Modelagem de florestas secundárias de Mata Atlântica utilizando a estatística bayesiana

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Farias, Aline Araújo
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/30792
https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2023.063
Resumo: Os remanescentes secundários da Mata Atlântica (MA) são essenciais à manutenção e à conservação da biodiversidade no Brasil. Porém, há um desconhecimento dos fatores que impulsionam sua dinâmica e processos demográficos. A estatística bayesiana pode ser eficaz no estudo de sistemas complexos e heterogêneos nesses habitats fragmentados. Assim, o objetivo principal foi identificar os fatores que influenciam os atributos de árvores e espécies da MA por meio da abordagem bayesiana. A tese foi dividida em três capítulos abordando o crescimento (Capítulo 1), a biomassa (Capítulo 2) e a riqueza de espécies (Capítulo 3). Os modelos foram desenvolvidos por grupos ecológicos para avaliar a resposta de árvores em sete fragmentos da Mata Atlântica em Minas Gerais, Brasil. O efeito de variáveis ambientais e antrópicas, área e borda do fragmento (medidos pelo tamanho da floresta, perímetro e razão perímetro-área) foram estimados para os indivíduos e grupos ecológicos. O estudo revelou que as pioneiras crescem melhor em solos com maior teor de nutrientes e menor acidez, enquanto as espécies exigentes ou tolerantes à sombra preferem solos mais alcalinos com maior teor de cálcio e nutrientes. Os principais fatores afetando a biomassa foram variáveis relacionadas à fragmentação (ex.: área e razão de borda), que são mais prejudiciais às árvores de sucessão tardia. A riqueza de espécies pioneiras foi maior em fragmentos com maior perímetro, menor teor de alumínio e em estágios inicias de sucessão. Em contraste, o número de espécies de sucessão tardia, principais contribuintes aos estoques de biomassa e ao avanço da sucessão florestal, foi maior em fragmentos grandes e de menor perímetro. O histórico de uso menos intensivo do solo favoreceu tanto pioneiras quanto grupos de sucessão mais avançada. Nossos resultados permitem entender as respostas de árvores e grupos de espécies às interferências ambientais e antrópicas, ao mesmo tempo que confirma a eficácia dos modelos bayesianos para a análise de atributos da MA. Esse método pode ser utilizado para a elaboração de planos de recuperação florestal e gestão dos fatores atuando em habitats fragmentados.Palavras-chave: Florestas neotropicais. Biomassa florestal. Riqueza. Crescimento.
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A tese foi dividida em três capítulos abordando o crescimento (Capítulo 1), a biomassa (Capítulo 2) e a riqueza de espécies (Capítulo 3). Os modelos foram desenvolvidos por grupos ecológicos para avaliar a resposta de árvores em sete fragmentos da Mata Atlântica em Minas Gerais, Brasil. O efeito de variáveis ambientais e antrópicas, área e borda do fragmento (medidos pelo tamanho da floresta, perímetro e razão perímetro-área) foram estimados para os indivíduos e grupos ecológicos. O estudo revelou que as pioneiras crescem melhor em solos com maior teor de nutrientes e menor acidez, enquanto as espécies exigentes ou tolerantes à sombra preferem solos mais alcalinos com maior teor de cálcio e nutrientes. Os principais fatores afetando a biomassa foram variáveis relacionadas à fragmentação (ex.: área e razão de borda), que são mais prejudiciais às árvores de sucessão tardia. A riqueza de espécies pioneiras foi maior em fragmentos com maior perímetro, menor teor de alumínio e em estágios inicias de sucessão. Em contraste, o número de espécies de sucessão tardia, principais contribuintes aos estoques de biomassa e ao avanço da sucessão florestal, foi maior em fragmentos grandes e de menor perímetro. O histórico de uso menos intensivo do solo favoreceu tanto pioneiras quanto grupos de sucessão mais avançada. Nossos resultados permitem entender as respostas de árvores e grupos de espécies às interferências ambientais e antrópicas, ao mesmo tempo que confirma a eficácia dos modelos bayesianos para a análise de atributos da MA. Esse método pode ser utilizado para a elaboração de planos de recuperação florestal e gestão dos fatores atuando em habitats fragmentados.Palavras-chave: Florestas neotropicais. Biomassa florestal. Riqueza. Crescimento.The secondary remnants of the Atlantic Forest (AF) are essential for the maintenance and conservation of biodiversity in Brazil. However, there is a lack of knowledge about the factors driving its dynamics and demographic processes. Bayesian statistics can be effective in studying complex and heterogeneous systems in these fragmented habitats. Therefore, the main objective was to identify the factors that influence the attributes of the trees and species of AF through the Bayesian approach. The thesis was divided into three chapters dealing with growth (Chapter 1), biomass (Chapter 2), and species richness (Chapter 3). The models were developed by ecological groups to evaluate the response of trees in seven fragments of the Atlantic Forest in Minas Gerais, Brazil. The effects of environmental and anthropogenic variables, area, and fragment edge (measured by forest size, perimeter, and perimeter-area ratio) were estimated for individuals and ecological groups. The study found that pioneer species grew better on soils with higher nutrient content and lower acidity, while demanding or shade-tolerant species preferred more alkaline soils with higher calcium and nutrient content. The most important factors affecting biomass were variables related to fragmentation (e.g., area and edge ratio), which are more detrimental to late successional trees. Pioneer species richness was higher in fragments with larger perimeter, lower aluminum content, and in early successional stages. In contrast, the number of late successional species, which contribute most to biomass stocks and forest succession progression, was higher in large and smaller-perimeter fragments. Less intensive land use benefited both pioneer and advanced successional groups. Our results allow us to understand the responses of trees and species groups to environmental and anthropogenic interferences while confirming the effectiveness of Bayesian models for analyzing AF attributes. This method can be used to develop forest recovery plans and to manage factors operating in fragmented habitats. Keywords: Neotropical forests. Forest biomass. Richness. Growth.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisporUniversidade Federal de ViçosaCiência FlorestalFlorestas tropicais - CrescimentoBiomassa florestalBiodiversidade florestalTeoria bayesiana de decisão estatísticaManejo FlorestalModelagem de florestas secundárias de Mata Atlântica utilizando a estatística bayesianaModeling secondary forests of the Atlantic rainforest using Bayesian statisticsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Engenharia FlorestalDoutor em Ciência FlorestalViçosa - MG2022-12-01Doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/30792/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf2828660https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/30792/1/texto%20completo.pdfe5d40591160fd82fd054522cecfab93eMD51123456789/307922023-05-03 15:38:04.404oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452023-05-03T18:38:04LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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