UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ
INSTITUTO DE ESTUDOS COSTEIROS
FACULDADE DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS
LICENCIATURA PLENA EM CIÊNCIAS BIOLÓGICAS
CAMPUS UNIVERSITÁRIO DE BRAGANÇA
HAMILTON BRITO DA SILVA
CÁLCULO DO RAIO DE INFLUÊNCIA DO MÉTODO KERNEL PARA A
REPRESENTAÇÃO E ANÁLISE ESPACIAL EM SISTEMAS DE
INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS: O EXEMPLO DO CARANGUEJO-UÇÁ
Ucides cordatus (Linnaeus, 1763), NO FURO GRANDE, BRAGANÇA-PA
BRAGANÇA-PARÁ
2011
HAMILTON BRITO DA SILVA
CÁLCULO DO RAIO DE INFLUÊNCIA DO MÉTODO KERNEL PARA A
REPRESENTAÇÃO E ANÁLISE ESPACIAL EM SISTEMAS DE
INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS: O EXEMPLO DO CARANGUEJO-UÇÁ
Ucides cordatus (Linnaeus, 1763), NO FURO GRANDE, BRAGANÇA-PA
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao
Colegiado do Curso de Licenciatura Plena e Ciências
Biológicas, da Universidade Federal do Pará, campus
de Bragança, como requisito final para a obtenção do
Grau de Licenciado Pleno em Ciências Biológicas.
Orientador: Prof. Dr. Marcus E. B. Fernandes.
BRAGANÇA-PARÁ
2011
HAMILTON BRITO DA SILVA
CÁLCULO DO RAIO DE INFLUÊNCIA DO MÉTODO KERNEL PARA A
REPRESENTAÇÃO E ANÁLISE ESPACIAL EM SISTEMAS DE
INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS: O EXEMPLO DO CARANGUEJO-UÇÁ
Ucides cordatus (Linnaeus, 1763), NO FURO GRANDE, BRAGANÇA-PA
BANCA EXAMINADORA:
___________________________________________
Prof. Dr. Marcus E. B. Fernandes. (Orientador)
Campus de Bragança, UFPA.
____________________________________________
Prof. Dr. Edson Jorge de Matos (Titular)
Campus de Bragança, UFPA.
____________________________________________
M.Sc. Ádria de Carvalho Freitas
Campus de Bragança, UFPA.
BRAGANÇA-PARÁ
2011
i
“A vida não é medida em minutos, mas sim em momentos.”
(Autor desconhecido)
Se queres ter um bom futuro, preserve o teu presente.
(Hamilton Brito)
ii
AGRADECIMENTOS
*Agradeço, primeiramente, aos meus pais, Maria Zuleide Brito da Silva e José Maria da
Silva, pelo apoio, tanto na área financeira, quanto por terem acreditado em minha
capacidade de seguir em frente com meu curso, assim como toda minha família, que
também me deu muita força.
*Ao meu orientador Prof. Dr. Marcus Emanuel Barroncas Fernandes, pelo apoio e ajuda
incomensurável na realização deste trabalho.
*Ao meu melhor amigo, Thiago Ezequiel Nasaré do Nascimento, que mesmo distante
sempre acreditou em mim, assim como pela sua amizade que foi, sem dúvida alguma,
fundamental na minha caminhada ao longo destes quatro anos de curso.
*À minha grande amiga, Renata Valéria Santana Raiol, pelo apoio e amizade, a qual
muitas vezes foi marcante em minha vida.
*Ao meu amigo Francisco Rodrigues da Conceição, pela ajuda na coleta das informações
no campo.
