1 Alison Paulo Bernardi ASPECTOS ECOLÓGICOS

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Aspectos Ecológicos e Filogeográﬁcos de Podocarpus lambertii Klotzch Ex Endl.

Thesis · March 2019

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Alison Paulo Bernardi Federal University of Santa Catarina

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Alison Paulo Bernardi

ASPECTOS ECOLÓGICOS E FILOGEOGRÁFICOS DE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX ENDL.

Tese submetida ao Programa de Pós- Graduação em Recursos Genéticos Vegetais da Universidade Federal de Santa Catarina para a obtenção do Grau de Doutor em Ciências. Orientador: Prof. Dr. Maurício Sedrez dos Reis

Florianópolis 2019

AGRADECIMENTOS

Agradeço a Deus pela vida e pelas oportunidades. A minha esposa Luciana pelo amor, amizade, coragem de enfrentar os bons e maus momentos juntos e principalmente pela paciência. Aos meus pais, Paulino Bernardi e Neusa Bernardi, por nos ajudar em todos os momentos, sempre apoiando minhas decisões e mesmo estando longe, estiveram sempre presentes. A minha irmã Paula Bernardi que me ajudou em trabalhos a campo e em muitas revisões do inglês. Aos meus sogros Ronei Mores e Elci Mores, que se tornaram segundos pais e também não medem esforços para nos ajudar. Ao Professor Dr. Maurício Sedrez dos Reis pela orientação pessoal e profissional. Obrigado também pela confiança, respeito, pela amizade, conhecimento compartilhado e pelo exemplo de profissionalismo. Ao Professor Dr. Adelar Mantovani, incentivador na pesquisa desde a graduação, sempre disponível e disposto a ajudar. Obrigado também pela amizade, confiança, respeito e por acompanhar toda a minha trajetória acadêmica. Aos colegas do Núcleo de Pesquisas em Florestas Tropicais (NPFT) que tornaram possível a realização de todos os trabalhos. Obrigado pelas conversas diárias, pelas discussões, pela amizade, pelo chimarrão, pelo café, pelas jogatinas e pelas aventuras. O NPFT é um exemplo de grupo de pesquisa, onde o trabalho e a amizade caminham juntos, me sinto orgulhoso em fazer parte do grupo. Obrigado por tudo: Miguel, Montagna, Zago, Newton, Rafa, Márcia, Andréa, Daniel, Juan, Bruno, Carol e Victor. Aos colegas do Laboratório de Fisiologia do Desenvolvimento e Genética Vegetal (LFDGV), em especial ao Dr. Gustavo Klabunde, pela ajuda, amizade e pelas inúmeras dicas e conversas que facilitaram o trabalho no laboratório. Ao The Royal Botanic Garden Sydney, especialmente ao professor Dr. Maurizio Rossetto, pela orientação e disposição em me receber durante o período de Doutorado Sanduíche. As professoras Dra. Hanna McPherson por me apresentar ao mundo da espécie Wollemia nobilis e Dra. Marlien van der Merwe por me apresentar ao mundo das Banksia. Obrigado por todos os ensinamentos e pela paciência. Obrigado também aos colegas do grupo de pesquisa Evolutionary Ecology por me fazerem sentir em casa e tonarem essa experiência especial: Samantha Yap, Susan Rutherford, Carolyn, Joel Cohen, Tomas Pyne e Brendan Wilde. 6

Aos professores do Programa de Pós-Graduação em Recursos Genéticos Vegetais (RGV) pela formação pessoal e profissional durante do curso. À Bernadete Ribas pela amizade, disponibilidade em ajudar e exemplo de profissionalismo. A José A. R. Ribeiro por ceder a área para realização do estudo demográfico. À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pela concessão da bolsa de Doutorado e Doutorado Sanduíche, a Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa Catarina (FAPESC - projetos 11939/2009, 18868/2011-9 e TR2013-3558) e ao Programa de Apoio à Núcleos de Excelência (PRONEX – 2780/2012-4) pelo apoio financeiro. À Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e ao Programa de Pós-Graduação em Recursos Genéticos Vegetais (RGV) pela possibilidade de realizar o Doutorado.

RESUMO

Podocarpus lambertii Klotzch ex Endl. é uma conífera nativa e endêmica do Brasil. Ocorre em duas áreas disjuntas entre a Bahia e o Rio Grande do Sul, abrangendo os biomas Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. Está presente preferencialmente nos locais de maior altitude e frequentemente ocorre associada a Araucaria angustifolia. Devido aos processos acelerados de antropização nas últimas décadas (uso madeireiro e expansão agrícola), a espécie está presente em listas de ameaça internacional e nacional. Ainda pouco estudada, a espécie apresenta características ecológicas, genéticas e de uso importantes e relevantes para promover sua conservação. Assim, o objetivo do presente estudo foi caracterizar a dinâmica populacional e compreender o cenário filogeográfico da espécie, gerando conhecimento para promover sua conservação. Para tal, a caracterização da dinâmica populacional foi conduzida em uma parcela permanente situada em um mosaico de floresta-campo sob os domínios da Floresta com Araucária e Campos. Todos os indivíduos da espécie com altura ≥ 0,1 m foram identificados, mensurados (diâmetro altura do peito - DAP e altura), mapeados (coordenadas x e y) e tiveram seu status (sobrevivência, mortalidade, ingresso) anualmente avaliados de 2013 a 2016. A população foi estratificada em quatro classes demográficas: Plântulas, Jovens, Imaturos e Reprodutivos. Foram avaliados aspectos da dinâmica demográfica (densidade, mortalidade, ingresso, crescimento), padrão e independência espacial e a correlação entre a cobertura do dossel e número de indivíduos. Para compreender o cenário filogeográfico, foram avaliadas por meio de marcadores cloroplastidiais 25 populações da espécie distribuídas em toda sua extensão de ocorrência. Foram estimados os índices de diversidade e divergência genética, analisados os desvios da neutralidade e a possível formação de grupos populacionais, e determinada uma rede haplotípica para o conjunto populacional. Além disso, foi utilizada a modelagem de nicho ecológico para verificar alterações na distribuição potencial da espécie em cenários do passado e presente, e correlacionar com expansões populacionais recentes geradas pelos estimadores genéticos. Em relação a dinâmica populacional, P. lambertii apresentou alta densidade de indivíduos nas menores classes de altura e recrutamento elevado e variável ao longo dos anos. As taxas de mortalidade e transição entre classes foram baixas e apresentaram padrão de redução a partir das plântulas aos reprodutivos. A população apresentou taxa de crescimento positiva ao longo do tempo e todos os indivíduos da espécie ocorreram 8

sob os capões. A correlação entre a cobertura do dossel e o número de indivíduos foi positiva e significativa. Em termos genéticos, o conjunto de populações apresentou elevado número de haplótipos (Hr = 33), haplótipos raros e exclusivos. Foi observada moderada a elevada diversidade de haplótipos (Hd = 0,676) e nucleotídeos (π = 4,8 x 10-4). Foram observados desvios da neutralidade (D = -1,708 e Fs = -34,787, p < 0,05), sugerindo expansões populacionais recentes. A rede haplótipos permitiu identificar o haplótipo ancestral (H01) do conjunto populacional. A divergência genética intrapopulacional foi significativa (Fst = 0,1385), associada as distâncias geográficas (r = 0,524; p < 0.01) e permitiu a formação de dois grupos populacionais (k = 2). Os modelos climáticos identificaram períodos de expansão-retração da espécie entre o passado e o presente. A distribuição da espécie foi descontínua em sua extensão de ocorrência. Contudo, foi ampla e contínua na Mata Atlântica e restrita na Caatinga, esteve associada a locais mais elevados e frios (bio 10 e altitude) e convergiu com a formação dos grupos (k =2). As expansões populacionais recentes estiveram correlacionadas (não significativamente) com áreas de ganho de adequabilidade. Em linhas gerais, as características intrínsecas da espécie (regeneração, mortalidade e crescimento), associadas aos micro-habitats (luminosidade e umidade) proporcionados pelos capões possibilitam a sua manutenção e conservação nos mosaicos floresta-campo. Essas áreas ocorrem nos Campos e Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina, que apresentam extrema importância biológica, são prioritárias para conservação e refletem uma área de refúgio para a espécie. O mesmo ocorre para o Complexo da Chapada Diamantina, possivelmente outra área de refúgio mais recente e extremamente importante para conservação da espécie. A avaliação de mais populações na Caatinga e o estudo sobre aspectos de biologia reprodutiva da espécie são importantes nesse contexto e podem reforçar os resultados desse trabalho.

Palavras-chave: Conífera, Pinho-bravo, Capões, Modelos Matriciais Populacionais, Regeneração, Filogeografia, Refúgios, Nicho Ecológico, Serra Geral, Chapada Diamantina.

ABSTRACT

Podocarpus lambertii Klotzch ex Endl. is a native, endemic conifer of Brazil. It occurs in two disjunct areas between Bahia and Rio Grande do Sul, comprising Pampa, Atlantic Forest, and Caatinga biomes. It is preferably present in high altitude places, and often occurred associated with Araucaria angustifolia. Due to accelerated anthropic processes in the last few decades (timber exploitation and agricultural expansion), the species is currently national and internationally listed as threatened. The still little studied species presents important ecological and genetic characteristics and features related to its use relevant to promote its conservation. Thus, the aim of this study was to characterize the species’ population dynamics and comprehend its phylogeographic scenario, in order to generate knowledge to promote its conservation. For such, the characterization of the population dynamics was conducted in a permanent plot located in a forest-grassland mosaic within Araucaria Forest and Grassland domains. All individuals of the P. lambertii with height ≥ 0,1 m were identified, measured (dbh and height), mapped (with coordinates x and y), and had their life status (survival, mortality, recruitment) annually evaluated from 2013 to 2016. The population was stratified in four demographic classes: Seedling, Juvenile, Immature, and Reproductive. Demographic dynamics aspects were evaluated (density, mortality, recruitment, growth), and also spatial pattern and independence, and correlation between canopy cover and number of individuals. To comprehend the phylogeographic scenario, 25 populations of the species distributed in all its occurrence area were evaluated by means of chloroplast markers. Indexes of genetic diversity and divergence were estimated, deviations from neutrality and possible formation of population groups were analyzed, and a haplotype network for the population was determined. Furthermore, the ecological niche modeling was used to verify changes in the species’ potential distribution in past and present scenarios, and to correlate with recent population expansions generated by genetic estimators. In relation to population dynamics, P. lambertii presented high density of individuals in lower height classes, and high and variable recruitment over the years. Mortality rates and transition between classes were low and showed a pattern of reduction from Seedlings to Reproductive. The population presented positive growth rate over the time and all the species’ individuals occurred under forest patches. The correlation between canopy cover and number of individuals was positive and significant. In genetics terms, the 10

set of populations presented high number of haplotypes (Hr = 33), rare and exclusive haplotypes. Moderate to high haplotypes (Hd = 0,676) and nucleotide diversity (π = 4,8 x 10-4) was observed. Results found neutrality deviations (D = -1,708 e Fs = -34,787, p < 0.05), suggesting recent population expansions. The haplotypes network allowed identifying the set of populations’ ancestor haplotype (H01). The genetic divergence inter population was significant (Fst = 0,1385), associated with geographical distances (r = 0,524; p < 0,01), and allowed to form two population groups (k = 2). The climate models identified periods of expansion-retraction of the species between past and present. The species distribution was discontinuous in its extension of occurrence area. However, it was wide and continuous in the Atlantic Forest and restrict in the Caatinga. It was associated to higher and colder places (bio 10 and altitude) and converged with the groups formations (k = 2). The recent population expansions were correlated (not significantly) to areas with suitability gain. Overall, the species’ intrinsic characteristics (regeneration, mortality, and growth) associated to the micro-habitats (light and moisture) provided by forest patches allowed its maintenance and conservation in the forest-grassland mosaics. These areas occur in grasslands and Serra Geral of Rio Grande do Sul and Santa Catarina, which present uttermost biological importance, are priorities for conservation, and reflect a refuge area to the species. The same occurs to Complexo da Chapada Diamantina, possibly another extremely important, more recent refuge area for the species’ conservation. The evaluation of more populations in the Caatinga and the study on aspects of the reproductive biology of species are important in this context, and may reinforce the results of this work.

Key-words: Conifer, Pinho-bravo, Forest Patches, Population Matrix Models, Regeneration, Phylogeography, Refuges, Ecological Niche, Serra Geral, Chapada Diamantina.

LISTA DE FIGURAS

CAPÍTULO I Figura 1: Distribuição global das espécies de Coníferas. Mapa adaptado de Farjon & Filer (2013)...... 31 Figura 2: Distribuição das espécies da família Podocarpaceae. Mapa adaptado de Farjon & Filer (2013)...... 33 Figura 3: Relações evolutivas entre as espécies do gênero Podocarpus construída pelo consenso dos marcadores matK, rbcL e ITS1-2. Figura adaptada de Quiroga et al. 2016...... 36 Figura 4: Distribuição de espécies do gênero Podocarpus. Mapa adaptado de Farjon & Filer (2013)...... 37 Figura 5: Indivíduos reprodutivos da espécie P. lambertii. Esquerda: indivíduo com estróbilo masculino. Direita: indivíduo com estróbilo feminino verde e maduro...... 41

CAPÍTULO II Figura 1: Mapa da área de estudo localizada em uma mosaico de floresta- campo em Lages, Santa Catarina, Brasil. Em A: parcela maior com nove hectares (300 x 300 m) onde foram avaliados os indivíduos das classes Imaturos (IM) e Reprodutivos (RP); em B: parcela menor com 2,72 ha (170 x 160 m) onde foram avaliados os indivíduos das classes Plântulas (PL) e Jovens (JV). Os domínios Floresta com Araucária e Campos estão baseados no mapa proposto por Hueck & Seibart 1981...... 71 Figura 2: Densidade de indivíduos de P. lambertii em suas respectivas classes demográficas ao longo dos anos. As classes Plântulas (PL) e Jovens (JV) foram avaliadas em uma parcela de 2,72 ha (2013 - 2016); as classes Imaturos (IM) e Reprodutivos (RP) foram avaliados em uma parcela de nove hectares (2013 - 2016)...... 75 Figura 3: Distribuição em classes de altura para os indivíduos de P. lambertii nas classes Plântulas (A), Jovens (B), Imaturos (C) e Reprodutivos (D) para os anos de avaliação de 2013 a 2016. .... 76 Figura 4: Distribuição em classes de DAP para os indivíduos de P. lambertii nas classes Imaturos (A) e Reprodutivos (B) para os anos de avaliação de 2013 a 2016...... 77 Figura 5: Distribuição em classes de altura para os indivíduos ingressantes (A) de P. lambertii em uma área de 2,72 ha para os anos de 2014 a 2016. Distribuição em classes de altura para os 12

indivíduos mortos (B) de P. lambertii com altura < 1,5 m em uma área de 2,72 ha para os anos de 2014 a 2016...... 77 Figura 6: Dinâmica populacional de P. lambertii. Círculos com linha contínua representam as classes demográficas (Plântulas = PL; Jovens = JV; Imaturos = IM e Reprodutivos = RP); círculos com linha pontilhada representam a permanência de indivíduos na mesma classe (S); linha contínua horizontal representa a transição para classes sucessivas (G) e linha pontilhada superior representa a taxa de fecundidade dos indivíduos da classe RP...... 78 Figura 7: Análise do padrão espacial pela função K Univariada para a população de P. lambertii nas classes PL, JV, IM e RP entre os anos de 2013 a 2016. As linhas pontilhadas representam os intervalos de confiança construídos com 1000 simulações de Completa Aleatoriedade Espacial...... 79 Figura 8: Análise do padrão espacial pela função K Univariada para a população de P. lambertii para os indivíduos Ingressantes e Mortos entre os anos de 2014 a 2016. As linhas pontilhadas representam os intervalos de confiança construídos com 1000 simulações de Completa Aleatoriedade Espacial...... 80 Figura 9: Análise da independência espacial dos indivíduos de P. lambertii da classe PL vs RP e PL vs Femininas e para os anos de 2013 a 2016 pela função K bivariada de Ripley. Linhas pontilhadas representam os intervalos de confiança construídos com 1000 simulações de Completa Independência Espacial...... 80 Figura 10: Análise da independência espacial dos indivíduos Mortos vs PL e Mortos vs Femininas de P. lambertii para os anos de 2014 a 2016 pela função K bivariada de Ripley. Linhas pontilhadas representam os intervalos de confiança construídos com 1000 simulações de Completa Independência Espacial...... 81 Figura 11: Correlação de Spearman entre cobertura de dossel e número de indivíduos das classes PL, JV e IM entre os anos de 2013 a 2016...... 82

CAPÍTULO III Figura 1: Representação dos padrões filogeográficos propostos por Avise et al. (1987). Grupos I e II seguem divergência genética descontínua e Grupos III, IV e V seguem divergência genética contínua. As letras indicam diferentes populações...... 112 Figura 2: Representação do diagrama BAM que apresenta os fatores que afetam a distribuição geográfica e temporal de uma espécie. G: 13

área de estudo ou espaço geográfico de interesse; A: conjunto de características ambientais necessárias para sobrevivência de uma espécie, nicho fundamental; B: variáveis bióticas que podem ou não restringir o espaço de ocorrência de uma espécie; M: movimento/dispersão de uma espécie; A’ e B’: representam a alteração no tempo das áreas favoráveis à ocorrência de uma espécie; interseção A’ e B’: regiões inacessíveis para uma espécie. Adaptado de Soberón & Peterson 2005, Lima-Ribeiro & Diniz- Filho 2013...... 117 Figura 3: Extensão de ocorrência registrada para populações de P. lambertii (vermelho) nos biomas Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. Populações amostradas da espécie para estudo genético (preto). Populações amostradas e populações na área de ocorrência (vermelho) integram o conjunto de 105 pontos de ocorrência da espécie utilizados para a modelagem de nicho ecológico...... 125 Figura 4: Localização geográfica das 25 populações de P. lambertii avaliadas e seus respectivos haplótipos. Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e Caatinga...... 138 Figura 5: Grupos populacionais propostos pela análise Bayesiana (k = 2) a partir da divergência genética entre as populações de P. lambertii. Azul: identificação de barreira a partir da divergência genética entre as populações. Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e Caatinga...... 141 Figura 6: Rede de haplótipos construída com base na análise de três locos cpDNA e 25 populações de P. lambertii distribuídas em sua área de ocorrência. Os círculos representam os haplótipos e seu tamanho é proporcional a sua frequência de ocorrência. As subdivisões em cada haplótipo representa o número de populações que compartilham o mesmo haplótipo. Linha contínua: ligação entre haplótipos e passo mutacional. Cores indicam os diferentes estados e suas respectivas populações. Rede de haplótipos construída pelo método de Median-Joining...... 143 Figura 7: Distribuição potencial da espécie para os cenários do passado (LGM e HOL) e presente (Presente) realizada para o modelo climático CCSM utilizando a técnica de ensemble. Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e caatinga. Ordem dos cenários sentido esquerda-direita: LGM, HOL, Presente...... 146 Figura 8: Distribuição potencial da espécie para os cenários do passado (LGM e HOL) e presente (Presente) realizada para o modelo 14

climático MIROC utilizando a técnica de ensemble. Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. Ordem dos cenários sentido esquerda-direita: LGM, HOL, Presente...... 147 Figura 9: Diferença de adequabilidade para os cenários do passado (LGM e HOL) e presente (Presente) realizada a partir dos mapas de distribuição potencial da espécie. Modelo climático CCSM. Populações de P. lambertii utilizadas no estudo genético (25 populações). Ganho de adequabilidade (G > 0), áreas climaticamente estáveis (E = 0), perda de adequabilidade (P < 0). Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. Ordem dos cenários sentido esquerda-direita: 21 kAP – 6 kAP, 21 kAP – Presente, 6 kAP - Presente...... 148 Figura 10: Diferença de adequabilidade para os cenários do passado (LGM e HOL) e presente (Presente) realizada a partir dos mapas de distribuição potencial da espécie. Modelo climático MIROC. Populações de P. lambertii utilizadas no estudo genético (25 populações). Ganho de adequabilidade (G > 0), áreas climaticamente estáveis (E = 0), perda de adequabilidade (P < 0). Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. Ordem dos cenários sentido esquerda-direita: 21 kAP – 6 kAP, 21 kAP – Presente, 6 kAP - Presente...... 149

LISTA DE TABELAS

CAPÍTULO II Tabela 1: Síntese da origem dos campos a partir de registros paleoambientais e paleovegetacionais. Adaptado de Behling et al. (2009)...... 60

CAPÍTULO III Tabela 1: Localidade das populações de P. lambertii amostradas. Longitude e Latitude em graus decimais...... 126 Tabela 2: Pares de iniciadores cpDNA desenvolvidos, testados e selecionados para amplificação de DNA de P. lambertii. F = iniciador forward, R = iniciador reverse, TA: temperatura de anelamento testada em °C, TE: tamanho esperado em pares de base, ¹ locos desenvolvidos por Demesure et al. (1995), ² locos específicos da espécie, ³ locos selecionados...... 128 Tabela 3: Condições de ciclagem utilizadas para a amplificação via PCR dos locos cpDNA. T = temperatura em graus Celsius, TA = temperatura de anelamento específica do iniciador, s = segundos...... 129 Tabela 4: Variáveis bioclimáticas utilizadas para a construção dos cenários...... 133 Tabela 5: Índices gerais de diversidade estimados para P. lambertii. Os índices de diversidade foram estimados para cada loco e para o conjunto dos locos. Valores significativos p < 0,05 em negrito...... 137 Tabela 6: Índices de diversidade para o conjunto de populações e para cada população de P. lambertii. n = número de indivíduos avaliados, Hr = número de haplótipos, Hd = diversidade -4 haplotípica, π = diversidade nucleotídica (*10 ), Fs = Fs de Fu (1997), D = D de Tajima (1989). Valores significativos p < 0,05 em negrito...... 139 Tabela 7: Análise Molecular da Variância (AMOVA) para o conjunto de populações estudadas de P. lambertii. GL = graus de liberdade, SQ = Soma dos quadrados, CV = componentes de variação...... 140 Tabela 8: Análise Molecular da Variância (AMOVA) para o conjunto de populações estudadas subdivididas em dois grupos. GL = graus de liberdade, SQ = Soma dos quadrados, CV = componentes de variação...... 142 16

LISTA DE ABREVIATURAS, SIGLAS E SÍMBOLOS

INTRODUÇÃO GERAL MA - Mata Atlântica IUCN - The International Union for Conservation of Nature CONSEMA - Conselho Estadual do Meio Ambiente de Santa Catarina CNCFlora - Centro Nacional da Conservação da Flora

CAPÍTULO I Ma - Milhões de anos m - Metros cm - Centímetros mm - Milímetros DAP - Diâmetro altura do peito (=1.3 m) % - Porcentagem º C - Graus Celsius ~ - Aproximado/aproximadamente HE - Diversidade genética f - Índice de fixação Fst - Divergência genética SSR - Simple Sequence Repeats ISSR - Inter Simple Sequence Repeats cpSSR - Microssatélites cloroplastidiais pb - Pares de base IRA, IRB e IRS - Inverted repeat regions trnN-GUU - Gene g.cm³ - Gramas por centímetro cúbico TM - Marca registrada

