Diversidade genética e modelagem preditiva de distribuição de mimosa tenuiflora (Willd) Poiret

• Autor(a) principal: Chagas, Kyvia Pontes Teixeira das
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26582
• topic: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL; Jurema-preta; Nicho ecológico; Marcador molecular; Caatinga

Mimosa tenuiflora (Fabaceae), conhecida como jurema-preta, possui elevado potencial econômico e ecológico. É largamente utilizada como lenha para a produção de cerâmica vermelha. Devido à alta capacidade de desenvolvimento em solos compactados, a espécie é considerada indicadora de estágios iniciais de sucessão e na recuperação da cobertura florestal. O objetivo do estudo foi avaliar a diversidade genética em populações naturais e predizer as áreas climaticamente adequadas para a ocorrência de M. tenuiflora em cenário de mudança climática. Foram amostradas 15 populações naturais no estado do Rio Grande do Norte, totalizando 225 indivíduos, obtendo-se os índices de diversidade e estrutura genética por meio de 70 locos ISSR (Inter Repetições de Sequências Simples). Foi utilizado o algoritmo de máxima entropia (Maxent) na modelagem de distribuição da espécie, com o uso dos pontos de ocorrência geográfica e 19 variáveis bioclimáticas. A diversidade genética de Nei e o índice de Shannon apresentaram médias de 0,21 (±0,02) e 0,35 (±0,03), respectivamente. As populações mais diversificadas geneticamente foram a ACU (Assú), CRV (Caiçara do Rio do Vento) e MAR (Martins), e a menos diversificada foi a CAR (Caraúbas). Estas populações apresentaram decréscimos populacionais significativos no modelo de alelos infinitos e devem ser prioritárias para conservação. A análise bayesiana indicou a formação de quatros grupos com maior diferenciação genética, sendo a população ESP (Espírito Santo) a mais diferenciada, explicada pela descontinuidade genética com as demais populações. Foram selecionadas 11 variáveis bioclimáticas para os modelos de distribuição da espécie, após análise da multicolinearidade. A modelagem para o período presente apresentou índice de AUC (área sob a curva) de 0,94 (±0,02), indicando bom ajuste do modelo utilizado. Para o período futuro (2070), o valor da AUC variou entre 0,88 a 0,89 para o cenário otimista, e 0,87 a 0,88 para o cenário pessimista. A maior porcentagem de contribuição foi para a variável precipitação anual (58,3%). As áreas de adequabilidade ocorreram em maior intensidade e quase que por totalidade nos estados do Ceará e Rio Grande do Norte. Em relação as predições do futuro, o território com alta adequabilidade apresentou uma redução variando entre 28,7% a 53,7% e 30,9% a 59,4%, para os cenários otimistas e pessimistas, respectivamente. Os resultados obtidos podem contribuir como subsídio para o estabelecimento de plantios comerciais, e na definição de estratégias de manejo e conservação.