Muito obrigado a todos!!!.
iii
SUMÁRIO
EPÍGRAFE..................................................................................................................i
AGRADECIMENTOS...........................................................................................................ii
SUMÁRIO...................................................................................................................iii
RESUMO....................................................................................................................iv
ABSTRACT.................................................................................................................v
I-INTRODUÇÃO..........................................................................................................1
II-MATERIAIS E MÉTODOS.......................................................................................4
III-RESULTADOS E DISCUSSÕES............................................................................6
IV-CONCLUSÃO........................................................................................................14
V-REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.......................................................................14
iv
RESUMO
Entende-se por densidade, a quantidade de organismos (plantas, animais, etc.) por
unidade de área. Podemos calcular a densidade de inúmeras formas. Um método muito
usado para tal finalidade é o método Kernel, que procura calcular a quantidade de
organismos dentro de uma área, levando-se em consideração um determinado raio. Este
raio é denominado raio de influência e representa até onde uma planta ou animal, por
exemplo, consegue ter sua influência medida. Dependendo do raio de influência, a
representação espacial da densidade pode ser uma superfície muito descontínua (raio
pequeno) ou uma superfície muito amaciada (raio grande). Assim, este trabalho tem por
finalidade o desenvolvimento de um modelo matemático para o cálculo do raio de
influência. No cálculo, foram levados em consideração o tamanho da área amostral, e
depois foi definido um ângulo inerente à área de coleta. De posse do valor do raio
calculado pelo modelo, ouve a transformação do mesmo em valores de graus, e usado o
programa ArcGis 9.0, através do qual foram feitos os mapas de distribuição espacial da
densidade. É necessário observar que foram medidos alguns parâmetros importantes,
como a quantidade de tocas de caranguejos nas áreas amostrais, assim como alguns
atributos da vegetação (frequência relativa, densidade relativa, dominância relativa e
Valor de Importância). O modelo desenvolvido se mostrou bem próximo da situação real,
sendo este o motivo pelo qual ele foi usado no presente trabalho.
Palavras-chave: densidade, método Kernel, raio de influência.
1
I-INTRODUÇÃO
Densidade é a estimativa da quantidade de um organismo (planta, animal, etc.) por
unidade de área, Você pode calcular a densidade de coisas contáveis: objetos discretos
ou eventos (e.g., árvores, animais, epicentros de terremoto) e seus atributos (e.g., tipos
de árvores, quantidade de animais na área, magnitude dos terremotos) (UFES, [200-?]).
Existem variados métodos de se calcular a densidade de um organismo em uma
área, sendo o método mais sofisticado o método Kernel. Esse método usa uma função
bidimensional sobre os eventos considerados, compondo uma superfície cujo valor será
proporcional à intensidade de amostras por unidade de área. Esta função realiza uma
contagem de todos os pontos dentro de uma região de influência, ponderando-os pela
distância de cada um à localização de interesse, como mostrado na Figura 1(CAMARA &
CARVAHO, 2002).
Fig. 1: Estimados de intensidade de distribuição de pontos. Fonte:
CAMARA & CARVALHO (2002).
Câmara & Carvalho (2002), afirmam que se u1,...,um são localizações de n eventos
observados em uma região A e que u represente uma localização genérica cujo valor
queremos estimar, então o estimador de intensidade é computado a partir dos m eventos
{ui,...ui+m-1} contidos num raio de tamanho em torno de u e da distância d entre a posição
e a i-ésima amostra, a partir de funções cuja forma geral é:
Eq. (1)
Este estimador é chamado estimador Kernel (“Kernel estimator”) e seus
parâmetros básicos são: (a) um raio de influência (τ
) que define a vizinhança do ponto
a ser interpolado; (b) uma função de estimação com propriedades de suavização do
fenômeno. O “raio de influência” define a área centrada no ponto de estimação u que
2
indica quantos eventos ui contribuem para a estimativa da função intensidade λ. Em outras
palavras, esse raio indica até onde um evento biológico, no nosso caso, irá ter a sua
influência observada (CAMARA & CARVALHO, 2002). Quando afirmamos, por exemplo,
que uma parcela de 5x5 m tem um raio de influência de 12,5 m, isso significa que até 12,5
m do ponto central da parcela um determinado evento, por exemplo, o comportamento do
caranguejo-uçá, pode ser “observado”. Na prática, isso pode ser confirmado com medidas
ecológicas, como a contagem de caranguejos dentro do raio determinado (r=12,5 m).
