Análise espacial de euxylophora paraensis Huber na Amazônia Oriental.

Os mecanismos de sustentação das florestas manejadas, ainda não são adequadamente abordados. E sobretudo, se essas espécies não forem manejadas diferentemente das demais correm o risco de serem extintas a médio e longo prazo. E este fato vem ocorrendo com a espécie Euxylophora paraensis (Huber), pois com o alto índice de exploração madeireira, essa espécie sofreu redução populacional, sendo potencialmente suscetível aos impactos da exploração, suas árvores de grande porte constam na lista de espécies da flora brasileira ameaçadas de extinção. Entretanto, se desconhece a estrutura espacial de suas populações naturais e os efeitos do manejo sobre essa espécie. Diante disso, o objetivo do estudo foi caracterizar e quantificar a distribuição espacial de Euxylophora paraensis a fim de estabelecer estratégias de conservação e preservação na Amazônia Oriental. O estudo foi realizado nas Unidades de Manejo Florestal Fazenda Rio Capim, Cauaxi, Sumal e Caculé de propriedade da Empresa CKBV Florestal Ltda., pertencente ao Grupo CIKEL. A empresa possui seis unidades de manejo florestal no estado do Pará certificados pelo Forest Stewardship Council (FSC) desde 2001. Para avaliar a distribuição espacial de E. paraensis, utilizou-se a análise geoestatística a partir da modelagem de semivariograma e confecção de mapas de krigagem. Houve dependência espacial de E. paraensis descrita pelo modelo esférico, demostrando um padrão de distribuição agregado da espécie. Observa-se nos mapas de krigagem a tendência de dispersão de E. paraensis nas áreas estudadas, de uma região de maior concentração de árvores e influenciada por altitudes mais elevadas para outra de menor concentração com altitudes baixas. Euxylophora paraensis apresentou padrão de distribuição agregada na floresta estudada possivelmente devido à sua síndrome de dispersão barocórica, com dependência espacial descrita pelo modelo esférico e diferenças significativas, em relação a variável topográfica, sendo recomendado levar em consideração a variável altitude para se predizer os ambientes mais adequados de possível ocorrência da espécie.

The mechanisms of sustaining managed forests are not yet adequately addressed. And above all, if these species are not managed differently from the others, they risk extinction in the medium and long term. Euxylophora paraensis (Huber), because of the high index of logging, this species has suffered population reduction, being potentially susceptible to the impacts of the exploration, its large trees are listed in the Brazilian flora species list threatened with extinction. However, the spatial structure of its natural populations and the effects of management on this species are unknown. Therefore, the objective of the study was to characterize and quantify the spatial distribution of Euxylophora paraensis in order to establish conservation and preservation strategies in the Eastern Amazon. The study was carried out at the farm Rio Capim, Cauaxi, Sumal and Caculé Farm Management Units owned by CKBV Florestal Ltda., Belonging to the CIKEL Group. The company has six forest management units in the state of Pará certified by the Forest Stewardship Council (FSC) since 2001. To evaluate the spatial distribution of E. paraensis, geostatistical analysis was used from the semivariogram modeling and mapping of kriging. There was spatial dependence of E. paraensis described by the spherical model, showing an aggregate distribution pattern of the species. It is observed in the kriging maps the dispersion tendency of E. paraensis in the studied areas, from a region with a higher concentration of trees and influenced by higher altitudes to one of lower concentration with low altitudes. Euxylophora paraensis presented an aggregate distribution pattern in the studied forest possibly due to its baroque dispersion syndrome, with spatial dependence described by the spherical model and significant differences, in relation to the topographic variable, being recommended to take into account the altitude variable to predict the most the possible occurrence of the species.