| Summary: | Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, área de concentração em Ciências Florestais, para obtenção do título de Doutor. Fundação de Amparo à Pesquisa do estado de Minas Gerais (FAPEMIG) Ciências Florestais Conduziu-se, este trabalho, com o objetivo de estimar a distribuição potencial das florestas nebulares atlânticas na Serra da Mantiqueira, sudeste do Brasil, por meio da modelagem da distribuição espacial dessas florestas, atingindo o mais próximo possível de sua distribuição real. A distribuição espacial preditiva das florestas nebulares foi estimada, pelo algoritmo Maxent. A modelagem foi realizada com um grupo de diferentes variáveis ambientais: variáveis bioclimáticas, variáveis topográficas e a variável nuvem. Após a potencial distribuição das florestas nebulares serem estimadas, foram aplicadas técnicas de sensoriamento remoto com o objetivo de aproximar a área real de floresta nebular e remover partes erroneamente modeladas como nebulares. Foram mapeadas quatro classes de uso do solo: florestas nebulares, florestas plantadas, complexos rupestres de altitude e outros. O mapa final das áreas de florestas nebulares foi comparado com o mapa das unidades de conservação, objetivando-se analisar a porcentagem de proteção dessas áreas. Os resultados indicaram uma excelente predição da distribuição das florestas nebulares, em concordância com os dados bioclimáticos. Embora os ambientes sejam adequados para a presença de florestas nebulares pelo método da modelagem preditiva, a ocorrência real dessas florestas é diferente disso, de acordo com o mapeamento de uso do solo, sendo sua extensão a metade da área modelada. A maioria das unidades de conservação com presença de florestas nebulares está protegida pela categoria de uso sustentável. Tendo em vista a alta taxa de desflorestamento da Mata Atlântica, em poucos anos as florestas nebulares podem desaparecer, pela combinação de ações destrutivas humanas e mudanças ...
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