O valor do raio de influência (em medida de comprimento) deve ser transformado
em medida de grau (1°→106,67 km), valor que será usado pelo programa ArcGis 9.0.
Este programa calcula a densidade de duas formas: cálculo de densidades
simples e cálculo de densidades Kernel. O método simples para criar uma superfície de
densidade usa uma área de pesquisa circular, ou vizinhança, para calcular valores de
célula. Em uma superfície de densidade, valores de célula individuais são calculados
dividindo o número de feições que caem dentro da área de pesquisa (observações) pelo
tamanho da área. O valor resultante é então atribuído à célula. Cada célula na superfície
é processada da mesma maneira. O método Kernel é uma maneira mais sofisticada para
calcular a densidade. Ao contrário do primeiro método, este último desenha a vizinhança
circular ao redor de cada ponto da amostra e não de cada célula (Figura 2).
Fig. 2. Diferença entre o cálculo da densidade através dos métodos:
a)Simples e b)Kernel, para determinado ponto. Fonte: UFES, [200-?].
Esse estimador de intensidade é muito útil para fornecer uma visão geral da
distribuição de eventos. A Figura 3 representa um exemplo gráfico da aplicação desse
estimador de intensidade para a distribuição espacial de caranguejos machos na Reserva
Extrativista (RESEX) de Maracanã, no município de Maracanã, Pará.
3
Fig.3: Distribuição espacial de caranguejos machos na
RESEX de Maracanã, Pará. Fonte: FREITAS (2011).
O método de Kernel é muito eficaz como estimador de densidade. No entanto, é
preciso que se tenha um raio de influência para que o mesmo calcule as densidades. A
intensidade da densidade também depende da intensidade dos eventos. Em relação a
este trabalho, mediram-se a densidade de caranguejo e sua associação com a vegetação
de mangue, no Furo Grande, Bragança-Pará.
Como afirma Câmara & Carvalho (2002), o resultado gráfico do Kernel depende
muito do raio de influência. Um raio muito pequeno irá gerar uma superfície muito
descontínua; se for grande demais, a superfície poderá ficar muito amaciada. Na
realidade, para que se tenha uma boa visualização, é necessário que se tenha um raio
característico para uma determinada área. No entanto, calcular esse raio não é tão fácil
assim.
Diante da importância do método Kernel como estimador de densidade, este
trabalho apresenta o desenvolvimento de um novo algoritmo matemático, através do qual
poderemos calcular o valor do raio de influência do método de Kernel, valor este que é
usado pelo programa ArcGis 9.0 para desenvolver uma visualização espacial da variação
da densidade em uma determinada área. Calcular este raio é muito importante, pois ele
descreve a extrapolação da área. Biologicamente falando, poderíamos pensar nesse raio
como sendo a maior distância em relação a um ponto que um organismo (planta, animal,
etc.) pode influenciar.
4
Além do desenvolvimento desse algoritmo, este trabalho também aborda a
associação entre vegetação do manguezal, no Furo Grande, Bragança – Pará com
caranguejo-uçá, Ucides cordatus, através da contagem de tocas dos caranguejos em
determinadas parcelas.
II-MATERIAL E MÉTODOS
II.1-ÁREA DE ESTUDO
A planície costeira bragantina, Nordeste do Pará, abrange a faixa costeira do
município de Bragança, região que se estende da ponta do Maiaú até a foz do rio Caeté,
perfazendo uma área de aproximadamente 1.570 km² (SOUZA FILHO, 1995). Esta região
possui uma linha costeira de aproximadamente 40 km, caracterizada pela presença de
rios, manguezais e planaltos rebaixados. O presente trabalho foi realizado no Furo
Grande, na península de Ajuruteua, próximo à cidade de Bragança (Figura 4). O
manguezal estudado localiza-se ao lado esquerdo da rodovia PA-458, que liga a cidade
de Bragança à vila de Ajuruteua (SEIXAS, 2006).
