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Espectroscopia do Infravermelho Próximo (FT-NIR) como um atalho para estudos funcionais e taxonômicos em larga escala na Amazôni
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Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia - INPA
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O objetivo desta tese foi avaliar a eficácia da Espectroscopia do Infravermelho Próximo
(FT-NIR) como um atalho para estudos botânicos e ecológicos em larga escala na Amazônia. No
primeiro capítulo, nos perguntamos se amostras de ramos poderiam servir para discriminar
espécies, bem como níveis taxonômicos mais elevados, mais precisamente que folhas, já que folhas
são geralmente mais variáveis e plásticas que a madeira. Utilizamos as amostras de ramos e folhas
coletadas na Reserva Ducke, AM, e encontramos resultados superiores a 90% de acerto nas
identificações de espécies, gêneros e família. Os resultados alcançados com a utilização das
amostras de ramos foram equiparados aos obtidos pelas amostras de folhas. Concluímos que a
Espectroscopia de Infravermelho Próximo (FT-NIR) tem grande potencial para discriminar espécies
com base em amostras de ramos e é adequada para discriminar uma gama diversificada de gêneros e
famílias de árvores da Amazônia. Isso abre possibilidades para uma variedade de estudos botânicos
e ecológicos em áreas de alta diversidade de plantas. No segundo capítulo, avaliamos se um
modelo regional baseado em dados de espectroscopia FT-NIR seria eficiente para estimar 9
características essenciais para o equilíbrio de carbono, água e nutrientes das plantas coletadas em
diferentes sítios, os quais foram selecionados para cobrir o gradiente de variação de solos e clima da
bacia Amazônica. Encontramos que as características foliares e da madeira podem ser estimadas
com precisão ao utilizarmos um modelo regional baseado em dados FT-NIR. Demostramos que
características chave, como SLA, LDMC e WD foram preditas com acurácia pelo modelo regional.
No entanto, o modelo regional não apresentou resultados satisfatórios nas estimativas dos valores de
características para sítios externos, sendo a maioria das características preditas abaixo do esperado.
Conclui-se que a FT-NIR é uma promissora para estimar características funcionais de plantas em
larga escala na Amazônia, mas modelos regionais precisam ainda incorporar melhor a variabilidade
regional para serem transferíveis. No terceiro capítulo, usamos os dados preditos pelo modelo
gerado no segundo capítulo para testar a capacidade das características preditas pela FT-NIR em
vi
recuperar o padrão da composição funcional ao longo de dois gradientes ambientais, fertilidade do
solo e distância vertical mais próxima do lençol freático (HAND). Para isso, comparamos os
padrões obtidos com dados preditos pela FT-NIR aos padrões obtidos pelos dados convencionais,
ou seja, dados coletados diretamente em campo. Os resultados mostram que para ambos os
conjuntos de dados, a composição funcional das comunidades tende a convergir para o que é
esperado pela teoria clássica de custo-benefício das estratégias funcionais ao longo de gradientes de
recursos: habitats com maior disponibilidade de recursos (nutrientes) selecionam traços funcionais
indicadores de estratégias de crescimento rápido e ciclo de vida curta. A composição funcional das
comunidades não variou fortemente ao longo do gradiente hidrológico. Isso demonstra que dados
funcionais preditos pela FT-NIR podem ser utilizados como um atalho para estudos ecológicos em
larga escala.
Abstract:
The aim of this research was to evaluate the Near Infrared Spectroscopy (FT-NIR) as a
shortcut to large-scale ecological and botanical studies in the Amazon. In the first chapter, I asked
if branch samples could be used to discriminate species better than leaves, as well as higher
taxonomic levels, since leaves are generally more variable and plastic than wood. I used branch and
leaf samples from Reserva Ducke, Manaus, and found results greater than 90% accuracy in the
discrimination of species, genera and family. The results achieved with the use of branch branches
were equated to leaf values. I conclude that Near Infrared Spectroscopy (FT-NIR) has great
potential for discriminating species based on branch samples and is suitable for discriminating a
diverse range of Amazonian tree genera and families. This opens possibilities for a variety of
botanical and ecological studies in areas of high plant diversity. In the second chapter, I evaluated
whether a regional model based on FT-NIR spectroscopy data would be efficient for estimating 9
essential traits for the carbon, water and nutrient balance of plants collected at different sites, which
were selected to cover the gradient of soil and climate variation of the Amazon basin. Results
showed that leaf and wood traits can be accurately estimated using a regional model based on FT NIR data. Key features such as SLA, LDMC and WD were accurately predicted by the regional
model. However, the regional model did not present good results in the estimation of traits values
for external sites. I conclude that FT-NIR is a promising tool for large-scale estimation of plant
functional traits in the Amazon, but still a better coverage of the Amazon basin variability is
necessary to produce transferable models. In the third chapter, I used the data predicted by the
model generated in the second chapter to test the ability of FT-NIR predicted features to recover the
pattern of functional composition across two environmental gradients, soil fertility and height above
nearest drainage (HAND). I compared the patterns obtained from the data predicted by FT-NIR
with the patterns obtained from conventional data, i.e., data collected directly in the field. Both
datasets recovered the same pattern: the functional composition of communities tended to converge
viii
to what is expected by the classical cost-benefit theory of functional strategies along resource
gradients: habitats with higher resource availability selected functional traits that indicate rapid
growth strategies and short life cycles. The functional composition of communities did not vary
strongly along the hydrologic gradient. This demonstrates that functional data predicted by FT-NIR
can be used as a shortcut for large-scale ecological studies.
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