ANÁLISE ESPACIAL DO PROCESSO DE RESTAURAÇÃO NA REGIÃO DA USINA HIDRELÉTRICA DE CAMARGOS, ITUTINGA-MG

ANÁLISE ESPACIAL DO PROCESSO DE RESTAURAÇÃO NA REGIÃO DA USINA HIDRELÉTRICA DE CAMARGOS, ITUTINGA-MG Humada Gonzalez 1, G. G., Liska 2, G. R., Morais 3, A. R., Cirillo 4, M. A., Souza 5, L. M. 1 Doutorando, Universidade Federal de Lavras/ Departamento de Ciências Exatas, Câmpus, e-mail gustavohumad@hotmail.com 2 Doutorando, Universidade Federal de Lavras/ Departamento de Ciências Exatas, Câmpus, e-mail gilbertoliska@hotmail.com 3 Professor Associado, Universidade Federal de Lavras/ Departamento de Ciências Exatas, Câmpus, e-mail armorais@dex.ufla.br 4 Professor Associado, Universidade Federal de Lavras/ Departamento de Ciências Exatas, Câmpus, e-mail marcelocirillo@hotmail.com 5 Doutora, Universidade Federal de Lavras/ Departamento de Ciências Florestais, Câmpus, e-mail vilasboaslu@yahoo.com.br Resumo A degradação dos ambientes naturais tem sido um grande desafio a ser enfrentado, quando um ecossistema é degradado, danificado, transformado ou totalmente destruído como resultado direto ou indireto das atividades humanas torna-se necessário aplicar técnicas que visem à restauração ecológica. Para analisar situações do tipo, indicadores ecológicos são utilizados, entre eles, o fechamento do dossel, representado pela variável índice de fechamento do dossel (IFD), tem se apresentado como um bom indicador, uma vez que controla a quantidade, a qualidade e a distribuição temporal e espacial da luz. O presente estudo foi conduzido no entorno da Usina Hidrelétrica de Camargos, município de Itutinga-MG. Diante do exposto, objetivou-se analisar a variável IFD, a fim de viabilizar informações sobre sua distribuição espacial, utilizando recursos da Geoestatística. Os resultados apontam o modelo Gaussiano como mais adequado. A estimativa para o alcance foi de 130,5 metros, ou seja, até essa distância existem evidências estatísticas de dependência espacial sobre a distribuição do IFD. A Krigagem Ordinária foi utilizada para efetuar as predições de IFD e os resultados mostram a ocorrência de várias regiões com valores superiores a 80% de IFD, o que indica que o processo de restauração da região é promissor. Palavras-chave: indicador ecológico; ecossistema; krigagem SPACE ANALYSIS OF RESTORATION PROCESS IN THE REGION OF CAMARGOS HIDROPOWER PLANT, ITUTINGA-MG Abstract - The degradation of natural environments has been a great challenge to be faced when an ecosystem is degraded, damaged, transformed or entirely destroyed as a direct or indirect result of human activities. In this situation, becomes necessary to apply techniques aimed at ecological restoration. To analyze situations like that, ecological indicators are used, among them, the canopy closure, represented by the variable canopy closure index (CCI), it has emerged as a good indicator, as it controls the quantity, quality and the temporal and spatial distribution of light. This study was conducted in the neighborhood of the Camargos Hydropower Plant, the city of Itutinga-MG. Given the above, this study aimed to analyze the CCI variable, in order to make information about their spatial distribution, using resources of geostatistics. The results show the Gaussian model is more appropriate. The estimate for the range was 130.5 meters. It means that until this distance is evidence of spatial dependence statistics on the distribution of CCI. The Ordinary Kriging was used to make the predictions of CCI and the results show the occurrence of several regions with values above 80% of CCI, indicating that the restore process in the region is promising. Key words: ecological indicator; ecosystem; kriging Introdução A degradação dos ambientes naturais tem sido um grande desafio a ser enfrentado, quando um ecossistema é degradado, danificado, transformado ou totalmente destruído como resultado direto ou indireto das atividades humanas torna-se necessário aplicar técnicas que visem à restauração ecológica, que é uma atividade deliberada, que inicia ou acelera a recuperação de um ecossistema com respeito à sua saúde, integridade e sustentabilidade (SER, 2004), assim as ações de restauração visam reestabelecer os processos internos (interações bióticas e abióticas) e externos (interações com a paisagem) que levem a retomada de uma trajetória sucessional considerada normal (DURIGAN; ENGEL, 2013). IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN: 2236-2118 1