Fig. 4: Mapa mostrando a área de estudo na Península de Ajuruteua, Bragança-Pa.
Fonte: FERNANDES et al.(2007).
5
II.2-VEGETAÇÃO CARACTERÍSTICA
A flora típica dos manguezais nas Américas é composta por apenas 8 espécies
de árvores, isto se considerarmos o mangue-de-botão (Conocarpus erectus L.) como uma
das espécies típicas do manguezal. Na zona costeira da Amazônia brasileira, três
gêneros formam a paisagem dos manguezais (Rhizophora, Avicennia e Laguncularia).
Essas plantas apresentam alta adaptabilidade e ampla distribuição regional, além de um
consórcio com mais de 100 espécies de plantas típicas de ecossistemas adjacentes (ex.
terra-firme, várzea-de-maré, igapó, campo etc.), principalmente por serem comuns às
chamadas zonas de contato entre esses ambientes (FERNANDES & OLIVEIRA, 2008).
As espécies características de mangue que ocorrem na área de estudo do Furo
Grande são Rhizophora mangle (L.) (Rhizophoraceae)(mangue vermelho) e Avicennia
germinans (L.) Stearn 1958 (Avicenniaceae) (mangue preto ou siriúba), que ocupam a
maior parte da área de estudo. Há ocorrência de Laguncularia racemosa (L.) Gaertn f.
(Combretaceae)(mangue
branco
ou
tinteira),
observada
apenas
na
borda
da
floresta(SEIXAS, 2006), sendo que não foram encontrados exemplares deste tipo vegetal
nas parcelas estudadas.
II.3- PROCEDIMENTOS
Na área de estudo, foi aberta uma parcela maior de 115 x 115 m. Dentro desta,
distribuíram-se 5subparcelas, cada uma de 5 x 5 m, entre os pontos de localização
00°50'19,4" S e 46°38'24,5"W. Para a coleta, essas parcelas foram abertas em intervalos,
levando-se em consideração três raios de influência diferentes: 6 m, 12,5 m) e 25 m
(Figura 5).
6
Fig. 5:Desenho amostral utilizado para caranguejo e vegetação.(a) Raio de influência r=6 m;
(b)Raio de influência r=12,5 m; (c) Raio de influência r=25 m
Dentro de cada parcela, contou-se o número de tocas de caranguejo-uçá, bem
como tomou-se as medidas da altura total e do CAP (circunferência à altura do peito, 1,30
m do chão), das árvores encontradas nas respectivas parcelas. As árvores foram
identificadas em nível de espécie. Posteriormente, estimou-se alguns parâmetros
estruturais, como: DAP (diâmetro à altura do peito), densidade relativa (De=número de
indivíduos por parcela), frequência relativa (Fe=presença/ausência de cada espécie nas
-5
parcelas), dominância relativa (Do=área basal de cada espécie por parcela=7,854.10 .
(DAP)2 ) e Valor de Importância (VI=De+Fe+Do).
II.4- ANÁLISE DE DADOS
Os dados brutos foram testados quanto à normalidade através do teste de
Lilliefors. Os dados com distribuição normal foram testados através da análise de
7
variância (ANOVA-dois fatores), no intuito de avaliar a variação dos parâmetros
estruturais da vegetação (altura total, DAP e VI).As análises foram realizadas usando o
pacote estatístico BioEstat 5.0.
III-RESULTADOS E DISCUSSÕES
III.1- CÁLCULO DO RAIO DE INFLUÊNCIA DE UMA ÁREA
O retângulo abaixo tem uma área dada por A=a.b (a e b em metros).Considerando
um ângulo γ=
(média geométrica entre
), é possível calcular um índice r
(chamado raio de influência da área), tal que r está diretamente relacionado à área A e ao
ângulo γ, gerando-se a equação (2):
Eq.(2)
Onde:
*A= área do retângulo.
