Tendências Passadas do Clima em Trás-os-Montes na Predição de Impactos Futuros
na Fixação de Carbono de Povoamentos Mistos de Quercus pyrenaica e Pinus
pinaster
Introdução
O presente trabalho enquadra-se na recente preocupação e crescente discussão
existente na Comunidade Cientifica Internacional sobre as mudanças do clima,
bem como o papel das florestas na mitigação destas mudanças. A discussão
internacional sobre as mudanças climáticas, começou com a Convenção das Nações
Unidas. No final deste encontro foi elaborado um Protocolo pelos Países
intervenientes. O Protocolo de Quioto iniciou-se a 14 de Dezembro de 1997, na
cidade de Quioto, Japão. Este Protocolo foi elaborado na Convenção-Quadro das
Nações Unidas sobre a Mudança do Clima. Um dos principais papéis desempenhados
pela floresta, com grande relevância face aos pressupostos estipulados pelo
Protocolo de Quioto, é a fixação de carbono. À escala global, as florestas
poderão constituir um reservatório de carbono atmosférico importante, pois a
vegetação através da fotossíntese, tem a capacidade de fixar dióxido de carbono
(CO2) (Emmanuel e Killough, 1984) e constituir uma importante variável no
balanço global de carbono. Em ambientes com concentrações elevadas de CO2, a
intensidade das trocas gasosas ao nível das folhas varia substancialmente, com
um aumento significativo da taxa fotossintética. No entanto, não há certezas
acerca da magnitude das mudanças, especialmente em árvores adultas, nem se sabe
se com estas mudanças as plantas virão a tolerar aumentos de CO2, e tornar-se
plantas aclimatadas, nem em que medida os aumentos podem ser apoiados pela
disponibilidade de nutrientes (Agren et al., 1991). Os maiores reservatórios de
carbono no planeta são os oceanos e as florestas. As florestas têm uma enorme
capacidade no armazenamento de carbono atmosférico e armazenam o carbono, não
só nas árvores que compõem o povoamento florestal, como no solo e na vegetação
arbustiva e herbácea que compõe o povoamento. O clima (em particular a
temperatura e a precipitação), determina o crescimento e sobrevivência das
plantas, assim como a sua distribuição geográfica. A variação sazonal destas
variáveis é de especial importância em climas de influência mediterrânica como
é, em parte, o de Portugal Continental. Durante o período das chuvas ' Inverno
e início da Primavera ' a baixa temperatura constitui uma forte limitação à
produtividade vegetal; em contrapartida, quando a temperatura é mais elevada, a
baixa precipitação induz um período de secura que limita a produtividade. A
tolerância das espécies florestais a condições climáticas adversas depende do
seu potencial genético de adaptação, variando de espécie para espécie (Santos,
2006). A influência do clima na floresta não pode ser reduzida ao efeito da
variação da temperatura média ou da precipitação; também se pode fazer sentir
pela ocorrência de fenómenos extremos, como tempestades, vagas de frio ou de
calor. As mudanças climáticas irão também ter impacto na ocupação florestal em
Portugal, dado que o aumento de temperatura e as alterações na distribuição da
precipitação ao longo do ano são mais desfavoráveis para as folhosas do que
para o pinhal e montados (Gavilán e Fernandez, in González, 1997). O aumento da
temperatura provoca um incremento na respiração das plantas e do solo e o
aumento de concentração de CO2 na atmosfera favorece a fotossíntese. Apesar
deste último efeito, prevê-se (Santos, 2001) que a Produtividade Primária
Líquida em Portugal continental até 2100 irá ter um pequeno aumento ou um
decréscimo em algumas regiões do sul e do interior. A PPL representa a
quantidade líquida de carbono fixado por plantas durante a fotossíntese em cada
ano (Melillo et al., 1993). A PPL é uma variável chave para monitorizar os
impactos da mudança de clima em ecossistemas naturais, e o impacto de
actividade humana em ecossistemas de vegetação: local, regional e global
(Melillo et al.,1993). Em termos práticos, a PPL quantifica os crescimentos no
ecossistema e reflecte o impacto gerado pelos factores bióticos e abióticos.