A possibilidade de um ecossistema restaurado apresentar parâmetros semelhantes aos de uma área de referência deve ser avaliada através do uso de indicadores ecológicos (DARONCO et al., 2013). Dentre os parâmetros estruturais dos reflorestamentos de restauração, o fechamento do dossel pode ser um bom indicador, pois a estrutura do dossel é um parâmetro importante que influencia inúmeros processos ecológicos (COOK et al., 1995), pois controla a quantidade, a qualidade e a distribuição temporal e espacial da luz, o que determina a umidade do ar, a temperatura e as condições de umidade do solo, entre outros (JENNINGS, et al., 1999) e pode influenciar, positiva ou negativamente, o desenvolvimento e estabelecimento das plântulas (SUGANUMA, 2008). O índice de fechamento do dossel (IFD), que é a razão entre a quantidade de pixels que representa a cobertura vegetal e o total de pixels da imagem, é uma metodologia que busca medir a cobertura de dossel e indiretamente avaliar a quantidade de luz que consegue penetrar no sub-bosque de uma floresta (SUGANUMA, 2008) Diante do exposto, o presente trabalho objetivou identificar o processo estocástico da variável IFD utilizando-se recursos da Geoestatística, com vista a produzir o mapa da distribuição espacial do IFD na região da represa de Camargos em Itutinga, MG. Material e Métodos O Estudo foi conduzido no entorno da Usina Hidrelétrica de Camargos, município de Itutinga, sul do estado de Minas Gerais. Foram selecionados cinco ecossistemas em processo de restauração e um fragmento de vegetação nativa. Para a amostragem da vegetação arbórea foram alocadas 33 parcelas permanentes e nos vértices destas parcelas foram demarcadas parcelas de 1m 2 de dimensão, onde foram avaliados os indivíduos da regeneração natural. Para a análise da porcentagem de cobertura do dossel, que constitui o IFD, nas áreas foram feitas fotos do dossel com uma câmera digital. A câmera foi posicionada com a lente paralela ao dossel à altura de 1 m do solo, com o auxílio de tripé nivelado. A resolução das imagens foi de 3.648 x 2.736 pixels, obtidas sempre no modo automático. A análise Geoestatística foi usada para produzir o mapa da distribuição espacial do índice de fechamento do dossel (IFD) e quantificar o grau de dependência espacial entre as amostras. Para tal, inicialmente foi utilizado o estimador robusto para o semivariograma empírico proposto por Hawkins e Cressie (CRESSIE, 1993). Foi utilizado o modelo teórico Gaussiano para modelar o semivariograma empírico, cuja expressão é dada por: 0, C0 2 h h C0 C 1 exp,0 h a, a (1) C0 C1, h a que possui três parâmetros: o efeito pepita (C 0) que representa o valor do semivariograma para distância zero entre amostras e geralmente não pode ser relacionado com uma causa específica; o patamar (C 1+C 0) que representa o valor na qual a variância é estabilizada, ou seja, a soma entre o efeito pepita (C 0) e a contribuição (C 1); o alcance (a) da dependência espacial que corresponde ao intervalo espacial no qual as amostras são independentes; e o vetor de distâncias do qual é calculado o semivariograma. Os parâmetros dos modelos propostos foram estimados pelo método dos mínimos quadrados ponderados (VIEIRA et al., 2009). O grau de dependência espacial (GDE) foi calculado pela razão [C 0/(C 1+C 0)] 100, de acordo com Cambardella et al. (1994). Os valores de GDE até 25%, entre 25% e 75%, e acima de 75% representam forte, moderada e fraca dependência espacial, respectivamente. Para verificar a adequabilidade do modelo ajustado, foi utilizada a técnica do envelope simulado que consiste em construir bandas de confiança via simulação do modelo ajustado e comparar com o semivariograma empírico. Se o mesmo envelopar o semivariograma empírico, é um indicativo de que o modelo ajustado é adequado. Com raciocínio análogo, podem-se construir bandas de confiança para testar a hipótese de ausência de dependência espacial. Foi utilizada também a validação cruzada para avaliar a capacidade preditiva do modelo ajustado. Mais detalhes sobre a construção dos gráficos de envelope simulado e validação cruzada podem ser vistos em Ribeiro Jr e Diggle (2001). Uma vez ajustado o semivariograma teórico e confirmado a dependência espacial do IFD, o interpolador Krigagem ordinária foi utilizado para estimar os valores do IFD nas localizações não observadas. De acordo com Grego e Vieira (2005) a técnica da Krigagem produz valores sem viés e com mínima variância em relação aos valores conhecidos. Para realização das análises foi utilizada a biblioteca GeoR do software R (R DEVELOPMENTO CORE TEAM, 2014). Resultados e Discussão A Figura 1 apresenta os gráficos de uma análise exploratória dos dados de IFD. Observa-se no gráfico que não existe um padrão quanto a localização dos pontos, excetuando os pontos vermelhos que se localizam na porção esquerda do gráfico, que correspondem a altos valores de IFD. A Figura 2 apresenta o semivariograma empírico para a h IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN: 2236-2118 2