*1m-1= índice de correção. Este índice de correção foi acrescentado à fórmula em
virtude da expressão
ser adimensional.
Com base nesse modelo matemático, podemos calcular o raio de influência de
uma área, sendo que este valor é usado para se calcular a intensidade da densidade de
um evento. Vejamos o exemplo abaixo:
5m
5m
8
Solução:
Como se trata de um quadrado (a=b) sabe-se que
=45º. Assim, γ=
= 45º. O
índice de área é dado por:
r= 5.5.
r= 25.
. 1m-1
.1m-1
r=25. =12,5 m
O valor obtido (r=12,5 m) é então considerado o raio de influência ideal para uma
parcela de 5x5 m. Isto representa a maior extensão até onde o evento ainda pode ser
observado, considerando o fato de que a intensidade deve diminuir à medida que os
registros se afastam do centro da parcela, onde o evento foi originalmente registrado.
No caso de utilização do programa ArcGis 9.0, transforma-se o valor do raio
estimado em graus, utilizando-se uma regra de três simples.
Os graus obtidos (0,00012°) tem a função de representar pelo programa ArcGis
9.0 a intensidade do evento até o limite do valor do raio de influência.
Este modelo também pode ser utilizado para diferentes tipos de áreas, como
aquelas em forma de retângulos. No caso de um retângulo, o cálculo é realizado de forma
semelhante, como mostra o exemplo abaixo.
Solução:
A=3.4=12 m2
=arc sen =36,87º
=90- =90-36,87°=53,13º
γ=
r= A.
r= 12.
=
44,26º
. 1m-1
. 1m-1
9
r= 12.
.1
r 6 m.
III.2-CARANGUEJO-UÇÁ (Ucides cordatus)
A Tabela 1 mostra a quantidade de tocas em cada parcela, de acordo com o raio
de influência pré-estabelecidos (r=6 m, r=12,5 m e r=25 m), no intuito de mostrar as
diferenças de resultados de densidade entre o raio ideal (estimado através do algoritmo
gerado no presente estudo) e raios de menor e maior valores. A distribuição que
apresentou a maior quantidade de tocas foi aquela gerada pelo raio de influência ideal de
r=12,5 m, com exceção da parcela 2, cujo valor ficou abaixo dos valores encontrados no
mesmo raio. Isso ocorreu porque esta parcela se encontrava em um ambiente de córrego.
As parcelas de raio 25 m, apresentaram os menores valores. As parcelas de raio 6 m,
mostraram resultados inferiores aos da parcela do raio ideal, excetuando-se a parcela 2,
que mostrou resultado acima da parcela correspondente no raio ideal.
Tabela 1: Quantidade de tocas por parcela, de acordo com raio de influência r.
Parcela
r= 6 m
r=12,5 m
r=25 m
1
60
90
30
2
50
40
60
3
40
60
50
4
45
58
36
5
42
60
40
III.3- VEGETAÇÃO ARBÓREA DE MANGUEZAL
Para cada parcela também foram medidos alguns parâmetros estruturais das
espécies arbóreas de mangue (RH=Rhizophora mangle e AV=Avicennia germinans)
encontradas nas parcelas (Tabelas 2, 3 e 4) de acordo com o raio de influência r. A
Tabela 2 mostra que A. germinans teve maior VI em todas as parcelas, considerando-se
o raio de influência de 6 m. Ela também apresentou a maior densidade relativa.
10
Tabela 2: Parâmetros estruturais das árvores encontradas nas parcelas, tendo um raio de
influência r=6 m. RH= Rhizophora mangle e AV=Avicennia germinans.