CAPÍTULO II % - Porcentagem º C - Graus Celsius m - Metros cm - Centímetros mm - Milímetros ~ - Aproximado/aproximadamente LGM - Last Glacial Maximum anos cal AP - Anos radiocarbono calibrados antes do presente kAP - Mil anos antes do presente km² - Quilômetros quadrados 18

UCs - Unidades de Conservação MMA - Ministério do Meio Ambiente MMP - Modelos Matriciais Populacionais Cfb - Clima temperado úmido com verão temperado PL - Plântulas JV - Jovens IM - Imaturos RP - Reprodutivos > - Maior que < - Menor que ≥ - Maior igual a ≤ - Menor igual a S - Permanência na mesma classe G - Transição para classe sucessiva D - Taxa de mortalidade λ - Taxa de crescimento populacional CAE - Completa Aleatoriedade Espacial CIE - Completa Independência Espacial ind.ha-1 - Indivíduos por hectare ha - Hectares m.a-1 - Metros anuais cm.a-1 - Centímetros anuais IC - Intervalo de Confiança n - Número amostral ♂ - Feminino ♀ - Masculino r - Coeficiente de correlação de Spearman p - Valor de p kgf.cm-2 - Quilograma força por centímetro quadrado

CAPÍTULO III % - Porcentagem km² - Quilômetros quadrados m - Metros mm - Milímetros ~ - Aproximado/aproximadamente ha - Hectares UCs - Unidades de Conservação DNA - Ácido Desoxirribonucleico mtDNA - DNA mitocondrial 19

cpDNA - DNA cloroplastidial cpSSR - Microssatélites cloroplastidiais ncSSR - Microssatélites nucleares vs - Versus ex. - Exemplo Ne - Tamanho efetivo populacional NCPA - Nested Clades Phylogeographical Analisys ABC - Approximate Bayesian Computation ENM - Ecological Niche Models BAM - Biótico, Abiótico, Mobilidade AOGCMs - Modelos Circulares Oceano-Atmosfera ICMBio - Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade GPS - Global Position System LFDGV - Laboratório de Fisiologia do Desenvolvimento e Genética Vegetal APS - Cambará do Sul/Parque Nacional Aparados da Serra BJ - Bom Jesus BJS - Bom Jardim da Serra BN - Balsa Nova BVT - Bela Vista do Toldo CAB - Cambará do Sul CAC - Caçador CGS - Campina Grande do Sul CJ - Campos do Jordão CO - Lages/Coxilha Rica CT - Campo do Tenente CU - Curitibanos IRA - Irati JAQ - Jaquirana MC - Muitos Capões MV - Monte Verde PA - Painel PESP - Aiuruoca/Parque Estadual Serra do Papagaio PIA - Piatã RIC - Rincão SC - São Cristóvão do Sul SJ - São Joaquim SJC - São José do Cerrito SJP - São José dos Pinhais UR - Urupema 20

® - Marca registrada ng/μl - Nanograma por microlitro F - Iniciador forward R - Iniciador reverse TA - Temperatura de anelamento TE - Tamanho esperado em pares de base ° C - Graus Celsius trnH-psbA - Espaçador intergênico atpE-rbcL - Espaçador intergênico trnS-trnfM - Espaçados intergênico PCR - Polimerase Chain Reaction mg/ml - Miligramas por mililitros BSA - Bovine Serum Albumin μM - Micromolar μl - Microlitro PEG - Polietilenoglicol dNTPs - Desoxirribonucleotídeos M - Molar g - Gramas kb - Quilobase (1000 bases) BDT - BigDye Terminator ABI - Applied Biosytems EDTA - Ácido etilenodiamino tetra-acético Hd - Diversidade haplotípica π - Diversidade nucleotídica Hr - Riqueza haplotípica Fst - Divergência genética D - Distância geográfica k - Grupos populacionais MJ - Median-Joining HOL - Holocene LGM - Last Glacial Maximum CCSM - Community Climate System Model Version MIROC - Model for Interdisciplinary Research On Climate alt - Altitude (m) prec - Precipitação (mm) wind - Velocidade do vento (m.s-1) bio01 - Temperatura média anual bio02 - Variação diurna média de temperatura (média mensal - Tmax- Tmin) 21

bio03 - Isotermalidade ((bio02/bio07)*(100)) bio04 - Sazonalidade de temperatura (desvio padrão*100) bio05 - Temperatura máxima do mês mais quente bio06 - Temperatura mínima do mês mais frio bio07 - Amplitude térmica anual (bio05-bio06) bio08 - Temperatura média do trimestre mais úmido bio09 - Temperatura média do trimestre mais seco bio10 - Temperatura média do trimestre mais quente bio11 - Temperatura média do trimestre mais frio bio12 - Precipitação anual bio13 - Precipitação do mês mais chuvoso bio14 - Precipitação do mês mais seco bio15 - Sazonalidade da precipitação (coef. de variação) bio16 - Precipitação do trimestre mais chuvoso bio17 - Precipitação do trimestre mais seco bio18 - Precipitação do trimestre mais quente bio19 - Precipitação do trimestre mais frio SVM - Support Vector Machine MaxEnt - Maximum Entropy TSS - True Skill Statistic kAP - Mil anos antes do presente P < - Perda G > - Ganho E = - Estabilidade pb - Pares de base C - Citosina T - Timina G - Guanina A - Adenina H - Haplótipo p < - Probabilidade menor p > - Probabilidade maior AMOVA - Análise Molecular da Variância GL - Graus de liberdade SQ - Soma dos quadrados CV - Componentes da variação Ct - Contribuição em porcentagem m.s-1 - Metros por segundo d.p - Desvio padrão r - Coeficiente de correlação Pearson 22

CAPÍTULO IV

% - Porcentagem FOM - Floresta Ombrófila Mista IFFSC - Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina ha - Hectares PA - Painel UR - Urupema BJS - Bom Jardim da Serra SJ - São Joaquim CAB - Cambará do Sul APS - Cambará do Sul/Parque Nacional Aparados da Serra JAQ - Jaquirana BJ - Bom Jesus CO - Lages/Coxilha Rica MC - Muitos Capões SJC - São José do Cerrito PIA - Piatã PESP - Aiuruoca/Parque Estadual Serra do Papagaio MMA - Ministério do Meio Ambiente

SUMÁRIO

INTRODUÇÃO GERAL ...... 27

CAPÍTULO I: CONSIDERAÇÕES SOBRE A FAMÍLIA, GÊNERO E A ESPÉCIE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX ENDL. 1 FAMÍLIA PODOCARPACEAE ...... 31 2 GÊNERO Podocarpus ...... 35 3 A ESPÉCIE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX ENDL...... 39 3.1 Aspectos Ecológicos ...... 39 3.2 Biologia Reprodutiva ...... 41 3.3 Diversidade Genética ...... 42 3.4 Usos ...... 44 4 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...... 47

CAPÍTULO II: ASPECTOS POPULACIONAIS DE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX. ENDL EM UM MOSAICO DE FLORESTA-CAMPO NO SUL DO BRASIL.59 1 INTRODUÇÃO ...... 59 1.1 Paisagem de campo ...... 59 1.2 Dinâmica populacional ...... 63 2 OBJETIVOS...... 67 2.1 Objetivo Geral ...... 67 2.2 Objetivos Específicos ...... 67 3 HIPÓTESES DE TRABALHO ...... 69 4 MATERIAIS E MÉTODOS ...... 71 4.1 Área de estudo ...... 71 4.2 Coleta e análises de dados ...... 72 4.2.1 Estrutura e dinâmica populacional ...... 72 4.2.2 Padrão e independência espacial ...... 73 4.2.3 Cobertura de dossel ...... 74 5 RESULTADOS ...... 75 5.1 Estrutura e dinâmica populacional ...... 75 5.2 Padrão e dependência espacial ...... 78 5.3 Cobertura de dossel ...... 82 6 DISCUSSÃO...... 83 6.1 Ingresso, mortalidade e crescimento populacional ...... 83 6.2 Importância dos capões para a espécie ...... 87 7 CONSIDERAÇÕES FINAIS ...... 91 8 MATERIAL SUPLEMENTAR ...... 93 24

9 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...... 95

CAPÍTULO III: ANÁLISE FILOGEOGRÁFICA DE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX ENDL., PODOCARPACEAE. 1 INTRODUÇÃO ...... 109 1.1 Biomas de ocorrência da espécie ...... 109 1.2 Análises filogeográficas em plantas ...... 111 1.3 Modelagem de nicho ecológico (ENM) ...... 115 1.4 Integração da Filogeografia e ENM ...... 118 2 OBJETIVOS ...... 121 2.1 Objetivo Geral ...... 121 2.2 Objetivos específicos ...... 121 3 HIPÓTESES DE TRABALHO ...... 123 4 MATERIAIS E MÉTODOS ...... 125 4.1 Áreas de estudo e amostragem ...... 125 4.2 Obtenção dos dados genéticos ...... 127 4.2.1 Extração de DNA ...... 127 4.2.2 Seleção e desenvolvimento dos iniciadores cloroplastidiais (cpDNA) ...... 127 4.2.3 Amplificação e purificação dos fragmentos cpDNA ...... 128 4.2.4 Reações de sequenciamento, purificação pós-reação e sequenciamento ...... 129 4.2.5 Alinhamento e montagem das sequências ...... 130 4.3 Análise dos dados genéticos ...... 130 4.3.1 Diversidade haplotípica (Hd) e nucleotídica (π) ...... 130 4.3.2 Testes de neutralidade ...... 130 4.3.3 Divergência genética, identificação de grupos populacionais .. 131 4.3.4 Rede de haplótipos ...... 131 4.4 Modelagem de nicho ecológico ...... 132 4.4.1 Seleção dos pontos de ocorrência ...... 132 4.4.2 Escolha das variáveis bioclimáticas ...... 132 4.4.3 Algoritmos de modelagem ...... 134 4.4.4 Avaliação dos modelos...... 135 4.4.5 Diferenças de adequabilidade entre cenários do presente e do passado ...... 136 5 RESULTADOS ...... 137 5.1 Diversidade genética e testes de neutralidade ...... 137 5.2 Divergência genética e identificação de grupos ...... 140 5.3 Rede de haplótipos ...... 142 25

5.4 Pontos de ocorrência, variáveis bioclimáticas e algoritmos utilizados para Modelagem de Nicho Ecológico ...... 143 5.5 Distribuição potencial da espécie ...... 145 5.6 Diferenças de adequabilidade...... 147 6 DISCUSSÃO...... 151 6.1 Cenário filogeográfico da espécie ...... 151 7 CONSIDERAÇÕES FINAIS ...... 157 8 MATERIAL SUPLEMENTAR ...... 159 9 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...... 179

CAPÍTULO IV: CONCLUSÕES: IMPLICAÇÕES PARA CONSERVAÇÃO DE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX ENDL. 1 CONSERVAÇÃO DE Podocarpus lambertii ...... 203 2 PERSPECTIVAS ...... 209 3 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...... 211

INTRODUÇÃO GERAL

Podocarpus lambertii Klotzch Ex. Endl. é comumente conhecido como pinho-bravo, pinheirinho ou pinho, é uma conífera nativa e endêmica no Brasil. Está presente nos biomas Pampa, Mata Atlântica e Caatinga, ocorrendo de forma disjunta entre os estados da Bahia e do Rio Grande do Sul. Habita preferencialmente locais com altitude média a elevada (790 a 1700 m) e muitas vezes ocorre associada a Araucaria angustifolia. A espécie apresenta importantes características ecológicas (ex.: diocia, polinização, dispersão, crescimento, regeneração, diversidade) que podem facilitar e viabilizar estratégias de uso e conservação. Entretanto, devido aos processos antrópicos, a espécie está presente na Lista Vermelha de IUCN como “Quase Ameaçada” (Farjon 2013), na lista de espécies ameaçadas de Santa Catarina como “Em perigo” (CONSEMA 2014) e na lista do Centro Nacional de Conservação como “Pouco Preocupante” (CNCFlora 2016). Nesse contexto, Reis et al. (2012) no âmbito do Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina (IFFSC) avaliaram a diversidade genética de 13 espécies florestais, dentre elas P. lambertii. Os autores encontraram baixa diversidade genética, altos índices de fixação e alta divergência genética entre populações, evidenciando a necessidade de ações urgentes de conservação para a espécie. Tais resultados motivaram o desenvolvimento da dissertação de Mestrado intitulada de “Estrutura genética e demográfica de Podocarpus lambertii Klotzch ex. Endl. em uma paisagem de Campo” (Bernardi 2015), que permitiu integrar informações genéticas e demográficas de uma população da espécie em distintas coortes de indivíduos, afim de avançar no conhecimento sobre a espécie. Os resultados de Bernardi (2015) reportaram novamente uma baixa diversidade genética, índices de fixação positivos e divergência genética entre coortes de indivíduos, que convergiram com o padrão espacial agregado para todas as coortes demográficas da espécie. Por outro lado, a espécie demonstrou capacidade de regeneração, colonização em ambientes de sucessão e baixa taxa de mortalidade. Entretanto, por se tratar de uma espécie longeva, percebeu-se a necessidade de um maior tempo de acompanhamento demográfico e do emprego de distintos marcadores moleculares para estudo genético, para possibilitar novas inferências sobre a diversidade genética da espécie. Dessa forma, desenvolveu-se a tese de Doutorado intitulada de “Aspectos ecológicos e filogeográficos de Podocarpus lambertii Klotzch 28

Ex. Endl.” visando ampliar o conhecimento sobre aspectos ecológicos e genéticos da espécie. O principal objetivo da tese foi contribuir para a conservação do P. lambertii, e dentro do possível, aportar elementos para conservar as diferentes paisagens na qual a espécie está inserida. Para tal, a tese foi organizada em quatro capítulos. O primeiro capítulo intitulado de “Considerações sobre a família, gênero e a espécie Podocarpus lambertii Klotzch ex. Endl.” foi estruturado para abordar questões gerais sobre a origem, distribuição, diversidade, aspectos ecológicos e genéticos da família Podocarpaceae e do gênero Podocarpus. Além disso, compila de forma mais aprofundada aspectos ecológicos, reprodutivos, genéticos e os usos de P. lambertii já descritos na literatura. Os elementos abordados nesse capítulo são extremamente relevantes para construção da tese, pelo fato da espécie ser o alvo central desse estudo. O segundo capítulo está intitulado de “Aspectos populacionais de Podocarpus lambertii Klotzch ex. Endl. em um mosaico de floresta- campo no sul do Brasil”. O objetivo principal desse estudo foi caracterizar a dinâmica populacional da espécie e responder questões relacionadas ao padrão e dinâmica da distribuição dos indivíduos, taxa de crescimento populacional, padrões de dependência espacial e a importância dos capões na dinâmica populacional da espécie. O conhecimento gerado permitiu identificar importantes características ecológicas da espécie e dos capões onde ela ocorre, possibilitando realizar inferências sobre a conservação da espécie nos mosaicos de floresta-campos do sul do Brasil. O terceiro capítulo está intitulado de “Análise filogeográfica de Podocarpus lambertii Klotzch ex. Endl., Podocarpaceae”. O objetivo principal desse estudo foi compreender o cenário filogeográfico da espécie em toda sua extensão de ocorrência. Para isso, buscou-se responder questões relacionadas ao padrão filogeográfico, divergência genética, distribuição potencial histórica e presente da espécie. Ainda, buscou-se correlacionar índices de expansão populacional gerados por descritores genéticos com as diferenças observadas entre áreas climaticamente adequadas para ocorrência da espécie no passado e no presente. O conhecimento gerado permitiu compreender a distribuição da diversidade genética, identificar grupos geneticamente distintos, áreas de refúgio e prioritárias para conservação, e conhecer o cenário filogeográfico da espécie. Por fim, o quarto capítulo está intitulado de “Conclusões: Implicações para a conservação de Podocarpus lambertii Klotzch Ex. Endl”. O objetivo principal deste capítulo foi associar o conhecimento 29

disponível no Capítulo I com o conhecimento gerado nos Capítulos II e III para descrever as principais implicações e estratégias para a conservação in situ da espécie. E, de forma breve, levantar perspectivas de novos estudos para a espécie.

CAPÍTULO I: CONSIDERAÇÕES SOBRE A FAMÍLIA, GÊNERO E A ESPÉCIE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX ENDL.

1 FAMÍLIA PODOCARPACEAE

Na divisão Pinophyta (Coníferas) são reconhecidas as famílias Cupressaceae, Pinaceae, Taxaceae, Cephalotaxaceae, Sciadopityaceae, Podocarpaceae, Araucariaceae e Phyllocladaceae. Essas famílias apresentam número de táxons e distribuição geográfica variável, sendo que grande parte da sua diversidade taxonômica pode ser considerada recente (Farjon 2001, 2010). As famílias Araucariaceae, Podocarpaceae, Taxaceae e Sciadopityaceae são consideradas as linhagens mais basais, datam do período Mesozoico e divergem no início do Triássico. As famílias Cupressaceae e Pinaceae datam do período Jurássico Superior e divergem no Cretáceo Inferior (Leslie et al. 2012). As espécies de coníferas estão distribuídas em escala continental (Figura 1), apresentam distintos padrões evolutivos, evidenciados pelo diversificado grupo de espécies vivas (~615 espécies) e por extensos e bem documentados registros fósseis (Leslie et al. 2012, Farjon & Filer 2013). Aproximadamente 90% da diversidade existente nas coníferas está inserida em dois grandes e principais clados (Leslie et al. 2012). Filogeneticamente, o clado norte contém as famílias Pinaceae, Cupressaceae (subfamília Cupressoideae), Taxaceae e Sciadopityaceae, encontradas em regiões temperadas e subtropicais do Hemisfério Norte (Farjon 1990, Farjon 2005). O clado sul é representado pelas famílias Araucariaceae, Podocarpaceae e Cupressaceae (subfamília Callitroideae) encontradas principalmente no Hemisfério Sul (Farjon 1990, Eckenwalder 2009).

Figura 1: Distribuição global das espécies de Coníferas. Mapa adaptado de Farjon & Filer (2013). 32

Dentre as coníferas, a família Podocarpaceae (Figura 2) é a considerada a segunda maior, com aproximadamente 175 espécies distribuídas principalmente no Hemisfério Sul (Farjon & Filer 2013). Morfologicamente e ecologicamente é a família mais diversa dentre as coníferas (Kelch 1997, 1998). A família apresenta distribuição pantropical, ocupando grandes extensões latitudinais, e por consequência, está fragmentada em três grandes regiões separadas pelos oceanos, as Américas, a África e o Sudoeste da Ásia/Pacífico (Farjon & Filer 2013). No que se refere a sua diversidade, a família apresenta distribuição e presença de registros fósseis que a tornam objeto de estudo para biogeógrafos, palinologistas e paleoclimatologistas (Mill 2003). Os registros fósseis da família sugerem sua origem no Triássico, em Gondwana (Morley 2011). Estudos mais recentes de datação molecular e dados fósseis sugerem uma origem no período Jurássico (Biffin et al. 2011, Leslie et al. 2012, Rothwell et al. 2012, Escapa et al. 2013) e a consideram como um dos remanescentes de linhagens mais antigos, amplamente distribuída, possivelmente pela sua dispersão a longas distâncias (Wang & Ran 2014). A família está presente em 23 regiões fitogeográficas (Takhtajan 1986) e apresenta três principais centros de diversidade: 1) Malásia e sudoeste do Pacífico (~71 espécies); 2) Australásia e Nova Caledônia (~49 espécies); e 3) América do Sul, América Central e Caribe (~47 espécies). O gênero Podocarpus é o único que ocorre em todas as regiões fitogeográficas (Mill 2003), sendo amplamente utilizado para entender as mudanças climáticas no Quaternário (Enright & Hill 1995). A Malásia é considerada um refúgio adaptativo da família Podocarpaceae, devido a fatores edáficos e insulares; e a Austrálasia apresenta a maior diversidade viva de espécies da família. A Nova Zelândia e América do Sul contam com a maior diversidade de fósseis da família, sendo que a América do Sul pode ser considerada o berço da flora moderna da família (Mill 2003). Predominantemente as espécies da família Podocarpaceae ocorrem em florestas montanas e grande parte destas espécies estão presentes em ilhas do Caribe, Madagascar, Malásia, áreas do Sudoeste do Pacífico e Nova Zelândia. Na África, as espécies são predominantemente Afro- montanas, entretanto podem chegar a altitudes menores na Província do Cabo. Na Ásia e Pacífico, as espécies ocorrem principalmente em regiões montanhosas. Na Austrália e Nova Zelândia as espécies ocorrem em baixas e altas altitudes de forma semelhante. Nas Américas, as espécies apresentam distribuição quase contínua do México, América Central, 33

montanhas dos Andes até a Terra do Fogo. Ainda, algumas espécies ocorrem em altitudes maiores no sul do Brasil (Farjon & Filer 2013). As Podocarpaceae coocorrem de forma abundante e competitiva com as angiospermas em florestas úmidas, devido a presença de folhas laminares e mais largas, o que garante maior aproveitamento de luz, tolerância à sombra e capacidade de se desenvolver sob o dossel (Hill & Brodbribb 1999). A regeneração e o recrutamento das espécies da família Podocarpaceae tende a ser contínua para as espécies que toleram sombreamento, e em pulsos regenerativos para as espécies que não toleram sombreamento. Os pulsos regenerativos são dependentes de distúrbios e características topográficas (Brodbribb & Hill 2003). Os vertebrados são os vetores de dispersão mais importantes da família, dentre eles, destacam-se as aves e os mamíferos (Mill 2003). Provavelmente no passado, antes da diversificação das aves, os répteis também eram importantes dispersores da família (Whitaker 1987). Algumas espécies de Podocarpaceae apresentam interações estreitas com espécies dispersoras, como a ave Macgregoria pulchra e Dacrycarpus compactus, a ave Columba arquatrix que dispersa a longas distâncias Podocarpus latifolius e Afrocarpus falcatus (Mill 2003), a ave Hemiphaga novazeelandiae que dispersa duas espécies do gênero Prumnopitys (Clout & Tiley 1992). De forma geral, grande parte das aves que se alimentam e dispersam as espécies da família são sedentárias, frequentemente endêmicas e são importantes dispersores a curtas distâncias (Mill 2003). Contudo, as informações são extremamente limitadas sobre as espécies dispersoras e consumidoras da família.

Figura 2: Distribuição das espécies da família Podocarpaceae. Mapa adaptado de Farjon & Filer (2013).

