187
Convencionou-se denominar os dados referentes à capacidade de armazenamento de água 188
no solo, precipitação, temperatura e déficit de pressão de vapor máximo de “variáveis 189
edafoclimáticas” e os dados referentes à densidade básica e ao incremento médio anual da 190
madeira de “variáveis de produção”. Assim, de modo a responder pela influência das variáveis 191
edafoclimáticas sobre as variáveis de produção foram realizadas análises de correlação canônica, 192
componentes principais e agrupamento com auxílio do programa Statistica 7.0. (STATSOFT, 193
INC, 2009).
194
39 A análise de correlação canônica objetivou resumir as variáveis originais do conjunto de 195
variáveis edafoclimáticas e de produção de todos os sítios avaliados e de cada clone em 196
combinações lineares, a fim de maximizar a correlação entre o conjunto de variáveis 197
edafoclimáticas e o conjunto de variáveis de produção (MINGOTI, 2005). O coeficiente de 198
correlação canônica utilizado foi o valor absoluto do coeficiente de correlação de Pearson, entre 199
as variáveis canônicas de cada par canônico, conforme sugerido por Mingoti (2005) (p-valor = 200
0,05). 201
O primeiro par de variáveis canônicas foi definido como sendo o par contendo as 202 combinações lineares: 203 U1 = a1’ X e V1 = b1’ Y 204 205
Em que: a1 e b1 são vetores de constantes de dimensões px1 e qx1, respectivamente, selecionados de modo que a
206
correlação entre as variáveis U1 e V1 seja máxima. X e Y são vetores correlacionados entre si.
207
O segundo par de variáveis canônicas foi formado a partir das seguintes combinações 208
lineares: 209
U2 = a2’ X e V2 = b2’ Y
210
Em que: a2 e b2 são vetores de constantes de dimensões px1 e qx1, respectivamente, selecionados de modo que a
211
correlação entre as variáveis U2 e V2 seja maximizada no conjunto das combinações lineares de X e Y, que são não
212
correlacionados com o primeiro par de variáveis canônicas U1 e V1.
213 214
Formaram-se duas novas variáveis (U1 e V1), onde as variáveis edafoclimáticas
215
estabelecidas a partir dos dados de PPT, T, DPV e CAD pertencem ao Grupo 1 (U1) e, as
216
chamadas variáveis de produção (DB e IMA), formaram o Grupo 2 (V1). Confirmada a
217
correlação canônica, buscou-se ranquear os locais conforme os respectivos dados para o 218
incremento médio anual (IMA) e para a densidade básica da madeira (DB) por meio da análise 219
dos componentes principais (ACP) e análise de agrupamentos. 220
A análise de componentes principais foi realizada baseando-se em combinações lineares 221
das variáveis originais para explicar a estrutura de variância a partir de valores denominados de 222
escores. Cada componente principal gerou um escore em que seu valor explica o “peso” de cada 223
variável resposta utilizada (DB e IMA) na variância dos dados. Com base na semelhança dos 224
escores dos componentes principais formados, estes foram comparados para agrupar os sítios 225
40 (MINGOTI, 2005). Assim, foi possível realizar a análise de agrupamentos, em que buscou-se 226
organizar os 10 sítios (locais) em grupos relativamente semelhantes. 227
A partir da análise de agrupamentos, organizou-se as unidades (sítios) através de 228
sucessivas fusões dos 10 locais em grupos, representados por um dendrograma. A delimitação 229
dos sítios foi realizada a partir da computação de uma matriz de distância euclidiana, sendo 230
adotada como 1,0, conforme Mingoti (2005), também denominada de similaridade entre os 231
indivíduos, onde estas fusões ocorrem mediante a proximidade ou similaridade entre as unidades 232 (MINGOTI, 2005). 233 234 3. Resultados 235
A correlação entre o conjunto de variáveis edafoclimáticas e de produção, resumiu 236
informações das variáveis originais de clima e de solo em combinações lineares, formando as 237
variáveis canônicas (U1 e V1) e formaram-se dois pares canônicos, em que apenas um foi 238
significativo (p>0,05). O valor de p referente a segunda correlação canônica foi maior que 0,05 239
(p-valor = 0,8838), sendo esta não significativa. 240 241 U1 = 0,591737.PPT – 0,914481.T + 0,346556.DPV - 0,142651.CAD 242 V1 = 0,005582.DB + 1,003221.IMA 243 rU1V1 = 0,7174 (p-value = 0,0144) 244 U2 = 1,6480.PPT + 2,688575.T – 0,433009.DPV + 1,84354.CAD 245 V2 = -1,22642.DB – 0,70547.IMA 246 rU2V2 = 0,1592 (p-value = 0,8838) 247 248
Em que: PPT é a precipitação média anual expressa em mm.ano-1; DB é a densidade básica da madeira (g.cm-3); T é
249
a temperatura média anual expressa em ºC; DPV é o déficit de pressão de vapor (kPa); CAD é a capacidade de
250
armazenamento de água no solo (mm); IMA refere-se ao incremento médio anual medido aos 4 anos; U1 o conjunto
251
de variáveis edafoclimáticas (PPT, T, DPV e CAD); V1 o conjunto de variáveis de produção (DB e IMA); rUiVi é a
252
correlação canônica do primeiro par canônico entre as variáveis edafoclimáticas e as de produção; rU2V2 é a
253
correlação canônica do segundo par canônico entre as variáveis edafoclimáticas e as de produção.
