Usando o I de Moran e SIG para estudar o padrão espacial da densidade de carbono da litter florestal em uma região subtropical do sudeste da China

Resumo. A informação sobre o padrão espacial da densidade de carbono no ecossistema florestal, incluindo o carbono da litter florestal (FLC), desempenha um papel importante na avaliação do potencial de sequestro de carbono. A variação espacial da densidade de FLC nas florestas subtropicais típicas do sudeste da China foi investigada utilizando o I de Moran, geoestatística e um sistema de informação geográfica (SIG). Um total de 839 amostras de litter florestal foram coletadas com base em um sistema de grade de 12 km (sul-norte) × 6 km (leste-oeste) na província de Zhejiang. Os valores de densidade de carbono da litter florestal variaram consideravelmente, variando de 10,2 kg ha−1 a 8841,3 kg ha−1, com uma média de 1786,7 kg ha−1. A biomassa acima do solo apresentou a mais forte correlação positiva com a densidade de FLC, seguida pela idade da floresta e elevação. O I global de Moran revelou que a densidade de FLC tinha uma autocorrelação espacial positiva significativa. Padrões espaciais claros foram observados usando o I local de Moran. Um modelo esférico foi escolhido para ajustar o semivariograma experimental. O valor moderado de "nugget-to-sill" (0,536) revelou que tanto fatores naturais quanto antrópicos desempenharam um papel importante na heterogeneidade espacial da densidade de FLC. Valores altos de densidade de FLC estavam principalmente distribuídos na parte noroeste e oeste da província de Zhejiang, que estavam relacionados à adoção de políticas de conservação florestal de longo prazo nessas áreas, enquanto a Planície de Hang-Jia-Hu (HJH), a Bacia de Jin-Qu (JQ) e áreas costeiras apresentaram baixa densidade de FLC devido à baixa cobertura florestal e à gestão intensiva de florestas econômicas. Esses padrões espaciais estavam de acordo com o mapa de clusters espaciais descrito pelo I local de Moran. Portanto, o I de Moran, combinado com geoestatística e SIG, pode ser utilizado para estudar padrões espaciais de variáveis ambientais relacionadas ao ecossistema florestal.