2 GÊNERO Podocarpus

Originalmente a família foi classificada em dois gêneros: Podocarpus e Dacrydium, tendo como base o tipo e estrutura da folha (Endlicher 1847). O gênero Podocarpus foi descrito primeiramente em 1807 pelo botânico francês Charles Louis L’Héritier de Brutelle, baseando-se na espécie Sul Africana Podocarpus elongatus (Aiton) L’Hérit. Ex Pers (Pilger 1926). O gênero Podocarpus é considerado o mais adaptado, dinâmico e diverso (~100 espécies) da família Podocarpaceae (Farjon & Filer 2013, Quiroga et al. 2016). As principais e mais completas revisões do gênero foram realizadas por Buchholz & Gray (1948a, 1948b, 1948c), Gray & Buchholz (1951a, 1951b) e Gray (1955, 1956, 1958), que abordaram questões morfológicas e anatômicas do gênero. Laubenfels (1985) revisou o gênero e listou 95 espécies, divididas em dois subgêneros (Foliolatus e Podocarpus), tendo como base caracteres do cone feminino, anatomia foliar e cutículas. Recentemente, novas revisões do gênero foram realizadas por Mill (2014, 2015a, 2015b), que teve como bases referenciais Laubenfels (1985) e Farjon (2010b). O autor abordou questões históricas do gênero e sua distribuição no Caribe, América Central e Norte do México. Evidências moleculares e fósseis sugerem que o gênero Podocarpus teve origem no Cretáceo Tardio e início do Paleogene, entre 82 Ma e 52 Ma (Quiroga et al. 2016). Evolutivamente o gênero Podocarpus é monofilético e pode ser subdividido em dois clados principais, Podocarpus e Foliolatus. O subclado Foliolatus inclui somente espécies que ocorrem na Ásia, Oceania e Australásia, enquanto o subclado Podocarpus inclui espécies que ocorrem nas Américas, África, Nova Zelândia, Nova Caledônia e Austrália Oriental. O subclado Podocarpus está latitudinalmente estruturado em outros dois subclados, o Austral e o Tropical-Subtropical. Ainda, o subclado Tropical- Subtropical pode ser dividido em outros três: o Subtropical que inclui a espécie P. lambertii, o Tropical que inclui a espécie P. sellowii e o Africano (Figura 3, Quiroga et al. 2016).

Figura 3: Relações evolutivas entre as espécies do gênero Podocarpus construída pelo consenso dos marcadores matK, rbcL e ITS1-2. Figura adaptada de Quiroga et al. 2016.

A distribuição geográfica do gênero Podocarpus é muito semelhante à distribuição da sua família, ocupando três grandes regiões: as Américas, a África e Madagascar, e Ásia e Australásia (Figura 4, Farjon & Filer 2013). De forma geral, as espécies do gênero naturalmente ocorrem em florestas tropicais higrófilas perenifólias, situadas em altitudes que variam de 800 m a 3100 m, apresentam volume pluviométrico estável durante o ano e elevada umidade do ar (Lamprecht 1990). Nessas condições, a presença de espécies dos gêneros Araucaria e Agathis é frequente (Lamprecht 1990). No Brasil, o gênero Podocarpus apresenta forte correlação com altas altitudes e coocorre com os gêneros Drymis, Hedyosmum, Weinmannia, Clethra, Ilex, Clusia, Myrsine, Miconia, Prunus, Roupala e 37

Trichipteris (Webster 1995). Ledru et al. (2007) destacam que o gênero pode apresentar populações esparsas, restritas a refúgios como em altas elevações de cadeias de montanhas, em florestas de araucária e florestas de galeria na caatinga. Em território brasileiro ocorrem dois gêneros da família Podocarpaceae, o Retrophyllum C. N. Page, com apenas uma espécie nativa e registrada somente em Rondônia, a Retrophyllum piresii (Silba) C. N. Page e mais oito espécies do gênero Podocarpus. Dentre as oito espécies, quatro são endêmicas, entre elas o Podocarpus lambertii Klotzch ex. Endl., Podocarpus sellowii Klotzch ex. Endl., Podocarpus brasiliensis Laubenfels (Ledru et al.2007) e Podocarpus barretoi Laubenfels & Silba (Souza et al. 2013). As espécies Podocarpus roraimae Pilger, Podocarpus acuminatus Laubenfels, Podocarpus aracensis Laubenfels & Silba e Podocarpus celatus Laubenfels também ocorrem em outros países além do Brasil (Souza et al. 2013).

Figura 4: Distribuição de espécies do gênero Podocarpus. Mapa adaptado de Farjon & Filer (2013).

3 A ESPÉCIE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX ENDL.

3.1 Aspectos Ecológicos

Podocarpus lambertii é popularmente conhecido como pinho- bravo, pinheirinho, pinheiro-bravo ou pinho (Carvalho 2004). Naturalmente a espécie apresenta vasta distribuição geográfica e ocorre em duas áreas disjuntas, que abrangem os biomas Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. A primeira área encontra-se na Bahia, mais especificamente nos campos rupestres ou de altitude da Floresta Estacional Decidual Montana, entre as latitudes de 10°30’ S e 11°35’ S da Região Central da Bahia (Stannard 1995). A segunda área encontra-se entre Minas Gerais (19°10’ S) e o Rio Grande do Sul (31°20’S). A espécie ocorre na Floresta Ombrófila Mista, formação Aluvial (galeria), Montana e Alto-Montana, na Floresta Estacional Decidual, na Depressão Central Gaúcha e na Estepe Gramíneo-Lenhosa, área de início da formação dos capões de floresta (Duarte 1973, Manieri & Pires 1973, Mattos 1979, Oliveira & Rotta 1982, Ziller 1993, Silva & Marconi 1990, Carvalho 2004, Vibrans et al. 2013). Atualmente, devido à intensificação dos processos antrópicos, especialmente da exploração madeireira, expansão da agricultura e silvicultura com espécies exóticas, a espécie está presente na Lista Vermelha de IUCN como “Quase Ameaçada” (Farjon 2013), na lista de espécies ameaçadas de Santa Catarina como “Em perigo” (CONSEMA 2014) e na lista do Centro Nacional de Conservação como “Pouco Preocupante” (CNCFlora 2016). Podocarpus lambertii apresenta porte médio, pode alcançar 27 m de altura e 1,2 m de diâmetro (Carvalho 2004). Entretanto, outros autores relatam altura e diâmetro menores, entre 14 e 15 metros de altura e um metro de diâmetro (Mattos 1979, Lorenzi 1992). Quando jovens, os indivíduos de P. lambertii podem apresentar tronco reto, crescimento monopodial e copa cônica. Na fase adulta, os indivíduos apresentam tendência à tortuosidade, à inclinação e ramificação do tronco, formação de copa arredondada e quando completamente desenvolvidos, podem alcançar o segundo estrato arbóreo da floresta (Marchiori 1996). Segundo Backes (1973) quando crescem isolados, os indivíduos da espécie ramificam-se muito, e quando crescem no interior da floresta, perdem facilmente os ramos inferiores, o tronco permanece mais uniforme e crescem mais em altura. 40

A espécie pode ser encontrada em maciços puros com alta densidade de indivíduos (Mattos 1979, Inoue et al. 1984, Longhi et al. 2009), abundância (Longhi et al.1992) e associada a outras espécies, especialmente com A. angustifolia. O pinho-bravo é uma espécie da Floresta com Araucária, geralmente ocorrendo e crescendo no segundo estrato arbóreo (Andrade & Krapfenbauer 1983). Inoue et al. (1984) e Fontoura et al. (2006) definem a espécie como pioneira, capaz de formar pequenos capões puros em meio aos campos. Galvão (1986) define a espécie como heliófila na fase juvenil, com capacidade de suportar plantios a céu aberto ou em condições similares que permitam boa disponibilidade de luminosidade. Longhi et al. (2006) identificaram e caracterizaram diferentes estágios sucessionais de remanescentes da Floresta Ombrófila Mista no Rio Grande do Sul e caracterizaram P. lambertii como uma espécie pertencente à formação secundária, associada a espécies pioneiras e espécies da floresta primária. Longhi et al. (2010) destacam que a espécie prefere locais pouco pedregosos, pouco inclinados, relativamente úmidos, com alta frequência de indivíduos e alta densidade do sub-bosque, indicando ser uma espécie secundária tardia tolerante a sombra. Zimmer et al. (2010) mencionam que a espécie se desenvolve em solos férteis e pobres, rasos e rochosos. Carvalho (1982) pesquisando o comportamento de várias espécies nativas em plantios, constatou que P. lambertii foi à espécie com maior taxa de sobrevivência, maior resistência à geada e com o melhor desempenho em altura aos sete anos de idade. Segundo Bernardi (2015) a espécie apresenta capacidade de regeneração ao longo do tempo e padrão de crescimento semelhante a um J invertido, fatores evidenciados pela alta taxa de sobrevivência nos dois primeiros anos de vida, sendo de 95,7% na classe plântulas (até 0,5 m de altura) e 99% na classe jovens (0,5 a 1,5 m de altura). Chami et al. (2011) concluíram que P. lambertii apresenta alta densidade de indivíduos onde está presente, formando um banco de plântulas. O crescimento inicial em diâmetro do P. lambertii é lento e dependente do sítio onde a população se encontra (Milani 2010, Milani et al. 2013). Milani (2010) observou tendência distinta de crescimento em diâmetro a partir dos 34 anos de idade e diâmetro altura do peito (DAP = 12 cm). A partir dessa idade, a assíntota de crescimento variou de 140 anos a 96 anos e o DAP de ~38 cm a ~24 cm, dependendo do sítio de estudo. Milani et al. (2013) observaram tendência de crescimento distinta entre dois sítios a partir dos 70 anos. Os indivíduos avaliados na região 41

Campos de Cima da Serra cresceram em ritmo mais acelerado (diâmetro ~46 cm com 74 anos) que os indivíduos da região Depressão Central (~26 cm com 70 anos).

3.2 Biologia Reprodutiva

Podocarpus lambertii é uma espécie dioica, com estróbilos femininos solitários, axilares, localizados na região basal da folha e são sustentados por um pedúnculo de cinco a 15 mm (Garcia et al. 2006). Os estróbilos masculinos são amentilhos cilíndricos, verticilados na extremidade de um eixo comum (Dimitri 1972). A espécie possui um receptáculo dilatado que fica aderido à semente conhecido como epimácio (Tomlinson 1994). Na fase inicial do desenvolvimento da semente, o epimácio apresenta uma bráctea aderida e coloração verde, sendo que à medida que a semente se desenvolve, a bráctea desprende-se do epimácio e sua coloração altera para roxa, indicando início do processo de maturação (Figura 5).

Figura 5: Indivíduos reprodutivos da espécie P. lambertii. Esquerda: indivíduo com estróbilo masculino. Direita: indivíduo com estróbilo feminino verde e maduro.

As sementes de P. lambertii possuem tegumento com estrutura espessa, consistência tênue, constituídas de três camadas celulares morfologicamente descritas como: exotesta, camada externa coriácea, lignificada e com canais resiníferos; mesotesta, camada intermediária e delgada aderida à exotesta; e endotesta, camada delgada que envolve o endosperma primário. As sementes são pequenas, globosas, levemente estriadas e com coloração variável conforme seu desenvolvimento (verde- pálido, bege a castanho-amarelada) (Garcia et al. 2006). O pequeno embrião localizado na semente é linear e cotiledonar, apresenta dois 42

cotilédones, eixo hipocótilo-radícula bem definido e ápice arredondado na fase final de maturação da semente (Garcia et al. 2006). Segundo Garcia et al. (2008) as sementes de P. lambertii apresentam grau de umidade inicial de 28,7% e capacidade de germinação de 59,4%. Contudo, apresentam grau de umidade crítico de 5,7% e nesse período, a capacidade de germinação chega a 72,1%, podendo ser considerada uma semente ortodoxa. Barbosa (2002) estudou a germinação e viabilidade de sementes de P. lambertii e identificou que o ponto de maturação fisiológica da semente ocorreu com 32% de umidade e nesse período a germinação foi de 81%. Medeiros & Zanon (1998) verificaram que a porcentagem de germinação decresceu consideravelmente com o aumento do período de armazenamento. Os autores sugerem que para um bom armazenamento as sementes devem permanecer a 4º C e 84% de umidade relativa por até 360 dias. Segundo Ragagnin et al. (1994) a máxima germinação de sementes de P. lambertii (81%) ocorreu 131 dias após a floração e com grau de umidade de 32%. Siqueira & Ferreira (1987) destacam que as sementes da espécie possuem elevado conteúdo de água quando os epimácios estão maduros (~47,5%) causando redução rápida da viabilidade após armazenamento em laboratório. Segundo Carvalho (2004) os epimácios de P. lambertii amadurecem de janeiro a março no Rio Grande do Sul, janeiro em Santa Catarina, de dezembro a fevereiro no Paraná, de abril a maio em São Paulo e de fevereiro a março no Rio de Janeiro. A dispersão de sementes de P. lambertii é zoocórica, principalmente ornitocórica (Kuniyoshi 1983). A espécie congênere Podocarpus nubigena Lindl. também apresenta dispersão ornitocórica, realizada principalmente pela espécie Turdus falcklandii (Willson et al. 1996). Os principais vetores de polinização da espécie são as abelhas, seguidos de pequenos insetos (Carvalho 2004). Contudo, cabe ressaltar que o vento pode ser um importante vetor de polinização para a espécie, uma vez que ele é leve, abundante e não pegajoso (observação pessoal).

3.3 Diversidade Genética

Reis et al. (2012) caracterizaram a diversidade genética de 12 populações de indivíduos adultos de P. lambertii no estado de Santa Catarina por meio de marcadores isoenzimáticos e encontraram baixa diversidade genética (HE = 0,078), altos índices de fixação (f = 0,372), alelos raros em todas as populações e elevada divergência genética (Fst = 43

0,216). Bernardi (2015) utilizando marcadores isoenzimáticos caracterizou a diversidade e estrutura genética de uma população P. lambertii em distintas coortes (plântulas, jovens, imaturos e adultos) e novamente encontrou, em termos médios, baixa diversidade genética (HE = 0,046), índices de fixação significativos e positivos (jovens e adultos) e estrutura espacial interna significativa até 43 m. Montagna et al. (2017) dando continuidade ao trabalho de Reis et al. (2012) caracterizaram mais sete populações de P. lambertii em Santa Catarina, incluindo populações de indivíduos regenerantes (6 populações). Os autores encontraram para as populações de indivíduos adultos resultados semelhantes aos observados por Reis et al. (2012), com exceção do Fst que foi inferior (Fst = 0,126). Contudo, as populações regenerantes apresentaram redução no índice de fixação médio (f = 0,073) e divergência genética (Fst = 0,068). A redução do f médio e Fst entre as populações (adultos e regenerantes) sugere que a espécie apresenta mecanismos de polinização e dispersão que podem reduzir o excesso de homozigotos e cruzamento entre aparentados em gerações futuras. Gonçalvez (2008) caracterizou a diversidade genética de três populações de P. sellowii utilizando marcadores isoenzimáticos e encontrou valores elevados e superiores para HE (0,485 – 0,503) comparado aos observados para P. lambertii. Dantas et al. (2015) estudando indivíduos juvenis e adultos de P. sellowii a partir de marcadores SSR e ISSR, encontraram em termos médios, HE = 0,302 para SSR e HE = 0,072 para ISSR. Valores de HE superiores aos de P. lambertii também foram observados para as espécies congêneres P. parlatorei (HE = 0,160) e P. nubigena (H = 0,222), ambos utilizando marcadores isoenzimáticos (Quiroga & Premoli 2007, Quiroga & Premoli 2010). Considerando ainda o HE das populações estudadas de P. lambertii (Reis et al. 2012, Bernardi 2015, Montagna et al. 2017), os valores são inferiores aos observados para A. angustifolia em diversos trabalhos com marcadores isoenzimáticos (HE = 0,389 Mantovani et al. 2006; HE = 0,124 Reis et al. 2012) e com marcadores SSR (HE = 0,59 Cristofolini 2013; HE = 0,63 Sant’Anna et al. 2013; HE = 0,66 Costa et al. 2015; HE = 0,74 Medina-Macedo et al. 2015). Os índices de diversidade genética do P. lambertii também são inferiores quanto comparados aos valores médios de outras gimnospermas, como os gêneros Aibes (HE = 0,130), Picea (HE = 0,218), Pinus (HE = 0,136) e Pseudotsuga (HE = 0,163) (Hamrick et al. 1992). O genoma cloroplastidial do P. lambertii apresenta tamanho de 133,73 pb e diversas regiões simples repetitivas (cpSSR) que podem ser 44

utilizadas em estudos filogenéticos e filogeográficos (Vieira et al. 2014). Outras espécies da família Podocarpaceae apresentam tamanho do genoma plastidial semelhante ao P. lambertii, como Podocarpus totara (133,25 pb, NC_020361.1) e Retrophyllum piresii (133,29 pb, Vieira et al. 2017b). As espécies da família Cycadaceae, como Cycas taitungensis (163,4 pb) e Cycas revoluta (162,48 pb) tem genoma cloroplastidial maior que as Podocarpaceae. As Araucariaceae apresentam tamanho do genoma muito similar entre si e superior as Podocarpacae, como Wollemia nobilis (145,63 pb), A. angustifolia (145,55 pb), A. bidwillii (146,04 pb), A. araucana (146,00 pb), A. muelleri (146,47 pb) e A. humboldtensis (146,89 pb) (Vieira et al. 2014b, Ruhsam et al. 2015, Yap et al. 2015). Podocarpus lambertii apresenta ausência de regiões invertidas repetidas (IRA e IRB), 119 genes, dentre eles um duplicado (trnN-GUU) e de ocorrência em uma sequência de repetição invertida (IRs) (Vieira et al. 2014).

3.4 Usos

De forma geral, as espécies do gênero Podocarpus apresentam uso madeireiro, devido a ótima qualidade da madeira (Hora 1981) e uso medicinal por povos tradicionais (Abdillahi et al. 2010, 2010b). A madeira geralmente apresenta granulometria fina, pouca resina, é leve e moderadamente forte, além de apresentar beleza estética. Essas características apresentam grande vantagem sobre as madeiras do gênero Pinus, especialmente quando utilizadas como vigas, caibros, pisos, fabricação de portas e móveis (Palmer & Pitman 1972). As espécies P. falcatus e P. latifolius são conhecidas popularmente como “yellow- wood”, muito utilizadas pela durabilidade e beleza. A colheita da madeira dessas espécies é permitida na África do Sul e contribui efetivamente na economia local (Van der Merwe 1998). Além disso, essas espécies são muito utilizadas ornamentalmente no paisagismo (Arnold et al. 2002, Wiersema & Leon 1999, Van der Merwe 1998). Na Nova Zelândia os povos Maori utilizam a madeira de P. totara devido sua alta durabilidade (Hora 1981), além de consumirem os epimácios in natura e cozidos (Facciola 1990). Outras espécies como P. neriifolius, P. spinulosa e P. nagi também tem seus epimácios consumidos in natura ou em conservas (Usher 1974). No Brasil, P. lambertii apresenta valor para plantios florestais, caracterizada pela facilidade de regeneração natural (Corvello 1983). A madeira do P. lambertii é pouco densa (0,43 - 0,54 g.cm³) com alburno e cerne não diferenciados, coloração bege clara e amarelada. Apresenta 45

características físico-mecânicas por vezes superiores à araucária e em quase todos os aspectos superiores ao Pinus elliottii (Maixner & Ferreira 1976). Inoue et al. (1984) relatam que a espécie pode ser empregada em usos finais similares aos da araucária. Segundo Longhi et al. (1992) P. lambertii é muito apreciado pela qualidade do seu lenho e por isso desperta grande interesse entre os madeireiros. Pode ser utilizada para celulose e papel, lenha, marcenaria e confecção de instrumentos musicais, forros, molduras, ripas, cabos de vassoura, caixotaria, brinquedos, estrutura de móveis, palitos de fósforo, pás de sorvete, lápis, carretéis e utensílios domésticos (Lorenzi 1992, Carvalho 2004). Reitz et al. (1983) relatam ainda que a espécie pode ser utilizada em plantios às margens de reservatórios de hidrelétricas, por atrair pássaros, propiciando assim a dispersão da espécie. Algumas espécies se destacam por serem utilizadas por povos tradicionais. Podocarpus nagi é utilizado tradicionalmente na medicina tradicional indiana como antisséptico, adstringente e carminativo, além de ser útil no tratamento da febre, asma e tosse (Chopra et al. 1986). Podocarpus totara é utilizado pelos povos Maori na Nova Zelândia a mais de 100 anos. A fumaça produzida pela casca da espécie é utilizada contra doenças venéreas, como a gonorréia e a sífilis, já as folhas e a fumaça produzida pela queima da mesma podem ser utilizadas no tratamento de hemorróidas, úlceras e lesões (Riley 1994). O Tatarol TM obtido da casca seca do P. totara é utilizado como anti-inflamatório (Gendimenico 2005). A casca do P. macrophyllus é utilizada no tratamento de vermes e doenças do sangue, e a decocção do fruto é utilizado como tônico para o coração, rins, estômago e pulmões (Duke & Ayensu, 1985). Podocarpus neriifolius é utilizado tradicionalmente na medicina Asiática, a decocção das folhas na medicina indiana para tratamento de reumatismo e problema nas articulações (Chopra et al. 1986). As folhas e casca das espécies P. henkelii e o P. latifolius são amplamente utilizadas pelos povos Zulu e Massai da África do Sul no tratamento de doenças em animais, no tratamento de infecções pulmonares, dores estomacais, gonorréia e dores de cabeça (Hutchings et al. 1996, Dold & Coks 2001, Masika & Afolayan 2003). As folhas de P. lambertii quando cozidas podem ajudar no combate de anemias, doenças das glândulas e astenia (Carvalho 2004). A resina da espécie é usada como anticatarral e no tratamento das afecções da bexiga, além de ser depurativa (Körbes 1995). A forragem produzida a partir das folhas apresenta 9,5% de proteína bruta e oito por cento de tanino 46

podendo ser utilizada na alimentação animal (Leme et al. 1994). Segundo Kinupp (2007) os epimácios do P. lambertii são carnosos, comestíveis, saborosos, adocicados e apresentam consistência agradável, sendo consumidos como uma fruta. Entretanto, o mesmo autor relata que as sementes são tóxicas ou ao menos altamente indigestas, não recomendadas para uso alimentício humano.

