Análise da fragmentação florestal

Para análise da fragmentação florestal com vistas a proposição de mitigações para seus efeitos, a caracterização dos arranjos espaciais da paisagem é indispensável e o uso das métricas de paisagem pode se constituir como um elemento de grande utilidade para esse fim (LUSTIG et al., 2015; CARRARA et al., 2015).

A partir do mapeamento da cobertura da terra, os fragmentos florestais identificados foram analisados por meio de um conjunto de métricas de paisagem, que por sua vez, subsidiaram o diagnóstico sobre a situação da fragmentação na área de estudo.

De acordo com a teoria de Biogeografia de Ilhas (MACARTHUR; WILSON, 1967), ilhas pequenas e isoladas apresentariam uma quantidade menor de espécies. Aplicando esse elemento da teoria à fragmentação florestal, considera-se que os maiores fragmentos apresentam, hipoteticamente, maior biodiversidade, o que lhes confere maior importância em relação aos fragmentos de menor tamanho.

Além do fator tamanho, existem outras diversas métricas de paisagem para a análise da fragmentação florestal. Dessa forma, para analisar a fragmentação florestal da área de estudo, as métricas de paisagem foram agrupadas em: métricas de área, métricas de tamanho e densidade, métricas de forma, métricas de borda/área-núcleo e métricas de conectividade (McGARIGAL;MARKS, 1995).

No âmbito do primeiro grupo de métricas está a métrica Class Area (CA), no segundo grupo estão: Number of Patches (NumP), Median Patch Size (MPS), Patch Size Standard Desviation (PSSD) e Patch Density (PD). O terceiro grupo de métricas é composto por: Shape Index (SHAPE), Fractal Dimension (FRAC). No quarto grupo de métricas estão: Total Edge (TE), Edge Density (ED). Por fim, no quinto grupo estão os índices relacionados à mensuração da conectividade entre os fragmentos: Mean Distance from Nearest Neighbor (MNN), índice de conectividade estrutural (COHESION) e o índice de isolamento (PROX_MN).

O índice Class Area (CA) mensura o tamanho da área das manchas de uma mesma classe, a partir da soma das mesmas. A fórmula (5) desse índice é descrita da seguinte maneira, conforme McGarigal e Marks (1995):

(5) 𝐶𝐴 = ∑ 𝑎𝑖𝑗

Onde aij refere-se a área da mancha i na classe j

O índice Number of Patches (NumP) diz respeito à quantificação dos fragmentos existentes na área estudada. Se constitui como um importante parâmetro para análise da fragmentação, pois também serve de base para o cálculo de outras métricas de paisagem, como por exemplo: os índices Median Patch Size (MPS), Patch Size Standard Deviation (PSSD) e Patch Density (PD), que por sua vez referem-se a mediana, desvio padrão e densidade de fragmentos, respectivamente. As equações (6), (7), (8) e (9) referem-se, respectivamente, às métricas supracitadas.

(6) 𝑁𝑢𝑚𝑃 = ∑ 𝑛𝑖

(7) 𝑀𝑃𝑆 = ∑ 𝑎𝑖𝑗

𝑛 𝑗=1

𝑛_𝑖

Sendo aij a área da mancha i na classe j

(8) 𝑃𝑆𝑆𝐷 = ∑ √(aij − (∑𝑛𝑗=1𝑎𝑖𝑗 𝑛𝑖 )) 2 𝑛 𝑗=1 𝑛𝑖

Onde aij indica área da mancha i na classe j e ni diz respeito o número de manchas por classe na paisagem.

(9) 𝑃𝐷 = 𝑛𝑖

𝐴

Onde ni refere-se ao número de fragmentos e A significa a área total considerada.

O Índice de forma/Shape Index (SHAPE) mede a complexidade da forma do fragmento, tomando por base de comparação a forma de um círculo, de modo que valores menores serão obtidos quanto mais circulares forem os fragmentos, ao passo que formas menos circulares resultarão em valores SHAPE mais elevados. Esse índice fornece indícios de quão o fragmento pode estar vulnerável ao efeito de borda, uma vez que para Lang e Blascke (2009) existe uma estreita relação entre comprimento de borda e perímetro, de maneira que quanto maior o valor desse índice maior o perímetro da borda. O índice SHAPE foi calculado com base na Equação (10)

(10) 𝑆𝐻𝐴𝑃𝐸 = 𝑃𝑖𝑗

√𝜋. 𝑎𝑖𝑗

2

Onde Pij e aij referem-se ao perímetro e a área do fragmento, respectivamente.

