5. A INFLUÊNCIA DA ÁRVORE E DO POVOAMENTO NA
QUALIDADE DA CORTIÇA
5.1 INTRODUÇÃO
O sobreiro (Quercus suber L.) apresenta a capacidade de quando retirada a sua casca (cortiça), na operação de descortiçamento, regenerar outra. Esta resposta da árvore é repetida
sempre que necessário (PEREIRA 2007) e é esta capacidade que permite ao Homem explorar o
sobreiro de forma sustentável, retirando-lhe periodicamente a cortiça que produz durante décadas, NATIVIDADE (1950) refere que a idade limite da cultura económica do sobreiro situa-
se entre os 150 e 200 anos. No entanto, apesar do sobreiro sobreviver aos danos causados pelos sucessivos descortiçamentos, esta operação é responsável pela redução do diâmetro da árvore e do crescimento da cortiça tornando-se essencial a realização do descortiçamento de
forma cuidadosa (NATIVIDADE1950, COSTA et al. 2004).
O primeiro descortiçamento, designado de desboia, ocorre normalmente quando a árvore atinge entre os 25-40 anos. A primeira cortiça extraída da árvore é designada de cortiça virgem e não apresenta qualidade do ponto de vista industrial, utilizando-se somente para trituração e aglomerados. Após a primeira extracção a cortiça é extraída em cada 9 anos, tempo mínimo legal entre colheitas sucessivas à mesma árvore segundo o decreto de lei n.º 169/2001 de 25 de Maio. A cortiça obtida no segundo descortiçamento (chamada cortiça secundeira) apesar de apresentar uma estrutura mais homogénea do que a anterior, ainda não possuí grande valor, sendo apenas utilizada para aglomerados. A terceira e subsequentes cortiças retiradas do sobreiro, chamadas de cortiça de reprodução ou amadia, apresenta características necessárias para ser utilizada em produtos mais nobres, tendo a rolha o maior
interesse económico (NATIVIDADE1950,PEREIRA 2007).
Assim, tendo em conta o longo ciclo de vida do sobreiro e os anos necessários para a formação da cortiça apta para produção de rolha (principal fonte de receita), a gestão dos montados deve ser planeada num espaço temporal alargado. Sendo o montado definido como um sistema de produção silvo-pastoril a sua sustentabilidade depende de relações equilibradas entre as suas componentes: a componente agrícola (e em alguns casos a componente animal) têm que estar em equilíbrio com a componente arbórea (PINHEIRO et al. 2008). Daí tenha
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça
parcelas permanentes, que serviram de base à elaboração de modelos de crescimento e sistemas de suporte à decisão (RIBEIRO et al. 2003). O sistema de suporte á decisão ecológico ECCORK baseado no modelo de crescimento espacial CORKFITS; este constituído por sub - modelos de crescimento em altura, área de projecção horizontal das copas e em área seccional (lenho e cortiça); permite analisar a evolução dos montados através da simulação do crescimento em diferentes cenários de gestão (RIBEIRO et al. 2007). Desta forma, são encontradas opções adequadas de gestão que optimizam a densidade e estrutura do montado tendo em conta a produção de cortiça, em quantidade e qualidade, ao mesmo tempo que cumprem um conjunto de aspectos que garantem a sustentabilidade do sistema: Produtividade, Estabilidade, Perpetuidade, Equidade, Autonomia e Suficiência (RIBEIRO et al.
2010). A sustentabilidade dos montados passa pela manutenção do coberto arbóreo, que garante a produtividade, associada à quantidade e qualidade de bens produzidos, ao longo do tempo (perpetuidade). Esta manutenção depende da regeneração natural/artificial adequada às taxas de mortalidade, garantindo assim a estabilidade e perpetuidade do sistema (PINTO-
CORREIA et al. 2013, RIBEIRO 2015).
Estudos têm vindo a ser desenvolvidos acerca da relação entre a produção da cortiça (quantidade e qualidade) e os fatores que a possam influenciar. Com a construção do modelo de crescimento de árvore espacial (CORKFITS), parametrizado para a região de Coruche, RIBEIRO (2007) verificou que a competição tem uma influência negativa no crescimento da cortiça dos sobreiros. TINOCO et al. (2009) ao avaliar as características físicas e mecânicas da cortiça, responsáveis pela sua qualidade, proveniente de montados sujeitos a diferentes modalidades de gestão concluiu que numa gestão de montado ordenado (resultante de sementeira) se retira uma maior quantidade de cortiça rolhável e de boa qualidade.
