Resumo: Variações ambientais locais e regionais levam à composição de espécies diferentes e áreas de transições. Um exemplo é a floresta com araucária e a floresta estacional no sul do Brasil. Nossos objetivos foram (1) descrever a composição e estrutura da comunidade arbórea de uma floresta subtropical no sul do Brasil e (2) comparar as relações florísticas entre duas tipologias florestais (Floresta com Araucária e Floresta Estacional) a fim de caracterizar a área de estudo e o padrão de distribuição de espécies arbóreas. Nós realizamos uma pesquisa na Floresta Nacional de Chapecó (no sul do Brasil) em uma área de 1.2 hectares, onde todos os indivíduos com circunferência à altura do peito ≥ 30 cm foram amostrados. A estrutura da comunidade foi descrita utilizando os parâmetros fitossociológicos tradicionais. Obtivemos as relações florísticas através da comparação dos nossos resultados com dados compilados de outros trabalhos científicos, através de análises de agrupamento (método de ligação de distância média não ponderada, UPGMA, baseado no coeficiente de similaridade de Jaccard). Foram amostrados 809 indivíduos pertencentes a 61 espécies e 28 famílias. A família mais rica foi Fabaceae e Coussarea contracta (Walp.) Müll.Arg. a espécie mais abundante. A diversidade taxonômica foi de 3.06 e a equabilidade foi de 0.74. A similaridade florística revelou que a composição de espécies da nossa área de estudo é mais similar a da floresta estacional. A composição de espécies está relacionada a fatores ambientais como a amplitude térmica e sazonalidade. Esta floresta subtropical é bem estruturada, altamente diversa e muito importante para a conservação da biodiversidade local e regional.

Abstract: Local and regional environmental variations lead to different species composition, creating transitional areas. An example is the Araucaria and Seasonal forest in southern Brazil. Our objectives were (1) to describe the tree community structure and composition of a subtropical forest in southern Brazil and (2) to compare the floristic relationships between two forest typologies (Araucaria and Seasonal forest) in order to characterize the study area and the distribution patterns of tree species. We conducted a survey at Chapecó National Forest (in southern Brazil) in an area of 1.2 ha, where all individuals ≥ 30 cm of circumference at breast height were sampled. Community structure was described using the traditional phytosociological parameters. The floristic relationships were obtained by comparing our results with compiled data from other scientific papers through cluster analyses using an unweighted average linkage method, based on Jaccard similarity coefficient. We sampled 809 individuals belonging to 61 species and 28 families. The richest family was Fabaceae and Coussarea contracta (Walp.) Müll.Arg. was the most abundant species. Taxonomic diversity was 3.06 and the evenness was 0.74. The floristic similarity revealed that species composition of our study area is more similar to Seasonal forest. Species composition is related to environmental factors such as great thermal amplitude and seasonality. This subtropical forest is well structured, highly diverse and extremely important for the local and regional biodiversity conservation.

O mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.

Digital soil mapping allows predicting patterns of soil classes on the basis of well-known reference areas and of data mining techniques to model soil-landscape relationships. The purpose of this study was to (1) generate a digital pedological map using data mining techniques to associate geomorphometric and geology variables with soil classes of traditional soil maps in reference areas and (2) validate these maps by different field techniques. The mapping was carried out using the 1:50.000 Botucatu sheet (SF-22-Z-B-VI-3), and 1:50.000 Dois Córregos and São Pedro sheets (São Paulo, Brazil) as reference areas. Training data - soil mapping units (MU) and topographic and geological variables from the reference areas were analyzed by PART, a decision-tree algorithm found on the Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) software, producing classification rules, which were applied to the Botucatu sheet. Field validation of the produced digital maps was carried out by transect sampling in the zone of São Pedro and by a stratified-random sampling procedure at Botucatu sheet. Accuracy of the mapping unit at São Pedro was 83 %, for the digital and 66 %, for the traditional soil map with simplified legend. Although analysis generated rules for all MU's of the training areas, not all MU's were predicted on the Botucatu sheet, due to differences in relief and geology between training and mapping areas. Digital soil map of Botucatu had an overall accuracy of 52 %, consistent with reconnaissance soil surveys of low intensity, and a kappa index of 0.41, indicating good quality. Larger mapping units on training areas produced more rules, thus reproducing more accurately soil-landscape pattern of the mapped area Validation at the São Pedro sheet by transect sampling suggested that the digital map is cconsistent to high intensity reconnaissance soil surveys; whereas the traditional map (simplified legend) quality corresponded to that of low-intensity soil surveys. Training of the algorithm on maps, not in field-observed points, reduced accuracy of digital soil map by 14 %. Latin hypercube sampling is adequate for mapping areas with large data bases, allows to evaluate the entire mapped area and imparts efficiency to field work. Transect sampling is adequate to evaluate purity of individual mapping units, requires no detailed data base of predictor variables, and allows studies on soil-landscape relationships in pedosequences.