254 255
O primeiro par de variáveis canônicas forneceu uma correlação significativa (rU1V1 =
256
0,7174, p-valor = 0,0144) sendo verificada uma alta correlação entre as variáveis edafoclimáticas 257 1º Par ca nô nico 2º Par c an ôn ico
41 e de produção. Isto, portanto, é um indicativo de que há influência das variáveis edafoclimáticas 258
analisadas sobre as variáveis de produção, para os três clones de eucalipto. 259
Na Figura 2 estão apresentados os coeficientes de correlação simples entre as variáveis 260
originais edafoclimáticas e as variáveis canônicas das combinações lineares de produção (DB e 261
IMA = V1) de modo a responder sobre a influência de cada variável edafoclimática sobre as
262
variáveis de produção. 263
Observou-se que a precipitação (A) apresentou maior correlação sobre as variáveis de 264
produção (V1), seguida da temperatura (B), do DPV (C) e da CAD (D), sendo esta última não
265 significativa (0,16). 266 7 267 (A) (B) 268 269 (C) (D) 270 0 10 20 30 40 50 60 70 0 500 1000 1500 2000 V1 Precipitação (mm/ano) r = 0,64 0 10 20 30 40 50 60 70 17 19 21 23 25 27 V1 Temperatura (°C) r = - 0,59 0 10 20 30 40 50 60 70 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 V1 DPV (kPa) r = - 0,52 0 10 20 30 40 50 60 70 0.0 100.0 200.0 300.0 V1 CAD (mm)
42 Figura 2. Relação entre as variáveis do grupo de produção (V1) e cada variável edafoclimática:
271
precipitação (A); temperatura (B); déficit de pressão de vapor (C) e capacidade de 272
armazenamento de água no solo (D). 273
As características de produção (DB e IMA) estão correlacionadas positivamente com a 274
PPT e negativamente com a T e o DPV. A PPT apresentou correlação forte com a variável 275
canônica V1 (0,64) (Figura 2 - A).
276
Correlações fortes com a variável canônica de produção (V1) foi verificada para a
277
variável T (correlação de -0,59)(Figura 2 – B). Resultado similar foi verificado para a variável 278
DPV, uma vez que é calculado em função da temperatura (Figura 2 - C). 279
A avaliação da PPT, T e DPV para a variável canônica V1 é considerada importante pois a
280
interação das mesmas com as variáveis de produção (V1) é significativa e provocam efeito nos
281
valores de DB e IMA, o que significa que as variações anatômicas na madeira em decorrência da 282
sazonalidade climática, traduzem-se em diferentes respostas de densidade básica e incremento 283
médio anual, devendo ser estas variáveis consideradas na escolha dos sítios de crescimento, a 284
depender da demanda e fim produtivo. A CAD não apresentou tendência significativa para ser 285
considerada na atuação das variáveis edafoclimáticas sobre a DB e o IMA (Figura 2-D). 286
Com base na correlação canônica, foi executada a análise de componentes principais 287
(ACP) e obteve-se como resultado um escore com representatividade de 78,95% da variância 288
total dos dados. Este resultado numérico (escore = 78,95%) significa que a componente principal 289
formada representa 80% das variáveis originais. Esta componente, portanto, foi utilizada para 290
ordenação (ranking) dos sítios, com base na similaridade ou dissimilaridade nos valores 291
observados para as variáveis de produção. A Figura 3 fornece o dendrograma de similaridade 292
obtido da análise de agrupamento. 293
Pelo ponto de corte estabelecido, conforme distância euclidiana adotada (1,0) como 294
sugerido por Mingoti (2005) e indicado na Figura 3 pela linha tracejada, observou-se a formação 295
de três grupos de condições edafoclimáticas distintas, sendo o primeiro, Grupo (A) - locais 30 e 296
26; o segundo, Grupo (B) - locais 31 e 15 e o terceiro, Grupo (C) - locais 20, 13, 7, 4, 22 e 2. 297
