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UNIVERSIDADE ESTADUAL DO CENTRO-OESTE, UNICENTRO - PR
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRONOMIA – PPGA
MESTRADO
BIOMASSA E CARBONO EM ESPINILHO (Vachellia caven (Molina)
Seigler e Ebinger)
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
VANESSA SILVA MOREIRA
GUARAPUAVA-PR
2016
VANESSA SILVA MOREIRA
BIOMASSA E CARBONO EM ESPINIILHO (Vachellia caven (Molina)
Seigler e Ebinger)
Dissertação apresentada à Universidade
Estadual do Centro-Oeste, como parte
das exigências do Programa de Pós-
Graduação em Agronomia, área de
concentração em Produção Vegetal, para
obtenção do título de Mestre.
Prof. Dr. Luciano Farinha Watzlawick
Orientador
Prof. Dr. Sidnei Osmar Jadoski
Co-orientador
GUARAPUAVA-PR
2016
Catalogação na Publicação Biblioteca Central da Unicentro, Campus Cedeteg
Moreira, Vanessa Silva
M838b Biomassa e carbono em espinilho (Vachellia caven (Molina) Seigler e Ebinger) / Vanessa Silva Moreira. – – Guarapuava, 2016.
xi, 69 f. : il. ; 28 cm
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual do Centro-Oeste,
Programa de Pós-Graduação em Agronomia, área de concentração em Produção Vegetal, 2016
Orientador: Luciano Farinha Watzlawick Coorientador: Sidnei Osmar Jadoski Banca examinadora: Luciano Farinha Watzlawick, Vanderlei Aparecido de Lima, Flávia Gisele Koning Brum,
Bibliografia
1. Agronomia. 2. Produção vegetal. 3. Savana estépica parque. 4.
Estoque de carbono. 5. Regressão linear. I. Título. II. Programa de Pós-Graduação em Agronomia.
CDD 583.321
AGRADECIMENTOS
A Deus, por mais esta etapa concluída em minha vida e por estar sempre ao
meu lado me protegendo e guiando para que eu escolha sempre o melhor caminho.
A minha família, por serem meus exemplos de vida, honestidade, coragem e
determinação. Graças a vocês tive a oportunidade de concluir esse trabalho.
Agradeço o apoio, incentivo, confiança e compreensão pela ausência em muitos
momentos.
Ao meu namorado Marlon de Barros, meu companheiro de todas as horas,
pelo carinho, paciência, compreensão, apoio incondicional, incentivo nas horas mais
difíceis e ajuda nos trabalhos.
Aos meus colegas do Laboratório de Ciências Florestais e Forrageiras, em
especial ao Filemom Manoel Mokochinski, Luis Guilhermo Granados e Suzamara
Biz, pela amizade, conversas, risadas, incentivo, trocas de informação e
conhecimento.
Aos colegas e amigos que o Paraná me deu, Fabiéli Teixeira da Rosa Kluge,
Julio Nonato, Veronia Olmos, Elizandro Kluge, André Zeist, André Gabriel, Fernando
Pacentchuk, Fernanda Lima e Bruna Mulinari Cabral, obrigada pelos momentos
maravilhosos compartilhado ao lado de vocês.
Aos meus amigos que mesmo com a distância e ausência sempre me
apoiaram e me deram forças para continuar nessa caminhada
A todos da Fazenda Nossa Senhora do Perpétuo Socorro, pela ajuda e
disponibilidade nas minhas coletas de campo. Em especial ao Franklin e meu irmão
Virnei Silva Moreira, por não medirem esforços em me ajudar nesse período.
A Universidade Estadual do Centro-Oeste, em especial aos Programas de
Pós-Graduação em Agronomia e em Ciências Florestais e aos professores destes
departamentos, pela oportunidade concedida.
A Universidade Federal do Pampa e a Universidade Federal de Santa Maria,
pelo empréstimos das estufas, para a secagem do material.
Ao meu orientador e acima de tudo amigo, Prof. Dr. Luciano Farinha
Watzlawick que desde o início acreditou no meu potencial e me conduziu para o
desenvolvimento desta pesquisa.
Aos membros da banca pela leitura, sugestões e críticas construtivas.
A Fundação Araucária, pela concessão da bolsa.
A todos que de alguma forma colaboraram durante este período de minha
vida, o meu muito obrigada!
SUMÁRIO
LISTA DE TABELAS ................................................................................................... i LISTA DE FIGURAS ................................................................................................... ii LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS .................................................................... iv RESUMO..................................................................................................................... v ABSTRACT ................................................................................................................ vi 1 INTRODUÇÃO ......................................................................................................... 1 2. OBJETIVOS ............................................................................................................ 4 2.1 Objetivo Geral ...................................................................................................... 4 2.2 Objetivos específicos.......................................................................................... 4 3. REFERENCIAL TEÓRICO ...................................................................................... 5 3.1 Savana Estépica Parque ..................................................................................... 5 3.2 Vachellia caven (Molina) Seigler e Ebinger – Espinilho ................................... 7 3.3 Biomassa e teores de carbono nas florestas ................................................... 9 3.4 Determinação da biomassa florestal ............................................................... 13 4 MATERIAL E MÉTODOS ...................................................................................... 17 4.1 Caracterização da área de estudo ................................................................... 17 4.2 Amostragem e coleta de dados ....................................................................... 19 4.3 Determinação da Biomassa .............................................................................. 20 4.3.1 Determinação do teor de umidade e carbono orgânico .................................... 22 4.3.2 Tratamentos estatísticos dos dados ............................................................... 255 5. RESULTADOS E DISCUSSÃO ............................................................................ 28 5.1 Caracterização das bases de dados ................................................................ 28 5.2 Biomassa e Carbono ......................................................................................... 31 5.3 Ajuste de equações para estimativa de biomassa ......................................... 37 5.3.1 Biomassa total .................................................................................................. 37 5.3.2 Biomassa da madeira do fuste ......................................................................... 40 5.3.3 Biomassa da casca .......................................................................................... 42 5.3.4 Biomassa dos galhos ....................................................................................... 44 5.3.5 Biomassa das folhas ........................................................................................ 45 6 CONCLUSÃO ........................................................................................................ 48 7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................... 50
i
LISTA DE TABELAS
Tabela 01 - Modelos matemáticos testados para estimar a biomassa dos
componentes arbóreos de Vachellia caven, em Itacurubi – RS..........
26
Tabela 02 - Área basal em m2 ha-1 e em percentual para os 229 indivíduos
distribuídos em 7 classes diamétricas no fragmento de Sanava
Estépica Parque, em Itacurubi – RS...................................................
28
Tabela 03 - Estatísticas descritivas das variáveis dendrométricas, do peso de
biomassa das 30 árvores e os teores de carbono de 12 árvores e
seus respectivos componentes aéreos de Vachellia caven...............
31
Tabela 04 - Correlação linear simples entre as variáveis dendrométricas e a
biomassa de Vachellia caven..............................................................
33
Tabela 05 - Equações de melhor desempenho para estimativa da biomassa
total para Vachellia caven...................................................................
38
Tabela 06 - Equações de melhor desempenho para estimativa da biomassa da
madeira do fuste para Vachellia caven..............................................
40
Tabela 07 - Equações de melhor desempenho para estimativa da biomassa da
casca para Vachellia caven................................................................
42
Tabela 08 - Estatísticas obtidas para as melhores equações para estimativa da
biomassa dos galhos para Vachellia caven.......................................
44
Tabela 09 - Equações de melhor desempenho para estimativa da biomassa das
folhas para Vachellia caven................................................................
46
ii
LISTA DE FIGURAS
Figura 01 - Características morfológicas do espinilho: A) árvore de pequeno
porte; B) tronco de cor marrom acinzentada; C) Copa ampla;
D)folhas compostas, com folíolos muito pequenos; E) espinhos
de cor branca e F) cerne e alburno com cores distintas.................
8
Figura 02 - Características fenológicas do espinilho: A) flores amarelas
axilares; B) legume indeiscente; C) sementes; D) secção
transversal em limite de anel de crescimento.................................
9
Figura 03 - Coordenadas da área de estudo em Itacurubi - RS........................ 17
Figura 04 - Vegetação natural de Savana Estépica Parque, com exemplar de
espinilho..........................................................................................
18
Figura 05 - Disposição da parcela de 1 hectare e das 5 subunidades
amostrais de 2000 m² na área de estudo, município de Itacurubi
– RS. ...............................................................................................
19
Figura 06 - Etapas realizadas em campo: A) derrubada da árvore; B)
seccionamento da madeira do fuste; C) retirada total dos galhos
de cada árvore; D) retirada total das folhas de cada árvore; E)
pesagem dos galhos e folhas; e F) pesagem da madeira do fuste
com casca.......................................................................................
20
Figura 07 - Desenho esquemático do fuste da árvore....................................... 21
Figura 08 - Metodologia para a determinação do teor de umidade em cada
componente arbóreo: A) dois discos do fuste por árvore; B)
separação da madeira do fuste e da casca C) amostragem de
galhos e D) amostragem de folhas..................................................
22
Figura 09 - Material da amostragem dos 4 componentes: madeira do fuste,
galhos, folhas e casca. A) amostras em estufa de circulação de
ar forçada; B) catalogação e acondicionamento das amostras em
saco de papel pardo; C) pesagem de todas as amostras; D)
mensuração da espessura e comprimento da casca......................
23
Figura 10 - Moagem das amostras para a análise do teor de carbono
orgânico. A) moinho de facas 1; B) moinho de facas 2 e C)
amostras embaladas em recipientes de 10 g para a análise do
teor de carbono. .............................................................................
24
iii
Figura 11 - Distribuição diamétrica da espécie amostrada na Savana
Estépica Parque, RS. ....................................................................
30
Figura 12 - Participação percentual dos quatro componentes na biomassa
total e do teor de carbono de Vachellia caven...............................
35
Figura 13 - Distribuição dos resíduos para as equações de melhor
desempenho na estimativa da biomassa total de Vachellia caven.
39
Figura 14 - Distribuição dos resíduos das melhores equações da estimativa
da biomassa da madeira do fuste de Vachellia caven....................
41
Figura 15 - Distribuição dos resíduos para as equações de melhor
desempenho na estimativa da biomassa da casca de Vachellia
caven. .............................................................................................
43
Figura 16 - Distribuição dos resíduos para as equações de melhor
desempenho na estimativa da biomassa dos galhos de Vachellia
caven. .............................................................................................
45
Figura 17 - Distribuição dos resíduos para as equações de melhor
desempenho na estimativa da biomassa das folhas de Vachellia
caven...............................................................................................
47
iv
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
Bs Biomassa seca
Bv Biomassa verde
C6H12O6 Glicose
Cfa Clima subtropical
cm Centímetro
CO2 Dióxido de carbono
CV% Coeficiente de variação
d Diâmetro
g Grama
h Altura
ha Hectare
ht Altura total
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
Ind Indivíduo
kg Quilograma
km Quilômetro
ln Logaritmo natural
m Metro
Mg Megagrama
mm Milímetros
O2 Oxigênio
ºC Grau Celsius
Ps Peso seco
Pu Peso úmido
r Correlação linear simples
R2aj Coeficiente de determinação ajustado
Sxy Erro padrão da estimativa
TU Teor de umidade
v
RESUMO
Vanessa Silva Moreira. Modelagem da Biomassa e Carbono de Espinilho (Vachellia caven (Molina) Seigler e Ebinger).
