Une certaine persistance du pouvoir conservateur lors des élections du 17 juin 1842

1.1.1 Suficiência amostral

Partindo-se do conjunto de dados das parcelas das diferentes formações fitogeográficas, a suficiência amostral foi determinada pela curva espécie-área obtida por meio da aleatorização da entrada das parcelas, utilizando o procedimento bootstrap por permutação, proposto por Efron (1982). Esse procedimento cria curvas médias em intervalos de confiança empíricos de 95%. Assim, as curvas médias obtidas apresentam curvatura menor do que as curvas espécie-área usuais, que levam em conta a ordem de observação das parcelas, mostrando a falta de aleatoriedade na ocorrência das espécies, aparecendo patamares em que possíveis suficiências amostrais só são facilmente observadas nas curvas usuais. O procedimento utilizado (bootstrap por permutação) permite testar a hipótese de nulidade de ausência de efeito estrutural nos dados.

1.1.2 Análise multivariada

Existem diversas formas de classificação da vegetação e elas podem ser divididas em métodos subjetivos e objetivos. Neste trabalho, optou-se por utilizar o método objetivo TWINSPAN (Two Way Indicator Species Analysis), que é amplamente utilizado em estudos de vegetação desde seu desenvolvimento por Hill et al. (1975). Esse método de classificação é hierárquico, divisível, politético e fundamenta-se no refinamento progressivo de um único

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eixo obtido pelo método de ordenação de médias recíprocas (Reciprocal Averaging - RA). Nesse sentido, parte do princípio de que para cada grupo de amostras exista um grupo correspondente de espécies, chamadas indicadoras. Essas espécies são as que ocorrem com maior peso que as demais em apenas um dos lados da divisão. Espécies preferenciais são as que apresentam duas vezes mais chances de ocorrer em um lado da divisão que do outro (FELFILLI et al., 2007). Para considerar uma divisão significativa, o autovalor deverá ser maior que 0,3 e, quando ocorrerem divisões com autovalor inferior a 0,3, os dados serão homogêneos e as divisões da classificação não apresentarão significado ecológico e, nesse caso, poderão ser descartados (KENT e COKER, 1992).

Para Laven (1982) e Felfilli e Rezende (2003), uma forma de potencializar a interpretação dos dados da vegetação após a aplicação do método TWINSPAN é fazer uma Análise de Correspondência Retificada (Detrendend Correspondence Analyses - DCA).

Existem dois grupos principais de técnicas de ordenação: as análises diretas e as indiretas dos gradientes. Nas análises indiretas, as matrizes de dados, como, por exemplo, de vegetação e variáveis ambientais, são analisadas independentemente, com técnicas baseadas em distâncias e em autoanálises (DCA). Já nas análises diretas, como a Análise de Correspondência Canônica (CCA), as matrizes de dados são analisadas em conjunto (FELFILLI et al., 2007). Neste sentido, como método complementar para obter uma ordenação das parcelas e das espécies que melhor representam as diferentes formações fitogeográficas do Oeste do estado de Santa Catarina, foram realizadas DCAs com a mesma matriz de espécies utilizada no método TWINSPAN, sem a interferência das variáveis ambientais, como acontece na CCA (KENT e COKER, 1992).

No entanto, para facilitar e enriquecer a interpretação da DCA, foram selecionadas cinco variáveis ambientais (edáficas e topográficas), com alta correlação na CCA, como a saturação por bases (V);

) 0 , 7 ( . 100 pH CTC SB V = = _{+ + + + + +} + + + + + + + + + + + 3 2 2 2 2 ) ( )) ( .( 100 Al H Na K Mg Ca Na K Mg Ca

saturação por alumínio (m);

m= _{+ + + + +} + + + + + 2 3 2 3 ) ( . 100 Al Na K Mg Ca Al

drenagem, altitude e teores de Potássio (K+), de um total de 18 e de uma variável espacial (latitude). Após análises sucessivas de CCAs, foram gradativamente eliminadas as variáveis redundantes ou com baixa correlação (PALMER, 2005). Essas variáveis selecionadas pela

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CCA foram ajustadas como setas ao diagrama produzido pela DCA, para uma interpretação a

posteriori dos resultados da ordenação (SANTOS, 2009).

