Relações da estrutura do dossel com variáveis de cobertura do solo em áreas degradadas de Santa Catarina: subsídios para a restauração florestal

Abstract

O presente estudo investiga a relação entre a estrutura do dossel (medida pela abertura de dossel - AD e índice de área foliar - IAF, utilizando métodos Fisheye e Pixpro-Alto) e variáveis ecológicas em áreas degradadas da Mata Atlântica em Santa Catarina. O objetivo é facilitar a identificação dos estágios sucessionais e de degradação através da análise das relações entre a estrutura do dossel, a cobertura vegetal (estratos arbóreo e herbáceo) e a biomassa da serrapilheira. Os resultados indicam uma relação negativa significativa entre AD e IAF, sugerindo que áreas com maior abertura de dossel possuem menor densidade foliar. Além disso, o método Pixpro-Alto demonstrou ser mais eficiente na captura dessas relações. Observou-se uma correlação positiva entre IAF e a cobertura visual do estrato arbóreo, implicando que uma maior biomassa foliar está associada a uma percepção visual mais intensa da cobertura vegetal. No estrato herbáceo, a AD correlacionou-se positivamente com a cobertura visual, enquanto o IAF mostrou relação negativa, indicando que uma maior densidade foliar no dossel superior limita o desenvolvimento da vegetação de sub-bosque. A análise da serrapilheira revelou que a AD está negativamente correlacionada com a biomassa, enquanto o IAF apresentou correlação positiva, sugerindo que uma maior densidade foliar favorece o acúmulo de serrapilheira. Os dados também indicaram que a profundidade da serrapilheira correlacionou-se positivamente com a AD, sugerindo que áreas com maior abertura de dossel têm, em média, uma maior profundidade de serrapilheira. Este estudo destaca a importância da integração de métodos visuais e quantitativos para uma avaliação abrangente da estrutura do dossel e suas implicações na restauração ecológica. A complexidade das interações entre as variáveis analisadas ressalta a necessidade de considerar múltiplos fatores no desenvolvimento de estratégias eficazes de manejo e restauração. Os valores de R² relativamente baixos sugerem que outros fatores não mensurados influenciam os resultados.

Abstract: This study investigates the relationship between canopy structure (measured by canopy openness - CO and leaf area index - LAI, using Fisheye and Pixpro-High methods) and ecological variables in degraded areas of the Atlantic Forest in Santa Catarina. The aim is to facilitate the identification of successional stages and degradation through the analysis of the relationships between canopy structure, vegetation cover (tree and herbaceous strata), and litter biomass. The results indicate a significant negative relationship between CO and LAI, suggesting that areas with greater canopy openness have lower leaf density. Additionally, the Pixpro-High method proved to be more efficient in capturing these relationships. A positive correlation was observed between LAI and the visual cover of the tree strata, implying that greater leaf biomass is associated with a more intense visual perception of vegetation cover. In the herbaceous strata, CO correlated positively with visual cover, while LAI showed a negative relationship, indicating that higher leaf density in the upper canopy limits the development of understory vegetation. The analysis of litter revealed that CO is negatively correlated with biomass, while LAI exhibited a positive correlation, suggesting that greater leaf density promotes litter accumulation. Data also indicated that litter depth positively correlated with CO, suggesting that areas with greater canopy openness have, on average, a greater depth of litter. This study highlights the importance of integrating visual and quantitative methods for a comprehensive assessment of canopy structure and its implications for ecological restoration. The complexity of the interactions among the analyzed variables underscores the need to consider multiple factors in the development of effective management and restoration strategies. The relatively low R² values suggest that other unmeasured factors influence the results.