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Análise da florística e estrutura de floresta primária visando a seleção de espécies-chave, através de análise multivariada, para a restauração de áreas mineradas em unidades de conservação ===============================================================================

1. INTRODUÇÃO Uma unidade de conservação é uma área de proteção ambiental legalmente instituída pelo poder público nas suas três esferas (federal, estadual e municipal), sendo reguladas pela Lei no. 9.985, de 2000, que instituiu o Sistema Nacional de Unidades de Conservação (SNUC) com o objetivo de conservar a biodiversidade e outros atributos naturais neles contidos, com o mínimo de impacto. São divididas em dois grandes grupos: unidades de proteção integral (cinco tipos) e unidades de uso sustentável (sete tipos). As Florestas Nacionais (Flonas), incluídas neste último grupo, são de posse e domínio públicos e constituídas de áreas com cobertura florestal de espécies nativas que têm como objetivos básicos o uso múltiplo e sustentável dos recursos florestais e a pesquisa científica (http://www.icmbio.gov.br/menu/unidades-de- conservacao acesso em: 21 dez. 2010).

A descoberta de bauxita (principal matéria-prima utilizada na produção de alumina (Al2O3) e do alumínio metálico) na região de Trombetas data de 1966, com volume de reservas estimado em 800 milhões de toneladas distribuído em vários platôs da Floresta Nacional Saracá-Taquera/ICMBio (LAPA 2000). Em agosto de 1979, a Mineração Rio do Norte-MRN iniciou as operações de lavra da bauxita, na referida Flona, cujas etapas abrangem o desmatamento, decapeamento, escavação, carregamento, transporte e restauração das áreas mineradas. A lavra do minério, que se encontra entre 4-10 m de profundidade, em área coberta pela floresta ombrófila densa que tem que ser completamente suprimida, é feita a céu aberto. Trata-se de uma floresta que se destaca no bioma amazônico por apresentar grande riqueza e diversidade arbórea com elevados valores de biomassa e grande volume de madeira, sobretudo aquelas de valor comercial (RADAMBRASIL, 1976). Antes da operação de desmatamento (corte raso), a empresa tem que avaliar quali e quantitativamente a vegetação florestal para possibilitar o aproveitamento de toda a madeira comercial e, também, subsidiar as ações de recuperação florestal das áreas desmatadas. As técnicas silviculturais e ecológicas empregadas pela empresa para a restauração florestal das áreas mineradas vêm sendo desenvolvidas desde a década de 1980 e não seguiram nenhuma orientação formal das instituições ambientais dos poderes públicos federal, estadual e municipal.

Ao conjunto dos processos utilizados para recompor ecossistemas, tendo em vista as condições iniciais naturais, as alterações registradas e os prognósticos resultantes do monitoramento denominam-se restauração ambiental; no caso de uma floresta, tem-se a restauração florestal. Restauração de acordo com Rodrigues et al. (2009) é o retorno de uma condição perturbada ou totalmente alterada a um estado anterior existente naturalmente. Moscatelli et al. (1993) afirmaram que a restauração refere-se ao retorno a um estado preexistente sem, necessariamente, que o sistema retorne às suas características originais.

Segundo Carpanezzi et al. (1990), ecossistema degradado é aquele que, após distúrbios, teve eliminado, juntamente com a vegetação, os seus meios de regeneração bióticos como o banco de sementes, banco de plântulas, chuva de sementes e rebrota; apresentando, portanto, baixa resiliência, isto é, seu retorno ao estado anterior pode ou não ocorrer ou ser extremamente lento.

Nesses ecossistemas degradados, a ação antrópica para a recuperação é necessária, pois eles já não mais dispõem dos eficientes mecanismos de regeneração. Nos processos de recuperação podem ser usadas duas técnicas distintas: restauração e reabilitação. Segundo Viana (1990), a restauração refere-se ao conjunto de tratamentos que visam recuperar a forma original do ecossistema, ou seja, a sua estrutura, dinâmica e interações biológicas, sendo recomendada para ecossistemas raros e ameaçados que demandam maior tempo e resultam em custos elevados. Os plantios de enriquecimento e a indução da regeneração natural têm sido as práticas mais recomendadas para a recuperação de fragmentos degradados (SALOMÃO et al., 2007a), podendo ainda, segundo Rodrigues e Gandolfi (2000), ser utilizadas em áreas muito degradadas e que não conservam nenhuma das características bióticas da formação original.

