Identification of ocean-atmosphere and solar parameters in araucaria angustifolia growth ring chronologies : a comparison between cities in southern Brazil

Compreender o clima regional do sul do Brasil é de grande importância devido à alta variabilidade climática na região, que afeta o crescimento das árvores. A Dendrocronologia, que examina os anéis de crescimento das árvores, é uma ferramenta valiosa para estudar parâmetros climáticos e geofísicos que influenciam uma região. Isso permite o desenvolvimento de modelos matemáticos potenciais para reconstruir climas passados e até mesmo identificar ciclos solares antigos. Para este estudo, a espécie Araucaria angustifolia foi utilizada devido às suas características morfológicas e anatômicas, anéis de crescimento visíveis, longevidade e adequação para pesquisas dendrocronológicas e dendroclimáticas (sensibilidade climática). As amostras usadas neste estudo fazem parte de um banco de dados do Laboratório de Registros Naturais, onde algumas das quais foram previamente estudadas por outros pesquisadores. Além disso, uma nova série de amostras para a cidade de Canela (29 ° 19’ S lat and 50° 48’ lon) é introduzida e analisada nesta tese. Todas as séries passaram pelo mesmo método de remoção de tendências e correção da variância da cronologia média, e dados estatísticos expressando a qualidade das séries foram obtidos. A região de interesse para este estudo é o sul do Brasil, caracterizada por estações do ano bem definidas e influenciada pelos Oceanos Atlântico e Pacífico, que impactam o clima e os fenômenos atmosféricos na área. O principal objetivo é identificar a influência de parâmetros oceânicos-atmosféricos no crescimento das árvores, como o Índice de Oscilação Sul (IOS) e o NIÑO 3.4 (temperatura da superfície do mar no Oceano Pacífico), ligados à Oscilação Sul El Niño (ENSO). Esses parâmetros têm efeitos diretos nos níveis de precipitação, levando a condições anormalmente úmidas ou secas e impactos consequentes na agricultura, no meio ambiente e na economia. Além disso, outros parâmetros climáticos, como níveis de precipitação e temperaturas máximas, médias e mínimas para cada região, bem como a temperatura da superfície do mar do Oceano Atlântico (ATLSW), são avaliados. Além disso, o número de manchas solares (SUNSPOT) é considerado devido à influência da radiação solar na variação do clima da Terra. A identificação dos parâmetros nas cronologias regionais foi inicialmente realizada usando a correlação de Pearson, mas resultados insuficientes foram obtidos. Para superar essa limitação, utilizou-se a análise de coerência cruzada de ondeletas (WTC), que forneceu periodicidades relacionadas aos parâmetros analisados. Os resultados foram primeiramente descritos por cidade para identificar todos os parâmetros que influenciam o crescimento das árvores em cada localização. Em seguida, utilizando a potência média normalizada das ondeletas, comparou-se as respostas das cidades a cada parâmetro. Os resultados mostraram uma influência significativa de parâmetros relacionados ao ENSO, bem como a influência solar nos sinais das cronologias médias de todas as cidades. Surpreendentemente, a precipitação e a temperatura não foram os principais fatores limitantes para as árvores estudadas, possivelmente devido à existência de outros fatores externos que influenciam o crescimento das árvores, e a atividades humanas (desmatamento, poluição, etc). Considerando o impacto humano no meio ambiente, mudanças nas características florestais e microclima podem ter um efeito profundo na sobrevivência das árvores, inclusive na Araucaria angustifolia, que já está em risco de extinção devido à atividades intensivas de exploração madeireira nas últimas décadas. Este estudo aprimora nossa compreensão dos parâmetros climáticos, oceânicos- atmosféricos e solares que influenciam o desenvolvimento dessa espécie na região sul do Brasil. Esta tese foi trabalhada com um intuito de gerar um manual com códigos em linguagem R para facilitar a acessibilidade de pesquisadores na área, em especial alunos iniciantes do Laboratório de Registros Naturais (LRN - UNIVAP).