Assim, esta variável é um indicador do metabolismo do ecossistema e um
importante componente das trocas líquidas do ecossistema e da produtividade
líquida do ecossistema (Gower et al., 1997. Para qualquer intervalo de tempo Δt
definimos PPL como:
PPL= GPP ' R (1)
em que GPP é a produção primária bruta e R inclui o crescimento de um grupo de
árvores e respiração de manutenção. A dificuldade em utilizar a equação 1 como
a base para estimar a PPL no campo, reside nas incertezas associadas à
estimativa da respiração. Devemos ter em conta a respiração de crescimento e
manutenção e as variações associadas com a respiração de diferentes tecidos
(folhas, o tecido vivo dos troncos, raízes estruturais e finas) com teor de
azoto nos tecidos e com a temperatura. Nos seus estudos a larga escala Melillo
et al.(1993) apresentou algumas estimativas globais de PPL. As suas estimativas
de PPL anual para a Europa variam entre 300 e 750 g C m-2 ano-1. De acordo com
estes autores mais de metade da PPL global anual ocorre nos trópicos, entre as
latitudes de 22,5ºS e 22,5ºN, maioritariamente ocupados por florestas tropicais
perenes. Os tipos de vegetações menos produtivas incluem o deserto polar, a
tundra, e o deserto que colectivamente resulta em 3,0% da PPL terrestre e cobre
16,7% da massa terrestre. Uma forma de determinar a PPL é através da utilização
de modelos, que são versões simplificadas da realidade. No entanto, as
simulações permitidas pelos modelos constituem um instrumento essencial para
avaliar processos do ecossistema a escalas nos domínios do espaço e do tempo
para além dos limites das medições directas (Running, 1994), e são ferramentas
práticas que podem servir de apoio à decisão no caso dos povoamentos florestais
e na previsão de possíveis efeitos, nomeadamente os resultados das acções de
gestão (Gower et al., 1997). Este tipo de ferramentas são importantes para a
compreensão tanto do funcionamento dos ecossistemas como para prever respostas
relativas às alterações climáticas. Podem ainda resumir os resultados de muitas
experiências, integrando hipóteses e conclusões num quadro quantitativo (Ryan
et al., 1996). Os modelos numéricos acoplados (atmosfera ' biosfera),
constituem actualmente a melhor forma, e possivelmente a única cientificamente
credível, de simular cenários da produtividade dos ecossistemas para
determinadas condições atmosféricas. A confiança nos modelos tem vindo a
crescer gradualmente, aumentando igualmente a confiança na representatividade
dos cenários produzidos por estes modelos. O modelo FOREST-BGC (BGC ' Ciclos
Biogeoquímicos) é um modelo desenvolvido por Running e Nemani (1988) na
Universidade de Montana, que calcula processos chave envolvidos nos
ecossistemas florestais, resultantes dos ciclos do carbono, água e azoto. O
modelo apresenta diferentes variáveis: intercepção e evaporação no coberto,
fotossíntese, transpiração, crescimento e respiração de manutenção, a fixação
do carbono no solo e no subsolo, a quantificação de resíduos, a decomposição e
mineralização do azoto, mas de um modo geral, incorporando informação mínima
específica de uma espécie. Este modelo envolve mais de 70 variáveis, cobrindo
os três grupos principais que controlam a fotossíntese (planta, solo, clima).