Geralmente, o ecossistema que requer restauração foi transformado, danificado, degradado ou totalmente destruído como resultado direto ou indireto de atividades humanas (SER, 2004). De acordo com Vieira et al. (1993), a degradação pode ser ambiental (ou ecológica) ou degradação da capacidade produtiva (BRIENZA JÚNIOR et al., 1995). A restauração ecológica envolve o atendimento a pelo menos nove atributos listados em Ser (2004). Entre esses, destacam-se que o ecossistema restaurado deve conter um conjunto característico de espécies-chave que ocorrem no ecossistema de referência, fornecendo uma estrutura apropriada de comunidade e, também, que seja constituído do maior número possível de espécies nativas.

Os platôs da Flona Saracá-Taquera/ICMBIO, em especial o platô Saracá, objeto deste estudo, podem ser considerados como o extremo da degradação antrópica, pois todas as propriedades físicas, químicas, biológicas e ecológicas do novo ecossistema artificial formado, após a lavra da bauxita, foram intensamente alteradas ou destruídas, acarretando profunda instabilidade de todo ecossistema.

Na base da definição dos métodos adequados para a restauração ecológica dos ecossistemas, duas questões são essenciais para seu sucesso, independentemente do método selecionado: qual espécie plantar e quanto plantar de cada uma de modo a recobrir o solo e restaurar os processos ecológicos em menos tempo, com menores perdas e menor custo. A identificação de espécies-chave, que são aquelas que controlam a estrutura da comunidade devido à sua abundância, distribuição espacial, biomassa, porte ou cobertura e que influenciam na ocorrência das demais espécies associadas, é de fundamental importância para o sucesso da restauração florestal em áreas degradadas, principalmente pela mineração a céu aberto. No entanto, não existe nenhum estudo para a Amazônia que indique quais espécies empregar e quanto plantar de cada uma delas, fundamentado em uma análise científica e amparado por modelos estatísticos robustos.

Um importante instrumento da ecologia de comunidade é a análise multivariada, que trata todas as variáveis simultaneamente, sumarizando os dados e revelando a sua estrutura com a menor perda de informações possível (GAUCH, 1982; PIELOU, 1984). Diferentemente da estatística clássica, que possibilita o teste de hipótese, as análises multivariadas se prestam mais a investigar os dados e gerar hipóteses (GAUCH, 1982; OLIVEIRA FILHO et al., 1994). Recentemente, as análises multivariadas tornaram-se instrumentos acessíveis, apesar de há muito conhecidas (GOODALL, 1954). Muitos estudos em comunidades vegetais utilizam como base esse tipo de análise, seja para agrupar amostras, classificar tipos de formações, relacionar variáveis ambientais a diferenças na comunidade ou, mesmo, para definir prioridades para a conservação (TAGGART, 1994; OGUTU, 1996; LA ROI, 1992; KAPPELLE et al., 1995). A análise multivariada foi empregada por Toledo et al. (2009) para a caracterização fitossociológica em vegetação de Cerrado no Norte de Minas Gerais. Santos et al. (2007) analisaram a riqueza e similaridade florística de fragmentos florestais no Norte de Minas Gerais, baseados no dendrograma e na distância euclidiana entre as parcelas, calculada a partir da matriz de correlação entre as variáveis selecionadas. Poucos, no entanto, tratam simultaneamente vários tipos de formações vegetais por métodos de análise multivariada. Silva e Shepherd (1986) estabeleceram relações entre diferentes amostras de Mata Atlântica e Floresta Amazônica, utilizando a análise de agrupamento em nível de gêneros. Alguns estudos mais recentes com abordagem em análise multivariada foram desenvolvidos por Oliveira-Filho e Fontes (2000) e Scudeller et al. (2001) na Mata Atlântica do Sudeste brasileiro. Oliveira (1997) investigou, através de métodos de análise multivariada, os dados disponíveis em literatura sobre a composição e estrutura das florestas de terra firme da Amazônia, procurando verificar a existência de relações florísticas e padrões na estrutura desse ecossistema.

Objetivou-se neste trabalho determinar a abundância, frequência, dominância, biomassa aérea viva, volume de madeira e respectivo valor comercial, além de determinar o número de usos e utilidades dos produtos florestais não madeireiros - PFNM das espécies arbóreas da floresta inventariada, para o cálculo do índice fitossociológico e socioeconômico (IFSE), obtido por técnicas de análise multivariada, para posterior hierarquização das espécies em três categorias previamente estabelecidas: predominância alta, média e baixa. Foi sugerida a densidade de plantio das espécies de predominâncias alta e média, consideradas como espécies-chave. A estrutura diamétrica dos indivíduos das espécies-chave foi também analisada, assim como o seu estágio sucessional. Uma breve análise da composição florística da floresta foi também descrita. O uso do índice poderá auxiliar na tomada de decisão de quais espécies arbóreas serão prioritárias nos trabalhos de restauração florestal em Áreas de Preservação Permanente (APP) e áreas de Reserva Legal (RL) que, com o advento do cadastro ambiental rural, obriga os proprietários e detentores de posses a recuperar o passivo ambiental em suas terras (APP e, ou, RL) e que, no caso da Amazônia, varia dentro do mesmo Estado, dependendo do zoneamento ecológico-econômico, de 50% a 80% do total da área.

