Universidade Federal do Rio Grande do Norte Natal, 15 de Maio de 2024

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: DISCIPLINA
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FLORESTAIS (11.22.57)
Curso: MESTRADO EM CIÊNCIAS FLORESTAIS/PPGCFL - MACAÍBA
Código: CFL2023
Nome: ECOLOGIA NUMÉRICA APLICADA A ESTUDOS DA VEGETAÇÃO
Carga Horária Teórica: 30 h.
Carga Horária Prática: 30 h.
Carga Horária Total: 60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Quantidade de Avaliações: 1
Ementa/Descrição: Introdução – abordagens científicas e estudos de vegetação, escalas de estudo, fatores ambientais e vegetação. Delineamento amostral e coleta de dados – sistema de amostragem, tamanho da amostra, forma da parcela e amostragem sem parcelas, atributos e variáveis, medidas de abundância subjetivas e objetivas, descrições fisionômicas e florísticas da vegetação. A natureza e propriedade dos dados de vegetação – a matriz de dados brutos, análise multivariada, medidas de associação e de (dis)similaridade, índices de diversidade de espécies. Métodos de classificação formal da vegetação – fitossociologia e classificação, métodos subjetivos e objetivos de classificação formal, técnicas de classificação hierárquica aglomerativa e divisiva. Análise de gradientes e métodos de ordenação – análise direta e indireta de gradientes, ordenação polar, análise de componentes principais e análises de correspondência simples, retificada e canônica.
Referências: BORCARD, D.; LEGENDRE, P. Is the Mantel correlogram powerful enough to be useful in ecological analysis? A simulation study. Ecology, v.93, n.6, p.1473–1481, 2012. CALLEGARI-JACQUES, S.M. Bioestatística: Princípios e Aplicações. Porto Alegre: Artmed, 2003. 253p. DINIZ-FILHO, J.A.F.; BINI, L.M. Modelling geographical patterns in species richness using eigenvector-based spatial filters. Global Ecology and Biogeography, v. 14, n. 2, p. 177-185, 2005. DINIZ-FILHO, J.A.; RANGEL, T.F.L.V.B.; BINI, L.M. Model selection and information theory in geographical ecology. Global Ecology and Biogeography, v. 17, n. 4, p. 479-488, 2008. DORMANN, C.F. et al. Methods to account for spatial autocorrelation in the analysis of species distributional data: a review. Ecography v. 30, n. 5, p. 609-628, 2007. EISENLOHR, P.V. et al. Disturbances, elevation, topography and spatial proximity drive vegetation patterns along an altitudinal gradient of a top biodiversity hotspot. Biodiversity and Conservation v. 22, n. 12, p. 2767-2783, 2013. FELFILI, J.M. et al. Análise Multivariada: Princípios e Métodos em estudos de vegetação. In: FELFILI, J.M.; EISENLOHR, P.V.; MELO, M.M.R.F.; ANDRADE, L.A.; MEIRA-NETO, J.A.A. (Eds.). Fitossociologia no Brasil: Métodos e Estudos de Casos.Vol.1. Viçosa: Ed. UFV, 2011. p. 122-155. GOTELLI, N.J.; ELLISON, A.M. Princípios de estatística em ecologia. Artmed, Porto Alegre, 2010. 528p. KENT, M. Vegetation description and data analysis: A Practical Approach, 2nd Edition. Chichester: Wiley Blackwell, 2011, 428 p. LEGENDRE, P. Spatial autocorrelation: trouble or new paradigm? Ecology v. 74, n. 6, p. 1659-1673, 1993. LEGENDRE, P.; GALLAGHER, E.D. Ecologically meaningful transformations for ordination of species data. Oecologia, v. 129, n. 2, p. 271–280, 2001. LEGENDRE, P.; LEGENDRE, L. Numerical ecology. Amsterdam: Elsevier, 2012. 1006p. MCCUNE, B.; GRACE, J.B. Analysis of Ecological Communities. Gleneden Beach : MjM Software Design, 2002. 301p. OKSANEN, J. 2011. Constrained Ordination: Tutorial with R and vegan. Disponível em: http://cc.oulu.fi/~jarioksa/opetus/metodi/sessio2.pdf . Acesso em: 25/08/2012. PALMER, M. Ordination Methods for Ecologists. [Ordination web page]. 2007. Disponível em: <http://ordination.okstate.edu/>. Acesso em: 05/04/2013. PERES-NETO, P.R. A unified strategy for estimating and controlling spatial, temporal and phylogenetic autocorrelation in ecological models. Oecologia Australis, v. 10, n. 1, p. 105-119, 2006. RIZZINI, C.T. Tratado de fitogeografia do Brasil. 2ª Edição. Rio de Janeiro: Âmbito Cultural Edições Ltda, 1997. 747 p. VALENTIN, J.L. Ecologia Numérica: uma introdução à análise multivariada de dados ecológicos. Rio de Janeiro: Ed. Interciência, 2012. 154p. WALTER, H. Vegetação e zonas climáticas. Tratado de ecologia global. São Paulo: Ed. Pedagógica e Universitária – EPU, 1986. 326 p.

SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - (84) 3342 2210 | Copyright © 2006-2024 - UFRN - sigaa13-producao.info.ufrn.br.sigaa13-producao v4.12.21