2 joaquim custÓdio coutinho 4€¦ · iv 1 conhecimento florÍstico atual e avaliaÇÃo do uso da...
TRANSCRIPT
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE
PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO
UNIDADE ACADÊMICA ESPECIALIZADA EM CIÊNCIAS AGRÁRIAS - UAECIA
ESCOLA AGRÍCOLA DE JUNDIAÍ - EAJ
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FLORESTAIS 1
2
JOAQUIM CUSTÓDIO COUTINHO 3
4
5
6
CONHECIMENTO FLORÍSTICO ATUAL E AVALIAÇÃO DO USO DO SOLO NA 7
APA BONFIM-GUARAÍRA, RIO GRANDE DO NORTE 8
9
Dissertação de Mestrado apresentada à Banca de 10
Defesa do Programa de Pós-Graduação em Ciências 11
Florestais da Universidade Federal do Rio Grande 12
do Norte, como parte das exigências para obtenção 13
do título de Mestre em Ciências Florestais (Área 14
de Concentração em Ciências Florestais – Linha de 15
Pesquisa: Biodiversidade, Conservação e Uso dos 16
Recursos Genéticos Florestais). 17
Orientador: 18
Prof. Dr. Leonardo de Melo Versieux 19
Coorientadora: 20
Prof. Dra. Adriana Monteiro de Almeida 21
22
23
24
25
26
Macaíba/RN 27
Janeiro 2020 28
29
ii
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
À Deus que permitiu a oportunidade de conquistar mais um objetivo emminha vida, minha mãe Gerusa Custódio 30
Santos Coutinho, e meus irmãos Clife, Carim, Miguel e Daniel, pelo amor, carinho, amizade, 31
incentivo e por não medirem esforços para que eu chegasse até aqui, e aos meus muitos amigos que contribuíram 32
com conselhos, companhia e pelos momentos de alegria. 33
DEDICO. 34
iii
1
2
Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN
Sistema de Bibliotecas - SISBI
Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Setorial Prof. Rodolfo Helinski - Escola Agrícola de
Jundiaí - EAJ
Coutinho, Joaquim Custódio.
Conhecimento florístico atual e avaliação do uso do solo na APA
Bonfim-Guaraíra, Rio Grande do Norte / Joaquim Custódio Coutinho. -
2020.
74 f.: il.
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte,
Unidade Acadêmica Especializada em Ciências Agrárias, Programa de
Pós-Graduação em Ciências Florestais. Macaíba, RN, 2020.
Orientador: Prof. Dr. Leonardo de Melo Versieux.
Coorientadora: Profa. Dra. Adriana Monteiro de Almeida.
1. Florística - Dissertação. 2. Fitodiversidade - Dissertação. 3. Catálogo
- Dissertação. I. Versieux, Leonardo de Melo. II. Almeida, Adriana
Monteiro de. III. Título.
RN/UF/BSPRH CDU 630*2
Elaborado por Elaine Paiva de Assunção Araújo - CRB-15/492
iv
CONHECIMENTO FLORÍSTICO ATUAL E AVALIAÇÃO DO USO DA TERRA NA 1
APA BONFIM-GUARAÍRA, RIO GRANDE DO NORTE 2
JOAQUIM CUSTÓDIO COUTINHO 3
4
Dissertação de Mestrado em Ciências Florestais (Área de Concentração em Ciências 5
Florestais - Linha de Pesquisa: Biodiversidade, Conservação e Uso dos Recursos Genéticos 6
Florestais) apresentada à Banca de Defesa em 29 do mês de janeiro de 2020. 7
Banca Examinadora 8
9
________________________________________________ 10
Prof. Dr. Jesus Rodrigues Lemos 11
UFPI 12
Convidado 13
14
________________________________________________ 15
Prof. Dra. Maria Beatriz Rossi Caruzo 16
UNIFESP 17
Convidado 18
19
________________________________________________ 20
Prof. Dr. Leonardo de Melo Versieux 21
UFRN 22
Professor Orientador 23
24
25
26
27
28
29
Macaíba/RN 30
Janeiro 2020 31
v
RESUMO GERAL 1
__________________________________________________________________________ 2
CONHECIMENTO FLORÍSTICO ATUAL E AVALIAÇÃO DO USO DO SOLO NA 3
APA BONFIM-GUARAÍRA, RIO GRANDE DO NORTE 4
O domínio Mata Atlântica tem sofrido nos últimos anos com degradações, devido ao aumento 5
das atividades antrópicas. Surge, então, um dos principais problemas dos remanescentes 6
florestais, que é a fragmentação, dificultando os estudos florísticos e a conservação em si. O 7
objetivo deste trabalho foi ampliar o conhecimento florístico das angiospermas dentro de uma 8
área de Mata Atlântica no Rio Grande do Norte, por meio da elaboração de um catálogo 9
atualizado das espécies, utilizando registros de herbários, com a posterior análise da distribuição 10
espacial das coletas dentro da área. A Área de Proteção Ambiental Bonfim-Guaraíra (ABG) foi 11
selecionada como área de estudo, já que se insere na porção oriental do Rio Grande do Norte 12
(RN), dentro do domínio da Mata Atlântica. Foram avaliados os índices de esforço amostral, 13
percentuais de remanescentes florestais e indicadas as áreas prioritárias para pesquisa botânica 14
e conservação dentro da APA. Para isso foi criado um banco de dados com 2029 registros 15
georreferenciados de angiospermas dos herbários ASE, CESJ, HUCS, HUEFS, JPB, RB e 16
UFRN, disponíveis em plataformas online (JABOT e Specieslink). Foram criados mapas de 17
distribuição de coletas sobre o mapa de uso e cobertura do solo obtido da plataforma 18
MAPBIOMA. A primeira etapa desse trabalho foi realizada com o processo de data cleaning, 19
para limpeza dos registros compilados. Após o processo de data cleaning reduziu-se o número 20
total de registros para 966. O erro de coordenadas geográficas foi de 25,25% do total de 21
registros, enquanto os registros duplicados totalizaram quase 60% de todos os dados analisados, 22
indicando que a flora da área ainda é pouco conhecida e que mais da metade dos registros 23
disponíveis são de duplicatas. O mapa de cobertura e uso da terra indicou que a classe de 24
Mosaico de Agricultura e Pastagem, com 20.100,7 ha (47% do total da área), seguida pela classe 25
Formação Florestal, com 7.895,3 ha (18,46%), são as maiores na ABG. O maior número de 26
coletas está presente na classe de Formação Florestal (43,89%). Em relação às coletas em 27
margens de estradas, foi possível identificar com o mapa de buffer que a maior parte dos 28
registros estão presentes no intervalo entre 0,5 km e 1 km das rodovias. A partir do banco de 29
dados georreferenciados foi possível a criação de um checklist para todas as espécies presentes 30
na APA Bonfim-Guaraíra. Foram listadas 387 espécies, distribuídas em 269 gêneros, em 86 31
famílias. A família mais rica foi Fabaceae, do clado das Rosídeas, com 51 espécies registradas. 32
Em contrapartida, o gênero com maior número de espécies foi Cyperus (Cyperaceae). Apenas 33
vi
Eugenia pipensis foi identificada como endêmica para ABG, e Melocactus violaceus e Cyperus 1
articulatus figuram como Vulnerável, nas listas de espécies ameaçadas. Confirmou-se que 2
municípios Nísia Floresta e Tibau do Sul são os mais ricos em espécies, o que indica 3
necessidade de coletas nos outros municípios da ABG e em diferentes fisionomias 4
vegetacionais subamostradas. 5
6
Palavras-chave: Catálogo, fitodiversidade, florística, unidade de conservação. 7
8
9
GENERAL ABSTRACT 10
__________________________________________________________________________ 11
CURRENT FLORISTIC KNOWLEDGE AND EARTH USE ASSESSMENT IN EPA 12
BONFIM-GUARAÍRA, RIO GRANDE DO NORTE 13
The Atlantic Forest biome has suffered in recent years with degradation, due to the increase of 14
anthropic activities, which lead to the main problem of forest remnants, which is the 15
fragmentation, hindering the floristic studies and conservation itself. This thesis had the 16
objective to expand the floristic knowledge of angiosperms within an area of Atlantic Forest in 17
Rio Grande do Norte (RN), through the elaboration of an updated species catalog, using 18
herbarium records, with subsequent analysis of the spatial distribution of collections within the 19
region.The study area selected is the Bonfim-Guaraíra Environmental Protection Area 20
(BGEPA), included in the eastern portion of the RN within the Atlantic Forest domain. We 21
assessed the levels of sampling effort, percentages of remaining forests, and indicated the 22
priority areas for research and conservation within the EPA. We created a georeferenced 23
database of the angiosperm records from herbariua ASE, CESJ, HUCS, HUEFS, JPB, JBRJ and 24
UFRN that are available in online platforms (JABOT and SpeciesLink) totaling 2029 records. 25
Collections distribution points were plotted over maps of the land use and land cover obtained 26
from the MAPBIOMA platform. The first step of this work was performed with the data 27
cleaning of all collection records. After the data cleaning, we had a reduction in the total 28
number of records to 966. Errors with geographical coordinates corresponded to 25.25% of the 29
total, while duplicate records totaled almost 60% of all analyzed data, indicating that the flora 30
of the area is still poorly known and that more than half of the available records are duplicates. 31
The land cover and use map indicated that the Agriculture and Pasture Mosaic class with 32
vii
20.100,7 ha (47% of the total area), followed by the Forest Formation class with 7.895,3 ha 1
(18.46%) are the largest in BGEPA. In addition, most collections are from the Forest Formation 2
class (43.89%). To check if roadsides were concentrating collections, maps with a buffer along 3
roads were created and it was possible to identify that the most records came from the range 4
between 0.5 km and 1 km of of roads or highways. A checklist was created for all the species 5
present at BGEPA with the georeferenced database totaling 387 species distributed in 269 6
genera and 86 families. The richest family was Fabaceae, in the Rosideae clade, with 51 7
registered species. In contrast, the genus with most species was Cyperus (Cyperaceae). Only 8
Eugenia pipensis was identified as endemic to the BGEPA, and only Melocactus violaceus and 9
Cyperus articulatus are categorized as Vulnerable on the threatened redlists. It was confirmed 10
that the two municipalities Nisia Floresta and Tibau do Sul are the most abundant in species, 11
which indicates there is a need for collection in other municipalities of BGEPA, as well as in 12
other undercollected phytophisiognomies. 13
14
Keywords: Checklist, conservation unit, floristics, plant diversity. 15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
viii
SUMÁRIO 1 __________________________________________________________________________ 2 3
Página 4
INTRODUÇÃO GERAL ........................................................................................... 12 5
REVISÃO DE LITERATURA .................................................................................. 14 6
2.1. Estudos Florísticos ................................................................................................. 14 7
2.2. Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento.........................................................15 8
2.3. Mata Atlântica ....................................................................................................... 17 9
2.4. Legislação Ambiental ............................................................................................ 18 10
LITERATURA CITADA............................................................................................ 22 11
ARTIGO 1. Banco de dados florísticos e análise da distribuição de coletas para a 12
APA Bonfim-Guaraíra, Rio Grande do Norte, Brasil ............................................. 29 13
RESUMO ...................................................................................................................... 30 14
ABSTRACT ................................................................................................................. 31 15
INTRODUÇÃO ............................................................................................................ 32 16
MATERIAL E MÉTODOS ........................................................................................... 33 17
RESULTADOS..............................................................................................................39 18
DISCUSSÃO.................................................................................................................44 19
REFERÊNCIAS............................................................................................................47 20
ARTIGO 2. Checklist das angiospermas da APA Bonfim-Guaraíra, Rio Grande do 21
Norte, Brasil.................................................................................................................51 22
RESUMO ...................................................................................................................... 52 23
ABSTRACT ................................................................................................................. 52 24
INTRODUÇÃO ............................................................................................................ 54 25
MATERIAL E MÉTODOS ........................................................................................... 55 26
RESULTADOS..............................................................................................................56 27
DISCUSSÃO.................................................................................................................71 28
REFERÊNCIAS............................................................................................................73 29
30
31 32 33
34 35 36 37
38
ix
LISTA DE FIGURAS 1 __________________________________________________________________________ 2
ARTIGO 1 3
Figura 1. Mapa de Localização da APA Bonfim-Guaraíra, Brasil, Rio Grande do Norte ....... 33 4
Figura 2. Fluxograma do data cleaning para registros de herbários obtidos de bancos de dados 5
digitais.......................................................................................................................................36 6
Figura 3. Fluxograma com os procedimentos realizados para confecção de mapas, tabelas e 7
gráficos......................................................................................................................................38 8
Figura 4. Gráfico com porcentagem de registros com e sem informações de coordenadas e 9
localização dos municípios da ABG, Brasil, Rio Grande do Norte...........................................40 10
Figura 5. A, banco de dados antes do processo de data cleaning. B, depois da limpeza e 11
correção dos dados.....................................................................................................................41 12
Figura 6. Mapa de localização de coletas da ABG na cobertura de e uso de terra, com nove 13
classes de uso da terra...............................................................................................................43 14
Figura 7. Gráfico em barras com os números de registros de coletas por buffers aplicados nas 15
rodovias (federais e estaduais) da ABG.....................................................................................43 16
Figura 8. Mapa de buffers da ABG aplicado às rodovias.........................................................44 17
18
ARTIGO 2 19
Figura 1. Fluxograma para criação do checklist para espécies da APA Bonfim-Guaraíra......56 20
Figura 2. Figura 2. Gráfico Treemap, com os números para os clados e famílias mais 21
representativos para ABG, Brasil, Rio Grande do Norte..........................................................57 22
Figura 3. As dez famílias mais ricas em espécies (em valores relativos) seguidas pelas demais 23
(outras), na ABG, Rio Grande do Norte, Brasil........................................................................57 24
Figura 4. Os tipos de hábitos para as espécies ocorrentes na ABG, Brasil, Rio Grande do Norte, 25
...................................................................................................................................................59 26
27 28
29 30 31
32 33
34 35 36 37
38
x
LISTA DE TABELAS 1 __________________________________________________________________________ 2
ARTIGO 1 3
Tabela 1. Reclassificação por agrupamento, com a redução de 15 classes para nove 4
classes...................... .................................................................................................................37 5
Tabela 2. Matriz de confusão das coberturas de solo para ABG com valores observados da 6
imagem classificada e das imagens do Google Earth.................................................................37 7
Tabela 3. Intepretação para os valores de Kappa que vão de 0 a 1, de acordo com Lands e Koch, 8
1977...........................................................................................................................................38 9
Tabela 4. Erros nas coordenadas geográficas e quantidade de registros duplicados por 10
municípios da ABG, Rio Grande do Norte Brasil.....................................................................39 11
Tabela 5. Registros excluídos por municípios da ABG, Rio Grande do Norte, Brasil.............40 12
Tabela 6. Números de registros das 10 famílias, gêneros e espécies mais numerosas para ABG, 13
Brasil, Rio Grande do Norte......................................................................................................41 14
Tabela 7. Valores das áreas em hectares e percentagem para as noves classes da ABG.............43 15
Tabela 8. Números de registros por classes para ABG.............................................................43 16
ARTIGO 2 17
Tabela 1. Números de famílias, gêneros, espécies e registros sem identificação antes e depois 18
do checklist......................................................... .....................................................................56 19
Tabela 2. As 10 maiores10 espécies com maiores e números de registros da ABG, Brasil, Rio 20
Grande do Norte........................................................................................................................58 21
Tabela 3. Lista de espécies e angiospermas registradas para ABG, RN - Brasil. H=Herb, 22
T=Tree, S=Shrubs e TC= Tree-Creeper. Life Form (LF), Records (R) Goianinha (G), São José 23
de Mipibu (SJ), Senador Georgino Avelino (SG), Nísia Floresta (N) e Tibau do Sul (T). * Em 24
perigo tanto na Lista do MMA quanto na do Livro Vermelho, ** Em perigo apenas na lista do 25
MMA # Endêmica do RN. As ocorrências estão indicadas por voucher de várias 26
coleções.....................................................................................................................................59 27
28
29
30
31
32
33
xi
LISTA DE ABREVIATURAS 1 __________________________________________________________________________ 2
3
ABG – Área de Proteção Ambiental Bonfim-Guaraíra 4 ASE – Herbário da Universidade Federal de Sergipe 5 CESJ – Herbário Leopoldo Krieger, da Universidade Federal de Juiz de Fora 6
FLONA - Floresta Nacional 7 HUCS – Herbário da Universidade de Caxias do Sul, Rio Grande do Sul 8 HUEFS – Herbário da Universidade Estadual de Feira de Santana 9 RB – Herbário do Jardim Botânico do Rio de Janeiro. 10 JPB – Herbário Lauro Pires Xavier, Universidade Federal da Paraíba 11
RN – Rio Grande do Norte 12
UFRN – Herbário da Universidade Federal do Rio Grande do Norte 13
IBGE – Instituto Brasileiro de Geográfia e Estatísticas 14 IDEMA- Instituto de Desenvolvimento Econômico e Meio 15 MAPIBIOMA- Projeto de Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo do Brasil 16 *Flora – Adotou-se o termo com inicial maiúscula quando se refere ao tipo de trabalho 17
(publicação) botânico e não às plantas como um todo (Stace 1989). 18
19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
33
34
35
36
12
1. INTRODUÇÃO GERAL 1
__________________________________________________________________________ 2 3
O Brasil concentra uma das maiores biodiversidades de todo o planeta, com cerca de 4
10,5% de espécies conhecidas da Flora mundial (FORZZA et al., 2010; REFLORA, 2018). Essa 5
concentração da biodiversidade está distribuída em diferentes domínios, a saber: a Amazônia, 6
o Pantanal, o Cerrado, a Caatinga, os Pampas e a Mata Atlântica (MMA, 2013). A Mata 7
Atlântica, devido à sua grande biodiversidade, é uma das mais importantes florestas tropicais 8
do mundo e é referência de preocupação por parte de muitos pesquisadores, em razão da 9
redução drástica de sua área, ocasionada por diversos fatores antrópicos, sendo que hoje possui 10
cerca de 11,73% de remanescentes (MMA, 2003; RIBEIRO et al. 2009; SOS Mata Atlântica, 11
2013). 12
O conhecimento da diversidade de espécies da flora da Mata Atlântica ainda é 13
incompleto (STEHMANN et al. 2009). Para Wernek et al. (2012), as angiospermas representam 14
cerca de 94% de todas as plantas na Mata Atlântica, totalizando 208 famílias. A riqueza de 15
espécies avaliada na Mata Atlântica totaliza 15.001 espécies nativas, das quais 7.432 (49,5%), 16
são endêmicas desse domínio (STEHMANN et al. 2009; BFG, 2015). 17
A Flora de uma área e os levantamentos florísticos oferecem informações que permitem 18
entender os ecossistemas, a dinâmica entre populações, interação com o meio, entre outros. O 19
levantamento florístico informa quais espécies ocorrem em uma determinada área, 20
identificando-as e registrando suas principais características (GUEDES-BRUNI et al., 1997). 21
Em contrapartida, o estudo da Flora, no seu sentido mais amplo, com a caracterização 22
taxonômica detalhada, mapas, comentários e chaves das espécies para uma dada área, é mais 23
complexo e enfrenta dificuldades devido à escassez de material, de acesso aos dados já 24
publicados, havendo limitações para vários tipos de vegetação (SHEPHERD, 2003). 25
Ainda de acordo com Shepherd (2003), nos herbários brasileiros existem inúmeras 26
espécies conhecidas com poucos registros e outras que ainda necessitam de coletas para serem 27
analisadas. Outros problemas, quando consultados os registros dos levantamentos florísticos, 28
incluem a falta de dados geográficos da região na qual se encontram as espécies e o difícil 29
acesso a determinadas regiões para coletar espécimes. 30
O Estado do Rio Grande do Norte (RN) apresenta um cenário com essa combinação: 31
escassez de estudos florísticos, flora pouco documentada em coleções científicas (VERSIEUX 32
et al. 2017) e perda de hábitats na Mata Atlântica e Caatinga. Portanto, pesquisas com objetivo 33
13
de se documentar o esforço amostral e relacioná-lo com dados espaciais, tornam-se de grande 1
importância para planejamento de estratégias para a preservação e conservação dos domínios, 2
bem como indicar áreas já melhor conhecidas e as subexploradas (KRESS et al. 1998). 3
A fim de auxiliar e entender o que ocorre nessas áreas de interesse ambiental, softwares 4
computacionais se tornam ferramentas úteis. Como exemplo de processos, podemos citar o 5
geoprocessamento e o sensoriamento remoto, que auxiliam em estudos de remanescentes 6
florestais, tanto na sua identificação, como na comparação e determinação do seu estado para 7
futuros programas de manejo visando à melhoria ambiental (MARBLE, 1983). Dessa forma a 8
aproximação dessas ferramentas com o amplo volume de dados florísticos disponíveis em 9
coleções científicas ainda é um assunto pouco explorado, como será demonstrado a seguir. 10
Nesse contexto, o objetivo geral desta dissertação é dar um tratamento espacial aos 11
dados florísticos da APA Bonfim-Guaraíra. Dessa forma, busca-se determinar as áreas dentro 12
da APA, no núcleo da Mata Atlântica do Rio Grande do Norte, com maiores índices de: 13
diversidade florística, esforço amostral, remanescentes florestais, e indicar áreas prioritárias 14
para pesquisa e conservação. 15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
14
2. REVISÃO DE LITERATURA 1
__________________________________________________________________________ 2 3
1.1. Estudos florísticos 4
O levantamento florístico é um estudo técnico que tem como objetivo detectar espécies 5
de plantas de uma dada região e armazenar as informações sobre o ecossistema e seu estado; 6
geralmente se apresenta na forma de listas, catálogos ou guias de campo (GUEDES-BRUNI et 7
al., 1997). Diferente dos levantamentos florísticos, as Floras, são o tratamento taxonômico mais 8
aprofundado de todas as espécies de vegetais de uma dada área geográfica, ou de alguma família 9
específica, incluindo chaves, mapas, ilustrações, mas ainda assim, também trazem à tona as 10
características abióticas da região (STACE, 1989). 11
O estudo da composição florística é de valiosa importância para o conhecimento da 12
estrutura da vegetação, devido às informações qualitativas obtidas para cada vegetação 13
(GUEDES-BRUNI et al., 1997; CHAVES et al., 2013). Além disso, as listagens, flórulas e 14
Floras regionais acabam contribuindo para um conhecimento maior, e possibilitam a elaboração 15
de Floras gerais, em escalas nacionais (THOMAS et al., 2012). 16
Apesar dessa importância, a falta de registros, a ausência de dados geográficos precisos 17
nas áreas de coletas, o acesso aos bancos de dados das coleções biológicas, a escassez de 18
trabalhos publicados para determinadas regiões, a falta de financiamentos para pesquisa de 19
inventários em campo, resultam em limitações no conhecimento da composição florística 20
(PONDER et al. 2001; BARROS et al., 2012). 21
O Brasil possui importante representatividade no cenário mundial quando o assunto é a 22
sua flora, sendo que estimativas mais antigas indicavam que concentraríamos cerca de 20% de 23
toda flora mundial de fanerógamas (SHEPHERD, 2003). Porém, com os recentes avanços da 24
listagem da flora brasileira, atualmente acredita-se que tal porcentagem seja em torno de 10,5%, 25
dos quais as angiospermas totalizam cerca de 33.000 espécies, enquanto as gimnospermas 26
totalizam 30 espécies (FORZZA et al., 2010; REFLORA, 2018). Apesar desses avanços, devido 27
à grande extensão territorial brasileira, e à diversidade de domínios, ainda faltam levantamentos 28
florísticos e Floras para várias áreas (SHEPHERD, 2003). 29
Algumas regiões do país são menos conhecidas, como por exemplo a região Norte e, 30
em menor grau, o Nordeste. Para o Nordeste, são registradas cerca de 20 mil espécies de 31
angiospermas e gimnospermas, representando 20% de toda flora nacional, porém dada a 32
escassez de estudos fitossociológicos, fitogeográficos e taxonômicos, tais estimativas de 33
15
riqueza de espécies de plantas para essa região devem, ainda, ser vistas com cautela 1
(MARTINS, 1989; FORZZA, 2010). 2
No Estado do Rio Grande do Norte existe um número limitado de trabalhos publicados 3
sobre a sua flora. Assim, são constantes os novos registros de espécies para os domínios 4
Caatinga e Mata Atlântica e o estado figura como o de menor riqueza de espécies no Brasil 5
(FORZZA et al., 2010; VERSIEUX et al., 2017). Ainda, segundo o Brazil Flora Group (2015), 6
os registros de espécies de angiospermas no RN são os menores, como também o RN não se 7
destaca por espécies de plantas endêmicas. Porém, desde a primeira listagem geral (FORZZA 8
et al., 2010) tem-se admitido que tais números não refletem a realidade e são artefatos de falta 9