Cerca de 60% das variáveis estão relacionadas com as características das
plantas com um forte componente fisiológico, 30% com o clima, e apenas 10% com
as propriedades do solo. O modelo FOREST-BGC, utiliza o índice de área foliar
(IAF) como a principal variável independente para quantificar estruturas da
floresta para produção de energia. Segundo Running e Nemani (1988), o modelo
FOREST-BGC foi desenvolvido de modo a ser particularmente sensível ao IAF e
desta forma, esta variável é utilizada para calcular a intercepção de coberto,
transpiração, respiração, fotossíntese e fixação de carbono. O IAF é a variável
chave não só para estimar a PPL (GOWER et al., 1999) mas também a
evapotranspiração (RUNNING e NEMANI, 1988); medição da estrutura da vegetação;
simulação de carbono e em importantes estudos como alterações climáticas e
ciclos globais de carbono. Utilizam-se métodos directos e indirectos para
estimar o IAF. Medições directas incluem o abate de árvores, o desenvolvimento
de equações alométricas ou aplicação de equações já ajustadas para os dados de
diâmetro do povoamento, e aplicação dessas equações para todas as árvores do
povoamento (GOWER et al., 1999). Medições indirectas para estimativas do IAF
têm sido feitas com recurso a inúmeros instrumentos ópticos, como sendo o
ceptómetro (FASSNACHT et al., 1997; CHEN et al., 1997). Estas medições supõem a
estimativa do IAF através da penetração da luz através da copa. Segundo GOWER
et al. (1999), a aplicação do método directo é mais apropriada para parcelas de
estudo do que aplicado à floresta, uma vez que esta abordagem é muito demorada
e trabalhosa quando aplicada a uma área que permita caracterizar adequadamente
a heterogeneidade espacial. Alternativamente, a área foliar pode ser estimada
por relações alométricas aplicadas a cada árvore encontrada aleatoriamente em
parcelas localizadas no povoamento. A variável dependente (IAF) é estimada
indirectamente dada a dificuldade da sua medição. A abordagem do FOREST-BGC,
indica que o IAF é obtido em função do carbono da folha (CF):
CF = (IAF x Área Superficial)/(Área Foliar Específica) (2)
Em que,
IAF = (Área Foliar Específica x CF)/(Área Superficial) (3)
Dados e área de estudo
A região de Trás-os-Montes apresenta dois domínios climáticos algo distintos: a
Terra Quente e a Terra Fria. Sob o ponto de vista térmico assume-se que a
delimitação está entre os 12,0ºC e os 13,0ºC de média anual para a Terra Fria e
14,0ºC a 15,0ºC para a Terra Quente, apresentando a Zona de Transição valores
médios anuais na ordem dos 13,0ºC a 14,0ºC. A diversidade da distribuição da
temperatura numa região relativamente pequena, deve-se a uma orografia
complicada e ao facto de estar na zona de transição entre a influência
Atlântica e o clima Continental característico do interior da Península
Ibérica. As parcelas seleccionadas para o nosso trabalho, situam-se todas na
região de Trás-os-Montes, cada uma delas tem uma área de 500m2 (Figura 1).
Figura 1- Localização da área de estudo e abrangência das parcelas de
amostragem (RODRIGUES, 2009)
Estas parcelas estão integradas no Inventário Florestal Nacional de 2006,
localizadas em vários concelhos do distrito de Vila Real: Montalegre, Chaves,
Valpaços, Boticas, Vila Pouca de Aguiar, Murça, Mondim de Basto, Alijó, Sabrosa
e Vila Real. Para as avaliações de biomassa, utilizámos 46 parcelas de
amostragem (19 de Pinus pinaster, 17de Quercus pyrenaicae 10 de mistos de
Pinuscom Quercus). Os povoamentos englobam árvores com diferentes idades e
níveis de ocupação, de forma a considerar uma ampla gama de dimensões de
árvores. Procedeu-se à análise climatológica e estatística das séries
cronológicas da temperatura e precipitação diárias das seguintes estações
meteorológicas: a estação de Vila Real, de Bragança e de Mirandela.
Análise dos dados meteorológicos
O estado da atmosfera pode ser descrito a partir de um conjunto de medidas dos
elementos climáticos mais importantes para a sua caracterização. Segundo
Peixoto e Oort (1992), os elementos climáticos mais importantes para a
caracterização do clima de uma determinada região são a precipitação e a
temperatura. Para o presente estudo seleccionamos três estações meteorológicas:
Bragança, Vila Real e Mirandela, por definirem o clima de três sub-regiões
diferentes: Terra Fria, Terra de Transição e a Terra Quente. E destas análises,
concluímos que em Bragança, a temperatura média anual tem uma tendência
crescente de quase 0,2ºC/10 anos, que se deve a um aumento de 0,3ºC/10 anos na
temperatura máxima e a um aumento de 0,1ºC/10 anos na temperatura mínima.