Para fazer a classificação pelo método TWINSPAN e a ordenação pela DCA e CCA, foi constituída uma matriz com as sessenta e cinco (65) espécies (colunas) que apresentaram dez ou mais indivíduos no conjunto das duzentas e trinta e quatro (234) parcelas (linhas) das nove nascentes avaliadas. Espécies menos abundantes foram eliminadas das análises porque apresentam menor contribuição na classificação e ordenação dos dados (MARCHANT, 2002; SOUZA et al., 2003; RODRIGUES et al., 2007).

Normalmente, as técnicas de ordenação necessitam da transformação ou padronização dos dados para evitar o efeito de arco ou “ferradura”. Com isso, para compensar os desvios causados por algumas parcelas com elevado número de indivíduos, os valores de abundância das espécies foram logaritmizados para realizar as análises da DCA e CCA (TER BRAAK, 1995). As análises de TWINSPAN, DCA e CCA foram todas processadas pelo programa Pc-

Ord for Windows versão 5.0 (MCCUNE e MEFFORD, 2006).

1.1.3 Similaridade florística

Para estudar a similaridade florística entre as formações fitogeográficas, foi construída uma matriz de presença e ausência das espécies nas parcelas. A partir dessa matriz, foi calculado o Índice de Similaridade de Jaccard (Ij). Este índice varia de 0 a 1, quanto mais próximo de 1, maior a similaridade florística (MUELLER-DOMBOIS e ELLENBERG, 1974).

  

   

Em que:

Ij = índice de similaridade de Jaccard;

A = número de espécies presentes no local A; B = número de espécies presentes no local B;

C = número de espécies presentes em ambos os locais (A e B).

Além disso, foi utilizado o Diagrama de Venn como forma ilustrativa para demonstrar as similaridades.

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0

80

120

0

100

200

Número de parcelas

N

úm

er

o

de

e

sp

éc

ie

s

2 RESULTADOS E DISCUSSÃO

A suficiência amostral foi calculada utilizando o procedimento bootstrap por permutação (EFRON, 1982) para gerar curvas não dependentes da ordem de entrada dos dados, a partir do conjunto das 234 parcelas. Como esse procedimento cria uma curva contínua, observou-se que após uma amostragem superior a 150 parcelas houve o acréscimo de poucas espécies, indicando que a amostragem foi suficiente para caracterizar a florística das nascentes estudadas (Figura 1).

Figura 1 - Curva de acumulação de espécies (linha contínua), intervalos de confiança empíricos de 95% (linhas tracejadas), no entorno de nascentes de três formações fitogeográficas no Oeste do estado de Santa Catarina (área amostral composta de 234 parcelas de 200 m2, totalizando 4,68 hectares).

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2.2 Composição Florística

Considerando o conjunto das nove nascentes (4,68 ha de área amostral) nas três formações fitogeográficas, foram encontradas 116 espécies arbóreas, 91 gêneros, 50 famílias, uma espécie não identificada e árvores mortas. Das 50 famílias, 10 apresentaram somente um ou dois indivíduos. Fabaceae, com 16 espécies, constitui a família mais numerosa, seguida de Myrtaceae (15), Lauraceae (9), Meliaceae (5) e Sapindaceae (5) (Tabela 1).

Em toda área de amostragem (4,68 ha), foram mensurados 7148 indivíduos. A família Sapindaceae foi a mais numerosa, com 1108 indivíduos (cinco espécies), seguida da Dicksoniaceae com 1097 indivíduos (uma espécie). Na sequência, aparecem a Lauraceae (801 indivíduos), Fabaceae (552), Rubiaceae (551), Salicaceae (480) e Myrtaceae (406). Em conjunto, essas sete famílias apresentaram 4995 indivíduos, correspondendo a 69,88% do total. A família Dicksoniaceae (Dicksonia sellowiana) representou 15,35% do total de indivíduos, e a Sapindaceae (cinco espécies) representou 15,50%. Os indivíduos da família Dicksoniaceae estão concentrados nas nascentes da Floresta Ombrófila Mista Superomontana (FOMS), e a família Sapindaceae possui a maioria de suas espécies com indivíduos distribuídos nas nascentes das três formações fitogeográficas (Tabela 1).

De acordo com a observação de Gentry (1988), a família Fabaceae tende a diminuir o número de espécies à medida que aumenta a altitude. Na Floresta Estacional Submontana (FES) aparece com 14 espécies, na Floresta Estacional Inferomontana (FEI), com 10 espécies e na FOMS, com apenas seis espécies.