Parcela
Tipo de
Altura (m)
DAP (cm)
Fe (%)
De (%)
Do (%)
VI
RH
16,5 2,1
19,108 4,2
50
33,4
47,5
130,9
AV
15,75 4,3
20,303 5
50
66,6
52,5
169,1
RH
11,15 0,7
15,924 2,2
50
25
52,6
127,6
AV
13,5 5,2
15,127 6
50
75
47,4
172,4
RH
10 0
14,013 1,8
50
40
43
133
AV
7 1,7
16,115 8
50
60
57
167
RH
8,3 3,7
12,930 6,1
50
37,5
23,6
111,1
AV
11,4 2,8
23,121 5,3
50
62,5
76,4
188,9
RH
5 0
7,006 0
50
16,7
13
79,7
AV
10,6 2,5
18,471 6,8
50
83,3
87
220,3
vegetação
1
2
3
4
5
Considerando-se o raio de influência de 12,5 m, A. germinans também teve o
maior VI, exceto na parcela 5, onde R. mangle teve maior VI. Nas parcelas 3 e 5, tanto A.
germinans quanto R. mangle tiveram a mesma densidade (Tabela 3).
Tabela 3: Parâmetros estruturais das árvores encontradas nas parcelas, tendo um raio de
influência r=12,5 m. RH= Rhizophora mangle e AV=Avicennia germinans.
Parcela
Tipo de
Altura (m)
DAP (cm)
Fe(%)
De (%)
Do (%)
VI
RH
22 2,8
18,312 4
50
22,3
48,2
120,5
AV
21,4 4,4
18,885 6
50
77,7
51,8
179,5
RH
13,5 2,1
14,650 1,8
50
28,6
32,7
111,3
AV
11,8 6
21,019 9,1
50
71,4
63,3
187,7
RH
10 1
11,656 6
50
50
32,3
132,3
AV
11 3,6
16,975 0
50
50
67,7
167,7
RH
11,5 0,7
30,255 2,2
50
33,4
54,1
137,5
AV
9 2,5
27,886 8
50
66,6
45,9
163,5
RH
9,75 1,7
19,108 3,1
50
50
61,7
161,7
AV
15,75 1,5
15,287 3,4
50
50
38,3
138,3
vegetação
1
2
3
4
5
11
A Tabela 4 mostra que, na maioria das parcelas, R. mangle teve o maior valor
de VI, exceto na parcela 5 onde A. germinans apresentou o maior valor de VI. Mesmo
assim, a diferença não foi grande entre os dois gêneros em função do raio de 25 m ter
alcançado o bosque quase monoespecífico de R. mangle, o que ocasionou essa inversão
dos valores de VI.
Tabela 4: Parâmetros estruturais das árvores encontradas nas parcelas, tendo um raio de
influência r=25 m. RH= Rhizophora mangle e AV=Avicennia germinans.
Parcela
Tipo de
Altura (m)
DAP (cm)
Fe (%)
De (%)
Do (%)
VI
RH
14,8 5,1
16,624 5,9
50
62,5
47
159,7
AV
17,6 2,5
17,930 3,7
50
37,5
53
140,3
RH
8 2
15,701 1,9
50
50
52,7
152,7
AV
12,3 2,3
14,841 3,6
50
50
47,3
147,3
RH
17,5 3,5
19,745 1,3
50
50
56,3
156,3
AV
15 4,2
17,516 11,2
50
50
43,7
143,7
RH
11,5 4,2
12,341 2,8
50
66,7
38,7
155,4
AV
20 5,6
15,605 7,2
50
33,3
61,3
144,6
RH
14,5 4,9
16,561 3,6
50
40
59,6
149,6
AV
10,6 2,3
13,885 3,6
50
60
40,5
150,4
vegetação
1
2
3
4
5
A Tabela 5 mostra que atributos estruturais altura total, DAP e VI das espécies
vegetais não apresentaram diferenças significativas quando os valores dos raios foram
comparados entre si, ou seja, não houve variação desses atributos em relação aos raios
utilizados, exceto quando comparados os raios em relação à altura total da vegetação,
cujo valor foi significativo (p<0,05).
