Uso de métodos estatíticos multivariados em fitossociologia florestal

Abstract

Resumo: Em estudos de ecologia, inúmeras são as variáveis que afetam o estabelecimento, crescimento e permanência de espécies arbóreas. A análise multivariada de dados, sendo um conjunto de ferramentas de redução, classificação ou simplesmente utilizada como técnica exploratória torna-se útil e pertinente nestas situações. Este trabalho foi realizado com dados de quatro parcelas permanentes coletadas anualmente pelo "Programa Ecológico de Longa Duração" (PELD), localizado em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista em São João do Triunfo, PR. Teve como objetivo principal aplicar técnicas multivariadas neste fragmento de Floresta, nos anos de 1995 a 2010, com o intuito de verificar o comportamento da floresta no período. Foi ajustada para cada uma das quatro parcelas, em cada um dos anos estudados, uma curva de acumulação espécie-área segundo um polinômio de 2º grau e testadas quanto a sua identidade. Os resultados revelaram que as equações diferem estatisticamente entre si e que não é possível utilizar uma única equação para representar a curva espécie/área no fragmento estudado. Foram verificadas se as intensidades amostrais empregadas (n=350) foram suficientes nos anos de 1995 e 2010, e todos os resultados obtidos mostraram que a intensidade efetuada foi maior do que a recomendada. Para os dados de ambos os anos foram obtidas as estimativas dos parâmetros fitossociológicos Densidade, Frequência, Dominância, Valor de Importância e Valor de Cobertura. Por meio da análise fatorial verificou-se que nenhum dos fatores, isolados ou em conjunto, destacou-se, uma vez que todos apresentaram altas cargas nos fatores. Foram identificadas as dez espécies que obtiveram maior valor de importância, nas quatro parcelas, com o objetivo de verificar se existem diferenças entre elas, por meio da utilização da MANOVA. Detectada a diferença entre as parcelas, a análise discriminante realizada selecionou três combinações lineares, para ambos os anos. Foram selecionadas as 20 espécies com maior Valor de Importância para cada uma das parcelas e foi realizada uma análise de agrupamentos, visando encontrar grupos similares, obtendo-se em cada um dos anos três grupos. Com os grupos formados foi realizada uma análise discriminante, que forneceu, para os anos em estudo, duas funções discriminantes, verificando-se que no ano de 1995, tanto na primeira como na segunda função discriminante, o grupo dois discrimina os demais, enquanto que para o ano de 2010, em ambas as funções o grupo um é que discrimina os demais. O grupo dois no ano de 1995 é formado predominantemente por subunidades pertencentes à parcela Rio, e para o ano de 2010, no grupo um predominam subunidades da parcela Araucária. A análise discriminante apontou as espécies Araucaria angustifolia, Nectandra grandiflora, Ilex paraguariensis e Casearia decandra como espécies predominantes na área estudada. Pode-se afirmar, com base nos resultados obtidos, que as parcelas Araucária, Rio, Fogo e Imbuia são pertencentes a uma única tipologia florestal, caracterizada como Floresta Ombrófila Mista. Palavras chave: Floresta Ombrófila Mista, componentes principais, Manova, análise de agrupamentos; análise discriminante.

Abstract: Ecological studies usually involve several variables which affect establishment, growth and permanence of three species. Multivariate analysis, used as a tool to reduce, classify or explore the data is very useful in these situations. The study was conducted using four permanent plots collected annually from the forest inventory of the "Long Term Ecological Program" (PELD), in São João do Triunfo Experimental Station of the Federal University of Paraná. The main objective was to apply multivariate techniques in a fragment of Araucaria forest, in 1995 and 2010, in order to verify the behavior and dynamics of the forest in the period. Initially, a second degree polynomial function was fitted to the species-area accumulation data, to each of the four plots, in each of the years studied. The analysis showed that the equations were statistically different and could not be replaced by a single equation to represent the type/area curve in the whole fragment. It was found that the sample intensities employed (n = 350) were sufficient in both years, with the results showing a sampling size higher than the recommended. For the data from both years, it was obtained estimates of the phytosociological parameters Density, Frequency, Dominance, Importance Value and Coverage Value. Factor Analysis showed that none of the factors, alone or combined, stood out, since all presented high loading factors. The ten species with the greatest amount of importance, in all four plots, were identified with the objective of determining if there were differences among the plots, through the use of multivariate analysis of variance. Once differences among the plots were detected, a discriminant analysis selected three linear combinations of species, for both years. Three discrimination functions were found. For both years, the 20 species with the highest importance value were selected from each of the plots and a cluster analysis was performed, aiming to find similar groups among them. Three groups were founded, in each of the years. Using the groups found by the discriminant analysis, that provided two discriminant functions, for the both years under study, it was found that in 1995, both the first and the second groups of subunits is discriminating the others, while for the year 2010, in both functions the group one is discriminating against others. Group two in 1995, is predominantly formed by subunits belonging to the Rio plot, and for the year 2010, in group one predominates the subunits from the Araucaria plot. The discriminant analysis showed the species Araucaria angustifolia, Nectandra grandiflora, Ilex paraguariensis and Casearia decandra as the predominant species in the studied area. It can be stated, based on the results obtained, that the Araucaria, Rio, Fogo and Imbuia plots belongs to a single forest type, characterized as Araucaria Forest . Key words: Araucaria Forest , principal components, Manova, cluster analysis, discriminant analysis.