Apesar de ocupar um lugar de destaque na flora do Rio Grande do Sul, a região pertencente ao estudo, está inserida dentro dos domínios fitogeográficos da Savana Estépica Parque, ainda é pouco estudada e investigada pela ciência. Valendo-se desse fato, o presente estudo objetivou selecionar equações alométricas para quantificar a biomassa arbórea acima do solo e o carbono estocado em árvores de Vachellia caven (Molina) Seigler e Ebinger (espinilho) em seus distintos componentes do fragmento inserido na campanha do RS. Para tanto, foi selecionada uma área representativa para o estudo em 1 ha, subdividida em 5 subunidades amostrais de 2000 m², realizou-se o censo florestal e as variáveis dendrométricas (altura e diâmetro) foram medidas. Foi identificado um total de 310 árvores. As árvores selecionadas foram as que apresentaram diâmetro ≥ 7 cm, obtendo um total de 229 indivíduos. Foram abatidas 30 árvores, para o ajuste das equações alométricas da biomassa e 12 árvores para análises dos teores de carbono. As árvores foram derrubadas e seccionadas nos compartimentos: madeira do fuste, casca, folhas e galhos. Em seguida, uma amostra de cada componente foi tomada para a obtenção de matéria seca e teores de carbono. Além das determinações da biomassa e carbono, as bases de dados continham as medidas dendrométricas como a altura total (ht) e o diâmetro a 30 centímetros, que foram utilizadas como variáveis independentes. Visando a obtenção de estimativas do peso de biomassa nos diferentes compartimentos da árvore por meio de variáveis dendrométricas, testou-se 20 modelos. Para as equações de biomassa, foram observados bons resultados nos ajustes para a árvore total com o melhor coeficiente de determinação igual a 0,7064 e erro padrão igual a 36,22% e para o fuste o melhor R2
aj foi de 0,8491 e Sxy igual a 36,93%. Nos ajustes para a casca, os resultados foram medianos devido a casca ser um tecido morto muito espesso, irregular e com fendas, ocasionando uma alteração no diâmetro que é uma das variáveis dendrométricas avaliada. Enquanto para os galhos o R2
aj variou de 0,1562 a 0,1967 e Sxy variando de 61,12% a 84,46 e para as folhas o melhor coeficiente de determinação igual a 0,0895 e erro padrão igual a 40,65%, as equações ajustadas para esses dois compartimentos apresentaram a menor exatidão nas estimativas. Os resultados mostram a importância do espinilho neste fragmento de Savana Estépica para a fixação do carbono da atmosfera e como fonte energética (carvão e lenha) o que é de extrema importância para as florestas de uma maneira geral, além disso tem uma grande importância no sentido da preservação e conservação dessas áreas que encontram-se em um ambiente endêmico que no Brasil só ocorre no RS, fazendo com que uma unidade de conversação e uma vegetação típica não seja extinta
Palavras-chave: Savana Estépica Parque; Estoque de Carbono; Regressão
Linear.
vi
ABSTRACT
Vanessa Silva Moreira. Modeling of Biomass and Carbon Espinilho (Vachellia caven (Molina) Seigler and Ebinger). Despite occupying a prominent place in Rio Grande do Sul flora, the area belonging to the study, is inserted into the phytogeographic areas of Savannah Estépica Park is not well studied and investigated by the science. Taking advantage of this fact, this study aimed to solve Allometric equations to quantify the tree aboveground biomass and carbon stored in trees Vachellia caven (Molina) Seigler and Ebinger (Espinilho) in their different components of the inserted fragment in the RS campaign . To this end, a representative area was selected for the study in 1 ha, subdivided into five subunits sample of 2000 m², there was the forest census and dendrometric variables (height and diameter) were measured. a total of 310 trees were identified, selected trees showed the diameter ≥ 7 cm, obtaining a total of 229 individuals. They were felled 30 trees sampled for the settlement of allometric equations for biomass and 12 trees for analysis of carbon content. Trees were felled and sectioned in magazines: stem wood, bark, leaves and twigs. Next, each component of a sample was taken for dry matter and carbon determination. In addition to the determination of biomass and carbon, the database contained the dendrometric measured as the total height (ht) and the diameter 30 centimeters, which were used as independent variables. In order to obtain estimates of biomass and carbon weight in the different compartments of the tree through variable dendrometric, were used 20 models commonly used in the literature. For biomass equations were observed good results in adjustments to the overall tree with the best determination coefficient equal to 0.7064 and the standard error equal to 36.22% and the shank of the best R2
aj was 0.8491 and Sxy equal to 36.93%. In adjustments to the shell, the results were due to peeling median be a very thick dead tissue, and irregular cracks, causing a change in diameter that is one of the measured variables dendrometric. As to the twigs R2
aj varies from 0.1562 to 0.1967 and Sxy ranging from 61.12% to 84.46% and leaves the best determination coefficient equal to 0.0895 and the standard error equal to 40.65% the equations adjusted for these two compartments had the lowest accuracy in estimates. The results show the importance of Espinilho this Savana Estépica fragment to carbon sequestration from the atmosphere and as an energy source (coal and wood) which is of utmost importance to forests in general also has a great importance in order the preservation and maintenance of these areas lying in an endemic in Brazil environment occurs only in RS, making a conversation unit and a typical vegetation is not quenched. Keywords: Savannah Steppe Park; Carbon stock; Linear regression
1
1 INTRODUÇÃO
A vegetação do estado do Rio Grande do Sul, segundo Leite e Klein (1990),
pode ser dividida em florestal e não florestal, considerando a vegetação florestal a
ombrófila (Floresta Ombrófila Densa e Floresta Ombrófila Mista) ou estacional
(Floresta Estacional Semidecidual e Floresta Estacional Decidual). E como
vegetação não florestal, os autores consideram todos os demais tipos de vegetação
que não alcançaram os níveis de desenvolvimento e organização, tidos como em
equilíbrio com o clima, sendo a vegetação xeromorfa (Savana, Savana Estépica),
xerofítica (Estepe, Parque do Espinilho) e as Formações Pioneiras (Restingas e
Dunas).
Segundo a classificação de Martius (1951), a província que engloba a
vegetação sul brasileira, faz referência à divindade protetora dos vales e prados,
denominada de Nepaeae. Aos vales sucedem-se as florestas e às planícies das
pradarias, correspondentes ao Bioma Pampa. O termo “pampa” tem origem indígena
e significa região plana, que corresponde toda a área de topografia suave ondulada
que compõe, de acordo com Porto (2002), a região fisiográfica da Campanha no Rio
Grande do Sul.
A região da Campanha caracteriza-se com relação ao aspecto da vegetação
a predominância da formação de estépica. Conforme o Manual Técnico da
Vegetação Brasileira do IBGE (2012), no Rio Grande do Sul é uma vegetação
campestre que possui uma abundância de arbustos lenhosos, ou ainda espécies de
porte arbóreo as quais conferem a estepe um caráter de Parque. Associado ao
xeromorfismo, que se manifesta principalmente, por meio da abundância de vegetais
decíduos e espinhosos, inclusive cactáceas e bromeliáceas, pela estacionalidade da
vegetação herbáceo-graminóide que, durante o período desfavorável, perde as
folhas (LEITE, 2002).
Segundo Renner (2004), a partir da década de 70, o aumento crescente da
queima de combustíveis fósseis e as mudanças de uso da terra em razão das
queimadas realizadas como práticas convencionais na agricultura ou pelo corte de
florestas têm provocado a liberação de grande quantidade de carbono da biosfera
para a atmosfera. O acúmulo de carbono oriundo da queima de combustíveis ou de
queimadas da vegetação é um dos principais responsáveis pelo aumento da
2
temperatura da terra, e tem por consequência um aumento do nível dos mares e
uma variação dos eventos climáticos. Pesquisas têm demonstrado que as florestas
são verdadeiros sumidouros de carbono, pois, por meio do processo fotossintético
acoplado à produção de celulose durante o crescimento e manutenção das plantas,
as florestas acumulam carbono.
Para Watzlawick et al. (2006), na biomassa da floresta, os compostos de
carbono constituem grande parte desta, sendo necessário desenvolver estudos
quanto a métodos de quantificação nos diversos componentes da planta,
possibilitando assim entender melhor o “sequestro” e o “armazenamento” de
carbono da atmosfera pelas florestas.
O interesse em relação as florestas nativas e plantadas que possuem um
rápido crescimento, tornou-se evidente devido essas serem consideradas como
fixadoras de carbono. Os compostos de carbono constituem grande parte da
biomassa da floresta, sendo necessário desenvolver estudos quanto a métodos de
quantificação, nos diversos componentes da planta, possibilitando assim entender
melhor o sequestro e o armazenamento de carbono da atmosfera pelas florestas
(WATZLAWICK, 2003).
Segundo o autor, os estudos de quantificação de biomassa são trabalhosos,
demorados e muito onerosos, podendo os mesmos ser realizados por meio de
métodos diretos e indiretos, demandando um determinado período de tempo. Pelo
método direto, as árvores são cortadas e seus componentes separados e pesados,
e pelo método indireto são utilizadas equações alométricas ou imagens de satélite
para realizar as estimativas.
A estimativa de biomassa é imprescindível aos estudos do balanço global de
carbono (KETTERINGS et al., 2001). Nos últimos anos, segundo Watzlawick et al.
(2010), esta vegetação vem sofrendo intensa antropização, principalmente devido à
mudança do uso da terra, na qual a vegetação nativa é substituída por pastagens,
para o cultivo de grãos, ou mesmo utilizada para o pastoreio de forma intensiva.
Os trabalhos com a biomassa e o carbono em florestas nativas são
especialmente complexos, pois são muitas as variáveis que interferem no estoque
de carbono e na produção da biomassa. Tais como clima, altitude, solo, variáveis
climáticas, fitossociologia, estágio de sucessão, dentre outros, fazendo com que
cada fragmento florestal, mesmo que de uma mesma tipologia, apresente
características que a tornam, de certa forma, única.
3
Portanto, é de extrema importância o conhecimento, a quantificação da
biomassa florestal e a capacidade de absorção de carbono nos fragmentos
florestais, bem como em seus distintos componentes, diferentes tipologias e graus
de sucessão.
Devido o Caráter ímpar da Savana Estépica Parque de fundamental
importância na manutenção da comunidade que preserva espécies endêmicas e
vulneráveis, constituindo-se também, conforme afirma Galvani (2003), um habitat
significativo e importante para espécies de aves migratórias, justifica-se a realização
do presente estudo.
4
2. OBJETIVOS
2.1 Objetivo Geral
O presente estudo teve como objetivo geral quantificar o estoque da
biomassa e teor de carbono em árvores de Vachellia caven (Molina) Seigler e
Ebinger, em seus distintos componentes, bem como, o ajuste de modelos
matemáticos para estimativas.
2.2 Objetivos específicos
Realizar análises estatísticas das variáveis de inventário florestal (área basal,
distribuição da frequência, correlação das variáveis e estatística descritiva);
Quantificar e descrever as relações alométricas para biomassa e carbono
estocado em árvores de Vachellia caven, nos componentes: madeira do fuste,
casca, galhos e folhas;
Ajustar equações para gerar estimativas de biomassa e carbono total em
seus diferentes componentes (madeira do fuste, casca, galhos e folha);
Testar a real existência de diferenças no teor de carbono entre os
componentes da árvore.
5
3. REFERENCIAL TEÓRICO
3.1 Savana Estépica Parque
O binômio Savana-Estépica é uma expressão que é empregada para
denominar tipologias vegetais campestres, em geral, com estrato lenhoso decidual e
espinhoso, distribuídas em diferentes quadrantes do Território Nacional, ocorre
Sertão Árido Nordestino (Caatinga) e disjunções no Estado de Roraima, na Região
Chaquenha Mato-Grossense-do-Sul e no sudoeste do Estado do Rio Grande do Sul
(IBGE, 2012). São evidentes as diferenças existentes entra as regiões
fitogeográficas do Rio Grande do Sul, Marchiori e Galvão (1985), cada uma
possuindo uma característica própria, havendo correlações de fauna, flora e relevo.
Porém a região da Campanha é caracterizada por uma formação única. Esta
região caracteriza-se com relação a vegetação, com predomínio da formação
estépica e ocorrência da formação Savana Estépica Parque, onde a área do estudo
está inserida.
Ramos (2008), afirma que no Uruguai essa formação florestal é formada por
bosques de galerias, bosques serranos, bosques de parque. São associações
heterogêneas de árvores e arbustos que se desenvolvem sem a intervenção
humana. Sua composição florística é variável, tanto ao longo do território quanto
dentro do mesmo bosque. Isto se deve a diversos fatores climáticos, hídricos,
edáficos e etc.
Para Watzlawick et al. (2014), as características de estacionalidade climática
são bem marcantes, com reflexos sensíveis na cobertura vegetal, que passa a
comportar maior incidência de espécies espinhosas oriundas da região quente/seca
chaqueana. Nota-se certa intensificação do calor, motivada, principalmente, pelas
baixas altitudes associadas à continentalidade e redução comparativa da
pluviosidade, na medida do afastamento das encostas do planalto e da costa leste.
A Savana-Estépica do extremo sudoeste do Estado do Rio Grande do Sul
está associada a clima sem período seco, porém sujeito à ação dessecante de
frentes frias. Caracteriza-se pela dominância de campos da Campanha e pela
ocorrência do Parque de Espinilho, pequena área remanescente com fitofisionomia
6
marcada por grande gregarismo de Prosopis nigra (Griseb.) Hieron e Prosopis affinis
Spreng, nos arredores da Barra do Quaraí. Pode-se encontrar também com relativa
frequência o espinilho, sendo que as três espécies são as que determinam o
aspecto curioso, dando à vegetação um caráter xeromórfico (REITZ et al., 1983).