2. MATERIAL E MÉTODO 2.1. Caracterização da área de estudo e das unidades amostrais O estudo foi desenvolvido no platô Saracá (altitude média de 180 m) da Flona Saracá-Taquera (01º45'16,0" S - 056º23'09,4" W), subordinada ao Instituto Chico Mendes de Biodiversidade-ICMBIO, onde é desenvolvido o projeto de mineração de bauxita da MRN, no distrito de Porto Trombetas, Município de Oriximiná, Estado do Pará. A área acha-se inserida na Região da Floresta Ombrófila Densa, Sub- Região dos Baixos Platôs da Amazônia, domínio da floresta densa das baixas altitudes (submontana), cuja fisionomia se refere à floresta localizada principalmente nos platôs terciários e terraços antigos e recentes, apresentando-se em dois estratos distintos: um emergente e outro uniforme (IBGE, 1992). As principais espécies que caracterizam o estrato emergente são: Dinizia excelsa (angelim-pedra), Bertholletia excelsa (castanheira) e Cedrelinga catanaeformis (cedrorana). O estrato uniforme é caracterizado por Manilkara spp (maçarandubas), Protium spp (breus) e Pouteria spp (abius).

Trata-se de florestas com alto volume de madeira de grande valor comercial, quando comparadas com outras áreas florestais da Amazônia, que são das mais imponentes, com sub-bosque limpo, boa regeneração natural e fácil penetração (RADAMBRASIL, 1974).

Na bacia amazônica, os depósitos de bauxita são associados à série Barreiras do Terciário, constituídos de arenitos, siltitos e ocasionalmente conglomerados (LAPA, 2000). As lateritas são encontradas no topo dos platôs, fortemente dissecados pela erosão, remanescentes do peneplano Terciário, que se estende ao longo do lado Nordeste do rio Amazonas, desde as vizinhanças de Oriximiná até Jardilândia, no rio Jari (LAPA, 2000). Esses platôs são bem definidos, têm os topos planos, achatados, cuja elevação varia de 70 a 120 m, com altitude de 150 a 200 m em relação ao nível do mar.

O inventário florestal foi realizado em uma área de 1.321 ha do platô Saracá, onde foram distribuídas 315 parcelas (0,25 ha), que totalizaram 78,75 ha, implicando intensidade amostral de 5,96%. A unidade amostral empregada possuía a forma retangular com 10 m de largura por 250 m de comprimento (0,25 ha).

Nessas parcelas foram identificados e medidos os diâmetros de todas as árvores e palmeiras com DAP (diâmetro a 1,30 m do solo) > 10 cm. A altura do fuste foi estimada através de uma vara com 5 m de comprimento. As espécies registradas foram identificadas e classificadas pelo sistema de Cronquist; aquelas que apresentaram material fértil, este foi coletado e depositado no herbário do MCT/Museu Emílio Goeldi.

2.2. Processo de amostragem e variáveis analisadas O processo de amostragem utilizado no inventário florestal foi baseado na amostragem sistemática, também conhecida como seleção mecânica, em que as unidades amostrais são selecionadas segundo um rígido e predeterminado esquema que procura cobrir toda a comunidade. A vantagem mais importante da amostra sistemática, quando aplicada em florestas primárias, é que as unidades amostrais se distribuem mais uniformemente na área a ser inventariada, originando maior representatividade e tornando-se eficiente para detectar tendência ou concentração de certas características, assim como é mais precisa na observação das variáveis tipológicas (CAMPOS; LEITE, 2002).

A estrutura horizontal da floresta foi caracterizada através das variáveis fitossociológicas incluídas na análise fatorial, como abundância (NI), frequência (FQ) e área basal/dominância (AB) das espécies registradas nas parcelas da amostra. Além dessas variáveis, foram incluídas na construção do índice uma variável relativa à biomassa dos indivíduos das espécies (Y), uma variável econômica relativa ao valor comercial da madeira em pé de cada espécie (VCM) e uma variável socioeconômica que abrangeu o uso e utilidade expressos através da quantidade de produtos florestais não madeireiros da espécie (PFNM).