O escore significativo obtido na análise de componentes principais (aproximadamente 298
80% da variação total encontrada para as variáveis de produção) permitiu a formação de um 299
dendrograma consistente. A Tabela 2 representa os três grupos de sítios obtidos pela análise de 300
agrupamento e apresenta os valores médios das variáveis de produção e edafoclimáticas de cada 301
43 grupo. Observa-se que os sítios pertencentes a um mesmo grupo são similares entre si, com 302
relação às variáveis de produção e edafoclimáticas. 303
304
305
Local 306
Figura 3. Agrupamento dos 10 sítios em função das variáveis de produção quanto às variáveis 307
edafoclimáticas, obtido pelo método de ligação simples com uso da distância euclidiana. 308
309
O agrupamento dos sítios a partir de semelhanças em seus valores de variáveis de 310
produção, permitiu elucidar à influência das variáveis edafoclimáticas no ranqueamento dos 311
sítios, pois as respostas à estas variáveis traduziram em semelhança quanto aos valores de 312
densidade básica e incremento médio anual da madeira. 313 314 315 316 317 318
44 Tabela 2. Agrupamento dos sítios em função da similaridade dos valores de produção, a partir da 319
análise de componentes principais e do agrupamento pelo método de ligação simples, com base 320
na distância euclidiana. 321
Grupo Sítio Variáveis de produção Variáveis edafoclimáticas
DB IMA PPT T DPV CAD A 26 0.535 16.9 611.6 24.1 2.13 114.6 30 0.563 22.3 616.3 23.9 2.09 269.9 Média 0.549 19.6 614.0 24.0 2.11 192.3 B 15 0.480 19.5 1273.5 25.9 2.08 44.4 31 0.537 29.6 1130.7 23.1 1.27 73.6 Média 0.508 24.6 1202.1 24.5 1.68 59.0 C 2 0.463 48.9 1483.5 18.0 1.02 276.9 4 0.480 33.3 887.7 22.5 1.62 204.3 7 0.507 44.6 1540.3 23.0 1.88 21.8 13 0.499 44.1 1122.6 25.0 2.11 58.8 20 0.462 37.4 1384.4 22.0 1.76 167.7 22 0.450 49.6 1532.6 18.0 1.02 232.9 Média 0.477 43.0 1325.2 21.4 1.57 160.4 Média Geral 0.497 34.6 1158.3 22.6 1.70 146.5
PPT: precipitação média anual (mm.ano-1); DB: densidade básica da madeira (g.cm-3); T: temperatura média anual
322
(ºC); DPV: déficit de pressão de vapor máximo de água no ar (kPa); CAD: capacidade de armazenamento de água
323
no solo (mm); IMA: incremento médio anual medido aos 4 anos (m3/ha/ano).
324 325
Para compreender o comportamento dos clones em função das variáveis edafoclimáticas 326
foram elaborados gráficos de superfície. Esses gráficos expressam a análise exploratória dos 327
dados de incremento médio anual (IMA) e densidade básica da madeira (DB) de cada um dos 328
três clones (E5, G7 e P7), em resposta às influências da precipitação e da temperatura, sendo 329
estas variáveis as que mais contribuíram nos valores das variáveis de produção (Figuras 4 e 5). 330
Observa-se que os clones E5 e G7 são mais sensíveis com relação às variações climáticas 331
do que o clone P7, dado que a superfície contínua para o clone P7 apresenta-se menos inclinada, 332
o que pode ser um indicativo de pouca expressão quanto às variações climáticas. No entanto, é 333
possível inferir que vantagens podem ser verificadas em clones que sofrem pouca influência dos 334
fatores ambientais, principalmente, para àquelas empresas que buscam novas fronteiras 335
florestais, o que exige maior segurança quanto à escolha de um material genético que apresente 336
pouca variação às mudanças ambientais em diferentes sítios, e, promover maior estabilidade de 337
suprimento de madeira e segurança nas predições do comportamento dos clones. 338
45 Figura 4. Superfície de resposta para o incremento médio anual (IMA) dos clones E5, P7 e G7 em função da precipitação e da temperatura no período de 2012 a 2015.