Como já foi referido, a rolha de cortiça natural é o produto mais valorizado na indústria corticeira e o valor comercial da cortiça é determinado pela sua adequação para a produção de rolhas. Como resultado, a qualidade da cortiça é principalmente determinada pela sua porosidade (PEREIRA et al. 1996) e densidade (FONSECA et al. 1994) uma vez que estas
características têm uma grande influência na capacidade de vedação da rolha (GONZÁLEZ- HERNÁNDEZ et al. 2014). Neste contexto pretende-se então identificar quais as variáveis,
referentes à árvore e ao povoamento, responsáveis pela variação da qualidade da cortiça, aqui definidas como a porosidade e densidade.
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça
5.2 MATERIAL E MÉTODOS
Para o presente trabalho foi realizado um cruzamento entre os parâmetros definidores da qualidade da cortiça analisados nos capítulos anteriores (densidade média e coeficiente de porosidade) e dados já existentes relativos à árvore e ao povoamento, referentes às 3 parcelas estudadas, aquando o primeiro descortiçamento, ocorrido em 1996, obtidos e apresentados por RIBEIRO (2007). As características das quais possuímos os dados encontram-se descritas
abaixo.
Características dendrométricas
CAPi: Circunferência à altura do peito antes do descortiçamento (cm) hmax: Altura total (m)
Variáveis da árvore
gi: Área basal antes do descortiçamento (m2) PCS: Peso de cortiça seco total (kg)
EF1.3: espessura da cortiça no fuste (cm)
CD: Coeficiente de descortiçamento (altura descortiçamento total/capi)
Variáveis do povoamento
N: Densidade absoluta (nº arv/ha)
ACT: Área da projecção horizontal da copa total (m2/ha) G: Área basal total (m2/ha)
Para além das variáveis referentes à árvore e das variáveis indicadoras da ocupação do povoamento são utilizados índices de competição espacial, também já apresentados por Ribeiro (2007), para avaliar a influência da competição na qualidade da cortiça.
Índices de competição espaciais
HD2 C70D2
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça V70D2 MDRF1D50 DDF1D50 DDF1D35 MAOF1D25
Uma vez que os dados da árvore, do povoamento e dos índices de competição foram recolhidos em 1996, a densidade e o coeficiente de porosidade analisados foram os das amostras referentes aos descortiçamentos de 1996 e 2005.
5.2.1 ANÁLISES ESTATÍSTICAS
Foi efetuada uma análise de regressão múltipla, com recurso a um software estatístico desenvolvido no Laboratório dos Produtos Florestais da UTAD, onde se contemplaram todas as variáveis independentes, seguindo-se um processo iterativo de cálculo por eliminação variáveis, das menos significativas de todas as variáveis, considerando o seu valor de t de Student, até ao valor de coeficiente de determinação atingir valores entre 40/50%.
O modelo geral da análise de regressão múltipla utilizado é expresso por:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏
1𝑥
1+ 𝑏
2𝑥
2+ … + 𝑏
𝑛𝑥
𝑛+ 𝜀
onde:
𝑌 – Variável dependente
𝑥1, 𝑥2, …, 𝑥𝑛 – Variáveis independentes
𝑎 – Ponto de interseção nas ordenadas
𝑏1, 𝑏2, …, 𝑏𝑛 – Coeficientes parciais de regressão
𝜀
– Resíduo (parte de 𝑌 independente de 𝑥1, 𝑥2, …, 𝑥𝑛 )5.3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Para estudar a relação entre a qualidade da cortiça e as variáveis descritas acima, foi elaborada uma matriz de correlação (Quadro 5.1) onde é possível ver a relação existente entre
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça
a densidade média, o coeficiente de porosidade e os dados relativos às variáveis da árvore, do povoamento, e os índices de competição.