A biomassa aérea viva (Y, peso seco, em kg) dos indivíduos das espécies foi estimada através da equação alométrica em função do diâmetro a 1,30 m do solo (D, em cm), Y = 38,4908 - 11,7883D + 1,1926D2 (r2 = 0,78), proposta por Brown et al. (1989), para indivíduos com DAP ? >10 cm. No caso da variável econômica (VCMr), multiplicou-se o volume comercial total (m3) da espécie pelo respectivo valor da madeira em tora e em pé (R$/m3), de acordo com a Instrução Normativa Nº 02/2010, do Instituto de Desenvolvimento Florestal do Estado do Pará (IDEFLOR, 2010). A variável socioeconômica, referente ao uso/utilidade da espécie, quantificou o número de aplicações (PFNM) de cada espécie em: alimento para o homem (AH), espécie medicinal (ME), produção de corante (CO), produção de essência aromática (EA), produção de fibra (FI), produção de látex (LA), produção de óleos essenciais (OE), produção de resina (RE) e produção de substância venenosa (VE), de acordo com Salomão et al. (1995), Shanley e Medina (2005), Shanley e Rosa (2005) e Salomão et al. (2007b).

2.3. Modelo Analítico 2.3.1. Índice fitossociológico e socioeconômico O modelo do índice fitossociológico e socioeconômico (IFSE), analisado neste trabalho, é uma função de seis variáveis quantitativas e de igual número de variáveis qualitativas expressas pelas respectivas variáveis dummy (VD): IFSE = f(NIr, NIr - VD, FQr, FQr - VD, ABr, ABr - VD, Yr, Yr - VD, VDCMr, VDCMr - VD, PFNMr, PFNMr - VD) obtendo-se as variáveis abundância relativa (NIr), frequência relativa (FQr), área basal/dominância relativa (ABr), biomassa relativa (Yr), valor comercial da madeira em tora e em pé relativa (VCMr), quantidade de produtos florestais não madeireiros relativa (PFNMr) e variável dummy (VD).

Variáveis quantitativas: NIr = (nº de indivíduos da espécie / nº de indivíduos de todas as espécies) * 100; FQr = (nºde parcelas de ocorrência da espécie / soma do nº total de parcelas de ocorrência de todas as espécies) * 100; ABr = (área basal da espécie / área basal de todos as espécies) * 100; Yr = (biomassa aérea viva em pé da espécie / biomassa aérea viva em pé de todas as espécie) * 100; VCMr = (valor comercial da madeira em tora e em pé da espécie / valor comercial da madeira em tora e em pé de todas as espécies) * 100; PFNMr = (quantidade de usos ou utilidades da espécie / soma das quantidade de usos ou utilidades de todas as espécies) * 100.

Variáveis qualitativas: adicionalmente, definiu-se para cada uma dessas variáveis uma variável qualitativa (variável dummy, variável binária ou variável artificial), para captar a influência das espécies em que pelo menos 50% dos valores das variáveis envolvidas constavam na amostra. Considerando, por exemplo, a variável abundância, procedeu-se da seguinte forma: i) após a hierarquização decrescente da abundância das espécies (do maior para o menor valor da variável), efetuou-se a soma do número total de indivíduos de cada espécie até atingir 50% do total de indivíduos de todas as espécies; as espécies aí incluídas receberam valor 1 na variável dummy, enquanto as demais, valor zero; e ii) procedimento análogo foi feito com todas as demais variáveis.

Normalmente, essas variáveis constituem número pequeno em relação ao tamanho da amostra.

2.3.2. Análise fatorial Utilizou-se a técnica de análise fatorial para analisar as relações entre as variáveis fitossociológicas, econômicas e sociais extraídas das espécies arbóreas da floresta ombrófila densa, determinar as dimensões latentes representativas e testar o índice fotossociológico e econômico (IFSE) referido na seção anterior.

O modelo de análise fatorial, conforme Santana (2005, 2007) e Santana et al.

(2009), foi utilizado para definir as dimensões latentes comuns, ou fatores comuns, a partir da estrutura de inter-relações apresentadas entre as variáveis quantitativas e qualitativas da amostra de dados utilizada neste trabalho.

A expressão matemática que especifica o modelo geral de análise fatorial, conforme apresentado em Dillon e Goldstein (1984), é dada por: em que: X = é o vetor (p x 1) de variáveis observáveis, com E = X ≡θe var (X) ≡ Σ; F = é o vetor (q x 1) de fatores comuns,Λ= é a matriz (p x q) de cargas fatoriais, assumindo q < p;εé o vetor (p x 1) de erros aleatórios ou fatores únicos.

