ESTOQUE DE CARBONO NOS SOLOS E NA VEGETAÇÃO DE MANGUE NA ÁREA DE PROTEÇÃO AMBIENTAL (APA) DELTA DO PARNAÍBA

Abstract

RESUMO: Os ecossistemas costeiros, em especial as ·reas de mangue, s„o considerados ambientes com grande potencial para estocagem de carbono, os conhecidos blue carbon. Com o aumento dos nÌveis de carbono na atmosfera, tornou-se necess·rio compreender a capacidade desses ecossistemas em armazenar esse carbono. Diante disso, este trabalho teve como objetivo geral mapear os estoques de carbono presente nos solos e na biomassa vegetal dos manguezais da £rea de ProteÁ„o Ambiental Delta do ParnaÌba (APA DPHB) e como objetivos especÌficos: Realizar um levantamento fitossociolÛgico das espÈcies vegetais existentes no ecossistema de mangue da APA DPHB; Estimar a biomassa vegetal acima do solo (AGB) presente nos manguezais da APA DPHB; Estimar o estoque de carbono org‚nico total presente nos solos de mangue da APA DPHB; Mapear o estoque de carbono existente na biomassa vegetal e no solo a partir de dados do sensoriamento remoto e uso de Machine Learning. Para isso, foram instaladas 27 parcelas de 200 m2, onde, atravÈs da sua delimitaÁ„o, foi possÌvel coletar dados de altura e circunferÍncia a altura do peito de cada indivÌduo, considerando indivÌduos mortos e vivos. A identificaÁ„o da diversidade das espÈcies de mangue, foi realizada atravÈs do estudo fitossociolÛgico, por meio da identificação do índice de diversidade de Shannon (H’), índice de Simpson (S’) e Equabilidade de Pielou (J). Para o c·lculo da biomassa foram utilizadas equaÁıes alomÈtricas e sua distribuiÁ„o espacial foi mapeada por sensoriamento remoto, utilizando as bandas espectrais e Ìndices de vegetaÁ„o derivados de imagens dos satÈlites Landsat 8-9/OLI e Sentinel-2/MSI e o uso de aprendizado de m·quina, onde foram

testados v·rios modelos de prediÁ„o (Random Forest -RF, Xgboost-XGB, Regress„o Linear M ̇ltipla- RLM, Cubist-CB, Earth-ET e Support vector machine – SVM (Linear, Radial e Polinomial). A

estimativa dos estoques totais de carbono org‚nico no solo (EstCOT) foi realizada atravÈs de metodologia similar ‡ da AGB, porÈm utilizando apenas os modelos de prediÁ„o (RF, XGB e RLM) e levando em consideraÁ„o que as amostras de solos foram coletadas nos intervalos de 0-10, 10-20, 20- 30,30-50 e 50-100 cm. Em seguida, foi determinado as concentraÁıes de carbono atravÈs de an·lises, para ser calculados os EstCOT e estimados atravÈs de modelos. Com isso, para a ·rea de estudo, foram inventariados 649 indivÌduos, dos quais, 626 s„o pertencentes as espÈcies de mangue: Laguncularia racemosa (L.); Conocarpus erectus L., Avicennia germinans e Avicennia schaueriana. Estas duas ̇ltimas espÈcies, n„o foram diferenciadas atravÈs de estudo taxonÙmico e, no entanto, foram consideradas somente como do gÍnero Avicennia spp. Da mesma forma ocorreu com as espÈcies do gÍnero Rhizophora spp. inventariadas. TambÈm foram encontradas 4 espÈcies do tipo: Indigofera sp; Mauritia flexuosa L., Euterpe oleracea Mart. e Genipa americana L. totalizando 23 indivÌduos, sendo a espÈcie R. mangle a que apresentou o maior valor de import‚ncia e valor de cobertura, maior domin‚ncia, densidade, frequÍncia e maior n ̇mero de indivÌduos, seguida das espÈcies do gÍnero Avicennia spp. O maior n ̇mero de indivÌduos foi registrado nas primeiras classes de di‚metro (2,86 – 14,86 cm), o índice de Shannon (H’) foi de 1,27 nats.ind-1, a equabilidade de Pielou foi 0,61 e o Ìndice de Simpson foi de 0,62. Esses valores indicaram uma baixa diversidade, porÈm uma domin‚ncia da espÈcie do gÍnero Rizophora spp. Essa espÈcie tambÈm obteve a maior quantificaÁ„o de biomassa

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vegetal apresentando 790 Mg ha-

1 e o modelo que melhor ajustou a prediÁ„o aos dados de AGB foi o XGB nos dois sensores (MSI e OLI), onde o perÌodo seco foi o que apresentou melhor ajuste, com R2= 0,93, RMSE = 66,74 Mg ha-1 e MAE de 49,42 Mg ha-1. Os EstCOT encontrados na APA variaram de 70,9Mg ha-1 a 502,90 Mg ha-1