O Índice Area Weighted Mean Shape Index (AWMSI) é igual a soma de todos os perímetros (m) dos fragmentos, divididos pela raiz quadrada da área do fragmento, ajustado por uma constante geométrica de padrão circular (𝜋), multiplicado pela área do fragmento, dividido pelo total da área dos fragmentos, conforme equação (11). Ou seja, esse índice refere-se ao índice de forma (SHAPE) do fragmento, ponderado pela área do fragmento. Com isso, os fragmentos maiores terão maior peso do que os menores.

(11) 𝐴𝑊𝑀𝑆𝐼 = ∑ [( 𝑃𝑖𝑗 √𝜋. 𝑎𝑖𝑗 2 𝑎𝑖𝑗 ∑𝑛_𝑗=1𝑎𝑖𝑗)] n j=1

Onde Pij e aij referem-se ao perímetro e a área do fragmento, respectivamente.

A métrica Patch Fractal Dimension (FRAC) mensura a complexidade das formas dos fragmentos. Fragmentos com formas mais simples (quadradas, retangulares) apresentarão valores mais próximos de 1, enquanto que fragmentos com formas mais complexas receberão valores mais próximos de 2. Ou seja, essa métrica fornece indícios sobre a origem da forma do fragmento, uma vez que formas menos complexas tendem a ser de origem antrópica, enquanto que as formas mais complexas são, geralmente, associadas a processos naturais. A partir da equação (12) essa métrica foi calculada:

(12) 𝐹𝑅𝐴𝐶 = 2 ln(25 𝑝𝑖𝑗) ln 𝑎𝑖𝑗 𝑀𝑁 = ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛𝑖

Onde pij, aij, xij e ni referem-se, respectivamente a: perímetro do fragmento, área do fragmento, área média e número de fragmentos.

As métricas de borda selecionadas: Total Edge e Edge Density são obtidas a partir da soma das bordas dos fragmentos e sua distribuição por metro quadrado, considerando um efeito de borda até os 35 m em direção ao núcleo do remanescente de Mata Atlântica. A escolha do alcance do efeito de borda está baseada em Rodrigues (1998).

A métrica Mean distance from Nearest Neighbor (MNN) mede a distância de cada fragmento em relação à borda do fragmento vizinho mais próximo. Nesse caso, a média da distância do vizinho mais próximo é calculada pela soma de todas as distâncias entre fragmentos dividida pelo número de fragmentos, conforme equação (13).

(13) 𝐸𝑁𝑁 = ℎ_𝑖𝑗, 𝑀𝑁 = ∑ ℎ𝑖𝑗

𝑛 𝑗=1

𝑛′𝑖

hij= distância (m) mínima do fragmento ij ao vizinho mais próximo da mesma classe; n’= n’i= número de fragmentos da classe i na paisagem que possuam vizinho próximo.

A métrica COHESION (conectividade) é a média aritmética do índice de proximidade dos fragmentos, que é obtido a partir da soma de cada área dos fragmentos de mesma classe divididos pelo quadrado da respectiva distância euclidiana de borda a borda, considerando um raio de busca. Essa métrica possui amplitude de 0 a 100%, de forma que apresenta valor mínimo quando a classe é bastante subdivida e com baixa conectividade. A equação (14) foi utilizada para cálculo dessa métrica.

(14) 𝐶𝑂𝐻𝐸𝑆𝐼𝑂𝑁 = [1 − ∑ 𝑝𝑖𝑗 𝑛 𝑖𝑗 ∑𝑛_𝑗−1𝑝_𝑖𝑗√𝐴] [1 − 1 √𝐴] 2 (100)

Pij: Perímetro do fragmento ij; n: número de fragmentos; A: Área total da paisagem (ha) Por último, a métrica de isolamento/proximidade (PROX_MN) mensura o grau de subdivisão de uma classe, de modo que valores quanto mais próximos de 0 indicam que a classe está, estruturalmente, menos conectada, enquanto que valores obtidos mais próximos de 100% sugerem que a classe está mais agregada. A equação (15) é referente ao cálculo dessa métrica.

