Dendroclimatologia da espécie arbórea Macrolobium acaciifolium (Fabaceae) em florestas de igapó na Amazônia central

Dendroclimatologia da espécie arbórea Macrolobium acaciifolium

(Fabaceae) em florestas de igapó na Amazônia Central

ELIANE SILVA BATISTA

Manaus, AM Março-2011.

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Dendroclimatologia da espécie arbórea Macrolobium acaciifolium

(Fabaceae) em florestas de igapó na Amazônia Central

ORIENTADOR: Dr. JOCHEN SCHÖNGART FONTES FINANCIADORAS: FAPEAM

FEPIM 044/2003

PRONEX (FAPEAM-CNPq) Projeto INPA/Max-Planck

Dissertação apresentada à Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Clima e Ambiente do convênio INPA/UEA, como parte dos requisitos para o título de mestre em CLIMA E AMBIENTE, área de concentração em INTERAÇÕES CLIMA- BIOSFERA NA AMAZÔNIA.

Manaus, AM Março-2011.

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B333 Batista, Eliane Silva

Dendroclimatologia da espécie arbórea Macrolobium acaciifolium (Fabaceae) em florestas de igapó na Amazônia Central / Eliane Silva Batista. --- Manaus : [s.n.], 2011.

xv, 51 f. : il.

Dissertação(mestrado) -- INPA, Manaus, 2011 Orientador : Jochen Schöngart

Área de concentração : Clima e Ambiente

1. Dendroclimatologia. 2. Florestas de igapó. 3. Idade arbórea. I. Título.

CDD 19. ed. 551.69

Sinopse

Utilizando métodos dendrocronológicos estudou-se o crescimento arbóreo da espécie

Macrolobium acaciifolium que ocorre em áreas alagáveis de igapó nas Reservas de

Desenvolvimento Sustentável Amanã e Uatumã e no Parque Nacional de Anavilhanas na Amazônia Central. Cronologias do índice da largura dos anéis de crescimento foram construídas e correlacionadas com dados climáticos e hidrológicos. As taxas de incremento em diâmetro entre os ambientes foram comparadas e relacionadas com a idade.

Palavras-chave:

Crescimento arbóreo, dendroclimatologia, reconstrução climática, temperaturas superficiais do mar (TSMs).

iv Primeiramente à Deus todo poderoso, por me dar forças em todas as horas difíceis e boas durante a realização deste trabalho. À minha mãe, por sempre me incentivar a buscar o

conhecimento e mesmo distante está sempre presente em minha vida.

v Ao Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA), por disponibilizar a estrutura necessária para minha formação profissional; à Fundação de Amparo à Pesquisa do estado do Amazonas (FAPEAM), pela concessão da bolsa de estudo; e ao Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá (FEPIM 044/2003), PRONEX (FAPEAM-CNPq) e Projeto INPA/Max-Planck, pelo financiamento e logística.

Ao coordenador do curso em Clima e Ambiente, o Dr. Antônio Ocimar Manzi pela dedicação e a acolhida. Aos professores que contribuíram muito na minha formação profissional e que foram essenciais para o sucesso desta pesquisa.

Ao Dr. Jochen Schöngart, que me proporcionou a oportunidade de aprendizado durante este período de estudo, obrigada pelo apoio, incentivo e paciência.

Às pessoas que foram importantes para a conclusão desta pesquisa e tornaram as excursões a Amanã, Anavilhanas e Uatumã mais descontraídas e enriquecedoras: Celso e Valdeney (técnicos), Agenor e Mário (barqueiros), Jackson, Zé Pretinho e Jaime (auxiliares de campo), Lene (cozinheira), Geandrey, Luisa e Aline (alunos).

À Giselle Momes pela atenção e gentileza que facilitaram a vida burocrática dentro do INPA.

Aos colegas de turma Ana Paula, Ana Emília, Gilmara, Edilanê, Paula Ena, Paulo Ferreira, Ronaldo Monteiro, Ian Seixas, Alcides Amorim, Samuel que contribuiu para meu conhecimento, pela força ao longo do curso e que tornaram nossas horas de estudo mais agradáveis.

vi Aos integrantes do Projeto INPA/Max-Planck, pela convivência agradável e ajuda quando se fez necessária.

Aos colegas do Laboratório de dendrocronologia do INPA: Claudia Eugênio, Sejana Artiaga, Cândida Costa, Luís Antônio e Juliana Schietti pela troca de experiências, conhecimento e pela força nas horas difíceis.

À Luís Felipe e Petrônio, por estar ao meu lado e me apoiar em cada fase do mestrado. Possivelmente sem a parceria de ambos eu não chegaria até aqui. Muitíssimo obrigada pela ajuda nunca negada e companheirismo.

À Tereza Cristina Paes e Francisco Belo pelo apóio e incentivo que foram importantes durante este trabalho.

À minha família, meus pais: Maria de Lourdes e Lourival Batista, meus irmãos: Emerson, Ericson, Elane e Edilson por me apoiaram e torceram nessa etapa e em todas as decisões da minha vida.

Aos meus amigos que estão longe, mas sempre presente me incentivando e aos novos amigos, pela oportunidade de dividir as experiências, conquistas e conhecimento.

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Epígrafe

Escola é

... o lugar que se faz amigos.

Não se trata só de prédios, salas, quadros,

Programas, horários, conceitos...

Escola é sobretudo, gente

Gente que trabalha, que estuda

Que alegra, se conhece, se estima.

O Diretor é gente,

O coordenador é gente,

O professor é gente,

O aluno é gente,

Cada funcionário é gente.

E a escola será cada vez melhor

Na medida em que cada um se comporte

Como colega, amigo, irmão.

Nada de “ilha cercada de gente por todos os lados”

Nada de conviver com as pessoas e depois,

Descobrir que não tem amizade a ninguém.

Nada de ser como tijolo que forma a parede,Indiferente, frio, só.

Importante na escola não é só estudar, não é só trabalhar,

É também criar laços de amizade , É criar ambiente de camaradagem,

É conviver, é se “amarrar nela”!

Ora é lógico...

Numa escola assim vai ser fácil!Estudar, trabalhar, crescer,

Fazer amigos, educar-se, ser feliz.

É por aqui que podemos começar a melhorar o mundo.