4 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ABDILLAHI, H. S., FINNIE, J. F., & VAN STADEN, J. (2010b). Antioxidant and anti-inflammatory activities and phenolic content of Podocarpus sensu latissimo (sl) used in traditional medicine in South Africa. South African Journal of Botany, 76(2), 390. ABDILLAHI, H. S., STAFFORD, G. I., FINNIE, J. F., & VAN STADEN, J. (2010). Ethnobotany, phytochemistry and pharmacology of Podocarpus sensu latissimo (sl). South African Journal of Botany, 76(1), 1-24. ANDRADE, F. H. & KRAPFENBAUER, A. (1983) Inventário de um reflorestamento de araucária de 17 anos em Passo Fundo, RS. Parte II: Inventário de nutrientes. Pesquisas Austríaco brasileiras. Ed. Única. Austria, p.30-35. ARNOLD, T. H., PRENTICE, C. A., HAWKIN, L.C., SNYMAN, E. E., TOMALIN, M., CROUCH, N. R. (2002). Medicinal and Magical Plants of southern Africa: An Annotated Checklist. National Botanical Institute, Pretoria. ISBN: 1-919795-62-6, pp. 112–113. BACKES, A. (1973). Contribuição ao conhecimento da ecologia da mata de Araucária. São Paulo, 235 p. Tese Doutorado, Universidade de São Paulo. BARBOSA, J. B. F. (2002). Reprodução, dispersão primária e regeneração de Manilkara subsericea (Mart.) Dubard, Podocarpus sellowii Klotzch e Tapirira guianensis Aubl. em Floresta Ombrófila Densa das Terras Baixas, Paranaguá, Paraná. Tese de Doutorado, Universidade Federal Do Paraná, Curitiba, Pr., P. 178. BERNARDI, A. (2015). Estrutura genética e demográfica de Podocarpus lambertii Klotzch Ex. Endl. em uma paisagem de campo. Dissertação Mestrado, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, p 128. BIFFIN, E., CONRAN, J. G. & LOWE, A. J. (2011). Podocarp evolution: a molecular phylogenetic perspective. Ecology of the Podocarpaceae in tropical forests (ed. by B.L. Turner and L.A. Cernusak), pp. 1–19. Smithsonian Institution Scholarly Press, Washington, DC. BUCHHOLZ, J. T. & N. E. GRAY. (1948a). A taxonomic revision of Podocarpus I. The sections of the genus and their subdivisions with special reference to leaf anatomy. Journal of the Arnold Arboretum 29: 49-83. 48

BUCHHOLZ, J. T. & N. E. GRAY. (1948b). A taxonomic revision of Podocarpus II. The American species of Podocarpus section Stachycarpus. Journal of the Arnold Arboretum 29: 64-83. BUCHHOLZ, J. T. & N. E. GRAY. (1948c). A taxonomic revision of Podocarpus IV. The American species of section Eupodocarpus sub-sections C and D. Journal of the Arnold Arboretum 29: 123- 151. CARVALHO, P. E. R. (1982). Comparação de espécies nativas em linhas de capoeira, na região de Irati, PR - Resultados aos sete anos. Boletim de Pesquisa Florestal, Curitiba, v.5, p. 53-68. CARVALHO, P. E. R. (2004). Pinheiro-bravo – Podocarpus lambertii. Circular Técnica, Colombo, Paraná: EMBRAPA, 9 p. CHAMI, L. B., ARAUJO, M. M., LONGHI, S. J., KIELSE, P., & LÚCIO, A. D. C. (2011). Mecanismos de regeneração natural em diferentes ambientes de remanescente de Floresta Ombrófila Mista, São Francisco de Paula, RS. Ciência Rural, v.41, n.2, p.251- 259, 2011. CHOPRA, R. N., NAYAR, S. L. & CHOPRA, I. C. (1986). Glossary of Indian Medicinal Plants. Council of Scientific and Industrial Research, New Delhi, India. CLOUT, M. N., & Tilley, J. A. V. (1992). Germination of miro (Prumnopitys ferruginea) seeds after consumption by New Zealand pigeons (Hemiphaga novaeseelandiae). New Zealand Journal of Botany, 30(1), 25-28. CNCFlora (2016). Podocarpus lambertii in Lista Vermelha da flora brasileira versão 2012.2 Centro Nacional de Conservação da Flora. Disponível em . Acesso em 19 maio 2017. CONSEMA (2014). Lista Oficial das Espécies da Flora Ameaçada de Extinção no Estado de Santa Catarina. Conselho Estadual do Meio Ambiente de Santa Catarina.http://www.sds.sc.gov.br/index.php/biblioteca/consema/l egislacao/resolucoes/325-resolucao-consema-no-512014-1/file CORVELLO, W. B. (1983). Utilização de mudas da regeneração natural em reflorestamentos com espécies nativas. Curitiba, 105 p. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal do Paraná. COSTA, N. C. F DA., GUIDOLIN, A. F., VARGAS, O. F, MANTOVANI, A. (2015). Efeitos da paisagem de campo e florestamento com Pinus na diversidade e estrutura genética de 49

pequenas populações remanescentes de Araucaria angustifolia. Scientia Forestalis 43:551–560. CRISTOFOLINI, C. (2013). Dinâmica da diversidade genética de Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze em paisagem de campo no estado de Santa Catarina, Dissertação de Mestrado, UFSC, Florianópolis, SC p. 93. DANTAS, L. G., ESPOSITO, T., DE SOUSA, A. C. B., FÉLIX, L., AMORIM, L. L., BENKO-ISEPPON, A. M., & PEDROSA- HARAND, A. (2015). Low genetic diversity and high differentiation among relict populations of the Neotropical gymnosperm Podocarpus sellowii (Klotz.) in the Atlantic Forest. Genetica, 143(1), 21-30. DIMITRI, M. J. (1972). Enciclopédia argentina de agricultura y jardineria. 2 ed. Buenos Aires: Editorial Acme Saci, 1028p. DOLD, A. & COCKS, M. L. (2001). Traditional veterinary medicine in the Alice District of the Eastern Cape Province, South Africa. South African Journal of Sciences 97, 375–379. DUARTE, A. P. (1973). Tentativa para explicar a ocorrência de duas espécies de Podocarpus no Brasil. Brasil Florest, 4(13), 53-66. DUKE, J. A. & AYENSU, E. S. (1985). Medicinal Plants of China. Reference Publications Inc., Algonac, MI. pp. 381. ECKENWALDER, J. E. (2009). Conifers of the world, the complete reference. Timber Press, Portland, Oregon. ENDLICHER, I. L. (1847). Synopsis Conifarum. Sangalli: Scheitlin and Zollikofer. ESCAPA, I. H., ROTHWELL, G. & CUNEO, N.R. (2013). Calibrating the ages of conifer clades. Botanical Society of America Annual Meeting, New Orleans, July 27–31. FACCIOLA, S. (1990). Cornucopia: A Source Book of Edible Plants. Kampong Publications. ISBN: 0-9628087-0-9. FARJON, A. & FILER, D. (2013). An Atlas of the World´s Conifers: An analysis of their distribution, biogeography, diversity, and conservation status. Brill, Hardback, 512 p, UK. FARJON, A. (1990). Pinaceae: drawings and descriptions of the genera Abies, Cedrus, Pseudolarix, Keteleeria, Nothotsuga, Tsuga, Cathaya, Pseudotsuga, Larix and Picea. Koeltz Scientific Books, Konigstein, Germany, v. 121. FARJON, A. (2001). World checklist and bibliography of conifers. Second edition. Royal Botanic Gardens, Kew, Richmond. 50

FARJON, A. (2005). A monograph of Cupressaceae and Sciadopitys. Royal Botanic Gardens, Kew, Richmond. FARJON, A. (2010). A handbook of the world’s conifers. Vols 1 & 2. Brill, Leiden & Boston. FARJON, A. (2010b). Podocarpaceae. In: R. Kiew, R. C. K. Chung, L. G. Saw, E. Soepadmo & P. C. Boyce (eds.). Flora of Peninsular Malaysia. Series II: Seed Plant, Vol. 1: 171–201. FRIM / MNRE, Kepong, Malaysia. FARJON, A. (2013). Podocarpus lambertii. The IUCN Red List of Threatened Species 2013: e.T34086A2844519. http://dx.doi.org/10.2305/IUCN.UK.2013- 1.RLTS.T34086A2844519.en. Acesso em 08 Agosto 2018. FONTOURA, S.B., GANADE, G. & LAROCCA, J. (2006). Changes in plant community diversity and composition across an edge between Araucaria forest and pasture in South Brazil. Revista Brasileira de Botânica 29:79-91. GALVÃO, F. (1986). Variação sazonal da fotossíntese líquida e respiração de Cabralea canjerana (Vell.) Mart., Ilex paraguariensis St. Hil. e Podocarpus lambertii Kl. em função da intensidade luminosa e temperatura. Tese de Doutorado, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, Brasil, 116 p. GARCIA, L. C & NOGUEIRA, A. C. (2008) Resposta de sementes de Podocarpus lambertii e Podocarpus sellowii (Podocarpaceae) à dessecação. Ciência Florestal, Santa Maria, v.18, n.3, p.347-352. GARCIA, L. C., NOGUEIRA, A. C., ALQUINI, Y. (2006). Aspectos morfo-anatômicos de sementes de Podocarpus lambertii Klotz. e Podocarpus sellowii Klotz.- Podocarpaceae. Revista Brasileira de Sementes, Pelotas, v. 28, n. 3, p. 129-134. GENDIMENICO, G. J. (2005). Method for treating skin diseases. Johnson & Johnson Consumer Companies, New Jersey, US. GONÇALVES, F. R. (2008). Estrutura genética em populações naturais de Podocarpus sellowii Klotzsch (Podocarpaceae) na região do Alto Rio Grande, Sul de Minas Gerais. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal de Lavras, p.72. GRAY, N. E & BUCHHOLZ, J. T. (1951a). A taxonomic revision of Podocarpus V. The South Pacific species of Podocarpus section Stachycarpus. Journal of the Arnold Arboretum 32: 82-92. GRAY, N. E & BUCHHOLZ, J. T. (1951b). A taxonomic revision of Podocarpus VI. The South Pacific species of Podocarpus section Sundacarpus. Journal of the Arnold Arboretum 32: 93-97. 51

GRAY, N. E. (1955). A taxonomic revision of Podocarpus IX. The South Pacific species of section Eupodocarpus, subsection F. Journal of the Arnold Arboretum 36: 199-207. GRAY, N. E. (1956). A taxonomic revision of Podocarpus X. The South Pacific species of section Eupodocarpus subsection D. Journal of the Arnold Arboretum 37: 160-172. GRAY, N. E. (1958). A taxonomic revision of Podocarpus XI. The South Pacific species of section Podocarpus subsection B. Journal of the Arnold Arboretum 39: 424-477. HAMRICK, J. L., GODT, M. J. W., & SHERMAN-BROYLES, S. L. (1992). Factors influencing levels of genetic diversity in woody plant species. In: Population genetics of forest trees (pp. 95-124). Springer Netherlands. HILL, R., & BRODRIBB, T. (1999). Southern Conifers in Time and Space. Aust. Journal Bot. 47, 639-696. HILL, R., & BRODRIBB, T. (2003). The evolution of Australia’s living biota. Oxford University Press. HORA, B. (1981). The Oxford Encyclopedia of Trees of the World. Oxford University Press, Oxford. ISBN: 0-19-217712-5, pp. 101– 102. HUTCHINGS, A., SCOTT, A. H. & CUNNINGHAM, A. B. (1996). Zulu Medicinal Plants, an Inventory. Natal University Press, Pietermaritzburg. INOUE, M. T., RODERJAN, C. V., KUNIYOSHI, Y. S. (1984). Projeto Madeira do Paraná. Curitiba: FUPEF, 260 p. KELCH, D. G. (1997). Phylogeny of the Podocarpaceae Based on Morphological Evidence. Syst. Bot. 22: 113–131. KELCH, D. G. (1998). Phylogeny of Podocarpaceae: comparison of evidence from morphology and 18S rDNA. American Journal of Botany, 85, 986–996. KINUPP, V. F. (2007). Plantas alimentícias não-convencionais da região metropolitana de Porto alegre, RS. Tese de Doutorado, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 562 p. KÖRBES, V. C. (1995). Manual de plantas medicinais. Francisco Beltrão: Associação de Estudos, Orientação e Assistência Rural, 188 p. KUNIYOSHI, Y. S. (1983). Morfologia da semente e da germinação de 25 espécies arbóreas de uma floresta com araucária. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 233p. 52

LAMPRECHT, H. (1990). Silvicultura nos trópicos: ecossistemas florestais e respectivas espécies arbóreas, possibilidades e métodos de aproveitamento sustentado. Rossdorf: GTZ, 343 p. LAUBENFELS, D. J. (1985). A taxonomic revision of the genus Podocarpus. Blumea 30: 217−431. LEDRU, M. P., SALATINO, M. L. F., CECCANTINI, G SALATINO, A., PINHEIRO, F. & PINTAUD, J. C. (2007). Regional assessment of the impact climatic change on the distribution of a tropical conifer in three lowlands of South America. Biodiversity Research, p. 1-11. LEME, M. C. J.; DURIGAN, M. E. & RAMOS, A. (1994). Avaliação do potencial forrageiro de espécies florestais. IN: SEMINÁRIO SOBRE SISTEMAS AGROFLORESTAIS NA REGIÃO SUL DO BRASIL, Colombo. Anais. Colombo: EMBRAPA-CNPF, p.147-155. LESLIE, A. B., J. M. BEAULIEU, H. S. RAI, P. R. CRANE, M. J. DONOGHUE., & S. MATHEWS (2012). Hemisphere-scale differences in conifer evolutionary dynamics. Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A. 109 (40): 16217–16221 [doi: 10.1073/pnas.1213621109]. LONGHI, S. J. et al. (2009). Fatores ecológicos determinantes na ocorrência de Araucaria angustifolia e Podocarpus lambertii, na Floresta Ombrófila Mista da FLONA de São Francisco de Paula, RS, Brasil. Ciência Florestal, Santa Maria. LONGHI, S. J., SELLE, G. L. & RAGAGNIM, L. I. M. et al. (1992). Composição florística e estrutura fitossociológica de um capão de Podocarpus lambertii Klotz., no Rio Grande do Sul. Ciência Florestal, Santa Maria, v. 16, n.2, p. 113-125. LORENZI, H. (1992). Árvores brasileiras: manual de identificação e cultivo de plantas arbóreas nativas do Brasil. Nova Odessa: Plantarum, 352p. MAIXNER, A. E. & FERREIRA, L. A. B. (1976). Contribuição ao estudo das essências florestais e frutíferas nativas no Estado do Rio Grande do Sul. Trigo e Soja, Porto Alegre, n.18, p. 3-20. MANIEIRI, C., PIRES, J. M. (1973). O gênero Podocarpus no Brasil. Silvicultura, São Paulo, v.8, p.1-24. MANTOVANI, A., MORELLATO, L. P. C., REIS, M. S. (2006). Internal genetic structure and outcrossing rate in a natural population of Araucaria angustifolia (Bert.) O. Kuntze. Journal of Heredity 97:466–472. 53

MARCHIORI, J. N. C. (1996). Dendrologia de Gimnospermas. Santa Maria: Ed USM, 158p. MASIKA, P. J. & AFOLAYAN, A. J. (2003). An ethnobotanical study of plants used for the treatment of livestock diseases in the Eastern Cape Province, South Africa. Pharmaceutical Biology 41, 16–21. MATTOS, J. R. (1979). Contribuição ao estudo do pinho-bravo (Podocarpus lambertii Kl.), no Sul do Brasil. Instituto de Pesquisa de Recursos Naturais Renováveis, Porto Alegre, v. 2, 36p. MEDEIROS, A. C. DE S. & ZANON, A. (1998). Conservação de sementes de branquilho (Sebastiania commersoniana ((BAILLON) L. B. SMITH & R. J. Down), e de Pinheiro-bravo (Podocarpus lambertii Klotzch Ex Endl.), armazenadas em diferentes ambientes. Bol. Pesq. Fl., Colombo, 36, p.57-69. MEDINA-MACEDO, L., SEBBENN, A. M., LACERDA, A. E. B., et al (2015). High levels of genetic diversity through pollen flow of the coniferous Araucaria angustifolia: a landscape level study in Southern Brazil. Tree Genet Genomes 11:1–14. MILANI, E. J., SCHNEIDER, P. R., & DA CUNHA, T. A. (2013). Crescimento em diâmetro de árvores de Podocarpus lambertii em duas regiões fitogeográficas no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Ciência Florestal, 23(2), 443-448. MILL, R. R. (2003). Towards a Biogeography of the Podocarpaceae. Proc 4th IS on Conifer, Acta Hort 615. MILL, R. R. (2014). A monographic revision of the genus Podocarpus (Podocarpaceae): I. Historical review. Edinburgh Journal of Botany, 71, 309–360. MILL, R. R. (2015a). A monographic revision of the genus Podocarpus (Podocarpaceae): II. The species of the Caribbean Bioregion. Edinburgh Journal of Botany, 72, 61–185. MILL, R. R. (2015b). A monographic revision of the genus Podocarpus (Podocarpaceae): III. The species of the Central America and Northern Mexico Bioregions. Edinburgh Journal of Botany, 72, 243–341. MONTAGNA, T. et al. (2017). Situação atual e recomendações para conservação de 13 espécies de alto valor para uso e conservação no estado de Santa Catarina. In: Gasper, A. L., Oliveira, L. Z., Lingner, D. V., Vibrans, A. C. (eds.). Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina, Vol. VII, Espécies arbóreas raras de Santa Catarina. Blumenau. 256p. 54

MORLEY, R. J. (2011). Dispersal and paleoecology of tropical Podocarps. Ecology of the Podocarpaceae in tropical forests (ed. by B.J. Turner and L.A. Cernusak), pp. 21–41. Smithsonian Institution Scholarly Press, Washington, DC. OLIVEIRA, Y. M. M. DE. & ROTTA, E. (1982). Levantamento da estrutura vertical de uma mata de araucária do primeiro planalto paranaense. Congresso Florestal Brasileiro, 4. 1982. Curitiba. Anais. Curitiba: EMBRAPA-URPFCS, p.27-41. (EMBRAPA- URPFCS. Documentos, 10). PALMER, E. & PITMAN, N. (1972). Trees of Southern Africa, A.A Balkema, Cape Town. PILGER, R. (1926). Podocarpaceae. In Die Natuirlichen Pflanzenfamilien, Vol. 13: Gymnospermae, eds. A. Engler and K. Prantl. Leipzig: W. Engelmann, p. 211-241. QUIROGA, M. P. & PREMOLI, A. C. (2007). Genetic patterns in Podocarpus parlatorei reveal the long‐term persistence of cold‐ tolerant elements in the southern Yungas. Journal of Biogeography, 34(3), 447-455. QUIROGA, M. P. & PREMOLI, A. C. (2010). Genetic structure of Podocarpus nubigena (Podocarpaceae) provides evidence of Quaternary and ancient historical events. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology,285(3), 186-193. QUIROGA, M. P., MATHIASEN, P., IGLESIAS, A., MILL, R. R., & PREMOLI, A. C. (2016). Molecular and fossil evidence disentangle the biogeographical history of Podocarpus, a key genus in plant geography. Journal of biogeography, 43(2), 372- 383. RAGAGNIN, L. I. M., COSTA, E. C., HOPPE, J. M. (1994). Maturidade fisiológica de sementes Podocarpus lambertii Klotzsch. Ciência Florestal, Santa Maria, v.4, n.1, p.23-41. REIS, M. S. et al. (2012). Distribuição da diversidade genética e conservação de espécies arbóreas em remanescentes florestais de Santa Catarina. In: Vibrans, A.C.; Sevegnani, L.; Gaspar, A.L. De; Lingner, D.V. (eds.). Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina, Vol. I, Diversidade e conservação dos remanescentes florestais. Blumenau. REITZ, R., KLEIN, R. M. & REIS, A. (1983). Projeto madeira do Rio Grande do Sul. Sellowia, Itajaí, v. 34/35, n. 35, p. 1-525. 55

RILEY, M. (1994). Maori Healing and Herbal: New Zealand EthnobotanicalSourcebook. Viking Sevenseas, New Zealand, pp. 474–476. ROTHWELL, G. W., MAPES, G., STOCKEY, R. A. & HILTON, J. (2012). The seed cone Eathiestrobus gen. nov.: fossil evidence for a Jurassic origin of Pinaceae. American Journal of Botany, 99, 708–720. RUHSAM, M., RAI, H. S., MATHEWS, S., ROSS, T. G., GRAHAM, S. W., RAUBESON, L. A. & HOLLINGSWORTH, P. M. (2015). Does complete plastid genome sequencing improve species discrimination and phylogenetic resolution in Araucaria? Molecular ecology resources, 15(5), 1067-1078. SANT‘ANNA, C. S., SEBBENN, A. M., KLABUNDE, G. H. F., et al (2013). Realized pollen and seed dispersal within a continuous population of the dioecious coniferous Brazilian pine Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze. Conserv Genet 14:601–613. SILVA, C. S. & MARCONI, L. P. (1990). Fitossociologia em uma floresta com araucária em Colombo, Boletim de Pesquisa Florestal, Colombo, n. 20, p. 23-38. SIQUEIRA, V. L. & FERREIRA, A. G. (1987). Germinação de sementes de Podocarpus lambertii Kl.: características qualitativas e quantitativas. Ilheringia, Porto Alegre: n.36, p. 57-63. SOUZA, V. C. (2013). Podocarpaceae in Lista de Espécies da Flora do Brasil. Jardim Botânico do Rio de Janeiro. STANNARD, B. L. (1995). Flora of the Pico das Almas: Chapada Diamantina – Bahia, Brasil. Kew: Royal Botanical Gardens, 853 p. TAKHTAJAN, A. (1986). Floristic Regions of the World. University of California Press, Berkeley, Los Angeles and London. TOMLINSON, P. B. (1994). Functional morphology of saccate pollen in conifers with special reference to Podocarpaceae. International Journal of Plant Sciences, 155(6), 699-715. USHER, G. (1974). A Dictionary of Plants Used by Man. Constable Press, London. VAN DER MERWE, I. (1998). The Knysna and Tsitsikamma Forests: Their History, Ecology and Management. Department of Water Affairs and Forestry, Knysna, South Africa. VIEIRA, L. D. N., ROGALSKI, M., FAORO, H., FRAGA, H. P. D. F., DOS ANJOS, K. G., PICCHI, G. F. A. & GUERRA, M. P. (2017b). The plastome sequence of the endemic Amazonian 56

conifer, Retrophyllum piresii (Silba) CN Page, reveals different recombination events and plastome isoforms. Tree Genetics & Genomes, 12(1), 1. VIEIRA, L. N., FAORO, H., DE FREITAS FRAGA, H. P., ROGALSKI, M., DE SOUZA, E. M., DE OLIVEIRA PEDROSA, F. & GUERRA, M. P. (2014b). An improved protocol for intact chloroplasts and cpDNA isolation in conifers. PLoS One, 9(1), e84792. VIEIRA, L. N., FAORO, H., ROGALSKI, M., DE FREITAS FRAGA, H. P., CARDOSO, R. L. A., DE SOUZA, E. M., NODARI, R. O. & GUERRA, M. P. (2014). The Complete Chloroplast Genome Sequence of Podocarpus lambertii: Genome Structure, Evolutionary Aspects, Gene Content and SSR Detection. PloS one, 9(3), e90618. WANG, X. Q. & RAN, J. H. (2014). Evolution and biogeography of gymnosperms. Molecular phylogenetics and evolution, 75, 24-40. WEBSTER, G. L. (1995). The panorama of Neotropical cloud forests. In S. P. Churchill, H. Balslev, E. Forero, and J. L.Luteyn (Eds.). Biodiversity and conservation of Neotropical montane forests. Neotropical Montane Forest Biodiversity and Conservation Symposium 1, pp. 53–77. New York Botanical Garden, New York, New York. WIERSEMA, J. H. & LEÓN, B. (1999). World Economic Plants: A Standard Reference. CRC Press. WILLSON, M. F., SABAG, C., FIGUEROA, J., & ARMESTO, J. J. (1996). Frugivory and seed dispersal of Podocarpus nubigena in Chiloe, Chile. Revista Chilena de Historia Natural, 69, 343-349. WHITAKER, A. H. (1987). The roles of lizards in New Zealand plant reproductive strategies. New Zealand journal of botany, 25(2), 315-328. YAP, J. Y. S., ROHNER, T., GREENFIELD, A., VAN DER MERWE, M., MCPHERSON, H., GLENN, W., & ROSETTO, M. (2015). Complete chloroplast genome of the Wollemi pine (Wollemia nobilis): structure and evolution. PloS one, 10(6), e0128126. ZILLER, S. R. (1993). As formações vegetais da área de influência do futuro reservatório do Rio Iraí – Piraquara/Quatro Barras – PR. Curitiba: Secretaria de Estado do Meio Ambiente/GTZ / IAP, 93 p. ZIMMER, G. O., PAZ, C. P. & GANADE, G. (2010). Efeitos de diferentes espécies pioneiras sobre a colonização de Podocarpus 57

lambertii em uma área em restauração. Neotropical Biology and Conservation, 5(3):160-166.

