ESTOQUES DE CARBONO DO SOLO E DA BIOMASSA VEGETAL NO DELTA DO PARNAÍBA-PI

Abstract

RESUMO:O conhecimento do solo e da vegetação é essencial para estudos relacionados à dinâmica dos ecossistemas e para atividades de planejamento em áreas protegidas. A região do Delta do Parnaíba, no Piauí, possui diversos estudos relacionados à fauna e flora, porém apresenta carência de informações sobre os solos e principalmente sobre a estocagem de carbono na biomassa vegetal, devido às dificuldades na execução das etapas de campo. Diante disso, modelos de previsão são essenciais, pois permitem amostrar áreas de difícil acesso nas etapas de campo. Logo, os objetivos deste trabalho foram: realizar um levantamento fitossociológico da vegetação do Delta do Parnaíba; quantificar e estimar a distribuição espacial da biomassa vegetal e quantificar o estoque de carbono da vegetação e; realizar a determinação do carbono orgânico e estoques de carbono do solo e estimá-los por três métodos de previsão. No capítulo I foram levantadas as espécies presentes, calculados o Índice de diversidade de Shannon (H’) e Índice de equabilidade de Pielou (J) e levantados a área basal, densidade, dominância, frequência, valor cultural e valor de importância delas. Observou-se 381 indivíduos, dos quais as espécies frequentes foram Copernicia prunifera e Rizhophora mangle. A maioria dos indivíduos amostrados pertence a classe diamétrica de 5,6 a 38,9 cm e altura de 1,75 a 5,3 m. Reportou-se H’= 2,47 e J= 0,78, indicando baixa diversidade e intermediária distribuição de indivíduos na área. No capítulo 2, foram coletados dados do diâmetro e altura dos indivíduos vegetais em 26 pontos, que foram utilizados em equações alométricas para calcular a biomassa vegetal e convertê-la em estoque de carbono. A distribuição espacial de biomassa foi estimada por sensoriamento remoto, onde extraiu-se e selecionou-se as variáveis espectrais de imagens do sensor OLI / Landsat 8, em três datas distintas e os modelos de predição determinados por regressão. Observou-se que a vegetação perenifólia de mangues obteve biomassa vegetal e estoque de carbono superiores às outras vegetações. Os modelos de previsão que forneceram as melhores estimativas de biomassa acima do solo foram os das datas de 12 de novembro de 2016 (EAM= 6,84; RMSE= 47,89 Mg.ha-1; R²=0,74) e 28 de novembro de 2016 (EAM= 9,63; RMSE= 34,67 Mg.ha-1; R²=0,60). No capítulo 3 foram coletadas amostras de solos e determinou-se as concentrações de carbono em sete profundidades e calculados os estoques de carbono de 0-30 e 0-100 cm. Avaliou-se a interação da vegetação com as variáveis do solo pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade. Em seguida foi realizado a predição da concentração de carbono de 0-10 cm (SOC) e estoques de carbono de 0-30 cm (CS30) e de 0-100 cm (CS100), utilizando-se de três métodos de previsão: regressão linear múltipla (MLR), krigagem ordinária (OK) e krigagem da regressão (RK). Os resultados mostraram que os solos sob a vegetação perenifólia de mangues obtiveram concentrações de carbono e estoques de carbono superiores, independente da profundidade. Na previsão do SOC, CS30 e CS100, o RK obteve o menor RMSE (5,54 g.kg-1, 11,70 Mg.ha-1 e 38,35 Mg.ha-1, respectivamente) e maior R2(0,97, 0,89, 0,95 respectivamente) sendo considerado um bom método de previsão para estas variáveis do solo.

ABSTRACT:Knowledge of soil and vegetation is essential for studies related to the dynamics of ecosystems and for planning activities in environmental protection areas. The region of the Parnaíba’s Delta, in Piauí, has several studies related to the fauna and flora, but lack of information about the soils and mainly about the carbon storage in the plant biomass, due to the difficulties in the execution of the field stages. Given this, forecasting models are essential, since they allow sampling areas of difficult access in the field stages. Therefore, the objectives of this work were: to carry out a phytosociological survey of the vegetation of the Parnaiba’s Delta-PI; quantify and estimate the spatial distribution of plant biomass and quantify the carbon stock of five types of vegetation; to perform the determination of soil organic carbon and soil carbon stocks under different vegetations and to estimate them by three prediction methods. In Chapter I the present species were measure, calculating the Shannon diversity index (H ') and Pielou equability index (J) and surveying the basal area, density, dominance, frequency, cultural value and importance value. There were 381 individuals, of which the common species were Copernicia prunifera and Rizhophora mangle. Most of the individuals sampled belong to the diameter class of 5.6 to 38.9 cm and height of 1.75 to 5.3 m. It was report H '= 2.47 and J = 0.78, indicating low diversity and intermediate distribution of individuals in the area, which added the other characteristics indicate a forest in a state of recovery. In Chapter 2, data on plant diameter and height were collect at 26 points, which were use in allometric equations to calculate plant biomass and convert it into carbon stock. The spatial distribution of biomass was estimate by remote sensing, in which the spectral variables of OLI / Landsat 8 sensor images were extract and selected at three different dates and the prediction models determined by regression. It was observe that the evergreen vegetation of mangroves obtained vegetal biomass and carbon stock higher than other vegetations. The prediction models that provided the best AGB estimates were the dates of November 12, 2016 (EAM = 6.84; RMSE = 47.89 Mg.ha-1; R2=0.74) and November 28, 2016 (EAM = 9, 63; RMSE = 34.67 Mg.ha-1; R2= 0.60). In Chapter 3 soil samples were collect and the carbon concentrations were determine at seven depths and the carbon stocks of 0-30 and 0-100 cm were calculated. The interaction of the vegetation with the soil variables was evaluate by the Tukey test at 5% probability. Then the carbon concentration of 0-10 cm (SOC) and carbon stocks of 0-30 cm (CS30) and 0-100 cm (CS100) were predicted using three prediction methods: regression linear (MLR), ordinary kriging (OK) and regression kriging (RK). The results showed that the soils under mangrove perennial vegetation obtained higher concentrations of carbon and carbon stocks, regardless of depth. In the prediction of the SCO, CS30 and CS100, the RK obtained the lowest RMSE (5.54 g.kg-1, 11.70 Mg.ha-1 and 38.35 Mg.ha-1, respectively) and greater R2 (0.97, 0.89, 0.95, respectively) being considered a good prediction method for these soil variables.