de amostragem ou infraestrutura de pesquisa nesse Estado. 10
Nesse contexto, as principais informações sobre espécies da flora do RN são 11
encontradas na Lista de Espécies da Flora do Brasil (FORZZA et al., 2010, 2012) e a Lista de 12
Plantas do Nordeste Brasileiro (BARBOSA et al., 2006). Outros trabalhos que acrescentam 13
mais informações, como Versieux et al. (2017), apontam para 71 novas ocorrências de espécies 14
no Estado do RN, em sua maioria das famílias Poaceae, Fabaceae e Malvaceae. 15
Trabalhos publicados recentemente sobre a Flora ou florística do RN se incluem: Tomaz 16
e Versieux (2019), com Bromeliaceae, Rocha et al. (2012), com a família Turneraceae; Miranda 17
et al. (2007) e Filho-Sizenando et al. (2007), fizeram levantamentos de herbáceas nos 18
municípios de Assu e de Messias Targino; Amorim et al. (2005) trabalharam com 10 famílias 19
da Caatinga no município de Serra Negra do Norte; Oliveira et al. (2012), flora vascular no 20
cerrado do RN; Amorim et al. (2016), com a família Fabaceae no município Assu; Colombo et 21
al. (2016), com a família Bignoniaceae, entre outros. 22
Com o crescimento em pesquisas botânicas no RN, e o aumento dos números de 23
pesquisadores em instituições locais, esperam-se mais publicações no futuro (VERSIEUX et 24
al., 2017) e já é relatado o grande crescimento no número de espécies reportadas para o Estado, 25
entre 2010 (707 angiospermas) e 2015 (1.222), crescimento esse (72.8%) ressaltado pelo Brazil 26
Flora Group (FORZA et al., 2010; BFG 2015). 27
1.2. Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento 28
Atualmente é possível observar as mudanças decorridas pelo impacto das atividades 29
humanas sobre o meio ambiente em quase todas as áreas do planeta (OLIVEIRA et al., 2015). 30
Ainda de acordo com Oliveira et al. (2015), para uma análise ambiental dessas áreas, o uso do 31
16
sensoriamento remoto se tornou relevante. Para Lillesan e Kiefer (2014), o sensoriamento 1
remoto é a ciência que objetiva a obtenção de informações sobre uma área ou objeto de estudo, 2
a partir da análise de dados adquiridos pela interpretação de imagens, coletadas sem a 3
necessidade de ter o contato com material de estudo. 4
Os dados espaciais são coletados por satélites com inúmeros sensores que 5
disponibilizam esses dados, com o Dmc, Earth Observing-1 (Eo-1), Eros-A/Eros-B, Formosat-6
2, Geoeye-1, Ikonos, Kompsat-2, Landsat-7, Quickbird, Rapideye, Resourcesat-2, Spot-5, Terra 7
(Eos-am 1), Theos e Worldview-2. A diferença desses sensores são as resoluções, e funções. 8
Alguns como os Eros-A/Eros-B são usados na área da segurança, com fins militares, possuindo 9
custos elevados para obtenção dos dados. Para área da agricultura e pesquisas ambientais os 10
mais utilizados são o Landsat, Ikonos e Rapideye, também os mais encontrados na literatura 11
(GÁRCIA et al., 2012). 12
Segundo Miranda e Coutinho (2004) e Paranhos-Filho (2008), o uso das imagens das 13
superfícies de paisagens e ecossistemas disponibilizadas pelo satélite Landsat é mais frequente 14
devido às suas vantagens, como baixo custo, disponibilidade e facilidade na aplicação. Crósta 15
(1992) e Umeda et al. (2015) afirmam que o sensoriamento remoto se tornou indispensável para 16
obtenção das imagens de satélites, fazendo parte do planejamento ambiental e monitoramento 17
das áreas de interesse. 18
Além do sensoriamento remoto temos o Sistema de Informação Geográfica (SIG) que 19
é um conjunto de ferramentas para obtenção, armazenamento e análise dos dados espaciais 20
(BORROUGH e MCDONNEL, 1998; EASTMAN, 1995). Uma dessas ferramentas é o 21
geoprocessamento, uma tecnologia que utiliza o processamento de dados geográficos, 22
manipulando e analisando com simulação de modelagens e mapas, através de softwares de 23
computador (ROCHA, 2000; FITZ, 2010). Foi em 1950, com hardware e software específico 24
para mapeamentos, que surgiram os primeiros passos na criação do primeiro programa de 25
análises espaciais, Canada Geographic Information System (CGIS). Com o passar dos anos tal 26
tecnologia evoluiu e, atualmente, temos softwares capazes de processamento e mapeamento 27
com dados geográficos sofisticados (e.g., QGIS, ArcGIS, ENDRIS). 28
Conforme Aronoff (1989) e Borrough (1998), as ferramentas do SIG toraram-se muito 29
importantes para estudos de análise ambientais, pois trabalham de forma direta e objetiva com 30
a manipulação das informações espaciais a partir da coleta de dados e de sua análise complexa. 31
O SIG possui grande capacidade para o desenvolvimento das aplicações no meio ambiente, 32
devido a possibilidade da integração dos dados espaciais para diminuir impactos detectados no 33
17
ambiente. De acordo com Lang (1998), essa tecnologia tem sido utilizada para o planejamento 1
a gestão ambiental em países desenvolvidos e ainda se estendem para diversas áreas de 2
interesse, como levantamentos cartográficos, manejo da agricultura e das florestas, 3
ordenamento territorial, zoneamento agroecológico entre outros. 4
Cada vez mais, as pesquisas aplicadas às análises ambientais, monitoramento de 5
ecossistemas e de áreas de preservação, planejamento e gestão ambiental, dependerão das 6
ferramentas do SIG (YOUNG e MERRIAM, 1994), pelo fato da capacidade de caracterização 7
de tempo e espaço ser um fator essencial para tomada de decisão (TURNER e CARPENTER, 8
1998). 9
A partir da geotecnologia, surgiu a ideia do desenvolvimento de um banco de dados 10
integral, que possua além dos registros sobre das características das espécies, como informações 11
catalogadas de uma dada área e de sua biodiversidade facilitaria a implementação de políticas 12
e ações em favor da conservação (PEIXOTO et al. 2009, 2006). Dessa maneira as pesquisas 13
com foco na biodiversidade de uma dada área podem sofrer com a falta de dados precisos sobre 14
a ocorrência das espécies (KURY et al., 2006; LEWINSOHN e PRADO, 2004). Assim, as 15
ferramentas de SIG podem auxiliar na criação de um banco de dados mais completo sobre a 16
distribuição das espécies, o que auxilia nos objetivos de muitos trabalhos científicos 17
conservacionistas, ao se permitir trabalhar com diferentes camadas de dados espaciais, e 18
associá-las a outros dados (MOREIRA, 2009; SILVA, 2003; FITZ, 2010). De acordo com 19
Moreira (2009), a geotecnologia tem um destaque ainda maior devido ao suporte para o 20
planejamento ambiental, como identificação de APPs e a delimitação de corredores ecológicos 21
entre outros. 22
A criação de um banco de dados georreferenciado com as informações sobre espécies e 23
sua localização tem facilitado o a compreensão da distribuição de uma população junto às 24
características da área de ocorrência, o que gera informações para planejamento da conservação 25
da flora (CBD e BGCI, 2004). 26
1.3. Mata Atlântica 27
A Mata Atlântica abrange muitos Estados brasileiros: Alagoas, Bahia, Espírito Santo, 28
Goiás, Minas Gerais, Mato Grosso do Sul, Paraíba, Pernambuco, Paraná, Rio de Janeiro, Rio 29
Grande do Norte, Rio Grande do Sul, Santa Catarina, São Paulo e Sergipe (MMA, 2006). O 30
domínio apresenta uma significativa parcela de biodiversidade e de ecossistemas e é também 31
reconhecido por possuir grande heterogeneidade (MULLER, 2007). É mundialmente citada 32
18
pelos altos níveis de endemismo, o que a incluiu como um dos 36 hotstpots de biodiversidade 1
no planeta (HRDINA e ROMPORTIL, 2017). 2
A Mata Atlântica diferencia-se de outros domínios justamente pela sua heterogeneidade 3
(MANTOVANI, 2003). A vegetação é diversificada, entre tropical e subtropical, junto a zonas 4
climáticas e geografia também diferenciadas. Dentro desse domínio é observada a variação na 5
elevação topográfica, desde o nível do mar até 2.900 m, com variações de temperaturas média 6
entre 14ºC a 21ºC, máxima de 35ºC e mínima de 1ºC podendo em determinados lugares chegar 7
até 0ºC (MANTOVANI, 2003; IZMA, 2009). 8
Os ecótonos, também conhecidos como zonas de tensão ecológica, lugares nos quais há 9
interseção de duas ou mais vegetações, entrando em cena formações fitogeográficas com 10
estruturas fisionômicas indiferenciadas, tornando uma área de transição ambiental, também são 11
encontrados na Mata Atlântica (VELOSO, 1991). Isso mostra a biodiversidade na Mata 12
Atlântica atingindo escalas diferentes para as dinâmicas de ecossistemas e espécies, devido aos 13
vários processos evolutivos e ecológicos ocorrentes por milênios, o que possibilitou uma grande 14
variabilidade genética nessa região (GALINDO et al., 2005). Segalla (2010), identificou nesse 15
domínio uma taxa de endemismo de 73,5% e elegeu a Mata Atlântica como o lugar de maior 16
riqueza de espécies do Brasil. 17
De acordo com IBAMA (2012) e MMA (2010), no domínio Mata Atlântica foram 18
registrados elevados números para a fauna brasileira, são: 1.361 espécies registradas, com 261 19
espécies de mamíferos, 620 de aves, 200 de répteis e 280 de anfíbios, das quais 567 são 20
endêmicas e, para a flora, cerca de 20 mil espécies de plantas vasculares, sendo 8 mil endêmicas. 21
Entre os anos de 1989 a 2006, foram registradas cerca de 1.194 novas espécies de angiospermas 22
somente no domínio da Mata Atlântica, correspondendo a 41,53% de todo total de espécies 23
descritas nesses anos (SOBRAL e STEHMANN 2009). A Mata Atlântica possui cerca de 40% 24
de todas espécies endêmicas da flora conhecidas do Brasil (FORZZA et al., 2012). Essa alta 25
taxa de endemismo pode ser constatada com base tanto na fauna, quanto na flora (SILVA e 26
CASTELETTI, 2003; SILVA et al., 2004). 27
Apesar de toda essa biodiversidade presente na Mata Atlântica, esse domínio se encontra 28
em situação de extrema ameaça. Devido às atividades antrópicas como pressão de ocupação e 29
o desmatamento desordenado, a área desse domínio reduziu-se drasticamente. Segundo dados 30
do MMA (2003) e SOS Mata Atlântica (2013), a acentuação da destruição dos ecossistemas e 31
a redução das áreas colocou a Mata Atlântica no conjunto dos domínios mais ameaçados neste 32
processo de degradação. Estudos quantificam números alarmantes da situação da Mata 33
19
Atlântica, para os quais 83,4% de todos os fragmentos que existem nesse domínio são menores 1
que 50 hectares (RIBEIRO et al. 2009). 2
A extinção para a fauna e flora do domínio da Mata Atlântica é um risco real e evidente. 3
O fator que mais influencia o risco de extinção é a degradação e perda de habitat com cerca de 4
87,35%, logo depois com 4% a interferência humana, 3,6% para os fatores intrínsecos 5
(MARTINELLI e MORAES, 2013). Dentro do total apresentado pela perda de habitat e 6
degradação do ambiente, seu agente causador principal é a agricultura, com o valor de 36%, 7
seguida da urbanização com 23%, o uso dos recursos naturais com 22% e, por último, incêndio 8
causado por pessoas 11%. O risco de extinção torna-se um grande desafio para preservação das 9
espécies endêmicas, pois a extinção de uma espécie da fauna ou flora, não será corrigida 10
(MACHADO et al. 2008; MARTINELLI e MORAES, 2013). 11
Um dos maiores catalisadores da extinção na Mata Atlântica é a fragmentação do habitat 12
que além de causar a extinção de espécies e a redução da biodiversidade, também causa a 13
eliminação dos ecossistemas e das populações, o que consequentemente interfere na 14
variabilidade genética, e interfere em todos os processos ecológicos e evolutivos que mantêm 15
essa diversidade (RANTA et al. 1998; GALINDO-LEAL; CÂMARA, 2005). 16
1.4. Legislação Ambiental 17
O Código Florestal surgiu em 1965, com a Lei Federal nº 4.771, seguindo até o ano de 18
2012, quando foi revogado pela Lei 12.651/2012. Os principais pontos dessa lei definem as 19
normas para proteger a vegetação, usando duas áreas prioritárias para a conservação e 20
preservação das florestas, que são as Áreas de Preservação Permanentes (APPs) e a Reserva 21
Legal (BRASIL 1965 e BRASIL, 2012). Ambas estão descritas nos Artigos 3º, 12º, 17º, 22
transcritos abaixo: 23
Art. 3. Incisos “II - Área de Preservação Permanente - APP: área protegida, coberta ou não 24
por vegetação nativa, com a função ambiental de preservar os recursos hídricos, a paisagem, 25
a estabilidade geológica e a biodiversidade, facilitar o fluxo gênico de fauna e flora, proteger 26
o solo e assegurar o bem-estar das populações humanas; III - Reserva Legal: área localizada 27
no interior de uma propriedade ou posse rural, delimitada nos termos do art. 12, com a função 28
de assegurar o uso econômico de modo sustentável dos recursos naturais do imóvel rural, 29
auxiliar a conservação e a reabilitação dos processos ecológicos e promover a conservação da 30
biodiversidade, bem como o abrigo e a proteção de fauna silvestre e da flora nativa; [...]” 31
20
Art. 12. “Todo imóvel rural deve manter área com cobertura de vegetação nativa, a título de 1
Reserva Legal, sem prejuízo da aplicação das normas sobre as Áreas de Preservação 2
Permanente, observados os seguintes percentuais mínimos em relação à área do imóvel, 3
excetuados os casos previstos no art. 68 desta Lei: [...] 4
II - localizado nas demais regiões do País: 20% (vinte por cento). [...]” 5
Art. 17. “A Reserva Legal deve ser conservada com cobertura de vegetação nativa pelo 6
proprietário do imóvel rural, possuidor ou ocupante a qualquer título, pessoa física ou jurídica, 7
de direito público ou privado. §1º Admite-se a exploração econômica da Reserva Legal 8
mediante manejo sustentável, previamente aprovado pelo órgão competente do Sisnama [...] 9
§2º Para fins de manejo de Reserva Legal na pequena propriedade ou posse rural familiar, os 10
órgãos integrantes do Sisnama deverão estabelecer procedimentos simplificados de 11
elaboração, análise e aprovação de tais planos de manejo.” 12
Na Lei nº 12.651/2012 se estabelece que a área protegida (APP), nos termos dos artigos 13
2º e 3º, é coberta ou não por vegetação nativa, com a função ambiental de preservar os recursos 14
hídricos, a paisagem, a estabilidade geológica, a biodiversidade, o fluxo gênico de fauna e flora, 15
proteger o solo e assegurar o bem-estar das populações humanas. Consideram-se de preservação 16
permanente, pelo só efeito dessa Lei, as florestas e demais formas de vegetação natural situadas, 17
ao longo dos rios ou de qualquer curso d'água desde o seu nível mais alto em faixa marginal 18
cuja largura mínima será: 19
De 30 (trinta) metros para os cursos d'água de menos de 10 (dez) metros de 20
largura; 21
De 50 (cinquenta) metros para os cursos d'água que tenham de 10 (dez) a 50 22
De 100 (cem) metros para os cursos d'água que tenham de 50 (cinquenta) a 23
200(duzentos) metros de largura; 24
De 200 (duzentos) metros para os cursos d'água que tenham de 200 (duzentos) 25
a 600 (seiscentos) metros de largura; 26
De 500 (quinhentos) metros para os cursos d'água que tenham largura superior 27
a 600 (seiscentos) metros; 28
Ao redor das lagoas, lagos ou reservatórios d'água naturais ou artificiais; 29
Nas nascentes, ainda que intermitentes e nos chamados "olhos d'água", 30
qualquer que seja a sua situação topográfica, num raio mínimo de 50 31
(cinquenta) metros de largura; 32
21
No topo de morros, montes, montanhas e serras; 1
Nas encostas ou partes destas, com declividade superior a 45°, equivalente a 2
100% na linha de maior declive; 3
Nas restingas, como fixadoras de dunas ou estabilizadoras de mangues; 4
Nas bordas dos tabuleiros ou chapadas, a partir da linha de ruptura do relevo, 5
em faixa nunca inferior a 100 (cem) metros em projeções horizontais; 6
Em altitude superior a 1.800 (mil e oitocentos) metros, qualquer que seja a 7
vegetação 8
Ainda sobre as áreas de preservação, temos na Lei do SNUC,nº 9.985/2000 a definição 9
para a Área de Proteção Ambiental (APA) que está inclusa no grupo da Unidade de Uso 10
sustentável, que tem como base o uso sustentável dos recursos naturais, com a ressalva para 11
conservação. A APA está definida no art. 15 º do SNUC, que prescreve: 12
“A Área de Proteção Ambiental é uma área em geral extensa, com um certo grau de ocupação 13
humana, dotada de atributos abióticos, bióticos, estéticos ou culturais especialmente 14
importantes para a qualidade de vida e o bem-estar das populações humanas, e tem como 15
objetivos básicos proteger a diversidade biológica, disciplinar o processo de ocupação e 16
assegurar a sustentabilidade do uso dos recursos naturais. ” 17
§ 1o A Área de Proteção Ambiental é constituída por terras públicas ou privadas. 18
§ 2o Respeitados os limites constitucionais, podem ser estabelecidas normas e 19
restrições para a utilização de uma propriedade privada localizada em uma Área de 20
Proteção Ambiental. 21
§ 3o As condições para a realização de pesquisa científica e visitação pública nas áreas 22
sob domínio público serão estabelecidas pelo órgão gestor da unidade. 23
§ 4o Nas áreas sob propriedade privada, cabe ao proprietário estabelecer as condições 24
para pesquisa e visitação pelo público, observadas as exigências e restrições legais. 25
§ 5o A Área de Proteção Ambiental disporá de um Conselho presidido pelo órgão responsável 26
por sua administração e constituído por representantes dos órgãos públicos, de organizações 27
da sociedade civil e da população residente, conforme se dispuser no regulamento desta Lei. 28
29
30
22
3. LITERATURA CITADA 1
Amorim L.D.M.; Sousa, L.O.F.; Oliveira, F.F.M.; Camacho, R.G.V.; Melo, J.I.M. Fabaceae na 2
Floresta Nacional (FLONA) de Assú, semiárido potiguar, Nordeste do Brasil. Rodriguésia 3
v.67,n.1, p.105-123.2016 https://doi.org/10.1590/2175-7860201667108. 4
Amorim, I. L.; Sampaio, E. V. S. B.; Araújo, E. L. Flora e estrutura da vegetação arbustivo-5
arbórea de uma área de caatinga do Seridó, RN, Brasil. Acta botanic. bras. 2005. 6
Aronoff, S. Geographic Information Systems: A Management Perspective. WDL Publications. 7
1995. p.58. 8
Barbosa M.R.V.; Cíntia F.L.; Gamarra-Rojas, A.C.; Mayo, M.S.; Sothers, C.; Dalcin, E. 9
Checklist das Plantas do Nordeste Brasileiro: Angiospermae e Gymnospermae. Brasília: 10
Ministério de Ciência e Tecnologia. 2006. p.1-219. 11
Barbosa, M. R. V Mayo, S. J.; Castro, A. A. J. F. de; Freitas, G. L. de; Pereira, M. do S.; Gadelha 12
Neto, P. da C.; Moreira, H. M. Checklist preliminar das angiospermas. Pesquisa botanica 13
nordestina: progresso e perspectivas. Recife: SBB- Seção Regional de Pernambuco. 1996. 14
p.253-415. 15
Barros, F.S.; Fernandes, A.; Moraes, R.; Pougy, N.; Dalcin, E. Spatial Data Quality of 16
Herbarium Datasets and Implications for Decisionmaking on Biodiversity Conservation in 17
Brazil. Proceedings of the 10th International Symposium on Spatial Accuracy Assessment 18
in Natural Resources and Environment Sciences, p. 209-214. 2012. 19
Borrough, P. Principles of geography information systems for land resources assessment. 20
Oxford: Clarendon Press. 1998. p.54. 21
Borrough, P.; Mcdonnel, R. Principles of Geografical Information Systems. New York. Oxford 22
Unversity Pres, 1998. p.58. 23
Brasil. Lei Federal nº 4.771, de 15 de setembro de 1965. Instituto Código Florestal. 24
Brasil. Lei nº 12.651 de 25 de maio de 2012. Dispõe sobre parâmetros, definições e limites de 25
Áreas de Preservação Permanente. Diário Oficial da República Federativa do Brasil, 26
Brasília, DF (2012 maio). Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2011- 27
2014/2012/lei/l12651.htm> Acesso: 7 de abril de 2018. 28
Brasil., Conservaçao da biodiversidade: legislaçao e políticas públicas/ Roseli Senna Ganem 29
(org.) – Brasília : Câmara dos Deputados, Ediçoes Câmara, 2010. 437 p. – (Série memória e 30
análise de leis; n. 2) 31
Brazil Flora Group. Growing knowledge: an overview of Seed Plant diversity in Brazil. 32
Rodriguésia 66(4) http://rodriguesia.jbrj.gov.br DOI: 10.1590/2175-7860201566411. 2015. 33
23
Câmara, G.; Davis, C.; Monteiro, A.M.V. Introdução à Ciência da Geoinformação. 2001. 1
http://mtcm12.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/sergio/2004/04.22.07.43/doc/publicacao.pdf 2
Acesso em: Maio de 2016 3
Câmara, I.G. Status do hotspot Mata Atlântica: Biodiversidade, Ameaças e Perspectivas - Breve 4
história da Conservação da Mata Atlântica. Parte II, Cap. VI. 31p. Belo Horizonte, 2005. 5
CBD & BGCI. Global Strategy for Plant Conservation. Convention on Biological 6
Diversity & Botanic Gardens Conservation International. Richmond, UK. 13p. 2004. 7
Chaves, A.D.C.G.; Santos, R.M.S.; Santos, J.O.S; Fernandes, A.A.; Maracajá, P.B. A 8
importância dos levantamentos florístico e fitossociológico para a conservação e preservação 9
das florestas. Revista ACSA – Agropecuária Científica no Semiárido, v.9, n.2, p.42-48. 10
2013. DOI: http://dx.doi.org/10.30969/acsa.v9i2.449 11
Colombo, B.; Kaheler, M.; Calvente, A. An inventory of the Bignoniaceae from the Brazilian 12
state of Rio Grande do Norte highlights the importance of small herbaria to biodiversity 13
studies. Phytotaxa. v.278. n.1, p.019–028, 2016. 14
Costa, T.C.E.C.; Souza, M.G.; Brites, R.S. Delimitação e Caracterização de Áreas de 15
Preservação Permanente, por meio de um Sistema de Informações Geográficas (SIG). Anais 16
VIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Salvador, Brasil, INPE, p.121-127,14-17
19. 1996. 18
Crósta, A.P. Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto. Campinas, São 19
Paulo: IG/UNICAMP.1992, p.170. 20
Eastman, J.R. Idrisi for windows version 2.0 - user's guide. Worcester: Clark university 21
Graduate School of Geography. 1995, p.34. 22
Filho-Sizenando, F.A.; Filho, E.D.T.; Freitas, R.C.A.; Maracaja, P.B. Estudo floristico e 23
fitossociológico da flora herbácea do município de Messias Targi no Sizenando, RN/PB. 24
Revista de Biologia e Ciências da Terra. v.7, n.2, 2007. 25
Fitz, P.R. Geoprocessamento sem complicação. Oficina de Textos, São Paul-Sp. 2010. p.38 26
Forzza, R.C.; Leitman, P.M.; Costa, A.; Carvalho Jr., A.A.; Peixoto, A.L.; Walter, B.M.T.; 27
Bicudo, C.; Zappi, D.; Costa, D.P.; Lleras, E.; Martinelli, G.; Lima, H.C.; Prado, J.; 28
Stehmann, J.R.; Baumgratz, J.F.A.; Pirani, J.R.; Sylvestre, L.S.; Maia, L.C.; Lohmann, L.G.; 29
Paganucci, L.; Silveira, M.; Nadruz, M.; Mamede, M.C.H.; Bastos, M.N.C.B.; Morim, M.P.; 30
Barbosa, M.R.; Menezes, M.; Hopkins, M.; Secco, R.; Cavalcanti, T.; Souza, V.C. Catálogo 31
das Plantas e Fungos do Brasil. Rio de Janeiro: Andrea Jakobsson Estúdio & Jardim 32
Botânico do Rio de Janeiro. 2010, v.2, p.120. 33
24
Forzza, R.C.; Baumgratz, F.J.R.; Bicudo, C.; Canhos, D.; Carvalho Jr, A.A.; Nadruz, M.; Costa, 1
A.; Costa, D.; Hopkins, G.M.; Leitman, P.; Lohmann, L.; Nic Lughadha, N.E.; Maia, L.; 2
Martinelli, G.; Menezes, M.; Morim, M.; Peixoto, A.; Pirani, J.R.; Prado, J.; Zappi, D. New 3
Brazilian floristic list highlights conservation challenges. BioScience v.62. p.39-45. 2012. 4
https://doi.org/10.1525/bio.2012.62.1. 5
Galindo-Leal, C.; Câmara, I.G. Status do hotspot Mata Atlântica: uma síntese. Mata Atlântica: 6
biodiversidade, ameaças e perspectivas. Belo Horizonte: Fundação SOS 7
Mata Atlântica. 2005, p.3-11. 8
García, M.L.; Évora, J.A.; Pérez, B.M.A. Satélites para deteção remota aplicada à Gestão 9
Territorial. 2012. Editor: Consejería de Agricultura, Ganadería, Pesca y Aguas del Gobierno 10
de Canarias. ISBN: Depósito legal. p.433, 2012. 11
Giuliett, A.M.; Rapini, A.; Andrade, G.M.; Queiroz, L.; Silva, J.M. Plantas raras do Brasil. 12
Conservação Internacional, Belo Horizonte. 2009, p.496. 13
Guedes-Bruni, R.R., Pessoa, S.V.A.; Kurtz, B.C. Florística e estrutura do componente 14
arbustivo-arbóreo de um trecho preservado de floresta montana na Reserva Ecológica de 15
Macaé de Cima. In: Lima, H.C. de & Guedes-Bruni, R.R. (eds.). Serra de Macaé de Cima: 16
Diversidade florística e conservação em Mata Atlântica. Rio de Janeiro, Jardim Botânico do 17
Rio de Janeiro. 1997, p.27-145. 18
Hrdina, A., Romportil, D. Evaluating global biodiversity hotspots - very rich and even more 19
endangered. Journal of Landscape Ecology. v.10, n.1, p.108-115, 2017. 20
Instituto de Desenvolvimento Econômico e Meio Ambiente - IDEMA. 21
Zoneamento Ecológico-Econômico dos Estuários do Rio Grande do Norte. Síntese Dos 22
Estudos Realizados No Estuário De Guaraíra. Coordenadoria do Meio Ambiente. 23
Subcoordenadoria de Gerenciamento Costeiro. 2008. 24
Lang, L. Managing Natural Resources with GIS. Redelands: Environmental Systems Research 25
Institute Inc. 1998, p.119. 26
Lewinsohn, T.M.; Prado, P.I. Síntese do conhecimento atual da Biodiversidade Brasileira. In: 27
Lewinsohn, T. M. (Org.). Série BIODIVERSIDADE - Biodiversidade 15: Avaliação do 28
Conhecimento da Biodiversidade Brasileira.2004. 29
Lillesand, T.; Kiefer, R. W.; Chipman, J. Remote sensing and image interpretation. Estados 30
Unidos da America: John Wiley Professio, 2014, p.29. 31
25
Machado, M.A.B.; Drummond, G.M.; Paglia, A.P. Livro vermelho da fauna brasileira 1
ameaçada de extinção. Brasília, DF. MMA. Belo Horizonte, MG. Fundação Biodiversitas, 2
2008, p.134. 3
Maciel, A.A.M.; Abreu, A.H.; Rodrigues, B.D.; Muniz, F.G.; Sucupira, F. Projeto de 4
Identificação e Localização das Espécies Vegetais (PILEV) do Parque Tropical Inhotim. In: 5
XII Encuentro de Geógrafos de América Latina, Montevideo-Urugay: 2009.Anais. 6
http://egal2009.easyplanners.info/area04/4001_Abreu_Angelo_Horta_de.pdf Acesso em: 7
10 de abril, 2018. 8
Mantovani, W. Delimitação do domínio Mata Atlântica: implicações legais e conservacionistas. 9
Ecossistemas Brasileiros: Manejo e Conservação. 1° ed. Expressão Gráfica e Editora, 10
Fortaleza. 2003, p.287-295. 11
Marble, D. Geographical information system: an overview. In: Pecora 9 Conference, Sioux 12
Falls, S. D. Proceedings. Sioux Falls. S.D v.1, p.18-24, 1984. 13
Martinelli, G.; Moraes, M.A. Livro vermelho da Flora do Brasil. Rio de Janeiro: Andrea 14
Jakobsson & CNCFlora. 2013, p.150. 15
Martins, F.R. Fitossociologia de florestas no Brasil: um histórico bibliográfico. Pesquisas - série 16
Botânica, São Leopoldo. n.40, p.103-164, 1989. 17
Miller, K.R. Em busca de um novo equilíbrio: diretrizes para aumentar as oportunidades de 18
conservação da biodiversidade por meio do manejo biorregional. Brasília. 1997. 19
Ministério do Meio Ambiente - MMA. Biodiversidade brasileira: avaliação e identificação de 20
áreas e ações prioritárias para conservação, utilização sustentável e repartição de benefícios 21
da biodiversidade brasileira. Brasília: MMA/ SBF. p.404, 2002. 22
Ministério do Meio Ambiente – MMA. Série BIODIVERSIDADE. 2006. v.1. p.269. 23
Miranda, E.E.; Coutinho, A.C. Brasil Visto do Espaço. Campinas: Embrapa Monitoramento 24
por Satélite. 2004. http://www.cdbrasil.cnpm.embrapa.br. Acesso em: 5 Abril. 2018 25
Miranda, M.A.S.; Maracajá, P.B.; Sousa, D.D.; Lira, R.B.; MELO, S.B.; Amorim, L.B.A flora 26
herbácea na Flona - Flona de Açú -RN. Revista ACSA - Agropecuária Científica no Semi-27
