Author(s): SALOMÃO, R. P.; SANTANA, A. C.; BRIENZA JUNIOR, S.

Summary: A identificação de espécies-chave que influenciam a ocorrência das demais espécies associadas é de fundamental importância para o sucesso da restauração florestal em áreas degradadas. Objetivou-se neste trabalho apresentar um índice fitossociológico e socioeconômico (IFSE), obtido por técnicas de análise fatorial, cujo modelo envolveu seis variáveis quantitativas (abundância, frequência, dominância, biomassa, valor comercial da madeira e quantidade de produtos florestais não madeireiros) e igual número de variáveis qualitativas, cuja variável dummy assumiu valor igual a 1 para aquelas espécies cujos maiores valores acumulados equivaleram a 50 % do total para cada uma das variáveis quantitativas analisadas. A amostra para o inventário florestal em 407 ha de floresta ombrófila densa foi composta por 80 parcelas de 0,25 ha (4,91 % de intensidade amostral) onde todos os indivíduos com diâmetro a 1,30 m do solo (DAP) ≥ 10 cm foram identificados e mensurados. Foram registrados 10.105 indivíduos, distribuídos em 493 espécies, abrangendo 58 famílias. As espécies foram ranqueadas através do índice proposto em três categorias de prioridade fitossociológica e socioeconômica (alta, média e baixa). A adequação da análise fatorial foi determinada pelos testes Bartlett e KMO. O teste de Bartlett avaliou a significância geral da matriz de correlação indicando que as correlações, em geral, são significantes ao nível de 1 % de probabilidade. O teste KMO, indicou que as variáveis estão correlacionadas e o modelo fatorial apresentou um nível muito bom de adequação aos dados. Estes resultados respaldaram o emprego da análise fatorial para a extração de fatores e a estimação dos escores fatoriais. Os resultados foram estatisticamente validados para a construção do IFSE e, 25 espécies foram selecionadas como prioritárias (espécies-chave). Recomendou-se a densidade de plantio para essas espécies florestais na recuperação de áreas degradadas na Amazônia.

Publication year: 2013

Types of publication: Journal article

Unit: Embrapa Eastern Amazon

Keywords: Análise multivariada, Código Florestal, Espécie-chave, Key species, Restauração florestal, Restauração variada, Selection of tree species, Seleção de espécies arbóreas