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Sumário

5.1 Regime pluviométrico dos três locais estudados e suas correlações com anomalias de TSMs e SOI... 18

5.2 Ciclos hidrológicos dos três locais estudados e suas correlações com anomalias de TSMs e SOI ... 21

5.3 Idade e taxas de incremento das populações estudadas de M. acaciifolium... 29

5.4 Cronologias... 32

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5.6 Relações entre as cronologias e anomalias de TSMs e SOI ... 35

7. Discussão... 38

8. Conclusões ... 42

Referências bibliográficas ... 44

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Resumo

A dinâmica das florestas alagáveis é fortemente influenciada pelo pulso anual de inundação. As árvores respondem as condições desfavoráveis de crescimento durante a fase de submersão através da dormência cambial, resultando na formação de anéis anuais. Neste estudo, foram estabelecidas e comparadas as relações entre índices de largura do anel da espécie Macrolobium acaciifolium com fatores hidrológicos e climáticos em três regiões de florestas alagáveis de igapó (água preta, pobre em nutrientes) na Amazônia Central (Reservas de Desenvolvimento Sustentável Amanã e Uatumã – RDSA e RDSU, respectivamente, Parque Nacional de Anavilhanas - PNA). Para a coleta de dados, foram escolhidas 20 árvores com diâmetros acima de 60 cm em cada sítio. De cada árvore foram medidos o diâmetro e a altura da inundação e um cilindro de madeira foi obtido com um trado. As amostras foram lixadas e os anéis de crescimento foram identificados através da formação de parênquima marginal para determinar a idade dos indivíduos e as taxas médias de incremento em diâmetro. Através da inter-datação foram construídas cronologias para o PNA e RDSU, para a RDSA não foi possível de incorporar suficientes indivíduos na cronologia. Nos três ambientes as idades máximas foram de 341 anos na RDSA, 418 anos em PNA e 443 anos na RDSU. As taxas anuais de incremento médio em diâmetro não apresentaram diferenças significativas. A cronologia foi construída para o PNA e a RDSU (n=10 árvores em cada sitio) no período de 1752 a 2006 e 1758-2004, respectivamente. O índice da largura do anel correlacionou-se significativamente com a fase terrestre nos dois sítios, que foi calculada usando dados da altura da água de 1973 a 2008 em estações hidrológicas próximas a cada área. O sinal de anomalias de temperatura superficiais do mar (TSMs) foi mais evidente na RDSU do que no PNA. Sinais de El Niño não foram observados nas cronologias desenvolvidas.

Palavras chave: Amazônia, florestas alagáveis, anéis de crescimento, dendroclimatologia, TSMs.

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Abstract

Forest dynamics in the Amazonian floodplains is strongly triggered by the flood-pulse. Trees respond to the unfavorable growth conditions during the flooded period by a cambial dormancy resulting in the formation of annual growth rings. In this study by indexed tree-ring chronologies of the tree species Macrolobium acaciifolium were established and compared with hydrological and climatic factors from three different black-water floodplain forests (igapó) in Central Amazonia growing under nutrient-poor conditions (Amanã and Uatumã Sustainable Development Reserves – RDSA e RDSU, respectively, National Park Anavilhanas - PNA). For data sampling in the field 20 emergent trees with diameter at breast height (DBH) above 60 cm were chosen at each site. Diameter and inundation height of each tree was measured and a wood sample of the trunk was obtained by an increment borer. Wood samples were sanded and tree rings were identified by marginal parenchyma bands to determine tree age and mean diameter increment rates. By cross-dating techniques indexed tree-ring chronologies were constructed for the PNA (1752-2006) and RDSU (1758-2004) using ten trees at each site. For the RDSA it was not possible to develop a tree-ring chronology due to a low number of samples with congruent ring-width patterns. Maximum tree age at the three sites varied between 341 years at RDSA, 418 years at PNA and 443 years at the RDSU. Diameter increment rates did not significantly differ between the three studied sites. Ring-width indices were significantly correlated with the duration of the terrestrial phase calculated from nearby hydrological stations for the period 1973-2008. Signals from sea surface temperature (SST) anomalies were more evident in the tree-ring series at the RDSU compared to the PNA. El Niño signals were not detected in the tree-ring chronologies.

Keywords: Amazon, floodplain forests, tree rings, dendroclimatology, SSTs.

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Siglas

ANA Agência Nacional de Águas ATLN Atlântico Tropical Norte ATLS Atlântico Tropical Sul DAP Diâmetro a Altura do Peito ENOS El Niño-Oscilação Sul

IPCC Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas GPCC Centro de Climatologia de Precipitação Global

NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration PNA Parque Nacional de Anavilhanas

RDSA Reserva de Desenvolvimento Sustentável Amanã RDSU Reserva de Desenvolvimento Sustentável Uatumã TID Taxas Anuais de Incremento Diamétrico

TSAP- WIN Time Series Analyses and Presentation- Windows TSM Temperatura de Superfície do Mar

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Lista de figuras

Figura 1- Áreas de estudo na Amazônia Central. (RDSA- Reserva de Desenvolvimento Sustentável Amanã, PNA- Parque Nacional de Anavilhanas e RDSU- Reserva de

Desenvolvimento Sustentável Uatumã)...10 Figura 2- Estrutura anatômica da madeira de M. acaciifolium nas florestas de igapó na Amazônia Central. Os anéis de crescimento são limitados por parênquima marginal...13 Figura 3- Equipamentos utilizados na identificação e mensuração dos anéis de cres-cimento no Laboratório de Dendroecologia da cooperação INPA/Max-Planck...14 Figura 4- Precipitação total observada durante o período de 1901 a 2007 na RDSA, PNA e na RDSU (dados: GPCC-NOAA)...18 Figura 5- Precipitação média mensal observada durante o período de 1901 a 2007 na RDSA, PNA e na RDSU. As barras indicam o desvio padrão (dados: GPCC-NOAA)...19 Figura 6- Correlações entre precipitação anual da RDSA, PNA e RDSU e anomalias de TSMs do Atlântico Tropical (ATLN e ATLS) e Pacífico Equatorial (NINO 1+2, 3, 4 e 3.4) e o índice meteorológico SOI considerando os 12 meses do ano corrente e os 12 meses do ano anterior (indicado por -1). As colunas em preto são os meses com correlações significativas (p<0.05)...20

Figura 7- Níveis d’água diários (média, desvio padrão, mínimo e máxima) das estações de a) Fonte Boa (RDSA), b) Moura (PNA) e c) Cachoeira da Morena (RDSU) antes da construção da Hidrelétrica de Balbina (1973-1987) e d) após a construção da Hidrelétrica (1991-2006). (Dados: Agência Nacional de Águas-ANA)...22

Figura 8- Correlações entre os níveis máximos da RDSA, PNA e RDSU e anomalias de TSMs do Atlântico Tropical (ATLN e ATLS) e Pacífico Equatorial (NINO 1+2, 3, 4 e 3.4) e o índice meteorológico SOI considerando os 12 meses do ano corrente e os 12 meses do ano anterior (indicado por -1). As colunas em preto são os meses com correlações significativas (p<0.05)...24

xiv Figura 9- Correlações entre os níveis mínimos da RDSA, PNA e RDSU e anomalias de TSMs do Atlântico Tropical (ATLN e ATLS) e Pacífico Equatorial (NINO 1+2, 3, 4 e 3.4) e o índice meteorológico SOI considerando os 12 meses do ano corrente e os 12 meses do ano anterior (indicado por -1). As colunas em preto são os meses com correlações significativas (p<0.05)...26 Figura 10- Correlações entre a duração da fase terrestre da RDSA, PNA e RDSU e anomalias de TSMs do Atlântico Tropical (ATLN e ATLS) e Pacífico Equatorial (NINO 1+2, 3, 4 e 3.4) e o índice meteorológico SOI considerando os 12 meses do ano corrente e os 12 meses do ano anterior (indicado por -1). As colunas em preto são os meses com correlações significativas (p<0.05) ...27

