Caracterização ambiental de parcelas permanentes do Programa de Pesquisas em Biodiversidade de Santa Catarina (PPBio-SC)

Abstract

Comunidades ecológicas são definidas pelo conjunto de organismos, de várias espécies, que habitam um local específico em um determinado tempo. Essas comunidades podem ser afetadas por diversos fatores ambientais, tais como cobertura de solo, disponibilidade de luz e fatores geográficos. Com as alterações ambientais geradas por ações humanas, cada vez mais tem se despertado a importância de ações de conservação ambiental e de pesquisa. Unidades de Conservação (UCs) como o Parque Nacional de São Joaquim (PNSJ) e o Parque Estadual da Serra Furada (PAESF), possuem grande importância para a conservação e pesquisa no estado de Santa Catarina. Ambos os parques estão inseridos na Mata Atlântica – uma região prioritária para conservação biológica. Dentro dessa realidade, projetos como o Programa de Pesquisas Ecológicas de Longa duração (PELD) e o Programa de Pesquisa em Biodiversidade (PPBio), vêm com a proposta de coletar e organizar informações sobre o meio ambiente de forma sistematizada e a longo prazo. Dados organizados e padronizados são de suma importância para as pesquisas, ainda mais de longa duração. Este trabalho visa fazer a caracterização das parcelas permanentes do PPBio-SC, organizando e unificando os dados abióticos, bem como descrever as parcelas e os módulos quanto à cobertura do solo (rocha, solo exposto, cobertura vegetal e serrapilheira), espessura da serrapilheira, abertura de dossel, altura máxima de dossel, profundidade do solo, altitude acima do nível do mar, exposição, declividade e localização geográfica. Os dados foram coletados em três módulos de pesquisas instalados em duas UCs: o PNSJ e o PAESF. Os dados ambientais foram coletados em 25 parcelas nesses módulos e, posteriormente, foram analisados neste trabalho. Como resultados, obtivemos um panorama geral dos módulos e fichas descritivas de cada uma das parcelas. O presente trabalho cumpre com o objetivo de caracterizar ambientalmente as parcelas e módulos do PPBio-SC, bem como organizar e disponibilizar os dados ambientais coletados

Ecological communities are defined by the set of organisms, of various species, that inhabit a specific location at a given time. These communities can be affected by various environmental factors, such as soil cover, light availability, and geographical factors. With the environmental changes generated by human actions, the importance of environmental conservation and research actions has been increasingly awakened. Conservation Units (UCs) such as the São Joaquim National Park (PNSJ) and the Serra Furada State Park (PAESF) are of great importance for conservation and research in the state of Santa Catarina. Both parks are inserted in the Atlantic Forest - a region of priority for biological conservation. Within this reality, projects such as the Long-Term Ecological Research Program (PELD) and the Biodiversity Research Program (PPBio) come with the proposal to collect and organize information about the environment in a systematic and long-term way. Organized and standardized data are of paramount importance for research, even more so for long-term research. This work aims to characterize the permanent plots of PPBio-SC, organizing and unifying the abiotic data, as well as describing the plots and modules in terms of soil cover (rock, exposed soil, vegetation cover and leaf litter), thickness of the leaf litter, canopy opening, maximum canopy height, soil depth, altitude above sea level, exposure, slope and geographical location. The data were collected in three research modules installed in two UCs: the PNSJ and the PAESF. Environmental data were collected in 25 plots in these modules and were subsequently analyzed in this work. As a result, we obtained an overview of the modules and descriptive sheets for each plot. The present work fulfills the objective of characterizing the environmental plots and modules of PPBio-SC, as well as organizing and making available the collected environmental data.