A primeira leitura que podemos fazer refere-se à existência de vários coeficientes estatisticamente significativos. Os valores de porosidade avaliados em 1996 e 2005 apresentam-se, apesar de um coeficiente pouco elevado, positivamente correlacionados entre si, já as densidades dos dois anos não estão estatisticamente correlacionadas entre si passando-se o mesmo entre elas e os coeficientes de porosidade. As densidades médias das amostras de 1996 e 2005 mostram-se negativamente relacionada com o CAPi e a hmax, no entanto, essa relação é mais forte e estatisticamente significativa com a de 1996. Ainda em relação à densidade média observada nas amostras recolhidas em 1996 esta apresenta-se positivamente correlacionada com os índices de competição MDRF1D50 e DDF150, mostrando que árvores mais próximas podem produzir cortiça com densidades médias mais elevadas. As relações muito significativas entre N, ACT e G já tinham sido obtidos por RIBEIRO (2007). Embora a espessura da cortiça não se apresente estatisticamente
correlacionada com a densidade média observada nas amostras de 1996 e 2005 esta mostra uma tendência negativa, tal como observado por PIZZURRO et al. (2010) onde a espessura
aumenta com a diminuição da densidade. Destacam-se as relações negativas entre as variáveis CAPi, gi e PCS e todos os índices de competição avaliados, sendo MDRF1D50, DDF1D50, DDF1D35 e MAOF1D25 altamente significativos. Pode assim dizer-se que quanto maior a distância entre árvores maior será o CAPi, gi e PCS das árvores na parcela.
Efetuou-se igualmente uma análise de regressão múltipla tomando como repetições as árvores, independentemente da parcela a que pertencem, para aos dois primeiros anos de descortiçamento. Os resultados da análise, quer para a densidade média quer para o coeficiente de porosidade relativos ao ano 1996, vêm expressos nos Quadros 5.2 e 5.3, respectivamente.
A análise de regressão múltipla permite a eliminação sucessiva das variáveis independentes com menor valor de t, ou seja, as menos determinantes para a predição da variável dependente. Como se pode observar no Quadro 5.2, foram eliminadas metade das variáveis independentes e o coeficiente de determinação apenas diminui cerca de 7%, mostrando que as variáveis eliminadas pouco explicam a variação da densidade média.
Assim ficaram como as variáveis mais importantes e que no seu conjunto explicam cerca de 50% da variação da densidade média, as seguintes: N, ACT, CAPi, gi, C70D2, V70D2, DDF1D35 e DDF1D50.
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça
Quadro 5.1 – Matriz de correlação entre a densidade média e coeficiente de porosidade avaliados em 1996 e 2005, todas as variáveis da árvore e do povoamento e índices de competição recolhidos em 1996. n=33 r≥ 0,349* r≥ 0,449** r≥ 0,554*** Dmed 1996 Dmed 2005 CP 1996 CP
2005 N ACT G CAPi hmax gi PCS EF 1.3 CD HD2
C70 D2 V70 D2 MDRF1 D50 DDF1 D50 DDF1 D35 MAOF1 D25 Dmed 1996 1 0,270 0,105 0,106 0,110 -0,009 -0,214 -0,357 -0,365 -0,328 -0,263 -0,105 0,107 0,232 -0,005 0,077 0,377 0,350 0,348 0,207 Dmed 2005 1 0,095 0,160 0,025 0,037 0,048 -0,297 -0,310 -0,259 -0,224 -0,313 0,039 0,054 0,136 0,150 0,223 0,216 0,157 0,154 CP 1996 1 0,365 -0,229 -0,184 -0,057 0,007 0,285 0,004 -0,028 0,270 -0,022 0,050 0,139 -2,34E-04 0,014 -0,029 -0,05 0,020 CP 2005 1 -0,240 -0,271 -0,252 0,146 0,086 0,166 0,081 -0,084 -0,062 0,121 0,039 -0,023 -0,073 -0,154 -0,148 -0,193 N 1 0,947 0,599 0,222 0,139 0,247 0,397 0,134 0,316 0,135 -0,050 -0,061 -0,315 -0,289 -0,253 -0,071 ACT 1 0,825 0,231 0,134 0,243 0,385 0,128 0,258 0,074 -0,034 -0,052 -0,315 -0,271 -0,246 -0,021 G 1 0,184 0,090 