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Previous issue date: 2018-03-02 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas - FAPEAM / Agroforestry system is a land use technique practiced a long time around the world. Currently, an attention has been paid to this practice, with several projects and organizations working with the optimization of this technique. Among many ways of establishing an agroforestry system, taking into account the species to be used, the environmental conditions and the type of system to be implemented; the understanding of the specific factors that can influence the plantations are of utmost importance for its success. The present work aimed to evaluate the initial development of seedlings from 16 species planted in different lands, influenced by environmental factors and management of local farmers. The study was carried out at the Andirá-Marau Indigenous Reserve (Amazonas - Brazil) in eight different plantations with different agricultural practices. The parameters of plant performance analyzed were: Carbon Stock (CARBON), Absolute Diameter Increment (ADI), Relative Growth Rate (RGR) and Specific Leaf Area (SLA). As factors influencing the performance of seedlings were analyzed: Soil Quality (chemical and physical), percentage of Vegetation Cover (VC), Forest Distance (FD), Above Ground Biomass (AGB), Species Richness (SP_RICH), Litter Biomass, Charcoal Biomass, Nearest Next Neighbor and Competition Index. As a descriptive analysis, the soils were analyzed using ANOVA (two-factor) testing soil depths and areas. Also, the plantations were analyzed in terms of: area size, seedling survival, species composition, spacing, height and biomass. As an exploratory data analysis we used linear regressions between each performance trait and each influence factor. Later, we used the Structural Equation Modeling analysis to test how the factors together influence the performance of the seedlings. Finally, to test how the general models for all species influence in a specie-specific way, we tested models for Carapa guianensis Aubl. As results, it can be observed that during the project 45% of the seedlings died (9% between Dec 2014 and Dec 2015, 32% between Dec 2015 and Aug 2016, 11% between Aug 2016 and Feb 2017), mainly due to large dry season on the 2nd semester. Ingá, Urucum, Andiroba and Graviola species showed great variability in biomass accumulation, while Acerola, Cumaru, Guaraná and Mahogany varied much less. The exploratory analysis showed that RGR was positively influenced by FD and soil nutrients Mn, Ca, Mg, K and CPB and negatively by Fe; the Carbon Stock was positively influenced by FD, Coal Biomass, Nearby Neighbor, by soil nutrients Al, Mg, K, C, N, CEC and negatively by soil Density and Fe; ADI was positively influenced by FD, Neighbor Next, by nutrients Al, Mg, K, C, N, CEC and negatively by soil Density and Fe; SLA was positively influenced by VC and AGB. In the general models for all species, in SEM, we could observe that Carbon Stock had a 14% variation explained by the model, ADI had 14%, RGR had 11% and SLA had 10%. For the specific model (Carapa guianensis) the percentage of variation explained by the models was: Carbon Stock with 31%, ADI with 27%, RGR with 10% and SLA with 71%. We can conclude that soil factors (C, N, P, Mg, CEC, pH, Texture and Density), Biomass of Serrapilheira, VC and Next Neighbor, had greater influence on the initial performance of the seedlings planted in different agroforestry systems, which have to be taken into account for management practices. / Sistemas agroflorestais são formas de uso da terra utilizadas por muito tempo ao redor do mundo. Atualmente tem-se prestado maior atenção a essa prática, com diversos projetos e organizações trabalhando com a otimização das técnicas, para um melhor desenvolvimento desses sistemas. Dentre as diversas maneiras de se estabelecer um sistema agroflorestal, levando em consideração as espécies a serem utilizadas, o ambiente em que se encontra e o tipo de sistema