Utilização de métodos estatísticos multivariados na caracterização do mosaico sucessional em floresta semidecídual
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Universidade Federal de Viçosa
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Descripción
O presente trabalho objetivou verificar a possibilidade da utilização de métodos estatísticos multivariadosna caracterização das fases do desenvolvimento do mosaico sucessional de um trecho de floresta estacionalsemidecidual, através de variáveis estruturais. Foram alocadas parcelas de 10 m x 10 m, em que se procedeuà análise estrutural, ou seja, levantamento fitossociológico acrescido das variáveis Porcentagem de Cobertura(PC), Altura do Dossel (AD) e Cobertura por Lianas (CL). Os métodos estatísticos empregados foram Análisede Componentes Principais e Análise de Agrupamento, mais especificamente Classificação Hierárquica Ascendente.O primeiro componente principal explicou 43,96% da variância total, enquanto o segundo, 25,66%. As variáveisÁrea Basal (AB), Diâmetro Médio (DM) e Dominância Média (DOM) apresentaram correlações positivas entresi superiores a 0,75, podendo ser DM e DOM consideradas como um grupo de variáveis. As variáveis Númerode Indivíduos (NI) e Número de Espécies (NE) apresentaram correlação 0,60, enquanto AD, CL e PC baixascorrelações com as demais, indicando a importância da inclusão destas na análise. A classificação hierárquicae a partição dos grupos em quatro foram feitas considerando os dois primeiros eixos fatoriais. Os resultadosindicaram dois comportamentos diferenciados: 1) valores baixos para AD e AB: Grupo 1, com valores baixostambém para NI, NE e PC (fase de clareira); e Grupo 2, com valores elevados para NI e CL e baixos paraDOM e DM (fase de construção); e 2) valores altos para AD e AB: Grupo 3, com valores altos também paraNI, NE e PC e valor baixo para CL (fase madura); e Grupo 4, com valores elevados para DOM e DM e maisbaixos para CL (fase de degradação). Os métodos estatísticos multivariados permitiram caracterizar as fasesdo desenvolvimento do mosaico sucessional, através das variáveis estruturais. A forma como foram estimadasas variáveis AD, CL e PC, porém, deve ser aprimorada, assim como é preciso incluir variáveis que discriminemmelhor cada fase
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Agrociencias