0,172 0,260 0,082 0,086 -0,053 0,003 -0,023 -0,232 -0,186 -0,167 0,073 CAPi 1 0,536 0,992 0,931 0,402 0,062 -0,472 -0,461 -0,426 -0,931 -0,955 -0,926 -0,743 hmax 1 0,504 0,447 0,425 0,114 0,103 -0,103 -0,299 -0,450 -0,457 -0,455 -0,392 gi 1 0,950 0,372 0,097 -0,455 -0,442 -0,405 -0,918 -0,963 -0,924 -0,742 PCS 1 0,366 0,325 -0,401 -0,422 -0,386 -0,864 -0,921 -0,872 -0,638 EF 1.3 1 -0,188 -0,100 -0,009 -0,119 -0,322 -0,323 -0,312 -0,134 CD 1 0,112 -0,164 -0,189 -0,090 -0,127 -0,125 -0,124 HD2 1 0,518 0,364 0,548 0,519 0,555 0,509 C70D2 1 0,926 0,556 0,493 0,525 0,423 V70D2 1 0,500 0,434 0,466 0,371 MDRF1D50 1 0,968 0,971 0,792 DDF1D50 1 0,982 0,788 DDF1D35 1 0,831 MAOF1D25 1
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça
Foi estimada para cada umas das variáveis dependentes a equação de regressão múltipla, tendo para a densidade média em 1996 sido definida por:
DMED = 0, 23195+0, 00068N–0, 00004ACT–0, 00211CAPi+1, 80533gi–
0, 04292C70D2+0, 01746V70D2+0, 0034DDF1D50-0, 00241 DDF1D35
Pela análise do Quadro 5.2 conclui-se que a densidade absoluta da parcela e a área basal antes do descortiçamento de cada árvore (variável mais explicativa da variância da densidade média com 23,90%) influenciam positivamente a densidade média, i.e. as parcelas que apresentam um maior número de árvores, tal como as árvores com maior área basal produzem a cortiça com densidade média mais elevada, resultado já obtido pela análise da matriz de correlação. O contrário observa-se no caso das variáveis dependentes ACT e CAPi onde as parcelas com maior área de projecção de copas total, assim como as árvores com maior circunferência à altura do peito antes do descortiçamento, apresentam a densidade média mais baixa. No caso dos índices de competição, V70D2 e DDF1D50 apresentam uma relação positiva com a densidade média, ao contrário dos índices C70D2 e DDF1D35. Explicando 21,98% da variância da densidade média, a utilização do índice DDF1D50 mostra que parcelas com árvores mais próximas produzem cortiça com densidades médias mais altas.
No caso do coeficiente de porosidade foi eliminada menos uma variável do que na análise da densidade média explicando o conjunto das variáveis que permaneceram uma percentagem menor da sua variação, com um coeficiente de determinação de 38%, como se pode ver no Quadro 5.3. A equação estimada para o coeficiente de porosidade foi:
CP (%) = -2, 55551-0, 06854N+0, 00368ACT–0, 50100PCS+1,91012EF1.3+
4,97958CD+4,85258C70D2–2,33062V70D2+1,60708MDRF1D50-0, 33279 DDF1D50
Com o maior coeficiente estandardizado (beta) a variável índice de competição DDF1D50 apresenta uma relação negativa com o coeficiente de porosidade, ou seja, as parcelas com maior distância entre as árvores apresentam cortiças com maior coeficiente de porosidade. Também com uma relação negativa com a porosidade, o número de árvores, que explica 10,78% da variância, mostra que parcelas com mais árvores apresentam cortiças com menor porosidade. Assim, parcelas com maior número de árvores e com menor distância entre elas tendem a produzir cortiça com menor coeficiente de porosidade.
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça
Quadro 5.2 – Resumo da análise de regressão múltipla entre a densidade média das amostras relativas ao ano de descortiçamento 1996 (variável dependente) e as variáveis relativas à árvore e ao povoamento (variáveis independentes).
Quadro 5.3 – Resumo da análise de regressão múltipla entre o coeficiente de porosidade das amostras relativas ao ano de descortiçamento 1996 (variável dependente) e as variáveis relativas à árvore e ao povoamento (variáveis independentes).