Árido, v.03, p.31-43, 2007. 28
Mittermeier, R.A.; Gil, R.P.; Hoffmann, M.; Pilgrim, J.; Brooks, T.; Mittermeier, G.C.; 29
Lamoreux, J.; Fonseca, G. Hotspots revisited. CEMEX, Mexico City. 2004. p.392. 30
Oliveira Filho, A.T.; Ratter, J.A. A study of the origin of Central Brazilian forests by the 31
analysis of plant species distribution patterns. 1995, v.52, p.141-194. 32
26
Oliveira, A.P.G.; Mioto, C.L.; Paranhos Filho, A.C.; Gamarra, R.M; Ribeiro, A.A.; Melotto, 1
A.M.; Uso de geotecnologias para o estabelecimento de áreas para corredores de 2
biodiversidade. Revista Árvore, Viçosa-MG, v.39, n.4, p.595-602, 2015. 3
Paglia, A.; Fonseca, G.; Silva, J. A Fauna Brasileira Ameaçada de Extinção. 2008, p.68. 4
Paranhos Filho, A.C. Sensoriamento remoto ambiental aplicado: introdução às geotecnologias: 5
material didático. Campo Grande: Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. p.103-140. 6
2008. 7
Peixoto, A.L.; Barbosa, M.R.V.; Canhos, D.A.L.; Maia, L.C. Coleções Botânicas: Objetos e 8
Dados Para a Ciência. In: Granato, M. & Rangel, M. (Org.). Cultura material e patrimônio 9
da Ciência e Tecnologia. Rio de Janeiro: Museu da Astronomia e Ciências Afins. v.1, p.315-10
326, 2009. 11
Peixoto, A.L.; Barbosa, M.R.V.; Menezes, M.; Maia, L.C. Diretrizes e estratégias para a 12
modernização de coleções biológicas brasileiras e a consolidação de sistemas integrados de 13
informação sobre biodiversidade. Brasília: Centro de Gestão e Estudos Estratégicos: 14
Ministério da Ciência e Tecnologia,2006. 15
Ponder, W.F.; Carter, G.A.; Flemons, P.; Chapman, R.R. Evaluation of museum collection data 16
for use in biodiversity assessment. Conservation Biology. v.15, n.3, p.648-657, 2001. 17
Ranta, P.; Blom, T.; Niemela¨, J. The fragmented atlantic forest of Brazil: size, shape and 18
distribution of forest fragments. Biodiversity Conservation. Amsterdã, v.7, p.385-403, 1998. 19
Reflora. Flora do Brasil 2020 em construção. Jardim Botânico do Rio de Janeiro. 20
http://floradobrasil.jbrj.gov.br/ . Acesso em: 28 abr. 2018 21
Ribeiro, M.C.; Metzger, J.P.; Martensen, A.C.; Ponzoni, F.G.; Hirota, M.M. The brazilian 22
atlantic forest: How much is left, and how is the remaining forest distributed? Implications 23
for conservation. Biological Conservation. v.142, n.6, p.1141-1153, 2009. 24
https://doi.org/10.1016/j.biocon.2009.02.021. 25
Rizzini, C.T. Tratado de fitogeografia do Brasil, vol. 1. Hucitec/EDUSP, São Paulo. 1976, 26
p327. 27
Rocha, C.H.B. Geoprocessamento: Tecnologia transdisciplinar. Juiz de Fora. 2000. 28
Rocha, L.N.G.; Melo, J.I.M.; Camacho, R.G.V. Flora do Rio Grande do Norte, Brasil: 29
Turneraceae Kunth ex DC. Revista Rodriguésia, Rio de Janeiro. v.63, n.4, p.1085-1099, 30
2012. http://dx.doi.org/10.1590/S2175-78602012000400020. 31
Segalla, M. Brazilian amphibians: list of species. Sociedade Brasileira de Herpetologia. 2010. 32
http://www.sbherpetologia.org.br. Acesso em: 8 abril. 2018. 33
27
Shepherd, G.J. Avaliação do estado do conhecimento da diversidade biológica do Brasil: 1
plantas terrestres. Ministério do Meio Ambiente, 2003. Brasília. 2
http//:www.mma.gov.br/estruturas/chm/_arquivos/plantas1.pdf. Acesso em: 10 Abril 2018 3
Silva, J.M.C., Sousa, M.C.; Castelletti, C.H.M. Áreas de endemismo das aves passeriformes da 4
Mata Atlântica. Global Ecology and Biogeography. v.13, p.85-92, 2004. 5
Silva, J.M.C.; Casteletti, C.H.M. Status da biodiversidade da Mata Atlântica do Brasil. P.43-6
59. In Galindo-Leal, C.; Câmara I.G. A Mata Atlântica da América do Sul: estado da 7
biodiversidade, ameaças e perspectivas. CABS & Island Press, Washington. 2003. 8
Sobral, M.; Stehmann, J.R. An analysis of new angiosperm species discoveries in Brazil (1990–9
2006). Taxon. v.58 n1, p.227–232, 2009. 10
SOS Mata Atlântica, 2013. Atlas 2011-2012. Acesso em: 09 de fevereiro 2018. 11
https://www.sosma.org.br/link/atlas2011-12 12
Stace, C.A. Plant taxonomy and biosystematics. Cambridge: Cambridge University. 1989. 13
Stehmann J.R.; Forzza, R.C.; Salino, A.; Sobral, M.; Costa, D.P.; Kamino, L.H.Y. Plantas da 14
Floresta Atlântica. Rio de Janeiro: Instituto de Pesquisas Jardim Botânico do Rio de janeiro. 15
2009. 16
Tomaz, E. C. & Versieux, L. M. Bromeliaceae from Rio Grande do Norte State, Northeastern 17
Brazil. Phytotaxa , v. 422, p. 113-143, 2019. 18
Thomas, W.; Forzza, R.C.; Leitman, P.; Michelangeli, F.; Harley, A.M.G. Large-scale 19
Monographs and Floras the Sum of Local Floristic Research. Plant Ecology & Diversity, v. 20
5, p.217-223, 2012. 21
Turner, M.; Carpenter, S. At last: a journal devoted to ecosystems. Ecosystems. v.1, n.1, p.1-5, 22
1998. 23
Umeda, C.Y.L.; Santos, T.H.L.; Lastoria, G.; Oliveira, A.P.G.; Coutinho, H.L.C.; Paranhos 24
Filho, A.C. Uso de sensoriamento remoto na identificação de corredores ecológicos: estudo 25
de caso da Bacia Hidrográfica do Rio Formoso, Bonito – MS. Eng Sanit Ambient. v.20, n.4, 26
551-557. 2015. 27
Veloso H.P.; Rangel Filho, A.L.T.; Lima, J.C.A.; Classificação da vegetação brasileira, 28
adaptada a um sistema universal. Rio de Janeiro: IBGE. 1991, p.124. 29
Versieux, L.M.; Dávila N.; Delgado G.C.; Sousa, V.F.; Moura, E.O.; Filgueiras, T.; Alves, 30
M.V.; Carvalho, E.; Piotto, D.; Forzza, R.C.; Calvente, A.; Jardim, J.G. Integrative research 31
identifies 71 new plant species records in the state of Rio Grande do Norte (Brazil) and 32
28
enhances a small herbarium collection during a funding shortage. PhytoKeys: p.43-74, 2017. 1
10.3897/phytokeys.86.13775. 2
Werneck, M.S.; Guerra, E.; Sobral, M.; Vieira, C.T.R.; Landau, E.; Stehmann, J.R. Distribution 3
and Endemism of Angiosperms in the Atlantic Forest. Natureza & conservação revista 4
brasileira de conservação da natureza. v.9, p.188-193, 2012. 5
Yong, A.G.; Merriam, H.G. Effects of forest fragmentation on the spatial genetic structure of 6
Acersacvharum Marsh. (sugar maple) populations. Heredity, v.1, p.277-289, 1994. 7
Zappi, D., C.; BFG - THE BRAZIL FLORA GROUP et al. Growing knowledge: an overview 8
of Seed Plant diversity in Brazil. Rodriguésia [online], vol.66, n.4, pp.1085-1113, 2015. 9
Available from: ISSN 0370-6583. http://dx.doi.org/10.1590/2175-7860201566411. 10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
4. ARTIGO 1 1
__________________________________________________________________________ 2 3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
BANCO DE DADOS FLORÍSTICOS E ANÁLISE DA DISTRIBUIÇÃO DE COLETAS PARA 14 A APA BONFIM-GUARAÍRA, RIO GRANDE DO NORTE, BRASIL 15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
30
Banco de dados florísticos e análise da distribuição de coletas para a APA Bonfim-1
Guaraíra, Rio Grande do Norte, Brasil 2
Joaquim Custódio Coutinho¹, Adriana Monteiro de Almeida², Leonardo de Melo Versieux³ 3
1- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Autor: [email protected] 4 2- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). [email protected] 5 3- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). [email protected] 6
7
Resumo 8
O presente trabalho teve como objetivo criar um banco de dados georreferenciado de angiospermas e analisar a 9
distribuição de coletas da Área de Proteção Ambiental Bonfim-Guaraíra (ABG). A coleta de dados foi realizada 10
através das plataformas online Specieslink e JABOT, coletando os dados para os municípios Nísia Floresta, São 11
José do Mipibú, Senador Georgino Avelino, Goianinha, Arês e Tibau do Sul. Em seguida todos os registros foram 12
organizados em uma planilha única, e iniciou-se uma série de etapas em alguns softwares com objetivo de 13
identificar erros e corrigi-los. Para a confecção dos mapas foi utilizada imagens de cobertura e uso da terra da 14
plataforma Mapbioma assim como informações sobre as rodovias federais e estaduais para o Rio Grande do Norte. 15
Os softwares usados para auxílio do processo de data cleaning foram o Excel, Google Earth-Pro e QGIS e para 16
os mapas foram adicionados processos no software ArcGIS. Para os mapas foi feita a reclassificação, com objetivo 17
de reduzir o número de classes do arquivo original do Mapbioma e o uso da matriz de confusão para validar a nova 18
classificação. Destacamos dois principais problemas encontrados nos dados, o primeiro foi o erro corresponde às 19
coordenadas, muitas vezes ausentes, latitude e longitude incompletas ou invertidas. O segundo foi a quantidade de 20
registros duplicados. Para as coordenadas, os erros somaram 25,25% dos registros, enquanto os registros 21
duplicados totalizaram quase 60% de todo os dados analisados, indicando que a flora da área ainda é pouco 22
conhecida e que mais da metade dos registros disponíveis são de duplicatas. Além disso, os dados finais mostram 23
os municípios mais bem amostrados na ABG, que foram Nísia Floresta e Tibau do Sul. Foi possível listar 102 24
famílias, 300 gêneros 329 espécies de angiospermas na ABG. O mapa de cobertura e uso da terra indicou que a 25
classe de Mosaico de Agricultura e Pastagem, com 20.100,7 ha (47%), seguida pela classe Formação Florestal com 26
7.895,3 ha (18,46%) são as maiores na ABG. O maior número de coletas está presente na classe de Formação 27
Florestal (43,89%). Em relação a coleta em beira de estradas, com o mapa de buffer foi possível identificar que os 28
registros se concentram no intervalo entre 0,5 km e 1 km das rodovias. Com esses resultados, novos levantamentos 29
florísticos mais direcionados poderão ser feitos buscando o maior conhecimento florístico da ABG. 30
31
Palavras-chave: Angiospermas, Esforço de coleta, Flora, Unidade de Conservação, QGIS. 32
33
34
35
36
37
31
Floristic database and analysis of collection distribution for APA Bonfim-Guaraíra, Rio Grande 1
do Norte, Brazil 2
Abstract 3
The present work aims to create a georeferenced database of angiosperms with the process of data cleaning for 4
the municipalities encompassing the Bonfim-Guaraíra Environmental Protection Area (BGEPA). Data was 5
collected through online platforms SpeciesLink and JABOT to Nisia Floresta, São José do Mipibu, Senador 6
Georgino Avelino, Goianinha, Ares e Tibau do Sul. All records were organized into a single xls. format spreadsheet 7
and a series of steps were executedto identify errors and correct them. The software used to aid the data cleaning 8
process were Excel, Google Earth-Pro, QGIS and ArcGIS. The records were plotted over maps of vegetation, 9
which were reclassified to reduce the number of vegetation classes from the original Mapbioma file. A confusion 10
matrix was made to validate the new classification adopted here. As results, we highlight two main problems 11
found:the first were errors affecting the coordinates (25,2% of all records), including missing of such data and 12
incomplete or inverted longitude and latitude. The second problem was the high number of duplicates records 13
(~60% of all records). In addition, the results indicated that the best sampled municipalities in ABG were Nísia 14
Floresta and Tibau do Sul, while other municipalities had very few records. We could identify 102 families, 300 15
genera and 329 species for all area of the ABG, still this list will increase as more undetermined specimens found 16
become better identified. The land cover and use map indicated that the Agriculture and Pasture Mosaic class with 17
20,100.7 hectares (47%), followed by the Forest Formation class with 7,895.3 ha (18.46%) are the largest classes 18
of land use in ABG. However, the largest number of collections was found in the Forest Formation class (43.89%), 19
indicating that not all the habitats are being explored by botanists. Regarding roadside collection, a common trend 20
in several floristic inventories, with a buffered map, it was possible to identify that most records come from a range 21
of ).5 to 1 km on the sides of highways and roads. With these results better targeted floristic surveys can be made 22
seeking improvements in the floristic knowledge of ABG. 23
24
Keywords: Angiosperm, sampling, Flora, Reserve, QGIS. 25
26
32
Introdução 1
Um dos grandes desafios da atualidade é a manutenção da biodiversidade, em razão do aumento de ações 2
antrópicas afetando negativamente o meio ambiente (Chaves et al, 2013, Silva et al. 2017). Esse desafio se aplica, 3
com grande urgência, ao domínio Mata Atlântica, o qual teve sua área de cobertura drasticamente reduzida a 4
11,73% do total original (Ribeiro et al. 2009). Estudos sobre composição florística são fundamentais na tomada de 5
decisão, com o objetivo da conservação e preservação de diferentes ecossistemas (Silva et al. 2017). Assim, os 6
bancos de dados de biodiversidade facilitam o acesso aos dados da biodiversidade e fornecem diversas informações 7
sobre a florística de uma área em estudo são importantes para o estabelecimento de políticas públicas de gestões 8
ambientais (Costello & Wieczorek, 2014). 9
Os herbários contribuem muito para esses bancos de biodiversidade, já que contêm informações desde o 10
hábito da espécie, até características do seu habitat (Stace 1989). Os dados dos espécimes dos herbários estão, cada 11
vez mais, disponíveis em bancos de dados digitais, na internet. Os bancos de dados de biodiversidade também 12
fornecem informações para auxiliar em diversas pesquisas, como em listas de espécies ameaçadas ou em extinção 13
(Silveira & Straube 2008, Martinelli et al. 2014) e em modelagem de distribuição de espécies. 14
Com o surgimento das plataformas online para armazenar e compartilhar dados de herbários, houve a 15
facilitação do acesso aos dados por pesquisadores e de uma forma não presencial e, ainda, se permitiu a integração 16
dos dados de diversos sistemas de informações (Neto et al. 2013, Wen et al. 2015). A consulta dessas informações 17
tem sido muito grande nos últimos anos devido aos detalhes sobre os espécimes, e, consequentemente, as espécies 18
e seus habitats (Briggs 2006, Sarukhán & Jiménez 2016). Atualmente, algumas das plataformas com banco de 19
dados de herbários mais conhecidas no Brasil são o GBIF, o SIBBr, o Specieslink, o herbário virtual Reflora e o 20
JABOT. 21
Apesar da facilidade da obtenção dos dados nessas plataformas, é necessário um rigor em seu uso, pois 22
são frequentes as informações geográficas incompletas (principalmente a falta de coordenadas geográficas) e a 23
grande quantidade de arquivos duplicados (Magdalena et al. 2018). Logo, isso compromete a qualidade dos dados, 24
o que é essencial para os usuários das informações (Roselló 2014). Para Yesson et al. (2007) e Otegui et al. (2013) 25
é necessário manter atenção à qualidade dos dados, principalmente quando são relacionados à distribuição de 26
espécies e também aos erros de indentificação. Assim, ganhou importância a etapa do “Data cleaning”, que é o 27
processo de limpeza dos dados imprecisos e incompletos, com objetivo de maximizar a qualidade dos registros 28
através da correção dos erros (Chapman 2005). 29
O uso de banco de dados contribui para a aquisão de informações que são importantes na indicação do 30
estado do conhecimento sobre a biodiversidade de uma área e pode indicar futuros esforços de coleta e pesquisa 31
(Gadelha Neto et al. 2013, Wen et al. 2015). O esforço amostral é de fundamental importância para o conhecimento 32
de uma determinada área, já que quanto maior o esforço amostral, maiores as chances de mais espéciesserem 33
registradas (Kress et al.1998, Hubbel, 2001). 34
Com poucos trabalhos publicados a respeito do conhecimento florísticos da ABG, que contempla quase 35
que a totalidade do extremo norte do domínio Mata Atlântica brasileiro, surgiu a necessidade de mais pesquisas e 36
inventários. O presente trabalho teve como objetivo criar um banco de dados georreferenciados para as 37
angiospermas e analisar a distribuição de coletas na APA Bonfim-Guaraíra. 38
33
Material e Métodos 1
1. Área de estudo/ Data cleaning 2
A área de estudo foi a APA Bonfim-Guaraíra (ABG) com 43 mil ha, localizada no litoral oriental do 3
Estado do Rio Grande do Norte, ao sul de Natal, e composta por partes dos seguintes municípios: Nísia Floresta, 4
São José do Mipibú, Senador Georgino Avelino, Goianinha, Arês e Tibau do Sul (Figura 1). O clima dessa região 5
é tropical chuvoso com verão seco e estação chuvosa no outono. A ABG está localizada em uma zona de tensão 6
ecológica, no trecho de transição entre a Mata Atlântica, o Cerrado e Caatinga (IDEMA, 2008). A ABG foi criada 7
pelo decreto n° 7.272, de 02 de abril de 1998, abrangendo desde praias, manguezais, savanas arborizadas, restingas 8
até a floresta estacional semidecidual. A área tem importante valor ambiental devido à variedade de espécies 9
vegetais e animais associados aos ecossistemas da Mata Atlântica (MMA, 2006). De acordo com o IDEMA (2008) 10
“Os fragmentos de Mata Atlântica presentes na APA formam uma parte significativa no conjunto de remanescentes 11
florestais no Rio Grande do Norte, reconhecido como sendo o limite Norte do domínio no Brasil”. As principais 12
atividades nessa região são: setor primário com agricultura de subsistência, pecuária, pesca artesanal, 13
carcinicultura e cana-de-açúcar; o setor secundário o beneficiamento de camarão, de açúcar, álcool e coco-da-baía; 14
o setor terciário as atividades decorrentes do turismo: passeios diversos (IDEMA, 2008). 15 16
17
Figura 1. Mapa de Localização da APA Bonfim-Guaraíra, Brasil, Rio Grande do Norte. 18 Figure 1. Map of the Localization of the Bonfim-Guaraíra EPA, Brazil, Rio Grande do Norte. 19
34
Os dados de ocorrência de angiospermas foram obtidos de herbários em duas plataformas online: JABOT 1
e Specieslink. Foram utilizados apenas essas duas plataformas, pois a maior parte das informações de registros e 2
coletas para o RN está depositada no herbário UFRN, que alimenta apenas a plataforma JABOT, da qual os 3
registros são copiados para outras bases, como o Reflora, SIBBr e GBIF. No Specieslink são encontrados registros 4
de outros herbários nacionais. Em ambas as plataformas, as buscas se deram pela aplicação de filtros para os 5
seguintes termos: angiospermas, Rio Grande do Norte; e para cada município pertencente à ABG. Após as buscas 6
por todas as coleções disponíveis nessas bases, encontramos registros em sete herbários: Herbário da Universidade 7
Federal de Sergipe (ASE), Herbário Leopoldo Krieger, da Universidade Federal de Juiz de Fora (CESJ), Herbário 8
da Universidade de Caxias do Sul, Rio Grande do Sul (HUCS), Herbário da Universidade Estadual de Feira de 9
Santana (HUEFS), Herbário Lauro Pires Xavier, Universidade Federal da Paraíba (JPB), Jardim Botânico do Rio 10
de Janeiro (RB), Herbário da Universidade Federal do Rio Grande Norte (UFRN). Para aquisição dos dados na 11
plataforma JABOT, foi utilizada a ferramenta de pesquisa disponível em sua página principal, em seguida 12
adicionado o filtro para angiospermas, na opção de coleção foram marcadas apenas os JBRJ e UFRN e por último 13
inseridos os nomes dos municípios pertencentes à ABG. 14
As planilhas obtidas das plataformas vieram com as seguintes informações: número do herbário, coleção, 15
família, gênero, espécie, município, localização, coordenadas geográficas (latitude e longitude), nota descritiva da 16
espécie, coletor, número do coletor, data da coleta, data inserida no sistema e altitude. As informações levadas em 17
consideração para a criação do presente banco de dados, e montar colunas na planilha foram: número do herbário, 18
família, gênero, espécie, cidade, localização, coordenadas geográficas, nota descritiva da espécie, coletor e número 19
do coletor. 20
A partir da planilha de todos os registros para municípios da ABG, o primeiro passo foi identificar e 21
eliminar os registros duplicados. Esses registros referem-se aos espécimes de um determinado herbário cujas 22
duplicatas (mesmo coletor e número de coleta) foram enviadas para outros herbários com objetivos de serem 23
estudadas em vários lugares. Foram utilizados o coletor e número de coleta e as entradas repetidas foram 24
eliminadas empregando a função formatação condicionada no Excel®, sendo o número de coletor único, foi 25
possível visualizar rapidamente entradas idênticas nesses campos. 26
Após o uso da função Formatação Condicionada, todos os registros duplicados foram identificados com 27
uma cor. Foi conferido cada registro para confirmar se era realmente duplicado, aplicando o filtro por cor, deixando 28
a tabela apenas com os registros duplicados. Foi selecionado, entre as duplicatas, para permanecer na planilha 29
apenas o registro que continha maior número de informações. Tal etapa se mostrou importante, pois apesar de 30
serem o mesmo espécime, constatamos diferentes dados disponíveis nas diferentes coleções. Com isso todos os 31
dados que foram identificados como duplicados, foram classificados em duplicados iguais, (i.e., todos os campos 32
de informações eram iguais) e duplicados semi-iguais (i.e, apenas algumas informações duplicadas). Para a 33
primeira classificação, tivemos registros excluídos com os que eram totalmente iguais, enquanto para segunda 34
classificação depois de analisados todos os campos, foram corrigidas as informações. 35
Ainda para a segunda classificação é importante ressaltar o processo da correção desses registros, devido 36
a alguns terem apenas duas ou três informações iguais enquanto algumas outras informações possuíam uma lacuna. 37
Esses casos foram analisados um a um, buscando em todos os registros dos herbários coletados as informações 38
35
para serem adicionadas de forma correta nos seus devidos lugares e constação se eram de fato duplicatas ou erros 1
de digitação nas diferentes coleções. Assim ao final dessa rotina os dados duplicados semi-iguais foram corrigidos 2
e quando determinados como duplicatas, eliminados. 3
O segundo passo foi identificar os erros recorrentes aos registros das plataformas online. Foram 4
identificados registros sem a informação das coordenadas geográficas e sem localização, e alguns ainda com 5
localização, porém sem as coordenadas. Para os registros sem ambas as informações restou sua exclusão da 6
planilha, devido à impossibilidade da identificação do local exato de procedência do espécime. Para os registros 7
que apresentavam, ao menos a localização, suas coordenadas foram obtidas através do software Google Earth 8
Pro®. A localização indicada para cada espécime era procurada no software ou na internet e então obtidas as 9
coordenadas geográficas aproximadas. 10
Na coluna das coordenadas geográficas foram encontrados erros de coordenadas incompletas, como a 11
falta da longitude ou latitude. Já na coluna de localização ou localidade, que possuía informações especificas do 12
local de coleta, os erros também foram bem comuns, como em alguns casos em que a coleta era descrita num lugar 13
em determinado município, porém quando a busca através da coordenada era realizada a mesma não existia no 14
mapa, não foi possível encontrar esse local, e pesquisando de forma mais minuciosa encontrava-se esse local em 15
outro município ou Estado diferente. Esses dados foram excluídos da planilha. Em alguns casos, só foi possível 16
encontrar as coordenadas corretas devido às notas descritivas dos registros, sendo possível encontrá-la no software 17
Google Earth Pro. 18
O último passo para criação do banco de dados georreferenciados foi a padronização e correção das 19
coordenadas geográficas e correção dos pontos utilizando o software QGIS 3.6.0 Development Team (2018). 20
Primeiro para a padronização, optou-se por graus decimais, devido à facilidade para se plotar esses pontos nos 21
softwares de geoprocessamento. Os dados obtidos da plataforma JABOT, vieram em coordenadas geográficas 22
(graus, minutos e segundos) logo foi necessária a conversão. Para conversão utilizou-se a ferramenta Conversor 23
da plataforma Specieslink. Para a correção final das coordenadas, foi necessário exportar a planilha em formato 24
csv, gerando uma nova planilha e a importando no software QGIS. Foram observados pontos plotados em oceanos, 25
e em lugares distantes da área de pesquisa. Alguns pontos em distâncias entre 14 a 20 km dos limites e outros que 26
superavam 100 km do limite da ABG. No QGIS, esses pontos foram selecionados e checados quanto às suas 27
coordenadas diretamente nas plataformas online, com o objetivo de identificar se houve erro na conversão dos 28
dados ou não (Figura 2). Após conferido confirmou-se que os pontos realmente não faziam parte do limite da área 29
estudada e foram excluídos. Ao final, foi obtida uma planilha com dados corrigidos de coordenadas geográficas, 30
finalizando assim a criação do banco de dados georreferenciado para a ABG. 31
32
36
1 Figura 2. Fluxograma data cleaning para registros de herbários obtidos de bancos de dados digitais. 2 Figure 2. Flowchart of the data cleaning for herbarium records obtained from digital databases. 3
1.1 Mapas 4
Para confecção dos mapas, foi necessário primeiramente a obtenção da imagem do Projeto 5
deMapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil (MapBioma, 2019). Essa classificação é feita por 6
imagens satélite Landsat, com resolução de 30 metros, e são processadas na plataforma online Google Earth 7
Engine. As imagens utilizadas nesse trabalho são da coleção 4, que corresponde ao ano de 2018, são arquivos em 8
formato tiff. Foi realizado o download de um arquivo raster de cobertura e uso de solo para todo o Estado do Rio 9
Grande do Norte. Outro arquivo essencial para criação dos mapas foi o arquivo de rodovias (rodovias federais e 10
estaduais) obtido do IBGE correspondente ao ano de 2019. Com a obtenção desses arquivos deu-se início a alguns 11
procedimentos para obtenção dos mapas finais, com o auxílio dos softwares Google Earth, QGIS e ArcGIS 10.5® 12
Trial. 13
Devido ao grande número de classes para o uso do solo presente no arquivo raster do Mapbioma (15 14
classes) foi decidido a redução desse número para melhor análise da região mediante as informações das coletas. 15
Logo o número de classes foi reduzido para nove. Esse procedimento foi realizado no software ArcGIS, devido a 16
facilidade de implementar tarefas de forma automatizada com o uso do comando model build. Esse agrupamento 17
de classes foi de acordo com o nível de interesse para o trabalho, sendo as mais importantes áreas a de formação 18
florestal e de restinga. As demais áreas foram agrupadas de acordo como a semelhança de seu uso, como exemplo 19
área de pastagem, mosaico de agricultura e pastagem formaram apenas uma classe, e culturas anuais e perenes 20
com culturas semi-perenes também foram agrupadas em uma única classe (Tabela 1). 21
37
Tabela 1. Reclassificação do uso da terra do Mapbiomas por agrupamento, com a redução de 15 classes para nove classes.