CAPÍTULO II: ASPECTOS POPULACIONAIS DE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX. ENDL EM UM MOSAICO DE FLORESTA-CAMPO NO SUL DO BRASIL.

1 INTRODUÇÃO

1.1 Paisagem de campo

O entendimento da origem dos campos é extremamente importante para sua conservação e manejo. Por um lado, se a origem dos campos reflete ações humanas como o desmatamento, sua conservação deve considerar a reposição da vegetação florestal. Por outro lado, se os campos são o tipo de vegetação mais antigo, moldado por regimes climáticos, sua conservação deve considerar os relictos naturais (biodiversidade) e suas formas de manejo tradicionais (Behling et al. 2009). Análises palinológicas em turfeiras, lagos ou outros tipos de depósitos de sedimentos, são ferramentas importantes para reconstruir a história da vegetação e têm sido utilizadas nas áreas de campo do Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Tais estudos comprovam a presença da vegetação campestre em épocas glaciais e do Holoceno Inferior e Médio (Roth & Lorscheitter 1993, Behling 1995, Behling 1997, Behling et al. 2001, Behling et al. 2004). Registros paleoambientais e paleovegetacionais documentam primeiramente a presença dos campos (dinâmica da vegetação campestre) e posteriormente a expansão da Floresta com Araucária (ver Tabela 1). Os campos estavam associados a condições climáticas frias e secas, geadas e temperaturas negativas (-10º C) nos meses de inverno no Último Máximo Glacial (LGM), entre 26.000 e 17.000 anos cal AP (idade em anos radiocarbono não calibrados antes do presente) (Behling & Lichte 1997). No Holoceno Inferior e Médio (11.500 a 4.320 anos cal AP) os campos ainda predominavam na paisagem, porém com aumento e migração de espécies associadas à Floresta com Araucária para estreitos corredores. Nesse período, apesar das alterações na composição florística, as condições climáticas não favoreciam a expansão da Floresta com Araucária (Behling et al. 2009). A Floresta com Araucária se expandiu na primeira parte do Holoceno Superior (4.320 a 1.100 anos cal AP) formando uma rede de florestas de galeria, porém, ainda com predominância de vegetação campestre. As espécies da floresta incluíam os gêneros Myrsine, Mimosa, Podocarpus, Ilex e Dicksonia, além de espécies da família Myrtaceae. A 60

partir da segunda parte do Holoceno Superior (1.100 a 430 anos cal AP) o clima úmido, as altas taxas pluviométricas e uma estação seca, curta e não marcante, promoveram uma rápida expansão da Floresta com Araucária (Behling et al. 2009). Além do clima, a frequência de ocorrência de fogo esteve relacionada com a expansão da floresta. Partículas carbonizadas em baixa quantidade registraram a presença do fogo de origem natural no período LGM, porém com pouco efeito sobre os campos (Behling 1997, Behling et al. 2004). Em maior frequência e reduzindo as áreas de campo, o fogo surgiu no Holoceno, primeiramente pela ação dos ameríndios e seguido dos colonos europeus, ambas consideradas ações antrópicas (Behling et al. 2007, Behling et al. 2009). Os colonos europeus também foram responsáveis pela inserção da pecuária extensiva nos campos, afetando a dinâmica da regeneração florestal. A diminuição da Floresta com Araucária ocorreu com maior intensidade entre 30 e 10 anos cal AP (1920 a 1940) pelo desmatamento seletivo intenso de Araucaria angustifolia (Bertl.) Kuntze. Atualmente os campos e os remanescentes da Floresta com Araucária formam mosaicos na vegetação campestre e são encontrados em dois biomas brasileiros, o Pampa e a Mata Atlântica.

Tabela 1: Síntese da origem dos campos a partir de registros paleoambientais e paleovegetacionais. Adaptado de Behling et al. (2009). Anos cal Era geológica Vegetação Clima kAP Último Máximo ~20 Campo Muito seco e frio Glacial Pleistoceno 14 a 10 Campo Muito seco e frio Tardio Seco e frio, com Holoceno 10 a 7,5 Campo períodos secos de 3 Inferior meses

Condições Predomínio de Holoceno Médio 7,5 semelhantes ao campo Holoceno Inferior 61

3 kAP: início da expansão da Floresta com Aumento das Araucária, próximo precipitações a refúgios florestais, rios e Holoceno 4 - áreas elevadas Superior presente 1 a 1,5 kAP: expansão da Floresta com Úmido, sem ou Araucária e curto período seco substituição rápida dos campos

No bioma Pampa, a vegetação campestre corresponde à metade do estado do Rio Grande do Sul, e no bioma Mata Atlântica, essa vegetação inclui áreas de campo do Planalto Sul-Brasileiro, que em sua maioria formam mosaicos com as Florestas com Araucária. Essa vegetação pode ser encontrada na parte norte do Rio Grande do Sul, em Santa Catarina e no Paraná. Apesar das peculiaridades da vegetação campestre em ambos os biomas, ela pode ser compreendida apenas como campos (Overbeck et al. 2009). Os campos apresentam grande biodiversidade de flora e fauna, além de abrigar espécies endêmicas e ameaçadas de extinção (ex.: A. angustifolia, P. lambertii), entretanto, são insuficientemente conhecidos (Klein 1975, Boldrini 1997, Giulietti et al. 2005, Boldrini 2009). A utilização do termo campos não é consenso entre pesquisadores (Lindman 1906, Rambo 1956, Boldrini 1997, Pillar & Quadros 1997, Overbeck & Pfadenhauer 2007, Overbeck et al. 2009). Os campos podem ser divididos em: campo limpo, que não apresenta componente lenhoso e prevalecem gramíneas e ciperáceas; e campo sujo, que além de gramíneas e ciperáceas, ocorrem arbustos da família Asteraceae e espécies lenhosas de maior porte (Klein 1978). Os campos sujos em grande parte, representam extensões de terra cobertas por gramíneas entremeadas a manchas de floresta mais ou menos circulares (capões) compostas por espécies lenhosas (Oliveira& Pillar 2004). Os campos sujos também podem ser compreendidos como mosaicos de floresta-campo, que representam a vegetação natural do sul do Brasil (Teixeira et al. 1986, Leite & Klein 1990). 62

O termo “capão” significa etimologicamente ilha de mata (Martius 1943), florestas em manchas (Rizzini 1979) ou em guarani caapuan que significa mata redonda (Mattos 1994). Dentre as espécies lenhosas que ocorrem nos capões, encontram-se: A. angustifolia, P. lambertii, Mimosa scabrella Benth., Sebastiania commersoniana (Baill.) L.B. SM & Downs, Cedrela fissilis Vell., Ilex paraguariensis A. St.-Hil., Lithraea brasiliensis Marchand, Sebastiania klotzschiana (Baill.) L.B. SM & Downs, Casearia sylvestris Sw. e Schinus sp. (Rambo 1956, Ribeiro et al. 2007, Oliveira & Pillar 2004, Boldrini 2009). Grande parte dos capões são dominados pela presença de A. angustifolia, que pode atuar como uma espécie facilitadora, devido as suas características ecológicas (ex.: pioneira, sementes atrativas e dispersadas pela fauna e pelo homem) e pode proporcionar micro-habitat que favorecem o desenvolvimento de outras espécies, devido a disponibilidade e alocação de recursos e condições ambientais (Grau 2000, Duarte et al. 2006, Korndörfer et al. 2014). No entanto, apesar da importância dos mosaicos de floresta- campo, em especial dos capões, essas áreas têm sofrido com os processos de antropização nas últimas décadas, por meio da expansão da agricultura, do pastoreio e fogo; e do plantio de monoculturas agrícolas e florestais (Overbeck et al. 2007, Pillar et al. 2009, Behling et al. 2009). Considerando apenas os campos, aproximadamente 63% das suas áreas naturais foram perdidas (Longhi-Wagner 2003), estão fragmentadas e sob ameaça devido a conversão de uso do solo (Pillar & Vélez 2010). Além disso, a conservação dos campos tem sido negligenciada e subestimada em Unidades de Conservação (<0,5%), tanto pela falta de conhecimento, quanto pela falta de estratégias de manejo e conservação (Pillar & Vélez 2010, Overbeck et al. 2007, 2009, 2015, 2016). Situação semelhante ocorre na Floresta com Araucária em Santa Catarina, onde 76% da sua área original foi perdida (33250 km²), está altamente fragmentada, grande parte dos remanescentes de floresta tem menos que 50 ha, o que representa 81% das áreas restantes. Além disso, grande parte dos fragmentos são compostos por espécies em estágio inicial e/ou secundário de sucessão (Vibrans et al. 2012). Nesse contexto, a paisagem formada por mosaicos de floresta- campo, em especial os capões, são extremamente importantes para espécies arbóreas como P. lambertii e para a conservação da paisagem como um todo.

1.2 Dinâmica populacional

A dinâmica populacional de espécies está diretamente relacionada a fatores bióticos e abióticos (Harper & White 1974, Hutchings 1997). Os limites aceitáveis e/ou toleráveis desses fatores para as espécies são variáveis e definem seu nicho (Grubb 1977). Diversos estudos têm mostrado como os fatores abióticos e bióticos afetam a dinâmica populacional de espécies (Janzen 1970, Grubb 1977, Denslow 1987, Whitmore 1989, Veblen 1992, Moilanen & Hanski 1998, Silvertown et al. 1999, Harms et al. 2000, Wright 2002, Duncan & Armesto 2003, Masaki et al. 2007, Shibata et al. 2010, Segelbacher et al. 2010, Soto et al. 2017). Por exemplo, a dinâmica da regeneração natural pode ser caracterizada por meio de distúrbios e da heterogeneidade ambiental, de como a espécie responde a esses eventos e de como os indivíduos estão espacialmente relacionados (Grau 2000). Nesse cenário, a heterogeneidade ambiental realizada ou não por processos antrópicos (desmatamento, criação de gado, presença de fogo), pode afetar a estrutura da paisagem, o grau de conectividade entre remanescentes, gerar descontinuidades na distribuição de recursos (luminosidade, umidade, áreas de refúgio) e afetar as taxas de dispersão (Segelbacher et al. 2010). Já em menor escala, a dinâmica da regeneração está fortemente relacionada a estrutura da vegetação, interação entre espécies, mortalidade dependente da densidade, dispersão de sementes, fluxo gênico, presença de patógenos e herbivoria (Veblen 1992, Grau 2000, Kindlmann & Burel 2008). Contudo, para compreender como os fatores bióticos e abióticos moldam a estrutura de uma população, é preciso descrevê-la em termos de idade, tamanho (número de indivíduos) e forma dos indivíduos que a compõem (Harper & White 1974, Hutchings 1997). Para isso, conhecer o ingresso, recrutamento, mortalidade, imigração e emigração de indivíduos em uma população, é determinante para compreender a dinâmica, estrutura e viabilidade populacional ao longo do tempo (Hutchings 1997, Griffith et al. 2016). O ingresso se refere a admissão de um novo indivíduo em uma população. O crescimento consiste nas mudanças de tamanho (diâmetro altura do peito e altura) ocorridas em um determinado período de tempo (Sanquetta et al. 2003) e pode indicar tendências de declínio ou aumento populacional (Wright et al. 2003, Feeley et al. 2007). A mortalidade se refere ao número de indivíduos que morreram durante algum período de crescimento, seja pela ação da competição, doenças, pragas, senilidade, 64

fogo, condições climáticas adversas e/ou corte (Sanquetta 1996, Sanquetta et al. 2003). Tais processos podem ser compreendidos a partir de estudos demográficos populacionais por meio de Modelos Matriciais Populacionais (MMP) (Payo-Payo et al. 2015). Lewis (1942) e Leslie (1945) introduziram a ideia de MMP a partir de populações estruturadas por tamanho (baseada na idade), e Lefkovitch (1965) estendeu o uso de MMP considerando agrupar indivíduos de uma população em estágios ou classes. O uso de MMP não é recente (Enright & Odgen 1979, Odgen 1985, Enright et al. 1999, Zuidema & Zagt 2000), tem sido aplicado sob diferentes perspectivas, como em estudos sobre tendências populacionais (Paludo et al. 2016), predições populacionais passadas e futuras de plantas (Crone et al. 2013), coleta de sementes (López-Mata 2013) e exploração de produtos florestais não-madeireiros (Schimdt et al. 2011). Além disso, é um método poderoso para planejamento de estratégias de manutenção e conservação de espécies (Crone et al. 2011, Kajin et al. 2012, Crone et al. 2013). Os MMP propostos por Lefkovitvh (1965) são especialmente importantes para espécies longevas (Zuidema & Zagt 2000) e seu uso tem crescido recentemente (Munzbergová et al. 2013, Paludo et al. 2016, Bertwell et al. 2018). Além de MMP, a compreensão da distribuição interna dos indivíduos em uma população, entendida como análise do padrão espacial, é outro ponto importante na estrutura e dinâmica populacional (Odum 2004, Lara-Romero et al. 2016). O padrão espacial é um aspecto natural da vegetação, pode afetar os processos futuros de uma espécie e também revelar a história e processos que afetam a população (Pielou 1977, Dale 1999). Um padrão pode refletir a heterogeneidade ambiental, a dispersão, o crescimento, a senescência, a mortalidade, a reprodução e as interações inter e intraespecíficas (Janzen 1970, Barot et al. 1999, Perry et al. 2002, Aiba et al. 2004, Rodrigues et al. 2007). Ainda, um padrão pode apresentar três tipos básicos: aleatório ou ao acaso, uniforme ou regular e agregado (Hay & Bizerril 2000). Um padrão espacial pode ser detectado por meio de medidas de distância entre plantas e pontos aleatórios em mapas espaciais (Silva et al. 2011). A função K de Ripley (Ripley 1977) é uma abordagem descritiva do padrão espacial que está baseada em medidas de segunda ordem (Ripley 1981). A análise utiliza medidas de distância de natureza cumulativa e estima todas as distâncias entre todas as árvores para determinar onde inicia e termina um padrão espacial (Capretz 2004, Perry et al. 2006). A função K de Ripley é uma ferramenta apropriada para 65

análise do padrão espacial, pois o detecta em diferentes escalas de distâncias simultaneamente, possibilita a comparação com outros modelos conhecidos e tem sido utilizada em estudos recentes com espécies arbóreas (Paludo et al. 2009, Pottker et al. 2016, Montagna et al. 2018).

2 OBJETIVOS

2.1 Objetivo Geral

Caracterizar a dinâmica populacional de Podocarpus lambertii em um mosaico de floresta-campo no sul do Brasil.

2.2 Objetivos Específicos

a) Avaliar características como altura, diâmetro altura do peito (DAP), ingresso, mortalidade e recrutamento de indivíduos de P. lambertii ao longo dos anos e em diferentes classes demográficas; b) Estimar o crescimento populacional do P. lambertii por meio de matrizes de transição para as diferentes coortes e anos avaliados; c) Avaliar o padrão de distribuição espacial da espécie para todas as classes demográficas ao longo dos anos; d) Avaliar a independência espacial entre classes demográficas ao longo dos anos; e) Correlacionar dados de cobertura de dossel e presença de indivíduos na área estudo para fundamentar a importância dos capões para a espécie; f) Gerar conhecimento para auxiliar na conservação da espécie no contexto dos mosaicos floresta-campo no sul do Brasil.

3 HIPÓTESES DE TRABALHO

Considerando as características de Podocarpus lambertii, seu estado de ameaça devido aos processos acelerados de antropização nas últimas décadas e a importância dos capões na paisagem, as hipóteses deste capítulo são: a) Com base no histórico de exploração e uso atual da área de estudo, a população de P. lambertii deve apresentar padrão de distribuição de indivíduos distinto do esperado para populações inequiâneas (padrão J invertido); b) Tendo como base a capacidade de germinação e regeneração natural da espécie, a população de P. lambertii apresentará taxa de crescimento populacional positiva ao longo dos anos de avaliação; c) Considerando que os processos antrópicos podem modificar o padrão de distribuição interna dos indivíduos, a população de P. lambertii deve apresentar padrões de distribuição espacial distintos entre as classes (Plântulas, Jovens, Imaturos e Reprodutivos) e entre os anos de avaliação; d) A classe Plântulas deve apresentar padrão de dependência espacial em relação os indivíduos femininos pertencentes a classe Reprodutivos; e) Levando em consideração a heterogeneidade dos mosaicos de floresta-campo no sul do Brasil e suas características, condições de micro-habitat fornecidas pela presença dos capões (ex.: luminosidade), devem influenciar a dinâmica populacional da espécie ao longo dos anos de avaliação.

4 MATERIAIS E MÉTODOS

4.1 Área de estudo

O trabalho foi realizado em uma propriedade particular na localidade da Coxilha Rica, no município de Lages, Santa Catarina, Brasil (Figura 1). A área de estudo está situada em uma paisagem de floresta- campo que apresenta manchas de florestas (capões) dominadas pela presença das coníferas A. angustifolia e P. lambertii. Os capões são comuns nos campos do Planalto Sul Brasileiro, principalmente nas pequenas depressões dos terrenos e brotamento de córregos d’água (Reitz & Klein 1966). A altitude aproximada na área de estudo é de 1033 m e o clima segundo a classificação de Köppen é do tipo Cfb, temperado úmido com verão temperado (Kottek et al. 2006). A área de estudo apresentou um ciclo de corte seletivo de espécies madeireiras em 1971 e presença do fogo nas áreas de campo há aproximadamente 20 anos. Além disso, a propriedade apresenta criação de gado nas áreas de campo abertas, realiza incremento de nutrientes (adubação e calagem) nas pastagens e roçada de arbustos e arvoretas na área de campo aberto.

Figura 1: Mapa da área de estudo localizada em um mosaico de floresta-campo em Lages, Santa Catarina, Brasil. Em A: parcela maior com nove hectares (300 x 300 m) 72

onde foram avaliados os indivíduos das classes Imaturos (IM) e Reprodutivos (RP); em B: parcela menor com 2,72 ha (170 x 160 m) onde foram avaliados os indivíduos das classes Plântulas (PL) e Jovens (JV). Os domínios Floresta com Araucária e Campos estão baseados no mapa proposto por Hueck e Seibart 1981.

4.2 Coleta e análises de dados

O estudo foi conduzido em uma parcela permanente que abrangeu áreas de campo aberto e capões onde P. lambertii ocorre (Figura 1, Área de Estudo). Todos os indivíduos de P. lambertii com altura ≥ 0,1 m que ocorrem dentro da parcela permanente foram avaliados e representam a população de estudo. Indivíduos com altura inferior a 0,1 m não foram avaliados devido sua elevada ocorrência e por tornarem o estudo inviável. Os indivíduos da espécie foram identificados e mensurados quanto a sua altura, diâmetro altura do peito (DAP, indivíduos maiores que 1,5 m) e mapeados utilizando coordenadas cartesianas (x e y em metros). O status (sobrevivência e mortalidade), incremento (DAP e altura), ingresso e densidade de indivíduos foram avaliados anualmente de 2013 a 2016. A população foi estratificada em quatro classes demográficas: 1) Plântulas (PL), indivíduos com altura ≥ 0,1 m e ≤ 0,5 m); 2) Jovens (JV), indivíduos com altura > 0,5 m e ≤ 1,5 m); 3) Imaturos (IM), indivíduo > 1.5 m e sem presença de estrutura reprodutiva); e 4) Reprodutivos (RP), indivíduos masculinos e femininos com altura > 1,5 m e presença de estrutura reprodutiva. Os indivíduos das classes PL e JV foram avaliados na parcela menor de 2,72 ha (Figura 1, Área de Estudo, B) e os indivíduos das classes IM e RP foram avaliados na parcela maior de nove hectares (Figura 1, Área de Estudo, A).

4.2.1 Estrutura e dinâmica populacional

O número total de indivíduos e densidade de indivíduos por hectare foram calculados para cada classe anualmente. A média das alturas e diâmetro altura do peito (DAP) foram calculadas utilizando as avaliações entre os anos 2013-2016; e o incremento corrente anual em altura e DAP foi realizado utilizando os indivíduos que sobreviveram de 2013 a 2016 (quatro anos). Os intervalos de confiança do incremento corrente anual foram calculados pelo teste t. A taxa de crescimento populacional foi estimada utilizando modelo matricial populacional (MMP) proposto por Lefkovitch (1965). MMP permite classificar uma população por estádios morfológicos (descontínuos) ou de tamanhos (contínuos) e admite que um indivíduo de 73

determinada classe pode morrer, crescer e reproduzir, além de permanecer no mesmo estádio a cada intervalo de tempo, a partir das taxas vitais básicas de crescimento, sobrevivência e reprodução da população (Caswell 1989). Para a construção das matrizes anuais, seguimos a estratificação em quatro classes demográficas apresentadas anteriormente (Plântulas, Jovens, Imaturos e Reprodutivos). A probabilidade permanência dos indivíduos na mesma classe (S); transição para classe sucessiva (G) e taxa de mortalidade (D) foram estimadas utilizando os dados demográficos coletados nos inventários de 2013 a 2016, seguindo os critérios de classificação para cada classe demográfica. A taxa de mortalidade (D) para cada classe foi estimada seguindo:

(1) D = 1 - S - G

A partir dessas informações, foram construídas três matrizes de transição (2013-2014; 2014-2015; 2015-2016). Indiretamente a taxa de fecundidade foi estimada com base no número de indivíduos encontrados na classe PL, dividido pelo número de indivíduos RP e multiplicado pela probabilidade de permanência do indivíduo na mesma classe em cada ano avaliado (Caswell 1989). A taxa de crescimento populacional foi estimada a partir da taxa de crescimento finito da população (λ), tendo como base o valor dominante da matriz. O intervalo de confiança (95% de probabilidade) foi construído para estimar λ utilizando o método do percentil com reamostragem bootstrap. O método do percentil foi calculado selecionando indivíduos aleatoriamente a partir das probabilidades S, D e G com frequência fixada para cada classe (Maloney 2011). Todas as análises foram realizadas aplicando algoritmos no software R (R Core Team 2015), utilizando o pacote “popbio” (Stubben & Milligan 2007).