46 Os clones E5 e G7 apresentaram-se mais responsivos com relação à densidade básica às 341
variáveis precipitação e temperatura do que o clone P7, sendo esta mesma tendência verificada 342
para as superfícies de resposta da variável incremento médio anual (IMA). 343
Figura 5. Superfície de resposta para a densidade básica da madeira (DB) dos clones E5, P7 e G7 em função da precipitação e da temperatura no período de 2012 a 2015.
47 Os menores incrementos médios anuais observados para o clone P7 traduziram-se em 344
maiores valores de densidade básica da madeira (Figura 5). Entretanto, há pouca ou nenhuma 345
variação da densidade básica quanto às características climáticas de precipitação e temperatura 346
para o referido clone. Por outro lado, os clones E5 e G7 diferiram vigorosamente em resposta à 347
temperatura e a precipitação. 348
349
4. Discussão
As técnicas de análises multivariadas de correlação canônica e componentes principais 350
(ACP) possibilitaram uma simplificação estrutural dos dados, de modo que a diversidade, 351
influenciada pelo conjunto de variáveis edafoclimáticas (PPT, T, DPVmax e CAD) possa ser a 352
avaliada por um complexo bidimensional (U1 (variáveis edafoclimáticas) x V1 (variáveis de 353
produção)). 354
As variáveis de qualidade da madeira e produtividade (DB e IMA) se relacionam e são 355
influenciadas pelos fatores ambientais, o que permite uma análise mais eficiente, informativa e 356
real ao serem exploradas em conjunto, como ocorre no meio ambiente. A análise de correlação 357
canônica permitiu identificar o grau de influência que cada variável edafoclimática têm sobre a 358
variável de produção (V1 = DB e IMA) de forma conjunta. Na análise de correlação canônica as 359
variáveis são analisadas conjuntamente e, por o IMA sofrer maior influência dos fatores 360
ambientais do que a DB, o IMA se altera em maior proporção, prevalecendo a correlação 361
positiva entre PPT e V1 (Figura 1 A), pois IMA e PPT se correlacionam positivamente. 362
Correlações lineares altas foram encontradas em 11 locais do Brasil entre as variáveis 363
climáticas (precipitação, temperatura, déficit de pressão de vapor, deficiência hídrica e índices de 364
sazonalidade de temperatura e precipitação) e a densidade básica e o incremento médio anual da 365
madeira de híbridos de E. urophylla, E. saligna, E. grandis x E. camaldulensis e E. grandis, aos 366
4 anos de idade (ROCHA, 2018). 367
A taxa de crescimento e a densidade básica da madeira podem ser fortemente 368
influenciadas em resposta às variações na temperatura. O comportamento do Eucalyptus 369
tereticornis relativo à diferentes faixas de temperatura, apresentou fortes declínios na capacidade
370
fotossintética e na respiração noturna das folhas com o aumento dessa variável (ASPINWALL et 371
al., 2016). 372
48 A ampla gama de respostas dos clones em função do gradiente geográfico estudado pelo 373
projeto TECHS, possibilita compreender a combinação de genótipos x sítios (BLINKEY et al., 374
2017). Isso é fundamental na seleção de clones para plantio operacional e na predição de 375
modelos estatísticos para estimar produtividade e qualidade do material genético. 376
A técnica de ACP, ao gerar escore que correspondeu a 80% da variância dos dados 377
originais, foi importante para pré-definição de três grupos por similaridade pela análise de 378
agrupamentos (clusters). Assim, 80% da variação da densidade básica e do incremento médio 379
anual dos clones foram explicados pelas variáveis precipitação, temperatura e déficit de pressão 380
de vapor máximo. O padrão de distribuição dos sítios nos grupos evidencia a diversidade de 381
resposta dos clones quanto às variáveis ambientais, gerando informações importantes para as 382
empresas que buscam aliar produtividade e qualidade da madeira a depender da demanda e do 383
fim produtivo. 384
Os sítios 30 e 26, correspondentes, respectivamente, a Bocuaiúva - MG e Coração de 385
Jesus - MG (Grupo A), apresentaram as menores médias de PPT e clones de menores IMA 386
(Tabela 2). Por outro lado, os sítios apresentaram maiores médias de DPV e os clones maiores 387
médias de DB (0.549 g.cm-3). Embora tenha sido constatado altos valores médios para a CAD