. O modelo XGB tambÈm apresentou o melhor desempenho geral nos dois sensores (MSI e OLI) com o menor RMSE (36,45 Mg ha-1 e 36,61 Mg ha-1, respectivamente), o menor MAE (27 Mg ha-1 e 29,57 Mg ha -1) e um R2 consistente de 0,88 indicando que seu uso depende da escala final que se deseja. O modelo RF tambÈm teve um ajuste considerado elevado pela literatura. Dessa forma, acredita-se que os dados encontrados para a estimativa da biomassa e os estoques de carbono no solo da APA DPHB contribuem como base para evitar a degradaÁ„o e s„o importantes para compreender melhor o ciclo global do carbono, a sustentabilidade dos ecossistemas de mangue, bem como disseminar o uso de ferramentas que auxiliam de forma efetiva na estimativa, contribuindo com uma aÁ„o contra a mudanÁa global do clima, conforme o ODS 13 proposto na Agenda 2030. AlÈm disso, o levantamento do sequestro de carbono nos mangues do Delta do ParnaÌba È importante para o planejamento local e para o desenvolvimento de trabalho nesta ·rea, tendo em vista a limitaÁ„o de literatura relacionadas a essa tem·tica, pois o estudo dos estoques de carbono nos solos e vegetaÁıes de ambientes litor‚neos do Brasil ainda s„o escassos. ABSTRACT: Coastal ecosystems, especially mangrove areas, are considered environments with great potential for carbon storage, the so-called blue carbon. With the increase in carbon levels in the atmosphere, it has become necessary to understand the capacity of these ecosystems to store this carbon. Therefore, this work had as its general objective to map the carbon stocks present in the soils and plant biomass of the mangroves of the Delta do ParnaÌba Environmental Protection Area (APA DPHB) and as specific objectives: Carry out a phytosociological survey of the plant species existing in the mangrove ecosystem of the DPHB APA; Estimate the above-ground plant biomass (AGB) present in the mangroves of the DPHB APA; Estimate the total organic carbon stock present in the mangrove soils of the DPHB APA; Map the carbon stock existing in the plant biomass and not only from remote sensing data and use of Machine Learning. For this purpose, 27 plots of 200 m2 were installed, where through their delimitation it was possible to collect data on height and circumference at breast height of each individual, considering dead and alive individuals. The identification of the diversity of mangrove species was carried out through the phytosociological study, by identifying the Shannon diversity index (H'), Simpson index (S') and Pielou Equability (J). Allometric equations were used to calculate the biomass and its spatial distribution was mapped by remote sensing, using the spectral bands and vegetation indices derived from images of the Landsat 8-9/OLI and Sentinel-2/MSI satellites and the use of machine learning, where several prediction models were tested (Random forest, Xgboost, Multiple Linear Regression, Cubist, Earth and Support vector machine (Linear, Radial and Polynomial). The estimate of total organic carbon stocks in the soil (EstCOT) was conducted using a methodology similar to that of AGB, but utilizing only prediction models (RF, XGB, and RLM) and taking into account that the soil samples were collected at intervals of 0-10, 10-20, 20-30, 30-50, and 50-100 cm. Subsequently, carbon concentrations were determined through analyses, in order to calculate the EstCOT and estimate them using models. In the study area, 649 individuals were inventoried, of which 626 belonged to mangrove species: Laguncularia racemosa (L.), Conocarpus erectus L., Avicennia germinans, and Avicennia schaueriana. The latter two species were not distinguished through taxonomic analysis and were therefore considered only at the genus level as Avicennia spp. The same approach was applied to species of the genus Rhizophora spp. Additionally, four other species were identified: Indigofera sp., Mauritia flexuosa L., Euterpe oleracea Mart., and Genipa americana L., totaling 23 individuals. Among these, Rhizophora mangle presented the highest importance value and coverage value, as well as the greatest dominance, density, frequency, and number of individuals, followed by species from the Avicennia spp. genus.The greatest number of individuals was recorded in the smallest diameter classes (2.86 – 14.86 cm). The Shannon diversity index (H’) was 1.27 nats.ind−1, Pielou’s evenness was 0.61, and the Simpson index was 0.62. These values indicate low diversity but a clear dominance of species from the Rhizophora spp. genus. This genus also recorded the highest aboveground biomass (AGB), with 790 Mg ha−1. The model that best fitted the AGB prediction data was the XGB model using both sensors (MSI and OLI), with the dry season yielding the best performance (R2 = 0.93, RMSE = 66.74 Mg ha−1, and MAE = 49.42 Mg ha−1). The estimated total organic carbon stocks (EstCOT) in the Environmental Protection Area (EPA) ranged from 70.9 Mg ha−1 to 502.90 Mg ha−1.The XGB model also presented the best overall performance in both sensors (MSI and OLI) with the lowest RMSE (36.45 Mg ha-1 and 36.61 Mg ha-1, respectively), the lowest MAE (27 Mg ha-1 and 29.57 Mg ha -1) and a consistent R2 of 0.88, which leads us to believe that its use depends on the final scale desired. The RF

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model also had a fit considered high in the literature. Thus, it is believed that the data found for the estimation of biomass and carbon stocks in the soil of the DPHB APA contribute as a basis for avoiding degradation and are important for better understanding the global carbon cycle, the sustainability of mangrove ecosystems, as well as disseminating the use of tools that effectively assist in the estimation, contributing to an action against global climate change, according to SDG 13 proposed in the 2030 Agenda. In addition, the survey of carbon sequestration in the mangroves of the ParnaÌba Delta is important for local planning and for the development of work in this area, given the limited literature related to this topic, since the study of carbon stocks in the soils and vegetation of coastal environments in Brazil is still scarce.