4.2.2 Padrão e independência espacial

O padrão espacial foi estimado para todos os anos (2013 a 2016), para todas as classes demográficas (PL, JV, IM e RP) e para todos os indivíduos Ingressantes e Mortos (2014 a 2016), por meio da Função K Univariada (Ripley 1977). Para efeito de cálculo, o raio (h) utilizado para se obter o K(h) foi de um metro, com distância máxima de 150 m para as classes IM e RP; e com distância máxima de 80 m para as classes JV e PL, indivíduos Ingressantes e Mortos. Os valores obtidos de K(h) foram 74

transformados por meio da função L(h) para facilitar a interpretação e visualização dos dados, seguindo a equação:

(2) L(h) = ((K/π)1/2-h

Os desvios em relação à Completa Aleatoriedade Espacial (CAE) foram testados a partir de 1000 simulações de Monte Carlo, resultando em envelopes de confiança de 95%. A independência espacial foi estimada pela Função K Bivariada (Ripley 1977, Barot et al. 1999). A Completa Independência Espacial (CIE) foi calculada entre as classes PL vs RP e PL vs Femininos para todos os anos de avaliação (2013 a 2016). A CIE também foi calculada entre os Mortos vs PL e Mortos vs Femininos para os anos de 2014 a 2016. Os desvios em relação à CIE foram testados por meio de 1000 simulações de eventos completamente aleatórios, resultando em envelopes de confiança de 95%. As Funções K Univariada e K Bivariada foram realizadas aplicando algoritmos no software R (R Core Team 2015), utilizando os pacotes “splancs” e “spatstat”(Rowlingson & Diggle 1993, Baddeley & Turner 2005).

4.2.3 Cobertura de dossel

A cobertura do dossel foi estimada com densiômetro esférico convexo (Lemon 1956). As classes PL e JV foram avaliadas na parcela menor (272 sub parcelas 10 x 10 m). A classe IM foi avaliada na parcela maior (900 sub parcelas de 10 x 10 m). Em ambas as sub parcelas, foram realizadas quadro medidas de cobertura do dossel (Norte, Sul, Leste e Oeste). A soma das quatro medidas de cobertura foi multiplicada por 1,04 e dividida por quatro (Lemmon 1956) e o valor médio representou a cobertura do dossel em cada sub parcela. Os valores de cobertura de dossel foram transformados pela função arco-seno para eliminar valores iguais a zero. A correlação entre a cobertura do dossel e o número de indivíduos nas classes PL, JV e IM ao longo dos anos (2013 a 2016) foi estimada pela correlação de Spearman, utilizando o software R (R Core Team 2015).

5 RESULTADOS

5.1 Estrutura e dinâmica populacional

Após quatro anos de acompanhamento foram encontrados e avaliados um total de 3598 indivíduos distintos de P. lambertii na área de estudo, incluindo aqueles indivíduos que morreram e já não fazem mais parte de nenhuma coorte atualmente. A população apresentou declínio em número de indivíduos a partir do aumento do incremento em altura e DAP, apresentando distribuição de indivíduos similar a um J invertido (Figura 2). A densidade anual total de indivíduos foi de 699 ind.ha-1 (2013), 840 ind.ha-1 (2014), 907 ind.ha-1 (2015) e 959 ind.ha-1 (2016). As classes PL e JV apresentaram aumento na densidade de indivíduos ao longo dos anos (PL = 467 ind.ha-1 em 2013 para 620 ind.ha-1 em 2016; JV = 153 ind.ha-1 em 2013 para 257 ind.ha-1 em 2016). As classes IM e RP apresentaram baixa variação na densidade de indivíduos, podendo ser considerada constante ao longo dos anos (IM = ~47 ind.ha-1 e RP = ~35 ind.ha-1; Figura 2).

Figura 2: Densidade de indivíduos de Podocarpus lambertii em suas respectivas classes demográficas ao longo dos anos. As classes Plântulas (PL) e Jovens (JV) foram avaliadas em uma parcela de 2,72 ha (2013 - 2016); as classes Imaturos (IM) e Reprodutivos (RP) foram avaliados em uma parcela de nove hectares (2013 - 2016).

Considerando os quatros anos de acompanhamento, a altura média da classe PL foi de 0,25 m (2013 = 0,24 m; 2014 = 0,25 m; 2015 = 0,25 m; 2016 = 0,24 m; Figura 3A). A altura média da classe JV foi de 0,82 m (2013 = 0,85 m; 2014 = 0,81 m; 2015 = 0,80 m; 2016 = 0,81 m; Figura 3B). Para a classe IM a altura média foi de 4 m (2013 = 4,19 m; 2014 = 3,99 m; 2015 = 3,94 m; 2016 = 3,90 m; Figura 3C). A classe RP 76

apresentou altura média de 7,6 m (2013 = 7,65 m; 2014 = 7,66 m; 2015 = 7,66 m; 2016 = 7,64 m; Figura 3D). Considerando separadamente os indivíduos masculinos e femininos na classe Reprodutivos, a altura média foi respectivamente de 7,8 m e 7,5 m. O incremento corrente anual em altura para a classe PL foi de 0,02 m.a-1 (IC = ± 0,0004; 95%; n = 728) e para a classe JV foi de 0,06 m.a-1 (IC = ± 0,0011; 95%, n = 623).

Figura 3: Distribuição em classes de altura para os indivíduos de Podocarpus lambertii nas classes Plântulas (A), Jovens (B), Imaturos (C) e Reprodutivos (D) para os anos de avaliação de 2013 a 2016.

Considerando os quatros anos de acompanhamento, o DAP médio da classe IM foi de 4,5 cm (2013 = 4,76 cm; 2014 = 4,32 ,m; 2015 = 4,3 cm; 2016 = 4,6 cm; Figura 4A) e para classe RP foi de 15.2 cm (2013 = 15,1 cm; 2014 = 15 cm; 2015 = 15,1 cm; 2016 = 15,8 cm; Figura 4B). Na classe RP, os indivíduos Masculinos apresentaram média de DAP significativamente menor do que os Femininos (♂ 14,3 cm e nm = 177; ♀ 16,5 cm e nm = 140; t = 2,44). A razão sexual média (proporção 77

masculinos.femininos) foi de 1,26, não diferindo significativamente do esperado 1:1 (177:140; χ2 = 2,2; p > 0,05). O incremento corrente anual em DAP para a classe IM foi 0,14 cm.a-1 (IC: ± 0,0064; 95%; n = 362) e para classe RP foi de 0,22 cm.a-1 (IC: ± 0,0096; 95%; n = 314).

Figura 4: Distribuição em classes de DAP para os indivíduos de Podocarpus lambertii nas classes Imaturos (A) e Reprodutivos (B) para os anos de avaliação de 2013 a 2016.

O ingresso/recrutamento de indivíduos foi variável ao longo dos anos. Na primeira coorte (2013-2014) ingressaram na população 491 indivíduos (180,1 ind.ha-1), na segunda coorte (2014-2015) ingressaram 338 indivíduos (124,3 ind.ha-1) e por fim, na terceira coorte (2015-2016) 370 indivíduos (136 ind.ha-1). Para todos os eventos de ingresso, grande parte dos indivíduos estiveram concentrados entre as classes de altura de 0,1 – 0,2 m (Figura 5A). A mortalidade também foi variável ao longo dos anos e concentrada na classe PL e entre as classes de altura de 0,1 – 0,5 (Figura 5B).

Figura 5: Distribuição em classes de altura para os indivíduos ingressantes (A) de P. lambertii em uma área de 2,72 ha para os anos de 2014 a 2016. Distribuição em classes de altura para os indivíduos mortos (B) de P. lambertii com altura < 1,5 m em uma área de 2,72 ha para os anos de 2014 a 2016.

A dinâmica populacional de P. lambertii está sumarizada na Figura 6. A permanência de indivíduos na mesma classe (S) aumentou da classe PL para a classe RP. Em termos médios, 83,7% (81,6 – 87,4%) dos indivíduos da classe PL permaneceram na mesma classe, 94% (92 – 95,1%) na classe JV, 97,3% (95,9 – 99,2%) na classe IM e 99,5% (99 - 100%) na classe RP. A transição para classes sucessivas (G) foi maior entre as menores classes demográficas. Em termos médios, entre PL e JV a transição de indivíduos foi de 7,2%, entre JV e IM foi de 4% e entre IM e RP foi de 0,6%. As taxas de mortalidade (D) foram maiores nas menores classes demográficas, concentrada na classe PL (9,1%) e nas menores alturas (0,1 – 0,2 m). As classes seguintes apresentaram D de JV (2%), IM (2%) e RP (0,5%). A taxa de fecundidade foi de 1,206 (RP para PL) e 0,047 (RP para JV). A população apresentou taxa de crescimento (λ) de 1,025, positiva e significativamente maior que um (IC: 1,005 < λ < 1,038; 95%).

Figura 6: Dinâmica populacional de Podocarpus lambertii. Círculos com linha contínua representam as classes demográficas (Plântulas = PL; Jovens = JV; Imaturos = IM e Reprodutivos = RP); círculos com linha pontilhada representam a permanência de indivíduos na mesma classe (S); linha contínua horizontal representa a transição para classes sucessivas (G) e linha pontilhada superior representa a taxa de fecundidade dos indivíduos da classe RP.

5.2 Padrão e dependência espacial

Os desvios em relação à Completa Aleatoriedade Espacial (CAE) para a população de P. lambertii estudada entre os anos de 2013 a 2016 79

resultaram em um padrão agregado para todas as classes demográficas. Contudo, os picos de intensidade na função L(h) que determinam a distância de agregação foram distintos entre as classes demográficas. A classe PL apresentou maior intensidade de agregação a uma distância aproximada de 40 m, a classe JV de 38 m, a classe IM de 97 m e a classe RP de 65 m (Figura 7).

Figura 7: Análise do padrão espacial pela função K Univariada para a população de P. lambertii nas classes PL, JV, IM e RP entre os anos de 2013 a 2016. As linhas pontilhadas representam os intervalos de confiança construídos com 1000 simulações de Completa Aleatoriedade Espacial.

Os indivíduos ingressantes e mortos dos anos 2014, 2015 e 2016 também apresentaram padrão espacial agregado, com picos de agregação a distâncias aproximadas de 40 m, 42 m e 43 m respectivamente (Figura 8).

Figura 8: Análise do padrão espacial pela função K Univariada para a população de P. lambertii para os indivíduos Ingressantes e Mortos entre os anos de 2014 a 2016. As linhas pontilhadas representam os intervalos de confiança construídos com 1000 simulações de Completa Aleatoriedade Espacial.

Os desvios em relação à Completa Independência Espacial (CIE) resultaram em um padrão de independência espacial entre a classe Plântulas vs Reprodutivas e Plântulas vs Femininas para todos os anos avaliados de 2013 a 2016 (Figura 9).

Figura 9: Análise da independência espacial dos indivíduos de P. lambertii da classe PL vs RP e PL vs Femininas e para os anos de 2013 a 2016 pela função K bivariada de Ripley. Linhas pontilhadas representam os intervalos de confiança construídos com 1000 simulações de Completa Independência Espacial.

A CIE para os indivíduos Mortos vs PL, resultaram em um padrão predominante de independência espacial. Entretanto, para o ano de 2014 foi observado dois pontos de dependência espacial, o primeiro entre 0 e 5 m e o segundo entre 25 e 47 m. Em 2015 foi observado dependência espacial a uma distância aproximada entre 0 a 4 m. Para o ano de 2016 não foi observado dependência espacial (Figura 10). A CIE para os indivíduos Mortos vs Femininos, resultaram em um padrão de independência espacial para todos os anos avaliados (Figura 10).

Figura 10: Análise da independência espacial dos indivíduos Mortos vs PL e Mortos vs Femininas de P. lambertii para os anos de 2014 a 2016 pela função K bivariada de Ripley. Linhas pontilhadas representam os intervalos de confiança construídos com 1000 simulações de Completa Independência Espacial.

5.3 Cobertura de dossel

As correlações entre cobertura de dossel e o número de indivíduos presentes nas classes PL, JV e IM foram positivas e significativas para todos os anos avaliados (Figura 11).

Figura 11: Correlação de Spearman entre cobertura de dossel e número de indivíduos das classes PL, JV e IM entre os anos de 2013 a 2016.

6 DISCUSSÃO

6.1 Ingresso, mortalidade e crescimento populacional

A área de estudo sofreu exploração madeireira em meados de 1970 e atualmente conta com a presença de gado e roçada nas áreas de campo aberto, atividades que podem deixar lacunas na população. No entanto, a população apresentou distribuição diamétrica semelhante a um “J” invertido, padrão típico de populações auto regenerativas (Scolforo et al. 1998). Manfredi (2014) estudando populações de P. lambertii em três áreas de campo, Bom Jardim da Serra, Lages e São José do Cerrito, também encontrou distribuição diamétrica semelhante a um “J” invertido. A autora ressalta que nos três locais o número de indivíduos regenerantes (DAP ≤ 5 cm) representou 83 a 89% da população total e que mais de 95% dos indivíduos estavam presentes em classes diamétricas inferiores a 0,2 m. Zimmer et al. (2010) estudaram os efeitos de diferentes espécies pioneiras sobre a colonização de P. lambertii em área de restauração e também observaram a presença da espécie em todas as classes de tamanho, sugerindo que a espécie apresenta capacidade de colonizar naturalmente áreas em estágios iniciais de restauração. A densidade total e o ingresso de indivíduos nesse estudo, mesmo inferior ao observado por Manfredi (2014), podem ser considerados elevados. Possivelmente, a metodologia utilizada pela autora de avaliar os indivíduos da espécie menores que 0,1 m de altura, justifique as diferenças observadas entre os estudos. Manfredi (2014) encontrou densidades totais que variaram de 1737 a 3596 ind.ha-1 e número de ingressantes entre 12 e 764 ind.ha-1. Em remanescentes de floresta contínua da Floresta Ombrófila Mista a densidade total de indivíduos de P. lambertii é consideravelmente menor, na ordem de 7,3 ind.ha-1 para adultos e 6,8 ind.ha-1 para plântulas (Meyer et al. 2009). Espécies congêneres como P. falcatus (Tesfaye et al. 2002), P. drouyniaunus (Chalwell & Ladd 2005) e P. totara (Miller & Wells 2003), apresentam densidades de indivíduos inferiores a observada nesse estudo. De forma geral, para A. angustifolia, a densidade e o ingresso de indivíduos são inferiores a observada nesse estudo, tanto em área de campo (79 ind.ha-1 ingressantes, Paludo 2013) como em área de floresta contínua (11 a 24,5 ind.ha-1 ingressantes, Paludo et al. 2011, Paludo et al. 2016). Alguns fatores podem estar diretamente relacionados a densidade e o ingresso de indivíduos em uma população, como a produção e dispersão de sementes. O consumo de sementes por humanos (Reis et al. 84

2014, Adan et al. 2016, Reis et al. 2018), pela fauna (Veira & Iob 2009) e a sua alternância de produção (Mantovani et al. 2004) podem limitar a densidade e o ingresso de indivíduos em uma população, assim como ocorre para A. angustifolia. No entanto, apesar desses fatores não serem conhecidos para P. lambertii, as altas densidades e o ingresso anual de novos indivíduos, sugerem indiretamente que a espécie apresenta alta produção de sementes. A dispersão de sementes de P. lambertii é pouco conhecida, sabe- se apenas que ela é preferencialmente ornitocórica (Kuniyoshi 1983), contudo, as aves que a realizam não são conhecidas. Nesse sentido, é possível conjeturar que o grande número de indivíduos presentes nas classes PL e JV, em parte seja reflexo da falta de dispersores especialistas para a espécie. Aves frugívoras generalistas estão mais adaptadas ao processamento e manipulação do que a dispersão em si (Jordano & Schupp 2000) e podem diminuir a predação das sementes. Além disso, apesar da atratividade do epimácio para fauna, ele é pequeno (Garcia et al. 2006) e pode apresentar um baixo retorno energético para as aves dispersoras. A dispersão por barocoria para P. lambertii também deve ser levada em consideração, apesar de não haver relatos na literatura sobre esta síndrome de dispersão para a espécie. O epimácio e a semente da espécie são pequenos (Garcia et al. 2006) e quando maduros, são altamente sensíveis ao toque, desprendem-se facilmente e naturalmente caem sob a copa da árvore matriz. Como não são conhecidas as espécies responsáveis pela dispersão secundária do P. lambertii (potenciais dispersores e predadores), grande parte das sementes dispostas no solo tem grande probabilidade de germinar e se tornar plântulas. Ainda, considerando que na área de estudo a presença de araucária é abundante e suas sementes são altamente nutritivas (Leite 2007), possíveis dispersores e predadores secundários (ex.: roedores) podem investir na dispersão e predação das sementes de araucária, deixando de lado as sementes de P. lambertii. Além da grande densidade e ingresso de indivíduos, a população apresentou baixas taxas de mortalidade, que decresceram da classe PL (9,1%) até a classe RP (0,5%) e estiveram concentradas em até 0,5 m de altura, sugerindo que este pode ser um ponto crucial para a sobrevivência da espécie. Segundo Huchtings (1997) a maior mortalidade de indivíduos nas menores classes (altura de DAP) é um padrão esperado e bem estabelecido para plantas. Manfredi (2014) encontrou taxa de mortalidade de 23,7% em uma população de P. lambertii e atribuiu essa mortalidade 85

a resistência de compactação do solo devido a presença do gado. Na área de estudo, mesmo havendo a presença do gado, ela predominantemente ocorre nas áreas de campo aberto, onde não foram observados indivíduos de P. lambertii. Nesse sentido, outros possíveis fatores podem estar relacionados com a mortalidade dos indivíduos da espécie, como: (1) Herbivoria: ao longo das avaliações, indivíduos da classe PL foram encontrados com frequência sem folhas e gema apical, apresentando sinais claros de consumo por lagartas. Espécies de lagartas do gênero Epithecia sp. e a espécie Cyclophora annularis se alimentam das folhas de P. lambertii causando perda foliar de até 20% nos indivíduos adultos (Costa & Boscardin 2014). A mortalidade de indivíduos por herbivoria também foi sugerida para A. angustifolia devido a remoção dos cotilédones e gema apical (Paludo et al. 2011). (2) Presença de doenças causadas por fungos: todos os indivíduos da espécie, incluso os mortos, ocorreram nos capões onde a umidade é maior comparado com as áreas de campo aberto do presente estudo. Encontramos indivíduos da classe PL completamente secos e sem folhas, e indivíduos da classe RP necrosados e com galhos completamente secos, com sintomas característicos de doenças acometidas por fungos. Segundo Hersh et al. (2012) a umidade do solo pode potencialmente alterar a natureza da interação entre plantas e fungos de neutra para detrimental, causando a morte dos indivíduos. Neto (1979) relata que a espécie de fungo Corynelia brasiliensis infecta plântulas e adultos de P. lambertii, produz necrose em acículas no sentido longitudinal e muitas vezes leva a morte apical da acícula ou de toda ela. Em casos graves de incidência, pode causar a queda prematura da mesma e acometer aproximadamente 10% da espécie. Corrêa et al. (2012) relatam que vários fungos infectam as plântulas de A. angustifolia nas fases iniciais de desenvolvimento principalmente nas épocas chuvosas, e muitas vezes podem causar impacto negativo na sobrevivência das mesmas. (3) Queda de folhas do dossel: encontramos indivíduos da classe PL mortos sob as folhas secas de araucária (grimpas). Juntamente com P. lambertii, a araucária ocorre em abundância no local de estudo e segundo Backes et al. (2005) 60% das folhas secas produzidas na Floresta Ombrófila Mista são oriundas da araucária. A queda das grimpas pode muitas vezes matar as plântulas tanto 86

da própria espécie como de outras espécies, sendo possível que essa seja uma das causas geradoras de mortalidade no presente estudo. (4) Competição: a mortalidade dependente da presença das Plântulas sugere a existência de competição intraespecífica (Janzen 1970), que pode estar ocorrendo pelo fato das plântulas estarem presentes somente sob os capões e em grande parte sob a copa da planta mãe. Essa competição pode acontecer porque os indivíduos da mesma espécie podem explorar os mesmos recursos, e quanto maior o grau de similaridade entre os indivíduos, maior o efeito da competição (Johansson & Keddy 1991). Além dos fatores já mencionados, cabe ressaltar que a mortalidade também pode ser um reflexo das características da própria espécie, principalmente na fase de estabelecimento de plântulas, considerada uma das mais críticas do ciclo de vida de uma planta (Haig & Westoby 1991). A duração e as reservas nutritivas das sementes (Houter & Steege 2000) e a plasticidade das plântulas em maximizar a captação de recursos disponíveis (Fetene & Feleke 2001), podem favorecer a germinação e estabelecimento, como também a mortalidade da espécie. Esses pontos são importantes e devem ser estudados, uma vez que a maior mortalidade dos indivíduos de P. lambertii ocorreu até 0,5 m de altura (Figura 5). Apesar da mortalidade estar concentrada nas menores classes, se consideramos como sobrevivência (S + G), a taxa média observada foi elevada (PL = 90,9%, JV = 98%, IM = 97,9%, RP = 99,5%). Segundo Manfredi (2014) a maior sobrevivência de indivíduos de P. lambertii está associada a declividades superiores a 7,8% (sobrevivência de 62,94% dos indivíduos), a presença de matéria orgânica no solo inferior a 6,65% (61,08%) e a resistência a penetração do solo < 1060,43 kgf.cm-2 (76,98%). Apesar de não avaliadas, as características apontadas por Manfredi (2014) podem ser encontradas na nossa área de estudo, especialmente nos capões. Ayma-Romay (2016) estudando a sobrevivência e o crescimento de plântulas de Podocarpus glomeratus em reflorestamento e em diferentes altitudes, observou taxas de sobrevivência de 0 a 23%, sendo diretamente influenciada pela altitude. Paludo (2013) estudando A. angustifolia encontrou taxas de sobrevivência de 21,1% para plântulas e 56,5% para juvenis. Valente et al. (2010) também estudando a araucária, observaram taxas de sobrevivência entre 43,6% e 64,3%. O incremento em altura (PL = 0,02 m.a-1; JV = 0,05 m.a-1) e DAP (IM = 0,14 cm.a-1; RP = IC: ± 0,22 cm.a-1) foram baixos e semelhantes ao 87

observados para A. angustifolia (J1 = 0,04 m.a-1em altura; J2 = 0,095 cm. a-1, IM = 0,11 cm. a-1, RP = 0,42 cm. a-1 em diâmetro, Paludo et al. 2016). Milani (2010) e Milani et al. (2013) estudaram o crescimento em diâmetro de P. lambertii e observaram que ele é inicialmente lento e dependente do sítio em que a população se encontra. O crescimento lento (altura e diâmetro) ajuda em partes a compreender as altas taxas de permanência dos indivíduos nas classes demográficas. Além disso, a alta produção de sementes da espécie e a baixa mortalidade não devem ser desconsideradas. As taxas de sobrevivência, mortalidade, ingresso, transição de classe e reprodução, mesmo variando ao longo dos anos, possibilitaram o crescimento da população (λ = 1,025). Outras coníferas, como A. laubenfelsii (λ: 1,013 a 1,184; Rigg et al. 2010) e A. muelleri (λ: 1,002; Enright et al. 2014) também apresentaram crescimento populacional ao longo do tempo, devido ao rápido crescimento e alto recrutamento de plântulas. Por outro lado, A. angustifolia (λ: 0,997; Paludo et al. 2016) apresentou tendência de declínio populacional, devido ao baixo recrutamento e transição entre classes, insuficientes para repor as taxas de mortalidade. Os fatores anteriormente propostos para explicar a alta densidade, o ingresso de indivíduos e a baixa mortalidade estão diretamente relacionados ao crescimento populacional da espécie na área de estudo. Cabe ressaltar ainda, que fatores abióticos, como umidade, temperatura, duração e intensidade luminosa e fertilidade do solo, são fundamentais na dinâmica populacional de espécies de plantas, e nesse estudo, podem estar diretamente relacionados com a presença de P. lambertii nos capões.