N (Nºarv/ ha) ACT (m2/ha) G (m2/ha) CAPi (cm) hmax (m) gi (m2) PCS (kg) EF1.3 (cm) CD HD2 C70D2 V70D2 MDRF1 D50 DDF1 D50 DDF1 D35 MAOF1 D25 R2 17,91 21,96 (-) 7,75 6,61 (-) 0,73 (-) 12,11 2,01 (-) 1,45 0,47 0,76 6,11 (-) 4,25 4,06 8,07 4,52 (-) 1,23 (-) 0,570 7,13 4,5 (-) ─ 12 (-) 1,07 (-) 21,07 3,19 (-) 2,37 0,71 1,23 10,12 (-) 7,06 6,22 13,91 7,45 (-) 1,99 (-) 0,570 7,28 4,71 (-) ─ 12,95 (-) 0,94 (-) 20,16 1,03 (-) 2,27 ─ 1,43 10,61 (-) 7,33 6,29 14,78 7,80 (-) 2,42 (-) 0,569 7,30 4,85 (-) ─ 13,12 (-) 0,94 (-) 19,52 ─ 2,33 ─ 1,52 10,92 (-) 7,58 6,10 15,37 7,82 (-) 2,62 (-) 0,568 6,42 4,3 (-) ─ 16,15 (-) ─ 21,79 ─ 2,14 ─ 1,14 10,95 (-) 7,95 4,26 15,52 7,23 (-) 2,16 (-) 0,565 5,63 4,12 (-) ─ 19,56 (-) ─ 25 ─ 1,98 ─ 1,09 9,68 (-) 7,25 ─ 17,55 6,54 (-) 1,60 (-) 0,558 6,87 5,13 (-) ─ 19,17 (-) ─ 25,37 ─ 1,76 ─ ─ 8,47 (-) 6,36 ─ 18,73 6,89 (-) 1,26 (-) 0,546 7,19 5,69 (-) ─ 18,29 (-) ─ 24,83 ─ 1,46 ─ ─ 7,83 (-) 5,94 ─ 19,75 9,02 (-) ─ 0,538 8,90 7,10 (-) ─ 15,63 (-) ─ 23,90 ─ ─ ─ ─ 7,25 (-) 5,46 ─ 21,98 9,79 (-) ─ 0,504 NT (Nºarv/ ha) ACT (m2/ha) G (m2/ha) CAPi (cm) hmax (m) gi (m2) PCS (kg) EF1.3 (cm) CD HD2 C70D2 V70D2 MDRF1 D50 DDF1 D50 DDF1 D35 MAOF1 D25 R2 28,48 (-) 39,23 (-) 15,44 (-) 2,79 (-) 0,44 2,62 2,02 (-) 0,63 0,58 0,14 (-) 1,39 1,13 (-) 0,93 2,17 (-) 1,24 (-) 0,77 0,415 28,58 (-) 39,19 (-) 15,35 (-) 2,74 (-) 0,41 2,28 1,96 (-) 0,69 0,57 ─ 1,44 1,19 (-) 1,04 2,54 (-) 1,28 (-) 0,75 0,413 27,91 (-) 37,79 (-) 14,63 (-) 1,16 (-) 0,41 ─ 2,49 (-) 0,89 0,77 ─ 2,32 1,97 (-) 2,30 5,04 (-) 1,40 (-) 0,92 0,411 26,51 (-) 35,75 (-) 13,73 (-) ─ 0,27 ─ 3,99 (-) 1,07 1,17 ─ 2,86 2,42 (-) 3,18 6,00 (-) 1,85 (-) 1,21 0,409 8,82 (-) 5,98 (-) ─ ─ 0,78 ─ 14,34 (-) 3,8 4,3 ─ 9,87 8,25 (-) 11,36 21,38 (-) 6,79 (-) 4,33 0,407 8,68 (-) 5,83 (-) ─ ─ ─ ─ 14,13 (-) 3,84 4,29 ─ 10,88 9,21 (-) 10,99 21,24 (-) 6,72 (-) 4,20 0,406 9,57 (-) 6,79 (-) ─ ─ ─ ─ 15,45 (-) 4,13 4,68 ─ 10,24 8,77 (-) 9,92 27,07 (-) ─ 3,38 0,400 10,78 (-) 8,68 (-) ─ ─ ─ ─ 14,31 (-) 4,56 4,22 ─ 9,89 8,79 (-) 12,92 25,85 (-) ─ ─ 0,380 *Os valores apresentados são os coeficientes estandardizados (betas) em percentagem e representam a proporção com que cada uma das variáveis contribui para a variação da densidade média (variável dependente), explicada pela regressão de uma forma positiva ou negativa (-).