Figura 11- Relacionamento entre DAP e idade da população de M. acaccifolium na a) RDSA , b) PNA e c) RDSU...30

Figura 12- Correlações negativas entre idade e taxas anuais de incremento médio em diâmetro da espécie arbórea M. acaciifolium na a) RDSA, b) PNA e c) RDSU...31 Figura 13- Cronologias dos índices dos anéis de M. acaciifolium no a) PNA e b) RDSU em florestas de igapó na Amazônia Central. Curvas cinzas indicam as curvas indexadas dos indivíduos, a curva preta indica a cronologia (curva média)...32 Figura 14- Relação entre as cronologias dos índices da largura dos anéis de M.

acaciifolium (curva preta) com a duração da fase terrestre (curva azul) no a) PNA e b)

RDSU...34 Figura 15- Correlações entre os índices de largura dos anéis do PNA e RDSU e anomalias de TSMs do Atlântico Tropical (ATLN e ATLS) e Pacífico Equatorial (NINO 1+2, 3, 4 e 3.4) e o índice meteorológico (SOI) considerando os 12 meses do ano corrente e os 12 meses do ano anterior (indicado por -1). As colunas em preto são os meses com correlações significativas (p<0.05). ...36

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Lista de tabelas

Tabela 01- Localização e dados climáticos das áreas de estudo (Fonte: ANA/SNPH, dados: 1973-2008). ...16

Tabela 02- Anomalias de TSMs de regiões do Pacifico Equatorial e Atlântico Tropical (dados: NOAA) e dados do índice meteorológico SOI (UEA). ...17 Tabela 03. Diâmetro, taxas de incremento médio em diâmetro e idades das três populações de M. acaciifolium estudadas na RDSA, PNA e RDSU. ...29 Tabela 04. Correlação entre as curvas de índice de largura dos anéis de M. acaciifolium, em ambientes de igapó na Amazônia Central, e a precipitação anual, duração da fase terrestre, nível mínimo e nível máximo (r = coeficiente de correlação, p = nível de significância). ...34 Tabela 05. Teste T de duas amostras dos índices de crescimento dos anéis entre anos normais, com eventos de El Niño e La Niña (NS= Não significativo)...36 Tabela 06. Comparação de estudos da M. acaciifolium em florestas de várzea e igapó na Amazônia central. ...40

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1. Introdução

As áreas alagáveis ao longo de grandes rios na Amazônia ocupam cerca de 6% (300.000 km2) do bioma amazônico, incluindo diversos países da América do Sul, como Brasil, Peru, Bolívia, Colômbia, entre outros (Junk, 1997). As florestas alagáveis permanecem inundadas até 270 dias em média por ano, conforme a altura do relevo (Junk, 1989). Destes, os tipos mais representativos na Amazônia brasileira são as vegetações periodicamente inundadas por rios de água branca, localmente denominadas de várzeas (aproximadamente 200.000 km2) e rios de água preta ou clara denominados de igapós (cerca 100.000 km2) (Prance, 1979; Junk, 1993). As áreas alagáveis são zonas de transição terrestre-aquática (ZTTA), por alternarem anualmente entre uma fase aquática e uma fase terrestre, constituindo-se em ambientes de extrema importância na produtividade do ecossistema fluvial (Junk et al., 1989). As florestas alagáveis são importantes para a conservação do ecossistema amazônico, pois são habitats para diversas espécies de plantas e animais, representam importante fonte e sumidouro para o ciclo biogeoquímico (Junk, 1997; Junk et al., 2000). Além de serem indispensáveis para o ciclo hidrológico (Junk et al., 2010)

As florestas alagáveis de igapó e várzea apresentam uma composição floristica distinta devido às diferenças físico-químicas entre estes ambientes (Wittmann et

al., 2010). As várzeas ocorrem ao longo dos rios de água-branca ou água-barrenta que

drenam as cabeceiras das cordilheiras e encostas dos Andes. Devido o relevo pronunciado e altas quantidades de chuvas nas cabeceiras estes rios recebem uma grande carga de sedimentos que os rios depositam na planície amazônica através do pulso de inundação formando a paisagem da várzea no Holoceno durante os últimos 10.000 anos através de constantes processos de erosão e sedimentação. Os sedimentos os têm um pH aproximadamente neutro e uma elevada riqueza em minerais dissolvidos e eletrólitos (Gibbs, 1967; Prance, 1979; Junk, 1983). Em função desse aporte anual de sedimentos, as florestas de várzea crescem sobre solos ricos em nutrientes e, conseqüentemente, são

2 ecossistemas altamente produtivos, sendo as regiões rurais mais densamente povoadas da Amazônia (Junk, 1993, 1998). A várzea tem sido colonizada e utilizada pela população humana há séculos para pastagem, pesca, caça e extração de madeira e produtos não-madeireiros (Junk et al., 2010).

Os igapós são alagados por rios de águas claras ou pretas (Prance, 1979) que se originam nos escudos das Guianas e do Brasil Central (Sioli, 1984). As águas do igapó possuem pH ácido e são pobres em nutrientes. As águas pretas são escuras, ácidas, ricas em substâncias húmicas dissolvidas, porém pobres em minerais dissolvidos e em eletrólitos devido a processos de erosão pouco intensos e reduzidos pela densa mata pluvial (Prance, 1979; Junk, 1983, 1993). As águas claras têm características intermediárias entre as brancas e as pretas, sendo esverdeadas, transparentes, ácidas ou neutras e variáveis quanto à concentração de minerais dissolvidos e eletrólitos (Prance, 1979; Junk, 1983, 1993). As florestas de igapó são consideradas pouco produtivas uma vez que crescem sobre solos com baixos estoques de nutriente e baixo potencial fértil (Stadtler, 2007). Desta forma, do ponto de vista econômico, não são ambientes favoráveis à agricultura (Junk, 2000). Assim, a extração seletiva de madeira pode comprometer a conservação desses ecossistemas em função do lento crescimento das espécies arbóreas (da Fonseca et al., 2009; Schöngart et al., 2005; Schöngart, 2010).

O alagamento periódico provocado pela variação sazonal do nível da água dos rios submete as florestas de igapó e várzea a períodos de inundação que varia com a topografia da planície alagável (Junk, 1989). Como resultado, a alternância entre fase aquática e terrestre causa grande estresse sobre os organismos, principalmente na vegetação (Junk, 1989, 1998). Em resposta às alterações drásticas na disponibilidade de nutrientes e na concentração de oxigênio durante a fase de submersão, as plantas desenvolvem adaptações que as permitem sobreviver sob condições ambientais extremas nesses ecossistemas (Junk, 1989; Parolin et al., 2004). Tais adaptações envolvem

3 mudanças morfológicas, anatômicas, fenológicas e fisiológicas (Ferreira et al., 2010; Piedade et al., 2010).