Table 1. Reclassification of the land use obtained from Mapbiomas by grouping, reducing from 15 classes to nine classes.
Classes Originais Mapbioma Classes Finais Reduzidas
Formação Savânica Formação Florestal
Formação Florestal
Mangue Mangue
Apicum
Formação Campestre
Restinga Outra Formação Natural não
Florestal
Cultura Anual e Perene Cultura anual, perenes e semi-perenes
Cultura Semi-Perene
Pastagem Mosaico de Agricultura e Pastagem
Mosaico de Agricultura e Pastagem
Rios e Lagos Rios e Lagos
Aquicultura Aquicultura
Praias e Dunas Praias e Dunas
Infraestrutura Urbana Infraestrutura
Outra Área não vegetada
1
Para validar a classificação do mapa de cobertura e de uso da terra para a ABG foi criada uma matriz de 2
confusão, para obter o índice Kappa, ou coeficiente de Kappa proposto por Jacob Cohen em 1960 (Fleiss, 1981). 3
Para tal, foram gerados 400 pontos aleatórios dentro do polígono da ABG. A validação foi realizada com a 4
verificação de cada ponto comparando com as imagens reais obtidas no na plataforma Google Earth. As imagens 5
utilizadas corresponderam ao ano de 2019. Todo esse processo foi realizado no software QGIS. A partir da 6
verificação e com a matriz de confusão feita (Tabela 2) foi feito o cálculo do índice de Kappa, pela fórmula abaixo 7
(Landis e Koch, 1977): 8
9
Em que: P(O): proporção observada de concordâncias; P(E): proporção esperada de concordâncias. 10
Tabela 2. Matriz de confusão das coberturas de solo para ABG com valores observados da imagem classificada e das imagens 11 do Google Earth. 12 Table 2. Confusion matrix of BGEPA groundcover with observed values of classified image and Google Earth images. 13
Matriz de Confusão
Imagem do Gloogle Earth
Aquicult. Culturas Florestas Infraes. Mangue Mosaico Praias Restinga Rios/lagos
Imag
em
Classificad
a
Aquicult. 34 0 0 0 0 0 0 0 1
Culturas 0 38 1 1 0 7 0 2 0
Florestas 0 2 44 0 4 0 0 1 1
Infraes. 0 1 1 33 0 2 0 0 1
38
Mangue 6 0 4 0 34 0 0 0 0
Mosaico 3 0 4 1 2 30 3 11 1
Praias 0 0 0 4 0 2 30 0 0
Restinga 2 0 4 0 1 0 0 27 0
Rios/lagos 4 0 0 0 0 0 4 0 49
1
O valor obtido para concordância foi de 79,75%, o índice de Kappa foi de 0,772, com o erro padrão de 2
0,023, esse valor de Kappa tem concordância substantiva baseado na tabela abaixo (Landis e Koch, 1977). 3
Tabela 3. Intepretação para os valores de Kappa que vão de 0 a 1, de acordo com Lands e Koch, 1977. 4
Table 3. Interpretation for Kappa values ranging from 0 to 1, according to Lands and Koch, 1977. 5
Valores de Kappa Interpretação
<0 Ausência de concordância
0-0,19 Concordância pobre
0,20-0,39 Concordância leve
0,40-0,59 Concordância moderada
0,60-0,79 Concordância substantiva
0,80-1,00 Concordância quase perfeita
6
Com o arquivo de rodovias foi possível a criação da imagem com buffers para analisar a qual distância 7
das rodavias se obteve o maior número de coletas. Foi utilizado no software ArcGIS, a ferramenta de Buffer, foram 8
aplicados 4 buffers para a rodovia, 500 m, 1000 m, 1500 m e 2000 m. Assim foi possível a quantificação das 9
coletas que estavam entre essas distâncias das estradas. Todos os procedimentos podem ser vistos no fluxograma 10
(Figura 3). 11
12
13
39
Figura 3. Fluxograma com os procedimentos realizados para confecção de mapas, tabelas e gráficos. 1 Figure 3. Flowchart with the procedures performed for making maps, tables and charts. 2
Resultados 3
1.0 Identificação de erros e duplicatas e exclusão de registros 4
O processo de data cleaning para os registros da ABG foi realizado sobre um total de 2029 registros 5
obtidos das plataformas online utilizadas. Ao final restaram apenas 966 registros. Foram eliminados dados de 6
procedência incompletos, ou, simplesmente, sem informações de procedência exata (localidade, coordenadas). E 7
foi observada a frequência de duplicatas nos registros, que apesar de não ser um erro propriamente dito, já que o 8
mesmo espécime pode estar em diferentes bancos de dados, a checagem dessas repetições é essencial para se ter 9
o número de coletas e riqueza de espécie de uma dada área (Tabela 4). 10
Os resultados apresentados na tabela 4 indicam que há problemas na qualidade dos dados obtidos para a 11
ABG, pois cerca de 1592 registros (78,46%) obtidos possuem erros e/ou são duplicatas. O maior resultado foi para 12
os dados duplicados que chegam a ser 1190 registros (74,75%). Essa última constatação é importante não apenas 13
para se discutir a riqueza de angiospermas na ABG, como principalmente do esforço amostral, já que mesmo que 14
haja 10 duplicatas, ainda assim elas se referem a um mesmo indivíduo / coleta. 15
16
Tabela 4. Erros nas coordenadas geográficas e quantidade de registros duplicados por municípios da ABG, Brasil, Rio
Grande do Norte.
Table 4. Errors in geographic coordinates and number of duplicate records by municipalities of the BGEPA, Brazil, Rio
Grande do Norte.
.
Municípios Registros Sem Coord. com Local Sem Coord. e Local Duplicatas
Arês 25 0 1 17
Goianinha 199 26 10 149
Nísia Floresta 1097 226 12 754
São José do Mipibu 200 21 1 155
Senador Georgino Avelino 25 7 5 0
Tibau do Sul 483 67 26 115
Total 2029 347 55 1190
17
Dentro dos registros duplicados foi realizada uma classificação para os tipos encontrados, como descrito 18
na metodologia. No total de 1190 registros duplicados foram identificados que 784 desses eram arquivos 19
duplicados iguais e 406 foram os registros corrigidos. O total dos registros duplicados correspondem a 59% de 20
todos dados analisados que foram de 2029. 21
O erro de coordenadas foi divido em duas categorias: a falta das coordenadas, que são as lacunas de 22
informações geográficas, porém com as outras informações contidas em 17%, e a segunda que é a falta de 23
coordenadas e das informações de localidade totalizando 3% de todos os registros (Figura 4). Entre os municípios 24
da APA foi identificado que a maior porcentagem desse erro está presente em Nísia Floresta 65,13% (226 registros) 25
e a menor em Senador Georgino Avelino 2,02% (7 registros) (Tabela 4). 26
27
40
1
Figura 4. Gráfico com porcentagem de registros com e sem informações de coordenadas e localização dos municípios da ABG, 2 Brasil, Rio Grande do Norte. 3 Figure 4. Graph with the percentage of records with and without coordinate information and location of the municipalities of 4 BGEPA, Brazil, Rio Grande do Norte. 5
O total de registros excluídos foi de 1063 (52.39% do total), que compreendem os dados sem coordenadas 6
e localização, os registros duplicados e registros que estavam fora do limite da ABG (Tabela 5). Nessa etapa de 7
exclusão de dados foi observado quais municípios possuíam mais registros com e sem erros e menor e maior 8
quantidade de duplicatas. Os municípios Arês e São José do Mipibu foram identificados com apenas um de seus 9
registros excluído relacionados ao erro de coordenadas, enquanto Tibau do Sul possuiu o maior número de erros 10
em suas coordenadas, com 26 registros. A respeito das duplicatas o município que apresentou maior número de 11
duplicatas foi Nísia Floresta, com 485 registros e o menor número está sendo representado pelo município Senador 12
Georgino Avelino, que não apresentou duplicatas. 13
Tabela 5. Registros excluídos por municípios da ABG, Brasil, Rio Grande do Norte.
Table 5. Records excluded by municipalities of BGEPA, Brazil, Rio Grande do Norte.
Municípios Registros Sem Coord e Local Excl. Dupli. Excl. Excl. QGIS*
Arês 25 1 9 15
Goianinha 199 10 86 101
Nísia Floresta 1097 12 485 11
São José do Mipibu 200 1 89 76
Senador Georgino Avelino 25 5 0 0
Tibau do Sul 483 26 115 21
Total 2029 55 784 224
*Arquivos excluídos por não está dentro do limete da ABG. 14 No final, foi observado que 73,75% dos registros excluídos eram dos arquivos duplicados. Os registros 15
relacionados aos erros de coordenadas foram apenas de 5,17%, número relativamente pequeno. 16
1.1 Riqueza de famílias, gêneros e espécies 17
No banco de dados final, após todas as etapas de limpeza, foram encontrados 102 famílias, 308 gêneros 18
e 336 espécies. Dentre as famílias, Fabaceae com 95 registros representa a mais numerosa, dentre os gêneros temos 19
o gênero Utricularia com 28 registros e para espécies foi Brysonima gardneriana com 14 registros no total (Tabela 20
6). 21
17%
80%
3%
Registros sem Coordenadas
Registros com Coordenadas
Registros sem Coordenadas e Sem localização
41
Tabela 6. Números de registros das 10 famílias, gêneros e espécies mais numerosas para ABG, Brasil, Rio Grande do
Norte.
Table 6. Number of records of the 10 families, genera and species more numerous for BGEPA, Brazil, Rio Grande do
Norte.
Família Gênero Espécies
Tipos
N.º
Registros Tipos
N.º
Registros Tipos
N.º
Registros
Fabaceae 95 Utricularia 28 Byrsonima gardneriana 14
Poaceae 88 Eleocharis 26 Cynophalla flexuosa 12
Cyperaceae 84 Cyperus 20 Utricularia subulata 12
Myrtaceae 41 Chamaecrista 19 Hohenbergia ridleyi 11
Rubiaceae 39 Byrsonima 17 Vismia guianensis 10
Lentibulariaceae 29 Eugenia 16 Mandevilla moricandiana 9
Malvaceae 28 Ipomoea 13 Piriqueta racemosa 9
dleAsteraceae 27 Euploca 11 Erythroxylum passerinum 8
Malpighiaceae 26 Hohenbergia 11 Eleocharis geniculata 7
Apocynaceae 25 Mitracarpus 11 Paspalum maritimum 7
1 O resultado final do data cleaning demonstrou muita eficiência na correção dos erros encontrados nos 2
registros o que vai ao encontro do trabalho de Magdalena et al. (2018) como pode ser visto na figura 5. 3
4 Figura 5. A, banco de dados antes do processo de data cleaning. B, depois da limpeza e correção dos dados. 5 Figura 5. A, the database before the data cleaning process. B, after cleaning and data correction. 6
7 1.2 Ditribuição de coletas na ABG 8
42
As três classes com maiores áreas foram, a de Mosaico de Agricultura e Pastagem, com 20.100,7 ha (47%), 1
seguida pela classe Formação Florestal com 7.895,3 ha (18,46%) e a de Cultura anual, perenes e semi-perenes 2
(Tabela 7). Esses dados estão de acordo com a classificação do Mapbioma. 3
Tabela 7. Valores das áreas em hectares e percentagem para as noves classes da ABG. 4 Table 7. Area values in hectares and percentage for the nine BGEPA classes. 5
Classes Area(H) Area %
Formação Florestal 7895,3 18,46
Mangue 1440,6 3,37
Restinga 797,0 1,86
Mosaico de Agricultura e Pastagem 20100,7 47,01
Cultura anual, perenes e semi-perenes 6635,8 15,52
Praias e Dunas 1381,4 3,23
Infraestrutura 500,1 1,17
Aquicultura 563,0 1,32
Rios e Lagos 3447,3 8,06
6
Para a distribuição dos registros pelas classes, constatou-se que dos 966 registros de coletas a maior 7
concentração dos pontos encontra-se nas áreas de florestas (Figura 6). Uma informação importante a ser ressaltada 8
é que devido alguns pontos possuírem as mesmas coordenadas geográficas, tivemos pontos sobrepostos um ao 9
outro. Isso pode confundir na observação do mapa, onde há poucos pontos plotados, porém muitos sobrepostos. 10
Com o mapa de distribuição, foi possível calcular quais áreas possuíam mais registros de coletas. As 11
classes com maior número de registros foi a de Formação Florestal com 425 registros (43,89%), apesar de não ter 12
sido a com maior área na ABG (Tabela 8). A segunda classe com maior registro de coletas foi a de Mosaico de 13
Agricultura e Pastagem com 373 registros no total (38,61%). Já a classe menos amostrada foi a de Mangue apenas 14
com 11 registros (1,14%). Com essas informações é possível direcionar futuras coletas para lugares que são menos 15
amostrados (Tabela 8). 16
Tabela 8. Números de registros por classes para ABG. 17 Table 8. Record numbers by classes for BGEPA. 18
Classes Num. Registros %
Formação Florestal 424 43,89
Mosaico de Agricultura e Pastagem 373 38,61
Praias e Dunas 67 6,94
Cultura anual, perenes e semi-perenes 52 5,38
Restinga 22 2.28
Infraestrutura 17 1.76
Mangue 11 1,14
19
43
1 Figura 6. Mapa de localização de coletas da ABG na cobertura e uso de terra, com nove classes. 2 Figure 6. BGEPA collections distribution on the map of land cover and land use, with nine land use classes. 3
Quanto a coletas nas proximidades de estradas e rodovias, a figura com buffers (Figura 8), auxiliou na 4
quantificação dessas coletas em relação às distâncias fixadas. As distâncias fixadas foram 500 m, 1000 m, 1500 m 5
e 2000 m, esses valores correspondem aos buffers aplicados nas rodovias que cruzam a ABG. O resultado dessa 6
análise indicou que o número maior de coletas está no intervalo entre as distâncias 501m - 1000m. Já o menor 7
número de coletas foi observado no intervalo entre os buffers 1501m – 2000m (Figura 7). 8
9
Figura 7. Gráfico em barras com os números de registros de coletas por buffers aplicados nas rodovias (federais e estaduais) 10 da ABG. 11 Figure 7. Bar chart showing the number of r collection records per buffers zones applied on BGEPA highways (federal and 12 state roads). 13
56
526
174
39
0 100 200 300 400 500 600
0-500
501-1000
1001-1500
1501-2000
Buff
ers
Registros
44
1 Figura 8. Mapa de buffers da ABG aplicado as rodovias. 2 Figure 8. BGEPA buffer map applied to highways. 3
Discussão 4
O processo data cleaning é de extrema importância para trabalhos com banco de dados. Para isso a 5
quantidade de registros a ser trabalhada será preponderante para o método a ser escolhido. Magdalena et al. (2018) 6
utilizaram uma nova metodologia para um total de 5779 registros coletados da plataforma JABOT, utilizando 7
rotinas para identificação e padronização de coordenadas geográficas e conseguiram corrigir muitos registros. O 8
presente trabalho aplicou rotinas semelhantes, como a identificação dos erros e a padronização, porém foi utilizado 9
aqui o Google Earth Pro, enquanto no trabalho citado utilizou-se o PostGIS. Em outros trabalhos, para números 10
acima de 10 mil registros foram utilizados algoritmos e software precisos para identificação e correção de erros 11
(Pipino et al. 2002, Robertson et at. 2014, Gueta & Carmel 2016). 12
Conforme Silva et al. (2010, 2016), os erros relacionados às coordenadas e à falta de padronização dos 13
dados, interferem diretamente na qualidade das coleções científicas. Quando se trabalha com distribuição de 14
espécies, a qualidade dos dados é muito importante, gerando uma das principais preocupações dos usuários de 15
dados (Otegui et al. 2013). Logo, nos registros para ABG observou-se que cerca de 20% dos registros ou não 16
apresentavam coordenadas ou não continham nem coordenadas nem localidades, o que pode gerar desconfiança 17
por parte de pesquisadores e usuários dos mesmos. 18
Os erros relacionados às coordenadas são comuns em análises e estudos de banco de dados. Gueta & 19
Carmel (2016) em sua pesquisa com dados do GBIF, removeram cerca de 52% em um total de 1 milhão de 20
registros, em razão de erros nas coordenadas, impossíveis de serem identificadas com precisão e exatidão. Em 21
45
contrapartida, em nosso trabalho a maior porcentagem dos dados excluídos ficaram com os registros duplicados, 1
com 74,75% dos registros excluídos. 2
Com relação às coordenadas geográficas, temos na literatura que em geral estão ligados à data da coleta. 3
Segundo Gueta & Carmel (2016) os maiores erros encontrados em seu trabalho datavam dos anos entre 1900 e 4
1950. Para Silva (2010), devido a falta de um aparelho de GPS para as coletas mais antigas, os erros nesses registros 5
são comuns. No entanto, o presente trabalho teve um resultado diferente dos citados acima, quando analisadas as 6
datas das coletas e os erros nas coordenadas. Aqui foi observado que a maior quantidade de registros com os erros 7
em suas coordenadas está nas décadas mais recentes entre 2000-2018, porém a maior quantidade de registros 8
também é datada para esse período. Logo, mesmo com maior quantidade de erros para as duas últimas décadas, 9
esse valor é pequeno em proporção à entrada de registros maior desses mesmo período nas coleções de herbários. 10
Com base nos resultados sobre os municípios é importante ressaltar que os que apresetaram maiores 11
números de registros foram, Nísia Floresta e Tibau do Sul, e os com menores, Arês e Goianinha. Esses resultados 12
são pertinentes quando observado que existem áreas já estudadas para os munícipios de Nísia Floresta, que é a 13
FLONA de Nísia Floresta e em Tibau do Sul, Parque Estadual da Mata de Pipa. Essas áreas demonstraram as 14
maiores concentrações de registros em seus municípios. Em contrapartida, os dois municípios com menos 15
registros, indicam áreas pouco amostradas e de pouco conhecimento florístico. Além de esforços amostrais 16
direcionados, também é importante observar a área relativa que cada município ocupa dentro da APA, sendo que 17
Nisia Floresta, Senador Georgino Avelino e Tibau do Sul e São José do Mipibu têm maior proporção de seus 18
territórios dentro da ABG se comparadas às áreas dos demais municípios, isso também deve ser levado em conta 19
pelas prefeituras e secretarias de meio ambiente ao se avaliar as responsabilidades ambientais individuais, de cada 20
município, frente à conservação da flora da ABG. 21
Com relação às duplicatas, ressalta-se que um grande esforço vem sendo feito pelo herbário UFRN na 22
realização de mais expedições a campo e posterior doação de duplicatas a grandes acervos, uma vez que sendo 23
uma coleção pequena, a média de visitantes especialista também é baixa, não ultrapassando 20 taxonomistas por 24
ano. A doação das duplicatas é uma alternativa para se melhorar o nível de identificação e resulta que as coleções 25
do RN de outros acervos, especialmente HUEFS e RB, acabam sendo enriquecidas de duplicatas coletadas por 26
estudantes ou professores da UFRN. Como observado por São-Mateus et al. (2013) e Colombo et al. (2016) os 27
pequenos herbários de estados próximos ao RN, especialmente de Pernambuco, apresentam registros importantes 28
da flora potiguar, entretanto essas coleções não se encontram digitalizadas o que dificulta o acesso a esses dados. 29
Dos 966 registros finais, a maior parte, 88,10%, é proveniente do UFRN. Esse valor demonstra grande 30
avanço na pesquisa sobre a flora do RN pelos pesquisadores ligados ao herbário UFRN, isso também por sua 31
localização próxima à região da ABG e histórico de pesquisas na área. Além disso, houve um crescimento de 32
trabalhos nos últimos anos relacionados à florística doRN. Colombo et al. (2016) encontraram 16 novos registros 33
de espécies para a família Bignoniaceae no Estado e outros trabalhos com macrófitas aquáticas e plantas de restinga 34
dentro da ABG também trouxeram novos registros (Leroy et al. 2016; Sousa et al. 2016). Em suma está sendo 35
relatado um aumento significativo nos números de espécies da flora do RN, 707 angiospermas em 2010 e 1.222 36
em 2015 (Forzza et al. 2010; BFG 2015). 37
Em um estudo de levantamento florístico de restingas realizado na região da ABG por Sousa (2016), as 38
três famílias mais numerosas em registro indicadas foram Cyperaceae com 20 registros (11,8%), Poaceae com 18 39
46
registros (10,6%) e Fabaceae com 15 registros (8,8%). Sob o mesmo ponto de vista encontrou-se semelhança neste 1
trabalho em relação as famílias, sendo as três em maiores números de registros, a Fabaceae com 95 registros 2
(9,83%), Poaceae 88 registros (9,11%) e Cyperaceae 84 registros (8,70%) (Tabela 3). O resultado encontrado para 3
as famílias demonstra também o quanto é expressivo o número dessas famílias na ABG, assim como para o Rio 4
Grande do Norte. Das 154 famílias de angiospermas para a região Nordeste, principalmente em seu semiárido 5
temos que as mais diversificadas e em maiores riquezas de espécies são: Fabaceae, Euphorbiaceae e Poaceae que 6
juntas representam 28% da riqueza de espécies para essa região (Giulietti et al. 2006; Mendes et al. 2010; Queiroz 7
et al. 2012; Silva & Menezes 2012). 8
A classificação da cobertura e uso da terra na ABG para formação florestal, demonstrou que a maior parte 9
dos remanescentes estão fragmentados, distribuídos principalmente junto da zona costeira da região. Isso pode ser 10
confirmado também no plano de manejo da ABG feito pelo IDEMA (2008), o qual confirma que a parte florestal 11
possui a maior quantidade de fragmentos com cerca de 277, seguido da vegetação de restinga com 137 fragmentos 12
e o manguezal com 142 fragmentos. Em adição, cerca de 82% desses fragmentos possuem área menores que 10 13
ha. Esses reforçam a grande redução de florestas nativas, o que gera limitação e isolamento desses fragmentos que 14
consequentemente impede o fluxo de espécies, tanto da fauna quanto da flora. 15
A maior quantidade de coleta está na classe de Formação Florestal, que incluiu grande parte dos 16
municípios na zona costeira da ABG. Ressalta-se que essa classe incluiu áreas com vegetação arbustiva arbórea 17
associadas às marges de lagoas e trechos interdunares da porção leste da ABG, que já foram foco de trabalhos 18
florísticos específicos (e.g. Sousa 2016). Contudo vale destacar que 38,61% das coletas são oriundos da classe de 19
Mosaico de Agricultura e Pastagem. Esse número preocupa, pois pode ser inferido que houve redução de áreas 20
que antes eram florestadas e foram que foram limitadas a pequenos fragmentos, os quais estão presentes em áreas 21
de pastagens e de agricultura. É importante ressaltar que devido a imagem classificada possuir 30m de resolução 22
