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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2019.tde-20191220-105612
Documento
Autor
Nome completo
Gerd Sparovek
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 1993
Orientador
Título em português
Amostragem e análise de dados edafo-bioclimáticos de um remanescente florestal no município de Pindorama (SP)
Palavras-chave em português
AMOSTRAGEM
ANÁLISE DE DADOS
CICLAGEM DE NUTRIENTES
CLIMA
REMANESCENTES FLORESTAIS
SERAPILHEIRA
SOLO FLORESTAL
Resumo em português
A amostragem e análise de atributos edáficos biológicos ou microclimáticos em florestas tropicais, marcadamente de elevada diversidade de espécies, é uma tarefa, no mínimo difícil. A elevada variabilidade, característica de cada atributo e sua distribuição espacial muitas vezes complexa na área, não seguindo tendências facilmente identificáveis justificam esta dificuldade. Além disto encontramos pouca disponibilidade de estudos básicos desenvolvidos para orientar a amostragem e a análise de dados para estas situações. Este estudo foi conduzido com o objetivo de definir a melhor estratégia de amostragem e análise de dados para alguns parâmetros que são utilizados em estudos de ciclagem de nutrientes num remanescente de vegetação natural situado no oeste do Estado de São Paulo. Para isto foi selecionada uma área de 500 por 200m (10ha) na parte central de um remanescente de uma floresta mesófila semidecídua de área total de 30ha, localizada no Município de Pindorama (SP) nas coordenadas 48°55’W e 21°13’S. Os atributos estudadosforam: produção de serapilheira acumulda sobre o solo e atributos químicos e granulométricos do solo em três profundidades. Os valores de produção de serapilheira apresentaram elevado coeficiente de variação, sem tendência definida de distribuição no espaço. Entretanto, houve evidências de dependência espacial em escala menor do que a escala mínima comparável considerada neste estudo ( 7m) , provavelmente de poucos metros, à distância entre árvores. Para a sua determinação não é necessário considerar a posição das observações e os coletores podem ser distribuídos, casualmente, no maior número possível e sua redistribuição periódica, ao acaso e a curta distância, pode reduzir o efeito da dependência espacial. O coeficiente de variação da precipitação interna foi pequeno. A dependência espacial entre os valores não ocorreu ou foi pouco evidente e a correlação entre os eventos foi pouco significativa. Para a sua quantificação quarenta coletores distribuidos casualmente na área, sem necessidade de redistribuição periódica, são suficientes. A quantidade total de serapilheira acumulada sobre o sole e dos elementos contidos nela apresentaram coeficientes de variação elevados e os valores se distribuíram ao acaso no espaço. Os teores dos elementos na serapilheira acumulada apresentaram coeficientes de variação mais baixos e a dependência espacial foi peculiar para cada elemento. A amostragem para a determinação da quantidade de serapilheira deve ser distinta da amostragem para a avaliação dos teores dos elementos contidos nela sendo que, no primeiro caso não há necessidade de localização dos pontos e é necessário um grande número de amostras e no segundo um menor número de amostras de localização conhecida deve ser considerado. A amostragem para a análise de atributos químicos não pode ser a mesma para as diferentes profundidades do solo. As amostras superficiais apresentaram dependência espacial a pequenas distâncias, relacionada, provavelmente, à presença de determinadas árvores ou grupamentos de árvores. O coeficiente de variação da camada superficial foi maior do que em subsuperfície, com exceção da saturação por bases e pH, que se apresentaram valores menores na superfície, fato atribuído ao processo de biociclagem de elementos. As amostras das camadas mais profundas, apresentaram dependência espacial a distâncias maiores, indicando que houve um controle do material de origem, posição no relevo ou dos processos pedogenéticos sobre a variabilidade. Na coleta de amostras superficiais é importante verificar a localização dos pontos de amostragem em relação às mudanças da cobertura vegetal da área devendo a coleta de amostras ser feita em várias transações curtas com intervalos amostrais de poucos metros. A coleta de amostras das camadas subsuperficiais também deve ser espacialmente referenciada, mas tomada em transeções ou malhas com distâncias maiores cobrindo toda a área. A coleta de amostras compostas não possibilita o estudo da relação dos atributos químicos do solo com a dinâmica superficial ou posição no relevo e material de origem. A análise de um número maior de amostras dos elementos de maior coeficiente de variação é recomendável. O fósforo foi o elemento de maior dificuldade de estudo. A estratégia de amostragem para determinações granulométricas pode ser semelhante a dos atributos químicos.
Título em inglês
Soil, biologic and climatic data sampling and analysis in a remanent forest in Pindorama city, São Paulo state.
Resumo em inglês
Sampling of soil, biological or micro climatic attributes in tropical forests, which are characterized by a high diversity of species is, at least, a difficult affair. The high spatial variability usually different for each single attribute and its usual complex distribution in the area not following easily identifiable tendencies can explain these difficulties. Despite of this fact, there are few basic studies developed to guide sampling and data analysis for these situations. This study has the objective to define the best sampling strategy and data analysis for some parameters frequently used in nutrient cycling studies in a natural vegetation remanent in the West of São Paulo State (Brazil). Therefore an area of 500 to 200m (10ha) in the center of the remanent forest of total area of 30ha located in Pindorama, São Paulo State (48°55'W e 21°13'S) was selected. The attributes selected were: litter fall, throughfall, amount and litter composition and chemical and textura soil attributes at three depths. Litter fall values had a high variation coefficient, with no defined tendency of spatial variation. Although, there are evidences of spatial dependency of variability in a scale below the minimum considered in this study (7m), probably of a few meters, comparable to the distance between trees. For litter fall determination it is not necessary to consider the position of sampling. The collectors can be randomly distributed in greatest number as much as possible, and its periodic, randorn and short distance redistribution can reduce spatial variability. Throughfall variation coefficients were small. Spatial dependency was not observed and correlation between events was not significant. In order to quantif y throughf all forty collectors distributed randomly in the area with no need of periodic redistribution are sufficient. The total amount of litter and its element content had very high variance and no spatial dependency. The rate of elements in the litter had lower variance. Spatial dependency of element rates was peculiar to each one. Sampling for litter amount estimation is different as for litter element rate estimation. Amount estimation do not need to be spatially referenced and a big number of determinations are needed, and, element rate estimation can consider a smaller amount of spatially referenced samples. Sampling of soil attributes can not be the sarne for all depths. Surface samples had spatial dependency within short distances, related probably to specific trees or group of trees. Variance was higher at the surface, with exception of base saturation and pH, which were more homogeneous at surface, probably due to biocycling of elements. Sub surface samples had spatial dependency in longer distances, indicating a variability controlled by parent material, landscape position or pedogenic processes. The position of the sample in relation to vegetation cover was important for surface sampling. Short transects with sampling interval of a few meters are recommended. Sub surface samples must also be spatially referenced, but with transects or grids of longer distance covering the whole area. Composed samples do not allow the understanding of the relation of chemical properties with surface dynamic processes or landscape and parent material. The analysis of a greater number of samples from the elements with higher variance is recommended. Phosphorus was the element most difficult of studying. Sampling for soil texture analysis can be the sarne as for chemical analysis.
 
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SparovekGerd.pdf (14.23 Mbytes)
Data de Publicação
2019-12-20
 
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