Abstract Aim Based on a study comprising water reservoirs within the Brazilian Cerrado biome, we seek to answer the following question: how does phytoplankton communities respond to environmental, landscape, and spatial predictors? We expected local predictors to be the main factors structuring the communities. Since phytoplankton has high dispersal capacity, the geographical distance would be of minor importance. Methods: We collected phytoplankton samples from 40 water reservoirs in the rainy season and 37 reservoirs in the dry season. We performed a partial Redundancy Analysis (pRDA) to evaluate the factors influencing the variation in the composition of phytoplankton communities. Results We found that spatially structured environmental factors were controlling phytoplankton communities at the rainy season, whereas landscape was the main predictor in the dry season. On the other hand, phytoplankton morphofunctional groups were influenced only by local predictors. Conclusions We demonstrated that phytoplankton dynamics differs between rainy and dry seasons, and that distinct predictors affect phytoplankton communities over seasons.

Resumo Objetivo Com base em um estudo envolvendo reservatórios de água no bioma Cerrado brasileiro, buscamos responder a seguinte questão: como a comunidade fitoplanctônica responde a preditores ambientais, uso e ocupação do solo (paisagem) e preditores espaciais? Esperávamos que os preditores locais fossem os principais fatores estruturantes da comunidade. Como os organismos fitoplanctônicos têm grande capacidade de dispersão, a distância geográfica seria de menor importância. Métodos Coletamos amostras de fitoplâncton de 40 reservatórios de água na estação chuvosa e em 37 reservatórios na estação seca. Realizamos uma Análise de Redundância Parcial (pRDA) para avaliar os fatores que influenciam a variação na composição das comunidades fitoplanctônicas. Resultados Na estação chuvosa, encontramos sinais de que fatores ambientais espacialmente estruturados estavam controlando as comunidades fitoplanctônica, enquanto a paisagem foi o principal preditor na estação seca. Por outro lado, os grupos morfofuncionais do fitoplâncton foram influenciados apenas por preditores locais. Conclusões Demonstramos que a dinâmica das comunidades fitoplanctônicas difere na estação chuvosa e seca e que diferentes preditores afetam o fitoplâncton ao longo das estações do ano.

RESUMO O objetivo deste trabalho foi avaliar a dinâmica da cobertura da terra no território do Distrito Federal dentro do domínio de suas unidades de relevo. O trabalho foi dividido em três etapas: i) mapeamento multitemporal da cobertura da terra, foi utilizado um método de classificação semi-automatizado com dados dos sensores TM e OLI a bordo dos satélites Landsat 5 e 8, respectivamente, entre os anos de 1985 e 2015; ii) mapeamento das unidades de relevo, foi utilizado um método de classificação por digitalização em tela a partir de um MDE da SRTM; iii) relação relevo-cobertura, quantificação dos dados de cobertura em função das unidades de relevo a fim de identificar seus padrões de distribuição. Identificou-se a presença de dois grandes ambientes com padrões de distribuição da cobertura distintos. O primeiro, composto por Chapadas e Rampas de Colúvio, apresentou padrões de cobertura vinculadas a múltiplos usos, principalmente pelo desenvolvimento urbano e agropecuário. O segundo, composto por Ambiente Colinoso e Vale, apresentou maior preservação da cobertura vegetal natural. A identificação desses ambientes é importante para a definição de limites ambientais que auxiliem na gestão dos recursos naturais e no ordenamento territorial.

ABSTRACT This work aimed to evaluate the land cover dynamic of the Federal District territory within geomorphological domains. There were followed three steps: i) mapping of relief units, an on-screen scanning classification method was used from SRTM project data; ii) Multitemporal mapping of land cover, a semi-automated classification method was used with TM and OLI sensors on board the Landsat 5 and 8 satellites, between 1985 and 2015; iii) relief-land cover relationship, quantification of the coverage data within geomorphological units. The Chapada and Rampa de Colúvio have presented land cover patterns associated to multiple uses, mainly for urban and agricultural development. The Ambiente Colinoso and Vale, have evidenced higher natural vegetation cover. The results evidenced that the land cover dynamics in the Federal District have been conditionate by the geomorphological domains. This conclusion should be used to subsidize public policies to the implementation of functional territorial planning and natural resources management.

Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito do carbono no solo no funcionamento da paisagem em Latossolos sobre chapadas da bacia hidrográfica do Alto São Bartolomeu, na região do Cerrado do Brasil Central. A concentração de carbono orgânico no solo (COS), os estoques de carbono no solo, e algumas características físicas e químicas do solo foram determinadas a 0-0,20 m de profundidade, em áreas nativas e antrópicas. Os solos de fragmentos de cerrado sentido restrito foram semelhantes física e quimicamente, tendo sido influenciados por Al3+ trocável e concentrações de COS, enquanto as matrizes antrópicas foram influenciadas por densidade do solo, pH, P disponível, e Ca2+ e Mg2+ trocáveis. A estimativa da distribuição espacial do COS para áreas nativas e antrópicas apresentou R2 ajustado de 64,49%, com uso de estoques de carbono, e de 66,50%, com as concentrações de COS das áreas nativas e antrópicas. Estimar a concentração de COS a partir do solo e de feições da paisagem, por meio do uso de geotecnologias aplicadas aos índices de vegetação, é uma ferramenta potencial para avaliar a produtividade dos agroecossistemas, além de contribuir para estratégias de gestão mais adequadas em grandes escalas.