388
nos sítios do Grupo A em função dos solos serem mais argilosos (Tabela 1), as condições de 389
baixos índices pluviométricos para o período de 2012 a 2015, traduzem maior densidade básica e 390
menor incremento médio anual da madeira para os três clones (E5, G7 e P7). 391
Em sequência, o Grupo B, composto pelos sítios 15 e 31 (respectivamente, Brejinho do 392
Nazaré - TO e Eunápolis - BA), onde assemelham-se por apresentarem menores valores para 393
CAD, maior temperatura média e IMA com média de 24.6 m3/ha/ano. Apesar de possuírem
394
índices pluviométricos considerados altos (1202.1 mm.ano-1) com relação ao Grupo A,
395
provavelmente, as baixas médias para CAD reflitam em uma menor produtividade dos clones no 396
período avaliado, uma vez que, menor seria a quantidade de água no solo para absorção pelas 397
raízes, pois isso facilita a evaporação e perda de água do solo, tornando-a menos disponível. 398
Mesmo que neste estudo a variável CAD tenha sido estatisticamente não representativa ao se 399
considerar sua influência na DB e IMA, esse parâmetro fisico-hídrico tem importância 400
significativa em estudos de produtividade florestal, pois está relacionado com a disponibilidade 401
de água no solo. 402
49 O Grupo C (sítios 2, 4, 7, 13, 20 e 22) expressou os menores valores médios de densidade 403
básica, por outro lado, altos valores médios para incremento médio anual de madeira. Condições 404
ótimas de pluviosidade somado à menores temperaturas médias, exprimem em maior 405
produtividade florestal. Além disso, menores valores de DPV associado a baixas temperaturas, 406
garantem a eficiência de trocas gasosas e a realização de fotossíntese não é comprometida. No 407
entanto, é preciso considerar que o eucalipto responde bem à altos DPV (MACFARLANE; 408
WHITE; ADAMS, 2004) desde que tenha água disponível no solo, assim o crescimento não será 409
alterado, mas a combinação de alto DPV e deficiência hídrica no solo limita o crescimento. 410
Assim, com base na formação desses grupos, pode-se afirmar que, em geral, os sítios que 411
apresentaram maiores médias de índices pluviométricos (Grupo C - 2, 4, 7, 13, 20 e 22) 412
apresentaram os menores valores de DB e maiores médias de IMA. Adiciona-se a isso, as 413
menores médias com relação a temperatura e DPV, sendo indicativo de melhores condições de 414
crescimento para os clones de eucalipto. 415
Os maiores valores médios de DPV foram encontrados nos sítios 30 e 26. Estes valores 416
indicam que nestes sítios a umidade do ar é baixa, favorecendo o fechamento estomático e as 417
plantas ficam passíveis de redução da absorção de CO2 para realização da fotossíntese. Isto
418
dificulta a absorção de água pelas raízes que se dá pela diferença de pressão, provocando 419
menores taxas de crescimento e maiores densidades básicas (SANTIAGO et al., 2004). 420
Maiores IMAs foram encontrados para os clones E5 e G7 (Figura 4), por apresentarem 421
maiores sensibilidades às variações climáticas. Desse modo, maiores valores na variável 422
precipitação e menores temperaturas promoveram IMA interessantes para esses clones, acima de 423
40 m3/ha/ano. A taxa de crescimento do tronco da árvore é correlacionada com a precipitação e
424
temperatura, e estas variáveis aumentam a taxa de fotossíntese e, em seguida, a atividade cambial 425
(WIMMER et al., 2002; LACLAU et al., 2005; DREW et al., 2008). 426
A maior expressão do IMA é principalmente atribuída pela precipitação média anual, 427
visto que para temperatura, nota-se menor variação da curva, apesar de ser significante nos 428
valores da variável de interesse. Em estudo sobre as relações entre variáveis climáticas e 429
produtividade em lenho de árvores de Eucalyptus grandis, Sette Jr et al. (2016) notaram que as 430
variáveis precipitação e temperatura média estavam entre as selecionadas para explicar o 431
incremento do diâmetro do tronco. 432
50 A curva de sensibilidade para o clone E5 (Figura 5) mostrou que em condições de 433
menores precipitações e temperaturas, a densidade básica foi afetada negativamente. Esperava-se 434
o contrário para esta situação já que a densidade básica tende a aumentar sob condições críticas 435
