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Espécies arbóreas ocorrentes em uma mata ciliar de encosta com variáveis do solo no alto Rio Grande, Minas Gerais

Historicamente, as paisagens florestais têm sido modificadas pela ação do homem, causando sua destruição e fragmentação ao explorar seus recursos. No entanto, as florestas têm papel fundamental de proteção ao meio ambiente, principalmente em encostas, topos de morros, lagos, nascentes e às margens de rios. O presente trabalho teve como objetivo conhecer a diversidade e a estrutura da vegetação de uma mata ciliar de encosta em Bocaina de Minas (MG) e identificar as principais variáveis ambientais que influenciam na distribuição espacial das espécies. Realizou-se um inventário da comunidade arbórea no período de 5 a 20 de junho de 2004, onde foram alocadas dez parcelas de 10m×40m, distribuídas sistematicamente por todo o fragmento. Todos os indivíduos arbustivo-arbóreos existentes no interior das parcelas com diâmetro a 1,30m do solo ≥ 5,0cm foram amostrados. Variáveis relacionadas ao substrato (pH, teores de P, K, Ca, Mg e Al, V, MO, areia, silte e argila) foram obtidas para cada parcela a partir de análises laboratoriais de amostras do solo. Outras variáveis como distância do rio e estágio sucessional também foram avaliadas. Para correlacionar as variáveis ambientais com a distribuição da abundância das espécies, foram utilizadas técnicas de análise de correspondência canônica (CCA) e correlação de Spearman. Os valores para os índices de diversidade de Shannon (H') e equabilidade de Pielou (J') obtidos foram 3,53 e 0,76. Os padrões emergentes das variáveis ambientais e a abundância das espécies indicam que estas se distribuíram ao longo do fragmento, principalmente em função do teor de P no solo e do estágio sucessional das parcelas. Além disso, várias espécies produziram correlações significativas entre sua abundância nas parcelas e as variáveis referentes ao estágio sucessional, variações edáficas químicas, texturais e distância até as margens dos cursos d'água.

mata ciliar; relação espécie-ambiente e análise multivariada


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