumas características dos ecossistemas, mas a coleta de dados por meio de técnicas convencionais se mostrou mais robusta, especialmente nos sítios de restauração Entre as técnicas utilizadas para avaliar a cobertura do dossel florestal, verificou-se que ambos os métodos testados foram capazes de gerar resultados satisfatórios Contudo, a técnica que se utiliza de fotografias hemisféricas apresentou maior acurácia para discriminar as estações ao longo do ano, e apresenta maior reprodutibilidade
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