As cargas fatoriais geradas a partir da solução inicial do modelo de análise fatorial podem não representar um padrão significativo, caso não se consiga uma ortogonalidade perfeita entre elas. Para corrigir esse problema, conforme Dillon e Goldstein (1984) e Johnson e Wichern (1992), adotou-se o método da rotação ortogonal varimax dos fatores pela simplicidade e, geralmente, por melhorar os resultados do modelo fatorial estimado (STATA 12, 2011). Na extração dos fatores, utilizou-se a técnica da análise de componentes principais, por não apresentar restrição com relação à normalidade multivariada dos dados e pelo fato de a solução encontrada ser única para o modelo estimado (HAIR et al., 2005; SANTANA, 2004, 2005).

Para a definição do índice fitossociológico e socioeconômico, procedeu-se conforme Santana (2007), a partir da estimação dos escores fatoriais. Assim, para cada fator extraído Fj, o i-ésimo escore fatorial é definido por Fij, expresso como em Dillon e Goldstein (1984): [/img/revistas/rarv/v36n6/01s02.jpg] em que os bi são os coeficientes de regressão estimados para os n escores fatoriais comuns e Xij são as n observações das p variáveis observáveis, padronizadas pelo método Z-score, que apresenta distribuição com média 0 e variância igual a 1.

No IFSE, o escore fatorial (Fi) foi padronizado pela amplitude para se obter valores positivos dos escores originais para variar entre 0 e 1 (FPi) e permitir a hierarquização das espécies. A fórmula matemática é a seguinte: [/img/revistas/rarv/v36n6/01s03.jpg] em que, Fmin e Fmax são os valores máximo e mínimo observados para os escores fatoriais associados às variáveis (ABR, FRR, DOR, ABR-VD, FRR-VD e DOR-VD) das 898 espécies. O IFSE foi definido conforme Santana (2007; 2008): [/img/revistas/rarv/v36n6/01s04.jpg] em que l é a variância explicada por cada fator e Sl é a soma total da variância explicada pelo conjunto de fatores comuns extraídos.

Na análise fatorial, as variáveis explicativas Xi (i=1, 2,...,n) são quantitativas e qualitativas. A variável de natureza qualitativa incluída na análise teve a missão de identificar a importância de algumas espécies na amostra. Para isso, atribuiu-se valor 1 para indicar a presença da característica de interesse e valor 0 para revelar a ausência do fenômeno. Os fenômenos analisados, cuja variável dummy foi igual a 1, referem-se àquelas espécies que, ocupando as primeiras posições em um rol decrescente de abundância, frequência, dominância, biomassa, valor comercial da madeira e quantidade de PFNM absolutos, perfazem, individualmente, mais de 50% do valor total de cada uma dessas variáveis. Por exemplo, a abundância absoluta total foi de x indivíduos; após a hierarquização decrescente das espécies, do maior para o menor valor dessa variável, procedeu-se à soma do número de indivíduos de cada espécie até se atingirem 50% do total de x, e as espécies aí incluídas receberam valor 1 na variável dummy, enquanto as demais, valor zero; procedimento análogo foi feito com as demais variáveis..

Para aferir a adequação do método à amostra de dados foram aplicados dois testes: (i) teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que se baseia no princípio de que a inversa da matriz de correlação se aproxima da matriz diagonal, para tanto compara as correlações entre as variáveis observáveis (HAIR et al., 2005); e (ii) teste de esfericidade de Bartlett, que avalia a significância geral da matriz de correlação, ou seja, testa a hipótese nula de que a matriz de correlação é uma matriz identidade (DILLON; GOLDSTEIN, 1984; GAMA et al., 2007). Os resultados foram obtidos por meio dos softwares SPSS Statistics 17.0TM e Microsoft ExcelTM.

2.3.3. Ranqueamento das Espécies Para facilitar a interpretação dos resultados, foram estabelecidos três intervalos de predominância ecológica e socioeconômica, obtidos pela diferença entre o maior e o menor valor calculado do índice (IFSE), dividida por 3, aqui denominada amplitude de ranqueamento (AR). Espécies de alta predominância foram aquelas situadas no intervalo do maior valor do índice calculado subtraído da amplitude de ranqueamento, enquanto as espécies com predominância baixa, aquelas que se encontravam no intervalo do menor valor acrescido da amplitude de ranqueamento. As espécies cujos valores se situavam entre o valor mínimo do índice mais a amplitude de ranqueamento e o valor máximo do índice menos a amplitude de ranqueamento foram classificadas como de predominância intermediária.