Observa-se uma tendência crescente de 44,9 mm/década na série de precipitação
anual acumulada em Bragança, provavelmente provocada pelas oscilações de grande
amplitude. Em Mirandela, com a ressalva de a série ser cerca de 50 anos mais
curta, a temperatura média decresce 0,3ºC/10 anos, para o que contribui
fortemente o decréscimo de 0,4ºC/10 anos da temperatura mínima. A temperatura
máxima apresenta um acréscimo de menos do que 0,1ºC/10 anos, o que é, de longe,
insuficiente para contrabalançar, em termos de médias anuais, a tendência
crescente da temperatura máxima. Uma característica importante do clima de
Mirandela é a frequência de densos nevoeiros de radiação que cobrem toda a
depressão orográfica onde se situa a cidade e o vale do Tua, originados pelas
brutais variações térmicas diárias, podendo chegar por vezes a 9 dias de
ocorrência consecutiva. Segundo RODRIGUES (2009), em Vila Real, a tendência
decrescente da temperatura média anual é praticamente insignificante, quatro
centésimos de grau em 10 anos, que fica a dever-se a um decréscimo de quase
0,2ºC/10 anos na temperatura máxima. A tendência crescente da temperatura
mínima é inferior a uma décima de grau, portanto insuficiente para contrariar a
tendência decrescente da temperatura máxima. Quanto às séries de precipitação o
registo da precipitação anual acumulada apresenta uma ligeira tendência
decrescente de 24,6 mm/década.
Metodologia de tratamento dos dados para o cálculo da PPL
Foi medido o detrito superficial usando um crivo de resíduos de 40x60 cm
colocado aleatoriamente no interior de cada parcela, de acordo com a
metodologia proposta por Gower et al. (1997). Os crivos foram posicionados em
Janeiro de 2006 e os resíduos foram recolhidos em Maio, Julho, Setembro e
Dezembro de 2006. Foi utilizado um rectângulo com estacas de madeira de 40x60
cm no campo de trabalho, mas o local onde a informação foi recolhida foi
marcado por pequenos conjuntos de paus de madeira pintados de cor amarela para
facilitar futuras identificações (Figura 2).
Figura 2- Amostra e recolha de detritos superficiais (RODRIGUES, 2009)
Em povoamentos de Pinus pinaster e de Quercus pyrenaica, os detritos compunham-
se quase exclusivamente de ramos, folhas e algumas folhagens mortas. As
amostras dos detritos foram secas à temperatura de 70ºC durante 3 ou 4 dias.
Quando o processo de secagem estava concluído, o material era novamente pesado
para determinar a biomassa seca. Tendo estabelecido a relação entre biomassa
verde/seca a partir do peso dos detritos colhidos numa parcela de amostra de
40x60 cm, foi então possível calcular a quantidade de material seco por
hectare. A biomassa superficial de arbustivas recolhidas nas diferentes
parcelas, foi medida de acordo com a metodologia proposta por Gower et al.
(1997). Assim, foram colocadas parcelares de 1x1 m dentro de cada parcela, em
Junho de 2006. Foi removido todo o tecido de vegetação superficial, armazenado
num saco plástico e conservado num local fresco (Figura 3).
Figura 3 - Biomassa recolhida ao final de um ano (RODRIGUES, 2009)
A vegetação foi separada por espécies principais (Urze, Tojo, regeneração de
Pinus pinaster, regeneração de Quercus pyrenaica, Gramíneas e Musgo) o mais
rapidamente possível e pesada. Amostras de cada uma destas espécies foram secas
a 70ºC durante 3 ou 4 dias, e quando completamente seco, o material foi pesado
de modo a determinar o peso seco da vegetação de biomassa seca por hectare.
Estimativa do índice de área foliar
O índice de área foliar foi obtido a partir de dados de campo e era já
conhecido para o Pinus pinaster a partir de Lopes (2005). No caso da espécie
Quercus pyrenaica determinou-se este valor, através da colheita aleatória de 30
folhas em diferentes partes de todas as árvores da espécie, de uma parcela de
amostragem escolhida aleatoriamente. De seguida, numeraram-se cada uma das
folhas (de 1 a 30) e decalcou-se cada uma das folhas em folhas de acetato
(Figura 4).
Figura 4 - Metodologia utilizada para a determinação do IAF (RODRIGUES, 2009)
Utilizou-se o software ArcMap, para determinar a área projectada pelas folhas.
