Emprego de análise multivariada para estratificação vertical de florestas ineqüiâneas

Abstract

O objetivo do presente estudo foi propor um método de estratificação vertical da floresta ineqüiânea, empregando técnicas de análise multivariada. Os dados de altura total foram obtidos em dez parcelas de 20 x 50 m cada, remedidas em junho de 2001. As parcelas foram instaladas na Mata da Silvicultura, em 1994, município de Viçosa (20o 45’ S e 42o 55’ W), Estado de Minas Gerais. As árvores individuais foram organizadas em ordem crescente de altura total, separadas em classes com amplitude de 1 m, e em seguida foi elaborada uma matriz X de dados de alturas totais, em que cada variável xij representou a altura total da i-ésima árvore classificada na j-ésima classe de altura total. Essa matriz X foi o input para as análises de agrupamento e discriminante. Utilizaram-se a distância euclidiana e o método de ligação completa. A aplicação da análise de agrupamento resultou em agrupamentos hierárquicos e seqüenciais, isto é, as classes de altura foram agrupadas seqüencialmente em ordem crescente. A análise do dendrograma permitiu estratificar o povoamento em três grupos distintos, denominados de estratos de altura total (inferior, médio e superior). A análise discriminante demonstrou que a classificação foi 100% correta. O estrato inferior reuniu 1.068 (71,63%) indivíduos arbóreos, o estrato médio 324 (21,73%) e o estrato superior 99 (6,64%). As espécies Anadenanthera macrocarpa, Apuleia leiocarpa, Pseudopiptadenia contorta e Piptadenia gonoacantha apresentaram maior densidade absoluta (DA) e distribuição regular nos três estratos. O método de estratificação empregado no presente estudo provou ser mais uma ferramenta técnica e operacionalmente viável, que pode ser empregada nas análises estruturais de florestas, principalmente para estudos fitossociológicos e para elaboração e execução de planos de manejo florestal sustentável.

This study was carried out in order to propose a method for vertical stratification of trees in a heterogeneous natural forest stand with the use of multivariate analysis. Total height data were obtained from 10 permanent sample plots (each with 20 m x 50 m) (re)measured in June, 2000. Plots were established in 1994, in Viçosa (20o 45’ S and 42o 55’ W), Minas Gerais, Brazil. Total height data for individual trees were ranked and classified in one meter height classes. An X data matrix was organized with the total height information: each element xij represents an individual observation on the ith tree located in the jth total height classes. This X matrix was the input for both the cluster and discriminant analysis. The Euclidean distance and the complete linkage method were used. Cluster analysis produced a hierarchy of distinct sequential clusters of total height, namely: low, average and high strata. Discriminant analysis has proven that the classification was correct. Distribution of trees among all three strata were as follows: low 1.068 (71.63%); average, 324 (21.73%); and high, 99 (6.64%) individuals. Anadenanthera macrocarpa, Apuleia leiocarpa, Pseudopiptadenia contorta and Piptadenia gonoacantha presented the largest absolute density (DA) per unit area and regular distribution in the three strata. The stratification method used in this study has proven to be an operationally viable technique for structural analysis of natural forest stands as well as for planning and implementation of sustainable forest management.