a ser implementado, o entendimento dos fatores que possam influenciar os plantios são de suma importância para um maior sucesso desses. O presente trabalho teve como objetivo avaliar o desenvolvimento inicial de mudas de 16 espécies plantadas em diferentes ambientes, pela influência de fatores ambientais e do manejo de agricultores locais. O estudo foi realizado na Terra Indígena Andirá-Marau (Amazonas - Brasil) e contou com oito diferentes plantios em ambientes com diferentes práticas agrícolas. Foram avaliados os parâmetros de desempenho vegetal o Estoque de Carbono (CARBON), o Incremento Absoluto do Diâmetro (ADI), a Taxa de Crescimento Relativo (RGR) e a Área Foliar Específica (SLA). Como fatores de influência no desempenho das mudas foram avaliados: a Qualidade dos Solos (química e física), a porcentagem de Cobertura Vegetal (VC), a Distância dos plantios para a Floresta (FD), Biomassa Acima do Solo (AGB), Riqueza de Espécies (SP_RICH), Biomassa da Serrapilheira, Biomassa de Carvão, Vizinho Próximo das mudas plantadas e Índice de Competição. Como análise descritiva, os solos foram analisados utilizando o teste ANOVA (two-factor) entre as profundidades e a áreas. Também de forma descritiva foram analisados os plantios quanto: sobrevivência das mudas, composição de espécies, espaçamento, altura e biomassa. Para análise dos dados foram utilizadas regressões lineares entre cada medida de desempenho e cada fator de influência, como forma exploratória dos dados. Posteriormente utilizo-se a análise Structural Equation Modeling (SEM) para testar como os fatores influenciam o desempenho das mudas de forma conjunta. Por fim, para testar como os modelos gerais para todas as espécies influenciam de maneira específica, foi testado modelos para a espécie Carapa guianensis Aubl. Como resultado, pode-se observar que ao longo do projeto 45% das mudas morreram (9% entre Dez 2014 e Dez 2015, 32% entre Dez 2015 e Ago 2016, 11% entre Ago 2016 e Fev 2017), devido principalmente a grande seca no 2o. semestre de 2015. As espécies Ingá, Urucum, Andiroba e Graviola mostraram grande variabilidade no acumulo de biomassa, enquanto Acerola, Cumaru, Guaraná e Mogno variaram muito menos. Já a análise exploratória nos mostrou que o RGR foi influenciado positivamente por FD e pelos nutrientes do solo Mn, Ca, Mg, K e CEC e negativamente por Fe; o Estoque de Carbono foi influenciado positivamente por FD, Biomassa de Carvão, Vizinho Próximo, pelos nutrientes do solo Al, Mg, K, C, N, CEC e negativamente por Densidade do Solo e Fe; o ADI foi influenciado positivamente por FD, Vizinho Próximo, pelos nutrientes Al, Mg, K, C, N, CEC e negativamente por Densidade do Solo e Fe; SLA foi influenciada positivamente por VC e AGB. Nos modelos gerais para todas as espécies, em SEM, vimos que o Estoque de Carbono teve 14% de variação explicada pelo modelo, ADI teve 14%, RGR teve 11% e SLA teve 10%. Para o modelo específico (Carapa guianensis) a porcentagem de variação explicada pelos modelos foram, Estoque de Carbono com 31%, ADI com 27 %, RGR com 10% e SLA com 71%. Podemos concluir que os fatores do solo (C, N, P, Mg, CEC, pH, Textura e Densidade), Biomassa da Serrapilheira, VC e Vizinho Próximo, tiveram maior influência no desempenho inicial das mudas nos sistemas agroflorestais implantados, devendo ser levadas em consideração nas práticas de manejo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:tede/2613 |
| Date | 02 March 2018 |
| Creators | Gabriel, João Raphaelli |
| Contributors | Alfaia, Sonia Sena, Leewen, Johannes van, Griess, Verena C. |
| Publisher | Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, Agricultura no Trópico Úmido (ATU), INPA, Brasil, Coordenação de Pós Graduação (COPG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPA, instname:Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, instacron:INPA |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 2231693020249917711, 600, 600, 600, 3806999977129213183, -4671505905809893211 |
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