Uma das características mais evidentes das espécies arbóreas em resposta ao alagamento nas florestas de igapó e várzea é o ritmo de crescimento periódico do câmbio secundário (Worbes, 1985). Durante a fase aquática, condições anaeróbicas do solo levam à redução na respiração das raízes e na captação de água e nutrientes (Worbes, 1985). Como resultado, muitas espécies perdem ou trocam suas folhas (Schöngart et al., 2002; Parolin et al., 2010). Adicionalmente, o câmbio entra em dormência, resultando na formação de anéis anuais (Worbes, 1985, 1989, 1997; Schöngart et al., 2002). O efeito direto dessa limitação de crescimento à fase terrestre, ou período vegetativo, é refletido na largura dos anéis, isto é, quanto maior a duração da fase de emersão maior é a largura do anel formado e vice-versa (Worbes, 1995; Schöngart et al., 2004, 2005).

As taxas de crescimento em diâmetro são influenciadas por fatores ambientais, como clima, disponibilidade de água e nutrientes, intensidade de luz e inundações e fatores bióticos (Schweingruber, 1996). O incremento radial anual de espécies arbóreas em florestas de várzea é duas vezes mais elevado do que em florestas de igapó (Worbes, 1997) e, devido às baixas taxas de incremento radial, as árvores no igapó tendem a ser mais velhas do que indivíduos da mesma espécie com o mesmo diâmetro na várzea (Schöngart et al., 2005; da Fonseca Junior et al., 2009; Schöngart, 2010).

O estudo dos anéis de crescimento em árvores é conhecido como dendrocronologia (Schweingruber, 1996). A existência de anéis de crescimento nos trópicos tem sido registrada em mais de 20 países tropicais, sendo que muitos estudos têm comprovado a anualidade na formação dos anéis por mais de 100 anos (Worbes, 2002). Foram descritos para estas regiões diferentes padrões de anéis anuais por Coster (1927, 1928) através da anatomia da madeira e classificados por Worbes (1995) em

4 quatro tipos principais: (1) variações na densidade da madeira, (2) faixas de parênquima marginal, (3) alternância de faixas de fibra e parênquima e (4) variações na densidade e diâmetro dos vasos. Em regiões de áreas alagáveis da Amazônia diversas pesquisas têm evidenciado a presença de anéis anuais nas regiões de áreas alagáveis nos trópicos (Worbes, 1989; Dezzeo et al., 2003; Schöngart et al., 2002, 2004, 2005).

Existem diferentes métodos de investigação do ritmo de crescimento da madeira, classificados em destrutivos e não destrutivos (Worbes, 1995). Métodos não destrutivos podem ser feitos a partir de investigações fenológicas, medidas repetidas do diâmetro através de fitas dendrométricas e medida da atividade cambial por mensuração da resistência elétrica na zona cambial. Feridas cambiais (Janelas de Mariaux), datação por radiocarbono, cicatrizes provocadas por fogo em anos conhecidos ou injurias na madeira, densitometria, isótopos estáveis e contagem direta dos anéis de árvores com idade conhecida são métodos destrutivos que podem ser aplicados para trazer evidências da formação anual de anéis de crescimento no lenho de árvores tropicais (Worbes, 1995, 2002).

Em florestas tropicais a dendrocronologia e suas aplicações na área de dendroecologia vem sendo utilizada para determinação de idade, taxas de incremento, definição de critérios para manejo florestal (Schöngart, 2003, 2008, 2010; Worbes et al., 2003; Schöngart et al., 2007) e seqüestro de carbono na biomassa lenhosa (Schöngart, 2003; Stadtler, 2007). Outra aplicação clássica da dendrocronologia e a dendroclimatologia que interpreta as relações entre fatores climáticos e crescimento da árvore utilizando as séries temporais (Schweingruber, 1996). No contexto da mudança climática esta ciência ganha uma grande importância, pois através de cronologias desenvolvidas abrangendo séculos e milênios é possível de reconstruir o clima para períodos pré-instrumentais numa alta resolução. O conhecimento do clima passado é importante para fazer previsões acuradas do futuro clima, especialmente nos trópicos onde existem poucas informações sobre o paleoclima de séculos atrás.

5 Hoje em dia existe um grande número de estudos de dendroclimatologia nos trópicos que relacionam crescimento arbóreo com variações intra- e interanuais de clima utilizando anéis de crescimento (Worbes, 1985, 1989, 1997; Dezzeo et al., 2003; Fichtler

et al., 2004; Schöngart et al., 2002, 2004, 2005, 2006; Brienen & Zuidema, 2005;

Brienen et al., 2010). Porém poucos estudos aplicam as relações clima e crescimento para a reconstrução climática (Stahle et al., 1999; Schöngart et al., 2004, 2006; Therrell et al., 2006; Borgoankor et al., 2010).

A maior variação interanual de clima é o ENOS (El Niño-Oscilação Sul) que resulta de uma de interação oceano-atmosfera no Pacifico Equatorial. Os fenômenos El Niño e La Niña oriundo desta região e o gradiente meridional de anomalias de TSM (Temperatura da Superfície do Mar) sobre o Atlântico Tropical modulam conjuntamente uma grande parte da variabilidade interanual da precipitação e conseqüentemente dos ciclos hidrológicos da América do Sul (Marengo, 2006). El Niño e La Niña caracterizam-se pelo aquecimento e resfriamento das águas superficiais do Oceano Pacífico Tropical central e do Leste, respectivamente. O gradiente de pressão atmosférica entre o Pacífico Central e do Oeste (chamado de “Oscilação Sul”) experimenta variações associadas ao aquecimento ou resfriamento do Pacífico Equatorial. A interação de anomalias de TSM no Pacífico Tropical com as mudanças na circulação atmosférica devido ao aquecimento forma o fenômeno ENOS. Na Amazônia, os impactos do El Niño são mais sentidos no norte e centro da região (Williams et al., 2005) e determinam vazões menores que o normal, enquanto que a La Niña determina vazões maiores que o normal (Marengo, 2006).

A estrutura norte-sul das anomalias de TSM observados no Atlântico é conhecida como o dipolo do Atlântico Tropical (Uvo et al., 1998). O dipolo do Atlântico Tropical propicia a ocorrência de gradientes meridionais de anomalias de TSM, os quais afetam fortemente a posição latitudinal da ZCIT, modulando a distribuição sazonal de

6 precipitação pluviométrica sobre o Atlântico Equatorial, na parte norte do Nordeste do Brasil, até a parte central da Amazônia (Uvo et al., 1998; Marengo, 2004).

