O objetivo deste trabalho foi identificar áreas prioritárias para a recuperação florestal e analisar variáveis a elas relacionadas através da rede neural artificial (RNA) de Mapas Auto-Organizáveis (SOM), em duas escalas. Primeiramente, procurou-se identificar uma sub-bacia hidrográfica prioritária para a recuperação florestal na Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos Paulista (UGRHI) do rio Paraíba do Sul por SOM. Para isto, foram utilizadas variáveis de conectividade ambiental e cobertura florestal. Definiu-se uma sub-bacia hidrográfica situada na represa do Jaguari, município de Igaratá, para estudo em uma escala de maior detalhe. Nas Áreas de Proteção Permanentes (APPs) englobadas nesta sub-bacia hidrográfica, foi realizada uma nova análise por SOM. Neste caso, foram consideradas variáveis de distância a fragmentos florestais, a áreas urbanas, a estradas pavimentadas e a construções rurais, assim como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada e o Potencial Natural de Erodibilidade Laminar. Em ambas as escalas, as áreas prioritárias para a recuperação florestal foram determinadas através de histogramas do somatório dos valores dos Mapas Auto-Organizáveis de cada variável por agrupamentos delimitados. Por fim, foi gerado um mapa de contribuição de amostras para neurônios vencedores, o que permitiu uma nova abordagem para a análise dos agrupamentos gerados.

The aim of this work was to identifying priority areas for forest restoration and analyze variables related to such areas at two distinct spatial scales using Self-Organizing Maps neural network (SOM). Initially, a SOM analysis was conducted to detect a watershed suitable for forest restoration within the Management Unit for Hydrological Resources of the Paraiba do Sul river, located in São Paulo State, southeast of Brazil. The variables employed in this analysis were environmental connectivity and forest cover. The Jaguari watershed, located in the municipality of Igaratá, was selected as study area in the second stage of analysis. In the permanent preservation areas along riversides within this watershed, a new SOM analysis was performed to detect suitable areas for forest restoration. At this more refined scale, the regarded variables were distance to forest fragments, urban areas, paved roads, and rural constructions, as well as the NDVI (the Normalized Difference Vegetation Index) and the natural soil erosion potential. At both scales, the priority areas for forest restoration were assessed based on cluster histograms of SOM. Finally, a contributive map of samples for the best matching units was elaborated, and that enabled an insightful approach for the analysis of the generated clusters.

A conservação da biodiversidade é uma das questões mais urgentes e importantes da atualidade. Pesquisadores da biodiversidade usam modelos de distribuição de espécies para fazer inferências sobre ocorrência e localização de espécies. Estes modelos são fundamentais para a preservação da fauna e flora mundiais, bem como nos processos de tomada de decisão durante o planejamento e desenvolvimento urbano e regional. Ferramentas para modelagem de distribuição de espécies usam grandes conjuntos de dados de biodiversidade que estão globalmente distribuídos, podendo estar em diferentes plataformas computacionais, o que dificulta seu acesso e manipulação. A comunidade científica precisa de infra-estruturas onde pesquisadores de biodiversidade possam colaborar e dividir conhecimento. Neste contexto apresentamos um ambiente computacional que suporta a colaboração em uma rede de modelagem de distribuição de espécies na Web. Este ambiente baseia-se em um catálogo de experimentos de modelagem e em um conjunto de serviços web geoespaciais, o Web Biodiversity Collaborative Modelling Services - WBCMS.

Currently, biodiversity conservation is one of the most urgent and important themes. Biodiversity researchers use species distribution models to make inferences about species occurrences and locations. These models are fundamental for fauna and flora preservation, as well as for decision making processes for urban and regional planning and development. Species distribution modelling tools use large biodiversity datasets which are globally distributed, can be in different computational platforms, and are hard to access and manipulate. The scientific community needs infrastructures in which biodiversity researchers can collaborate and share knowledge. In this context, we present a computational environment that supports the collaboration in species distribution modelling network on the Web. This environment is based on a modelling experiment catalogue and on a set of geoweb services, the Web Biodiversity Collaborative Modelling Services - WBCMS.

Os mecanismos que mantêm a diversidade de plantas em florestas tropicais estão ainda em debate. Variações nos componentes estruturais da floresta produzem heterogeneidade microambiental na floresta, que por sua vez devem afetar as plantas, e raramente têm sido analisados na Amazônia. As palmeiras são amplamente distribuídas em florestas neotropicais e tem a sua taxonomia bem conhecida, além de sua importância ecológica e econômica. O entendimento de como as palmeiras respondem às variações nos componentes estruturais da floresta pode ajudar a explicar a abundância e a riqueza delas em uma dada área. Neste estudo descrevemos uma comunidade de palmeiras e analisamos como ela é afetada pela microheterogeneidade ambiental da floresta. Em uma floresta de terra firme na Reserva Ducke, Manaus, registramos todas as palmeiras adultas em 20 parcelas de 100 × 10 m. Nas parcelas também registramos a variação na abertura do dossel, a profundidade de folhiço e o número de árvores da floresta. Setecentos e treze indivíduos de 29 espécies de palmeiras foram registrados. As três espécies mais abundantes foram Astrocaryum sciophilum (Miq.) Pulle, A. gynacanthum Mart. and Attalea attaleoides (Barb. Rodr.) Wess. Boer. As palmeiras mais abundantes localmente também foram muito frequentes e ocorreram na maioria das parcelas. Não houve efeito significativo da profundidade de folhiço, abertura do dossel da floresta e abundância de árvores, na riqueza de espécies de palmeiras. Em microsítios com maior profundidade de folhiço ocorreu significativamente menor abundância de palmeiras. Quanto maior a abertura do dossel da floresta, um número significativamente maior de palmeiras estava presente.

The mechanisms that maintain tree diversity in tropical rain forests are still in debate. Variations in forest structural components produce forest microenvironmental heterogeneity, which in turn may affect plant performance and have been scarcely analyzed in the Amazon. Palms are widespread in the Neotropical rainforests and have relatively well known taxonomy, apart from being ecologically and economically important. The understanding of how palms respond to variation in the forest structural components may help to explain their abundance and richness in a given area. In this study, we describe a palm community and analyze how it is affected by forest microenvironmental heterogeneity. In a pristine "Terra Firme" forest at Reserva Ducke, Manaus, we recorded all adult palm trees in twenty 100 × 10 m plots. In the same plots we recorded the variation in canopy openness, the leaflitter thickness and counted all non-palm forest trees. A total of 713 individuals in 29 palm species were found. The three most abundant species were Astrocaryum sciophilum (Miq.) Pulle, A. gynacanthum Mart. and Attalea attaleoides (Barb. Rodr.) Wess. Boer. The most locally abundant species were also very frequent or occurred in a larger number of plots. There were no significant effects of litter depth, forest canopy openness and forest tree abundance on palm richness. However, in areas where leaf litter was thicker a significant lower number of palm trees occurred. In microsites where proportionally more incident light was reaching the forest understory, due to higher canopy opening, significantly more palm trees were present.