de crescimento, como o déficit hídrico. Portanto, apesar de haver uma tendência quanto às 436
respostas da densidade aos fatores ambientais, esta não pode ser considerada uma regra, pois o 437
comportamento de cada clone sob diferentes condições de crescimento é inerente a cada material 438
genético. 439
Embora a densidade básica da madeira seja uma característica herdável (TAN et al. 440
2018), os estímulos causados pelas condições climáticas na atividade cambial das plantas, 441
principalmente pela disponibilidade de água no ambiente, causam mudanças significativas nas 442
características da madeira e no crescimento do tronco (DREW et al., 2009, 2010; SETTE Jr, 443
2010). Em geral, o aumento da densidade básica da madeira é resultado de baixas condições 444
hídricas (IBANEZ et al., 2017). 445
Valores contrastantes de densidade básica podem ser encontrados em eucaliptos em 446
função da variação na largura da parede celular e do tamanho do vaso (DOWNES et al., 1997). 447
Plantas que crescem sob condições de menor disponibilidade hídrica, induzem a formação de 448
vasos de tamanho reduzido. Isso é uma estratégia da planta para maximizar a condutividade 449
hidráulica e assim, maior densidade básica é encontrada pela área reduzida do vaso. O 450
incremento na densidade básica também pode ser devido ao aumento da espessura da parede 451
celular ocasionada pelo acúmulo de macromoléculas de celulose nas paredes secundárias das 452
fibras (SETTE Jr. et al., 2016). 453
É importante destacar que existem casos em que alguns clones não sofrem alteração de 454
densidade básica em diferentes ambientes. Isso foi observado por Barbosa et al. ( 2019), 455
estudando clones de E. grandis x E. urophylla, aos 6 anos de idade, encontraram que a variação 456
de densidade básica foi baixa quando sobre influência das condições edafoclimáticas. Entretanto, 457
neste estudo, as diferenças entre os regimes de precipitação e temperatura eram muito baixas, 458
impossibilitando conclusões sobre ambientes realmente contrastantes. Por ser considerada uma 459
característica herdável, a densidade básica geralmente sofre modificações, primariamente, em 460
função da idade e depois pelas condições edafoclimáticas (TAN et al., 2018). 461
A densidade básica da madeira está associada à outras características das árvores 462
relacionadas ao seu uso final. Seu conhecimento pode ser utilizado como indicador de manejo e 463
51 conservação, possibilitando a escolha do material genético que confira qualidade aos produtos 464
finais, impulsionando potenciais usos da madeira (PADILHA; MARCO JR, 2018). 465
É evidente que diferentes materiais genéticos, mesmo ao serem implantados nos mesmos 466
ambientes apresentam divergências em suas respostas quanto aos valores de densidade básica e 467
incremento médio anual da madeira. Contudo, o IMA apresenta maior responsividade às 468
variáveis meteorológicas do que à densidade básica da madeira com base no perfil de 469
desempenho dos gráficos de superfície, sendo estas respostas importantes para fins práticos, 470
quando da escolha dos clones conforme suas respostas à produção volumétrica e de densidade 471
básica. 472
473
5. Conclusão
A precipitação, temperatura e o déficit de pressão de vapor máximo foram as variáveis 474
mais correlacionadas com as variáveis-resposta (DB e IMA). Por outro lado, não foi verificado 475
correlação entre as variáveis de produção e a CAD. 476
As variáveis ambientais (PPT, T, DPV e CAD) quando analisadas de forma conjunta 477
permitiram uma avaliação representativa do ambiente e indicaram diferentes relações com a DB 478
e o IMA. 479
A densidade básica e o incremento médio anual da madeira dos três clones de eucalipto 480
(E5 – E. urophylla; G7 – E. urophylla e P7 – E. urophylla x E. brassiana) expressaram respostas 481
diferentes às variáveis climáticas de temperatura e precipitação. Os clones E5 e G7 mostraram-se 482
mais sensíveis às variações climáticas nos diferentes sítios do que o clone P7. As respostas de 483
DB e IMA são clone-específicas e o IMA altera-se em maior proporção frente às variações 484
ambientais do que a DB. 485
Além disso, é importante destacar que o material genético ainda é muito jovem e a