* A ausência de valor, traduzida pelo símbolo “-“ indica que a variável independente se manifestou NS para um nível de probabilidade de p>0,05 tendo sido por isso eliminada.
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça
Com o intuito de avaliar a influência das variáveis da árvore e do povoamento presentes em 1996 nas características de qualidade da cortiça formada nos nove anos seguintes, partindo do principio que a estrutura do povoamento não foi muito alterada, foram também efetuadas análises de regressão múltipla utilizando agora os dados relativos às amostras recolhidas no descortiçamento de 2005.
Ao analisar o Quadro 5.4 relativo à análise de regressão múltipla da densidade média observada nas amostras recolhidas em 2005 (0,473), observamos que o coeficiente de determinação é menor do que o observado em 1996 (0,504) com o mesmo número de variáveis independentes. Para a densidade média observada nas amostras recolhidas em 2005 a equação de regressão múltipla foi definida por:
DMED= -0,41830+0,01976 N-0,00187 ACT+0,35549 G-0,00510 CAPi+2,92875gi+
0,00448 DDF1D50-0,00710DDF1D35+0,00376MAOF1D25
Apesar de o número de variáveis se manter, a percentagem explicativa de cada variável independente que explica parte da variância da densidade média mudou, sendo até algumas das variáveis alteradas. A variável densidade absoluta (variável do povoamento) explica, em 2005, 28,37% da variância da densidade média, ao contrário dos 8,9% em 1996. Também se verifica um aumento importante da percentagem explicativa da área de projecção de copas, de 7,10% (1996) para 40,24% (2005). Em ambos os casos a relação das variáveis independentes com a densidade média mantém-se tal como em 1996, a densidade absoluta influencia a densidade média de forma positiva e a área de projecção de copas de forma negativa. Nesta análise a variável G (área basal total) não foi eliminada, ao contrário do que aconteceu na análise de 1996, apresentando neste caso um coeficiente estandardizado de 16,27%, mostrando que parcelas com maior área basal originam cortiças com maior densidade média. No caso dos índices de competição, apenas três não foram eliminados durante a análise, sendo o DDF1D50, DDF1D35 e o MAOF1D25. Apesar do índice de competição DDF1D50 continuar como umas das variáveis nesta análise explica apenas 3,18% da variância da densidade média.
Em relação à análise do coeficiente de porosidade para o ano 2005 (Quadro 5.5), apesar das variáveis independentes que explicam a sua variância mudarem, o coeficiente de
determinação manteve-se. Com o mesmo valor de R2 observado em 1996, a equação estimada
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça
CP (%) =6,30320+0,12849CAPi-0,64704hmax-0,39763PCS-0,79925 EF1.3 + 2,45726HD2+4,89280C70D2-2,74394V70D2+1,86068 MDRF1D50-0,25586 DDF1D50
O índice de competição DDF1D50 permanece como a variável com o maior coeficiente estandardizado (beta), e tal como em 1996 apresenta uma relação negativa com o coeficiente de porosidade. Apesar de ter permanecido na análise com as amostras retiradas em 1996, nesta análise a variável número de árvores foi eliminada, tal como a área de projeção de copas. Com uma relação negativa, ao contrário do que aconteceu em 1996, a espessura da cortiça no fuste explica, apesar de pouco, 2.9% da variância do coeficiente de porosidade.Também com uma relação negativa com a porosidade, o índice de competição DDF1D50, que explica a maior parte da variância (22,83%), mostra que maiores distâncias entre as árvores originam cortiças mais porosas.
Tal como foi dito anteriormente, e como se pode observar na matriz de correlação realizada (Quadro 5.1) apenas a variável dependente coeficiente de porosidade de 1996 apresenta relações significativas, com as variáveis independentes, sendo estas o CAPi, hmax, MDRF1D50 e DDF1D50. No entanto, na análise de regressão efetuada para a mesma variável independente (Quadro 5.3) a variável hmax e MDRF1D50 não são consideradas explicativas da variância do coeficiente de porosidade. Além disso, na regressão múltipla muitas das variáveis que se mostraram explicativas não são significativas na matriz de correlação, tal como nas restantes análises de regressão múltipla efetuadas. Este facto pode ser explicado pela influência que as variáveis têm sobre as outras, no Quadro 5.1 pode-se observar várias correlações significativas entre variáveis independentes, aumentando assim a percentagem de explicação de cada variável.
