Diagnóstico e fatores condicionantes da resiliência da vegetação de Cerrado em pastagens abandonadas

• Processo: 15/23131-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de junho de 2016
• Vigência (Término): 31 de março de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Conservação da Natureza
• Pesquisador responsável: Giselda Durigan
• Beneficiário: Mário Guilherme de Biagi Cava
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Assunto(s): Cerrado Restauração ecológica Monitoramento ambiental Indicadores ambientais Ecologia de ecossistemas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Filtros Ecológicos | Indicadores ecológicos | Monitoramento | Regeneração natural | savana | Sucessão | Recuperação de Áreas Degradadas

Resumo

A restauração de ecossistemas degradados, em todo o mundo, tem sido geralmente baseada na reintrodução de espécies vegetais e eventualmente em técnicas para acelerar a regeneração natural. Porém, desde que o ecossistema seja resiliente, a recuperação pode ocorrer naturalmente, sem a necessidade de intervenção e, portanto, sem custos. Quantificar a resiliência - que pressupõe estimar o tempo necessário para que o ecossistema recupere suas propriedades anteriores ao distúrbio e quantificar a proporção de seus componentes que pode ser recuperada - são desafios para a ciência e a prática da restauração. O objetivo desta pesquisa é desenvolver ferramentas para quantificar a resiliência da vegetação de cerrado em pastagens abandonadas e verificar se é possível predizê-la em função de fatores bióticos e abióticos que a influenciam. A pesquisa será baseada na amostragem da vegetação nativa em regeneração natural em pastagens abandonadas (30), em duas ocasiões separadas por um intervalo de tempo de dois anos, para quantificar sua resiliência (taxa de sua recuperação) em comparação com os atributos de ecossistemas de referência (seis locais). Serão utilizados como indicadores de resiliência a taxa anual de recuperação de variáveis relacionadas à estrutura (densidade, cobertura e área basal de espécies nativas) e à riqueza da comunidade vegetal. Para elucidar os fatores que explicam a resiliência, as taxas para os diferentes indicadores em cada local serão utilizadas como variáveis respostas em modelos lineares generalizados (GLMs), nos quais serão utilizados como variáveis preditoras os fatores: histórico de uso do solo, atributos ambientais (solo e clima) ou da paisagem (cobertura natural remanescente e conectividade). Além de elucidar questões pendentes na ecologia de ecossistemas, esta pesquisa tem o potencial de gerar ferramentas de aplicação prática no suporte à tomada de decisão sobre a necessidade ou não de intervenções de restauração em pastagens abandonadas em regiões de Cerrado. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

CAVA, MARIO G. B.; PILON, NATASHI A. L.; RIBEIRO, MILTON CEZAR; DURIGAN, GISELDA. Abandoned pastures cannot spontaneously recover the attributes of old-growth savannas. JOURNAL OF APPLIED ECOLOGY, v. 55, n. 3, p. 1164-1172, MAY 2018. (16/17888-2, 13/50421-2, 15/23131-9)

CAVA, MARIO G. B.; PILON, NATASHI A. L.; PRIANTE, CAMILA F.; RIBEIRO, MILTON CEZAR; DURIGAN, GISELDA. The recovery rates of secondary savannas in abandoned pastures are poorly explained by environmental and landscape factors. APPLIED VEGETATION SCIENCE, v. 23, n. 1, OCT 2019. (16/17888-2, 13/50421-2, 15/23131-9)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

CAVA, Mário Guilherme de Biagi. Trajetórias sucessionais e fatores condicionantes da regeneração natural do cerrado em pastagens abandonadas. 2019. Tese de Doutorado - Universidade Estadual Paulista (Unesp). Faculdade de Ciências Agronômicas. Botucatu Botucatu.