DANS L ’ORDRE JURIDIQUE INTERNATIONAL
Section 1. L ’ intervention pour cause d ’ humanité, une ingérence diplomatique hors du
SUPERIOR DA ÁREA DE ESTUDO; C) CORTE MOSTRANDO O PERFIL DO MEIO DA ÁREA DE ESTUDO; E D) CORTE MOSTRANDO O PERFIL DA PARTE INFERIOR DA ÁREA DE ESTUDO.
FONTE: CIAT (2004)
3.3 TRABALHOS DE CAMPO
Os trabalhos de campo no que diz respeito às coletas de DAP’s foram realizados em dezembro/2003, julho e dezembro de 2004 e abril/maio de 2005 e constituiu-se no inventário de 24 hectares, acompanhados da coleta de pontos de GPS de navegação etrex Garmim com precisão de 8 m. A coleta de pontos de controle para as imagens IKONOS II com GPS de precisão ocorreu em outubro de 2005.
Cada amostra foi composta de 25 parcelas de 20 x 20 m. Dentre as quais foram coletadas as medidas de diâmetro à altura do peito (DAP) de todos os espécimes, arbóreos, palmeiras e cipós com DAP maior ou igual a 5 cm., obedecendo ao critério que deu origem às fórmulas para o cálculo de biomassa fresca (HIGUCHI et al., 1994)
3.3.1 Determinação da Biomassa e Carbono Acima do Solo
Os modelos matemáticos aplicados na quantificação do peso da massa fresca deste trabalho foram desenvolvidos por HIGUCHI et al. (1994, 1998), o qual, segundo os autores, apresenta resultados tão consistentes e precisos quanto aos obtidos por outros modelos que se utilizam da variável altura das árvores. O desenvolvimento dos modelos aconteceram a partir de um banco de dados de 315 árvores, com DAP > 5 cm, obtidos pelo método
destrutivo das 5 parcelas de 400 m², em um sítio coberto por floresta de terra-firme, sobre platôs de latossolo amarelo, na Estação Experimental de Silvicultura Tropical (EEST) do INPA, aproximadamente a 90 km ao norte de Manaus e estão dispostos no Quadro 2.
QUADRO 2 – MODELOS APLICADOS NA QUANTIFICAÇÃO DE BIOMASSA..
Critério Equação gerada R2 Syx
1a (5< DAP < 20 cm) ln P = -1,754 + 2,665 ln (DAP) 0,92 43
1b (DAP > 20 cm) ln P = -1,151 + 2,170 ln (DAP) 0,90 2035
FONTE: HIGUCHI et al.(1994); R²= Coeficiente de determinação; Syx = o erro padrão da estimativa em quilos.
A biomassa seca foi estimada a partir da subtração da concentração média de água, em madeiras da região, da biomassa úmida. O percentual de concentração de água utilizado na extração da biomassa fresca foi da ordem de 40% para toda a árvore, como recomendado por HIGUCHI e CARVALHO Jr. (1994), ficando o cálculo assim definido:
Bseca = Búmida x (1-Tu), onde:
BBseca = biomassa seca (Mg);
Búmida = biomassa úmida (Mg);
Tu = teor de umidade em valor absoluto (0,4).
A concentração de carbono foi estimada por meio do produto da massa seca de cada indivíduo pela concentração de Carbono igual a 48%, como determinado por HIGUCHI e CARVALHO Jr. (1994), matematicamente definido como:
CCARBONO = Bseca x 0,48 onde:
CCARBONO = concentração de carbono (Mg); Bseca = biomassa seca (Mg).
3.4 TRABALHOS LABORATORIAIS FLORÍSTICO E DE PRÉ-PROCESSAMENTO DE IMAGEM
3.4.1 Identificação das Espécies
Durante os levantamentos dos dados de DAP foram coletadas amostras botânicas, constituídas de galhos terminais com folhas das espécies ocorrentes nas unidades amostrais. O material botânico foi desidratado em estufa elétrica, posteriormente identificados por comparação no acervo do herbário do INPA, em alguns casos identificados por especialistas da família e classificados segundo o sistema de classificação de CRONQUIST (1981). Estas informações foram usadas, a posteriori, nas análises florísticas.
3.4.2 Análise da Vegetação
A analise florística foi efetuada por sua Composição, Estrutura Horizontal, Diversidade e Similaridade. Na análise de diversidade usou-se a contagem de indivíduos; na
análise de similaridade foram utilizados os índices não paramétricos (ausência e presença) para determinação da similaridade entre os hectares, bem como os regidos por valores numéricos como abundância ou dominância. O programa empregado nessa análise ecológica foi o PAleontological STatistics, versão 1.37 (PAST), de autoria de HAMMER, HARPER e RYAN (2005).