6.2 Importância dos capões para a espécie

Os campos no sul do Brasil podem ser considerados heterogêneos e distintos uns dos outros, especialmente pela presença dos mosaicos de floresta (capões) e áreas abertas de campo, que podem promover condições distintas de micro-habitat para as plantas (Valls et al. 2009). As áreas de campo aberto têm sido moldadas por interferências humanas (fogo e criação de gado) em distintos níveis de intensidade e nem sempre geram benefícios para os campos (Nabinger et al. 2000, Overback et al. 2009). A exemplo disso, o pastejo excessivo, a compactação do solo e a competição interespecífica com espécies de gramíneas exóticas, podem dificultar a germinação e o estabelecimento de plântulas (Nabinger et al. 2000, Sampaio & Guarino 2007). No presente estudo, a presença do gado 88

e as roçadas em parte da área aberta de campo, podem explicar parcialmente a ausência de indivíduos da espécie nesses locais. Por outro lado, na ausência desses eventos, também não foram observados indivíduos da espécie. Os capões podem proporcionar condições, como luminosidade, umidade e características de solo favoráveis para a germinação, desenvolvimento e estabelecimento da espécie, que não são encontradas nas áreas de campo aberto. Rizzini (1979) e Mattos (1994) relatam que os capões normalmente estão associados a locais úmidos. Reitz et al. (1983) descrevem que P. lambertii se desenvolve em solos férteis e/ou pobres, rasos e rochosos. Longhi et al. (2010) mencionam que a espécie prefere locais pouco pedregosos, pouco inclinados, relativamente úmidos, com alta frequência de indivíduos e sub-bosque adensado. Manfredi (2014) relata que a espécie prefere locais com declividade superior a 7,8%, solos profundos (> 24 cm), úmidos e com melhor drenagem nas encostas e que possuam teor de matéria orgânica inferior a 6,65%. Todas essas características refletem bem os capões da nossa área de estudo e estão diretamente relacionadas com a dinâmica e estrutura espacial da população. Todas as classes demográficas ao longo dos anos avaliados apresentaram padrão espacial agregado. Os processos de dispersão da espécie (ornitocoria e barocoria), o sistema reprodutivo (dioicia), a densidade populacional e os processos associados a mortalidade, influenciam diretamente na formação do padrão espacial (Janzen 1970, Connell 1978, Bleher et al. 2002, Nathan & Casagrandi 2004). Além disso, as condições fornecidas pelos capões, principalmente de umidade, luminosidade e características do solo, atuam como processos pós- dispersão, possivelmente influenciando positivamente a agregação da espécie. Tais condições reforçam a importância dos capões para a espécie, uma vez que no presente estudo, não foi observada dependência espacial entre as plântulas com os indivíduos reprodutivos e femininos. Os padrões agregados de distribuição predominam em espécies tropicais (Hubbell 1979, Condit 2000, Capretz 2004) e em indivíduos das menores classes (Souza et al. 2008, Paludo et al. 2009, Montagna et al. 2018). Os capões da área de estudo são dominados pela presença de P. lambertii e A. angustifolia, e grande parte dos indivíduos dessas espécies são adultos e proporcionam condições de luminosidade distintas comparadas as áreas abertas de campo. A capacidade de tolerar ou não o sombreamento não é um consenso para a espécie (Fontoura et al. 2006, Chiamolera et al. 2010). Galvão (1986) define a espécie como heliófita 89

na fase juvenil, entretanto pode ser encontrada em condições de baixa luminosidade. Longhi et al. (2010) definem a espécie como tolerante ao sombreamento. Fagundes (2010) sugere que P. lambertii se enquadra como uma planta de sombra, por apresentar uma menor razão clorofila a/clorofila b e maior massa foliar por área. No presente estudo, a cobertura de dossel e o número de indivíduos presentes nas classes PL, JV e IM apresentaram correlações positivas e significativas, sugerindo que a espécie tolera o sombreamento, pelo menos, nas menores classes demográficas. Nesse sentido, as classes PL e JV podem apresentar adaptações fisiológicas e morfológicas que permitem uma melhor absorção da luminosidade e da capacidade de manutenção de recursos quando sombreadas, possibilitando o desenvolvimento da espécie. Essas adaptações são suportadas pelo maior crescimento (incremento) em altura nessas classes. Comportamento semelhante foi observado para A. angustifolia (Franco & Dillenburg 2007, Paludo et al. 2016). Ainda, a luminosidade sob os capões comparada as áreas abertas de campo, pode ser de melhor qualidade e intensidade, favorecendo positivamente a velocidade de germinação de P. lambertii, assim como ocorre para da Araucariaceae Wollemia nobilis (Offord & Meagher, 2001). A presença de umidade é uma das características dos capões (Rizzini 1979, Mattos 1994) e pode ser benéfica para as sementes, podendo acelerar e uniformizar o processo de germinação (Taiz & Zeiger 2009). As sementes de P. lambertii são ortodoxas e podem permanecer viáveis após serem desidratadas a um nível crítico de 5,7% (Garcia & Nogueira 2008). Contudo, estudos têm demonstrado que nos estágios iniciais de germinação, as sementes ortodoxas perdem tolerância a dessecação, mas quando reidratadas, mantém duas funções fisiológicas por meio das membranas celulares, substâncias de reserva e estrutura das macromoléculas (Faria et al. 2005, Guimarães et al. 2011). Nesse sentido, a umidade proporcionada pelos capões também pode influenciar positivamente a germinação das sementes de P. lambertii, assim como ocorre com a luminosidade, e além disso, pode promover a manutenção dos indivíduos presentes nas menores classes de altura e DAP.

7 CONSIDERAÇÕES FINAIS

No contexto dos mosaicos de floresta-campo, a população de P. lambertii apresentou taxa de crescimento positiva, alta taxa de ingresso, baixa mortalidade, padrão espacial agregado e todos os indivíduos da espécie ocorreram sob os capões. O ponto crítico para a sobrevivência da espécie ocorreu nas menores classes de altura (até 0,5 m) onde se concentrou a maior taxa de mortalidade. Mesmo assim, a sobrevivência em todas as classes demográficas foi elevada e somada ao demais fatores, permitem que a população cresça ao longo do tempo. A espécie pode ser considerada tolerante ao sombreamento e apresenta características menos evidentes de ser uma espécie pioneira, se comparado com A. angustifolia na mesma área de estudo. Ainda, pode ser considerada uma espécie característica de mosaicos de floresta-campo. Os capões são extremamente importantes para a dinâmica populacional da espécie, por promoverem condições de micro-habitat específicas, como luminosidade e umidade do solo. Tais condições aliadas as características intrínsecas da espécie (produção de sementes, dispersão e polinização) favorecem o ingresso, crescimento, permanência e conservação da espécie nesse ambiente. Contudo, P. lambertii é uma espécie longeva e o monitoramento contínuo da população é um ponto chave para aprofundar o conhecimento sobre seus aspectos populacionais. Além disso, a espécie é pouco estudada de forma geral, pouco se sabe sobre sua dispersão, agentes dispersores, biologia reprodutiva e sistema reprodutivo, ou mesmo sobre a influência de fatores como declividade, profundidade de solo e presença do fogo sobre a espécie. Aliado a este, novos estudos permitirão planejar e executar estratégias efetivas para conservação da espécie e da paisagem na qual ela se insere.

8 MATERIAL SUPLEMENTAR

Material suplementar 1: Distribuição espacial das classes demográficas ao longo dos anos. Ordem superior - inferior: Plântulas (esquerda para direita 2013 a 2016), Jovens, Imaturos e Reprodutivos.

Material suplementar 2: Distribuição espacial dos indivíduos ingressantes e mortos ao longo dos anos. Ordem superior – inferior: Ingressantes (esquerda para direita 2014 a 2016) e Mortos.

9 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ADAN, N., ATCHISON, J., REIS, M. S., & PERONI, N. (2016). Local Knowledge, Use and Management of Ethnovarieties of Araucaria angustifolia (Bert.) Ktze. in the Plateau of Santa Catarina, Brazil. Economic botany, 70(4), 353-364. AIBA, S. I., KANEHIRO, K., TAKYU, M. (2004). Habitat associations with topography and canopy structure of tree species in a tropical montane forest on Mount Kinabalu, Borneo. Plant Ecology, v.174, n.1, p.147-161. AYMA-ROMAY, A. I., LOVERA, P., & SOTO-ROJAS, G. (2017). Sobrevivencia y crecimiento de plántulas reforestadas de Podocarpus glomeratus (Podocarpaceae) en diferentes altitudes y micrositios en ecosistemas de pastizales de los Andes bolivianos después de cuatro años. Ecología austral, 27(1), 63-71. BACKES, A., PRATES, F. L., & VIOLA, M. G. (2005). Produção de serapilheira em floresta ombrófila mista, em São Francisco de Paula, Rio Grande do Sul, Brasil. Acta Botanica Brasilica, 19, 155- 160. BADDELEY, A. & TURNER, R. (2005). Spatstat: An R package for analyzing spatial point patterns. Journal of Statistical Software 12(6), 1-42. BAROT, S., GIGNOUX, J. & MENAUT, J. C. (1999). Demography of a savanna palm tree: predictions from comprehensive spatial pattern analyses. Ecology, v.80, n.6, p. 1987-2005. BEHLING, H. (1995). Investigations into the Late Pleistocene and Holocene history of vegetation and climate in Santa Catarina (S Brazil). Vegetation History and Archaeobotany, 4(3), 127-152. BEHLING, H. (1997). Late Quaternary vegetation, climate and fire history of the Araucaria forest and campos region from Serra Campos Gerais, Paraná State (South Brazil). Review of palaeobotany and palynology, 97(1), 109-121. BEHLING, H., & LICHTE, M. (1997). Evidence of dry and cold climatic conditions at glacial times in tropical southeastern Brazil. Quaternary research, 48(3), 348-358. BEHLING, H., BAUERMANN, S. G., & NEVES, P. C. P. (2001). Holocene environmental changes in the São Francisco de Paula region, southern Brazil. Journal of South American Earth Sciences, 14(6), 631-639. 96

BEHLING, H., JESKE-PIERUSCHKA, V., SCHULER, L & PILLAR, V. D. P (2009). Dinâmica dos campos no sul do Brasil durante o Quaternário Tardio. IN: Campos Sulinos, Conservação e Uso Sustentável da Biodiversidade. Brasília: MMA, p 403. BEHLING, H., PILLAR, V. D., MÜLLER, S. C., & OVERBECK, G. E. (2007). Late‐Holocene fire history in a forest‐grassland mosaic in southern Brazil: Implications for conservation. Applied Vegetation Science, 10(1), 81-90. BEHLING, H., PILLAR, V. D., ORLÓCI, L., & BAUERMANN, S. G. (2004). Late Quaternary Araucaria forest, grassland (Campos), fire and climate dynamics, studied by high-resolution pollen, charcoal and multivariate analysis of the Cambará do Sul core in southern Brazil. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, 203(3), 277-297. BERTWELL, T. D., KAINER, K. A., CROPPER JR, W. P., STAUDHAMMER, C. L., & DE OLIVEIRA WADT, L. H. (2018). Are Brazil nut populations threatened by fruit harvest? Biotropica, 50(1), 50-59. BLEHER, B., OBERRATH, R., & BÖHNING-GAESE, K. (2002). Seed dispersal, breeding system, tree density and the spatial pattern of trees–a simulation approach. Basic and Applied Ecology, 3(2), 115-123. BOLDRINI, I. B. (1997). Campos no Rio Grande do Sul. Fisionomia e problemática ocupacional. Boletim do Instituto de Biociências da UFRGS 56: 1-39. BOLDRINI, I. I. (2009). Biodiversidade dos Campos do Planalto das Araucárias. Ministério do Meio Ambiente, Brasília. CAPRETZ, R. L. (2004). Análise dos padrões espaciais de árvores em quatro formações florestais do estado de São Paulo, através de análises de segunda ordem, como a função K de Ripley (Tese Doutorado, Universidade de São Paulo). CASWELL, H. (1989). Matrix population models: construction, analysis, and interpretation. Sunderland, MA: Sinauer Associates. CHALWELL, S. T. S., & LADD, P. G. (2005). Stem demography and post fire recruitment of Podocarpus drouynianus: a resprouting non-serotinous conifer. Botanical journal of the Linnean Society, 149(4), 433-449. CHIAMOLERA, L. D. B., ÂNGELO, A. C., & BOEGER, M. R. (2010). Resposta morfo anatômica da folha de Podocarpus lambertii Klotzsch ex Endl (Podocarpaceae) implantado em duas áreas com 97

diferentes graus de sucessão às margens do Reservatório Itraí, PR. Biotemas, 23:1-11 CHRISTIE, D. A., & ARMESTO, J. J. (2003). Regeneration microsites and tree species coexistence in temperate rain forests of Chiloé Island, Chile. Journal of Ecology, 91(5), 776-784. CONDIT, R., ASHTON, P. S., BAKER, P., BUNYAVEJCHEWIN, S., GUNATILLEKE, S., GUNATILLEKE, N., & YAMAKURA, T. (2000). Spatial patterns in the distribution of tropical tree species. Science, 288(5470), 1414-1418 CONNELL, J. H. (1978). Diversity in tropical rain forests and coral reefs. Science, 199(4335), 1302-1310. CORRÊA, P. R. R., AUER, C. G., & DOS SANTOS, A. F. (2012). Patogenicidade de Sphaeropsis sapinea em árvores jovens de Araucaria angustifolia. Embrapa Florestas-Nota Técnica/Nota Científica (ALICE). COSTA, E. C., & BOSCARDIN, J. (2014). Occurrence of acicula-eating caterpillars on Podocarpus lambertii Klotzsh ex Eichler in Southern Brazil. EntomoBrasilis, 7(3), 238-240. CRONE, E. E., ELLIS, M. M., MORRIS, W. F., STANLEY, A., BELL, T., BIERZYCHUDEK, P., & OOSTERMEIJER, G. (2013). Ability of matrix models to explain the past and predict the future of plant populations. Conservation Biology, 27(5), 968-978. CRONE, E. E., MENGES, E. S., ELLIS, M. M., BELL, T., BIERZYCHUDEK, P., EHRLÉN, J., & OOSTERMEIJER, G. (2011). How do plant ecologists use matrix population models? Ecology Letters, 14(1), 1-8. DALE, M. R. T. (1999). Spatial pattern analysis in plant ecology. Cambridge: Cambridge University, 326p. DUARTE, L. D. S., & DILLENBURG, L. R. (2000). Ecophysiological responses of Araucaria angustifolia seedlings to different irradiance levels. Australian Journal of Botany, 48(4), 531-537. DUARTE, L. D. S., DOS‐SANTOS, M. M., HARTZ, S. M., & PILLAR, V. D. (2006). Role of nurse plants in Araucaria Forest expansion over grassland in south Brazil. Austral ecology, 31(4), 520-528. ENRIGHT, N., & OGDEN, J. (1979). Applications of transition matrix models in forest dynamics: Araucaria in Papua New Guinea and Nothofagus in New Zealand. Australian Journal of Ecology 4: 3- 23. ENRIGHT, N. J., MILLER, B. P., PERRY, G. L., GOLDBLUM, D., & JAFFRÉ, T. (2014). Stress‐tolerate leaf traits determine population 98

dynamics in the endangered New Caledonian conifer Araucaria muelleri. Austral ecology, 39(1), 60-71. ENRIGHT, N. J., OGDEN, J. & RIGG, L. S. (1999). Dynamics of forests with Araucariaceae in the western Pacific. Journal of Vegetation Science 10: 793–804. FAGUNDES, P. B. (2010). Estudo comparativo da tolerância ao sombreamento de Araucaria angustifolia e Podocarpus lambertii. Trabalho de Conclusão de Curso, Porto Alegre, RS. FARIA, J. M., BUITINK, J., VAN LAMMEREN, A. A., & HILHORST, H. W. (2005). Changes in DNA and microtubules during loss and re-establishment of desiccation tolerance in germinating Medicago truncatula seeds. Journal of experimental botany, 56(418), 2119- 2130. FEELEY, K. J., DAVIES, S. J., NOOR, M. N. S., KASSIM, A. R., & TAN, S. (2007). Do current stem size distributions predict future population changes? An empirical test of intraspecific patterns in tropical trees at two spatial scales. Journal of Tropical Ecology, v. 23, p. 191-198. FETENE, M., & FELEKE, Y. (2001). Growth and photosynthesis of seedlings of four tree species from a dry tropical afromontane forest. Journal of Tropical Ecology 17: 269-283. FONTOURA, S. B., GANADE, G., & LAROCCA, J. (2006). Changes in plant community diversity and composition across an edge between Araucaria forest and pasture in South Brazil. Revista Brasileira de Botânica 29:79-91. GALVÃO, F. (1986). Variação sazonal da fotossíntese líquida e respiração de Cabralea canjerana (Vell.) Mart., Ilex paraguariensis St. Hil. e Podocarpus lambertii Kl. em função da intensidade luminosa e temperatura. 116 f. Tese de Doutorado. GARCIA, L. C., & NOGUEIRA, A. C. (2008) Resposta de sementes de Podocarpus lambertii e Podocarpus sellowii (Podocarpaceae) à dessecação. Ciência Florestal, Santa Maria, v.18, n.3, p.347-352 GARCIA, L. C., NOGUEIRA, A. C., & ALQUINI, Y. (2006). Aspectos morfo-anatômicos de sementes de Podocarpus lambertii Klotz. e Podocarpus sellowii Klotz. Podocarpaceae. Revista Brasileira de Sementes, Pelotas, v. 28, n. 3, p. 129-134. GIULIETTI, A. M., HARLEY R. M., QUEIROZ, L. P., WANDERLEY, M. G. L., & VAN DER BERG C. (2005). Biodiversity and conservation of plants in Brazil. Conservation Biology 19: 632- 639. 99

GRAU, H. R. (2000). Regeneration patterns of Cedrela lilloi (Meliaceae) in northwestern Argentina subtropical montane forests. Journal of Tropical Ecology, 16(02), 227-242. GRIFFITH, A. B., SALGUERO‐GÓMEZ, R., MEROW, C., & MCMAHON, S. (2016). Demography beyond the population. Journal of Ecology, 104(2), 271-280. GRUBB, P. J. (1977). The maintenance of species‐richness in plant communities: the importance of the regeneration niche. Biological reviews, 52(1), 107-145. GUIMARÃES, C. C., FARIA, J. M. R., OLIVEIRA, J. M., & SILVA, E. A. A. D. (2011). Avaliação da perda da tolerância à dessecação e da quantidade de DNA nuclear em sementes de Peltophorum dubium (Spreng.) Taubert durante e após a germinação. Revista Brasileira de Sementes, 207-215. HAIG, D., & WESTOBY, M. (1991). Seed size, pollination costs and angiosperm success. Evolutionary Ecology 5: 231-247. HARMS, K. E., WRIGHT, S. J., CALDERON, O., HERNANDES, A., & HERRE, A. (2000). Pervasive density-dependent recruitment enhances seedling diversity in a tropical forest. Nature, 404: 493– 495. HARPER, J., & WHITE, J. (1974). The demography of plants. Annual review of ecology and systematics, 5(1), 419-463. HAY, J. & BIZERRIL, M. X. (2000). Comparação do padrão da distribuição espacial em escalas diferentes de espécies nativas do cerrado, em Brasília, DF. Revista Brasileira de Botânica, 23(3): 341-347. HERSH, M. H., VILGALYS, R. & CLARK, J. S. (2012). Evaluating the impacts of multiple generalist fungal pathogens on temperate tree seedling survival. Ecology, v. 93, n. 3, p. 511-520. HOUTER, N., & STEEGE, H. (2000). The importance of seed mass and canopy openness for the early growth responses of tree seedlings of eight tropical rain forest species. In: Rose, S. (Ed.). Seeds, seedlings and gaps - size matters: a study in the tropical rain forest of Guyana. Georgetown, Tropenbos-Guyana Series 9. Pp 19-39. HUBBELL, S. P. (1979). Tree dispersion, abundance, and diversity in a tropical dry forest. Science, 203(4387), 1299-1309. HUECK, K. (1981). Carta da vegetação da América do Sul. HUTCHINGS, M. J. (1997). The Structure of Plant Populations. In: Crawley, M. J. Plant Ecology. 2ed. Oxford: Blackwell Publishing, 325-358. 100