O aspecto fitofisionômico é formado principalmente por uma vegetação
situada na barra do rio Quaraí com o rio Uruguai constituindo-se como um exemplo
clássico da Savana Estépica Parque, formado quase que exclusivamente por
associações de Prosopis algarobilla (algarroba) e Acacia caven (espinilho),
atualmente conhecidas, respectivamente, por Prosopis affinis Spreng. e Vachellia
caven (Molina) Seigler e Ebinger, ambas espinhosas e caducifólias e da família
fabaceae, além da Aspidosperma quebracho-blanco Schltdl. (quebracho-branco).
As características do Parque do Espinilho localizado no município de Barra do
Quaraí, extremo sudoeste do Rio Grande do Sul, na divisa com Uruguai e Argentina,
abriga uma vegetação que não ocorre em outra área do país, de exuberante
singularidade ecológica, mantendo espécies endêmicas e vulneráveis (REDIN et al.
2011 e IBGE 2012).
Segundo Ramos (2008) a formação vegetal de Savana apresenta adaptações
morfológicas para sobreviver, pois os solos são superficiais, e com escasso poder
de retenção de água, onde poucas espécies se adaptam. Rambo (1956), relata que
é uma vegetação campestre que possui abundância de arbustos lenhosos, ou até
mesmo espécies de porte arbóreo, as quais conferem a estepe um caráter de
Parque.
O último inventário florestal do Rio Grande do Sul descreve que essa
vegetação ocupa uma área de 22,89km² (2.289ha), o que representa 0,01% da
superfície do Estado e 0,05% da área total coberta com florestas naturais (RIO
GRANDE DO SUL, 2002).
Apesar de sua importância, pouco se tem estudado sobre essa vegetação
singular no país, formada por espécies endêmicas (Prosopis affinis Spreng;
Prosopis nigra (Gris.) Hieron.; Vachellia cave; Aspidosperma quabracho-blanco
Schltdl. e Parkinsonia aculeata L) caracterizando a Savana Estépica Parque
brasileira.
Redin et al. (2011) relatam a importância desta vegetação existente em uma
pequena área no Brasil, quando comparada a ocorrência em áreas de vegetação
similares nas províncias da República Argentina de Corrientes e Entre Rios.
7
3.2 Vachellia caven (Molina) Seigler e Ebinger – Espinilho
A espécie Vachellia caven (Molina) Seigles e Ebinger é conhecida
popularmente como espinilho, é uma árvore ou arbusto pertencente à família
Fabaceae (Marchiori 2007). A espécie é originária da América do Sul extratropical,
incluindo Chile (região central), Argentina (centro leste), Uruguai, Paraguai, Bolivia e
na região campestre do oeste do estado do Rio Grande do Sul, no Brasil (Marchiori,
1992; Rambo, 1956).
Sendo uma espécie muito abundante nas áreas estépicas dessas regiões,
possui facilidade de adaptação. Seu habitat são os campos, bosques ribeirinhos e
bosques em geral. (MARCHIORI, 2007; BRUSSA e GRELA, 2007).
Marchiori (1992) relata que o espinilho é uma das árvores mais características
da campanha sul-riograndense, sendo bem conhecido por sua facilidade de
propagação e por sua madeira utilizada na produção de carvão e lenha.
Escobar et al. (2010) atestam que a espécie possui grande importância como
pioneira na formação de ambientes, onde criam condições favoráveis ao
desenvolvimento de outras espécies. No estado do Rio Grande do Sul, a espécie
possui especial ocorrência no Parque Estadual do Espinhilho ao sudoeste do
estado. O Parque está inserido na Microbacia do Arroio Quaraí-chico, possui uma
área de 1.617,14 hectares localizada no município de Barra do Quaraí.
Segundo estudos realizados por Watzlawick et al. (2010), a espécie é
considerada de alta densidade na Savana Estépica, porém possui uma pequena
variabilidade no incremento, ou seja, a espécie tem um lento crescimento anual. O
espinilho é uma árvore de pequeno porte de 4 a 5 metros de altura, com copa
ampla.
O tronco possui a casca marrom acinzentada escura, a madeira possui cerne
e alburno distintos, com alburno de cor amarelo palha e cerne de cor marrom
avermelhado escuro. É considerada uma planta caducifólia com folhas verde claro,
compostas, bipinadas, múltiplas, alternadas, com folíolos muito pequenos de 1 a 3
mm de comprimento e 1 mm de largura e estípulas. É uma planta espinhosa, onde
seus espinhos podem chegar até 2 cm de comprimento, de cor branca como pode
ser visto na Figura 01 (PIAGGIO e DELFINO, 2009).
8
Figura 01 - Características morfológicas do espinilho: A) árvore de pequeno porte;
B) tronco de cor marrom acinzentada; C) copa ampla; D) folhas compostas, com
folíolos muito pequenos; E) espinhos de cor branca e F) cerne e alburno com cores
distintas.
Fonte: Arquivos próprios.
O espinilho é uma planta que dispõe de um sistema radicular profundo,
aproveitando os nutrientes de camadas do solo onde as plantas forrageiras não têm
acesso. Possui floração nos meses de agosto a outubro, com flores amarelas
axilares. A frutificação ocorre no verão e outono, possui um legume indeiscente, de
cor castanho escuro, cilíndrico com aproximadamente 2,5 cm. Possuindo inúmeras
sementes de 5 a 10 mm de comprimento. Possui anéis de crescimento indistintos,
com raios pouco visíveis a olho nu (OVALLE e AVENDAÑO, 1984 e
MARCHIORI,1992) (FIGURA 02).
9
Figura 02 - Características fenológicas do espinilho: A) flores amarelas axilares; B)
legume indeiscente; C) sementes; D) secção transversal em limite de anel de
crescimento.
Fonte: Arquivos próprios e adaptado do site www.fotonaturaleza.cl e de Marchiori
(1992).
3.3 Biomassa e teores de carbono nas florestas
As mudanças climáticas e o aquecimento global são grandes preocupações
mundiais. As maiores fontes de emissão de gases de efeito estufa incluem a queima
de combustíveis fósseis, os desmatamentos e as queimadas, todas liberando CO2
para a atmosfera. Uma maneira de reverter essa situação é a fixação de carbono
nas florestas (VIEIRA, 2009).
Os ecossistemas acumulam na sua biomassa o carbono retirado da
atmosfera durante o processo de fotossíntese. As plantas absorvem gás carbônico
e, usando água e energia da luz solar, convertem o gás carbônico em glicose
(C6H12O6). O oxigênio (O2) é liberado durante a produção de biomassa (RENNER,
2004).
10
A variável biomassa deve ser determinada e estimada de forma fidedigna,
caso contrário não haverá consistência na quantificação do carbono fixado nos
ecossistemas florestais (SANQUETTA 2002).
Levantamentos de biomassa e carbono tornam-se cada vez mais importantes
para obtenção de um panorama local e nacional sobre a potencialidade de fixação e
o comportamento da quantidade de carbono que pode estar presente na biomassa.
As florestas têm sua importância destacada, pois elas constituem o maior
reservatório de carbono de todos os ecossistemas terrestres e funcionam, em muitos
casos, como sumidouros de carbono (DALLAGNOL et al., 2013).
O crescimento das árvores e os estudos do acúmulo de biomassa e carbono
em formações florestais, bem como a manutenção do resíduo florestal na superfície
do solo são feitos com objetivos diversos, dentre os quais destacam-se a
quantificação da ciclagem de nutrientes, a quantificação para fins energéticos e
como base de informações para estudos de sequestro de carbono (SILVEIRA,
2010). Esses estudos são de grande importância para a tomada de decisões no
manejo dos recursos florestais (PÁSCOA et al., 2004).
A quantificação do carbono fixado também está diretamente ligada a questões
que envolvem o clima e o manejo florestal, uma vez que as informações obtidas no
inventário florestal são as bases de pesquisas relacionadas ao uso dos recursos
naturais e nas decisões sobre o uso eficiente da terra (RATUCHNE, 2010).
Nas últimas décadas do século XX, as preocupações com as emissões de
gases intensificaram-se e tornaram-se de domínio do grande público. Nos anos 80, a
morte das florestas na Europa levou à realização de uma série de encontros e
discussões sobre o tema. Entre os diversos assuntos o que mais ficou em evidência
foi o da redução dos níveis de carbono na atmosfera (SCHNEIDER et al., 2005).
Os autores mesmos relatam que a utilização de produtos florestais e as
práticas de manejo são consideradas de grande eficiência para a redução dos níveis
de carbono na atmosfera, possibilitando assim o aumento do volume de carbono
imobilizado e a substituição de produtos como o petróleo, gás e carvão mineral pela
madeira, bem como o aumento da vida útil dos produtos de madeira (SCHNEIDER
et al., 2005).
Assim como os autores citados anteriormente, Higuchi et al. (2004) também
afirmam que a estimativa de estoque de carbono pode ser obtida pelo produto da
biomassa florestal pela concentração de carbono.
11
Para Brady e Weil (1999), os principais reservatórios de carbono são os
oceanos, a atmosfera, o solo e a vegetação. Assim, o solo possui 75 % de todo o
carbono da terra, destacando para isso as florestas. À medida que elas envelhecem
diminui-se a quantidade assimilada de CO2 nos galhos, nas folhas, nas raízes e na
serrapilheira (MALHI et al., 2002).
As florestas apresentam expressivos estoques de carbono comparado ao
campo e às pastagens. Portanto, na vegetação, o estoque de carbono depende da
sucessão, da espécie, do manejo, da idade do solo e do clima (SAMPSON, 1995;
WATZLAWICK et al., 2004).
A expansão da cobertura florestal global apresenta-se como uma
possibilidade para aumentar o estoque de carbono terrestre armazenado e diminuir
o crescimento da concentração de gás carbônico na atmosfera (URBANO et al.,
2008). A absorção de dióxido de carbono se dá, em parte, pelo período de tempo
existente entre o crescimento acelerado das plantas, morte e sua decomposição.
A capacidade de fixação de carbono das florestas naturais varia entre biomas.
Desse modo, as florestas são importantes para o equilíbrio do balanço global de gás
carbônico, pois os diferentes tipos de florestas armazenam diferentes quantidades
de carbono em função dos estágios de sucessão, da idade, do regime de manejo e
da composição de espécies (WATZLAWICK et al., 2004).
Resende et al. (2001) em determinações da quantidade de carbono na
biomassa acima do solo em uma Floresta de Terra Firme e em uma Floresta
Alagável na Floresta Amazônica, encontraram, respectivamente, 72,29 t ha-1 e 61,61
t ha-1. Watzlawick (2003) encontrou, em média, 104 toneladas por hectare de
carbono fixado em uma Floresta Ombrófila Mista Montana.
Brun (2004) quantificou os teores de carbono na biomassa acima do solo em
duas fases sucessionais em uma Floresta Estacional Decidual, para o capoeirão,
este autor encontrou um estoque de carbono de 41,81 t ha-1. Já para a floresta
secundária, o estoque de carbono quantificado foi de 65,47 t ha-1. Pode-se observar
que o estoque de carbono na floresta secundária é significativamente superior ao do
capoeirão, devido a maior produção de biomassa.
Britez et al. (2006) destacaram a existência de poucos estudos avaliando a
biomassa e o carbono em ecossistemas tropicais.
Desta forma, o estabelecimento de florestas ou até mesmo o uso de sistemas
agroflorestais, pode contribuir de forma significativa com o aumento nos estoques de
12
carbono e com a produção de bens duráveis com a madeira dessas florestas
(ROCHADELLI, 2001).
O mesmo autor ao estudar a estrutura de fixação de carbono em
reflorestamentos de bracatinga (Mimosa scabrella Bentham), concluiu que diferentes
posições sociológicas apresentam diferentes concentrações dos constituintes
fundamentais e acidentais da biomassa tanto da madeira quanto da casca na
espécie estudada, sendo que a concentração de carbono varia em torno de 400 a
450 g kg-1 da biomassa total.
SCHUMACHER (2002) realizou trabalho no estado do RS, para estimar a
quantidade de carbono orgânico na biomassa arbórea de um povoamento de Pinus
taeda com 20 anos de idade, sendo que utilizando-se 3 parcelas de 15 m x 30 m,
obteve-se como resultado de carbono acumulado 3,5; 17,6; 4,1 e 90,4 Mg ha-1 para
as acículas, galhos, casca e madeira, respectivamente. Analisando a dinâmica do
estoque de carbono em plantações de Pinus spp.
