1000 resultados para Distribuição altitudinal


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In many plant species, leaf morphology varies with altitude, an effect that has been attributed to temperature. It remains uncertain whether such a trend applies equally to juvenile and mature trees across altitudinal gradients in semi-arid mountain regions. We examined altitude-related differences in a variety of needle characteristics of juvenile (2-m tall) and mature (5-m tall) alpine spruce (Picea crassifolia Kom.) trees growing at altitudes between 2501 and 3450 m in the Qilian Mountains of northwest China. We found that stable carbon isotope composition (delta C-13), area- and mass-based leaf nitrogen concentration (N-a, N-m), number of stomata per gram of nitrogen (St/N), number of stomata per unit leaf mass (St/LM), projected leaf area per 100 needles (LA) and leaf mass per unit area (LMA) varied nonlinearly with altitude for both juvenile and mature trees, with a relationship reversal point at about 3 100 m. Stomatal density (SD) of juvenile trees remained unchanged with altitude, whereas SD and stomatal number per unit length (SNL) of mature spruce initially increased with altitude, but subsequently decreased. Although several measured indices were generally found to be higher in mature trees than in juvenile trees, N-m, leaf carbon concentration (C.), leaf water concentration. (LWC), St/N, LA and St/LM showed inconsistent differences between trees of different ages along the altitudinal gradient. In both juvenile and mature trees, VC correlated significantly with LMA, N-m, N-a, SNL, St/LM and St/N. Stomatal density, LWC and LA were only significantly correlated with delta C-13 in mature trees. These findings suggest that there are distinct ecophysiological differences between the needles of juvenile and mature trees that determine their response to changes in altitude in semi-arid mountainous regions. Variations in the fitness of forests of different ages may have important implications for modeling forest responses to changes in environmental conditions, such as predicted future temperature increases in high attitude areas associated with climate change.

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Alpine Kobresia meadows are major vegetation types on the Qinghai-Tibetan Plateau. There is growing concern over their relationships among biodiversity, productivity and environments. Despite the importance of species composition, species richness, the type of different growth forms, and plant biomass structure for Kobresia meadow ecosystems, few studies have been focused on the relationship between biomass and environmental gradient in the Kobresia meadow plant communities, particularly in relation to soil moisture and edaphic gradients. We measured the plant species composition, herbaceous litter, aboveground and belowground biomass in three Kobresia meadow plant communities in Haibei Alpine Meadow Ecosystem Research Station from 2001 to 2004. Community differences in plant species composition were reflected in biomass distribution. The total biomass showed a decrease from 13196.96 +/- 719.69 g/m(2) in the sedge-dominated K. tibetica swamp to 2869.58 +/- 147.52 g/m(2) in the forb and sedge dominated K. pygmaea meadow, and to 2153.08 +/- 141.95 g/m(2) in the forbs and grasses dominated K. humilis along with the increase of altitude. The vertical distribution of belowground biomass is distinct in the three meadow communities, and the belowground biomass at the depth of 0-10 cm in K. tibetica swamp meadow was significantly higher than that in K. humilis and K. pygmaea meadows (P < 0.01). The herbaceous litter in K. tibetica swamp was significantly higher than those in K. pygnaeca and K. humilis meadows. The effects of plant litter are enhanced when ground water and soil moisture levels are raised. The relative importance of litter and vegetation may vary with soil water availability. In the K. tibetica swamp, total biomass was negatively correlated to species richness (P < 0.05); aboveground biomass was positively correlated to soil organic matter, soil moisture, and plant cover (P < 0.05); belowground biomass was positively correlated with soil moisture (P < 0.05). However, in the K. pygnaeca and K. humilis meadow communities, aboveground biomass was positively correlated to soil organic matter and soil total nitrogen (P < 0.05). This suggests that the distribution of biomass coincided with soil moisture and edaphic gradient in alpine meadows.

