Modelagem de florestas secundárias de Mata Atlântica utilizando a estatística bayesiana

Abstract

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.