Deise T.B. Miola, Charles R. Freitas, Milton Barbosa, Geraldo Wilson Fernandes
This study tests the use of accessible geoprocessing techniques to identify and describe the distribution of Syagrus glaucescens, a threatened palm shrub endemic to rupestrian fields (high-altitude grasslands) of the southern Espinhaço Range, in Minas Gerais, Brazil. A hundred and ninety five occurrence points and 24 absence points of S. glaucescens were recorded on a GPS device during field trips. Free databases of eight abiotic variables for the surveyed area were also used. Ninety-eight of the occurrence points were used to generate a spectral signature in ArcView to identify variables best characterizing S. glaucescens’ distribution area and produce a probability map. The species’ distribution was strongly associated to rocky outcrops whose geological composition is Quartzite Filite and Conglomerates, above 1.000 m of altitude, with declivities of 5-30%. When the accuracy of the probability map was tested, 87.63% of the 97 occurrence points used fitted areas of very high occurrence probability on the map, while 100% of the 24 non-occurrence points matched areas of null probability; therefore confirming the high accuracy of the model in predicting the occurrence of S. glaucescens. Although the altitudinal grasslands of Espinhaço are areas of great biodiversity and high degree of plant species endemism, they remain poorly studied. Thus, this model can be a helpful tool in designing management and conservation strategies not only for S. glaucescens but also for other species associated to rocky outcrops of such environment.
O presente estudo testou a utilização de ferramentas acessíveis de geoprocessamento na identificação e caracterização das áreas de ocorrência da palmeira Syagrus glaucescens, uma espécie de palmeira ameaçada de extinção e endêmica dos campos rupestres da Cadeia do Espinhaço de Minas Gerais, Brasil. Cento e noventa e cinco pontos de ocorrência e 24 pontos de ausência de S. glaucescens foram registrados com um GPS. Bases gratuitas de oito variáveis abióticas da área estudada também foram usadas. Noventa e oito dos pontos de ocorrência foram utilizados para gerar uma assinatura espectral no ArcView para identificar as variáveis que melhor caracterizassem a área de distribuição de S. glaucescens e produzir um mapa de probabilidades. Observou-se uma maior distribuição da espécie em áreas de afloramentos rochosos com composição geológica Quartzito Filito Metaconglomerados, acima de 1000 m de altitude e com declividade entre 5 e 30%. Quando testado o potencial preditivo do mapa de probabilidades, obteve-se 87,63% dos 97 pontos de ocorrência encontrados em áreas de altíssima probabilidade, enquanto que 100% dos 24 pontos de não ocorrência enquadrou-se em áreas de probabilidade nula, confirmando assim a alta eficácia do modelo em predizer as áreas de ocorrência da espécie. Embora os campos rupestres da Cadeia do Espinhaço sejam áreas de grande biodiversidade e alto grau endemismo de espécies de plantas, permanecem pouco estudados. Este modelo pode ser uma ferramenta útil para o delineamento de estratégias de manejo e conservação não apenas para S. glaucescens como também para outras espécies associadas a afloramentos rochosos de tal ambiente.
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