Evaluating tree survival and modeling initial growth for Atlantic Forest restoration

• Published in: Ciência rural Vol. 53; no. 7
• Main Authors: Gerber, Dionatan, Bechara, Fernando Campanhã, Topanotti, Larissa Regina, Nicoletti, Marcos Felipe, Azevedo, João C.
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Universidade Federal de Santa Maria 01-01-2023
• Subjects: AGRONOMY; Floresta subtropical; Mathematic models; Modelos matemáticos; Reflorestamento; Reforestation; Subtropical forest; reflorestamento; subtropical forest; floresta subtropical; modelos matemáticos; mathematic models; reforestation
• ISSN: 0103-8478; 1678-4596; 1678-4596
• DOI: 10.1590/0103-8478cr20220066

Ecological restoration has become an important complementary practice to protect natural resources and preserve biodiversity. However, native species may be used in restoration programs in ways that do not optimize their performance. This research evaluated the survival and to model the initial growth of 15 native tree species planted in “filling” and “diversity” lines in the post-planting phase of a restoration experiment in the subtropics of the Brazilian Atlantic Forest. We measured survival rate (%) one year after planting and collar diameter (mm), total height (m), crown projection area (m²) and crown volume (m³) in the first 48 months after planting. Growth modeling for each variable and species was based on the non-linear mathematical Logistic, Gompertz, and Chapman-Richards models. Model selection for each variable/species was supported by the Akaike Information Criterion, standard error of the estimate, and coefficient of determination. The highest survival rates were reported for Cordia americana, Gochnatia polymorpha, Inga uruguensis, Peltophorum dubium, Prunus sellowii e Zanthoxylum rhoifolium (91.7%) and for Solanum mauritianum (90.3%). The species with faster growth were, by increasing order, Mimosa scabrella, Trema micrantha, Solanum mauritianum and Croton urucurana. With a better understanding of the initial developmental potential of tree species, it is possible to increase the species and functional diversity of the filling group. There was no single model capable of describing the variables analyzed and different models were needed to describe different characteristics and species.
A restauração ecológica tornou-se uma importante atividade complementar para proteger os recursos naturais e conservar a biodiversidade. No entanto, as espécies nativas podem estar a ser utilizadas em programas de restauração de formas que não otimizam as suas características. O objetivo deste trabalho foi avaliar a sobrevivência e modelar o desenvolvimento inicial de 15 espécies arbóreas nativas plantadas em linhas de “preenchimento” e “diversidade” na fase de pós-plantio numa experiência de restauração nos subtrópicos da Mata Atlântica Brasileira. Avaliou-se a taxa de sobrevivência (%) um ano após o plantio e o diâmetro do colo (mm), a altura total (m), a área de projeção de copa (m²) e o volume de copa (m³) nos primeiros 48 meses após o plantio. A modelagem de crescimento para cada variável e espécie foi baseada nos modelos matemáticos não lineares: Logístico, Gompertz e Chapman-Richards. A seleção do modelo para cada variável/espécie teve como base o Critério de Informação de Akaike, erro padrão da estimativa e coeficiente de determinação. Os percentuais de sobrevivência mais altos foram para Cordia americana, Gochnatia polymorpha, Inga uruguensis, Peltophorum dubium, Prunus sellowii e Zanthoxylum rhoifolium (91,7%) e para Solanum mauritianum (90,3%). As espécies de crescimento mais rápido, por ordem crescente, foram: Mimosa scabrella, Trema micrantha, Solanum mauritianum e Croton urucurana. Com o conhecimento do potencial de desenvolvimento inicial das espécies, é possível aumentar a diversidade de espécies e funcional do grupo de preenchimento. Não houve um modelo único capaz de descrever todas as variáveis de desenvolvimento analisadas. Foram necessários diferentes modelos para descrever as diferentes características e as diferentes espécies.
We thank the Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – CNPq – (National Council for Scientific and Technological Development) Brazil for financial support (Process 575081/2008-2).