(15) 𝑃𝑅𝑂𝑋 = ∑ 𝑎𝑖𝑗𝑠 ℎ_𝑖𝑗𝑠2 𝑛 𝑠=1 , 𝑀𝑁 = ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛_𝑖

aijs: Distância (m) entre as bordas de dois fragmentos; hij: Distância (m) do fragmento ij ao fragmento mais próximo; ni: Número de fragmentos; Xij: Métrica que será calculada na fórmula de média ou na fórmula de outra medida de posição (Mediana, desvio padrão,etc.). No Quadro 8 está representada uma síntese das características das métricas utilizadas para o diagnóstico da fragmentação da área estudada.

Quadro 8: Principais métricas de paisagem utilizadas para análise da fragmentação florestal.

Tipo da métrica Nome da métrica Definição Variáveis

Métricas de área/densidade

Área total (CA) Área total da mancha/área total da classe

aij = área da mancha i na classe j

Número de manchas (NumP) Quantidade de manchas na paisagem.

ni = número de manchas por classe Densidade de manchas/Patch

Density (PD)

Número de fragmentos por unidade de área.

ni = número de manchas por classe; A= Área do município. Porcentagem da paisagem

(PLAND)

Soma das áreas dos fragmentos, dividida pela área total da paisagem, multiplicada por 100.

Pi: proporção da paisagem ocupada pela classe; aij: área do fragmento; A: Área.

Métricas de forma

Índice de forma/Shape Index (SHAPE) Mede a complexidade da forma do fragmento, tomando por base de comparação a forma de um círculo.

Patch Fractal Dimension (FRAC) Mensura a complexidade das formas dos fragmentos, fornecendo indícios sobre a origem da forma do fragmento.

Pij = perímetro do fragmento; aij = área do fragmento; xij = área média do fragmento e ni =

número de

fragmentos.

Largest Patch Index (LPI) - Índice do maior fragmento

Percentual de área ocupada pelo maior fragmento em relação à área total da paisagem. Isolamento/Proximidade Mensura o grau de

subdivisão de uma classe

Métricas de diversidade

Patch Richness (PD) Número de classes presentes no limite da paisagem

Shanon’s Diversity Index (SHDI) Soma, entre todas as classes, da abundância proporcional de cada classe multiplicada por aquela proporção (abundância da proporção vezes o logaritmo natural da proporção), multiplicado por –1. Conectividade/Retalhamento

DIVISION (Índice de Divisão da Paisagem)

Probabilidade de que dois pixels escolhidos aleatoriamente não estejam no mesmo local da classe correspondente CONTAG (Índice de Contágio) Contágio observado,

sobre o contágio máximo possível para o número de tipos de fragmentos (classes) existentes. COHESION (Índice de Coesão) Mensura a

conectividade das manchas de uma determinada classe. Euclidean Nearest Neighbor

(ENN)

Distância média do vizinho mais próximo. Mean distance from Nearest

Neighbor (MNN)

Distância de cada fragmento em relação a borda do fragmento vizinho mais próximo. Fonte: Elaborado pelo autor.

Cada grupo de métricas de paisagem tomou por base três diferentes escalas/níveis de análise: mancha, classe e paisagem. As métricas em nível de mancha (patch-level metrics) mensuram individualmente as características de cada mancha da paisagem. As métricas em nível de classe (class-level metrics) resultam da agregação das manchas de cada classe. Por fim, as métricas a nível de paisagem resultam da síntese dos dados das classes e fornecem informações acerca de padrões, composição e configuração da paisagem como um todo.

Todas as métricas supracitadas foram calculadas a partir do uso do software Fragstat 4.2 (McGARIGAL;MARKS, 1995) e do complemento Patch Analyst (ELKIE et al., 1999) operado no software ArcGIS 10.2.