3. RESULTADOS Foram registrados, nas 315 parcelas do inventário florestal, num total de 78,75 ha e intensidade amostral de 5,96%, no platô Saracá, da Floresta Nacional Saracá-Taquera/ICMBIO, 36.298 indivíduos (DAP > 10 cm), totalizando 898 espécies, distribuídas em 62 famílias.

3.1. Índice fitossociológico e socioeconômico - IFSE No presente estudo a adequação da análise fatorial foi dNeste estudo, a adequação da análise fatorial foi determinada pelos testes Bartlett e KMO. O teste de Bartlett avaliou a significância geral da matriz de correlação e apresentou o valor de 15.251,41, indicando que as correlações, em geral, são significativas a 1% de probabilidade, ou seja, a matriz de correlação não é diagonal. O teste KMO, da ordem de 0,729, indicou que as variáveis estão correlacionadas, e o modelo fatorial apresentou bom nível de adequação aos dados. Esses resultados respaldam o emprego da análise fatorial para a extração de fatores e a estimação dos escores fatoriais.

Os resultados da solução inicial foram rotacionados para os três fatores predeterminados, visando confirmar a adequação dos resultados com relação à significância das cargas fatoriais estimadas. Aplicando-se o critério da raiz latente (DILLON; GOLDSTEIN, 1984), três componentes foram extraídos. Observou- se que os três fatores extraídos explicaram, juntos, 79,083% da variância total da nuvem de dados, e, em termos individuais, a componente 1 explicou 33,977% da variância total; a componente 2, 30,597%; e a componente 3, 14,509% (Tabela_1).

A comunalidade mostra o grau em que a variância de cada variável é explicada pelos fatores comuns. A comunalidade foi superior a 0,64, indicando que, pelo menos, 64% da variância de cada variável foi explicada pelos três fatores comuns extraídos na análise fatorial. Isso significa que a variância única é reduzida, sendo o modelo adequado para expressar o fenômeno estudado por meio das dimensões latentes extraídas do modelo.

O IFSE calculado para cada uma das espécies variou de 0,099% a 0,392% e, consequentemente, a amplitude total de 0,293%, dividida por 3, resultou em amplitude de ranqueamento (AR) de 0,098%, que gerou os três intervalos preestabelecidos quanto à predominância ecológica e socioeconômica das espécies em categorias alta (0,392% a 0,294%), média (0,293% a 0,198%) e baixa (0,197% a 0,099%). Neste estudo, uma espécie foi classificada como de alta predominância, 24 como média e as demais 873 espécies como de baixa predominância. A relação das espécies classificadas como de alta e de média predominância é apresentada na Tabela_2.

3.2. Estrutura diamétrica da floresta e das espécies-chave A distribuição do número de indivíduos em classes diamétricas de todas as 898 espécies registradas na amostragem e a das 25 espécies-chave selecionadas pelo índice são bem semelhantes (Figura_1). Apenas nas duas primeiras classes o percentual de indivíduos das espécies-chave é menor; nas classes de 30 cm a 170 cm os percentuais são ligeiramente superiores e nas classes acima de 170 cm são iguais, à exceção da classe de 210 cm a 219,9 cm em que as espécies-chave não apresentaram árvores.

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3.3. Indicação da densidade de plantio A quantificação do número de mudas a ser plantado das espécies-chave nas áreas anuais de restauração florestal, foi obtido do inventário florestal executado antes da supressão da vegetação (corte raso), através da estimativa da abundância (absoluta e relativa) partindo-se da premissa que: i) o percentual de mudas deverá ser 10% superior àquele registrado no inventário, face à muito provável mortalidade futura, ii) nenhuma espécie deverá exceder a 20% do total de mudas plantadas por unidade de área (Resolução SMA 47 de 2003) e iii) quando o número de mudas calculado de uma determinada espécie-chave for inferior a 10 mudas.ha-1 este á ser arredondado para este limite (Tabela_3).

O número de mudas efetivo a plantar das 25 espécies-chave selecionadas foi de 612.ha-1 (Tabela_3)., ou seja, 36,7% do total de 1.667 mudas.ha-1 previstas pelo PRAD da empresa. As demais 1.055 mudas.ha-1 deverão ser complementadas por no mínimo 55 outras espécies entre as demais 873 que foram registradas no inventário. Entre as 25 espécies selecionadas pelo índice, 11 apresentaram número calculado de mudas a plantar inferior a 10 mudas.ha-1.