o discernimento de objetos nessa resolução pode ser difícil, o que poderia também confirmar o tamanho dessa 23
classe de Mosaico de Agricultura e Pastagem e explicar o número de coletas presente na classe de Infraestrutura. 24
Apesar disso, é necessário abranger as coletas para áreas que são pouco amostradas, como as áreas de restingas 25
que possuem apenas 2,28% das coletas na ABG. 26
Quanto a distribuição das coletas em relação as rodovias os resultados mostraram que as maiores 27
quantidades de registros de espécimes foram coletadas entre 0,5 km até 1 km. Isso mostra que o esforço amostral 28
na região da ABG, não tem sido homogêneo e consequentemente causa insuficiência de informações e coletas em 29
outras áreas acima do raio de 1 km de distância das rodovias. Segundo a literatura, quanto maior esforço amostral 30
em uma área maior será o número de espécies conhecidas, o que também pode ajudar na indicação de áreas para 31
preservação e conservação (Nelson, 1990). Esses dados são importantes para se homogeneizar o esforço amostral 32
da flora da ABG. 33
Com a análise final dos registros podemos afirmar que ABG ainda é insuficiente amostrada e que novas 34
coletas são necessárias para se conhecer toda a flora de sua área, porém este trabalho aponta municípios, áreas e 35
classes de uso da terra que precisam de maior esforço amostral. De forma geral, os resultados deste trabalho nos 36
sugerem que apesar da proximidade de universidades e da capital do estado, e de toda a importância que a 37
47
vegetação nativa tem para a preservação da qualidade dos corpos hídricos, muito presentes na área, a ABG ainda 1
demanda por mais conhecimentoflorístico. Esse é um cenário geral para o Estado do Rio Grande do Norte, o qual 2
ainda necessita investir mais para se conhecer toda sua flora. O trabalho atual demonstra a importância das coleções 3
locais no conhecimento da flora de uma área e aponta município, com destaque para a coleção do herbário UFRN, 4
aponta municípios que menores números de coleta, mapeia as áreas com maior histórico de coletas. Tais 5
informações devem auxiliar o conselho gestor e municípios a investir mais recursos no conhecimento da flora da 6
região. Conforme sugerido Versieux et al. (2017), ainda há pouco conhecimento florístico para o Rio Grande do 7
Norte, o que nos leva a esperar por mais trabalhos nessa área do conhecimento no futuro, especialmente dentro 8
dessa importante APA no domínio Mata Atlântica. 9
10
Agradecimento 11
Ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais pelo curso de Mestrado e também pela bolsa da 12
CAPES/CNPQ. Ao programa CAPES / Procad pela oportunidade de estágio no CENA e ESALq/USP. Aos profs. 13
Jesus Rodrigues Lemos, Maria Beatriz Rossi Caruzo, Alexandre Fadigas, Luiz Cestaro, membros da banca 14
qualificação e de mestrado pelas sugestões em versões anteriores do manuscrito. 15
16
Referências bibliográficas 17
BARROS, F.S.M., SIQUEIRA, M.F. & COSTA, D.P. 2012. Modeling the potential geographic distribution offive 18 species of Metzgeria Raddi in Brazil, aiming at their conservation. The Bryologist. 115(2):341-19 349.http://dx.doi.org/10.1639/0007-2745-115.2.341. 20
BRAZIL FLORA GROUP. 2015. Growing knowledge: an overview of Seed Plant diversity in Brazil. Rodriguésia 21 66(4) http://rodriguesia.jbrj.gov.br DOI: 10.1590/2175-7860201566411. 22
BRIGGS, S.V. 2006. Integrating policy and science in natural resources: Why so difficult? Ecological Management 23 and Restoration.7(1): 37-39. https://doi.org/10.1111/j.1442-8903.2006.00245. 24
CHAPMAN, A.D. 2005.Principles and Methods of Data cleaning–Primary Species and Species-Occurrence Data, 25 version 1.0. Report for the Global Biodiversity Information Facility, Copenhagen. 26
CHAVES, A.D.C.G., SANTOS, R.M.S., SANTOS, J.O.S., FERNANDES, A.A., MARACAJÁ, P.B . 2013. 27 A importância dos levantamentos florístico e fitossociológico para a conservação e preservação das florestas. 28 Revista ACSA – Agropecuária Científica no Semiárido. 9(2): 42-48. 29
COLOMBO, B.; KAHELER, M.; CALVENTE, A. 2016. An inventory of the Bignoniaceae from the Brazilian 30 state of Rio Grande do Norte highlights the importance of small herbaria to biodiversity studies. Phytotaxa. 278 31 (1): 019–028. 32
COSTELLO, M. J. & WIECZOREK, J. R. (2014). Best practice for biodiversity data management 33 and publication. Biological Conservation, (73): 68–73. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2013.10.018. 34
FLEISS, J.L1981. Statistical methods for rates and proportions. New York: John Wiley. p. 212-36 35
FORZZA, R. C., LEITMAN, P. M., COSTA, A., CARVALHO JR., A.A., PEIXOTO, A.L., WALTER, B.M.T., 36 BICUDO, C., ZAPPI, D., COSTA, D. P., LLERAS, E., MARTINELLI, G., LIMA, H.C., PRADO, J., 37
48
STEHMANN, J. R., BAUMGRATZ, J. F. A., PIRANI, J. R., SYLVESTRE, L. S., MAIA, L.C., LOHMANN, L. 1 G., PAGANUCCI, L.; SILVEIRA, M., NADRUZ, M., MAMEDE, M.C.H.; BASTOS, M.N.C.B., MORIM, M.P., 2 BARBOSA, M. R., MENEZES, M., HOPKINS, M., SECCO, R., CAVALCANTI, T. & SOUZA, V.C. 2010. 3 Catálogo das Plantas e Fungos do Brasil. Rio de Janeiro: Andrea Jakobsson Estúdio & Jardim Botânico do Rio de 4 Janeiro. 5
FORZZA, R.C., CARVALHO, A., ANDRADE, C.S., FRANCO, L., SILVA, L.A.E., FONSECA-KRUEL, V.S., 6 ZAPPI, D., NADRUZ, M.A.C. & TAMAIO, N. 2016. Coleções Biológicas do Jardim Botânico do Rio de Janeiro 7 à luz das metas da GSPC/CDB: onde estaremos em 2020? Revista Museologia & Interdisciplinaridade. 5(1):125-8 141. http://periodicos.unb.br/index.php/museologia/article/view/19234. 9
GASPER, A.L. DE & VIEIRA, A.O.S. 2015. Herbários do Brasil. 66˚ Congresso Nacional de Botânica. 10 Santos, Bioscience v.4, p.1-11. 11
GIULIETTI, A.M.; CONCEIÇÃO, A. & QUEIROZ, L.P. 2006. Riqueza de espécies e Caracterização das 12 Fanerógamas do Semi-árido Brasileiro. Recife, Associação Plantas do Nordeste, Ministério da Ciência e 13 Tecnologia. 14
GUEDES-BRUNI, R. R.; MORIM, M. P.; LIMA, H. C.; SYLVESTRE, L. S. 2002. Inventário florístico. In: 15 SYLVESTRE, L. S.; ROSA, M. M. T. Manual metodológico para estudos Botânicos na Mata Atlântica. Seropédica 16 -RJ. EDU 2002. p. 24-50. 17
GUETA, T. & CARMEL, Y. 2016. Quantifying the value of user-level data cleaning for big data: A case study 18 using mammal distribution models. Ecological Informatics, 34(1): 139-145. 19 https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2016.06.001 . 20
HUBBELL, S.P. 2001.The unified neutral theory of biodiversity and biogeography. Princeton: Princeton 21 Universiry Press. 22
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICAS – IBGE. 23
https://www.ibge.gov.br/geociencias/downloads-geociencias.html (último acesso em 10/outubro/2019) 24
INSTITUTO DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO E MEIO AMBIENTE - IDEMA. 2008. Zoneamento 25 Ecológico-Econômico dos Estuários do Rio Grande do Norte. Síntese Dos 26 Estudos Realizados No Estuário De Guaraíra. Coordenadoria do Meio Ambiente. 27 Subcoordenadoria de Gerenciamento Costeiro. 28
KRESS, W. J., HEYER, W.R., ACEVEDO, P., CODDINGTON, J., COLE, D., ERWIN, T.L. & WEITZMAN, 29 S.H., 1998. Amazonian biodiversity: Assessing conservation priorities with taxonomic data. Biodiversity and 30 Conservation, (7), 1577–1587. 31
LANDIS J.R & KOCH, G.G 1977. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 32 33(1):159-74 33
MAGDALENA, U.R., SILVA, L.A.E., LIMA, R.O., BELLON, E., RIBEIRO, R., OLIVEIRA, F.A., SIQUEIRA, 34 M.F., FORZZA, R.C. 2018. A new methodology for the retrieval and evaluation of geographic coordinates within 35 databases of scientific plant collections. Applied Geography. 96(2018): 11-15 36 https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2018.05.002 . 37
MARTINELLI, G., MESSINA, T. & SANTOS FILHO, L. 2014. Livro vermelho das plantas do cerrado. Instituto 38 de Pesquisas Jardim Botânico do Rio de Janeiro. 39
49
MENDES, K., GOMES, P. & ALVES, M. 2010. Floristic inventory of a zone of ecological tension in the Atlantic 1 Forest of Northeastern Brazil. Rodriguésia 61: 669-676. 2
MINISTÉRIO DO MEIO AMBIENTE - MMA. 2002. Biodiversidade brasileira: avaliação e identificação de áreas 3 e ações prioritárias para conservação, utilização sustentável e repartição de benefícios da biodiversidade brasileira. 4 Brasília: MMA/ SBF. 404pp. 5
NELSON, B.W. 1990. Analysis of the phytogeographical sample for vegetation mapping in the brazilian 6 Amazon . VI Simposio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, p.10-14. 7
GADELHA NETO, P.C., LIMA, J.R; BARBOSA, M.R.V.; BARBOSA, M.A.; MENEZES, M.; PÔRTO, K.C.; 8 WARTCHOW, F. & GIBERTONI, T.B. 2013. Manual de procedimentos para herbários. Editora Universitária - 9 UFPE, Recife. 10
OLIVEIRA, A. C. P., PENHA, A. S., SOUZA, R. F., LOIOLA, M. I. B. 2012. Composição florística de uma 11 comunidade savânica no Rio Grande do Norte, Nordeste do Brasil. Acta Botanica Brasilica 26(3): 559-569. 12
OTEGUI, J., ARINO, A.H., ENCINAS, M.A. & PANDO, F. 2013. Assessing the primary data hosted by the 13
Spanish node of the Global Biodiversity Information Facility (GBIF). PLoS ONE 8(1): e55144. 14
PIPINO, L., LEE, Y.W., WANG, R.Y. 2002. Data quality assessment. Communications of the ACM. 45(4): 211. 15
PROJETO MAPBIOMAS – Coleção [4] da Série Anual de Mapas de Cobertura e Uso de Solo do Brasil, 16
https://mapbiomas.org/ (último acesso em 10/outubro/2019) 17
QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project. 2018 http://qgis.osgeo.org. 18
QUEIROZ, E.P., CARDOSO, D. B. O. L. & FERREIRA, M. H. S. 2012. Composição florística da vegetação de 19 restinga da APA Rio Capivara, Litoral Norte da Bahia, Brasil Sitientibus série Ciências Biológicas 12: 119-141. 20
RIBEIRO, M.C., METZGER, J.P., MARTESEN, A.C., PONZONI, F.J.& HIROTA, M.M. 2009. The Brazilian 21 Atlantic Forest: How much is left, and how is the remaining forest distributed? Implications for conservation. 22 Biological Conservation. 142(2009): 1141-1153. 23
ROBERTSON, T., DÖRING, M., GURALNICK, R., BLOOM, D., WIECZOREK, J., BRAAK, K., OTEGUI, J., 24 RUSSELL, L. & DESMET, P. 2014. The GBIF integrated publishing toolkit: facilitating the efficient publishing 25 of biodiversity data on the internet. PLoS ONE 9(8): e102623. 26
ROSELLO ́, E.G., GUISANDE, C., JUERGEN HEINE, J., PELAYO-VILLAMIL, P., HERNANDEZ, A.M., 27 VILAS, L.G., JACINTO GONZALEZ-DACOSTA, J., VAAMONDE, A. & GRANADO-LORENCIO, C. 2014. 28 Using modestr to download, import and clean species distribution records. Methods in Ecology and Evolution. 29 5(1):708–713. 30
SÃO-MATEUS, W. M. B., CARDOSO, D., JARDIM, J. G., & QUEIROZ, L. P. 2013. Papilionoideae 31 (Leguminosae) na Mata Atlântica do Rio Grande do Norte, Brasil. Biota Neotrop. 13 (4): 315-362. 32
SARUKHÁN, J. & JIMÉNEZ, R. 2016. Generating intelligence for decision making and sustainable use of natural 33 capital in Mexico, Current opinion in environmental sustainability. 19(1): 153-159 34
SILVA, L.A.E, BARROS, O.R., DALCIN., E., SILVA, G.Z., JANO, M.S. Abordagem Colaborativa para a 35 Melhoria da Qualidade de Dados em Bases de Dados Botânicas. 2010, Belo Horizonte: [s.n.], 2010. Conference: 36 II Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, Belo Horizonte. XXX 37 Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 38
50
SILVA, L.A.E., FRAGA, C.N., ALMEIDA, T.M.H., GONZALEZ, M., LIMA, R.O., ROCHA, M.S., 1 ET AL. (2017). Jabot - botanical collections management system: The experience of a 2 decade of development and advances. Rodriguésia - Revista do Jardim Botânico do Rio 3 de Janeiro. 68(2): 91–410. 4
SILVA, V. I. S. & MENEZES, C. M. 2012. Contribuição para o conhecimento da vegetação de restinga de 5 Massarandupió, município de Entre Rios, BA, Brasil. Revista da Gestão Costeira Integrada 12: 239-251. 6
SILVEIRA, L.F. & STRAUBE, F.C. 2008. Livro vermelho da fauna brasileira ameaçada de extinção. MMA, São 7 Paulo, 512p. 8
SOUSA, V.F. 2016. Levantamento florístico e potencial ornamental de plantas da restinga do Rio Grande do Norte, 9 Brasil: subsídios para um paisagismo sustentável. Rio Grande do Norte. Dissertação de Mestrado. Universidade 10 Federal do Rio Grande do Norte. 11
VERSIEUX, L.M.; DÁVILA N.; DELGADO G.C.; SOUSA, V.F.; MOURA, E.O.; FILGUEIRAS, T.; ALVES, 12 M.V.; CARVALHO, E.; PIOTTO, D.; FORZZA, R.C.; CALVENTE, A.; JARDIM, J.G. 2017. Integrative 13 research identifies 71 new plant species records in the state of Rio Grande do Norte (Brazil) and enhances a small 14 herbarium collection during a funding shortage. PhytoKeys. 83(1): 43-74. 15
WEN, J., STEFANIE M., APPELHANS, M.S., DORR, L.J. & FUNK, V.A. 2015. Collections-based systematics: 16 opportunities and outlook for 2050. Journal of Systematics and Evolution. 53(6): 477-488. 17
YESSON, C., BREWER, P.W., SUTTON, T., CAITHNESS, N., PAHWA, J.S., BURGESS, M. GRAY, W.A., 18 WHITE, R.J., JONES, A.C., BISBY, F.A., CULHAM, A. 2007. How global is the global biodiversity information 19 facility? 2(11): 1124. 20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
51
5. ARTIGO 2 1
__________________________________________________________________________ 2 3
4
5
6
7
8
9
10
Checklist das angiospermas da APA Bonfim-Guaraíra, Rio Grande do Norte, Brasil 11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
52
Checklist das angiospermas da APA Bonfim-Guaraíra, Rio Grande do Norte, Brasil 1
Joaquim Custódio Coutinho¹, Adriana Monteiro de Almeida², Leonardo de Melo Versieux³ 2
1- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Autor: [email protected] 3 2- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). [email protected] 4 3- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). [email protected] 5
Resumo 6
Os inventários florísticos nos fragmentos de Mata Atlântica no Rio Grande do Norte (RN) são reduzidos e com 7
conhecimento limitado sobre as espécies e famílias. O presente trabalho tem como objetivo listar espécies de 8
angiospermas ocorrentes na APA Bonfim-Guaraíra (ABG), a partir do banco de dados georreferenciado dos 9
registros de ocorrências depositados nas plataformas online (JABOT e SpecieLink) e atualizações na coleção física 10
do herbário UFRN. A coleta de dados foi realizada através das plataformas online Specieslink e JABOT, para os 11
seis municípios da ABG. Foi utilizado como base um banco de dados georrefenciados para o total de 966 registros 12
de ocorrência para a área de estudo. A preparação da listagem, se deu com a necessidade de identificação máxima 13
dos registros ao nível de espécies. Para isso foram realizadas visitas ao herbário da UFRN (devido ser a coleção 14
com maior número de registros), uso de chaves dicotômicas para identificação, comparação com o material já 15
depositado no herbário e uso de fotografias para a melhor análise. Logo após esse processo, foi realizado a 16
checagem dos nomes e adição de informação de endemismo com o auxílio do REFLORA, também foi feita uma 17
checagem na lista de espécies ameaçadas do MMA, e do Livro Vermelho da Flora do Brasil. Com a lista completa 18
e finalizada, foi possível avaliar a riqueza de espécies para ABG, com o total de 388 espécies distribuídas por 269 19
gêneros e 86 famílias. A família mais rica foi Fabaceae, do clado das Rosídeas, com cerca de 51 espécies 20
registradas. Em contrapartida, o gênero mais rico foi Cyperus (Cyperaceae). Apenas uma espécie foi identificada 21
como endêmica, Eugenia pipensis, e duas com status de conservação vulnerável nas listas de ameaçadas, sendo 22
elas Melocactus violaceus e Cyperus articulatus. Confirmou-se que os dois municípios Nísia Floresta e Tibau do 23
Sul são os mais ricos em espécies, o que indica necessidade de coleta nos outros municípios da ABG, para melhor 24
conhecer sua flora e a conservação de suas espécies. 25
Palavras Chave: Endemismo, hotspot, listagem de espécies, Mata Atlântica. 26
Checklist of angiosperms of the EPA Bonfim-Guaraíra, Rio Grande do Norte, Brazil 27
Abstract 28
Floristic inventories in Atlantic Forest fragments in Rio Grande do Norte (RN) are limited and with limited 29
knowledge about species and families. This paper aims to list species of angiosperms occurring in APA Bonfim-30
Guaraíra (ABG), from the georeferenced database of occurrence records deposited on online platforms (JABOT 31
and SpeciesLink) and UFRN herbarium. The data collection was performed through the online platforms 32
SpeciesLink and JABOT from the six municipalities of ABG. In addition, a georeferenced database totaling 966 33
occurrence records for the study area was used. The preparation of the checklist aimed the maximum identification 34
of the records at the species level by consultation to the UFRN herbarium (largest number of records), use of 35
dichotomous identification keys, comparison with the material already deposited in the herbarium and use of 36
photographs for the best analysis. As result of this process, the names were checked and the endemism information 37
53
was added with the help of REFLORA, the species threatened list and the Red Book of the threstened Flora of the 1
Brazil were also checked. Finally, it was possible to evaluate species richness for ABG, with a total of 388 species 2
distributed in 269 genera and 86 families. The richest family was Fabaceae of the Rosideae clade with 51 registered 3
species. In contrast, the richest genus was Cyperus (Cyperaceae). Only Eugenia pipensis was identified as endemic, 4
and only two with a vulnerable status on the threatened lists: Melocactus violaceus and Cyperus articulatus. It was 5
confirmed that the two municipalities Nisia Floresta and Tibau do Sul are the richest in species, while there is a 6
need for more collections in other municipalities of ABG, to better know their flora and the conservation of species. 7
Keywords: Atlantic Forest, endemism, hotspot, species listing. 8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
54
Introdução 1
A Mata Atlântica é um dos ecossistemas mais diversificados do planeta, porém, no Brasil, desde séculos 2
atrás, teve sua área diminuída de forma drástica (Galindo-Leal et al., 2005). O que antes possuía mais de 1 milhão 3
km² na zona costeira do país, atualmente, com algumas divergências entre estimativas, varia entre 5% a 15% de 4
cobertura remanescente (Peixoto et al., 1995, MMA 2000; Pereira 2007a). Para Stehmann et al. (2009) estará 5
sempre ameaçada, devido à localização da Mata Atlântica, na costa litorânea, lugar onde se concentra a maior parte 6
da população brasileira. Devido ao seu alto índice de endemismo, acabou entrando na lista dos 35 hotspots de 7
biodiversidade no planeta (Hrdina e Romportil, 2017). Mori et al. (1981) chegaram a afirmar que de cada 2 espécies 8
arbóreas uma seria endêmica, e Joly et al. (1991) concluíram que para plantas herbáceas esses valores seriam 9
maiores. 10
O domínio da Mata Atlântica no Nordeste brasileiro se restringe a poucos remanescentes florestais que 11
em sua maioria estão em ilhas fragmentadas e isoladas, isso devido às atividades antrópicas como o 12
desmatamento, a urbanização e/ou implementação de atividades agropecuárias e de monoculturas (como a cana) 13
(SNE, 2002). As consequências da fragmentação são as alterações no microclima de um habitat, redução dos 14
recursos hídricos, interferindo de forma direta no ciclo da água, chegando até a perda da biodiversidade 15
microbiológica do solo e de toda flora e fauna da região (Borges et al., 2004; Calegali et al., 2010). Estudos de 16
inventários florísticos nessas áreas são muito importantes para o conhecimento de sua composição de riqueza de 17
espécies, o que fornece subsídios para medidas conservacionistas (Lira et al. 2016). 18
O levantamento florístico é uma importante ferramenta para conhecer a composição da vegetação de uma 19
região, que de acordo com Lima e Guedes-Bruni. (1996), tem como principal objetivo a identificação das espécies 20
em uma determinada área, além de fornecer informações básicas sobre a estrutura da vegetação e de todo 21
ecossistema, auxiliando em estudos biológicos subsequentes (Guedes-Bruni et al., 1997, Chaves et al., 2013). É 22
importante ressaltar que o conhecimento florístico é de fundamental importância para tomadas de decisões na 23
gestão ambiental, com objetivo do uso racional e sustentável dos ecossistemas (Magurran, 1988). Para Thomas et 24
al. (2012), o conhecimento florístico local ainda é essencial, pois contribui para a elaboração de floras em escalas 25
maiores, como regionais e nacionais. 26
Os fragmentos nordestinos de Mata Atlântica são pouco conhecidos floristicamente, em especial no RN, 27
que na última década amargava o último lugar na lista florística nacional em números de espécies registradas 28
(Forzza et al., 2010 Lira et al. 2016, Versieux et al., 2017). Essa falta de conhecimento sobre a composição florística 29
do estado, limita as ações de conservação e preservação por meios dos órgãos responsáveis (Sousa, 2016). 30
Os principais remanescentes florestais do domínio da Mata Atlântica do RN estão inseridos na APA 31
Bonfim-Guaraíra (ABG), criada em 1999, localizada na Bacia Sedimentar Costeira do RN, e abrangendo seis 32
municípios sendo eles: Nísia Floresta, São José do Mipibú, Senador Georgino Avelino, Goianinha, Arês e Tibau 33
