Como a espectroscopia foliar pode contribuir para a caracterização funcional da vegetação de altitude?

Abstract

Esse trabalho teve como objetivo investigar as características funcionais das espécies de vegetação de Altitude neotropicais por meio da relação de traços funcionais e espectroscopia foliar. Para a caracterização funcional coletamos a reflectância foliar, pigmentos foliares (clorofila a, clorofila b, total de clorofila, carotenoide), área foliar (LA), massa foliar por área (LMA), conteúdo de matéria seca foliar (LDMC) e a altura de cada 10 indivíduos de 32 espécies ao longo do pico da Pedra do Pato na Serra do Brigadeiro - MG. Estimamos os traços foliares a partir da reflectância foliar usando regressões parciais do mínimos quadrados (PLSR) e avaliamos a qualidade das estimativas através do coeficiente de determinação (R²), a raiz quadrada média do erro de predição (RMSEP) e a % RMSEP (RMSEP como porcentagem da característica). Após as estimativas, realizamos análises de agrupamento hierárquico com os valores estimados e com os traços observados e definimos o número de grupos foram formados usando um corte híbrido. Comparamos os dendrogramas e realizamos o teste de Kruskal-Wallis para analisarmos a variação dos traços entre os grupos de cada agrupamento. Posteriormente, analisamos a distribuição das espécies no espaço multidimensional das análises de componentes principais para os traços observados e a reflectância foliar. As estimativas dos traços usando PLSR apresentaram boas precisões com baixa taxas de erros, com melhores coeficientes de determinação para características como LMA e LDMC. O modelo PLSR explicou apenas 11% da variação na razão clorofila a e clorofila b, enquanto a razão clorofila e carotenóides explicaram 63% da variação. Os modelos explicaram mais as características da estrutura foliar LA (81%), LMA (87%) e LDMC (88%). O agrupamento usando traços observados dividiu as espécies em 10 grupos com diferenças significativas na área foliar e matéria seca foliar entre grupos. E foram formados 8 grupos para os traços estimados, em que houve maior variação de traços. Os dois agrupamentos apresentaram uma alta correlação (correlação cofenética, r = 0.77) e em ambos, as espécies coletadas em locais diferentes ficaram no mesmo grupo. Em relação ao espaço multidimensional, três componentes principais representaram 78% e 94% da variação da refletância e dos caracteres foliares, respectivamente. Para a análises dos traços, primeiro eixo foi fortemente associado aos pigmentos, enquanto os demais eixos estão associados às estruturas foliares e altura das espécies. Para o espectro foliar, os comprimentos de onda da borda vermelha e da região do infravermelho próximo foram associados ao primeiro eixo, e o outro eixo está relacionado aos comprimentos de onda da região do visível. As ordenações de traços e reflectância foliar apresentaram concordância (Procrustes r = 0,59; m¹² = 0.644; p = 0,001) e em ambos as espécies ficaram menos dispersas, com algumas delas apresentaram variação intraespecífica. Nossos resultados mostraram a possibilidade de caracterização funcional de espécies de vegetação de altitude por meio de traços estimados ou reflectância foliar. Além disso, os resultados também indicaram uma maior variação dos traços e das propriedades entre espécies do que dentro das espécies indicando uma relação da composição das espécies e da função das comunidades de vegetação de altitude. Palavras-chave: Campo de altitude. Reflectância foliar. Traço funcional. Tipos óticos. Espectroscopia foliar

This work aimed to investigate the functional characteristics of Neotropical Altitude vegetation species through the relationship between functional traits and leaf spectroscopy. We collected leaf reflectance, leaf pigments (chlorophyll a, chlorophyll b, total chlorophyll, carotenoid), leaf area (LA), leaf mass per area (LMA), leaf dry matter content (LDMC), and height of every ten individuals of 32 species along Pedra do pato peak in Serra do Brigadeiro. We estimated the leaf traits from the leaf reflectance using partial least squares regressions (PLSR). We evaluated the quality of the estimates through the coefficient of determination (R²), the root mean square of the prediction error (RMSEP), and the % RMSEP (RMSEP as a percentage of the characteristic). After the estimates, we performed a hierarchical cluster analysis with the estimated values and the observed traits. We defined the number of groups formed using a hybrid cut. We compared the dendrograms and performed the Kruskal-Wallis’s test to analyze the variation of traits between the groups of each cluster. Subsequently, we analyzed the distribution of species in the multidimensional space of the principal component analysis for the observed traits and leaf reflectance. Trait estimates using PLSR showed good accuracy with low error rates, with better determination coefficients for traits such as LMA and LDMC. The PLSR model explained only 11% of the variation in the chlorophyll a and chlorophyll b ratio. In comparison, the chlorophyll and carotenoid ratio explained 63%. The models explained more the characteristics of leaf structure LA (81%), LMA (87%), and LDMC (88%). Clustering using observed traits divided the species into ten groups with significant differences in leaf area and dry matter content. Moreover, eight groups were formed based on estimated traits, with more substantial variation. The two clusters showed a high correlation (cophenetic correlation, r = 0.77), and the species collected in separate places were in the same group. Regarding the multidimensional space, three principal components represented 78% and 94% of the reflectance variation and leaf characters, respectively. The first axis was strongly associated with pigments for trait space. In contrast, the other axes were associated with leaf structures and species height. In leaf reflectance space, the wavelengths of red-edge and near-infrared region correlated with the first axis, and the other axis was related to the wavelengths of the visible region. Trait ordinances and leaf reflectance showed agreement (Procrustes r = 0.59; m¹² = 0.644; p = 0.001). In both species, they were less dispersed, with some of them showing intraspecific variation. Our results showed the possibility of functional characterization of highland vegetation species through estimated traits or leaf reflectance. Furthermore, the results also indicated a greater variety of traits and properties between species than within species, indicating a relationship between species composition and the function of altitude vegetation communities. Keywords: Campos de Altitude. Leaf reflectance. Functional trait. Optical types. Leaf spectroscopy