Modelagem e distribuição potencial de espécies arbóreas relevantes para a dinâmica sociocultural e ecológica do Parque Nacional de Sete Cidades, Piauí, Brasil
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Palavras-chave

Cerrado
Parque Nacional
Ecologia
Etnobotânica

Como Citar

GAIA, J. A.; ISRAEL DE SOUZA, B. .; FARIAS PAIVA DE LUCENA, R. .; SANTOS SOUZA, R.; LIMA BEZERRA GAIA, C. . Modelagem e distribuição potencial de espécies arbóreas relevantes para a dinâmica sociocultural e ecológica do Parque Nacional de Sete Cidades, Piauí, Brasil. Sociedade & Natureza, [S. l.], v. 32, p. 832–846, 2020. DOI: 10.14393/SN-v32-2020-51103. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/51103. Acesso em: 21 nov. 2024.

Resumo

A Modelagem de Nicho Ecológico é importante ferramenta para estabelecer predições de distribuição de espécies no espaço geográfico. O Parque Nacional de Sete Cidades, no Piauí, Brasil, é uma Unidade de Conservação Federal de Proteção Integral, com 6.221 hectares. O objetivo desse trabalho foi determinar a distribuição geográfica e avaliar o impacto das variáveis na predição do habitat de adequação atual de algumas espécies arbóreas. Foram selecionadas seis espécies, em função do seu valor ecológico e sociocultural: Hymenaea courbaril L; Himatanthus drasticus (Mart.) Plumel; Parkia platycephala Benth.; Magonia pubescens A.St.-Hil.; Caryocar coriaceum Wittm e Handroanthus impetiginosus (Mart. Ex DC.). Como resultado, Foram apontadas 130 espécies arbóreas, onde foi identificado que: a distribuição potencial de Parkia platycephala se concentrou em 26,19 km²; Himatanthus drasticus teve o nicho potencial ocupando 18,44 km²; Hymenaea courbaril teve área estimada em 16,19 km²; Handroanthus impetiginosus teve área potencial prevista no modelo em 12,01 km²; Caryocar coriaceum abrangeu 15,06 km²; Magonia pubescens foi prevista em 16,66 km². Observou-se que na escala de paisagem, as variáveis topoclimáticas e de textura da cobertura vegetal apresentaram um modelo com bom desempenho e validade para predizer a distribuição potencial.

https://doi.org/10.14393/SN-v32-2020-51103
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