De seguida as folhas foram desidratadas em estufa e posteriormente determinado
o seu peso anidro. Foi assim possível determinar o índice de área específica
(SLA) que relaciona qual a biomassa a que se reporta a área de cada folha. A
partir dos valores estimados de área foliar para a face 1 e 2, determinámos o
SLA para a espécie Quercus pyrenaica cujo valor é 33,14 m2/kg. Para a espécie
Pinus pinaster, de acordo com Lopes (2005) o valor de SLA é de 5,25 m2/kg.
Posteriormente ao conhecimento de SLA de cada uma das espécies em análise
procedeu-se à determinação da biomassa foliar para cada parcela de amostragem.
Para isso, conhecendo todos os dap de cada parcela foi possível determinar a
biomassa dos ramos de cada árvore. Como Lopes (2005) refere que 44% de biomassa
das copas são folhas, determinou-se assim qual a biomassa foliar de cada
árvore.
Do seu somatório estimou-se a biomassa foliar de cada parcela. Conhecendo a
biomassa foliar por parcela bem como o SLA (que relaciona a biomassa com a área
que ocupa), foi possível determinar o IAF por uma simples relação de
proporcionalidade, de acordo com a metodologia seguida normalmente sempre que
se recorre a equações alométricas.
Resultados
Quando se contabilizaram todas as componentes do crescimento dos ecossistemas,
chegou-se aos valores máximos, médios e mínimos de PPL, que se encontram
sumariados no quadro 1.
Quadro 1-Produção Primária Líquida no período em estudo (kg-1ha-1ano-1)
Podemos verificar que o pinheiro-bravo é a espécie que apresenta valores de PPL
mais elevados do período em estudo. Como referimos atrás, traduzindo a PPL a
quantidade de carbono fixado, então também a mesma espécie fixa maior
quantidade de carbono comparativamente às Quercíneas. Contudo, esta é uma
análise demasiado simplista já que desconhecemos neste momento, entre outros
aspectos, a idade média dos povoamentos em causa, bem como a biodiversidade dos
ecossistemas em análise. Com base nos valores de PPL, e assumindo que 50% da
biomassa fixada é carbono como é frequentemente assumido neste tipo de estudo,
foi então possível apresentar os valores máximos, médios e mínimos de carbono
da folha, sumariados no quadro 2.
Quadro 2 - Carbono da folha baseada no diâmetro à altura do peito médio do
povoamento no período em estudo (kg-1ha-1ano-1)
Da análise do quadro 2 é possível observar que, em média, um povoamento puro de
Pinheiro bravo consegue fixar cerca de 7 ton ha-1 ano-1 de carbono, enquanto um
povoamento puro de Quercíneas fixa cerca de 5 ton ha-1 ano-1 e um misto de
ambas as espécies fixa 9 ton ha-1 ano-1.
Discussão dos resultados obtidos pelo modelo Forest- BGC na estimativa da PPL
Como já foi referido, efectuou-se o cálculo da PPL para as 46 parcelas
seleccionadas para o estudo, recorrendo ao modelo FOREST-BGC para o mesmo
período associado às medições de campo. Para parametrizarmos o modelo,
utilizámos os dados meteorológicos de Vila Real, nomeadamente, os valores de
temperatura máxima e mínima, o valor da temperatura do ponto de orvalho e de
precipitação ao longo de um ano. Os valores estimados pelo modelo, determinam
que o valor de PPL apresenta maior valor na espécie de Pinus pinaster, tal como
tínhamos concluído pelos dados de campo, analisados anteriormente. Assim, e de
acordo com as exigências e susceptibilidades do pinheiro-bravo, é factível a
boa adaptabilidade da espécie à maior parte da região. Muito por causa da sua
grande plasticidade e resistência, sendo inclusive uma das espécies pioneiras
na sucessão ecológica. O carvalho negral, tal como foi dito anteriormente, é
uma espécie que tem uma boa adaptação aos climas quentes e secos, as
temperaturas médias requeridas pela espécie estão compreendidas entre -5ºC e
7ºC, no Inverno, e 12ºC e 22ºC no Verão, podendo ir até aos 25ºC. Daqui se
conclui que nesta etapa do trabalho o modelo ainda não está parametrizado de
forma eficiente, de tal maneira que conduza a estimativas seguras da PPL sem
haver necessidade de recorrer a avaliações de campo, muito mais dispendiosas e
morosas. Isto significa então que se deve ter um esforço acrescido na
parametrização do Forest-BGC em etapas posteriores da Investigação. Significa
ainda que as conclusões subsequentes, com base neste modelo ecofisiológico se
encontram obviamente abertas. Assim, na etapa subsequente do estudo o FOREST-
BGC foi corrido com base nos cenários de tendência evolutiva do clima para o
distrito de Vila Real, baseada nas séries climáticas disponíveis. Numa primeira
etapa procedeu-se apenas à variação da temperatura, numa segunda etapa apenas a
precipitação e finalmente de ambos os parâmetros climáticos. De seguida,
alterámos todas as temperaturas e precipitação com base na tendência obtida.