do Sul (Nunes 2006, IDEMA 2008, São Mateus et al. 2013). Na ABG, a Mata Atlântica originalmente deveria se 34
estender por uma área maior, porém atualmente está restrita a pequenos fragmentos (como a FLONA de Nísia 35
Florestae Parque Estadual Mata de Pipa), isso devido ao uso extensivo da cultura da cana (IDEMA, 2008). Segundo 36
Cestaro (2002), pouco se conhece desses fragmentos a respeito de suas relações fitogeográficas e sua riqueza de 37
espécies. 38
55
Na literatura é escasso o conhecimento sobre a diversidade florística da ABG. São encontrados três 1
estudos relacionados com levantamento florístico e listagens de espécies, o primeiro registrou 58 espécies e 30 2
famílias (MMA, 2012), o segundo um trabalho realizado por Leroy (2015) que registra 13 novas ocorrências para 3
o RN, em um levantamento para macrófitas, e o terceiro e último em um levantamento florístico realizado nos 4
entornos das lagoas de Nísia Floresta por Sousa (2016), que registrou 169 espécies e 58 famílias para a região. 5
Logo há uma necessidade de conhecer a flora dessa região, e a listagem de espécies é algo essencial para alcançar 6
esse objetivoNesse contexto O presente trabalho tem como objetivo listar as espécies de angiospermas ocorrentes 7
na APA Bonfim-Guaraíra (ABG), a partir do banco de dados georreferenciado dos registros de ocorrências 8
depositados nas plataformas online (JABOT e SpecieLink) e na coleção do maior herbário do RN, o UFRN. 9
Material e Método 10
Checklist 11
Os registros de angiospermas foram obtidos das plataformas online JABOT e SpeciesLink referentes aos 12
municípios que compõe a ABG. O total de registros analisados foram 966, de acordo com o banco de dados 13
georreferenciado (Coutinho et al. in prep.). 14
Para a elaboração do checklist, iniciou-se o processo de identificação e correção dos nomes das espécies. 15
A identificação do material foi realizada com o auxílio de bibliografia especializada (chaves dicotômicas), por 16
comparação com o material depositado no herbário UFRN, quando os registros eram dessa coleção, ou consultando 17
imagens e comparando com material já conhecido e identificado, no caso de espécimes fotografados e depositados 18
em outras coleções. Esse processo foi realizado para identificação dos registros a nível de gênero e espécie. . 19
A nomenclatura das espécies foi conferida pelo banco de dados do REFLORA que também serviu de base 20
para se checar as informações sobre endemismo e o hábito de cada uma delas, seguindo as propostas de Guedes-21
Bruni et al. (2002). Para análise dos clados usou-se a APG IV (2016). Outras informações, como a situação de 22
ameaça (conservação) de cada espécie, foram conferidas em listas de espécies em extinção do Livro Vermelho da 23
Flora do Brasil, e da lista do Ministério de Meio Ambiente atualizada no ano de 2014 (MMA, 2014). Com essas 24
informações foi possível finalizar o checklist para espécies de angiospermas da ABG, conforme o fluxograma 25
(Fig.1) 26
56
1
Figura 1. Fluxograma para criação do checklist para espécies da APA Bonfim-Guaraíra. 2
Figure 1. Flowchart for the creation of the checklist for APA Bonfim-Guaraíra species. 3
Resultados 4
A análise dos registros de angiospermas para a ABG, resultou em 966 espécimes, seguramente coletados 5
dentro dos limites da ABG (ver. Coutinho et al., in prep. para etapas de criação do banco de dados e limpeza do 6
mesmo), distribuídos em 300 gêneros e 102 famílias. Dos 168 registros que não foram possíveis a identificação 7
das espécies, 40 eram casos que não tiveram nem seus gêneros identificados. Do banco de dados inicial podemos 8
perceber na tabela 1, que foram identificadas cerca de 51 espécies dos registros que não tinham sido identificados 9
anteriormente. 10
Tabela 1. Números de famílias, gênero, espécies e registros sem identificação antes e depois do checklist. 11 Table 1. Numbers of families, genera, species and records without identification before and after the checklist. 12
*a nível de gênero, ** a nível de espécies. 13 * at genus level, ** at species level 14
A lista final de angiospermas para a ABG inclui um total de 387 espécies distribuídas por 269 gêneros e 15
86 famílias (tabela 1). Os resultados mostraram a distribuição das famílias e espécies dentro de 5 clados. As 16
Monocotiledôneas com 15 famílias (18,60%) e 102 espécies (26,36%); as Superrasterídeas com 32 famílias 17
Banco de dados Inicial Checklist
Registros 966 966
Famílias 102 86
Gêneros 308 269
Sem identificação* 50 40
Sem identificação** 246 168
Espécies 336 387
57
(37,21%) e 120 espécies (31,01%), as Magnolídeas com 4 famílias (4,65%) e 5 espécies (1,29%); as Superrosídeas 1
com 33 famílias (38,37%) e 159 espécies (41,09%). Por último, ainda foi observada a família Cabombaceae com 2
apenas uma espécie (Cabomba aquatica Aubl.). 3
Os clados com maiores representações em quantidade foram quatro. As Superrosídeas representaram as 4
com maiores números não só para espécies, mas também para as famílias, destaques para as mais numerosas, 5
Fabaceae, Myrtaceae e Malvaceae. Já Superasterídeas, fica em segundo lugar com as famílias Rubiaceae, 6
Convolvulaceae e Asteraceae como as mais numerosas. As Monocotiledôneas ficam em terceiro lugar em 7
quantidade de espécies, referência à Poaceae e Cyperaceae, como as maiores em números de espécies (Figura 2). 8
9
Figura 2. Gráfico Treemap, com os números para os clados e famílias mais representativos para ABG – Rio Grande do Norte 10
Brasil. 11
Figure 2. Treemap chart, with numbers for more representative clades and families for ABG - Rio Grande do Norte Brazil. 12
As 10 famílias melhores representadas em número de espécies foram: Fabaceae (52), Poaceae (35), 13
Cyperaceae (31), Rubiaceae (19), Malvaceae (15), Myrtaceae (12), Convulvaceae e Asteraceae (11 cada) e 14
Euphorbiaceae e Lentibulariaceae (9 cada), que juntas são 52,45% do total da flora amostrada da ABG (figura 3). 15
Das 86 famílias analisadas, 40 possuem apenas uma espécie amostrada, correspondendo o total de 10,34% de toda 16
a flora. 17
18
Figura 3. As 10 famílias mais ricas em espécies (em valores relativos) seguidas pelas demais (outras), na ABG, Brasil, Rio 19
14%
9%
8%
3%
5%3%
4%3%2%2%
47%
Fabaceae
Poaceae
Cyperaceae
Myrtaceae
Rubiaceae
Convolvulaceae
Malvaceae
Asteraceae
Euphorbiaceae
Lentibulariaceae
Outras
58
Grande do Norte. 1
Figure 3. The 10 richest species families (in relative values) followed by the others (grouped families), in the BGEPA, Brazil, 2
Rio Grande do Norte. 3
Em relação a riqueza de espécies foram obtidos para os 10 maiores gêneros os seguintes valores: Cyperus 4
(Cyperaceae) 11 espécies, Utricularia (Lentibulariaceae) 8 espécies, Ipomea (Convolvulaceae) 7 espécies, 5
Eleocharis (Cyperaceae) e Eugenia (Myrtaceae) ambos com 6 espécies, Chamaecrista (Fabaceae) e Sida 6
(Malvaceae) 5, Bulbostylis (Cyperaceae), Croton (Euphorbiaceae) e Mimosa (Fabaceae) todas com 4 espécies. 7
Para as espécies como maiores números de registros (coletas), a melhor amostrada foi Byrsonima gardneriana 8
(Malpighiaceae) com 11 registros de ocorrências, seguida de Utricularia subulata (Lentibulariaceae) com 9 e a 9
Eleocharis geniculata (Cyperaceae) com 8, a lista completa com as 10 maiores pode ser vista na tabela 2. 10
Tabela 2. As 10 espécies com maiores números de registros da ABG, Rio Grande do Norte, Brasil. 11 Table 2. The 10 species with the largest record numbers from ABG, Rio Grande do Norte, Brazil. 12
Éspecies Registros
Byrsonima gardneriana A.Juss. 11
Hohenbergia ridleyi (Baker) Mez 11
Utricularia subulata L. 9
Mandevilla moricandiana (A.DC.) Woodson 8
Eleocharis geniculata (L) Rocim & Schult. 8
Utricularia resupinata B.D.Greene ex Bigelow 7
Strychnos parviflora A.DC. 7
Myrcia bergiana O.Berg 7
Paspalum maritimum Trin. 7
Setaria tenax (Rich.) Desv. 7
13
De acordo checklist da ABG (tabela 3), foi identificado apenas uma espécie endêmica com dois registros 14
de ocorrência como endêmica do RN, que foi a Eugenia pipensis A.R. Lourenço & B.S. Amorim (Myrtaceae), 15
ambos registros para o município de Tibau do Sul. Quanto a espécies em perigo de extinção, apenas duas espécies 16
registradas nas listas do MMA e do Livro Vermelho da Flora do Brasil, que estão na categoria vulnerável, são elas 17
Melocactus violaceus Pfeiff. (Cactaceae), Cyperus articulatus L (Cypereaceae). Quanto ao hábito foi possível a 18
análise para quatro tipos, são eles, arbusto, árvore, trepadeira e erva. A distribuição, por hábito das espécies da 19
ABG, demostra maior riqueza de herbáceas, com 48,06% do total das espécies da ABG (figura 4). Apesar desse 20
valor alto para as herbáceas, o segundo lugar ficou para o estrato arbustivo com 94 espécies (24%). 21
59
1 Figura 4. Os tipos de hábitos para as espécies ocorrentes na ABG, Rio Grande do Norte, Brasil. 2 Figure 4. Habitat types for species occurring in ABG, Rio Grande do Norte, Brazil. 3
As espécies mais bem amostradas por municípios foram cinco no total; Centrosema brasilianum (L.) 4
Benth. (Fabaceae), Byrsonima gardneriana A.Juss. (Malpighiaceae), Stigmaphyllon rotundifolium A.Juss. 5
(Malpighiaceae), Digitaria horizontalis Willd. (Poaceae) e Setaria tenax (Rich.) Desv. (Poaceae). Todas elas 6
tiveram registros em pelo menos 3 municípios, Nísia Floresta, São José do Mipibu e Tibau do Sul. A coleção com 7
maior contribuição para a lista foi a do Herbário da UFRN com cerca de 95,61% de todos os registros para as 8
espécies da ABG. 9
Tabela 3. Lista de espécies e angiospermas registradas para ABG, RN - Brasil. E=Erva, Arv=Árvore, Arb=Arbusto e Trp= 10 Trepadeira. Forma de Vida (FV), Resgistros (R) Goianinha (G), São José de Mipibu (SJ), Senador Georgino Avelino (SG), 11 Nísia Floresta (N) e Tibau do Sul (T). * Em perigo tanto na Lista do MMA quanto na do Livro Vermelho, ** Em perigo apenas 12 na lista do MMA # Endêmica do RN. As ocorrências estão indicadas por voucher de várias coleções. 13 Table 3. List of species and angiosperms analyzed for ABG, RN - Brazil. Erv = Herb, Arv = Tree, Arb = Shrubs and Trp = 14 Climbing Tree. Life Sheet (FV), Records (R) Goianinha (G), San Jose de Mipibu (SJ), Senator Georgino Avelino (SG), Nisia 15 Floresta (N) and Tibau do Sul (T). Only one MMA item in the RN Endemic. The occurrences are indicated by voucher of 16 various collections. 17
Family/Genera/Species FV Voucher Distribuição R
Acanthaceae (Superasterídeas) G N SJ SG T
Dicliptera mucronifolia Nees Arb UFRN 1015,Dantas, A. X 1
Ruellia asperula (Mart. ex Nees) Lindau Ev UFRN 24105,Dantas, A. X 2
Ruellia bahiensis (Nees) Morong Ev UFRN 3,Dantas, A. X 1
Ruellia inundata Kunter Arb UFRN 12117,Moura, E.O. X 1
Stenandrium serpens Nees Ev UFRN 18941,Moura, E.O. X 4
Thyrsacanthus ramosissimus Moric. Arb UFRN 14573,Jardim, J.G. X 2
Aizoaceae (Superasterídeas)
Sesuvium portulacastrum (L.) L. Ev UFRN 11789,Moura, E.O. X 1
Alismataceae (Monocotiledônea)
Helanthium tenellum (Mart.ex Schult.f) J.G.Sm. Ev UFRN 19494,Leroy, J.A.S. X 4
Alstroemeriaceae (Monocotiledônea)
Bomarea edulis (Tussac) Herb. Trp UFRN 4663,Oliveira, R.C. X 1
Amaranthaceae (Superasterídeas)
Árvore
16%
Arbusto
24%
Erva
48%
Trepadeira
12%
60
Alternanthera tenella Colla Arb UFRN 23959,Dantas, A. X X 2
Amaranthus viridis L. Arb UFRN 1911,Antognoni, A. X 1
Blutaparon portulacoides (A.St.-Hil.) Mears Ev UFRN 11788,Moura, E.O. X 1
Chenopodium hircinum Schard. Ev UFRN 18681,Versieux, L.M. X 1
Anacardiaceae (Superrosídeas)
Anacardium occidentale L. Arv UFRN 21976,Sousa, V.F. X 5
Spondias mombin L. Arv UFRN 24013,Dantas, A. X 1
Tapirira guianensis Aubl. Arv UFRN 24107,Dantas, A. X X 4
Annonaceae (Magnoliídea)
Annona muricata L. Arv UFRN 4834,Cestaro, L.A. X 1
Duguetia moricandiana Mart. Arv UFRN 17303,Jardim, J.G. X 2
Apocynaceae (Superasterídeas)
Aspidosperma melanocalyx Müll.Arg. Arv UFRN 17290,Jardim, J.G. X 3
Ditassa crassifolia Decne. Trp UFRN 21846,Sousa, V.F. X 1
Hancornia speciosa Gomes Arb UFRN 24047,Dantas, A. X 5
Mandevilla moricandiana (A.DC.) Woodson Trp UFRN 24046,Dantas, A. X 8
Mandevilla scabra (Hoffmanns. ex Roem. &
Schult.) K.Schum. Trp UFRN 21305,Sousa, V.F. X 1
Matelea maritima (Vell.) Fontella Arb UFRN 96,Dantas, A. X 1
Odontadenia lutea (Vell.) Markgr. Arb UFRN 16275,Soares Neto, R.L. X 1
Temnadenia odorifera (Vell.) J.F.Morales Trp UFRN 14574,Jardim, J.G. X 1
Araceae (Monocotiledônea)
Anthurium pentaphyllum (Aubl.) G.Don Ev UFRN 18940,Moura, E.O. X 2
Anthurium affine Schott Ev UFRN 22017,Sousa, V.F. X 5
Anthurium pentaphyllum (Aubl.) G.Don Ev UFRN 22989,Garcia, G.S. X 1
Colocasia esculenta Schott Ev UFRN 18105,Moura, E.O. X 1
Montrichardia linifera (Arruda) Schott Ev UFRN 18104,Moura, E.O. X 1
Philodendron acutatum Schott Ev UFRN 22379,Sousa, V.F. X 2
Philodendron leal-costae Mayo & G.M.Barroso Ev UFRN 20740,Garcia, G.S. X 3
Pistia stratiotes L. Ev UFRN 19241,Leroy, J.A.S. X 1
Aristolochiaceae (Magnoliídea)
Aristolochia disticha Mast. Trp UFRN 24049,Dantas, A. X X 5
Asteraceae (Superasterídeas) 11
Achyrocline satureioides (Lam.) DC. Ev UFRN 17293,Jardim, J.G. X 1
Aspilia procumbens Baker Ev UFRN 21270,Sousa, V.F. X 1
Centratherum punctatum Cass. Ev UFRN 24573,Roque, A.A. X X 2
Conocliniopsis prasiifolia (DC.) R.M.King &
H.Rob. Arb UFRN 17246,Jardim, J.G. X X 3
Elephantopus hirtiflorus DC. Ev UFRN 24078,Dantas, A. X X 3
Emilia sonchifolia (L.) DC. ex Wight Ev UFRN 22362,Sousa, V.F. X 1
Spilanthes urens Jacq. Ev UFRN 19355,Leroy, J.A.S. X 1
Stilpnopappus cearensis Huber Ev UFRN 13672,São-Mateus,
W.M.B. X 1
Stilpnopappus trichospiroides Mart. ex DC. Ev UFRN 22367,Sousa, V.F. X 2
Tilesia baccata var. discoidea (S.F.Blake) Pruski Arb UFRN 24028,Dantas, A. X 2
Wedelia villosa Gardner Arb UFRN 24082,Dantas, A. X 2
Bignoniaceae (Superasterídeas)
61
Amphilophium scabriusculum (Mart. ex DC.)
L.G.Lohmann Trp UFRN 12112,Moura, E.O. X 1
Fridericia conjugata (Vell.) L.G.Lohmann Trp UFRN 24044,Dantas, A. X 1
Fridericia dispar (Bureau ex K.Schum.)
L.G.Lohmann Trp UFRN 7798,Loiola, M.I.B. X 1
Fridericia rego (Vell.) L.G.Lohmann Trp UFRN 15603,Colombo, B.R. X 3
Handroanthus impetiginosus (Mart. ex DC.) Mattos Arv UFRN 15600,Colombo, B.R. X 1
Lundia longa (Vell.) DC. Trp UFRN 22371,Sousa, V.F. X X 6
Tabebuia aurea (Silva Manso) Benth. & Hook.f. ex
S.Moore Arv UFRN 23949,Dantas, A. X 1
Bixaceae (Superrosídeas)
Cochlospermum vitifolium (Willd.) Spreng. Arv UFRN 23953,Dantas, A. X 3
Boraginaceae (Superasterídeas)
Euploca paradoxa (Mart.) J.I.M.Melo & Semir Ev UFRN 22368,Sousa, V.F. X 3
Euploca polyphylla (Lehm.) J.I.M.Melo & Semir Arb UFRN 22691,Garcia, G.S. X 7
Myriopus candidulus (Miers) Feuillet Arb UFRN 21833,Sousa, V.F. X 1
Myriopus salzmannii (DC.) Diane & Hilger Trp HUFS 242027,Roque, A.A. X 1
Bromeliaceae (Monocotiledônea)
Aechmea patentissima (Mart. ex Schult. &
Schult.f.) Baker Ev UFRN 18785,Versieux, L.M. X
1
Bromelia karatas L. Ev UFRN 14575,Jardim, J.G. X 1
Cryptanthus zonatus (Vis.) Beer Ev UFRN 22076,Garcia, G.S. X X 2
Hohenbergia ridleyi (Baker) Mez Ev UFRN 22135,Garcia, G.S. X 11
Tillandsia bulbosa Hook.f. Ev UFRN 20524,Garcia, G.S. X 2
Cabombaceae (Grado ANITA)
Cabomba aquatica Aubl. Ev UFRN 21916,Sousa, V.F. X 5
Cactaceae (Superasterídeas)
Cereus fernambucensis Lem. Ev UFRN 16120,Moura, E.O. X 1
Cereus jamacaru DC. Arv UFRN 14075,Morais, D.S.C. X 1
Epiphyllum phyllanthus (L.) Haw. Ev UFRN 14594,Jardim, J.G. X 1
*Melocactus violaceus Pfeiff. Arb UFRN 23970,Sousa, V.F. X 2
Opuntia stricta (Haw.) Haw. Arb UFRN 7671,Sousa, F.S.R. X 1
Pilosocereus catingicola (Gürke) Byles & Rowley Arb UFRN 23969,Sousa, V.F. X 2
Cannabaceae (Superrosídeas)
Trema micrantha (L.) Blume Arv UFRN 18108,Moura, E.O. X 1
Capparaceae (Superrosídeas)
Capparidastrum frondosum (Jacq.) Cornejo & Iltis Arb UFRN 18626,Jardim, J. X 1
Cynophalla flexuosa (L.) J.Presl Arv UFRN 19783,Macêdo, B.R.M. X X 5
Mesocapparis lineata (Dombey ex Pers.) Cornejo
& Iltis Trp UFRN 18573,Soares Neto, R.L. X 1
Caryophyllaceae (Superasterídeas)
Polycarpaea corymbosa Lam. Ev UFRN 14579,Jardim, J.G. X 1
Celastraceae (Superrosídeas)
Monteverdia erythroxyla (Reissek) Biral Arb UFRN 21290,Sousa, V.F. X X 7
Monteverdia obtusifolia (Mart.) Biral Arb UFRN 24006,Dantas, A. X 1
Chrysobalanaceae (Superrosídeas)
Chrysobalanus icaco L. Arb UFRN 10478,Oliveira, R.C. X 1
Hirtella ciliata Mart. & Zucc. Arb UFRN 24009,Dantas, A. X 3
62
Hirtella racemosa (Willd. ex Roem. & Schult.)
Prance Arb UFRN 24119,Dantas, A. X X 7
Microdesmia rigida (Benth.) Sothers & Prance Arv UFRN 582,Dantas, A. X 1
Clusiaceae (Superrosídeas)
Clusia paralicola G.Mariz Arb JBRJ 767397,Roque, A.A. X 1
Combretaceae (Superrosídeas)
Buchenavia tetraphylla (Aubl.) R.A.Howard Arb UFRN 7800,Loiola, M.I.B. X 1
Combretum fruticosum (Loefl.) Stuntz Trp UFRN 10464,Oliveira, R.C. X 1
Conocarpus erectus L. Arv UFRN 24010,Dantas, A. X X 2
Terminalia argentea Mart. Arv UFRN 17299,Jardim, J.G. X 1
Commelinaceae (Monocotiledônea)
Commelina erecta L. Ev UFRN 21983,Sousa, V.F. X 2
Dichorisandra hexandra (Aubl.) C.B.Clarke Ev UFRN 17307,Jardim, J.G. X 2
Convolvulaceae (Superasterídeas)
Daustinia montana (Moric.) Buril & A.R. Simões Trp UFRN 24036,Dantas, A. X 5
Ipomoea asarifolia (Desr.) Roem. & Schult. Ev UFRN 21988,Sousa, V.F. X 2
Ipomoea bahiensis Willd. ex Roem. & Schult. Trp UFRN 12092,Costa-Lima, J.L. X 1
Ipomoea brasiliana (Choisy) Meisn. Trp UFRN 24140,Dantas, A. X 4
Ipomoea carnea Jacq. Trp UFRN 241,Dantas, A. X 1
Ipomoea imperati (Vahl) Griseb. Ev UFRN 240,Dantas, A. X 1
Ipomoea pes-caprae (L.) R.Br. Trp UFRN 8166,Loiola, M.I.B. X 2
Ipomoea rosea Choisy Ev UFRN 22130,Garcia, G.S. X 2
Jacquemontia pentanthos (Jacq.) G.Don Trp UFRN 12102,Costa-Lima, J.L. X 1
Jacquemontia tamnifolia (L.) Griseb. Trp JBRJ 624941,E.O. Moura X 1
Operculina hamiltonii (G.Don) D.F.Austin &
Staples Trp UFRN 12093,Costa-Lima, J.L. X
1
Cucurbitaceae (Superrosídeas)
Cayaponia tayuya (Vell.) Cogn. Trp UFRN 14166,Gomes-Costa,
G.A. X 1
Luffa cylindrica (L.) M.Roem. Trp UFRN 14168,Gomes-Costa,
G.A. X X 2
Momordica charantia L. Trp UFRN 1828,Queiroz, R.T. X 1
Cyperaceae (Monocotiledônea)
Bulbostylis capillaris (L.) C.B.Clarke Ev UFRN 21251,Sousa, V.F. X 1
Bulbostylis conifera (Kunth) C.B.Clarke Ev UFRN 21260,Sousa, V.F. X 1
Bulbostylis junciformis (Kunth) C.B.Clarke Ev UFRN 9985,Ribeiro, A.R.O. X X 2
Bulbostylis scabra (J.Presl & C.Presl) C.B.Clarke Ev UFRN 21949,Sousa, V.F. X 3
Cyperus aggregatus (Willd.) Endl. Ev UFRN 2210,Loiola, M.I.B. X 1
Cyperus amabilis Vahl. Ev UFRN 4418,Oliveira, R.C. X 1
**Cyperus articulatus L. Ev UFRN 24118,Dantas, A. X 1
Cyperus crassipes Vahl. Ev UFRN 24035,Dantas, A. X 3
Cyperus haspan L. Ev UFRN 21974,Sousa, V.F. X 2
Cyperus ligularis L. Ev UFRN 22011,Sousa, V.F. X 4
Cyperus meyenianus Kunth Ev UFRN 21981,Sousa, V.F. X X 4
Cyperus obtusatus (J.Presl &. Presl) Mattf. & Kük. Ev UFRN 22002,Sousa, V.F. X 2
Cyperus pedunculatus (R.Br.) J.Kern Ev UFRN 23926,Dantas, A. X X 3
Cyperus rotundus L. Ev UFRN 22000,Sousa, V.F. X X 1
Cyperus surinamensis Rottb Ev UFRN 23950,Dantas, A. X 1
63
Eleocharis atropurpurea (Retz) J. Presl Ev UFRN 22382,Sousa, V.F. X 4
Eleocharis filiculmis Kunth Ev UFRN 19484,Leroy, J.A.S. X 1
Eleocharis geniculata (L) Rocim & Schult. Ev UFRN 21932,Sousa, V.F. X X 8
Eleocharis interstincta (Vahl) Roem. & Schult. Ev UFRN 22012,Sousa, V.F. X 6
Eleocharis minima Kunth Ev UFRN 22020,Sousa, V.F. X 6
Eleocharis plicarhachis (Griseb.) Svenson Ev UFRN 18111,Moura, E.O. X 1
Fimbristylis cymosa R.Br Ev UFRN 22014,Sousa, V.F. X X 5
Fimbristylis dichotoma (L.) Vahl. Ev ASE 10192,Oliveira, RC X 1
Fuirena umbellata Rottb. Ev UFRN 24037,Dantas, A. X X 6
Kyllinga metzii (Hochst. ex Steud.) Mattf. & Kük. Ev UFRN 12275,Oliveira, RC X 1
Lagenocarpus rigidus Nees Ev UFRN 21273,Sousa, V.F. X 1
Rhynchospora aberrans C.B.Clarke Ev UFRN 22005,Sousa, V.F. X 2
Rhynchospora cephalotes (L.) Vahl Ev UFRN 267,Dantas, A. X 1
Rhynchospora holoschoenoides (Rich.) Herter Ev UFRN 21919,Sousa, V.F. X 2
Rhynchospora tenerrima Nees ex Spreng Ev UFRN 21856,Sousa, V.F. X 1
Scleria secans (L.) Urb. Ev UFRN 21306,Sousa, V.F. X 1
Dilleniaceae (Superasterídeas)
Tetracera breyniana Schltdl. Trp UFRN 21980,Sousa, V.F. X X 5
Dioscoreaceae (Monocotiledônea)
Dioscorea marginata Griseb. Trp UFRN 12094,Costa-Lima, J.L. X 1
Dioscorea campestris Griseb. Trp UFRN 14587,Jardim, J.G. X 1
Eriocaulaceae (Monocotiledônea)
Eriocaulon cinereum R.Br. Ev UFRN 19365,Leroy, J.A.S. X 1
Tonina fluviatilis Aubl. Ev UFRN 21959,Sousa, V.F. X 1
Erythroxylaceae (Superrosídeas)
Erythroxylum passerinum Mart. Arv HUFS 242089,Roque, A.A. X X 5
Erythroxylum rimosum O.E.Schulz Arb UFRN 22992,Garcia, G.S. X X 3
Euphorbiaceae (Superrosídeas)
Cnidoscolus urens (L.) Arthur Ev UFRN 21999,Sousa, V.F. X 1
Croton glandulosus L. Ev UFRN 1772,Loiola, M.I.B. X 1
Croton heliotropiifolius Kunth Arb UFRN 1876,Queiroz, R.T. X 1
Croton pedicellatus Kunth Arb HUEFS 150374,Oliveira,
R.C.de X
1
Croton sellowii Baill. Arb UFRN 9869,Silva, M.L. X 1
Dalechampia convolvuloides Lam. Trp UFRN 21836,Sousa, V.F. X 1
Euphorbia hyssopifolia L. Ev UFRN 21944,Sousa, V.F. X 1
Microstachys corniculata (Vahl) Griseb. Arb UFRN 21994,Sousa, V.F. X 3
Tragia volubilis L. Trp UFRN 17294,Jardim, J.G. X 1
Fabaceae (Superrosídeas)
Abarema cochliacarpos (Gomes) Barneby & J.W.