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Diverse biological characters commonly vary with altitude in species that have a wide altitudinal distribution, partly at least as a result of adaptation to differences in aridity, but whether such variation exists for phytochemical constituents remains unknown. Therefore, levels of seven important phytochemical constituents of Swertia franchetiana (swertiamarin, oleanolic acid, swertisin, mangiferin, 1,5,8-trihydroxy-3-methoxyxanthone, 1,8-dihydroxy-3,7-dimethoxyxanthone and 1,8-dihydroxy-3,5-dimethoxyxanthone) were studied and statistically compared, using materials collected from sites ranging from 2200 to 3960 m in altitude. Swertiamarin was the most abundant in all samples, then mangiferin, oleanolic acid and the other three xanthones. Throughout the distributional range of this species, no altitudinal trend was detected for other constituents except 1,8-dihydroxy-3,7-dimethoxyxanthone, which showed a negative correlation with altitude. However, the concentration of 1, 8-dihydroxy-3,7-dimethoxyxanthone and mangiferin showed a significantly latitudinal and longitudinal correlation. (C) 2004 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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Neste trabalho é analisada a distribuição espacial da cultura de café no Estado de São Paulo. O objetivo é subsidiar um plano de estratificação dos municípios produtores para fins de previsão de safra. Os métodos de análise espacial utilizados neste estudo são baseados nas estatísticas de Moran: índice global de associação espacial; índice local de associação espacial; e gráfico de espalhamento de Moran. Estes métodos permitem quantificar a dependência espacial de fenômenos geográficos e determinar a significância estatística dos agrupamentos espaciais. Foram utilizados dados do levantamento da Produção Agrícola Municipal - PAM - de 2004, produzidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. O programa TerraView foi utilizado no cálculo dos índices e para visualização dos resultados. Os resultados indicam que é importante considerar a localização geográfica dos municípios, pois a produção de café apresentou dependência espacial e foram identificados agrupamentos de municípios com índices de associação espacial significantes. No futuro, será possível comparar a distribuição espacial do café com a de outras culturas agrícolas em São Paulo ou com a da mesma cultura em outros Estados, o que auxiliará no planejamento da estratificação, fase inicial da estimativa de área plantada.

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O mamoeiro (Carica papaya) é uma fruteira típica de regiões tropicais e subtropicais. No Brasil a produção de mamão é de 1.650.000 t.ano-1, onde o Estado da Bahia ocupa posição de destaque, com aproximadamente 50% da produção nacional, envolvendo 15.555 ha cultivados (IBGE, 2005). O sistema radicular desempenha um importante papel nas interações que ocorrem entre o solo, as plantas e outros organismos vivos. O conhecimento da sua distribuição é fundamental para a definição de práticas adequadas de preparo e manejo do solo nessa cultura (Coelho e Oliveira, 2001).

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O objetivo deste documento é mostrar como pode ser obtida a distribuição espacial de precipitação pluvial média anual, através da técnica geoestatística multivariada de cokrigagem usando altitude como variável colocalizada.

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O objetivo deste documento é mostrar o potencial da integração de um sistema de informações geográficas (SIG) com um modelo de probabilidade, usando a distribuição de Poisson, para espacializar variáveis discretas. Modelos estatísticos são ferramentas importantes no estudo de variáveis ambientais, principalmente com a crescente importância da valoração do capital ambiental. A distribuição do Poisson é um bom modelo estatístico para manejo de variáveis discretas, pois mostra seu comportamento. Um passo posterior seria saber como essas variáveis se comportam no espaço, mostrando sua distribuição espacial. Nesse caso, os sistemas de informações geográficas (SIG) são bastante eficientes (Miranda, 2005). Para testar o uso de ambas as ferramentas e mostrar sua eficiência, este trabalho traz uma implementação específica usando uma variável ambiental discreta, secas mensais.

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O objetivo deste documento é apresentar o potencial da integração de um sistema de informações geográficas (SIG) com um modelo estocástico, a distribuição de probabilidade Gama, para espacializar variáveis contínuas. Aplica-se um estudo de caso para a precipitação no Estado de São Paulo, usando uma série temporal de quinze anos com dados de precipitação diária, de janeiro de 1978 a dezembro de 1992.