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dc.creatorReis, Daniele Nogueira dos-
dc.creatorDavide, Antonio Claudio-
dc.creatorFerreira, Daniel Furtado-
dc.date.accessioned2017-08-18T19:31:14Z-
dc.date.available2017-08-18T19:31:14Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationREIS, D. N. dos; DAVIDE, A. C.; FERREIRA, D. F. Indicadores preliminares para avaliação da restauração em reflorestamentos de ambientes ciliares. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 34, n. 80, p. 375-389, out./dez. 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15237-
dc.description.abstractThe restoration success in forest ecosystems can be adequately assessed by correct selection of indicators that represent the achievement of established goals. The discriminant analysis technique on indicators selection consists of separation and classification of new observations on pre-defined groups, reducing the number of variables that are discriminant functions linearly dependent of the original variables. This study aims to define an index composed by structural attributes (number of species and individuals planted, height, basal area, number of regenerant species and individuals) and chemical and pedological soil attributes to classify riparian reforested environments regarding to restoration taking as reference reforestation around the the Volta Grande reservoir, Minas Gerais State, Brazil. Eleven variables were used for previous classification of plots in partially restored or unrestored groups and also used for discriminant analysis. Variables selected by the discriminant function generated were: number of species and basal area of planted individuals, number of regenerant species and individuals , litter accumulation and soil cation exchange capacity. Compatibility of 98% from previous plot classifications and after index formation, show the representativeness of the selected variables on evaluation of restoration of riparian reforestations.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherEmbrapapt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.sourcePesquisa Florestal Brasileirapt_BR
dc.subjectÁreas de preservação permanentept_BR
dc.subjectFunção discriminantept_BR
dc.subjectReflorestamentopt_BR
dc.subjectMatas ciliarespt_BR
dc.subjectPermanent preservation areaspt_BR
dc.subjectDiscriminant functionpt_BR
dc.subjectReforestationpt_BR
dc.subjectRiparian forestspt_BR
dc.titleIndicadores preliminares para avaliação da restauração em reflorestamentos de ambientes ciliarespt_BR
dc.title.alternativePreliminary indicators for restoration assessment in riparian reforestationspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoO sucesso da restauração em ecossistemas florestais pode ser avaliado pela seleção correta de indicadores que sejam representativos da consecução dos objetivos estabelecidos. A seleção pela técnica da análise discriminante consiste da separação e classificação de novas observações em grupos previamente definidos, reduzindo o número de variáveis, que são funções discriminantes linearmente dependentes das variáveis originais. O presente estudo objetiva definir um índice composto por atributos estruturais (número de espécies e indivíduos plantados, altura, área basal, número de espécies e indivíduos regenerantes) e atributos químicos do solo e pedológicos, para classificar reflorestamentos em ambientes ciliares, com relação à restauração tendo, como base, reflorestamento no entorno do reservatório da Usina Hidrelétrica de Volta Grande, MG. Onze variáveis foram utilizadas para a classificação prévia das parcelas nos grupos, como parcialmente restauradas ou não restauradas, e na análise discriminante realizada em seguida. As variáveis selecionadas pela função discriminante gerada foram: número de espécies e área basal dos indivíduos plantados, número de espécies e indivíduos regenerantes, acúmulo de serapilheira e capacidade de troca de cátions do solo. A compatibilidade de 98% entre a classificação prévia das parcelas e após a formação do índice demonstram a representatividade das variáveis selecionadas na avaliação da restauração dos reflorestamentos dos ambientes ciliares estudados.pt_BR
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