3.4.2.1 Composição florística da área total amostrada
A composição florística foi avaliada por meio da riqueza de espécies.
3.4.2.2 Análise de diversidade
A mais popular das medidas de diversidade de espécies está baseada na teoria da informação. O principal objetivo dessa teoria é a tentativa de mensurar a ordem (ou desordem) contida em um ecossistema (MARGALEF, 1958)15, citado por KREBS (1998).
A diversidade foi analisada segundo os índices calculados pelo programa empregado, que disponibiliza o número total de indivíduos, número de espécies, Dominância, Índices de diversidade de Simpson, Shannon, Equabilidade de Buzas e Gibson, Índice de Riqueza de Menhinick, Índice de Riqueza de Margalef, Equabilidade J e Índice de dominância de Berger-Parker, calculadas segundo suas formulações abaixo.
Índice de Diversidade de Dominância ∑ ⎟
⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ = n n i D 2
Índice de Diversidade de Simpsom ∑
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−
=
−
n
n
D
I
1
i 2Índice de diversidade de Shannon ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − =
∑
n
n
n
n
H
i i lnEquabilidade de Buzas e Gibson
s
e
HÍndice de riqueza de Menhinick
IR
M = S n Índice de riqueza de MargalefIR
Mf =S−1ln( )
n EquitabilidadeE
j=Hln( )
SDominância de Berger-Parker
n
D
B−P=SOnde:
S = No. de espécies H = Índice de diversidade de Shannon;
n = No. total de indivíduos
n1 = No. de indivíduos da espécie i
e = logaritmo natural ( e = 2,7182828)
3.4.2.3 Análise da estrutura horizontal
A análise estrutural dos dados tiveram como base a abundância relativa (ABrel),
freqüência relativa (FRrel), dominância relativa (DOMrel), índice de cobertura e índice de valor
de importância das espécies (I.V.I.), calculados como recomendado por MARTINS (1993).
3.4.2.4 Análise de similaridade
As análises de similaridades utilizando medidas de ausência e presença foram realizadas usando os métodos de Jaccard, Simpsom e Sorensen e para o agrupamento destas similaridades usou-se a medida a distância euclidiana. A outra forma de agrupamento foi efetuada usando o coeficiente de Morisita, o qual não exige a premissa da aleatoriedade e nem a uniformidade de área (KREBS, 1998), tendo a abundância e a área basal das espécies como medida de distância.
)
2
/(
2M
M
N
S
jaccard=
+
N
N
X
X
C
k j ik ij ) ( 1 2 2λ
λ
λ= +∑
)
2
/(
2M
M
N
S
sorensen=
+
[
(
1)]/
(
1)
1=
∑X
ijX
ij−
N
jN
j−
λ
N
M
S
simpson=
/
mínλ
2=
∑[X
ik(X
ik−1)]/N
k(N
k−1)
Onde : M= No. de spp em comum;Nmín= No. de indivíduos da amostra com menos indivíduos
Cλ = coeficiente de similaridade de Morisita entre as amostras j e k
Xij,Xik = No. de indivíduos da espécie i na amostra j e na amostra k
Nj = Σ Xij = No. total de indivíduos na amostra j Nk = Σ Xik = No. total de indivíduos na amostra k
3.4.3 Trabalhos de Pré-processamento de Imagens
3.4.3.1 Imagens de satélites utilizadas
As imagens do satélite LANDSAT-5, utilizadas neste estudo, foram disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais e a do satélite LANDSAT-4 foi fornecida pelo projeto Global Land Cover Facility (GLCF) da Universidade de Maryland, disponibilizada em ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/LANDSAT/WRS2/p231/r062, acessadas em 10/07/2003. As imagens do satélite IKONOS-II foram disponibilizadas pelo projeto MODIVEAM/UFPr/INPA/ CNPq, 2003. Estes produtos encontram-se relacionados no Quadro 3 com as informações que foram utilizadas para transformá-las para radiância e reflectância, bem como na correção atmosférica efetuada com o código 6S.
QUADRO 3 – IMAGENS UTILIZADAS NA PESQUISA E SEUS ATRIBUTOS.
Satélite / sensor Data de passagem Ângulo de elevação
solar (graus)
Ângulo azimutal solar (graus) LANDSAT 4 / TM 17/jul/1992A 43,70 56,9200 02/ago/1989B 48,70 58,3737 07/jul/1997B 47,3884 51,3687 13/jun/2000B 49,1271 48,6553 LANDSAT 5 / TM 24/jul/2003B 49,6340 53,8375 IKONOS / II 02/08/2001C 57,57294 50,4739 25/07/2003C 58,42622 43,7984
FONTE: A - GLCF; B - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE);C – Projeto MODIVEAM/UFPr/INPA/CNPq