A ligação do Atlântico com o ENOS torna- se mais forte durante a estação seca na Amazônia, quando o ENOS tem atividade limitada (Yon & Zeng, 2009). Estudos feitos por Ronchail et al. (2002) mostram que anomalias de chuvas ao norte e leste da Amazônia estão associadas a anomalias de TSM no Pacífico Equatorial e do gradiente de TSM no Atlântico Tropical norte-sul.

Em grandes partes da bacia amazônica, o evento El Niño causa anomalias diminuindo a precipitação na estação chuvosa (Tian et al., 1998; Foley et al., 2002). A diminuição de precipitação nas grandes cabeceiras dos rios Negro e Solimões se refletem em cheias menos pronunciadas em comparação com outros anos (Schöngart et al., 2004; Schöngart & Junk, 2007). Isso resulta numa extensão do período vegetativo (fase terrestre) nas florestas alagáveis (Schöngart & Junk, 2007) e em anéis de crescimento significativamente mais largos que os anéis formados de outros anos (Schöngart et al., 2004, 2005). Já na terra firme em anos de El Niño, os índices da largura dos anéis são significativamente mais baixos em relação aos outros anos devido às condições secas (Schöngart et al., 2010).

A espécie arbórea Macrolobium acaciifolium (Benth.) Benth. (Fabaceae) é uma espécie arbórea dominante, semi-decídua, ocorrendo nas elevações baixas das áreas alagadas por água-preta e água-clara, pobre em nutrientes (igapó), e em água-branca, rica em nutrientes (várzea) (Schöngart et al., 2005). A espécie tem uma ampla distribuição geográfica e ocorrência de alta abundância em florestas alagáveis (Wittmann et al., 2006).O ritmo de crescimento desta espécie e de muitas outras é determinado pelo pulso de inundação, que resulta em uma dormência cambial no início da fase submersa, e que induz a formação de um anel anual na madeira (Schöngart et al., 2002, 2005). É uma

7 árvore de porte mediano, até 25 metros. Durante o período de inundação as árvores mudam as folhas e inicia a floração e frutificação nos sistemas de várzea e igapó (Ferreira, 1991; Worbes, 1996; Schöngart et al., 2002). A densidade da madeira varia entre 0,39 g cm-3 e 0,60 g cm-3 (Worbes, 1997; Parolin et al., 1998; Schöngart, 2003) e é significativamente menor na floresta de igapó do que na várzea (Schöngart et al., 2005). Árvores com idade máxima acima de 500 anos encontradas nas florestas de igapó, enquanto na várzea com idade de 135 anos (Schöngart et al., 2005). Seus principais usos são celulose para papel, fabricação de móveis, tábuas, caixas, carpintaria e marcenaria (Mady, 2008; Wittmann et al., 2010).

A espécie arbórea M. acaciifolium é comprovadamente apta para investigações dendroclimatologicas, por apresentarem anéis distintos, alcançarem idades elevadas de até 500 anos em florestas de igapó e ocorrerem em alta abundância das elevações baixas de igapó e várzea em amplas regiões da bacia amazônica (Schöngart et al., 2005; Wittmann et al., 2006). Na várzea da Reserva de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá e no igapó do Lago Amanã na Reserva de Desenvolvimento Sustentável Amanã (RDSA) Schöngart et al. (2005) construíram cronologias de índices de largura de anéis de crescimento com M. acaciifolium que apresentaram correlações significativas com a duração da fase terrestre calculada pelo registro de níveis d`água do Porto de Manaus. Os autores mostraram que em anos de El Niño as árvores formaram um anel significativamente mais largo que em outros anos devido à extensão da fase terrestre que resulta das anomalias negativas de chuva nas grandes cabeceiras durante estes eventos. Sinais de La Niña não foram encontrados nas cronologias estabelecidas.

De acordo com o IPCC (Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas) (2007), as mudanças climáticas tendem aumentar as temperaturas na baixa atmosfera e as TSMs. Modelos simulam que eventos de El Niño podem ser mais intensos futuramente (Timmermann et al., 1999). Marengo et al. (2009) mostram que tanto nos cenários de emissões altas quanto no de baixas (A2 e B2), há uma tendência a redução de chuvas no

8 centro-leste e sul da Amazônia, devido ao aumento na freqüência e intensidade dos dias secos consecutivos. Sendo assim, está espécie será usada para construir cronologias sensitivas ao clima (pulso de inundação, precipitação, anomalias de TSMs) e abordar o potencial de reconstruir o clima para períodos pré-instrumentais.

Os sinais de El Niño diminuem ao longo da Bacia Amazônica no sentido leste-oeste (Ronchail et al., 2002). Sendo assim, esta pesquisa é relevante porque a espécie em estudo será usada para construir cronologias sensitivas ao clima (pulso de inundação, precipitação, anomalias de TSMs) e abordar o potencial de reconstruir o clima para períodos pré-instrumentais.

2. Objetivos

2.1

O objetivo geral deste estudo é estabelecer e comparar a relação entre índices de largura do anel da espécie M. acaciifolium e fatores hidrológicos e climáticos em três regiões de florestas de igapó na Amazônia Central.

2.2

• Determinar e comparar a idade e as taxas de incremento em diâmetro em três locais de igapó na Amazônia Central.

• Estabelecer uma cronologia (curva média de incrementos correntes) em cada região de estudo nas florestas alagáveis de igapó.

• Relacionar as cronologias com fatores climáticos e hidrológicos e comparar as relações entre as regiões estudadas.

9

• Reconstruir o regime hidrológico em cada região.

3. Hipóteses:

• Árvores de M. acaciifolium respondem as variações interanuais de clima e hidrologia e arquivam estas informações nas séries temporais de anéis de crescimento.

• Anomalias de TSMs podem ser detectadas nas séries temporais de anéis de crescimento.

• Os sinais de anomalias de TSMs variam entre as regiões estudadas e nas cronologias obtidas.

4. Material e métodos

10 Figura 1. Áreas de estudo na Amazônia Central. (RDSA – Reserva de Densenvolvimento Sustentável Amanã, PNA- Parque Nacional de Anavilhanas e RDSU- Reserva de Desenvolvimento Sustentável Uatumã).

O estudo foi realizado em três áreas: 1) Reserva de Desenvolvimento Sustentável Amanã (RDSA); 2) Parque Nacional de Anavilhanas (PNA) e 3) Reserva de Desenvolvimento Sustentável Uatumã (RDSU).

A RDSA localiza-se a margem esquerda do baixo Rio Japurá e abrange uma área de 2.350.000 ha do interflúvio Rio Negro, que possui um dos maiores lagos da Amazônia (Lago Amanã). Encontra-se a 550 km oeste de Manaus (1º30’- 3º00’’ S, 65º00’- 63º00’’ O) e compreendem os municípios de Barcelos, Coari, Codajás e Maraã. A RDSA foi criada para promover o desenvolvimento sustentável das populações que habitam a área da reserva, garantir a proteção dos recursos ambientais e sócio–culturais existentes na área, promover a realização das pesquisas relativas a modelos de desenvolvimento sustentável e estabelecer mecanismos que facilitem às próprias comunidades o exercício das atividades de fiscalização e proteção dos recursos naturais (Decreto Estadual nº 19.021 de 04 de agosto de 1998).