Grimes Arv UFRN 14588,Jardim, J.G. X 1
Abarema filamentosa (Benth.) Pittier. Arv HUEFS 150369,Oliveira, RC X 1
Aeschynomene histrix Poir. Ev UFRN 14527,São-Mateus,
W.M.B. X
1
Andira fraxinifolia Benth. Arv UFRN 14711,Versieux, L.M. X 1
Andira humilis Mart. ex Benth. Arv UFRN 4318,Oliveira, R.C. X 1
Andira nitida Mart. ex Benth. Arv UFRN 14982,São-Mateus,
W.M.B. X 1
64
Bowdichia virgilioides Kunth Arv UFRN 12688,São-Mateus,
W.M.B. X
X 2
Calliandra parvifolia (Hook. & Arn.) Speg. Arv UFRN 1810,Loiola, M.I.B. X 1
Canavalia brasiliensis Mart. ex Benth. Trp UFRN 12103,Costa-Lima, J.L. X 1
Canavalia rosea (Sw.) DC. Trp UFRN 14234,Ribeiro, A.H. X 1
Centrosema brasilianum (L.) Benth. Trp UFRN 21978,Sousa, V.F. X X X 6
Centrosema rotundifolium Mart. ex Benth Ev HUEFS 28161,Coradin, L. X 1
Chamaecrista diphylla (L.) Greene Ev UFRN 4667,Oliveira, R.C. X 1
Chamaecrista eitenorum (H.S.Irwin & Barneby)
H.S.Irwin & Barneby Arv UFRN 19790,Macêdo, B.R.M. X 2
Chamaecrista flexuosa (L.) Greene Arb UFRN 21967,Sousa, V.F. X X 6
Chamaecrista hispidula (Vahl) H.S.Irwin &
Barneby Ev UFRN 22643,Santos, E.S. X X 2
Chamaecrista ramosa (Vogel) H.S.Irwin &
Barneby Arb UFRN 21990,Sousa, V.F. X X 7
Chamaecrista supplex (Mart. ex Benth.) Britton &
Rose ex Britton & Killip Ev UFRN 1771,Loiola, M.I.B. X 1
Chloroleucon acacioides (Ducke) Barneby &
J.W.Grimes Arv HUEFS 242062,Roque, A.A. X 1
Chloroleucon foliolosum (Benth.) G.P.Lewis Arv UFRN 1910,Loiola, M.I.B. X 1
Clitoria laurifolia Poir. Arb UFRN 21930,Sousa, V.F. X 2
Copaifera cearensis Huber ex Ducke Arv UFRN 17252,Jardim, J.G. X 1
Crotalaria pallida Aiton Arb UFRN 21921,Sousa, V.F. X 1
Desmanthus virgatus (L.) Willd. Arb UFRN 460,Dantas, A. X 1
Desmodium incanum (Sw.) DC. Arb UFRN 12101,Costa-Lima, J.L. X 1
Galactia texana (Scheele) A.Gray Trp UFRN 12090,Costa-Lima, J.L. X 1
Hymenaea rubriflora Ducke Arv UFRN 17247,Jardim, J.G. X 2
Indigofera hirsuta L. Arb UFRN 21951,Sousa, V.F. X 1
Indigofera microcarpa Desv. Ev UFRN 21977,Sousa, V.F. X 2
Inga edulis Mart. Arv UFRN 18103,Moura, E.O. X 1
Libidibia ferrea (Mart. ex Tul.) L.P.Queiroz Arv UFRN 19788,Macêdo, B.R.M. X 2
Machaerium hirtum (Vell.) Stellfeld Arv UFRN 14981,São-Mateus,
W.M.B. X 1
Macroptilium atropurpureum (Sessé & Moc. ex
DC.) Urb. Ev
UFRN 14520,São-Mateus,
W.M.B. X
1
Mimosa misera Benth. Ev UFRN 23944,Dantas, A. X X 3
Mimosa pigra L. Arb UFRN 24136,Dantas, A. X 1
Mimosa sensitiva L. Arb UFRN 486,Dantas, A. X 1
Mimosa somnians Humb. & Bonpl. ex Willd. Arb UFRN 21962,Sousa, V.F. X X 3
Parkia platycephala Benth Arv UFRN 18776,Versieux, L.M. X 1
Pityrocarpa moniliformis (Benth.) Luckow &
R.W.Jobson Arv UFRN 18774,Versieux, L.M. X X 3
Rhynchosia phaseoloides (Sw.) DC. Trp JBRJ 354067,K.Y. Arns X 1
Senegalia bonariensis (Gillies ex Hook. & Arn.)
Seigler & Ebinger Arb UFRN 24012,Dantas, A. X 1
Senegalia tenuifolia (L.) Britton & Rose Arb UFRN 24081,Dantas, A. X 1
Stylosanthes angustifolia Vogel Arb UFRN 21834,Sousa, V.F. X 1
Stylosanthes gracilis Kunth Arb UFRN 21841,Sousa, V.F. X 1
Stylosanthes macrocephala M.B.Ferreira & Sousa
Costa Ev UFRN 1906,Loiola, M.I.B. X
1
Stylosanthes viscosa (L.) Sw. Arb UFRN 21992,Sousa, V.F. X 5
Swartzia pickelii Killip ex Ducke Arv UFRN 14983,São-Mateus,
W.M.B X 2
65
Tephrosia egregia Sandwith Arb UFRN 21926,Sousa, V.F. X 1
Tephrosia microcarpa O. Téllez Ev UFRN 22365,Sousa, V.F. X 1
Zollernia ilicifolia (Brongn.) Vogel Arv UFRN 163,Dantas, A. X 1
Zollernia paraensis Huber Arv UFRN 23936,Dantas, A. X 1
Zornia latifolia Sm. Ev UFRN 21941,Sousa, V.F. X 1
Gentianaceae (Superasterídeas)
Schultesia guianensis (Aubl.) Malme Ev UFRN 22697,Garcia, G.S. X 5
Goupiaceae (Superrosídeas)
Goupia glabra Aubl. Arv UFRN 18770,Versieux, L.M. X 1
Hydrocharitaceae (Monocotiledônea)
Limnobium laevigatum (Humb. & Bonpl. ex
Willd.) Heine Ev UFRN 19442,Leroy, J.A.S. X
1
Hydroleaceae (Superasterídeas)
Hydrolea spinosa L. Ev UFRN 24004,Dantas, A. X 1
Hypericaceae (Superrosídeas)
Vismia guianensis (Aubl.) Choisy Arb UFRN 24014,Dantas, A. X 2
Krameriaceae (Superrosídeas)
Krameria tomentosa A.St.-Hil. Arb UFRN 22008,Sousa, V.F. X 4
Lamiaceae (Superasterídeas)
Eplingiella fruticosa (Salzm. ex Benth.) Harley &
J.F.B. Pastore Arb UFRN 21257,Sousa, V.F. X
3
Hyptis brevipes Poit. Ev UFRN 22021,Sousa, V.F. X 1
Marsypianthes chamaedrys (Vahl) Kuntze Ev UFRN 21956,Sousa, V.F. X 3
Lauraceae (Magnoliídea)
Cassytha filiformis L. Trp UFRN 21266,Sousa, V.F. X X 2
Lecythidaceae (Superasterídeas)
Lecythis marcgraaviana Miers Arv UFRN 14591,Jardim, J.G. X 1
Lentibulariaceae (Superasterídeas)
Genlisea filiformis A.St.-Hil. Ev UFRN 22114,Garcia, G.S. X 1
Utricularia benjaminiana Oliv. Ev UFRN 22112,Garcia, G.S. X 1
Utricularia cornuta Michx. Ev UFRN 22696,Garcia, G.S. X 6
Utricularia erectiflora A.St.-Hil. & Girard Ev UFRN 22689,Garcia, G.S. X 1
Utricularia foliosa L. Ev UFRN 12399,Jardim, J.G. X 1
Utricularia gibba L. Ev UFRN 21912,Sousa, V.F. X 1
Utricularia juncea Vahl Ev UFRN 21914,Sousa, V.F. X 2
Utricularia resupinata B.D.Greene ex Bigelow Ev UFRN 22111,Garcia, G.S. X 7
Utricularia subulata L. Ev UFRN 22690,Garcia, G.S. 271 X 9
Linderniaceae (Superasterídeas)
Torenia thouarsii (Cham. & Schltdl.) Kuntze Ev UFRN 21965,Sousa, V.F. X 2
Loganiaceae (Superasterídeas)
Strychnos parviflora A.DC. Arb UFRN 22377,Sousa, V.F. 460 X 7
Loranthaceae (Magnoliídea)
Psittacanthus dichroos (Mart.) Mart. Ev UFRN 22370,Sousa, V.F. 453 X 3
Lythraceae (Superrosídeas)
Cuphea campestris Koehne Arb UFRN 4649,Sousa, V.F. 96 X 1
Cuphea flava Spreng. Arb UFRN 21987,Sousa, V.F. 409 X 4
66
Cuphea micrantha Kunth Arb HUEFS 164959,Costa-Lima,
J.L. 169 X
1
Malpighiaceae (Superrosídeas)
Byrsonima clausseniana A.Juss. Arv UFRN 21252,Sousa, V.F. X 1
Byrsonima gardneriana A.Juss. Arb UFRN 21248,Sousa, V.F. X X X 11
Byrsonima laxiflora Griseb. Arv UFRN 16270,Soares Neto, R.L. X 1
Byrsonima verbascifolia (L.) DC. Arb ASE 31134,Oliveira, RC X 1
Stigmaphyllon paralias A.Juss. Ev UFRN 13667,São-Mateus,
W.M.B. X X 3
Stigmaphyllon puberulum Griseb. Trp UFRN 12680,São-Mateus,
W.M.B. X
1
Stigmaphyllon rotundifolium A.Juss. Trp UFRN 12678,São-Mateus,
W.M.B. X X
X 4
Malvaceae (Superrosídeas)
Guazuma ulmifolia Lam. Arv UFRN 12105,Costa-Lima, J.L. X 1
Helicteres heptandra L.B.Sm. Arb UFRN 24354,Dantas, A. X X 3
Malachra fasciata Jacq. Ev UFRN 24069,Dantas, A. X 2
Pavonia cancellata (L.) Cav. Ev UFRN 22364,Sousa, V.F. X 1
Sida brittoni León Arb UFRN 21886,Sousa, V.F. X 1
Sida ciliaris L. Ev UFRN 433,Dantas, A. X 1
Sida cordifolia L. Arb UFRN 24011,Dantas, A. X 3
Sida glomerata Cav. Ev UFRN 439,Dantas, A. X 1
Sida linifolia Cav. Arb UFRN 21922,Sousa, V.F. X 1
Sidastrum paniculatum (L.) Fryxell Arb UFRN 24067,Dantas, A. X 2
Urena lobata L. Arb UFRN 23922,Dantas, A. X 2
Waltheria communis Willd. ex Schult. Ev UFRN 24100,Caridade, T.N.S. X 1
Waltheria indica L. Arv UFRN 24099,Caridade, T.N.S. X X 3
Waltheria viscosissima A.St.-Hil. Arb ASE 31270,Oliveira, O.F X 1
Wissadula periplocifolia (L.) C.Presl. ex Thwaites Arb UFRN 23958,Dantas, A. X 2
Marantaceae (Monocotiledônea)
Goeppertia effusa Saka & Lombardi Ev UFRN 12099,Costa-Lima, J.L. X 1
Mayacaceae (Monocotiledônea)
Mayaca fluviatilis Aubl Ev UFRN 19482,Leroy, J.A.S. X 2
Melastomataceae (Superrosídeas)
Clidemia biserrata DC. Arb UFRN 446,Dantas, A. X 1
Clidemia hirta (L.) D.Don Arb UFRN 24045,Dantas, A. X 1
Comolia ovalifolia (DC.) Triana Arb UFRN 22686,Garcia, G.S. X 6
Henriettea succosa (Aubl.) DC. Arv UFRN 15500,Cestaro, L.A. X 2
Miconia albicans (Sw.) Triana Arb UFRN 18771,Versieux, L.M. X X 3
Nepsera aquatica (Aubl.) Naudin Ev UFRN 18929,Boeira, T.P. X 1
Noterophila bivalvis (Aubl.) Cogn. Ev UFRN 22692,Garcia, G.S. X 4
Molluginaceae (Superasterídeas)
Mollugo verticillata L. Ev UFRN 21953,Sousa, V.F. X X 3
Myrsinaceae (Superasterídeas)
Myrsine guianensis (Aubl.) Kuntze Arb UFRN 22375,Sousa, V.F. X 1
Myrtaceae (Superrosídeas)
Campomanesia aromatica (Aubl.) Griseb. Arv UFRN 17251,Jardim, J.G. X X 3
Eugenia astringens Cambess. Arv UFRN 24074,Dantas, A. X 1
67
Eugenia azeda Sobral Arb UFRN 7661,Oliveira, A.C.P. X 1
Eugenia hirta O.Berg Arb UFRN 17250,Jardim, J.G. X 1
Eugenia ligustrina (Sw.) Willd. Arv UFRN 22994,Garcia, G.S. X 3
Eugenia luschnathiana (O.Berg) Klotzsch ex
B.D.Jacks. Arv UFRN 7276,Roque, A.A. X X 2
#Eugenia pipensis A.R.Lourenço & B.S.Amorim Arb UFRN 17261,Jardim, J.G. X 2
Myrcia bergiana O.Berg Arv UFRN 21263,Sousa, V.F. X X 7
Myrcia guianensis (Aubl.) DC. Arb UFRN 21991,Versieux, L.M. X 2
Myrcia multiflora (Lam.) DC. Arb JBRJ 206930,S. Tavares X 1
Myrciaria floribunda (H.West ex Willd.) O.Berg Arb UFRN 21899,Sousa, V.F. X 1
Psidium oligospermum Mart. ex DC. Arv UFRN 12683,São-Mateus,
W.M.B. X
X 2
Nyctaginaceae (Superasterídeas)
Guapira pernambucensis (Casar.) Lundell Arb UFRN 22374,Sousa, V.F. X 3
Pisonia cordifolia Mart. ex J.A.Schmidt Arb UFRN 511,Dantas, A. X 2
Ochnaceae (Superrosídeas)
Ouratea cearensis (Tiegh.) Sastre Arb UFRN 14726,Versieux, L.M. X X 3
Sauvagesia erecta L. Ev UFRN 21877,Sousa, V.F. X 1
Oleaceae (Superasterídeas)
Jasminum azoricum L. Trp UFRN 517,Dantas, A. X 1
Onagraceae (Superrosídeas)
Ludwigia octovalvis (Jacq.) P.H.Raven Arb UFRN 21966,Sousa, V.F. X X 6
Orchidaceae (Monocotiledônea)
Campylocentrum crassirhizum Hoehne Ev UFRN 14595,Jardim, J.G. X 1
Catasetum macrocarpum Rich. ex Kunth Ev UFRN 14576,Jardim, J.G. X 1
Cyrtopodium flavum Link & Otto ex Rchb.f. Ev JBRJ 670031,Garcia, G.S. X 1
Epidendrum cinnabarinum Salzm. Ev UFRN 14719,Versieux, L.M. X 1
Habenaria pratensis (Salzm. ex Lindl.) Rchb.f Ev UFRN 20739,Garcia, G.S. X 1
Polystachya concreta (Jacq.) Garay & Sweet Ev UFRN 22995,Garcia, G.S. X 2
Prescottia leptostachya Lindl. Ev UFRN 20825,Garcia, G.S. X 1
Sarcoglottis acaulis (Hook.) Klotzsch Ev UFRN 14570,Jardim, J.G. X 1
Orobanchaceae (Superasterídeas)
Agalinis communis (Cham. & Schltdl.) D'Arcy Ev JBRJ 670032,G.S. Garcia X 1
Agalinis hispidula (Mart.) D'Arcy Ev UFRN 21898,Sousa, V.F. X 2
Buchnera palustris (Aubl.) Spreng. Ev UFRN 21241,Sousa, V.F. X 1
Oxalidaceae (Superrosídeas)
Oxalis divaricata Mart. ex Zucc. Ev UFRN 12677,São-Mateus,
W.M.B. X
1
Passifloraceae (Superrosídeas)
Passiflora cincinnata Mast. Ev UFRN 17237,Jardim, J.G. X 1
Passiflora foetida (Lem.) Vanderplank Trp UFRN 21993,Dantas, A. X 2
Passiflora silvestris Vell. Trp UFRN 21960,Sousa, V.F. X X 2
Phytolaccaceae (Superasterídeas)
Microtea scabrida Moq. Ev UFRN 7797,Loiola, M.I.B. X 1
Plantaginaceae (Superasterídeas)
Bacopa monnieri (L.) Pennell Ev UFRN 19516,Leroy, J.A.S. X 1
Scoparia dulcis L. Arb UFRN 21927,Sousa, V.F. X 1
68
Poaceae (Monocotiledônea)
Andropogon bicornis L. Ev UFRN 21271,Sousa, V.F. X 1
Andropogon selloanus (Hack.) Hack. Ev UFRN 10013,Oliveira, R.C. X 1
Anthephora hermaphrodita (L.) Kuntze Ev UFRN 4648,Oliveira, R.C. X 1
Aristida adscensionis L. Ev UFRN 4367,Oliveira, R.C. X 1
Aristida longifolia Trin. Ev UFRN 10074,Silva, M.L. X 1
Aristida setifolia Kunth Ev UFRN 22009,Sousa, V.F. X 2
Axonopus capillaris (Lam.) Chase Ev UFRN 22013,Sousa, V.F. X 4
Axonopus complanatus (Nees) Dedecca Ev UFRN 21859,Sousa, V.F. X 1
Cenchrus echinatus L. Ev UFRN 21918,Sousa, V.F. X 1
Chaetium festucoides Nees Ev UFRN 10052,Oliveira, O.F. X 1
Digitaria bicornis (Lam.) Roem. & Schult. Ev UFRN 10041,Oliveira, R.C. X 1
Digitaria horizontalis Willd. Ev UFRN 10062,Oliveira, R.C. X X X 3
Digitaria insularis (L.) Fedde Ev UFRN 24130,Dantas, A. X X 3
Eragrostis maypurensis (Kunth) Steud. Ev UFRN 10034,Oliveira, R.C. X X 2
Gouinia virgata (J. Presl) Scribn. Ev UFRN 21908,Sousa, V.F. X 4
Gymnopogon foliosus (Willd.) Nees Ev UFRN 22372,Sousa, V.F. X 2
Hymenachne amplexicaulis (Rudge) Nees Ev UFRN 21946,Sousa, V.F. X 1
Lasiacis ligulata Hitchc. & Chase Ev UFRN 12095,Costa-Lima, J.L. X 2
Melinis repens (Willd.) Zizka Ev UFRN 22007,Sousa, V.F. X 3
Panicum dichotomiflorum Michx. Ev UFRN 10001,Oliveira, R.C. X 1
Panicum trichoides Sw. Ev UFRN 10037,Oliveira, R.C. X 1
Pappophorum mucronulatum Nees Ev UFRN 10051,Oliveira, R.C. X X 3
Paspalidium geminatum (Forssk.) Stapf Ev UFRN 22004,Sousa, V.F. X X 2
Paspalum arenarium Schrad. Ev UFRN 10005,Oliveira, R.C. X 1
Paspalum maritimum Trin. Ev UFRN 21996,Sousa, V.F. X 7
Paspalum vaginatum Sw. Ev UFRN 4321,Oliveira, R.C. X 1
Raddia brasiliensis Bertol. Ev UFRN 17292,Jardim, J.G. X 1
Raddia soderstromii R.P.Oliveira, L.G.Clark &
Judz. Ev UFRN 14633,Jardim, J.G. X 1
Schizachyrium condensatum (Kunth) Nees Ev UFRN 24075,Dantas, A. X X 3
Setaria tenax (Rich.) Desv. Ev UFRN 17296,Jardim, J.G. X X X 7
Sporobolus virginicus (L.) Kunth Ev UFRN 551,Dantas, A. X 1
Steinchisma laxum (Sw.) Zuloaga Ev UFRN 4324,Oliveira, R.C. X 1
Streptostachys asperifolia Desv. Ev UFRN 21910,Sousa, V.F. X 2
Trachypogon spicatus (L.f.) Kuntze Ev UFRN 21895,Sousa, V.F. X 2
Trichanthecium parvifolium (Lam.) Zuloaga &
Morrone Ev UFRN 21272,Sousa, V.F. X
2
Polygalaceae (Superrosídeas)
Asemeia martiana (A.W.Benn.) J.F.B.Pastore &
J.R.Abbott. Ev
HUEFS 164958,Costa-Lima,
J.L. X
1
Asemeia violacea (Aubl.) J.F.B.Pastore &
J.R.Abbott Ev UFRN 21955,Sousa, V.F. X
1
Coccoloba alnifolia Casar. Trp UFRN 22006,Sousa, V.F. X 4
Coccoloba ramosissima Wedd. Arb UFRN 21262,Sousa, V.F. X 1
Polygala appendiculata Vell. Ev UFRN 4650,Oliveira, A.C.P. X 1
Polygala glochidata Kunth Ev UFRN 22687,Garcia, G.S. X 2
Polygala trichosperma Jacq. Ev UFRN 21954,Sousa, V.F. X X 3
69
Polygonum hispidum Kunth Ev UFRN 18124,Moura, E.O. X 1
Pontederiaceae (Monocotiledônea)
Eichhornia crassipes (Mart.) Solms Ev UFRN 19445,Leroy, J.A.S. X 1
Portulacaceae (Superasterídeas)
Talinum fruticosum (L.) Juss. Ev UFRN 14606,Jardim, J.G. X 1
Rhamnaceae (Superrosídeas)
Ziziphus joazeiro Mart. Arv UFRN 17271,Jardim, J.G. X 2
Rubiaceae (Superasterídeas)
Alseis pickelii Pilg. & Schmale Arv UFRN 12672,São-Mateus,
W.M.B. X
2
Borreria scabiosoides Cham. & Schltdl. Ev UFRN 18117,Moura, E.O. X 1
Borreria verticillata (L.) G.Mey. Ev UFRN 21975,Sousa, V.F. X 3
Chiococca alba (L.) Hitchc. Arb UFRN 13665,São-Mateus,
W.M.B. X 1
Chomelia obtusa Cham. & Schltdl. Arb UFRN 12098,Costa-Lima, J.L. X 1
Cordiera myrciifolia (K.Schum.) C.H.Perss. &
Delprete Arb
UFRN 12679,São-Mateus,
W.M.B. X
1
Eumachia depauperata (Müll. Arg.) M.R. Barbosa
& M.S.Pereira Arb JBRJ 767347,Roque, A.A. X
1
Genipa americana L. Arv UFRN 12251,Medeiros,
W.R.D.B. X X
2
Guettarda platypoda DC. Arv UFRN 17240,Jardim, J.G. X 2
Hexasepalum apiculatum (Willd.) Delprete & J.H.