Balbinot et al., (2008) observaram que o fuste representou o maior percentual
de biomassa e carbono, com tendência a aumentar na medida que a árvore cresce,
representando cerca de 70% de todo carbono fixado.Também concluíram que as
árvores dominadas apresentam maior eficiência na fixação de carbono em
detrimento das árvores dominantes.
Schumacher (1996) acrescentou que durante a fase inicial do
desenvolvimento de uma floresta, grande parte dos carboidratos é canalizada para a
produção de biomassa da copa. Com o passar do tempo, as copas começam a
competir entre si, aumentando a produção relativa do tronco e diminuindo
gradativamente a biomassa das folhas e ramos.
Campos (1991) e Caldeira (1998) acrescentam que esta acumulação
(produção) é diferente de local para local onde é medida, refletindo a variação dos
diversos fatores ambientais e fatores inerentes à própria planta, existindo uma
relação entre biomassa e a produtividade primária, relação esta conhecida como
acumulação de biomassa. Esta relação é normalmente baixa em povoamentos
jovens de rápido crescimento e é maior onde a maior parte da energia é utilizada
para manter o alto estoque de biomassa existente.
Desta forma, a quantidade de biomassa produzida em um povoamento
florestal é resultante da combinação de diferentes fatores, principalmente idade,
localização geográfica, condições climáticas, variação genética, qualidade do sitio,
13
densidade, técnicas silviculturais e época de amostragem (CASTRO et al., 1980;
HEPP e BRISTER, 1992).
Para os estudos de carbono em florestas naturais ou plantadas, muitos
autores utilizam a variável biomassa, a qual precisa ser determinada e/ou estimada
de forma confiável (SANQUETTA, 2002).
Uma das maneiras de se conhecer o estoque de carbono nos ecossistemas é
por meio da determinação da biomassa e do desenvolvimento de modelos
alométricos, fundamentais para a compreensão de aspectos ecológicos e evolutivos
em espécies de plantas.
Neste sentido, Watzlawick et al., (2002), orientam que estudos de biomassa e
carbono devem considerar a distinção das tipologias, atentando para que as
estimativas sejam realizadas nas diferentes partes componentes de uma árvore.
Deve-se, assim buscar metodologias adequadas para que todos os componentes
sejam quantificados e incorporados nas estimativas do balanço geral de biomassa e
de carbono fixado.
3.4 Determinação da biomassa florestal
De acordo com Odum (1986), biomassa é o peso de matéria orgânica seca
por unidade de área. Para Sanquetta (2002) e Martinelli et al. (1994), o termo
biomassa florestal significa toda a biomassa existente na floresta ou uma fração
arbórea da mesma, ou seja, a quantidade expressa em massa do material vegetal
disponível em uma floresta.
Os componentes geralmente estimados são: a biomassa viva horizontal
acima do solo, composta de árvores e arbustos; a biomassa morta acima do solo,
composta pela serrapilheira e troncos caídos e a biomassa abaixo do solo, composta
pelas raízes. Ela é dada pela soma de todos esses componentes. Pode ser
expressa por massa verde ou massa seca, sendo que a massa verde refere-se ao
material fresco amostrado, contendo uma variável proporção de água. A massa seca
refere-se à biomassa obtida após secagem do material em estufa (CALDEIRA,
2003).
14
Para Wendling (1998), é a quantidade constituída por organismos no
ecossistema florestal em termos de massa. Hoje, em muitos países, a principal fonte
de energia ainda é a biomassa, sobretudo como lenha.
Aproximadamente a metade da população da Terra depende desse tipo de
biomassa mostrando que o uso tradicional passou recentemente a ser considerado
também como uma forma moderna e limpa de fornecimento energético (NOGUEIRA
e LORA, 2003).
Esta foi a primeira fonte energética empregada pelo homem, pois servia para
o seu próprio aquecimento. Ao longo dos tempos, passou a ser utilizada em
processos para a geração de energia térmica, mecânica e elétrica (BRITO, 1984).
A produção de biomassa, tanto de espécies nativas como de exóticas, varia
muito em função de vários fatores, tais como espaçamento, tipo de solo e seu
preparo, adubação, clima, espécie, regime de desramas e desbastes empregados,
disponibilidade hídrica, etc (SCHUMACHER, 1992; HAAG, 1987).
Os estudos de biomassa florestal são feitos com objetivos diversos, os quais
se destacam a quantificação de ciclagem de nutrientes, a quantificação para fins
energéticos, informação para estudos do sequestro de carbono, quantificação do
carbono fixado em uma floresta.
Estes estudos podem ser realizados por determinações ou estimativas e
podem ter diversas finalidades, além de ser considerados importantes para a
tomada de decisões no manejo dos recursos florestais (SANQUETTA, 2002 e
PÁSCOA et al., 2004).
Sanquetta (2002),distingue determinação de estimativa, sendo a
determinação uma medição real feita diretamente na biomassa. A estimativa é feita
utilizando relações quantitativas ou matemáticas, como razões ou regressões.
Por meio da fotossíntese, as plantas capturam a energia do sol,
transformando-a em energia química. Esta energia pode ser convertida em
eletricidade, combustível ou calor.
As fontes orgânicas que são usadas para produzir energia usando este
processo são chamadas de biomassa (BROWN, 1997).
Para Kramer e Kozlowski (1972), a acumulação de biomassa é afetada por
todos aqueles fatores relacionados com a fotossíntese e a respiração (como luz,
temperatura, concentração de CO2 do ar) e também pela umidade e fertilidade do
solo, doenças e por fatores internos típicos de cada planta, como idade, estrutura e
15
disposição das folhas e etc.
No desenvolvimento inicial de uma floresta, grande parte dos carboidratos
são utilizados na produção de biomassa da copa (ANDRAE, 1978). Em um
ecossistema florestal, existe uma grande dinâmica na produção de biomassa. À
medida que a floresta vai se desenvolvendo, ocorre uma redução gradual da
biomassa de copa e simultaneamente um aumento na proporção da biomassa de
madeira e casca, representando em média, mais de 80% da biomassa acima do solo
em um povoamento maduro (SCHUMACHER e HOPPE, 1997).
Higuchi e Carvalho (1994) apontam que os métodos para a obtenção de
estimativas de biomassa podem tanto ser diretos como indiretos. Os diretos
consistem na derrubada e pesagem de todas as árvores que ocorrem em unidades
amostrais de área fixa, enquanto o indireto, são aqueles que baseiam-se
normalmente em dados de inventário florestal.
Para Sanquetta (2002) e Watzlawick et al. (2009), os estudos de
quantificação de biomassa são trabalhosos, demorados e muito onerosos. Os
autores comentam sobre métodos diretos, onde as árvores são cortadas e
normalmente a biomassa arbórea é medida a partir de seus componentes, onde são
separados e pesados.
Os procedimentos de campo utilizados nas determinações de biomassa de
florestas podem variar amplamente, de acordo com o tipo de povoamento, com os
objetivos e as restrições técnicas e orçamentárias pertinentes ao trabalho.
Os métodos indiretos não podem ser utilizados sem o ajuste e a calibragem
prévia das equações, são utilizadas equações alométricas que é a relação dos
dados de massa com os caracteres biométricos ou utilização de técnicas de
sensoriamento remoto para realizar as estimativas, devendo ser empregados
conjuntamente com os métodos.
Segundo CROW e SCHLAEGEL (1988), as variáveis mais comumente
utilizadas em equações de biomassa são o diâmetro (d) e a altura (h), podendo em
muitos casos serem combinados. Na maioria dos casos é necessária uma
amostragem destrutiva para a estimativa correta de biomassa.
As metodologias usadas para se obterem estimativas de biomassa em áreas
florestais são baseadas, principalmente, em dados de inventário florestal,
empregando-se fatores e equações de biomassa que transformam dados de
diâmetro, altura ou volume em tais estimativas (SOMOGYI et al., 2006).
16
Tipos diferentes de floresta armazenam diferentes quantidades de carbono
dentro de sua biomassa e locais diferentes dentro de um mesmo tipo de floresta,
também variam muito com relação à quantidade de biomassa. Esta afirmação é feita
em função da maioria das estimativas de biomassa ser feita apenas nas partes
aéreas da planta, considerando-se somente as partes vivas da planta acima do solo.
As adaptações devem ser feitas para as estimativas das árvores menores, da
vegetação rasteira no solo e da vegetação viva abaixo do solo (raízes), devendo-se
incluir também a vegetação morta, tanto acima como abaixo do solo, em pé ou caída
(HOUGHTON, 1994).
Considerando aspectos econômicos, ambientais e sociais, a biomassa possui
diversas vantagens na produção de energia, e por isso é o combustível renovável
que tem maiores chances de crescer futuramente em todos os países.
Para Watzlawick et al. (2002), deve-se levar em consideração diferentes tipos
florestais bem como diferentes estágios de regeneração, devendo-se atentar para
que as estimativas sejam realizadas em todos estágios, diferentes partes
componentes de uma árvore e diferentes compartimentos do ecossistema florestal.
17
4 MATERIAL E MÉTODOS
4.1 Caracterização da área de estudo
O estudo foi realizado em uma floresta localizada no município Itacurubi,
situado na mesorregião Centro Ocidental Rio-Grandense no estado do Rio Grande
do Sul, pertencendo à microrregião de Santiago, onde até o ano de 1990 era distrito.
A área do estudo está localizada em uma propriedade rural particular situada na
coordenada geográfica central 28º 55’ 03” Latitude Sul e 55º 18’ 80” Longitude
Oeste, encontrando-se a uma altitude média de 170 m (FIGURA 03).
Figura 03 – Coordenadas da área de estudo em Itacurubi - RS.
Fonte: Adaptado do Google Earth
O clima da região conforme a classificação climática de Köppen é Cfa,
18
subtropical com temperatura média do mês mais frio equivalente a 12,6ºC e a
temperatura média anual de 18,2ºC.
Conforme Camargo (1991), o regime hídrico local pode apresentar períodos
de estiagem no verão onde as pequenas drenagens tornam-se intermitentes,
afetando suas produtividades negativamente. Nos períodos de maior precipitação
(inverno) as várzeas podem sofrer inundações e a precipitação média anual é de
1678 mm.
A região da campanha gaúcha é formada por campos e áreas de tensões
ecológicas, estas caracterizam-se pelas diferentes formações vegetais, com
predomínio de campos e algumas formações arbóreas típicas da região e matas de
galerias. A vegetação natural conforme a classificação do (IBGE, 2012), pertence à
região da Savana Estépica Parque, a qual está associada ao xerofitismo. A
paisagem da região é caracterizada pela presença de banhados, campos com
bosques de mata nativa e cursos da água com matas ciliares típicos do Bioma do
Pampa. A vegetação da campanha também é bem característica, onde existe a
presença de pequenas árvores bastante espaçadas, com tronco ramificado, tortuoso
e espinhoso.
Marchiori e Longhi (1985) relatam que a Vachellia caven (Molina) Seigler e
Ebinzer possui uma grande importância para esta fisionomia, pois descreve a
vegetação arbórea deste bioma, formando capões isolados e ralos (FIGURA 04).
Figura 04 – Vegetação natural de Savana Estépica Parque, com exemplar de
espinilho.
Fonte: Arquivos próprios
19
Na região em que se enquadra este estudo segundo EMBRAPA (2006) e
Streck et al. (2008), ocorrem os seguintes tipos de solo: Neossolo litólico distrófico,
neossolo regolítico/litólico eutrófico léptico, desenvolvida de basalto e encontrada em
áreas movimentadas com afloramentos de rocha.
Para Watzlawik et al. (2010), na sua grande maioria, os solos dessa região
são utilizados para os cultivos agrícolas e para pastagens naturais.
4.2 Amostragem e coleta de dados
Os dados foram coletados em um fragmento pertencente a essa fisionomia
vegetal. A escolha do local para a realização desta pesquisa,foi devido a não
exploração humana, ou seja, as árvores de espinilho não haviam passado por
intervenção.
Para coleta e análise de dados, foi feita uma unidade experimental, onde foi
instalada uma parcela temporária em 10.000 m² (100 x 100 m). A unidade amostral
foi subdivida em 5 unidades amostrais de 2000 m² (20 x 100 m), fazendo-se assim o
censo florestal, ou seja, o levantamento total dos indivíduos de espinilho e seus
respectivos diâmetros, que totalizou 310 árvores, Figura 05.
Figura 05 - Disposição da parcela de 1 hectare e das 5 subunidades amostrais de
2000 m² na área de estudo, município de Itacurubi – RS.
