AVALIAÇÃO DE GRADIENTE PEDOAMBIENTAL USANDO ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS (PCA) NA ANTÁRTICA MARÍTIMA
A Antártica é o principal ecossistema terrestre dominado por comunidades de plantas não-vasculares, que são restritas às poucas áreas livres de gelo. Estas comunidades estão distribuídas ao longo de gradientes ambientais, como por exemplo em diferentes pedoambientes. A análise de componentes principais (PCA) é um dos métodos de estatística multivariada amplamente usado para identificar e estudar gradientes ecológicos. Assim, o objetivo deste trabalho é demonstrar a aplicabilidade do uso da PCA para a identificação de gradientes pedoambientais através da variabilidade das características físico-químicas do solo em uma área livre de gelo da Antártica Marítima. Foram selecionadas quatro áreas com distintas coberturas de comunidades de musgos e avaliadas as propriedades do solo. Foram usados o seguintes pacotes do R: “FactoMineR” que é utilizado para gerar a PCA; “factoextra” é usado para construir os gráficos da PCA; e “ggplot2” para editar os gráficos. Além disso fo usado o pacote “corrplot” para a análises de correlação das variáveis do solo com eixos da PCA. Uma alta variabilidade nas propriedades do solo foi observada ao longo do gradiente pedoambiental. A PCA determinou a separação dos quatro grupos, formando uma marcado gradiente pedoambiental, baseado tanto nos atributos químicos quanto físicos do solo. A PCA é uma importante ferramenta estatística para separar grupos (ambientes) e agrupar as variáveis (propriedades do solo) que estejam atuando fortemente sobre eles. Sendo dessa forma, o passo inicial muito útil em estudos que objetivam avaliar o efeito de um gradiente ambiental sobre a vegetação.
AVALIAÇÃO DE GRADIENTE PEDOAMBIENTAL USANDO ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS (PCA) NA ANTÁRTICA MARÍTIMA
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DOI: 10.22533/at.ed.3552009035
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Palavras-chave: análise de gradiente; análise de correlação; análise multivariada; PCA r script; propriedades do solo.
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Keywords: : gradient analysis; correlation analysis; multivariate analysis; PCA R script; soil properties.
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Abstract:
Antarctica is the main terrestrial ecosystem dominated by non-vascular plant communities, which are restricted to a few ice-free areas. These communities are distributed along environmental gradients, such as different pedoenvironments. Principal component analysis (PCA) is one of the multivariate statistical methods widely used to identify and study ecological gradients. Thus, the objective is to demonstrate the applicability of the use of PCA for the identification of pedoenvironmental gradients through the variability of soil physico-chemical characteristics in Maritime Antarctica ice-free areas. Four areas with different plant cover were selected and soil properties evaluated. The following R packages were used: “FactoMineR” which is used to generate the PCA; “Factoextra” is used to build PCA graphics, and “ggplot2” to edit the graphics. Also, the corrplot package was used for the correlation analysis of soil variables with PCA axes. High variability in soil properties was observed along the pedoenvironmental gradient. The PCA determined the separation of the four groups, forming a marked pedoenvironmental gradient, based on both chemical and physical soil attributes. PCA is an important statistical tool for separating groups (environments) and grouping variables (soil properties) that are strongly acting on them. Thus, the initial step is very useful in studies that aim to evaluate the effect of an environmental gradient on vegetation.
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Número de páginas: 15
- Pedro Manuel Villa
- Carlos Ernesto G. R. Schaefer
- Marcio Rocha Francelino
- Daniela Schmitz