11 A região apresenta predominância de florestas primárias de terra firme. Além destas, na área são encontradas outras formações vegetais como várzea, igapó e algumas manchas de campina e campinarana. O clima da área é caracterizado por uma temperatura média de 26.9 ˚C e uma precipitação média anual de 2.393 mm, com uma estação seca distinta durante os meses de julho a outubro (Schöngart et al., 2005).

O PNA é localizado no Estado do Amazonas e abrange os municípios de Manaus e Novo Airão, situada no baixo Rio Negro. O PNA originalmente foi estabelecido como uma unidade de conservação na categoria Reserva Biológica de Anavilhanas que abrange o segundo maior arquipélago fluvial do mundo e é composto por cerca de 400 ilhas com uma área total de 350.018 ha (Decreto nº 86.061, de 02 de junho de 1981). Em 29 de outubro de 2008 a Reserva Biológica de Anavilhanas foi transformada em Parque Nacional pela Lei 6409/05.

A região apresenta predominância de florestas de igapó e terra firme. O clima característico é similar ao de Manaus, com temperatura média anual de 27 °C. Os meses mais frios são junho e julho e mais quentes agosto e novembro (IBAMA). A precipitação média anual é de 2.235 mm.

A RDSU localiza-se nos municípios de Itapiranga e São Sebastião do Uatumã, na região nordeste do Estado do Amazonas (Decreto Estadual n° 24.295 de 26 de junho de 2004). A RDSU abrange uma área de 424.430 ha. Encontra-se a 150 km em linha reta de Manaus (02˚13’-02˚15’ S e 059˚00’-00˚25’ O). A RDSU foi criada com o intuito de garantir a exploração sustentável e a conservação dos recursos naturais renováveis, tradicionalmente utilizados pela população extrativista residente no local.

A região apresenta florestas de terra firme, florestas de igapó, campinas e campinarana. O clima da região é equatorial pluvial, com chuvas predominantes no período de novembro a abril. A temperatura é uniforme, com média de 28 ºC e a precipitação média anual é em torno de 2.026 mm.

12

4.2 Delineamento experimental

Em cada região foram escolhidas 20 árvores emergentes da espécie arbórea M.

acaciifolium com diâmetros a altura do peito (DAP) acima de 60 cm. Para cada indivíduo

foi medido o DAP (130 acima do solo) e a altura da inundação (visível através da marca no tronco da última inundação da ultima grande cheia de 2009). As coletas foram realizadas em novembro de 2009 na RDSA, março de 2010 no PNA e novembro de 2010 na RDSU.

Após as medições retirou- se uma amostra por árvore com diâmetro de cinco milímetros com broca dendrocronológica de 60 cm de comprimento na altura do DAP. Após as extrações, os orifícios dos troncos foram cobertos com cera de carnaúba a fim de evitar possíveis ataques por fitopatógenos. As amostras de madeira foram analisadas no Laboratório de Dendroecologia da cooperação entre o Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA) e o Instituto Max Planck de Química (MPIC) em Manaus (Projeto INPA/Max-Planck).

4.3 Análise dendrocronológica

Para realizar a análise dendrocronológica, as amostras de madeira foram coladas com cola branca em suportes de madeira e lixadas progressivamente com lixas de variados graus de granulometria de 120 até 600. A estrutura dos anéis anuais de crescimento foram visualizados com uma Lupa (Leica MZ 8) para identificar os anéis de crescimento de M. acaciifolium limitados por faixas de parênquima marginal Worbes (1985, 1989) (figura 02).

13 1 mm

Figura 02. Estrutura anatômica da madeira de M. acaciifolium nas florestas de igapó na

Amazônia Central. Os anéis de crescimento são limitados por parênquima marginal.

Para as análises de dendrocronologia, foi utilizado um aparelho digital com precisão de 0,01 mm (LINTAB) acoplado a um computador provido com o software TSAP-Win (Time Series Analyses and Presentation) para análises de seqüências temporais, que fornece curvas individuais de incremento radial para cada indivíduo. O software TSAP-Win permite também a inter-datação (calculando o percentual de coincidência entre duas curvas e valor T Students) e a indexação das curvas individuais utilizando uma média móvel de cinco anos (Schöngart et al., 2004). A idade arbórea foi estimada pela relação DAP e taxas anuais de incremento médio em diâmetro (TID) determinada nas amostras (Worbes et al., 2003; Schöngart et al., 2005). Para comparar as TIDs e as idades das três áreas de estudo foi aplicada a análise de variância simples (ANOVA). Foram correlacionadas idade com DAP e idade com TID da M. acaciifolium para cada sitio de estudo.

14

Figura 03. LINTAB para a mensuração dos anéis de crescimento no Laboratório de

Dendroecologia da cooperação INPA/Max- Planck.

As séries de anéis das amostras foram analisadas pela técnica de inter-datação para combiná-los a uma cronologia em cada sítio de estudo (Pilcher, 1990; Worbes, 1989; Schöngart et al., 2004, 2005). A técnica de inter-datação consiste na comparação visual e estatística das curvas de crescimento para construir uma série da largura dos anéis em posição sincrônica (cronologia média) (Worbes, 1995). Para se conseguir resultados de confiança, as séries temporais devem apresentar sobreposição mínima de 40 anos (Pilcher, 1990).

A sensibilidade da resposta do crescimento, aos possíveis fatores ambientais e climáticos respectivamente, foram calculada por meio de sensitividades (Schweingruber, 1983). A sensitividade é a grandeza percentual de alteração entre dois valores sucessivos de uma série temporal de anéis de crescimento. O índice de sensitividade é o quociente da sensitividade média anual pela sensitividade média de todas as árvores. De acordo com

15 Fritts (1976), a sensitividade média é um tipo de estatística para análises de anéis de árvores para mensurar a diferença relativa da largura de um anel para outro e os seus valores variam de 0-2.

Para relacionar o crescimento com o clima foi feita uma indexação das curvas de incremento de todas as árvores analisadas aplicando uma média móvel de 5 anos, obtendo-se assim um índice de incremento, visando eliminar possíveis tendências indesejáveis de longo prazo (Schweingruber, 1983), oriundas da competição entre as árvores ou pela própria tendência de senescência da árvore. Isso é necessário para evidenciar as variações de curto prazo, pois são elas que traduzem um provável sinal climático e eliminar tendências ao longo prazo. A indexação resulta numa distribuição normal dos dados que são uma condição básica para correlacionar os dados da cronologia com dados climáticos (Cook & Briffa, 1990).