Fonte: Arquivos próprios
20
4.3 Determinação da Biomassa
Para determinação da biomassa foi utilizado o método direto, nos diferentes
compartimentos da árvore, no qual as árvores foram derrubadas, seccionadas e
seus componentes pesados separadamente (WATZLAWICK, 2003).
Os dados de biomassa e carbono foram coletados no mês de janeiro de 2015,
utilizando-se o método destrutivo das árvores. As variáveis aferidas para o trabalho
foram o diâmetro e a altura total.
As árvores foram classificadas de acordo com seu diâmetro, formando
diferentes classes diamétricas, de acordo com medidas de diâmetro ao nível do solo
(DNS), tomado a 0,30 m devido a grande bifurcação das árvores antes do diâmetro
a altura do peito (DAP). Selecionou-se árvores com diâmetro maior ou igual a 7 cm,
com isso selecionou-se 229 árvores e desses indivíduos selecionou-se 30 para as
amostragens de biomassa e carbono.
Após o abate de cada árvore, os componentes da biomassa foram
segmentados em madeira do fuste com casca (parte do tronco das árvores, entre o
solo e as primeiras ramificações), galhos e folhas.
Sendo posteriormente pesados separadamente no campo com o auxílio de
uma balança com capacidade de 100 kg para a obtenção da massa de matéria
fresca de biomassa dos componentes, os quais foram em seguida amostrados em
porções menores e acondicionados em sacos de papel. Em todos os indivíduos
abatidos, foram mensurados dados como a altura total (ht), diâmetro a 0,30 e a 1,30
m (FIGURA 06).
21
Figura 06 - Etapas realizadas em campo: A) derrubada da árvore; B) seccionamento
da madeira do fuste; C) retirada total dos galhos de cada árvore; D) retirada total das
folhas de cada árvore; E) pesagem dos galhos e folhas; e F) pesagem da madeira
do fuste com casca.
Fonte: Arquivos próprios
Posteriormente, procedeu-se a determinação do teor de umidade em cada
componente separadamente, conforme procedimentos a seguir descritos.
Para a amostragem do fuste (madeira do fuste + casca) foram retirados dois
discos, o primeiro a 0,30 m acima do solo e o segundo a 1,30 m, conforme mostra a
Figura 07.
Figura 07 - Desenho esquemático do fuste e copa da árvore.
Nos discos amostrados do fuste, separou-se a casca da madeira, em
posições relativas ao longo do fuste (mm) obtendo-se assim o peso de cada
componente separadamente.
Nas amostragens de galhos, foram retiradas amostras em todos os diâmetros
de galhos e a todas as alturas da copa.
Para as folhas, foram retiradas amostras na ponta, meio e base da copa. Foi
levada em consideração a representatividade da amostra, para posterior
determinação em laboratório do teor de umidade e carbono (FIGURA 08).
22
Figura 08 - Metodologia para a determinação do teor de umidade em cada
componente arbóreo: A) dois discos do fuste por árvore; B) separação da madeira
do fuste e da casca C) amostragem de galhos e D) amostragem de folhas.
Fonte: Arquivos próprios
4.3.1 Determinação do teor de umidade e carbono orgânico
Todo o material amostrado dos diversos componentes foi acondicionado em
sacos de papel, pesados em balança analítica com precisão de 0,1 g - modelo
BK5005, com peso máximo de 5.100 gramas e devidamente identificado. A
amostras foram pesadas em laboratório e secadas em estufas, parte da secagem
ocorreu primeiramente em estufa no Laboratório de Solos, da Universidade Federal
do Pampa (UNIPAMPA) em Itaqui - RS e posteriormente no Laboratório de Produtos
Florestais, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) em Santa Maria - RS.
Nos laboratórios, as amostras foram secas em estufa de circulação de ar
forçada a uma temperatura constante de 65ºC e pesadas até atingir o peso
constante, sendo acompanhado o peso até a estabilização. Para posterior
determinação de peso seco e preparação para análise química do teor de carbono
orgânico (FIGURA 09).
23
Figura 09 - Material da amostragem dos 4 componentes: madeira do fuste, galhos,
folhas e casca. A) amostras em estufa de circulação de ar forçada; B) catalogação e
acondicionamento das amostras em saco de papel pardo; C) pesagem de todas as
amostras; D) mensuração da espessura e comprimento da casca.
Fonte: Arquivos próprios.
Após essa estabilização, o material seco foi moído em dois moinhos de facas
com diferentes granulometrias de peneiras, embalado e identificado para posterior
análise química do teor de carbono orgânico pela metodologia de Tedesco et al.
(1995).
Para determinação deste teor utilizou-se amostras compostas de 12 árvores
abatidas, devido ao elevado custo das análises.
Realizou-se um sorteio com as 30 árvores abatidas e com isso selecionando-
se os 12 indivíduos para estudos do teor de carbono, pois nesses teores existe uma
certa variabilidade entre os componentes, porém entre as árvores não existe.
(FIGURA 10).
24
Figura 10 - Moagem das amostras para a análise do teor de carbono orgâncio. A)
moinho de facas 1; B) moinho de facas 2 e C) amostras embaladas em recipientes
de 10 g para a análise do teor de carbono.
Fonte: Arquivos próprios.
As amostras foram encaminhadas ao Centro de Excelência de Pesquisa em
Biomassa e Carbono da UFPR (Biofix), da Universidade Federal do Paraná – UFPR,
Curitiba – PR, onde foram submetidas à análises de carbono total.
A análise consiste em introduzir uma pequena amostra no reator do aparelho,
onde todo o carbono é convertido em dióxido de carbono, medido diretamente no
detector infravermelho que relaciona com a quantidade de carbono existente na
amostra, em porcentagem.
A etapa de processamento dos dados de campo envolveu o cálculo da
biomassa seca e carbono para cada árvore amostrada. Foram utilizados softwares
(Assitat Beta 7.7 e Excel®2007) disponíveis no Laboratório de Ciências Florestais e
Plantas Forrageiras do Departamento de Agronomia da Universidade Estadual do
Centro Oeste (UNICENTRO).
Com os dados provenientes da biomassa verde e os teores de umidade para
cada componente de cada árvore abatida, realizou-se os cálculos do teor de
umidade e da biomassa seca. A umidade pode ser definida como a quantidade de
água presente na biomassa e é calculada pela diferença entre os pesos da amostra
antes e depois do processo de secagem, conforme Equação 1 (NOGUEIRA e
LORA, 2003; CAPOTE, 2012).
Tu = ((Pu-Ps)/Pu) x 100 Equação (01)
25
Sendo: TU: teor de umidade (%);
Pu: peso úmido (g);
Ps: peso seco (g).
Posteriormente estimou-se a biomassa seca total e de cada compartimento
(EQUAÇÃO 2).
Bs = Bv x (1 - Um) Equação (2)
Sendo:
Bs = biomassa seca (kg);
Bv = biomassa verde (kg);
Um = teor de umidade (%).
Após os cálculos da biomassa seca, procedeu-se os cálculos relativos a quantidade de carbono existente em cada componente, utilizando-se para tanto a equação 3:
Carb = Bs x Tc sendo: Carb = carbono (kg); Bs = biomassa seca (kg); Tc = teores médios de carbono (%).
4.3.2 Tratamentos estatísticos dos dados
Procederam-se as análises estatísticas descritivas e experimentais, que
foram processadas por meio do programa Assistat 7.7 Beta. O tratamento estatístico
dos dados foi realizado com o uso de uma Correlação Linear Simples, o conjunto de
informações foi obtido para as 30 árvores selecionadas para a biomassa e carbono,
sorteadas a partir das 229, realizando-se diversas composições e variações dos
dados iniciais. Em decorrência, um total de 7 variáveis (altura, diâmetro, biomassa
total, biomassa do fuste, biomassa dos galhos, biomassa da casca e biomassa das
26
folhas) foram correlacionadas, onde em seguida tais variáveis foram estudadas e
utilizadas na composição e ajuste dos modelos.
Para determinar quais as variáveis eram mais importantes para estimar o
estoque de biomassa e do carbono orgânico fixado, utilizou-se análise de regressão,
que leva em consideração a relação entre duas ou mais variáveis quantitativas
ligadas a um modelo matemático para que se possa fazer a previsão de uma
variável com base em outra.
Com isso, utilizou-se como variável dependente a quantidade total de
biomassa seca e carbono de cada árvore e de seus compartimentos: madeira do
fuste, casca, galhos e folhas, e como variáveis independentes utilizou-se o
diâmetro (d) a 0,30 m do solo, e a altura total da árvore (ht), em metros. Foram
testados 20 modelos matemáticos para estimar a biomassa, considerando cada um
dos componentes da árvore, bem como para a árvore inteira.
A base de dados foi dividida em base de ajuste e base de validação. As 229
árvores foram dispostas em uma tabela de frequência, com 7 classes de diâmetro,
distribuídas de acordo com frequência relativa de cada classe. O número de classes
foi calculado com a fórmula:
Número de classes = 2,5* 4 n onde n é o numero de elementos da amostra
(KOEHLER,2004).
Os modelos utilizados neste estudo são encontrados em diversos trabalhos
da área florestal. Os modelos foram ajustados com base no software Microsoft office
Excel 2007® (TABELA 01).
Tabela 01 – Modelos matemáticos testados para estimar a biomassa dos
componentes arbóreos de Vachellia caven, em Itacurubi – RS.
Nº Modelos Matemáticos
1 log Y = log b0 + b1 log d 2 y = bo + b1 d + b2 d
2
3 y = bo + b1 d + b2 (d2 h)
4 y = bo + b1 d + b2 d2 + b3 (d
2 h) 5 y = bo + b1 d
2 + b2 (d2 h)
6 y = bo + b1 d + b2 h 7 log Y = log b0 + b1 log d + b2 log h 8 y = bo + b1 d 9 y = bo + b1 d
2 10 y = bo + b1 d
3 11 y = bo + b1 d² h
27
12 ln y = bo + b1 ln (d² h) 13 y = bo + b1 d + b2 d² + b3 d³ 14 y = bo + b1 d + b2 d² + b3 d³ + b4 d
4 15 y = bo + b1 d + b2 d² + b3 d³ + b4 d
4 + b5 d5
16 ln y = bo + b1 ln h 17 y = bo + b1 d² + b2 h² + b3 (d² h)
18 ln y = bo + b1 ln d 19 ln y = bo + b1 ln d² 20 ln y = bo + b1 ln d³
Onde: bo, b1, b2, b3, b4, b5 = coeficientes estimados por regressão; d = diâmetro a
0,30 m da árvore; ln = logaritmo natural; y = peso da biomassa e h = altura total (ht)
Para a escolha das melhores equações de regressão foram adotados os
seguintes critérios estatísticos: coeficiente de determinação ajustado (R2aj), erro
padrão da estimativa (Syx%) e distribuição gráfica dos resíduos em porcentagem. O
objetivo da análise da distribuição gráfica dos resíduos foi auxiliar na escolha dos
melhores modelos e de identificar possíveis tendências no ajuste.
28
5. RESULTADOS E DISCUSSÃO
5.1 Caracterização das bases de dados
Em relação à área basal da parcela, foi encontrado o valor de 3,61 m2 ha-1
para 229 indivíduos da comunidade estudada. A distribuição da espécie na área,
expressa pela frequência, mostra que a quarta classe diamétrica é mais bem
distribuída e frequente, seguida da quinta e segunda classe como pode ver visto na
Tabela 02.
Tabela 02 - Área basal em m2 ha-1 e em percentual para os 229 indivíduos
distribuídos em 7 classes diamétricas no fragmento de Sanava Estépica Parque, em
Itacurubi - RS.
Amplitude de
classes
diamétricas
Frequência Total Área basal
(m2 ha-1) Área basal (%)
Absoluta Relativa (%)
7,0 - 9,6 59 25,76 0,32 25,65
9,7 - 12,1 55 24,08 0,50 23,91
12,2 - 14,6 38 16,59 0,55 16,52
14,7-17,2 33 14,41 0,65 14,35
17,3-19,7 22 9,60 0,58 9,57
19,8-22,3 14 6,11 0,48 6,09
22,4-32,5 8 3,49 0,49 3,91
TOTAL 229 100 3,61 100,00
Pode-se verificar que o valor encontrado de área basal é de 3,61 m² ha-1,
inferior ao publicado por Grulke (1994) que em seu estudo em uma região de Chaco
Semiárido, com predominância de Apidospperma quebracho-blanco outra espécie
típica da Savana Estépica, encontrou o valor da área basal pode alcançar cerda de 8
m² ha-1.