3.4. Estágio sucessional das espécies-chave Considerou-se como do grupo de pioneiras as espécies que se desenvolvem a pleno sol (PS) e o de não-pioneiras as tolerantes a sombra (TS), que são aquelas que necessitam de luz difusa durante toda sua vida ou apenas durante a fase juvenil, como a maioria das espécies climácicas. As espécies do sub-bosque foram consideradas, neste trabalho, como sendo aquelas que não atingem o dossel da floresta; apenas uma das espécies-chave encontrava-se nesta categoria, as demais foram classificadas como climácicas (Tabela_3). No grupo das tolerantes foram selecionadas 18 espécies-chave cuja densidade de plantio conjunta atingiu 32,5% do total de 1.667 mudas·ha-1 a plantar. No grupo das espécies de pleno sol foram selecionadas sete, perfazendo 4,2% do total de mudas a plantar (Tabela_3).

3.5. Florística A florística é a parte da fitogeografia que trata particularmente das famílias, gêneros e espécies vegetais que ocorrem em uma determinada região. A maior riqueza de espécies foi apresentada por Sapotaceae (110 espécies), Mimosaceae (58), Chrysobalanaceae (49), Lauraceae e Myrtaceae (48 cada), Annonaceae (47), Fabaceae (46) e Moraceaee (40); estas oito famílias apresentaram, em conjunto, praticamente a metade do número total de espécies (49,7% do total ou 446 espécies); 13 famílias (ou 21% do total) ocorreram com apenas uma espécie.

Considerando-se Leguminosae (sensu lato), esta seria a de maior riqueza com 135 espécies. Sapotaceae foi também a família que apresentou o maior valor de abundância (5.684 indivíduos), seguindo-se Violaceae (4.921), Lecythidaceae (3.375), Annonaceae (1.892), Burseraceae (1.611), Mimosaceae (1.516) e Euphorbiaceae (1.515); estas sete famílias responderam por 56,5% do total de espécimes (ou 20.514). Considerando-se Leguminosae (sensu lato) esta seria a terceira mais abundante, com 3.413 indivíduos.

As espécies de maior abundância na amostragem foram Rionorea riana com 3.249 indivíduos, Rinorea racemosa (1.138), Eschweilera amazonica (1.053), Eschweilera coriacea (958), Geissospermum sericeum (846), Oenocarpus bacaba (725), e Eschweilera grandiflora (703); estas sete espécies (ou 0,78% do total) ocorreram com 9.587 indivíduos (ou 26,4% do total); no outro extremo, 140 espécies (ou 15,6% do total) ocorreram com apenas um indivíduo.

Nenhuma espécie ocorreu em todas as 301 unidades amostrais consequentemente, nenhuma apresentou 100% de frequência. As maiores frequências foram registradas para Geissospermum sericeum (290 parcelas de ocorrência), Eschweilera coriacea (287), Eschweilera amazonica (283), Rinorea riana (271), Eschweilera grandiflora (261), Oenocarpus bacaba (258) e Rinorea racemosa (254). Estas espécies, com frequência entre 80% e 92% do total de parcelas, sem dúvida apresentam distribuição uniforme em toda a área do platô. Entretanto, outras 151 espécies (ou 16,8% do total) que ocorreram em apenas uma parcela em toda a amostragem têm distribuição aleatória.

Entre as espécies-chave, as famílias com maior riqueza foram Sapotaceae (7 espécies), Lecythidaceae (3) e Caesalpiniaceae, Fabaceae e Mimosaceae (2 cada); as demais nove famílias apresentaram apenas uma espécie (Tabela_2).

Considerando a Leguminosae lato sensu, apenas as três famílias de maior riqueza (Sapotaceae, Leguminosae e Lecythidaceae) exibiram 64% do total das espécies- chave (Figura_2). Com relação à abundância, Violaceae, Lecythidaceae e Sapotaceae responderam por mais de 68% do total de indivíduos das espécies- chave, respectivamente 29,4%, 24,6% e 14,1% (Figura_2). Apenas os gêneros Pouteria, Eschweilera, Dipteryx e Hymenaea apresentaram mais de uma espécie, respectivamente 5, 3, 2 e 2 (Tabela_2).

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4. DISCUSSÃO 4.1. Índice fitossociológico e socioeconômico - IFSE O índice fitossociológico e socioeconômico foi construído, neste estudo, para 79,083% da variância total explicada pelos três fatores extraídos. Em razão da significância estatística da análise e da forte aderência aos aspectos teóricos e práticos refletidos nas dimensões fatoriais econômica, ambiental e social, o IFSE pode se revelar como importante indicador para a escolha das espécies com maior potencial de reproduzir essas características nos processos de restauração florestal de áreas degradadas. O índice dessa solução evidenciou que 79,083% da variância total é representada pela informação contida na matriz fatorial da solução, em termos dos três fatores. O índice é considerado bom, e as variáveis estão, como esperado, estreitamente relacionadas umas com as outras.