12
Tabela 5: Valores estatísticos da ANOVA, em relação à altura das
árvores, o DAP e o VI, em relação ao raio de influência (n.s.=não
significativo; *=p<0,05). DAP=Diâmetro à Altura do Peito; VI= Valor
de Importância; F=valor do teste F; QM = Quadrado Médio e
P=nível de significância.
F
QM
P
Espécies vegetais
8,78
2,24
0,09 n.s.
Raios (6 – 12,5 e 25 m)
22,98
5,87
0,04 *
Espécies vegetais
1,64
5,61
0,32 n.s.
Raios (6 – 12,5 e 25 m)
2,08
7,09
0,32 n.s.
Espécies vegetais
1,92
1419,26
0,30 n.s.
0
0
0,99 n.s.
Altura
DAP
VI
Raios (6 – 12,5 e 25 m)
.
A representação espacial do número de tocas do caranguejo-uçá encontrado
através do método de Kernel, em função dos três raios de influência considerados,
mostrou maior densidade na parcela 1, do raio de influência r=12,5m e a menor
densidade foi encontrada na parcela , do raio r=25m (Figura 6).
Fig. 6. Representação espacial da densidade de tocas do caranguejo-uçá
através do método Kernel utilizando os raios: a)r=6m; b)r=12,5 m; c)r=25m.
13
A maior dominância de A. germinans foi encontrada na parcela 4, do raio de 12,5
m e a menor foi na parcela 5, do raio de 25 m (Figura 7). Em geral, o maior raio (25 m)
apresentou a menor densidade.
Fig.7. Dominância espacial de A. germinans nos raios: a)r=6m; b)r=12,5m;
c)r=25m.
Em relação à vegetação representada pelo gênero R. mangle, a maior densidade
foi registrada na parcela 4, do raio r=12,5 m e a menor foi na parcela 5, do raio r=6 m
(Figura 8).
Fig.8. Dominância de Rhizophora mangle nos raios: a)r=6m; b)r=12,5m; c)r=25m.
14
Quando o raio de influência de 12,5 m (considerado o raio ideal para uma parcela
de 5 x 5 m) foi usado, os valores de densidades encontrados foram os maiores tanto para
os caranguejos quanto para a vegetação, representada por A. germinans. Dessa forma, o
raio ideal parece melhor representar a distribuição espacial do evento analisado.
De acordo com Seixas et al. (2006), A. germinans apresenta o maior Valor de
Importância (VI) para o Furo Grande, sendo este resultado corroborado pelo presente
estudo, principalmente pelos resultados obtidos através das parcelas dos raios de 6 m e
de 12,5 m (Tabelas 2 e 3).
Embora apresentem uma paisagem relativamente homogênea, as florestas de
mangue formam manchas de vegetação bastante diferenciadas entre si (FERNANDES
&OLIVEIRA, 2008). Dessa forma, é importante ressaltar que os resultados do
experimento do presente estudo mostraram que os diversos tamanhos de raios podem
detectar uma ampla distribuição espacial das espécies, cuja variação é responsável pela
formação dessas manchas na paisagem, sendo o raio ideal estimado pelo algoritmo aqui
apresentado, a distância mais representativa do evento a ser estudado.
IV-CONCLUSÃO
O presente estudo mostrou que os diversos tamanhos de raios podem detectar
uma ampla distribuição espacial das espécies. O raio considerado ideal (r=12,5 m)
parece melhor representar a distribuição espacial do evento analisado, sendo que
quando ele foi usado, foram registradas as maiores densidades, tanto para a distribuição
das tocas dos caranguejos, quanto para o Valor de Importância de cada espécie
botânica. Em geral, Avicennia germinans apresentou o maior VI em quase todas as
parcelas, havendo uma associação entre a distribuição espacial da vegetação e a do
caranguejo-uçá.
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