Em suma, os resultados sugerem uma relação entre a densidade média e a distância entre árvores de modo que povoamentos com menor espaçamento entre árvores originam cortiças com densidades médias mais elevadas. Em relação à porosidade verifica-se que quanto maior a densidade do povoamento, com menores distâncias entre árvores e maior número de árvores, menor o coeficiente de porosidade das cortiças produzidas.
5. A Influência da Árvore e do Povoamento na Qualidade da Cortiça
Quadro 5.4 – Resumo da análise de regressão múltipla entre a densidade média das amostras relativas ao ano de descortiçamento 2005 (variável dependente) e as variáveis relativas à árvore e ao povoamento (variáveis independentes).
NT (Nºarv/ha) ACT (m2/ha) G (m2/ha) CAPi (cm) hmax (m) gi (m2) PCS (kg) EF1.3 (cm) CD HD2 C70D2 V70D2 MDRF1 D50 DDF1 D50 DDF1 D35 MAOF1 D25 R2 28,32 40,03 (-) 16,06 3,4 (-) 0,10 (-) 3,93 0,10 (-) 0,19 (-) 0,01 (-) 0,08 (-) 0,23 0,05 (-) 0,32 (-) 3,54 3,19 (-) 0,47 0,543 28,35 40,06 (-) 16,07 3,36 (-) 0,1 (-) 3,92 0,14 (-) 0,18 (-) ─ 0,08 (-) 0,23 0,05 (-) 0,31 (-) 3,52 3,17 (-) 0,47 0,543 28,22 39,89 (-) 16,01 3,51 (-) 0,08 (-) 4,08 0,14 (-) 0,18 (-) ─ 0,08 (-) 0,18 ─ 0,35 (-) 3,6 3,21 (-) 0,47 0,543 28,456 40,26 (-) 16,16 3,37 (-) 0,08 (-) 3,79 ─ 0,18 (-) ─ 0,07 (-) 0,18 ─ 0,37 (-) 3,52 3,11 (-) 0,45 0,541 28,83 40,83 (-) 16,41 3,09 (-) 0,12 (-) 3,45 ─ 0,16 (-) ─ ─ 0,16 ─ 0,31 (-) 3,26 2,98 (-) 0,41 0,538 29,66 41,98 (-) 16,89 2,43 (-) 0,13 (-) 2,73 ─ 0,15 (-) ─ ─ 0,14 ─ ─ 2,75 2,79 (-) 0,36 0,535 28,97 41,03 (-) 16,52 3,16 (-) ─ 3,41 ─ 0,19 (-) ─ ─ 0,12 ─ ─ 3,07 3,13 (-) 0,41 0,516 28,58 40,48 (-) 16,33 3,64 (-) ─ 3,92 ─ 0,17 (-) ─ ─ ─ ─ ─ 3,27 3,21 (-) 0,4 0,501 28,37 40,24 (-) 16,27 4,17 (-) ─ 4,27 ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ 3,18 3,17 (-) 0,33 0,473
Quadro 5.5 – Resumo da análise de regressão múltipla entre o coeficiente de porosidade das amostras relativas ao ano de descortiçamento 2005 (variável dependente) e as variáveis relativas à árvore e ao povoamento (variáveis independentes).