16

4.4 Análises dendroclimáticas

O conjunto de dados climáticos utilizados para fazer a análise de correlação com os anéis de crescimento foram: 1) precipitação obtida pelo GPCC (Centro de Climatologia de Precipitação Global) (tabela 01) da NOAA (National Oceanic and

Atmospheric Administration); 2) níveis d`água cedidos pela ANA/SNPH (Agência

Nacional de Águas/ Sociedade de Navegação de Portos e Hidrovias) e a 3) anomalias de TSMs do oceano Pacífico e Atlântico obtidos da NOAA (tabela 02) e 4) o Índice da Oscilação Sul (SOI) que é calculado pelas diferenças normalizadas da pressão atmosférica entre Darwin na Austrália (12˚-20˚ S e 130˚-52 L) e a Ilha Taiti no Pacifico (17˚-33˚ S e 149˚-31˚ O) (Marengo, 2006), obtidos da Universidade de East Anglia.

Tabela 01- Localização e dados climáticos das áreas de estudo. Fonte: ANA/SNPH. (dados: 1973-2008).

Estações Localização Temperatura

média

Precipitação média Fonte Boa (RDSA) 02º 30' 50" S

66º 05' 30" O 26.9 ˚C 2.393 mm Moura (PNA) 01º 27' 24'' S 61º 38' 05'' O 26.0 ˚C 2.235 mm Cachoeira da Morena (RDSU) 01 º 82' 68'' S 59 º 27'41'' O 28.0 ˚C 2.026 mm

17

Tabela 02- Anomalias de TSMs de regiões do Pacifico Equatorial e Atlântico Tropical (dados: NOAA).

TSMs Latitude Longitude Período

ATLN 5˚-20˚ N 60˚-30˚O 1950- 2009 ATLS 0-20˚ S 30˚ O- 10˚ L 1950- 2009 NINO 1+2 0-10˚ S 90˚- 80˚ O 1950- 2009 NINO 3 5˚ N-5˚ S 150˚-90˚ O 1950- 2009 NINO 4 5˚ N-5˚ S 160˚ L-150˚ O 1950- 2009 NINO 3.4 5˚ N- 5˚ S 170˚-120˚ O 1950- 2009

As séries de precipitação registradas de 1901 a 2007 nas três áreas de estudo foram utilizadas para calcular a média e o desvio padrão da precipitação anual.

Os dados de níveis de água registrados em estações na proximidade dos sítios estudados de 1977 a 2008 para Fonte Boa (RDSA), de 1979 a 2006 para Moura (PNA) e de 1973 a 2006 para a Cachoeira da Morena (RDSU). A flutuação diária do nível de água dos sítios de estudo foi utilizada para calcular a duração da fase terrestre através da altura da água no tronco (cheia de 2009), e níveis máximos e mínimos de inundação. Para correlacionar as cronologias, a precipitação anual, os níveis máximos e mínimos de água e a duração da fase terrestre com as anomalias de TSMs e o SOI foram usados 24 meses abrangendo o ano anterior (indicado por -1) e atual com uma série de dados de 1950 a 2009. Para verificar se há diferença estatística entre a precipitação total das três áreas de estudo foi utilizada a análise de variância simples (ANOVA). As análises estatísticas foram realizadas utilizando o programa Bioestat 5.0 e STATISTICA 9.0.

18

5. Resultados

5.1 Regime pluviométrico dos três locais estudados e suas correlações com anomalias de TSMs e SOI

A precipitação total diferiu estatisticamente entre os três locais analisados (F = 23.87; p < 0.0001) considerando dados pluviométricos do período 1901 a 2007. Na RDSA a precipitação anual foi na média de 2.393 ± 441 mm, no PNA 2.235 ± 358 mm e na RDSU 2.026 ± 366 mm. Na época chuvosa (dezembro-maio) as chuvas totais são similar entre a RDSA (1.531 mm ± 308), PNA (1.571 mm ± 291) e RDSU (1.485 mm ± 280). 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 1901 1907 1913 1919 1925 1931 1937 1943 1949 1955 1961 1967 1973 1979 1985 1991 1997 2003 Anos P re c ip it a ç ã o t o ta l (m m )

Amanã Anavilhanas Uatumã

Figura 04.Precipitação anual observada durante o período de 1901 a 2007 na RDSA, PNA e na RDSU

19 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 350.00 400.00 450.00

Jan Fev Marc Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

Meses do ano P re c ip it a ç ã o m é d ia m e n s a l (m m )

Amanã Anavilhanas Uatumã

Figura 05. Precipitação média mensal observada durante o período de 1901 a 2007 na RDSA, PNA e na

RDSU. As barras indicam o desvio padrão (dados: GPCC-NOAA).

As correlações entre precipitação anual e anomalias de TSMs do Pacifico Equatorial e Atlântico Tropical indicam sinais diferentes. As anomalias de TSMs do ATLN influenciam a precipitação anual na RDSA em 5 meses do ano corrente e na RDSU durante todos os meses do mesmo ano. A precipitação anual do PNA não indica correlações significativas com anomalias de TSMs do ATLN. As anomalias de TSMs no período maio-agosto/setembro (ano corrente) do ATLS influenciam a precipitação anual no PNA e RDSU, porém, não apresentam sinais na RDSA. As regiões tradicionais de El Niño (NINO 1+2, 3, 4, 3.4) apresentam em todos os três sítios analisados correlações significativas com a precipitação anual. Na RDSA e na RDSU as anomalias de TSMs das regiões NINO 3, 4 e 3.4 apresentam correlações com a precipitação anual a partir da segunda parte do ano anterior durante mais de 12 meses consecutivos. Com a região NINO 1+2 as correlações com precipitação anual da RDSA e da RDSU são mais fracas, porém, significativas. A precipitação anual do PNA apresenta correlações com as anomalias de TSMs das quatro regiões de El Niño do Pacifico Equatorial para os meses da primeira parte do ano corrente.

20 O índice meteorológico SOI apresenta correlações significativas com a precipitação anual na RDSA de julho do ano anterior até dezembro do ano corrente, com exceção dos meses de fevereiro e junho do mesmo ano e na RDSU em agosto do ano anterior e por mais 10 meses do ano corrente. A precipitação anual do PNA indica correlações significativas somente com o SOI do novembro do ano anterior e abril do ano corrente.

RDSA PNA RDSU

0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLN R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLN R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLN R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLS R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLS R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLS R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 1+2 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 1+2 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 1+2 R 2

Figura 06. Correlações entre a precipitação anual da RDSA, PNA e RDSU e anomalias de TSMs do Atlântico Tropical (ATLN e ATLS) e Pacífico Equatorial (NINO 1+2, 3, 4 e 3.4) e o índice meteorológico SOI considerando os 12 meses do ano corrente e os 12 meses do ano anterior (indicado por -1). As colunas em preto são os meses com correlações significativas (p<0,05).