variável IFD. Observa-se que para baixas distâncias entre duas amostras a semivariância apresenta valores baixos e, conforme a distância entre as amostras aumenta, a semivariância aumenta, porém tende-se a estabilizar a partir de distâncias superiores a 150 metros. Nesse sentido, foi proposto o modelo de semivariograma gaussiano e observa-se que o mesmo parece ser adequado para explicar a estrutura de dependência espacial da variável IFD. Contudo, a seguir serão apresentados os resultados dos critérios para verificar a qualidade de ajuste do modelo, como descritos na seção anterior. Figura 1. Disposição das parcelas experimentais e respectivas magnitudes da variável IFD. Figura 2. Semivariograma empírico (pontos) e modelo de semivariograma gaussiano ajustado aos dados de IFD. A Tabela 1 apresenta o ajuste do modelo teórico de semivariograma gaussiano. Esse modelo aponta que o efeito pepita da variável estudada é 27,25 IFD, a contribuição é de 621,05 IFD e o alcance é de 130,49 metros, que é a distância até a qual existe dependência espacial entre os valores de IFD, o que é condizente com a situação real. Pelo critério de Cambardella, observa-se que que o modelo de semivariograma ajustado proporcionou um alto grau de dependência espacial, uma vez que seu valor é de 4,20% e, segundo Cambardella, o sistema pode ser considerado como tendo forte dependência espacial. Tabela 1: Estimativas dos parâmetros do modelo geoestatístico gaussiano e critério de dependência espacial de Cambardella (GDE) para os dados de IFD. Pepita Contribuição Alcance Estimador Modelo GDE (C0) (C1) (a) Cressie Gaussiano 27,25 621,05 130,49 4,20% As Figuras 3 e 4 apresentam os gráficos de envelope simulado para os modelos ajustados na Tabela 1. O envelope simulado consiste em simular semivariogramas empíricos com base no modelo de semivariograma ajustado (teórico) em diferentes distâncias h. Com isso constroem-se bandas de confiança em que os limites correspondem aos menores e maiores valores, respectivamente, dos M semivariogramas empíricos simulados. Assim, se os pontos do semivariograma do modelo ajustado não estiverem contidos nas bandas de confiança simuladas, rejeita-se a hipótese de que o modelo é adequado. Nesse sentido, analisando a Figura 4, o modelo proposto na Tabela 1 pode ser utilizado para explicar a estrutura de dependência espacial da variável IFD. Analogamente ao procedimento de construção do envelope simulado na Figura 4, a Figura 3 testa a hipótese nula de ausência de dependência espacial. Logo, se os pontos estiverem fora das bandas de confiança obtidas por simulação, a hipótese de ausência de dependência espacial é rejeitada. Portanto, existe dependência espacial no sistema analisado, compreendido pelas quatro regiões próximas às margens da represa de Itutinga. A Figura 5 apresenta o mapa da variável IFD, construído via Krigagem ordinária sob modelo da Tabela 1. Como o índice de fechamento de dossel está relacionado com a disponibilidade de luz, observa-se a ocorrência de várias regiões com valores superiores a 80% de IFD, o que indica que pouca luz estará disponível para as plantas do sub-bosque, que é a vegetação existente abaixo do dossel. O mesmo não se observa em algumas regiões com baixo índice de fechamento do dossel, que são as regiões em verde, cuja área é a mais afetada pelo processo de devastação. Essa área é a que necessita de maior interferência humana e, como existe dependência espacial, o processo de restauração natural contribuirá para a regeneração do sistema. Esse fato pode ainda ser agravado na presença de áreas nativas, como ocorre na região da Figura 1 com maior concentração de pontos vermelhos. Portanto, a existência de dependência espacial para IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN: 2236-2118 3