NT (Nºarv/ha) ACT (m2/ha) G (m2/ha) CAPi (cm) hmax (m) gi (m2) PCS (kg) EF1.3 (cm) CD HD2 C70D2 V70D2 MDRF1 D50 DDF1 D50 DDF1 D35 MAOF1 D25 R2 17,38 25,07 (-) 9,91 10,74 1,84 (-) 9,38 (-) 1,60 (-) 0,69 (-) 0,03 1,22 3,82 3,78 (-) 5,98 7,34 (-) 0,86 (-) 0,38(-) 0,454 17,19 24,81 (-) 9,80 10,85 1,86 (-) 9,55 (-) 1,54 (-) 0,70 (-) ─ 1,24 3,87 3,84 (-) 6,05 7,43 (-) 0,88 (-) 0,40 (-) 0,454 0,12 1,14 (-) ─ 21,79 3,87 (-) 18,56 (-) 3,48 (-) 1,51 (-) ─ 2,65 8,29 8,22 (-) 12,51 15,10 (-) 1,98 (-) 0,80 (-) 0,453 ─ 1,03 (-) ─ 21,78 3,88 (-) 18,60 (-) 3,47 (-) 1,5 (-) ─ 2,68 8,29 8,23 (-) 12,54 15,25 (-) 1,92 (-) 0,82 (-) 0,453 ─ 0,97 (-) ─ 22,24 3,76 (-) 19,72 (-) 3,28 (-) 1,43 (-) ─ 2,55 8,04 8,02 (-) 12,14 16,80 (-) ─ 1,05 (-) 0,451 ─ 1,29 (-) ─ 21,65 3,77 (-) 18,71 (-) 3,90 (-) 1,7 (-) ─ 2,58 8,58 8,46 (-) 11,70 17,70 (-) ─ ─ 0,442 ─ ─ ─ 22,36 3,49 (-) 18,09 (-) 5,31 (-) 1,54 (-) ─ 2,08 7,68 7,83 (-) 13,35 18,27 (-) ─ ─ 0,419 ─ ─ ─ 13,20 4,83 (-) ─ 13,05 (-) 2,19 (-) ─ 3,38 11,45 11,89 (-) 17,19 22,83 (-) ─ ─ 0,381
*Os valores apresentados são os coeficientes estandardizados (betas) em percentagem e representam a proporção com que cada uma das variáveis contribui para a variação da densidade média (variável dependente), explicada pela regressão de uma forma positiva ou negativa (-).
* A ausência de valor, traduzida pelo símbolo “-“ indica que a variável independente se manifestou NS para um nível de probabilidade de p> 0,05 tendo sido por isso eliminada.
6. Conclusões
6. CONCLUSÕES
A análise conjunta de todos os resultados obtidos nos diferentes capítulos que compõem este trabalho permitem retirar as seguintes conclusões:
A utilização do critério de classificação das árvores por pontuação, realizada no capítulo 2 permitiu constatar que:
- Uma grande parte das árvores apresenta uma classificação de qualidade média tendo muito poucas atingido a classificação de boas ou más produtoras.
- Apesar disso, a utilização deste critério revelou-se difícil de aplicar dado o nível de pormenor nas características a avaliar, subjectivo e por isso pouco rigoroso. Para além de morosa, esta avaliação não é reprodutível da qualidade da cortiça, ao contrário das características físicas.
A análise da densidade e suas componentes em todas as amostras, realizada no capitulo 3, e a relação com a classificação visual realizada anteriormente possibilitou inferir que:
- O ano e árvores dentro da parcela revelaram-se fontes de variação da densidade média altamente significativas. De facto, o ano de descortiçamento mostrou-se significativo na definição da densidade média e de todas as suas componentes. Este facto dá a indicação que estas características não são controladas apenas geneticamente mas são antes dependentes das condições ambientais existentes aquando da sua formação e da sua interacção com a componente genética.
- As características espessura da raspa, expansão radial e densidade básica apresentam como principal fonte de variação as árvores dentro da parcela.
- Exibindo uma correlação altamente significativa com a densidade média, a densidade básica exibe uma tendência de diminuição com o aumento da expansão.
- A classificação visual não se encontra estatisticamente correlacionada com nenhuma das características analisadas neste capítulo, ou seja, o método utilizado para a classificação visual das amostras parece não conseguir separar as cortiças nem pela densidade nem pela expansão que apresentam.
O capítulo 4, relativo à análise de porosidade das amostras e à sua relação com todas as outras características estudadas nos capítulos anteriores mostrou que:
6. Conclusões
- O plano, árvores na parcela e a sua interacção revelaram-se fontes de variação da porosidade.
- Ao contrário do que sucedeu com a densidade, a classificação visual da cortiça avalia de uma melhor forma a sua porosidade.
- A relação negativa e altamente significativa entre a área média dos poros e o número
de poros por mm2 sugere que cortiças com poros maiores terão tendência a apresentar menor
número de poros.
- Existe uma tendência para que cortiças de melhor qualidade visual, tenham maior