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.

The objective of this work was to develop a methodology for digital soil mapping at a 1:100,000 scale by applying data mining techniques to preexisting relief descriptors and data from pedological and geological maps. A digital database was created from topographic and thematic maps, and allowed the generation of a digital elevation model (DEM) of the Dois Córregos (SP, Brazil) sheet (1:50,000 scale). The slope gradient, slope profile, contour profile, basin contributing area, and diagonal distance to drainage geomorphometric parameters were extracted from the DEM. The matrix which associated this georeferred data was analyzed by means of decision trees within the Weka machine-learning environment, and a model for soil mapping unit prediction was generated. The overall model accuracy increased from 54 to 61% when soil classes with no chances of being predicted were excluded. The association of data mining techniques with geographical information systems produced digital soil maps feasible to be used in studies requiring less detail than those made with the original reference soil maps.

RESUMO A bacia do ribeirão das Anhumas, na região de Campinas, SP, encontra-se com seus mananciais poluídos e assoreados em virtude de desmatamentos e do uso e ocupação irregulares das Áreas de Preservação Permanente (APP). Com essa falta de planejamento, o regime de vazão dos cursos d'água é alterado, promovendo enchentes sistemáticas, com prejuízos materiais, além de perda de várias funções ambientais dessas APP. A recuperação ambiental de uma área degradada como essa requer um esforço abrangente, muitas vezes muldisciplinar. A análise multicriterial é uma ferramenta que permite reunir características diversas, atribuir pesos e valores a estas, auxiliando na tomada de decisão. O objetivo deste trabalho foi aplicar dois métodos de análise multicriterial para otimização da seleção de uma sub-bacia hidrográfica para estudo de recuperação ambiental em APPs dentro da bacia do ribeirão das Anhumas. Dividiu-se a bacia do ribeirão das Anhumas em sete sub-bacias com o objetivo de selecionar uma delas como bacia-piloto para o planejamento e priorização para recuperação. Foram selecionados 13 critérios de natureza ambiental para aplicação da análise multicriterial. Usaram-se os métodos de análise multicriterial de Programação por Compromisso (PC) e o da Teoria dos Jogos Cooperativos (CGT). O uso dos dois métodos de análise multicriterial, PC e CGT, bem como o tratamento dos pesos atribuídos aos critérios pela média ou pela moda, não mostraram diferença significativa para seleção de bacias prioritárias. A análise multicriterial foi efetiva na seleção de bacias hidrográficas para recuperação de APPs, permitindo o uso de vários fatores no julgamento, com flexibilidade. Apesar dessa objetividade, a interferência do tomador de decisão se mostrou importante para corrigir distorções na análise. A ordenação das bacias prioritárias para recuperação de APPs, após interferência do tomador de decisão foi 4 > 7 > 5 > 6 > 2 > 3 > 1. Procedimentos complementares essenciais ao sucesso na análise multicriterial no contexto estudado foram evitar sobreposição conceitual de critérios, efetuar adequado julgamento de valor para os critérios e usar a experiência do tomador de decisão como complementar aos resultados obtidos com os especialistas.

ABSTRACT The Anhumas creek watershed, in the region of Campinas, São Paulo State, Brazil, is degraded also as a result of unplanned land use of its riparian zones, considered Permanent Preservation Areas (APP). Therefore, river flow is unstable, promoting frequent flood damages, besides the lack of several environmental functions of its APPs. Environmental recovery of a degraded area requires a comprehensive effort, often multidisciplinary. Multicriterial analysis is a tool which allows gathering a diversity of attributes of the studied subject, weighing and valuating them, helping in the decision making effort. This work aims to apply two methods of multicriteria analysis to optimize the selection of a watershed for an environmental recovery study of APPs in the Anhumas watershed. The Anhumas watershed was divided in 7 sub-basins aiming the selection of one of those to implement an environmental planning study and to establish and rank areas that should be prioritized for recovery. Thirteen environmental criteria were selected for application of multicriteria analysis using the methods of Compromise Programming (PC) and Cooperative Game Theory (CGT). Relevance of each criterion to the analysis was given by a questionnaire answered by specialists. Basin selection results showed no difference neither between PC and CGT nor between mean or mode used to standardize weights given by specialists. Multicriteria analysis was effective, but allowed enough flexibility for the decision maker (DM) to adjust undesired analysis distortions. After DM adjustments, the priority basins were ranked as basins 4 > 7 > 5 > 6 > 2 > 3 > 1. Important procedures when carrying out such an analysis were to avoid conceptual overlapping among different criteria, to implement appropriate value judgment for each criterion and to use decision maker expertise to supplement weights obtained with specialists.