21 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3.4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3.4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3.4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano SOI R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano SOI R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N-1 D-1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano SOI R 2 Figura 06. Continuação.

5.2

As áreas alagáveis analisadas estão submetidos a um pulso de inundação monomodal (figura 07). A amplitude média na RDSA e no PNA é ao redor de 8 m, na RDSU somente 2,5 m calculada para o período 1973 a 1987 (antes da construção da

22 hidrelétrica) na Cachoeira da Morena. Depois da implementação da barragem (1989) o ciclo hidrológico é indistinto devido o controle da descarga. A cheia nos sítios RDSA e RDSU ocorrem no mês de maio/junho e no PNA cerca de um mês depois. O nível mínimo observa-se no mês de setembro (RDSA), outubro/novembro (RDSU) e novembro/dezembro (PNA). A fase terrestre apresentou poucas diferenças entre os locais de estudo variando entre 125 dias (RDSA), 134 dias (PNA) e 143 dias (RDSU).

a b 0 500 1000 1500 2000 2500 J F M A M J J A S O N D Meses do ano N ív e is d e á g u a ( c m ) 0 500 1000 1500 2000 2500 J F M A M J J A S O N D Meses do ano N ív e is d e á g u a ( c m ) c d 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 J F M A M J J A S O N D Meses do ano N ív e is d e á g u a ( c m ) 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 J F M A M J J A S O N D Meses do ano N ív e is d e á g u a ( c m )

Figura 07. Níveis d’água diários (média, desvio padrão, mínimo e máximo) das estações de a) Fonte Boa

(RDSA), b) Moura (PNA), c) Cachoeira da Morena (RDSU) antes da construção da Hidrelétrica de Balbina (1973-1987) e (d) após a construção da hidrelétrica (1989). (Dados: Agência Nacional de Águas – ANA).

As correlações entre o nível máximo na RDSA com anomalias de TSMs (figura 08) apresentam somente sinais significativos do ATLN (anomalias de TSMS de março, maio, julho e agosto do ano anterior) e do ATLS (outubro e dezembro do ano corrente). Com anomalias de TSMs do Pacifico Equatorial as correlações não são significativas.

23 Com o índice SOI correlações significativas com a cheia na RDSA podem ser observadas para setembro do ano passado e janeiro do ano corrente. No PNA o nível máximo apresenta correlações significativas com anomalias de TSMs do ATLN (julho a novembro do ano anterior) e ATLS (março a julho do ano corrente). As correlações do nível máximo do PNA com as anomalias de TSMs do Pacifico Equatorial são evidentes para as regiões NINO 3, 4 e 3.4 (junho do ano anterior a marco/abril do ano corrente) e menos pronunciados para a região NINO 1+2. Entre julho do ano anterior até janeiro do ano corrente o SOI apresenta correlações com a cheia no PNA. A cheia do Rio Uatumã (RDSU) apresenta poucas correlações com anomalias de TSMs do ATLN e ATLS. Com as anomalias de TSMs do Pacifico Equatorial as correlações são distintas por um período de mais de 10 meses consecutivos a partir da segunda metade do ano anterior para as regiões NINO 3, 4 e 3.4 e também para o SOI. A correlação do nível máximo com a região NINO 1+2 se restringem para os meses setembro a dezembro do ano anterior.

Os níveis mínimos na RDSA (figura 09) apresentam correlações significativas com anomalias de TSMs do ATLN, ATLS, NINO 4 e SOI do ano corrente. As secas do PNA têm correlações similares como na RDSA com anomalias de TSMs do ATLN, ATLS e NINO 4 do ano corrente. Além disso, as secas do PNA apresentam correlações significativas com anomalias de TSMS do ano anterior da região NINO 3.4 e o índice meteorológico SOI. Em contraste com os outros dois sítios, os níveis mínimos da RDSU apresentam nenhuma correlação com anomalias de TSMs do ATLN. Com o ATLS as correlações são mais pronunciadas e abrangem alguns meses do ano corrente e anterior. As maiores correlações entre as secas na RDSU são alcançadas com anomalias de TSMs das regiões NINO 1+2 e NINO 3. Com a região NINO 3.4 e o índice meteorológico SOI existem poucas correlações. Nenhuma correlação foi detectada com a região NINO 4.

As correlações entre a duração da fase terrestre na RDSA (figura 10) e anomalias de TSMs do Atlântico Tropical somente apresentam correlações com os meses abril/maio do ATLN do ano anterior. Com as regiões tradicionais de El Niño as correlações são

24 significativas com anomalias de TSMs dos meses da primeira parte do ano anterior (NINO 1+2, NINO 3, NINO 4) e adicionalmente com os meses da segunda parte do ano corrente (NINO 3.4 e índice meteorológico SOI). A duração da fase terrestre do PNA apresenta poucas correlações com anomalias de TSMs. Somente alguns meses do ano corrente das regiões ATLN, ATLS e NINO 3 apresentam correlações significativas com a duração da fase terrestre. Com o SOI correlações significativas existem para dois meses do ano anterior. As correlações mais fracas entre a duração da fase terrestre e anomalias de TSMs podem ser observadas para a RDSU. Somente com o ATLS e SOI a duração da fase terrestre apresenta correlações significativas em alguns meses do ano anterior (ATLS) e ano corrente (ATLS, SOI).

Fonte Boa (RDSA) Moura (PNA) Cach. da Morena (RDSU)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLN R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLN R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLN R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLS R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLS R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLS R 2

Figura 08. Correlações entre os níveis máximos da RDSA, PNA e RDSU e anomalias de TSMs do Atlântico Tropical (ATLN e ATLS) e Pacífico Equatorial (NINO 1+2, 3, 4 e 3.4) e o índice meteorológico SOI considerando os 12 meses do ano corrente e os 12 meses ano anterior (indicado por -1) As colunas em preto são os meses com correlações significativas (p<0,05).

25 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 1+2 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 1+2 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 1+2 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3.4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3.4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3.4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano SOI R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano SOI R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano SOI R 2 Figura 08. Continuação.

26 Fonte Boa (RDSA) Moura (PNA) Cach. da Morena (RDSU)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLN R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLN R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLN R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLS R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano ATLS R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do anos ATLS R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 1+2 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 1+2 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 1+2 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 3 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 4 R 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 J-1 F-1 M -1 A-1 M -1 J-1 J-1 A-1 S-1 O -1 N -1 D -1 J F M A M J J A S O N D Meses do ano NINO 4 R 2

Figura 09. Correlações entre os níveis mínimos da RDSA, PNA e RDSU e anomalias de TSMs do Atlântico Tropical (ATLN e ATLS) e Pacífico Equatorial (NINO 1+2, 3, 4 e 3.4) e o índice meteorológico SOI considerando os 12 meses do ano corrente e os 12 meses ano anterior (indicado por -1) As colunas em preto são os meses com correlações significativas (p<0,05).