Com esta alteração de temperatura, podemos ver que o povoamento de Pinus
pinaster apresenta maiores valores de PPL, seguido do povoamento Quercus
pyrenaica e misto. A mesma situação verifica-se com a alteração da precipitação
ou com as duas variáveis alteradas simultaneamente.
Conclusões
A quantificação da Produtividade Primária Líquida dos ecossistemas florestais
reveste-se de grande importância, tanto à escala local como à escala global. A
PPL é uma variável chave para a percepção de dinâmicas de fixação de carbono em
Portugal. Ao longo do nosso trabalho descrevemos pormenorizadamente os factores
que afectam a PPL e destacámos o clima de uma dada região. Como referimos
anteriormente, nas análises que fizemos às séries climáticas das estações de
observação seleccionadas para o presente trabalho, demos importância
principalmente a três estações meteorológicas: Bragança, Vila Real e Mirandela,
por definirem o clima de três regiões diferentes: Terra Fria, Terra de
Transição e a Terra Quente. E desta análise concluímos que a região de Trás-os-
Montes apresenta um clima heterogéneo. A diversidade da distribuição da
temperatura numa região relativamente pequena, deve-se a uma orografia
complicada e ao facto de estar na zona de transição entre a influência
Atlântica e o clima Continental característico do interior da Península
Ibérica. Estas informações são extremamente válidas para toda a comunidade
científica já que remete para a região estudos de relevância na actualidade.
Quando estudos de diferentes áreas necessitam de recorrer a cenários de
alterações climáticas encontravam-se, até aqui, condicionados pelos estudos de
evolução do padrão do clima à escala nacional. Para a parametrização do FOREST-
BGC, utilizámos os dados meteorológicos da estação meteorológica de Vila Real,
como referimos anteriormente, Terra de Transição e desta parametrização
concluímos que o valor de PPL apresenta diferentes valores para cenários de
alteração de temperatura e de precipitação ou dos dois parâmetros em conjunto.
Isto também significa que uma alteração na temperatura máxima na ordem dos -
0,0164ºC por ano provoca um decréscimo ligeiro no valor de PPL na ordem dos
14,0%. O mesmo se verifica para a precipitação, que apresenta uma tendência de
decréscimo de -2,46 mm por ano, aqui com o decréscimo da PPL a resultar um
decréscimo na ordem dos 8%. A alteração conjunta dos dois parâmetros climáticos
conduz a uma diminuição da ordem de 22,0% na PPL final. Desta forma conclui-se
que a temperatura condiciona mais a PPL, logo a fixação de carbono, do que a
precipitação. Estas conclusões verificaram-se para ambas as espécies em análise
(Pinus pinaster e Quercus pyrenaica). Contudo, uma análise mais cuidada permite
constatar que, enquanto para a PPL da copa, da raiz, e em termos quase
genéricos, não se verificam diferenças significativas, o mesmo não se passa
para o tronco. Assim, no caso da PPL do tronco, um aumento da temperatura
conduz a um aumento na capacidade de fixação do povoamento. Concluímos que das
espécies em estudo, a Pinus pinaster, é a que apresenta maiores valores de PPL
e portanto, é a espécie que fixa maior quantidade de carbono.
O presente estudo permitiu desenvolver metodologias que tornam mais exacta a
determinação da PPL, ou através de dados de campo, ou a partir do modelo de
simulação da produção, o FOREST-BGC. Ainda que os resultados obtidos sejam
interessantes, estudos posteriores são necessários, porque quanto maior o
período temporal, mais fiáveis são as conclusões neste tipo de estudos.
