SPATIAL PATTERN OF FOREST SPECIES: CASE STUDY WITH <i>Ocotea odorifera</i> (Vell.) Rohwer

Authors

  • Gustavo Sartori Pottker
  • Paulo Costa de Oliveira Filho
  • Afonso Figueiredo Filho
  • Cilmar Antônio Dalmaso

DOI:

https://doi.org/10.5902/1980509824999

Keywords:

Ripley’s K function, intensity estimation, spatial point pattern.

Abstract

Distinction between generating mechanisms of the spatial patterns of forest species – case study with Ocotea odorifera. The objective of this research was the understanding of the processes and generating mechanisms of the spatial distribution of Ocotea odorifera, discriminating influences of the environment from those arising due to interactions between individuals. For this, coordinates from species trees were taken in a region of 25 hectares of Mixed Rain Forest (FOM) sampled in the National Forest (FLONA) of Irati. These data, described as a spatial point process, were evaluated by two Spatial Statistics techniques. Initially, a Kernel intensity estimator verified the global patterns of trees dispersion in the sampled region, and posteriorly, the non-homogeneous Ripley’s K function was used to study the local patterns. It was verified that the species clusters were localized in the highest areas of the sampled region, possibly in better drained soils. Furthermore, attraction was found amongst the specie's individuals, originating clusters in the largest scales analyzed, as shown by the non-homogeneous Ripley’s K function.

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ANTONINI, R. D.; NUNES-FREITAS, A. F. Estrutura populacional e distribuição espacial de Miconia prasina DC. (Melastomataceae) em duas áreas de Floresta Atlântica na Ilha Grande, RJ, Sudeste do Brasil. Acta Botonica Brasilica, São Paulo, v. 18. n. 3, p. 671-676, jul./dez. 2004.

ANGIOSPERM PHYLOGENY GROUP II. An Update of the Angiosperm Phylogeny Group Classification for the Orders and Families of Flowering Plants: APG II. Botanical Journal of the Linnean Society, London, v. 141, p. 399-436, 2003.

AZAMBUJA, W. Óleos Essenciais: o início de sua história no Brasil. [2012]. Disponível em: <http://oleosessenciais.org/tag/safrol/>. Acesso em: 13 out. 2012.

BADDELEY, A. J. Ajuda sobre a função “density.ppp”. Pacote spatstat: R documentation, 2011.

BADDELEY, A. J.; MOLLER, J.; WAAGEPETERSEN, R. Non- and semi-parametric estimation of interaction in inhomogeneous point patterns. Statistica Neerlandica, New Jersey, v. 54, p. 329-350. 2000.

BADDELEY, A. J.; TURNER, R. Spatstat: an R package for analyzing spatial point patterns. Journal of Statistical Software, Los Angeles, v. 12, n. 6, 2005. Disponível em: < http://www. jstatsoft.org >. Acesso em: fev. 2011.

BAILEY, T. C.; GATRELL, A. C. Interactive spatial data analysis. Harlow: Longman Scientific and Technical, 1995. 413 p.

BESAG, J. E. Comments on Ripley's paper. Journal of the Royal Statistical Society, New Jersey, v. 39, n. 2, p. 193-195. 1977.

CAPRETZ, R. L. Análise dos padrões espaciais de árvores em quatro formações florestais do estado de São Paulo, através de análises de segunda ordem, como a função K de Ripley. 2004. 79 p. Dissertação (Mestrado em Ecologia de Agroecossistemas) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Piracicaba, São Paulo, 2004.

CARMO, F. M. S.; BORGES, E. E. L.; TAKAKI, M. Alelopatia de extratos aquosos de canela-sassafrás (Ocotea odorifera(Vell.) Rohwer). Acta Botanica Brasilica, São Paulo, v. 3, n. 21, p. 697-705. 2007.

CARVALHO, P. E. R. Espécies arbóreas brasileiras. Brasília: Embrapa Informação Tecnológica, 2003. v. 1, 1035 p.

CARVALHO, P. E. R. Canela-Sassafrás. Circular técnica, 110. Colombo: EMBRAPA Florestas, 2005. 12 p. Disponível em: <http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPF-2009-09/41471/1/circ-tec110.pdf>. Acesso em: 14 jan. 2012.