Kirkbr. Ev UFRN 21997,Sousa, V.F. X X 3
Mitracarpus eichleri K.Schum. Ev UFRN 23997,Dantas, A. X X 4
Mitracarpus polygonifolius (A. St.-Hil.) R.M. Salas
& E.B. Ev UFRN 22366,Sousa, V.F. X X 3
Mitracarpus strigosus (Thunb.) P.L.R. Moraes, De
Smedt & Hjertson Ev UFRN 18942,Moura, E.O. X X 2
Oldenlandia corymbosa L. Ev UFRN 18927,Boeira, T.P. X 1
Psychotria bahiensis DC. Arb UFRN 17264,Jardim, J.G. X 2
Richardia grandiflora (Cham. & Schltdl.) Steud. Ev UFRN 21961,Sousa, V.F. X X 1
Salzmannia nitida DC. Arb UFRN 14585,Jardim, J.G. X 3
Staelia virgata (Link ex Roem. & Schult.)
K.Schum. Arb UFRN 21275,Sousa, V.F. X
2
Tocoyena sellowiana (Cham. & Schltdl.) K.Schum. Arv UFRN 17255,Jardim, J.G. X 1
Rutaceae (Superrosídeas)
Conchocarpus heterophyllus (A. St.-Hil.) Kallunki
& Pirani Arb UFRN 17295,Jardim, J.G. X 1
Salicaceae (Superrosídeas)
Xylosma glaberrima Sleumer Arv UFRN 17274,Jardim, J.G. X 2
Sapindaceae (Superrosídeas)
Cupania impressinervia Acev.-Rodr. Arv UFRN 24055,Dantas, A. X 1
Serjania salzmanniana Schltdl. Trp UFRN 24056,Dantas, A. X X 4
Sapotaceae (Superasterídeas)
Manilkara salzmannii (A.DC.) H.J.Lam Arv UFRN 18775,Jardim, J.G. X X 2
Pouteria grandiflora (A.DC.) Baehni Arv UFRN 24090,Dantas, A. X 3
Pradosia restingae Terra-Araujo Arv UFRN 18625,Jardim, J.G. X 2
Schoepfiaceae (Superasterídeas)
Schoepfia brasiliensis A.DC. Arb UFRN 515,Dantas, A. X 1
Simaroubaceae (Superrosídeas)
70
Homalolepis bahiensis (Moric.) Devecchi & Pirani Arv UFRN 13669,São-
Mateus,W.M.B. X 1
Smilacaceae (Monocotiledônea)
Smilax fluminensis Steud. Trp UFRN 14593,Jardim, J.G. X X 3
Solanaceae (Superasterídeas)
Cestrum tenuifolium Francey Arb UFRN 14602,Jardim, J.G. X 1
Solanum asperum Rich. Arb UFRN 23951,Dantas, A. X 3
Solanum paludosum Moric. Arb UFRN 24317,Rocha, EA X X 2
Trigoniaceae (Superrosídeas)
Trigonia nivea Cambess. Trp UFRN 23923,Dantas, A. X X 4
Turneraceae (Superrosídeas)
Piriqueta guianensis N.E.Br. Arb UFRN 21876,Sousa, V.F. X 2
Piriqueta racemosa (Jacq.) Sweet Ev UFRN 24026,Dantas, A. X 3
Turnera melochioides Cambess. Arb UFRN 14572,Jardim, J.G. X X 2
Turnera scabra Millsp. Arb UFRN 654,Dantas, A. X 2
Turnera subulata Sm. Ev UFRN 21970,Sousa, V.F. X 3
Verbenaceae (Superasterídeas)
Lippia alba (Mill.) N.E.Br. ex P. Wilson Ev UFRN 24089,Dantas, A. X 2
Stachytarpheta angustifolia (Mill.) Vahl Ev UFRN 24097,Dantas, A. X X 2
Leonotis nepetifolia (L.) R.Br. Ev UFRN 379,Dantas, A. X 1
Violaceae (Superrosídeas)
Pombalia calceolaria (L.) Paula-Souza Ev UFRN 21945,Sousa, V.F. X 2
Vitaceae (Superasterídeas)
Cissus verticilata (L) Nicolson de C.J. Jarvis Trp UFRN 12400,Jardim, J.G. X 1
Clematicissus simsiana (Schult. & Schult.f.)
Lombardi Trp UFRN 24143,Dantas, A. X X 4
Xyridaceae (Monocotiledônea)
Xyris jupicai Rich Ev UFRN 21923,Sousa, V.F. X 3
1
Discussão 2
O checklist para as angiospermas da ABG apresenta números diferentes para riquezas de espécies se 3
comparado com trabalhos parciais já realizados na área. Leroy (2015) registrou 30 famílias, 41 gêneros e 67 4
espécies em uma listagem de macrófitas para ABG, enquanto Sousa (2016), em seu levantamento florístico para o 5
município de Nísia Floresta, registrou 169 espécies, 131 gêneros e 58 famílias. Neste trabalho os números foram 6
387 espécies distribuídas por 269 gêneros e 86 famílias (tabela 1). A diferença dos números em relação aos 7
trabalhos citados pode ser explicada por dois fatores, o aumento de coletas nos últimos dois anos e a adição de 8
toda a área da ABG e de seus registros à listagem final, e por se listar aqui todas as formas de vida, diferente de 9
Leroy (2015) que se restringiu às macrófitas aquáticas. 10
Outro ponto importante a ressaltar é a abundância de famílias registradas nesse trabalho. Sendo as três 11
mais ricas em espécies Fabaceae, Poaceae e Cyperaceae. Leroy (2015) e Sousa (2016) listaram Cyperaceae, 12
Poaceae e Fabaceae como as mais ricas. É perceptível que apenas a posição da Poaceae como a segunda mais rica 13
não mudou nos trabalhos citados e neste aqui, porém a Fabaceae que antes era a terceira, está em primeira como a 14
mais rica em espécie para toda a ABG. 15
71
Fabaceae foi a família de maior riqueza de espécies (52 spp). Devido a ABG, ter não só os remanescentes 1
florestais fragmentados da Mata Atlântica, mas também fragmentos de restinga é explicável a quantidade maior 2
de espécies para essa família. Ela tem sido destaque em trabalhos de levantamento florísticos em restingas, como 3
uma das mais numerosas famílias, principalmente na região Nordeste, sendo uma família com várias adaptações 4
aos solos pobres, bem como para economizar água (Cabral-Freire & Monteiro 1993, Britto et al. 1993, Freire 1990, 5
Almeida Jr. & Zickel 2009 e Santos-Filho et al. 2011). 6
Poaceae foi a segunda mais rica em número de espécies (35 spp.) o que corrobora outros estudos em 7
regiões costeiras (Giulietti et al. 2006, Brito et al. 2006 e Freitas et al. 2010). Para Costa-e-Silva e Marciel (2007), 8
essa diversidade pode ser encontrada em muitos ecossistemas e Kellogg (2001) destaca a importância de suas 9
adaptações morfológicas e ecofisiológicas para conquista em diversos ambientes. 10
A terceira família com maior número de espécies é Cyperaceae (31 spp). Essa família é considerada 11
cosmopolita, devido a sua diversidade de gêneros e espécies que ocorrem em todos os continentes, e 12
principalmente nos trópicos (Goetghebeur, 1998), com destaque em levantamentos florísticos de macrófitas e de 13
restingas (Matias & Nunes 2001, Santos-Filho et al. 2011 e Leroy 2015). Sua expressividade tem como referência 14
sua capacidade adaptativa de colonização de áreas abertas e com alta incidência de luz (Cabral-Freire & Monteiro 15
1993; Bove et al. 2006 e Magnago et al. 2011), além de diferentes ambientes úmidos, como marges de lagoas e 16
rios muito presentes dentro da ABG. 17
Quando analisado as 10 famílias mais numerosas em espécies para ABG (figura 3) é possível encontrar 18
outras famílias marcantes da Mata Atlântica, como Myrtaceae (Peixoto e Gentry, 1990), indicada entre as mais 19
numerosas em espécies nesse domínio. Outra família de destaque é Euphorbiaceae, confirmando as observações 20
de Giulietti et al. (2006) que a posicionam entre as três mais bem amostradas na região Nordeste. 21
Dentre as espécies mais registradas, Byrsonima gardneriana ficou em primeiro lugar, e está entre as que 22
apresentaram maior número de registros nos municípios. É importante destacar que essa espécie é uma 23
Malpighiaceae e que, apesar de não estar entre as 10 famílias mais abundantes nessa listagem, a família possui 24
duas das espécies mais frequentes nos municípios da ABG baseado neste trabalho. Trata-se de um arbusto muito 25
frequente na vegetação de restinga arbustiva. 26
Os municípios com maior número de espécies e consequentemente melhor amostrados foram Nísia 27
Floresta e Tibau do Sul. Esses dois municípios se destacam devido aos estudos já realizados em suas áreas, por 28
Leroy (2015) e Sousa (2016) em Nísia Floresta com levantamento florístico e Almeida & Zickel (2009) e MMA 29
(2012) em Tibau do Sul, ambos estudos envolvendo a flora da região. Outro fator que influencia esses números 30
expressivos de espécies são as áreas com pesquisas constantes pertencentes a esses dois municípios como a 31
Floresta Nacional de Nisia Floresta, o Parque Estadual Mata de Pipa e o Santuário Ecológico Pipa. 32
De acordo com a lista de espécies da flora brasileira ameaçadas de extinção (MMA, 2014 e Livro 33
Vermelho da Flora do Brasil, 2013), foi verificado que duas espécies na listagem do presente trabalho, Melocactus 34
violaceus Pfeiff. (Cactaceae) e Cyperus articulatus L. (Cypereaceae), estão descritas na categoria vulnerável, o 35
que indica que a possibilidade de extinção em seu ambiente é alta, a médio prazo (IUCN, 1994). Quanto a 36
endemismo na ABG, apenas uma espécie, Eugenia pipensis A.R. Lourenço & B.S. Amorim (Myrtaceae), é 37
endêmica, o que vai ao encontro do baixo endemismo reportado para o RN como um todo. Ressalta-se que o 38
72
conhecimento sobre a vegetação do Estado do RN, apesar do crescente números de trabalhos publicados com tema 1
nos últimos anos, ainda é limitado para subsidiar questões conservacionistas e mais espécies ameaçadas ou 2
endêmicas poderão ser encontradas nos limites da APA no futuro. 3
Apesar da riqueza de famílias, gêneros e espécies apresentado nesse trabalho, há um destaque para os 4
registros que não foram possíveis sua identificação. Tais espécimes identificados apenas ao nível de gênero 5
apontam para a necessidade de mais especialistas atualizarem as identificações em seus acervos, além do esforço 6
de intercâmbio de amostras, que já vem sendo praticado pela curadoria do herbário UFRN. 7
O resultado do checklist da ABG ratifica a necessidade de se conhecer a composição florística da região 8
e do Estado do RN, para elaboração de projetos que tenham como objetivo principal a conservação e preservação 9
dos ecossistemas que estão nos fragmentos dos remanescentes florestais espalhado por toda a ABG. De toda forma, 10
por ser tratar de um hotspot e área de numerosos corpos hídricos que abastecem o interior do RN, as prefeituras 11
dos municípios da ABG, bem como os órgãos ambientais do estado, poderiam considerar a criação de novas 12
Unidades de Conservação de uso mais restrito dentro da APA, buscando se as plantas/vegetação que protegem os 13
cursos d´água, bem como apoiar estudos florísticos, e se pensar em corredores que ampliem a conexão entre as 14
áreas remanescentes. 15
Agradecimento 16
Ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais pelo curso de Mestrado e também pela bolsa da 17
CAPES/CNPQ. Ao programa CAPES / Procad pela oportunidade de estágio no CENA e ESALq/USP. Aos profs. 18
Jesus Rodrigues Lemos, Maria Beatriz Rossi Caruzo, Alexandre Fadigas, Luiz Cestaro, membros da banca 19
qualificação e de mestrado pelas sugestões em versões anteriores do manuscrito. 20
Referências 21
ALMEIDA, J.R.E.B. & ZICKEL, C.S. 2009. Fisionomia psamófila-reptante: riqueza e composição de espécies na 22 Praia de Pipa, Rio Grande do Norte, Brasil. Pesquisas, Botânica 60: 289-299. 23
ALVES, M. Cyperaceae. In: GIULIETTI, A. M.; CONCEIÇÃO, A.; QUEIROZ, L. P. 2006. Diversidade e 24 caracterização das fanerógamas do semiárido brasileiro. Recife: Associação Plantas do Nordeste. v.1 p.94-99. 25
BIBBY, C. J., COLLAR, N. J., CROSBY, M. J., HEATH, M. F., IMBODEN, C., JOHNSON, T. H., LONG, A. J., 26 STATTERSFIELD, A. J., AND THIRGOOD, S. J. 1992. Putting Biodiversity on the Map: Priority Areas for Global 27 Conservation. Cambridge, U.K.: International Council for Bird Conservation. 28
BORGES, L. F. R.; SCOLFORO, J. R.; OLIVEIRA, A. D. 2004. Inventário de fragmentos florestais nativos e 29
propostas para seu manejo e o da paisagem. Cerne, 10(1): 22-38. 30
BOVE, C.P, GIL, A.S.B., MOREIRA, C.B. & ANJOS, R.F.B. 2006. Hidrófitas fanerogâmicas de ecossistemas 31 aquáticos temporários da planície costeira do estado do Rio de Janeiro, Brasil. Acta Botanica Brasilica 17: 119-32 135. 33
BRITO, A. E. R. M., MADEIRA, Z. R., COSTA, F. A. P., NUNES, E. P., MATIAS, L.Q. & SILVA, F. H. M. 2006. 34 Vegetação costeira do nordeste semi-árido: guia ilustrado. Fortaleza: UFC Edições. p.275. 35
BRITTO, I.C, QUEIROZ, L.P, GUEDES, M.L.S, OLIVEIRA, N.C & SILVA, L.B. 1993. Flora fanerogâmica das 36 dunas e lagoas do Abaeté, Salvador, Bahia. Sitientibus 11: 31-46. 37
73
CABRAL-FREIRE MC & MONTEIRO R. 1993. Florística das praias da Ilha de São Luiz, estado do Maranhão 1 (Brasil): diversidade de espécies e suas ocorrências no litoral brasileiro. Acta Amazônica 23: 125-140 2
CALEGARI, L., MARTINS, V. S., GLERIANI, J. M., SILVA, E., BUSATO, L. C. 2004. Análise da dinâmica de 3
fragmentos florestais no município de carandaí, mg, para fins de restauração florestal. Revista Árvore, 34(5): 871-4
880. 5
CARDOSO, Z. Z. 2011. A ligação histórica entre os Biomas Amazônia e Mata Atlântica através da Caatinga: 6
Brejos de Altitude. Monografia. Brasilia, p.12. 7
CESTARO, L.A., CARVALHO, A.J.E., PAREYN, F.G.C., SILVA, F.B. R., MIRANDA, E.E., KEEL, S. & 8
GONDIM, R.S. 2002. Ecorregiões: propostas para o bioma Caatinga. APNE. The Nature Conservancy do Brasil, 9
Recife, p.76. 10
CHAVES, A.D.C.G., SANTOS, R.M.S., SANTOS, J.O.S., FERNANDES, A.A. & MARACAJÁ, P.B. A. 11
2013.importância dos levantamentos florístico e fitossociológico para a conservação e preservação das florestas. 12
Revista ACSA – Agropecuária Científica no Semiárido. 9(2):42-48. 13
COSTA-E-SILVA, M.B. & RODRIGUES, J.M. 2007. Os gêneros Sporobolus e Leptochloa (Poaceae-14 Chloridoideae) em Pernambuco, Brasil. Rodriguésia. 58(1):147-157 15
FORZZA, R.C., LEITMAN, P.M., COSTA, A., CARVALHO JR., A.A., PEIXOTO, A.L., WALTER, B.M.T., 16
BICUDO, C., ZAPPI, D., COSTA, D.P., LLERAS, E., MARTINELLI, G., LIMA, H.C., PRADO, J., 17
STEHMANN, J.R., BAUMGRATZ, J.F.A., PIRANI, J.R., SYLVESTRE, L.S., MAIA, L.C., LOHMANN, L.G., 18
PAGANUCCI, L., SILVEIRA, M., NADRUZ, M., MAMEDE, M.C.H., BASTOS, M.N.C.B., MORIM, M.P., 19
BARBOSA, M.R., MENEZES, M., HOPKINS, M., SECCO, R.; CAVALCANTI, T. & SOUZA, V.C. 2010. 20
Catálogo das Plantas e Fungos do Brasil. Rio de Janeiro: Andrea Jakobsson Estúdio & Jardim Botânico do Rio de 21
Janeiro. v.2, p.120. 22
FREIRE, M.S.B. 1990. Levantamento florístico do Parque Estadual das Dunas do Natal. Acta Botanica Brasilica 23 4: 41-59. 24
FREITAS, A. C. R., SANTOS, G., M. L., & QUEIROZ, M. L. 2011. Checklist das monocotiledôneas do Ceará, 25 Brasil Revista Caatinga. 24(2):75-84 26
GALINDO-LEAL, C., CAMARA, I. G. & LAMAS, E. R. 2005. Mata Atlântica: Biodiversidade, ameaças e 27
perspectivas. São Paulo: Fundação SOS Mata Atlântica; Belo Horizonte: Conservação Internacional, p.472. 28
GIULIETTI, A. M., CONCEIÇÃO, A. & QUEIROZ, L. P. 2006. Diversidade e caracterização das fanerógamas 29 do semi-árido brasileiro. Recife: Associação Plantas do Nordeste. v.1, p.488. 30
GIULIETTI, A. M.; CONCEIÇÃO, A. & QUEIROZ, L.P. 2006. Riqueza de espécies e Caracterização das 31 Fanerógamas do Semi-árido Brasileiro. Recife, Associação Plantas do Nordeste, Ministério da Ciência e 32 Tecnologia. 33
GOERCK, J. M. 1997. Patterns of rarity and diversity in the birds of the Atlantic forest of Brazil. Conservation 34 Biology 11: 112-118. 35
74
GOETGHEBEUR, P. Cyperaceae. In: KUBITZKI, K. 1998. The families and genera of vascular plant: IV. 1 Flowering plants – monocotyledons. Berlin: Springer-Verlag, p.141-190. 2
GUEDES-BRUNI, R. R.; MORIM, M. P.; LIMA, H. C.; SYLVESTRE, L. S. 2002. Inventário florístico. In: 3 SYLVESTRE, L. S.; ROSA, M. M. T. Manual metodológico para estudos Botânicos na Mata Atlântica. Seropédica 4 -RJ. EDU 2002. p. 24-50. 5
GUEDES-BRUNI, R.R., PESSOA, S.V.A. & KURTZ, B.C. 1997. Florística e estrutura do componente arbustivo-6
arbóreo de um trecho preservado de floresta montana na Reserva Ecológica de Macaé de Cima. In: Lima, H.C. de 7
& Guedes-Bruni, R.R. (eds.). Serra de Macaé de Cima: Diversidade florística e conservação em Mata Atlântica. 8
Rio de Janeiro, Jardim Botânico do Rio de Janeiro, p.27-145. 9
HARLEY, R. Prefácio. In: BARBOSA, M. R. V. et al. (Ed.) 2006. Checklist das plantas do Nordeste brasileiro: 10
Angiospermas e Gymnospermas. Brasília: Associação Plantas do Nordeste, p.156. 11
HRDINA, A., ROMPORTIL, D. 2017. Evaluating global biodiversity hotspots - very rich and even more 12
endangered. Journal of Landscape Ecology. 10(1):108-115. 13
Instituto de Desenvolvimento Econômico e Meio Ambiente - IDEMA. 2008 Zoneamento Ecológico-Econômico 14
dos Estuários do Rio Grande do Norte. Síntese Dos Estudos Realizados No Estuário De Guaraíra. Coordenadoria 15
do Meio Ambiente. Subcoordenadoria de Gerenciamento Costeiro. 16
JOLY, C. A., LEITÃO FILHO, H. J. & SILVA, S. M. 1991. Vegetação da Mata Atlântica. In: Mata Atlântica. Ed. 17
Index/Fundação SOS Mata Atlântica. p..95-125. 18
KELLOG, E.A. 2001. Evolutinary history of the grasses. Plant Physiology 125: 1198-1205. 19
LEROY, J.A.S. 2015. Checklist das macrófitas aquáticas do Rio Grande do Norte com reforço 20
amostral e florística do grupo na APA Bonfim/Guaraíra. Dissertação (Mestrado 21
em Ciências Florestais) – Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Macaíba. 22
LIMA, M. P. M. & GUEDES-BRUNI, R. R.1996. Reserva Ecológica de macaé de Cima, Nova Friburgo, RJ: 23
Aspectos florísticos das espécies vasculares. Jardim Botânico do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. v.2, p.465. 24
LIRA, E. H. A.; OLIVEIRA, S. J. C.; SANTOS, F. C. S., & CAVALCANTI, N. T. F. 2016. Levantamento florístico 25
de um remanescente de Mata Atlântica em Lagoa Seca-PB. Cadernos de Agroecologia. 10(3). 26
MAGNAGO, L.F.S, MARTINS, S.V. & PEREIRA, O,J,P. 2011. Heterogeneidade florística das fitocenoses de 27 restingas nos estados do Rio de Janeiro e Espírito Santo, Brasil. Revista Árvore. 35: 245-254. 28
MAGURRAN, A. E. 1988. Ecological diversity and its measurement. Princeton Univ. Press, New Jersey. 29
MATIAS, L.Q. & NUNES, E.P. 2001. Levantamento florístico da Área de Proteção Ambiental de Jericoacoara, 30 Ceará. Acta Botanica Brasilica 15: 35-43. 31
MMA, Ministério do Meio Ambiente. 2014. Portaria n. 443, de 17 de dezembro de 2014. Diário Oficial da União, 32
18/12/2014. , p.110-121. 33
MMA. Ministério do Meio Ambiente. 2000. Avaliação e ações prioritárias para a conservação da biodiversidade 34
da Mata Atlântica e Campos sulinos. MMA/SBF, Brasília. p.p.45. 35
75
MMA. Ministério do Meio Ambiente. 2012. Plano de Manejo Floresta Nacional de 1
Nísia Floresta, Rio Grande do Norte. Volume I. Diagnóstico. p.182. 2
MORI, S. M., BOOM, B. M. & PRANCE, G. T. 1981. Distribution patterns and conservation of esatern brazilian 3
coastal forest tree species. Brittonia 33:233 -245. 4
NUNES, E. 2006. Geografia Física do Rio Grande do Norte. Natal. p.63. 5
PEIXOTO, A. L., ROSA, M. M. T., & JOELS, L. C. M. 1995. Diagramas de Perfil e de cobertura de um trecho da 6
floresta de tabuleiro na Reserva Florestal de Linhares (Espírito Santos, Brasil). Ver. Bras. Bot. 13:19-25. 7
PEREIRA, O.J. 2007a. A cobertura vegetal do Espírito Santo. In: SIMONELLI, M. & FRAGA, C.N. (orgs.). 8
Espécies da Flora ameaçadas de extinção no Estado do Espírito Santo. IPEMAP, Vitória. p.17-20. 9
RABINOWITZ, D., CAIRNS, S., AND DILLON, T. 1986. Seven forms of rarity and their frequency in the flora 10 of the British Isles. In Conservation Biology: the science of scarcity and diversity. Sunderland, Massachusetts: 11 Sinauer Associates. (M. Soulé, ed.) p.182-204. 12
RODAL, M. J. N. 2009. Famílias monografadas: prefácio. In: ALVES, M. et al. (Ed.). Flora de Mirandiba.Recife: 13
Associação Plantas do Nordeste. p.357. 14
SANTOS-FILHO, F.S., ALMEIDA, J.R.E.B., BEZERRA, L.F., LIMA, L.F. & ZICKEL, C.S. 2011. 15 Magnoliophyta, restinga vegetation, state of Ceará, Brazil. Check List 7: 478-485. 16
SÃO-MATEUS, W. M. B., CARDOSO, D., JARDIM, J. G., & QUEIROZ, L. P. D. 2013. Papilionoideae 17
(Leguminosae) na Mata Atlantica do Rio Grande do Norte, Brasil. Biota Neotropica 13(4): 18
315-362 19
SNE -SOCIEDADE NORDESTINA DE ECOLOGIA. 2019. Mapeamento da Mata Atlântica, seus ecossistemas 20
associados dos estados da Paraíba e do Rio Grande do Norte. São Paulo. Relatório Técnico, 2002. Disponível em: 21
<htpp://www.sne.org.br>. Acesso em: 10 Ago. 2019. 22
SOUSA, V. F. 2016. Levantamento florístico e potencial ornamental de plantas da restinga do Rio Grande do Norte, 23
brasil: subsídios para um paisagismo sustentável. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) – Universidade 24
Federal do Rio Grande do Norte, Macaíba. 25
STEHMANN J.R., FORZZA, R.C., SALINO, A., SOBRAL, M., COSTA, D.P. & KAMINO, L.H.Y. 2009. Plantas 26
da Floresta Atlântica. Rio de Janeiro: Instituto de Pesquisas Jardim Botânico do Rio de janeiro. 27
THE ANGIOSPERM PHYLOGENY GROUP, CHASE, M. W., CHRISTENHUSZ, M. J. M., FAY, M. F., 28
BYNG, J. W., JUDD, W. S., SOLTIS, D. E., MABBERLEY, D. J., SENNIKOV, A. N., SOLTIS, P. S. & 29
STEVENS, P. F. 2016. An update of the Angiosperm Phylogeny Group classification for the orders and families 30
of flowering plants: APG IV, Botanical Journal of the Linnean Society, 181(1): 1–20. 31
VERSIEUX, L.M., DÁVILA N., DELGADO G.C., SOUSA, V.F., MOURA, E.O., FILGUEIRAS, T., ALVES, 32
M.V., CARVALHO, E.; PIOTTO, D., FORZZA, R.C., CALVENTE, A. & JARDIM, J.G. 2017. Integrative 33
research identifies 71 new plant species records in the state of Rio Grande do Norte (Brazil) and enhances a small 34
herbarium collection during a funding shortage. PhytoKeys. p43-74. 35
76
WW/IUCN. 1994. Centers of plant diversity: A guide and strategy for their conservation. IUCN Publ., Cambridge, 1
UK. v.3. 2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16