Abstract The objective of this work was to evaluate the effect of soil carbon on landscape functioning of the Oxisols covering the plateaus of the Alto São Bartolomeu watershed, in the Cerrado (Brazilian savanna) region of Central Brazil. Soil organic carbon (SOC) concentration, carbon stocks, and some soil physical and chemical characteristics were determined at the 0-0.20-m depth on native and anthropogenic areas. Soils from cerrado stricto sensu patches were similar both physically and chemically, being affected by exchangeable Al3+ and by SOC concentrations, while anthropogenic matrices were affected by soil bulk density, pH, extractable P, and exchangeable Ca2+ and Mg2+. The estimate of spatial distribution of soil carbon better fitted had an adjusted R2 of 64.49% using soil C stock and 66.50% using SOC concentration from native and anthropic areas. Estimating SOC concentration from soil and landscape types, using geotechnologies to analyze vegetation indices, is a potential tool to evaluate the productivity of different agroecosystems, besides contributing to make management strategies more suitable on large scales.

O Cerrado é formado por um mosaico de fisionomias campestres, savânicas e florestais que possuem um típico ciclo fenológico. Nesse contexto, os dados do MODIS fornecem medidas diárias que permitem monitorar a sazonal fenologia da vegetação. O objetivo deste trabalho foi caracterizar formações savânicas, formações florestais e áreas de cerrado convertido pela ação antrópica, utilizando séries temporais de NDVI e EVI do sensor MODIS, após a suavização de ruídos. A metodologia adotada pode ser subdividida nos seguintes passos: (a) confecção do cubo temporal com NDVI e EVI, onde o perfil em z corresponde à assinatura temporal, (b) tratamento do ruído e (c) detecção das assinaturas temporais. A Transformação pela Fração Mínima de Ruído (MNF) foi aplicada para suavizar ruídos contidos nas séries temporais. Os resultados indicaram que os valores de NDVI foram maiores que os valores de EVI e existiu relação com as estações do ano. As formações florestais foram as que apresentaram maiores valores de NDVI e EVI, possuindo ainda as menores variações entre as estações. As áreas convertidas apresentaram os menores valores dos dois índices, tendo grande queda em seus valores no início da estação seca, provavelmente por se tratar do período de colheita. O estudo concluiu que as séries temporais NDVI e EVI são úteis na diferenciação dos tipos de vegetação.

Cerrado is formed by a mosaic of grassland, shrubland and woodland physiognomies with a typical phenological cycle. Thus, MODIS data provide daily measurements which allows to monitor the seasonal phenology of the vegetation. The objective of this work was to characterize savanna formations, forest formations and cerrado areas converted by anthropic actions, by using temporal series of MODIS NDVI and EVI after noise reduction. The adopted methodology should be divided into the following steps: (a) elaboration of the temporal cube with NDVI and EVI, in which the z profile corresponds to temporal signature, (b) noise elimination, (c) detection of temporal signature. The Minimum Noise Fraction Transformation (MNF) method was applied to reduce noise in temporal signature. The results showed that the NDVI values were higher than the EVI; and there was a relationship with the seasons of the year. The forest formations presented the highest values of NDVI and EVI, showing the lowest variations among the seasons. The converted areas of Cerrado presented the lowest values in both indices, and their values decreased in the beginning of the dry season, probably because it was the harvesting season. The study concluded that the NDVI and EVI temporal series are useful in differentiation among vegetation types.

O manejo e o monitoramento ecológico de parques nacionais e outras áreas protegidas requerem uma detalhada descrição do padrão de distribuição da vegetação. Esse artigo possui como objetivo produzir um mapa de vegetação para o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO). Essa unidade de conservação está localizada na Floresta Atlântica dentro de uma variação topográfica desde o nível do mar até 2.263 metros. A classificação da vegetação baseou-se em dados do satélite ASTER, fotografias aéreas de alta resolução e modelo digital de elevação (MDE). O MDE indica estruturas de vegetação em ambiente com alta variabilidade espacial porque se correlaciona com fatores ambientais, tais como o microclima, umidade, solo e processos geomorfológicos. O classificador de árvore de decisão foi usado para extrair informações dos dados de MDE e sensoriamento remoto. Sete fisionomias foram identificadas: Agropecuária (1,29% da área do Parque), Campos de Altitude (24,27%), Floresta Ombrófila Densa Alto-Montana (37,47%), Floresta Ombrófila Densa Montana (21,54%), Floresta Ombrófila Densa Sub-Montana (5,22%), Floresta Secundária (4,13%) e áreas sem vegetação (6,08%). As três maiores fisionomias estão associadas a altitudes superiores a 1.000 metros e representaram 55,5% da área total. A construção da árvore de decisão combinando informações do MDE e sensoriamento remoto pode melhorar o resultado sobre a distribuiçãoda floresta tropical.

The management and ecological monitoring of national parks and other protected areas requires a detailed description of the vegetation distribution patterns. This paper aims to produce a vegetation map for the Serra dos Órgãos National Park (PARNASO). This conservation unit is localized in Atlantic Forest within a topographic variation from sea level to 2,263 meters. The vegetation classification based on the ASTER satellite data, high-resolution aerial photographs and Digital Elevation Model (DEM). The DEM indicates vegetation structures in landscape with high spatial variability because it correlates with environmental factors, such as microclimate, moisture, soil and geomorphological processes. Decision tree classifier was used to extract information of DEM and remote sensing data. Seven classes were identified: Agropecuária (1.29% of total Park area), Campos de Altitude (24.27%), Floresta Ombrófila Densa Alto-Montana (37.47%), Floresta Ombrófila Densa Montana (21.54%), Floresta Ombrófila Densa Sub-Montana (5.22%), Floresta Secundária (4.13%), and no vegetation area (6.08%). The three highest physiognomies were associated with altitude higher than 1,000 m and represented 55.5% of the total area. The construction of decision trees combining the DEM and remote sensing information can improve the result on the forest tropical distribution.