o referido problema é de extrema importância por fornecer informações sobre o comportamento da variável IFD em sistemas sob processo de restauração na presença de regiões nativas. Figura 3. Envelope simulado para testar a hipótese nula de ausência de dependência espacial (fenômeno pepita pura). Figura 4. Envelope simulado para testar a hipótese nula de adequabilidade do modelo proposto. A Figura 6 apresenta o mapa de variância de Krigagem ordinária para o modelo ajustado na Tabela 1. As regiões em vermelho representam as regiões cujas estimativas da variável IFD são mais precisas e observa-se que as mesmas apresentam boa precisão. Figura 5. Mapa da Krigagem ordinária para a variável IFD. Figura 6. Mapa da variância de Krigagem dos valores preditos de IFD. Na Tabela 2 são apresentados os resultados da validação cruzada para o modelo ajustado na Tabela 1. Observa-se que a média do erro está próxima de zero e o erro padrão da média do erro também está próxima de zero. Do ponto de vista prático, isto quer dizer que o modelo proposto produz estimativas que estão próximas dos valores de IFD observados. Estabelecendo-se um teste de hipóteses para verificar se um modelo de regressão que relacione o valor ajustado de IFD com o valor observado existe, verifica-se que a hipótese nula do teste é rejeitada, considerando-se 5% como nível de significância. Portanto, o modelo gaussiano apresentado na tabela 1 se ajustou aos dados do presente estudo e pode ser utilizado para fazer predições para a variável IFD. IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN: 2236-2118 4

Tabela 2: Validação Cruzada do modelo ajustado para a variável IFD. Estimador Modelo Média Erro Padrão R 2(1) EPR (2) Valor p Cressie Gaussiano 0,0166 0,0016 0,367 19,02 <0,0001 (1) Coeficiente de Determinação do modelo de regressão linear simples ajustado na validação cruzada; (2) Erro Padrão Residual. Conclusão O comportamento espacial do processo de restauração na região da usina hidrelétrica de camargos, Itutinga-MG apresentou estrutura de dependência espacial forte, podendo ser caracterizada pelo modelo de semivariograma gaussiano. Até 130,49 metros de distância existem evidências estatísticas de dependência espacial sobre a distribuição do IFD. As predições de IFD via Krigagem Ordinária mostram a ocorrência de várias regiões com valores superiores a 80% de IFD, o que indica que o processo de restauração da região tem sido alcançado com sucesso. Agradecimentos Agradecimentos à INBIO, à CAPES e FAPEMIG pelo apoio financeiro. Referências CAMBARDELLA, C. A.; MOORMAN, T. B.; NOVAK, J. M.; PARKIN, T.B.; KARLEN, D. L.; TURCO, R. F.; KONOPKA, A. E. Field-scale variability of soil properties in Central Iowa soils. Soil Science Society America Journal, Madison, v. 58, p. 1501-1511, 1994. COOK, J. G.; STUTZMAN, T. W.; BOWERS, C. W.; BRENNER, K. A.; IRWIN, L. L. Spherical densiometers produce biased estimates of forest canopy cover. Wildlife Society Bulletin, San Diego, v. 23, n. 4, p. 711-717, 1995. CRESSIE, N.A.C. Statistics for Spatial Data. New York: Wiley, 1993. DARONCO, C.; MELO, A. C. G; DURINGAN, G. Ecossistemas em restauração versus ecossistema de referência: estudo de caso da comunidade vegetal de mata ciliar em região de Cerrado, Assis, SP, Brasil. Revista Hoehnea, v. 40, n. 3, p. 485-498, 2013. DURIGAN, G.; ENGEL, V.L. Restauração de Ecossistemas no Brasil: onde estamos e para onde podemos ir? In: Martins, S.V. (ed.). Restauração ecológica de ecossistemas degradados. Editora UFV, Viçosa, p. 41-68, 2012. GREGO, C. R.; VIEIRA, S. R. Variabilidade espacial de propriedades físicas de solo em uma parcela experimental. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v. 29, n. 2, p. 169-177, 2005. JENNINGS, S. B.; BROWN, N. D.; SHEIL, D. Assessing forest canopies and understorey illumination: canopy closure, canopy cover and other measures. Forestry, Oxford, v. 72, n. 1, p. 59-74, Jan. 1999. R DEVELOPMENT CORE TEAM R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0. Disponível em: <http://www.r-project.org/>. Acesso em: 9 dez. 2014. RIBEIRO Jr., P. J.; DIGGLE, P. J. geor: A package for geostatistical analysis. R-NEWS, v. 1, n. 2, p. 15-18, ISSN 1609-3631, 2001. SER-Society for Ecological Restoration International, Grupo de Trabalho sobre Ciência e Política. Princípios da SER International sobre a restauração ecológica. Tucson: Society for Ecological Restoration International, 2004. SUGANUMA, M. S; TOREZAN, J. M. D.; CAVALHEIRO, A. L.; VANZELA, A. L. L.; BENATO, T. Comparando metodologias para avaliar a cobertura do dossel e a luminosidade no sub-bosque de um reflorestamento e uma floresta madura. Revista Árvore, Viçosa-MG, v. 32, n. 2, p. 377-385, 2008. VIEIRA, S. R.; FILHO, O. G.; CHIBA, M. K.; CANTARELLA, H. Spatial variability of soil chemical properties after coffee tree removal. Revista Brasileira de Ciências do Solo, Viçosa, v. 33, p. 1507-1514, 2009. IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN: 2236-2118 5