Por outro lado, Watzlawick et al. (2010), pesquisando a dinâmica e o
crescimento da mesma vegetação, encontraram valores de 4,20 e 4,25 m2 ha-1 em
duas mensurações respectivamente em 2001 e 2009, sendo que aproximadamente
29
3% são representados por Vachellia caven.
Para Ramos (2008), Vachellia caven teve 67% de ocorrência, mostrando que
a espécie não está totalmente distribuída na área do estudo realizado. No
levantamento realizado por Galvani (2003), o espinilho teve ocorrência em 28,9%
das unidades amostrais.
Para Watzlawick et al. (2014), que realizaram um trabalho em um fragmento
de Estepe Estacional Savanícola, a área basal estimada foi de 4,06 m2 ha-1. O valor
foi superior ao encontrado por Ramos (2008), de 2,56 m2 ha-1, sendo que deste valor
0,28 m2 ha-1 pertencia à Vachellia caven.
Paiva et al. (2011), apresentaram um estudo no Cerrado brasileiro com
caráter savanícola, onde a área basal total das espécies dominantes foi igual a
11,35 m2 ha-1, ou seja, aproximadamente 53,44%.
No trabalho feito por Libano (2004) também em área de cerrado, estudou 58
espécies no local, onde encontrada uma área basal de 7,93 m² ha-1 no ano de 2003,
41% a mais que no levantamento realizado em 1997. Segundo o autor, isto pode ser
explicado pela ausência prolongada do fogo, o que contribui para que a comunidade
incremente sua área basal.
Porém Rezende et al. (2006), encontraram valores menores de área basal na
mesma área de estudo para 49 espécies, no valor de 6,23 m² ha-1, considerando
assim que esta área é bastante representativa do cerrado sensu stricto do Brasil
Central quanto a sua estrutura. Alves Junior (2010), estimou para a caatinga uma
área basal de 5,84 m² ha-1, um valor mais aproximado aos encontrados nas regiões
com presença de espinilho.
Para Finger (1992), o estudo das distribuições permite conhecer a estrutura
dos povoamentos, entendendo a distribuição das espécies e dimensão das árvores
em relação a um hectare. A distribuição do número de árvores em classes de
diâmetro fornece valiosa informação sobre essa estrutura da floresta.
Para a análise da distribuição diamétrica amostrada na floresta de espinilho,
os indivíduos foram distribuídos em sete classes diamétricas.
A estrutura diamétrica revelou que população de espinilho é composta
basicamente por indivíduos de pequenas dimensões, apresentando um decréscimo
na frequência de árvore, à medida que os diâmetros das árvores aumentam,
seguindo o modelo “J Invertido” ou exponencial-negativo, que é uma característica
de povoamentos inequiâneos.
30
Estes tipos de povoamentos são constituídos de árvores de muitas idades e
tamanhos. A distribuição típica dessas florestas apresenta um grande número de
pequenas árvores com frequência decrescente com o aumento da classe de
diâmetro (FINGER, 1992). Na Figura 11 é apresentada a evolução do número de
árvores por hectare, por classes de diâmetro.
Figura 11 - Distribuição diamétrica da espécie amostrada na Savana Estépica
Parque, RS.
Observou-se a redução no número de indivíduos à medida que as classes
aumentam, como é previsto para uma floresta nativa. Constatou-se que há poucas
árvores com diâmetro superior a 18,6 cm. Este modelo de distribuição indica que as
populações que compõe a comunidade são estáveis e autoregenerativas, havendo
um balanço entre a mortalidade e o recrutamento dos indivíduos (PEREIRA-SILVA,
2004).
Watzlawick et al. (2010) e realizaram o monitoramente de um fragmento de
savana durante o período de 2001-2009. Os autores, também obtiveram
a distribuição diamétrica no formato de “J” invertido nos dois períodos de
avaliação. Porém, ressaltaram que não houve mudanças significativas na
distribuição de frequência das classe durante o período de oito anos. No ano de
2014, os mesmos autores analisaram o comportamento de quantro espécies e
uma delas foi o espinilho que também apresentou um comportamento de “J”
invertido, indicando um balanço positivo entre o recrutamento e mortalidade, e
caracteriza uma vegetação autorregenerante.
31
Redin et al. (2011), também apresentaram em seu estudo no Parque do
Espinilho, que a estrutura diamétrica foi composta basicamente por árvores de
pequenas dimensões, apresentando baixa frequência nas classes de maior
tamanho, seguindo o modelo “J Invertido.
5.2 Biomassa e Carbono
Para tornar a amostragem representativa, para a biomassa foram amostradas
30 árvores, que obteve o peso médio de biomassa total igual a 10,23 kg árvore-1 e
12 árvores para o carbono, este apresentando um peso médio de 4,84 kg árvore-1.
Isso gerou uma base de dados de biomassa e carbono heterogênea, como pode ser
observado nas estatísticas descritivas apresentadas na Tabela 3.
Tabela 03 – Estatísticas descritivas das variáveis dendrométricas, do peso de
biomassa das 30 árvores e os teores de carbono de 12 árvores e seus respectivos
componentes aéreos de Vachellia caven.
Variáveis
Mín
imo
Má
xim
o
Mé
dia
De
sv
io
Pa
drã
o
CV%
Diâmetro (cm) 5,73 22,28 14,02 3,82 32,70
Altura(m) 1,7 47,0 24,35 8,84 161, 04
Biomassa (Kg)
Fuste 0,54 21,99 11,26 4,28 95,70
Casca 0,16 4,57 2,36 1,07 77,21
Galhos 0,22 8,55 4,39 1,90 68,22
Folhas 0,63 3,02 1,82 0,67 42,59
Diâmetro (cm) 5,73 22,28 14,01 4,76 39,74
Altura(m)
1,8 4,9 3,35 1,12 34,78
Teor de carbono
(%)
Fuste 50,30 54,74 52,52 1,57 3,02
Casca 48,79 51,31 50,05 0,83 1,66
Galhos 49,23 51,61 50,42 0,65 1,29
Folhas 53,74 56,48 55,11 0,94 1,71
32
Observa-se, nessa tabela, que o coeficiente de variação dos pesos dos
componentes e das variáveis medidas no campo apresenta valores altos para a
biomassa, fato normal quando se trabalha com espécies nativas devido à grande
amplitude entre os valores mínimos e máximos encontrados.
Para Vieira et al. (2009), o desvio-padrão, o coeficiente de variação, e os
valores máximos e mínimos dos teores de carbono analisados para o cerrado
mostraram que existem diferenças entre as amostras analisadas. As maiores no
coeficiente de variação foram para cascas e folhagem (5,74 e 4,69), ao passo que
nos galhos as variações foram bem menores (1,89), em raízes e fuste as variações
foram intermediárias (3,44 e 3,35). Os mesmo autores identificaram para as
espécies do bioma da caatinga que a folhagem apresentou o maior coeficiente de
variação (6,46) e o menor foi o de galhos (1,89).
Esses valores foram superiores ao encontrado no presente trabalho,
possivelmente na Caatinga, as condições de crescimento das árvores são muito
mais adversas, por causa do clima semiárido, fato que impõe maior massa
específica aos tecidos vegetais, pelo crescimento mais lento.
Por outro lado, o Cerrado favorece o crescimento das árvores, com isso,
estas crescem com maior rapidez, repercutindo em menor massa específica e
menor teor de carbono, podendo ser comparada com as características da Savana
Estépica.
Pode-se observar que o maior peso de biomassa esta concentrado no fuste,
também verificado nos estudos de Valerio (2009).
Para Thompson (2009), que realizou um trabalho no cerrado com carvoeiro,
teve o maior peso de biomassa nos galhos seguindo do fuste.
Urbano et al. (2008), Mimosa scabrella em povoamentos nativos, e encontrou
a maior biomassa no fuste. A variação da biomassa nos diferentes componentes da
planta varia de espécie para espécie e até mesmo, em uma população da mesma
espécie (ABRAHAMSON e GADGIL, 1973).
Sendo afetada por fatores que interferem na fotossíntese e na respiração,
bem como por características edafoclimáticas e idade (SCHUMACHER e
CALDEIRA, 2001).
Com base nos dados obtidos em campo e em laboratório, obteve-se os
valores do coeficiente de correlação entre as variáveis dendrometrias de fácil
33
obtenção e a biomassa dos distintos componentes das árvores de Vachellia caven,
conforme apresentado na Tabela 04.
Tabela 04 – Correlação linear simples entre as variáveis dendrométricas e a
biomassa de Vachellia caven.
Variáveis Dendrométricas
d a 0,30 m ht (m)
d a 0,30 m 1
ht (m) 0,4431 1
Madeira do Fuste (kg) 0,7856 0,7266
Casca (kg) 0,6931 0,4951
Galhos (kg) 0,4223 0,2898
Folhas (kg) 0,1810 0,1686
Total 0,7345 0,6286
d a 0,30 m = diâmetro medido a 30 cm do solo; ht = altura total da árvore; Total=
biomassa total da árvore.
Destaca-se que houve uma correlação entre as variáveis dendrométricas e de
biomassa analisadas neste estudo, porém elas foram baixas e inferiores a 0,8. As
maiores correlações encontradas foram entre a biomassa da madeira do fuste e o
diâmetro a 0,30 m, biomassa total e o diâmetro a 0,30 m, bem como, entre a
biomassa da casca e o diâmetro a 0,30 m. Para a variável altura a melhor correlação
foi com a biomassa da madeira do fuste, ambas com correlações lineares simples (r)
iguais a 0,7856; 0,7345; 0,6931 e 0,7266 respectivamente. A menor correlação foi
observada entre a biomassa das folhas e a variável dendrométrica altura (r =
0,1686).
A correlação linear das variáveis dendrométricas para Vachellia caven foi
baixa, porém significativa, sendo que o diâmetro foi a variável mais expressiva. Para
a biomassa da madeira do fuste e biomassa total, o diâmetro apresentou uma boa
correlação, ou seja, quanto maiores os valores dessas biomassas, sob menor
concorrência, a árvore apresenta maior diâmetro.
34
A maioria dos indivíduos apresentaram diâmetros pequenos, explicando
assim a baixa correlação. Para os galhos o coeficiente de correlação foi inferior a
0,50, o que indica a dificuldade que as variáveis têm em correlacionar com a
biomassa dos galhos e das folhas.
Urbano (2007) encontrou em sua pesquisa com bracatinga em floresta nativa,
um coeficiente de correlação entre a biomassa dos galhos inferior a 0,86, indicando
também a mesma dificuldade neste trabalho.
Lima Junior et al (2014), encontrou um coeficiente de correlação para a
biomassa total de 0,86 em estudos na caatinga. E afirmaram que as grandes
diferenças nos valores da biomassa, se devem provavelmente às características
edafoclimáticas prevalentes em cada local, como também possíveis diferenças nas
tipologias vegetacionais e níveis de antropização de cada localidade.
Para Valerio (2009) as variáveis dendrométricas são caracterizadas como
importantes variáveis na modelagem principalmente pela acuracidade e facilidade na
sua obtenção, possibilitando o desenvolvimento de equações que poderão gerar
estimativas de biomassa dos componentes da árvore de forma simples, com rapidez
e eficiência.
Valerio et al. (2007) verificaram, em estudo de modelagem com Hovenia
dulcis Thunb., que o diâmetro apresenta resultados altamente significativos para
estimativas de biomassa, permitindo o desenvolvimento de equações para os
distintos componentes desta espécie de forma pratica.
Chassot et al. (2011), avaliando modelos de crescimento em diâmetro de
árvores de Araucaria angustifolia,destacam que todas as variáveis adotadas em seu
trabalho apresentaram uma correlação significativa com a variável diâmetro, exceto
classe de copa e tendência de valorização. Assim, confirmando o que os demais
autores afirmaram, que a variável diâmetro pode ser usada para modelagem de
crescimento.
A amostragem possibilitou a observação percentual de quanto a biomassa e o
carbono estocado de cada compartimento, representa em relação ao peso das
árvores. Estes valores foram obtidos para cada componente aéreo de cada árvore e
fazendo a proporção por componente para todas as árvores amostradas, tomando-
se como referência o peso da biomassa de 30 amostras e do carbono de 12
amostras.
35
Na análise da biomassa nos distintos componentes, obteve-se uma distribuição na
seguinte ordem: madeira do fuste > galhos > folhas > casca. Na distribuição dos
teores de carbono amostrados nos diversos compartimentos da biomassa arbórea,
verificou-se que as folhas apresentaram o maior teor de carbono devido a
fotossíntese, sua copa é ampla e o maior acúmulo de C ocorre nessa área,
enquanto o menor teor foi observado na casca, seguindo a seguinte ordem: folhas >
madeira do fuste > galhos > casca.