CHEN, J.; BRADSHAW, G. A. Forest structure in space: a case study of an old growth spruce-fir forest in Changbaishan Natural Reserve, PR China. Forest Ecology and Management, Amstredam, n. 120, p. 219-233. 1999.

CRAWLEY, M. J. Plant Ecology. Oxford: Blackwell Scientific Publications, 1986. 496 p.

CRESSIE, N. A. C. Statistics for spatial data. New York: John Wiley and Sons, 1993. 900 p.

CUNHA, U. S. Análise da estrutura espacial horizontal de uma floresta de terra firme da Amazônia. 2003. 126 f. Tese (Doutorado em Ciências Florestais) – Departamento de Engenharia Florestal, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2003.

DIGGLE, P. J. A kernel method for smoothing point process data. Applied Statistics, Amsterdam, n. 34, p. 138-147, 1985.

DIGGLE, P. J. Statistical analysis of spatial point patterns. Londres: Arnold. 2003. 159 p.

HAY, J. D. et al. Comparação do padrão da distribuição espacial em escalas diferentes de espécies nativas do cerrado, em Brasília, DF. Revista Brasileira de Botânica, São Paulo, v. 23, n. 3, p. 341-347, 2000.

IBGE. Manual técnico da vegetação brasileira: sistema fitogeográfico, inventário das formações florestais e campestres, técnicas e manejo de coleções botânicas, procedimentos para mapeamentos. 2. ed. Rio de Janeiro: IBGE, 2012, 275 p.

INOUE, M. T.; RODERJAN, C. V.; KUNIYOSHI, Y. S. Projeto Madeira do Paraná. Curitiba: FUPEF. 1984. 260 p.

LORENZI, H. Árvores brasileiras: manual de identificação e cultivo de plantas arbóreas nativas do Brasil. 5. ed. Nova Odessa: Instituto Plantarum, 2008. v. 1.

LUDWIG, J. A.; REYNOLDS, J. F. Statistical Ecology: a primer on methods and computing. New York: John Wiley and Sons, 1988. 337 p.

MELLO, M. A. R. Distribuição espacial de plantas em florestas Neotropicais. 2002. 15 f. Monografia (Disciplina: Ecologia de Populações de Plantas – NT238) - Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2002. Disponível em: <http://www.ib.unicamp.br/profs/fsantos/nt238/2002/marco.pdf>. Acesso em: 14 fev. 2012.

ODUM, E. P. Ecologia. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2010. 434 p.

PESCK, V. A. Classificação orientada ao objeto de imagem QuickBird-2 para a identificação da araucária. 2011.76 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) – Setor de Ciências Agrárias, Universidade Estadual do Centro Oeste, Irati. 2011.

R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, 2011. Disponível em < http://www. R-project.org/ >. Acesso em: fev. 2011.

REITZ, R.; KLEIN, R.M.; REIS, A. Projeto Madeira de Santa Catarina. Sellowia, Itajaí , n. 28/30, p. 252-255, maio 1978.

REITZ, R.; KLEIN, R.M.; REIS, A. Projeto Madeira do Rio Grande do Sul. Sellowia, Itajaí, n. 34/35, p. 411-416, dez. 1983.

RODE, R. Avaliação florística e estrutural de uma Floresta Ombrófila Mista e de uma vegetação arbórea estabelecida sob um povoamento de Araucaria angustifolia de 60 anos. 2008. 159 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) – Setor de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2008.

SCHABENBERGER, O.; GOTWAY, C. A. Statistical methods for spatial data analysis. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2005. 488 p.

SILVA, K. E. et al. Padrões espaciais de espécies arbóreas tropicais. In: MARTINS, S. V. (Ed.). Ecologia de florestas tropicais do Brasil. Viçosa: UFV, 2009. p. 216-244. Disponível em: <http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/885268>. Acesso em: 28 dez. 2011.

SCOTT, D. W. Multivariate density estimation: theory, practice and visualization. New York: John Wiley and Sons, 1992. 317 p.

Published

2016-12-28

How to Cite

Pottker, G. S., de Oliveira Filho, P. C., Figueiredo Filho, A., & Dalmaso, C. A. (2016). SPATIAL PATTERN OF FOREST SPECIES: CASE STUDY WITH <i>Ocotea odorifera</i> (Vell.) Rohwer. Ciência Florestal, 26(4), 1097–1106. https://doi.org/10.5902/1980509824999

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