Há de se ressaltar que, todavia, todo índice reflete a subjetividade do seu propositor e não é recomendável que métodos matemáticos e estatísticos sejam os únicos parâmetros a serem utilizados para avaliar a adequação ecológica de espécies para determinada aplicação. A experiência acumulada pela empresa ao longo do tempo com outras espécies que demonstraram boa adaptabilidade e desenvolvimento nesses novos ecossistemas artificiais restaurados e a observância e experimentação de outras espécies potencialmente aptas aos propósitos da restauração devem, também, ser consideradas na rotina dos trabalhos e na tomada de decisão.

Os três fatores extraídos através da análise fatorial explicaram praticamente 80% da variância total, ressaltando-se que, em termos individuais, a componente 1 explicou 34%, a componente 2 explicou 31% e a componente 3 explicou 15%. A componente 1 pode ser compreendida como fator econômico das espécies, em se considerando que o porte de uma árvore é uma função direta do diâmetro do tronco e da altura. A área basal e a biomassa, que são uma função do diâmetro, e o valor comercial da madeira, que é uma função do diâmetro e da altura, estão inseridas nessa mesma dimensão. Esse fator, considerado o mais importante, responde por praticamente 34% da variância explicada. A componente 2 pode ser denominada como fator ecológico das espécies, uma vez que envolveu a abundância, que informa o número de indivíduos da espécie por unidade de área; e a frequência, que informa sobre a distribuição espacial dos indivíduos da espécie na área considerada. Essa dimensão respondeu por cerca de aproximadamente 31% do total da variância explicada. A componente 3 pode ser interpretada como fator social das espécies, uma vez que abrangeu os usos e utilidades delas, entendidos no modelo como o número de produtos florestais não madeireiros intrínsecos a cada espécie. Esse fator foi responsável por pouco mais de 14% da variância total explicada.

A seleção das espécies arbóreas a ser usada, independentemente do método de restauração, é decisiva quando o objetivo é o de procurar aproximar-se ao máximo da composição florística e da estrutura vertical da floresta primitiva anteriormente existente na área. Todavia, o plantio inicial não garante, por si só, a composição desejável, florística e estrutural da futura área revegetada A escolha das espécies deve ser fundamentada em pesquisas desenvolvidas na própria área a ser restaurada, se possível, ou em outras similares. No longo prazo, devem ser considerados vários aspectos para o sucesso da restauração, entre eles aqueles que procuram garantir a variabilidade genética (MCKAY et al., 2005).

Neste estudo, em que foram selecionadas 25 espécies com predominâncias alta e média, considerando-se algumas variáveis fitossociológicas e socioeconômicas incluídas no índice, houve uma pesquisa de campo intensiva através do inventário florestal em 315 parcelas (78,75 ha amostrados). Como se comportaram as espécies selecionadas em relação às variáveis incluídas na construção do índice? A abundância informa quantos indivíduos das diferentes espécies existem por unidade de área. Neste estudo, somando-se as maiores abundâncias, observou-se que apenas 50 espécies (ou 5,6% do total) responderam por mais de 50% do total de indivíduos (ou 18.402 espécimes). Essas espécies foram discriminadas no modelo com uma variável qualitativa de valor 1 por serem aquelas de maior importância em relação à abundância. Entre as 25 espécies selecionadas pelo IFSE com predominâncias alta e média, 17 apresentaram essa qualidade com variável dummy (VD) igual à unidade (Tabela_2). A abundância relativa dessas 25 espécies selecionadas equivaleu a 30,4% da abundância total.

A frequência permite o conhecimento sucinto da distribuição espacial da espécie na área estudada. Na amostragem, 91 espécies (ou 10,1%) ocorreram com mais da metade do total do número de parcelas (variável dummy igual a 1), evidenciando uma tendência a uma distribuição uniforme; dentre estas, 20 foram incluídas entre as 25 selecionadas através do IFSE (Tabela_2).

A dominância é uma função da área seccional do tronco, cujo diâmetro foi medido a 1,30 m do solo. A somatória das áreas seccionais dos indivíduos da espécie, por unidade de área física, é definida como a área basal - importante ferramenta para compreensão da floresta como um todo e de suas populações.

Apenas 46 espécies (ou 5,1% do total) responderam por mais de 50% da área basal de todas as espécies. A seleção, através do IFSE, indicou 24 espécies que apresentaram área basal equivalente a 36,3% do total (Tabela_2).

O valor da biomassa aérea viva das árvores de uma floresta é majoritariamente representado pelo resultado de pequeno número de árvores de maiores diâmetros.