A Figura 12 apresenta a biomassa arbórea e a proporção do carbono dos
compartimentos em relação a biomassa total e carbono total de cada compartimento
da árvore.
Figura 12 – Participação percentual dos quatro componentes na biomassa total e do
teor de carbono de Vachellia caven.
Para Caldeira (2003) e Watzlawick (2003) em Floresta Ombrófila Mista,
geralmente a biomassa acima do solo segue o modelo de fuste > galhos > casca >
folhas. Porém, Caldeira (2003) ressalta que a distribuição da biomassa nos
diferentes órgãos da planta varia de espécie para espécie, e até mesmo em uma
população com a mesma espécie.
Watzlawick (2006) em estudo de quantificação da produção de biomassa
arbórea verde em povoamentos de Araucaria angustifolia (Bert.) O. Kuntze, com 24
anos de idade, observou que a parte acima do solo possui 85,5% da biomassa total
das árvores, estando subdividida na seguinte proporção: madeira do fuste 46,51% >,
casca 21,95% > ramo aciculado 5,63% > galhos vivos 4,62% > galhos mortos 1,79%
e restando 19,5% para a biomassa subterrânea.
36
Silva e Sampaio (2008), encontraram em espécies de grande porte no
trabalho realizado na caatinga, obtiveram as proporções das biomassas das partes
de plantas de tamanhos crescentes variaram menos que suas biomassas absolutas,
tendendo à estabilização, a partir de 17,5 cm de DAP, em valores ao redor de 70%
em caules e galhos maiores que 5 cm de diâmetro, 20% em galhos entre 1 e 5 cm,
5% em ramos < 1 cm e 5% em folhas.
Ao quantificar biomassa em Floresta de Terra Firme e Floresta Alagável,
Resende et al. (2001) encontraram uma distribuição percentual de cada componente
em relação a biomassa total na seguinte ordem: madeira do fuste (53,43%) > galhos
(35,53%) > casca (6,34%) e folhas (4,70%) para a Floresta de Terra Firme e tronco
(50,31%) > galhos (37,06%) > casca (6,87%) folhas (5,76%) para a Floresta
Alagável.
Em florestas plantadas o comportamento mostra-se diferente segundo
Schumacher (2000), o autor encontrou uma proporção diferente, numa em
povoamentos de Pinus taeda com 20 e 15 anos de idade. Em ordem decrescente, a
contribuição da biomassa foi madeira do fuste > galhos > raiz > casca > acículas,
contudo com a idade de 10 anos a sequência foi madeira do fuste > raiz > acículas >
ramos > casca.
Na análise dos teores de carbono amostrados nos diversos compartimentos
da biomassa arbórea, verificou-se que as folhas obtiveram um teor igual a 55,14%,
apresentando o maior teor de carbono, enquanto o menor teor foi observado na
casca com 50,12%.
Ratuchne (2015), em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista, também
obteve maior proporção nas folhas, sendo que as concentrações de carbono foram:
folhagem 42,03%, madeira do fuste 41,65%, casca 40,81% e galhos 40,76%. Para
Watzlawick et al. (2011) a ordem dos resultados foram semelhantes ao presente
estudo, porém em uma Floresta Ombrófila Mista. Estes autores encontraram teores
de carbono na biomassa seca de 41,76% no fuste, 37,97% na casca, 40,61% nos
galhos vivos, 41,24% nos galhos mortos e 42,30% na folhagem.
Vieira et al (2009) realizaram um trabalho com os teores de carbono em
espécies vegetais da caatinga e do cerrado. Os teores médios de carbono para as
espécies do cerrado analisadas variaram de 40,60% para a casca a 43,24% para as
folhas. No bioma caatinga os teores médios de carbono variaram de 43,75% para o
fuste e 47,39% para as folhas. O bioma da Caatinga apresenta valores de teores de
37
carbono superiores aos do bioma Cerrado, em todos os compartimentos. Em média,
os valores foram 44,81 % na Caatinga e 42,09% para o Cerrado.
Segundo estes autores que estudaram a Caatinga, as condições de
crescimento das árvores são muito mais adversas, por causa do clima semiárido,
fato que impõe maior massa específica aos tecidos vegetais, pelo crescimento mais
lento. Por outro lado, o Cerrado favorece o crescimento das árvores e desta
maneira, estas crescem com maior rapidez, repercutindo em menor massa
específica e menor teor de carbono.
Relacionando os trabalhos citados com o presente estudo, nota-se que a
biomassa do fuste é a que possui a melhor distribuição percentual e que a
porcentagem do teor de carbono de cada componente variou de acordo com a
tipologia vegetal de cada área de estudo. As formações que mais se assemelharam
com a do presente trabalho foram o Cerrado e a Caatinga, devido as suas
realidades serem próximas as da Savana Estépica parque onde encontra-se o
espinilho.
Para Gonçalves e Mello (2000), as plantas normalmente apresentam maiores
concentrações de carbono em locais com maior atividade metabólica, como a
folhagem, que é o órgão responsável pela fotossíntese. Assim como no presente
estudo, os autores referenciados acima observaram a maior concentração de
carbono na biomassa seca das folhas e atribuíram à vários fatores sejam eles
ambientais, genéticos, entre outros metabólicas das plantas.
5.3 Ajuste de equações para estimativa de biomassa
Para estimativa da biomassa das árvores de espinilho, ajustaram-se diversos
modelos matemáticos. Sendo que, para fins de discussão, foram selecionadas as
quatro equações que apresentaram melhor desempenho na estatística.
5.3.1 Biomassa total
Os ajustes de equações para estimativa da biomassa do componente arbóreo
total estão apresentados na Tabela 05 e apontam a equação 15 com menor erro
38
(36,22%) e maior R² ajustado (0,7064). De uma forma geral as equações
selecionadas para estimativas da biomassa total apresentaram R2aj. variando de
0,6282 a 0,7064 e Syx% entre 36,22 e 40,76% .
Tabela 05 – Equações de melhor desempenho para estimativa da biomassa total para Vachellia caven. Nº Equação R²aj Syx%
3 y = - 0,9654 + 0,8690 d + 0,0008 (d2 h) 0,6571 39,15
4 y = -8,0067 + 2,0335 d – 0,0445 d2 + 0,0009 (d2 h) 0,6599 38,99
6 y = -3,2426 + 1,0165 d + 0,2921 h 0,6282 40,76
15 y = 489,1939 – 226,614d + 39,8736d² - 3,3131d³ +0,1310d4 –0,0020 d5 0,7064 36,22
Onde: d = diâmetro a 0,30 m do solo do solo e h = altura total (m)
Os resultados mostram que as equações 3, 4 e 15 apresentaram os melhores
coeficientes de determinação, destacando o menor erro padrão da estimativa em
porcentagem para os ajustes da equação 15. As diferenças encontradas nos valores
do coeficiente de determinação e erro padrão da estimativa em porcentagem são
relevantes. As equações formadas pela variável independente h, além da variável d,
apresentaram estatísticas ligeiramente melhores que as formadas apenas pelo d. No
entanto, a inclusão da variável h não melhorou as estatísticas das equações a ponto
de justificar a sua inclusão.
Rezende et al. (2006), apresentaram valores de R2aj iguais a 0,9864 e e Syx%
de 25,79, para uma pesquisada realizada no cerrado. E considerando que valores
0,9339 para R2aj e 40,69 Syx% foram as que apresentaram menores coeficientes de
determinação e maiores erros percentuais, com tendências a superestimar o valor
dessas variáveis, tanto para as árvores de menor diâmetro quanto para aquelas de
maior diâmetro, sendo portanto, indesejáveis para a estimativa da biomassa lenhosa
seca.
A distribuição dos resíduos das equações selecionadas (3, 4, 6 e 15) podem
ser observadas na Figura 13.
39
Figura 13 – Distribuição dos resíduos para as equações de melhor desempenho na
estimativa da biomassa total de Vachellia caven.
Os gráficos de resíduos da figura 13, referentes as equações ajustadas para
biomassa mostram que a equação 4 e 15 desempenharam a melhor distribuição
residual. Desta forma, observa-se que apesar dos bons resultados obtidos para o
coeficiente de determinação (R2aj.) e o erro padrão da estimativa (Syx%) das
equações lineares 3, 6 constatou-se que estes apresentaram baixa capacidade
preditiva, observando a análise gráfica de seus resíduos.
Em um trabalho realizado no cerrado com o carvoeiro, Thompson (2009),
obteve, respectivamente, para a biomassa total valores do coeficiente de
determinação ajustado de 0,9740 e 0,9679 e para o erro padrão da estimativa o
autor encontrou um percentual 17,79 e 1974%, sendo considerados valores muito
expressivos para a biomassa com espécies nativas.
Valerio at al. (2007), encontraram com o modelo 4 utilizado no presente
trabalho, uma equação para estimativa da biomassa total com R2aj igual a 97,53 e
Syx de 9,77%, para a uva do Japão (Hovenia dulcis Thumb.), sugerindo que
40
equações ajustadas com maior homogeneidade de espécies podem ser mais
exatas.
5.3.2 Biomassa da madeira do fuste
Para o ajuste de equações para estimativa da biomassa da madeira do fuste
os resultados das equações de melhor desempenho que exprimem a para Vachellia
caven em função do diâmetro a 0,30 m do solo e da altura total estão apresentados
na Tabela 06, sendo que as melhores equações ajustadas para a estimativa
apresentaram R²aj acima de 0,8196 e Syx% variando entre 36,93 e 40,38%.
Tabela 06 – Equações de melhor desempenho para estimativa da biomassa da madeira do fuste para Vachellia caven. Nº Equação R²aj Syx%
3 y = - 2,5200 + 0,5307 d + 0,0006 (d2 h) 0,8256 39,70
4 y = - 1,6060 + 0,3796 d + 0,00578 d2 + 0,0006 (d2 h) 0,8196 40,38
5 y = 0,7763 + 0,0196 d2 + 0,0006 (d2 h) 0,8223 40,08
15 y = 308,3419 – 142,5967 d + 24,936 d² - 2,059d³ +0,0808d4 –0,0012 d5 0,8491 36,93
Onde: d = diâmetro a 30 cm do solo e h = altura total (m)
Os resultados mostram que as equações apresentaram bons coeficientes de
determinação e erro. A equação formada apenas pela variável independente d que
apresentou melhor coeficiente de determinação e erro padrão da estimativa foi a
equação 15, com 0,8491 e 36,93%. Para a equação formada pelas variáveis
independentes d e h, a que apresentou melhores foi a equação 3, com 0,8256 e
39,70%. O resultado encontrado para as equações sugere bons ajustes,
principalmente considerando a diversidade da espécie, que estão em diversos
estágios de desenvolvimento e oriundas de um fragmento florestal de savana
estépica.
A distribuição dos resíduos das equações selecionadas (3, 4, 5 e 15) podem
ser observadas na Figura 14.
41
Figura 14 – Distribuição dos resíduos das melhores equações da estimativa da
biomassa da madeira do fuste de Vachellia caven.
Na análise da distribuição gráfica dos resíduos verificou-se que os pontos
ficaram distribuídos aleatoriamente ao longo do eixo das abscissas, sem caracterizar
algum tipo de tendência, o que é desejável. Foi observado que conforme a variável d
das árvores aumentavam, aumentavam também seus resíduos, como pode ser
observado na Figura 14.
Os gráficos de resíduos referentes às equações ajustadas para biomassa da
madeira do fuste mostram que as equações 3, 4 e 5 desempenharam melhor
distribuição residual, sem tendência de super ou subestimativa ao longo da linha de
regressão. E, relação a biomassa total, a biomassa da madeira do fuste melhorou a
sua distribuição gráfica, contudo não reduziu os erros das estimativas.
Páscoa et al. (2004), encontraram valores superiores ao do presente trabalho,
o R²aj foi de 0,930, no ajuste de equações para estimativa da biomassa do fuste de
pinheiro bravo e consideram as equações de boa qualidade. Thompson (2009),
modelando a biomassa do componente aéreo de Sclerolobium paniculatum Vor. var.
subvelutinum Benth, no cerrado, obteve, respectivamente, para a biomassa da
madeira do fuste como melhor coeficiente de determinação ajustado 0,7616 e
42
0,8716 e para o erro padrão da estimativa percentual 39,22 e 53,80% valores
semelhantes aos encontrados neste estudo.
