Caracterização e Avaliação da Flora e Vegetação no
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CARACTERIZAÇÃO E AVALIAÇÃO DA FLORA E VEGETAÇÃO DE PARCELAS PERMANENTES<br />
No cálculo dos índices sup. citados para ca<strong>da</strong> parcela excluí-se o estrato arbóreo visto o<br />
presente estudo se reportar ao componente Assessment of ground vegetation.<br />
3.2.2.2.Métodos numéricos<br />
A abor<strong>da</strong>gem quantitativa <strong>da</strong>s questões, que em geral se põem <strong>no</strong> estudo <strong>da</strong>s comuni<strong>da</strong>des<br />
vegetais, encontra na estatística multivaria<strong>da</strong> as metodologias adequa<strong>da</strong>s para o<br />
estabelecimento de sistemas de classificação destas comuni<strong>da</strong>des, recorrendo-se para isso a<br />
métodos numéricos. Os <strong>da</strong>dos de vegetação sob a forma de inventários (e.g. tabelas<br />
fitossociológicas) são <strong>da</strong>dos multivariados, i.e. ca<strong>da</strong> uni<strong>da</strong>de de amostra (inventário) é<br />
caracteriza<strong>da</strong> por uma grande quanti<strong>da</strong>de de atributos (presença e/ou abundância, variáveis<br />
ambientais), portanto apropriados ao tratamento estatístico multivariado (Capelo, 2003).<br />
De acordo Orloci (1975) e Gauch (1982) cit in Capelo (op. cit.) a análise multivaria<strong>da</strong><br />
constitui um conjunto de técnicas matemáticas destina<strong>da</strong>s a:<br />
i. sumariar a redundância, as relações entre as abundâncias dos taxa;<br />
ii. eliminar/reduzir o ruído, definido formalmente como a componente de variação <strong>da</strong>s<br />
abundâncias dos taxa não coordena<strong>da</strong> com a variação dos outros taxa;<br />
iii. eluci<strong>da</strong>r a representação <strong>da</strong>s relações internas, designa<strong>da</strong>mente as existentes entre<br />
uni<strong>da</strong>des de amostragem e taxa , e entre taxa e factores ambientais;<br />
iv. identificar outliers (aspecto referente a parcelas ou taxa muito afastados dos<br />
restantes em termos de similari<strong>da</strong>de).<br />
A função destes métodos será essencialmente a de pôr em evidência, por um lado, as<br />
relações entre indivíduos e variáveis, e por outro, quer as relações entre as variáveis ou<br />
grupos de variáveis, quer as relações entre os indivíduos ou grupos deles. Os métodos mais<br />
usados podem ser classificados em três grandes grupos (Capelo, op. cit.): análise directa de<br />
gradientes (regressão), análise indirecta de gradientes (ordenação) e cluster analysis<br />
(classificação).<br />
Os métodos multidimensionais, de ordenação e/ou classificação, apresentam a<br />
característica comum de inicialmente assentarem <strong>no</strong> cálculo de índices ou coeficientes de<br />
similari<strong>da</strong>de ou de distância entre os inventários, e de coeficientes de dependência entre as<br />
VASCO ALMEIDA DA SILVA, OUTUBRO 2005<br />
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