Software Mata Nativa

Como saber a diversidade de uma floresta?

Em 19 de abril de 2024

A diversidade de uma floresta é um termo que se refere à variedade de espécies (riqueza) e o número de indivíduos dentro de cada espécie. Ou seja, a diversidade florística é a combinação do número de espécies e suas abundâncias relativas. A partir da abundância das espécies é possível analisar se a comunidade de flora é dominada por uma espécie ou se as espécies presentes possuem proporções semelhantes.

Riqueza x abundância

Se uma comunidade florestal possui dominância de uma espécie, isto é, baixa equidade, e/ou não possui alta variedade de espécies, ela terá baixa diversidade. Vejamos um exemplo a seguir.

Duas comunidades possuem dez espécies, porém, a comunidade “a” é dominada por uma de suas dez espécies e a comunidade “b” possui as dez espécies em populações semelhantes. A comunidade “b” apresenta maior diversidade, porque tem maior equidade de espécies.

Complexidade ambiental e diversidade

Estudiosos do assunto afirmam que a tendência da diversidade de espécies é de ser menor nos estágios iniciais de sucessão florestal, aumentar com o tempo, até atingir o último estágio sucessional, para então começar a declinar. Além disso, a escala espacial também tem um significado relevante na diversidade de uma floresta, pois influencia na distribuição e abundância das espécies.

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Importância da diversidade florística

A alta diversidade de uma floresta contribui para a manutenção de diversos serviços ecossistêmicos, como a polinização. Além disso, ecossistemas com maior diversidade de espécies possuem maior estabilidade, devido ao fato de espécies diferentes desempenharem funções diferentes.

Ademais, de acordo com Adriano Sanches Melo, saber a diversidade de uma floresta é fundamental para a compreensão da natureza e para otimizar o gerenciamento dessa área em relação a atividades de exploração de baixo impacto, conservação de recursos naturais ou recuperação de ecossistemas degradados.

Índices de diversidade

Os índices de diversidade combinam os atributos: riquezas de espécies e equabilidade de uma comunidade. São expressões matemáticas simples e envolvem a abundância relativa de cada espécies na amostra.

A seguir estão descritos alguns dos principais índices de diversidade.

Índice de Shannon-Weaver (H’)

O índice de diversidade de Shannon-Weaver, considera igual o peso entre as espécies raras e abundantes. Ele fornece uma ideia do grau de incerteza em prever a qual espécie pertenceria um indivíduo retirado aleatoriamente da população. Quanto maior for o valor de H’, maior será a diversidade florística da população em estudo.

Índice de Simpson (C)

O índice de Simpson (C) é um índice de dominância e reflete a probabilidade de dois indivíduos escolhidos ao acaso na comunidade pertencerem à mesma espécie. Varia de 0 a 1 e quanto mais baixo for, maior a probabilidade dos indivíduos serem da mesma espécie, ou seja, maior a dominância e menor a diversidade.

Índice de Equabilidade de Pielou (J)

O índice de Equabilidade apresenta um valor de amplitude de 0 (uniformidade mínima) a 1 (uniformidade máxima), onde 1 representa a máxima diversidade, ou seja, todas as espécies são igualmente abundantes. O índice de Equabilidade de Pielou é derivado do índice de diversidade de Shannon e permite representar a uniformidade da distribuição dos indivíduos entre as espécies existentes.

Coeficiente de Mistura de Jentsch (QM)

O Coeficiente de Mistura de Jentsch dá uma ideia geral da composição florística da floresta, pois indica, em média, o número de indivíduos de cada espécie que é encontrado no povoamento. Dessa forma, tem-se um fator para medir a intensidade de mistura das espécies e os possíveis problemas de manejo, dada as condições de variabilidade de espécies. Quanto mais próximo de 1 o valor de QM, mais diversa é a população.

No caso do software Mata Nativa, o valor de QM é apresentado em forma de proporção, ou seja, o programa faz uma divisão de N/S (inverte a expressão original). O resultado apresentado é uma proporção do número de indivíduos em relação ao número de espécies para cada parcela e para o total.

Estimativas de Jackknife

Estimativas de Jackknife para índice de diversidade de Shannon-Weave são utilizadas onde a pressuposição de normalidade dos dados não é verificada.

Uso do Mata Nativa Web para os cálculos dos índices de diversidade

A realização dos cálculos com o Mata Nativa é um processo muito simples. Basicamente, importa-se os dados e depois de poucos cliques, tem-se todos os resultados.

Primeiramente, na tela inicial do Mata Nativa, basta clicar em “Novo projeto”, cadastrar o nome do projeto, escolher um dos métodos de amostragem e clicar em “Criar projeto”.

Ao abrir o projeto, você pode importar os dados de uma planilha previamente preparada. No entanto, caso tenha coletado os dados utilizando o Mata Nativa Coletor, esses poderão ser sincronizados no passo anterior.

Ao carregar o arquivo da planilha, deve-se associar as colunas da planilha com as colunas do software, verificar as inconsistências, verificar a lista das espécies, informar a área das parcelas e conferir as informações.

Após a importação, clique em “Calcular” e vá para a aba “Diversidade”.

Ao clicar na aba “Diversidade”, a janela de opções de cálculo será aberta. Deverá ser preenchido o número de casas decimais. Além disso, deverá ser selecionado o nível de probabilidade (%) de Jackknife.

Pronto! A tela com os resultados dos índices de diversidade será exibida.

O nosso blog e canal do YouTube estão repletos de dicas, explicações e tutoriais. Além disso, caso você tenha alguma dúvida específica, não hesite em contatar a nossa central de suporte clicando aqui.

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Autor(a)

Engenheira Florestal pela Universidade Federal de Viçosa (UFV), com um período internacional na Universidad de Córdoba (UCO), na Espanha. Mestre em Ciência Florestal, com ênfase em Incêndios Florestais, pela UFV. Gosta de atuar na área de Conservação da Natureza, mas sempre com “um pezinho” no Manejo Florestal. Tem experiência em incêndios florestais, inventário florestal, inteligência artificial, Sistema de Informação Geográfica (SIG) e gestão.
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