5.3.3 Biomassa da casca
Para a biomassa da casca, de uma maneira geral, as equações ajustadas
apresentaram coeficientes de determinação ajustado mais baixos que os
encontrados na madeira do fuste e um alto erro padrão da estimativa. Os R²aj
ficaram acima dos observados por Socher (2004), que foram inferior, 0,457 para a
Floresta Ombrófila Mista Aluvial, em Araucária - PR, e um erro padrão da estimativa
inferior aos do presente trabalho, 78,20%. As equações ajustadas e as estatísticas
de ajuste estão apresentadas na Tabela 07.
Tabela 07 – Equações de melhor desempenho para estimativa da biomassa da casca para Vachellia caven. Nº Equação R²aj Syx%
1 log Y = -1,9870+ 1,8711 log d 0,5213 1082,69
7 log Y = -1,7327 + 1,5198 log d + 0,2877 log h 0,5496 1050,30
12 ln y = -1,3334 + 0,2211 ln (d² h) 0,5309 465,49
15 y = 72,5407 – 33,740d + 5,9444d² - 0,4949d³ +0,0196d4 – 0,0003 d
5 0,6378 46,46
As equações selecionadas para as estimativas de biomassa da casca
apresentaram baixas variações para o coeficiente de determinação ajustado (R2aj.)
flutuando entre 0,5213 a 0,6378. As estimativas para o erro padrão da estimativa
percentual (Syx%) variaram de 46,46 a 1082,69% para a biomassa da casca. Isso se
deve ao fato da casca ser um tecido morto (que vai perdendo C e espessura), muito
espesso, irregular com fendas, assim dando uma alteração no diâmetro que é uma
das variáveis dendrométricas avaliada.
Embora o R2aj não tenha sido tão baixo, e pode ser considerado satisfatório, o
Syx% foi muito elevado, o que denota estimativas de baixa exatidão. Verificou-se,
ainda, que a inclusão da variável independente altura total nos modelos de
regressão não melhorou significativamente os ajustes das equações.
43
Socher (2004) em sua pesquisa em um fragmento de Floresta Ombrófila
Mista Aluvial, encontrou equações com estatísticas similares para estimativa da
biomassa da casca, o autor considerou insatisfatórios os resultados e ponderou que
a inclusão de uma variável que represente a espessura da casca pode melhorar a
exatidão das estimativas das equações ajustadas.
Ferreira et al. (2004) trabalharam com o ajuste de modelos para a estimativa
da biomassa dos componentes aéreos de Grevillea robusta (Cunn.) observando
para o ajuste do modelo 1 o melhor desempenho para a estimativa do componente
casca, o qual obteve como coeficiente de determinação 0,75 e erro padrão da
estimativa de 38,7%. Os R²aj ficaram abaixo dos observados por Páscoa et al.
(2004), que foi de 0,92.
As equações resultantes dos modelos logarítmicos 1, 7 e 12 apresentaram a
melhor distribuição gráfica de resíduos para a biomassa da casca (FIGURA 15).
Figura 15 – Distribuição dos resíduos para as equações de melhor desempenho na
estimativa da biomassa da casca de Vachellia caven.
As quatro equações apresentam resultados de desempenho semelhantes
para as estatísticas avaliadas. Verificou-se que todas as equações apresentaram
boa distribuição gráfica dos resíduos, aleatória ao longo do eixo das abscissas e
sem denotar tendências claras de sub ou superestimativas, possibilitando assim
44
escolher a equação 12 como a mais apropriada do ponto de vista prático,
demandando apenas uma variável independente de fácil obtenção.
5.3.4 Biomassa dos galhos
Assim como para a biomassa da casca, as equações ajustadas para a
estimativa da biomassa dos galhos apresentaram equações com baixo coeficiente
de determinação ajustado, inferior a 0,1967 e alto erro padrão da estimativa,
superior a 61,12%, que indicando que o ajuste com os dados não foi muito bom e
possuindo baixa exatidão nas estimativas. As equações e suas estatísticas de ajuste
estão apresentadas na Tabela 08.
Tabela 08 – Estatísticas obtidas para as melhores equações para estimativa da biomassa dos galhos para Vachellia caven. Nº Equação R²aj Syx%
1 log Y = -0,7194 + 1,0179 log d 0,1562 84,46
2 y = -0,4418 + 0,2948 d -0,0096 d2 0,1549 62,69
4 y = -3,4775 + 0,8627d – 0,0266d² + 0,0001(d²h) 0,1751 61,94
15 y = 74,8228 – 35,1382d + 6,3209 d² - 0,5362 d³ + 0,0217d4 -0,0003d5 0,1967 61,12
Observando os resultados das estatísticas analisadas, pode-se constatar que
a equação 15, que relaciona a biomassa dos galhos vivos do espinilho em função do
diâmetro a 0,30 m do solo, apresentou de maneira em geral o melhor desempenho,
obtidos para o coeficiente de determinação (0,1967), erro padrão da estimativa
(61,12%), esta equação possui apenas o d como variável independente. A
comparação da distribuição gráfica dos resíduos evidencia uma melhor distribuição e
concentração dos pontos para o ajuste na equação 15 (FIGURA 16).
45
Figura 16 – Distribuição dos resíduos para as equações de melhor desempenho na
estimativa da biomassa dos galhos de Vachellia caven.
Urbano (2007), que ajustou equações para estimar a biomassa seca dos
galhos de bracatinga e obteve resultados mais satisfatórios, com R2aj de 0,907 e Syx
de 43,16%, para galhos maiores que 4 cm de diâmetro, e R²aj de 0,849 e Syx de
36,01%, para galhos com diâmetro menor que 4 cm. Socher (2004) ajustou
equações para estimativa da biomassa seca dos galhos de um fragmento de
Floresta Ombrófila Mista Aluvial, com coeficiente de determinação ajustado igual
a 0,94 e erro padrão da estimativa de 43,84%, mas não considerou os
resultados satisfatórios, entretanto foram melhores do que os encontrados no
presente trabalho.
5.3.5 Biomassa das folhas
As equações ajustadas para a biomassa das folhas se mostraram pouco
ajustadas, com baixo coeficiente de determinação, inferior a 0,0895 e erro padrão da
estimativa considerado alto, acima de 40,65%, como pode ser observado na Tabela
09.
46
Tabela 09 – Equações de melhor desempenho para estimativa da biomassa das folhas para Vachellia caven. Nº Equação R²aj Syx%
2 y = -0,4418 + 0,2948 d -0,0096 d2 0,0500 41,52
4 y = -0,7675 + 0,3637 d – 0,013 d2 + 0,000006 (d2 h) 0,0887 40,67
13 y = 1,5081 – 0,2084 d + 0,0304 d² - 0,0010 d³ 0,0300 41,96
15 y = 33,498 – 15,1389d +2,6726d² - 0,223d³ + 0,008862 d4 – 0,0001 d5 0,0895 40,65
Observou-se na literatura que o ajuste de equações para a estimativa da
biomassa das folhas dificilmente apresenta bons resultados, especialmente para
espécies de florestas nativas. Socher (2004), em equações para a uma encontrou
R²aj de 0,705 e Syx de 62,79%, resultados que esse autor considerou insatisfatórios.
Ratuchne (2010), na Floresta Ombrófila Mista Montana, também ajustou equações
com baixo coeficiente de determinação, 0,791, e alto erro padrão da estimativa,
97,82%.
Caron et al. (2014), analisando biomassa em Ilex paraguariensis,
relacionando os componentes com os dias após a poda, obteve um R2aj de 0,69,
considerando assim uma variação significativa em relação ao número de dias após a
poda, ou seja, ao longo das estações do ano. Observaram ainda que o maior
acúmulo de biomassa das folhas ocorreu no período do verão a outono.
Páscoa et al. (2004) obtiveram resultados expressivos no ajuste de
equações para estimativa da biomassa seca da folhagem do pinheiro bravo, com
R2aj de 0,865, muito melhores que o do presente trabalho. Miranda (2008),
estudando modelos de estoque de biomassa e carbono em áreas de restauração
florestal no sudoeste paulista, considerou não satisfatórias as equações ajustadas
para estimativa da biomassa seca da folhagem em uma área de restauração,
quando verificou coeficiente de determinação de 0,687 e erro padrão de 81,71%.
Quanto a distribuição gráfica dos resíduos, as equações apresentaram os
resíduos distribuídos aleatoriamente ao longo do eixo do d, como pode ser
observado na Figura 17. Essa forma de distribuição, além de indicar bom ajuste das
equações, não mostra tendências de sub ou superestimativas para o intervalo de
dados analisado.
47
Figura 17 – Distribuição dos resíduos para as equações de melhor desempenho na
estimativa da biomassa das folhas de Vachellia caven.
As equações ajustadas para a estimativa da biomassa seca da folhagem das
árvores foram semelhantes, apesar de apresentar estatísticas imprecisas.
Segundo Martins (2011) a dificuldade em estimar a biomassa da folhagem
pode estar associada às condições climáticas no período de coleta, dependendo da
época da coleta algumas espécies perdem parte de suas folhas, enquanto outras
mantêm todas as folhas, dessa forma torna-se difícil correlacionar todas as
espécies, pois a variação na quantidade de folhas entre as espécies aumenta o erro,
outro fato que pode ser atribuídos diz respeito à forma da copa, árvores de espécies
diferentes e também árvores da mesma espécie apresentam diferenças quanto a
forma da copa e consequentemente afetam a distribuição e número de folhas em
cada árvore.
48
6 CONCLUSÃO
A área basal da comunidade estudada foi de 3,61 m2 ha-1 para 229
indivíduos, considerado dentro dos padrões quando comparado a outros trabalhos
presentes na literatura. A estrutura diamétrica seguiu o modelo “J invertido”, ou seja,
a medida que as árvores aumentam o diâmetro a frequência decresce, sendo muito
característico de florestas nativas;
A estatística descritiva para a biomassa e os teores de carbono mostrou que
existem diferenças entre as amostras analisadas. Os maiores no CV% para a
biomassa foi de 95,70 para o fuste e no teor de carbono foi de 3,02 para o mesmo
componente. Sendo os galho de menos CV% para o teor de carbono (1,29) e as
folhas com 42,59 para a biomassa. Isso explica que as plantas possuem uma menor
massa específica e menor teor de carbono;
No percentual de teores de carbono foi evidenciada uma supremacia desse
teor contido nas folhas em relação aos demais componentes. As plantas
normalmente apresentam maiores concentrações de carbono em locais com maior
atividade metabólica, como a folhagem, que é o órgão responsável pela
fotossíntese. Isto em termos de sequestro de carbono é muito bom para a espécie.
Houve uma correlação linear entre as variáveis dendrometrias e de biomassa
de Vachellia caven analisadas neste estudo, porém elas foram baixas e
significativas, sendo que o diâmetro foi a variável mais expressiva. Para a biomassa
da madeira do fuste e biomassa total, o diâmetro apresentou uma boa correlação, ou
seja, quanto maiores os valores dessas biomassas, sob menor concorrência, a
árvore apresenta maior diâmetro;
As equações ajustadas para o fragmento de Savana Estépica Parque
apresentou alto erro padrão da estimativa e baixo coeficiente de determinação,
podendo fornecer estimativas de baixa exatidão;
As equações ajustadas para a biomassa da árvore total e da madeira do fuste
apresentaram os melhores resultados no ajuste, produzindo equações com bons
coeficientes de determinação ajustado e erro padrão da estimativa aceitável,
considerando que são equações para florestas naturais, podendo fornecer
estimativas de biomassa aceitáveis e os resultados foram considerados satisfatórios
e similares aos encontrados por outros autores;
49
Para a casca, galhos e folhas as equações de biomassa apresentaram baixo
coeficiente de determinação ajustado, mas alto erro padrão da estimativa, indicando
que as equações podem apresentar baixa exatidão nas estimativas;
A área do estudo possui em média, 4,84 kg árvore-1 de carbono (12 árvores) e
10,23 kg árvore-1 de biomassa (30 árvores) acima do solo, indicando que a
preservação desse fragmento de Savana Estépica Parque não só um importante
passo para se evitar a emissão de gases do efeito estufa pelo desmatamento, mas
também na fixação de carbono;
Nota-se que uma amostragem de maior número de árvores para biomassa e
uma distribuição diamétrica, também pode melhorar os ajustes das equações, além
de tornar a amostragem mais representativa.
Além disso, os fatores morfológicos e fisiológicos também influenciaram nos
resultados deste trabalho, pois as árvores são de porte baixo, cascas espessas,
folhas diminutas, alto grau de tortuosidade nas árvores, além dos extremos
climáticos na localidade do estudo, onde o verão é extremamente seco, com
neossolo litólico que abre rachaduras e um inverno rigoroso e úmido , o que leva a
concluir que os fatores inerentes da espécie também influenciaram nesta pesquisa.
50
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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