JANZEN, D. H. (1970). Herbivores and the number of tree species in tropical forests. The American Naturalist, v.104, n.940, p.501-528. JOHANSSON, M. E., & KEDDY, P. A. (1991). Intensity and asymmetry of competition between plants pairs of different degrees of similarity: in experimental study on two guilds of wetland plants. Oikos 60: 27-34 JORDANO, P., & SCHUPP, E. W. (2000). Seed disperser effectiveness: the quantity component and patterns of seed rain for Prunus mahaleb. Ecological monographs, 70(4), 591-615. KAJIN, M., ALMEIDA, P. J., VIEIRA, M. V., & CERQUEIRA, R. (2012). The state of the art of population projection models: from the Leslie matrix to evolutionary demography. Oecologia Australis, 16(1), 13-22. KINDLMANN, P., & BUREL, F. (2008). Connectivity measures: a review. Landscape ecology, 23(8), 879-890. KLEIN, R. M. (1975). Southern Brazilian phytogeographic features and the probable influence of Upper Quaternary climate changes in the floristic distribution. Boletim Paranaense de Geociências 33: 67- 88 KLEIN, R. M. (1978). Mapa fitogeográfico do estado de Santa Catarina. Flora Ilustrada Catarinense. KOTTEK, M., GRIESER, J., BECK, C., RUDOLF, B., & RUBEL, F. (2006). World map of the Köppen-Gieger climate classification updated. Meteorologische Zeitschrift, v. 15, n. 3, p. 259-263. KORNDÖRFER, C. L., DILLENBURG, L. R., & DUARTE, L. D. S. (2015). Assessing the potential of Araucaria angustifolia (Araucariaceae) as a nurse plant in highland grasslands of south Brazil. New Zealand journal of botany, 53(1), 5-14. KUNIYOSHI, Y. S. (1983). Morfologia da semente e da germinação de 25 espécies arbóreas de uma floresta com araucária. Curitiba: Universidade Federal do Paraná, 233p. Tese Mestrado. LARA‐ROMERO, C., DE LA CRUZ, M., ESCRIBANO‐ÁVILA, G., GARCÍA‐FERNÁNDEZ, A., & IRIONDO, J. M. (2016). What causes conspecific plant aggregation? Disentangling the role of dispersal, habitat heterogeneity and plant–plant interactions. Oikos, 125(9), 1304-1313. LEFKOVITCH, L. P. (1965). The study of population growth in organisms grouped by stages. Biometrics 21: 1–18. 101

LEITE P. F., & KLEIN R. M. (1990). Vegetação. In: Geografia do Brasil: Região Sul (ed. IBGE). Instituto Brasileiro de Geografia e estatística Rio de Janeiro, pp. 113-150. LEITE, D. M. DA C. (2007). Avaliação nutricional da semente do pinheiro-do-paraná (Araucaria angustifolia). Dissertação de Mestrado, Universidade Santa Úrsula, Rio de Janeiro, 60p. LEMMON, P. E. (1956). A spherical densiometer for estimating forest overstory density. Forest science, 2(4), 314-320. LESLIE, P. H. (1945). On the use of matrices in certain population mathematics. Biometrika 33:183-212. LEWIS, E. G. (1942). On the generation and growth of a population. Sankhya. Indian J. Slah. 6. 93-6. LINDMAN, C. A. M. (1906). A Vegetação no Rio Grande do Sul. EDUSP/Itatiaia, São Paulo/Belo Horizonte. LONGHI, S. J., BRENA, D. A., RIBEIRO, S. B., GRACIOLI, C. R., LONGHI, R. V., & MASTELLA, T. (2010). Fatores ecológicos determinantes na ocorrência de Araucaria angustifolia e Podocarpus lambertii, na Floresta Ombrófila Mista da FLONA de São Francisco de Paula, RS, Brasil. Ciência Rural, 40(1), 57-63. LONGHI-WAGNER, H. M. (2003). Diversidade florística dos campos sul-brasileiros: Poaceae. Desafios da botânica brasileira no novo milênio: inventario, sistematização e conservação da diversidade vegetal, Sociedade Botânica do Brasil Belém, 54, 117-120. LÓPEZ-MATA, L. (2013). The impact of seed extraction on the population dynamics of Pinus maximartinezii. Acta Oecologia 49: 39–44. MALONEY, P. E. (2011). Population ecology and demography of an endemic subalpine conifer (Pinus balfouriana) with a disjunct distribution in California. Madroño, 234-248. MANFREDI, S. (2014). Caracterizações ecológicas de populações naturais de Podocarpus lambertii Klotzsch em ambiente fragmentado do Planalto Serrano. Tese Doutorado, Universidade do Estado de Santa Catarina, 136 p. MANTOVANI, A., MORELLATO, L. P. C., & REIS, M. S. D. (2004). Fenologia reprodutiva e produção de sementes em Araucaria angustifolia (Bert.) O. Kuntze. Brazilian Journal of Botany, 787- 796 MARTIUS, C. F. P., NIEMEYER, E., & STELLFELD, C. (1943). A fisionomia do reino vegetal no Brasil. Empresa gráfica paranaense. 102

MASAKI, T., OSUMI, K., TAKAHASHI, K., HOSHIZAKI, K., MATSUNE, K., & SUZUKI, W. (2007). Effects of microenvironmental heterogeneity on the seed-to-seedling process and tree coexistence in a riparian forest. Ecological Research, 22(5), 724-734. MATTOS, J. R. (1979). Contribuição ao estudo do pinho-bravo (Podocarpus lambertii Kl.) no Sul do Brasil. Instituto de Pesquisa de Recursos Naturais Renováveis, Porto Alegre, v. 2, 36p. MEYER, L., SEVEGNANI, L., GASPER, A.L.G., SCHORN, L. A., VIBRANS, A. C., LINGNER, D. V., SOBRAL, M. G., KLEMZ, G., SCHMIDT, R., JUNIOR, C. A., AND BROGNI, E. (2012). Fitossociologia do componente arbóreo/arbustivo da Floresta Ombrófila Mista em Santa Catarina. In: Vibrans, A.C.; Sevegnani, L.; Gaspar, A.L. De; Lingner, D.V. (eds.). Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina, Vol. III, Floresta Ombrófila Mista. Blumenau. MILANI, E. J. (2010). Crescimento de Podocarpus lamberti Klotzsch ex Endl. em duas regiões fitogeográficas no estado do Rio Grande do Sul, Tese de Doutorado, Universidade Federal de Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brasil. MILANI, E. J., SCHNEIDER, P. R., & DA CUNHA, T. A. (2013). Crescimento em diâmetro de árvores de Podocarpus lambertii em duas regiões fitogeográficas no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Ciência Florestal, 23(2), 443-448. MILLER, C., & WELLS, A. (2003). Cattle grazing and the regeneration of totara (Podocarpus totara var. waihoensis) on river terraces, south Westland, New Zealand. New Zealand Journal of Ecology, 37-44. MMA (2000). Avaliação e ações prioritárias para a conservação da biodiversidade da Mata Atlântica e Campos Sulinos. MMA/SBF, Brasília, 40 p. MOILANEN, A. & HANSKI, I. (2006) Connectivity and metapopulation dynamics in highly fragmented landscape. In: Krooks, K. R. & Sanjaya, M. (ed) Connectivity conservation. Cambridge: Cambridge University Press. MONTAGNA, T., LAUTERJUNG, M. B., CANDIDO-RIBEIRO, R., SILVA, J. Z. D., HOELTGEBAUM, M. P., COSTA, N. C. F. D., BERNARDI, A. & REIS, M. S. D. (2018). Spatial genetic structure, population dynamics, and spatial patterns in the distribution of Ocotea catharinensis from southern Brazil: 103

implications for conservation. Canadian Journal of Forest Research, 48(5), 506-516. MÜNZBERGOVÁ, Z., HADINCOVÁ, V., WILD, J., & KINDLMANNOVÁ, J. (2013). Variability in the contribution of different life stages to population growth as a key factor in the invasion success of Pinus strobus. Plos One, 8(2), e56953. NABINGER, C., MORAES, A. & MARASCHIN, G.E. (2000). Campos in Southern Brazil. In: Grassland ecophysiology and grazing ecology (eds. Lemaire G, Hodgson JG, Moraes A & Maraschin GE). CABI Publishing Wallingford, pp. 355-376. NATHAN, R. A. N., & CASAGRANDI, R. (2004). A simple mechanistic model of seed dispersal, predation and plant establishment: Janzen‐Connell and beyond. Journal of Ecology, 92(5), 733-746. NETO, F. (2013). Estudo de Corynelia oreophila (Speg) Starb. e de Corynelia brasiliensis Fitz. em espécies de Podocarpus no Estado do Paraná. ODUM, E. P. (2004). Fundamentos em Ecologia. Lisboa: Fundação Calouste Goulbenkian. OFFORD, C. A. & MEAGHER, P. F. (2001). Effects of temperature, light and stratification on seed germination of Wollemia pine (Wollemia nobilis, Araucariaceae). Australian Journal of Botany, 49(6), 699-704. OGDEN, J. (1985). An introduction to plant demography with special reference to New Zealand trees. New Zealand Journal of Botany 23: 751–772. OLIVEIRA, J. M., & PILLAR, V. D. (2004). Vegetation dynamics on mosaics of Campos and Araucaria forest between 1974 and 1999 in Southern Brazil. Community Ecology 5: 197-202. OVERBECK, G. E., & PFADENHAUER, J. (2007). Adaptive strategies in burned subtropical grassland in southern Brazil. Flora 202: 27- 49. OVERBECK, G. E., FERREIRA, P. M. A., & PILLAR, V. D. (2016). Conservation of mosaics calls for a perspective that considers all types of mosaic-patches. Natureza & Conservação, 14(2), 152- 154. OVERBECK, G. E., MÜLLER, S.C., FIDELIS, A., PFADENHAUER, J., PILLAR, V. D., BLANCO, C. C. & FORNECK, E. D. (2007). Brazil’s neglected biome: The South Brazilian Campos. Perspectives in Plant Ecology, Evolution and Systematics, 9:101- 116. 104

OVERBECK, G. E., VÉLEZ‐MARTIN, E., SCARANO, F. R., LEWINSOHN, T. M., FONSECA, C. R., MEYER, S. T. & GANADE, G. (2015). Conservation in Brazil needs to include non‐ forest ecosystems. Diversity and Distributions, 21(12), 1455-1460. OVERBERCK, G. E., MULLER, S. C., FIDELIS, A., PFADENHAUER, J., PILLAR, V. D. P., BLANCO, C. C, BOLDRINI, I. I, BOTH, R. & FORNECK, E. D. (2009). Os Campos Sulinos: um bioma negligenciado. IN: Campos Sulinos, Conservação e Uso Sustentável da Biodiversidade. Brasília: MMA, p 403. PALUDO, G. F. (2013). Aspectos populacionais de Araucaria angustifolia em paisagem de campo e de floresta. Dissertação de Mestrado Programa Pós-Graduação em Ecologia, UFSC, Florianópolis, SC. PALUDO, G. F., KLAUBERG, C, MANTOVANI, A & REIS, M. S. (2009). Estrutura demográfica e padrão espacial de uma população natural de Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze (Araucariaceae) em Santa Catarina. Revista Árvore, v. 33, n. 6, p. 1109-1121. PALUDO, G. F., LAUTERJUNG, M. B., DOS REIS, M. S., & MANTOVANI, A. (2016). Inferring population trends of Araucaria angustifolia (Araucariaceae) using a transition matrix model in an old-growth forest. Southern Forests: a Journal of Forest Science, 78(2), 137-143. PALUDO, G.F., MANTOVANI, A. & REIS, M.S. (2011). Regeneração de uma população natural de Araucaria angustifolia (Araucariaceae). Revista Árvore, Viçosa, MG, v.35, n.5, p.1107- 1119. PAYO-PAYO, A., GENOVART, M., BERTOLERO, A., PRADEL, R., & ORO, D. (2016). Consecutive cohort effects driven by density- dependence and climate influence early-life survival in a long- lived bird. Proc. R. Soc. B, 283(1829), 20153042. PERRY, G. L. W., MILLER, B. P & ENRIGHT, N. J. (2006). A comparison of methods for the statistical analysis of spatial point patterns in plant ecology. Plant Ecology, v.187, p.59-82. PERRY, J. N. et al. (2002). Illustrations and guidelines for selecting statistical methods for quantifying spatial pattern in ecological data. Ecography, v.25, n.5, p.578-600. PIELOU, E. C. (1977). Mathematical ecology. Wiley, New York, 385. PILLAR, V. D. & QUADROS, F. L. F. (1997). Grassland-forest boundaries in Southern Brazil. Coenoses 12: 119-126. 105

PILLAR, V. D. P. & VÉLEZ, E. (2010). Extinção dos Campos Sulinos em unidades de conservação: um fenômeno natural ou um problema ético? Natureza e Conservação, vol 8(1), p. 84-86. PILLAR, V. P., MÜLLER, S. C., CASTILHOS, Z. M. S., JACQUES, A.V.A. (2009). Campos Sulinos, Conservação e Uso Sustentável da Biodiversidade. Editores, Brasília: MMA, p 403. POTTKER, G. S., COSTA DE OLIVEIRA FILHO, P., FIGUEIREDO FILHO, A., & DALMASO, C. A. (2016). Spatial Pattern Of Forest Species: Case study with Ocotea Odorifera (vell.) Rohwer. Ciência Florestal, 26(4), 1097-1106. R DEVELOPMENT CORE TEAM. (2015). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org. Vienna, Austria. Available from http://www.r-project.org. RAMBO, P. R. (1956). A fisionomia do Rio Grande do Sul. Porto alegre, Liv. Selbach, p. 546 REIS, M. S., MONTAGNA, T., MATTOS, A. G., FILIPPON, S., LADIO, A. H., MARQUES, A. D. C., & MANTOVANI, A. (2018). Domesticated Landscapes in Araucaria Forests, Southern Brazil: A Multispecies Local Conservation-by-Use System. Frontiers in Ecology and Evolution, 6, 11. REIS, M., LADIO, A., & PERONI, N. (2014). Landscapes with Araucaria in South America: evidence for a cultural dimension. Ecology and Society, 19(2). REITZ, R. & KLEIN, R. M. (1966). Araucariáceas. Flora Ilustrada Catarinense, 1-62. REITZ, R., KLEIN, R. M. & REIS, A. (1983). Projeto madeira do Rio Grande do Sul. Sellowia, Itajaí, v. 34/35, n. 35, p. 1-525. RIBEIRO, S. B., LONGHI. S. J., BRENA, D. A. & NASCIMENTO, A. R. T. (2007). Diversidade e classificação da comunidade arbórea da floresta Ombrófila Mista da FLONA de São Francisco de Paula FLONA, RS. Ciência Florestal, Santa Maria, v. 17, n. 2, p. 101- 108. RIGG, L. S., ENRIGHT, N. J., JAFFRÉ, T., & PERRY, G. L. (2010). Contrasting population dynamics of the endemic New Caledonian conifer Araucaria laubenfelsii in maquis and rain forest. Biotropica, 42(4), 479-487. RIPLEY, B. D. (1977). Modelling spatial patterns. Journal of the Royal Statistical Society, v.39, n.2, p.172-212. RIPLEY, B. D. (1981). Spatial statistics. London: John Wiley, 359p. 106

RIZZINI, C. T. (1976). Tratado de fitogeografia do Brasil (Vol. 2). Editora de Humanismo, Ciência e Tecnologia. RODRIGUES, L. A. et al. (2007). Efeitos de solos e topografia sobre a distribuição de espécies arbóreas em um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual, em Luminárias, MG. Revista Árvore, v.31, n.1, p.25-35. ROTH, L., & LORSCHEITTER, M. L. (1993). Palynology of a bog in Parque Nacional de Aparados da Serra, east plateau of Rio Grande do Sul, Brazil. Quaternary of South America and Antarctic Peninsula, 8, 39-69. ROWLINGSON, B. S., & DIGGLE, P. J. (1993). Splancs: spatial point pattern analysis code in S-Plus. Computers & Geosciences, 19(5), 627-655. SAMPAIO, B. M., & GUARINO, E. S. G. (2007). Efeitos do pastoreio de bovinos na estrutura populacional de plantas em fragmentos de Floresta Ombrófila Mista. Revista Árvore, 31(6). SANQUETTA, C. R. (1996). Fundamentos biométricos dos modelos de simulação florestal. Curitiba: Universidade Federal do Paraná/FUPEF, p. 59. SANQUETTA, C. R., DALLA CORTE, A. P., EISFELD, R. L. (2003). Crescimento, mortalidade e recrutamento em duas florestas de araucária (Araucaria angustifolia (Bert.) O. Ktze.) no Estado do Paraná, Brasil. Revista Ciências Exatas e Naturais, Guarapuava, v. 5, n. 1, p. 101-112. SCHMIDT, I. B., MANDLE, L., TICKTIN, T., & GAOUE, O. G. (2011). What do matrix population models reveal about the sustainability of non‐timber forest product harvest? Journal of Applied Ecology, 48(4), 815-826. SCOLFORO, J. R. S., PULZ, F. A., & MELO, J. M. (1998). Modelagem da produção, idade das florestas nativas, distribuição espacial das espécies e a análise estrutural. Manejo florestal. Lavras: UFLA/FAEPE, 1998. p.189-246. SEGELBACHER, G., CUSHMAN, S. A., EPPERSON, B. K., FORTIN, M. J., FRANCOIS, O., HARDY, O. J., & MANEL, S. (2010). Applications of landscape genetics in conservation biology: concepts and challenges. Conservation genetics, 11(2), 375-385. SHIBATA, M., MASAKI, T., TANAKA, H., NIIYAMA, K., IIDA, S., ABE, S., & NAKASHIZUKA, T. (2010). Effects of abiotic and biotic factors and stochasticity on tree regeneration in a temperate forest community. Ecoscience, 17(2), 137-145. 107

SILVA, A. C., HIGUCHI, P., & PIFANO, D. S. (2007). Padrão espacial e estrutura de espécies do gênero Miconia Ruiz & Pav. (Melastomataceae). Revista Brasileira de Biociências, 5(S1), 60- 62. SILVERTOWN, J., DODD, M. E., GOWING, D. J., & MOUNTFORD, J. O. (1999). Hydrologically defined niches reveal a basis for species richness in plant communities. Nature, 400(6739), 61. SOTO, D. P., JACOBS, D. F., SALAS, C., DONOSO, P. J., FUENTES, C., & PUETTMANN, K. J. (2017). Light and nitrogen interact to influence regeneration in old-growth Nothofagus-dominated forests in south-central Chile. Forest Ecology and Management, 384, 303-313. SOUZA, A. F., FORGIARINI, C., LONGHI, S. J., & BRENA, D. A. (2008). Regeneration patterns of a long-lived dominant conifer and the effects of logging in southern South America. Acta oecologica, 34(2), 221-232. STUBBEN, C., & MILLIGAN, B. G. (2007). Estimating and analyzing demographic models using the popbio package in R. Journal of Statistical Software, 22(11), 1-23. TAIZ, L. & ZEIGER, E. (2009). Fisiologia Vegetal. 4ª Edição. Artmed, Porto Alegre. TEIXEIRA M. B., COURA-NETO A. B., PASTORE U. & RANGEL FILHO A. L. R. (1986). Vegetação. In: Levantamento de recursos naturais (ed. IBGE). IBGE Rio de Janeiro, pp. 541-632. TESFAYE, G., TEKETAY, D., & FETENE, M. (2002). Regeneration of fourteen tree species in Harenna forest, southeastern Ethiopia. Flora-Morphology, Distribution, Functional Ecology of Plants, 197(6), 461-474. VALENTE, T. P., NEGRELLE, R. R., & SANQUETTA, C. R. (2010). Regeneração de Araucaria angustifolia em três fitofisionomias de um fragmento de Floresta Ombrófila Mista. Iheringia. Série Botânica, 65(1), 17-24. VALLS, J. F. M., BOLDRINI, I. I., LONGHI-WAGNER, H. M., & MIOTTO, S. T. (2009). O patrimônio florístico dos Campos: potencialidades de uso e a conservação de seus recursos genéticos. Campos Sulinos: conservação e uso sustentável da biodiversidade. Edited by Pillar, V.P., Müller, S.C., Castilhos, Z.M.S and Jacques, A.V.A. Brasília-DF, Ministério do Meio Ambiante, 139. 108

VEBLEN, T. T. (1992). Regeneration dynamics. In: GlennLewin D. C., Peet R. K. & Veblen T. T. (eds.), Plant succession: theory and prediction, pp. 152-187. Chapman & Hall. Londres. Reino Unido. VIEIRA, E. M., & IOB, G. (2009). Dispersão e predação de sementes de Araucaria angustifolia. In: FONSECA, C. R. et al. (Eds.). Floresta com araucária: ecologia, conservação e desenvolvimento sustentável. Ribeirão Preto: Holos, p. 85-95. WHITMORE, T. C. (1989). Canopy gaps and the two major groups of forest trees. Ecology, v.70, n.3, p.536-538 WRIGHT, J. S. (2002). Plant diversity in tropical forests: a review of mechanisms of species coexistence. Oecologia, 130(1), 1-14. WRIGHT, S. J., MULLER-LANDAU, H. C., CONDIT, R. & HUBBELL. (2003). Gap-dependent recruitment, realized vital rates, and size distributions of tropical trees. Ecology, v. 84, p. 3174–3185 ZIMMER, G. O., PAZ, C. P., & GANADE, G. (2010). Efeitos de diferentes espécies pioneiras sobre a colonização de Podocarpus lambertii em uma área em restauração. Neotropical Biology & Conservation, 5(3). ZUIDEMA, P. A., & ZAGT, R. J. (2000). Using population matrices for long-lived species: a review of published models for 35 woody plants. Demography of Exploited Tree Species in the Bolivian Amazon, 159-181.

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CAPÍTULO III: ANÁLISE FILOGEOGRÁFICA DE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX ENDL., PODOCARPACEAE.

1 INTRODUÇÃO

1.1 Biomas de ocorrência da espécie

Podocarpus lambertii ocorre em três biomas brasileiros, o Pampa, a Mata Atlântica e a Caatinga. O bioma Pampa ocorre no Uruguai, na Argentina e no Brasil. No Brasil, este bioma também é conhecido como Campos Sulinos (Pillar & Lange 2015) e ocorre somente no estado do Rio Grande do Sul, onde ocupa aproximadamente 63% do território. A vegetação desse bioma é marcada pela presença de extensas planícies, campos, matas ciliares, capões e matas de encosta, que abrangem cerca de 176.500 km² do território brasileiro (Suertegaray & Pires da Silva 2009). O relevo é levemente ondulado, não ultrapassando 220 m de altitude, onde se destacam os tabuleiros e as coxilhas. Geologicamente o bioma apresenta os basaltos da Formação Serra Geral, os arenitos eólicos da Formação Botucatu e o Guará, de origem flúvio-lacustre (Ab’Saber 1963, CPRM 2008). O verão apresenta curtos períodos de seca e as precipitações anuais variam de 1300 a 2000 mm entre o sul e a borda leste do bioma, sendo bem distribuídas ao longo do ano (Overbeck et al. 2015). O bioma Pampa abriga uma grande biodiversidade florística, são conhecidas cerca de 3000 espécies de plantas superiores (Boldrini et al. 2015). A biodiversidade faunística é exuberante, com diversas espécies endêmicas e ameaçadas (ver anfíbios, Iop et al. 2015; répteis, Verrastro & Borges-Martins 2015, aves, Fontana & Bencke 2015; mamíferos, Luza et al. 2015). Entretanto, a rápida introdução e expansão das monoculturas e das pastagens tem acelerado a degradação das paisagens naturais neste bioma, restando atualmente apenas 36% (~63.200 km²) da sua área de extensão original (MMA 2016). Além disso, considerando apenas as unidades de conservação no âmbito do SNUC, o bioma Pampa apresenta a menor representatividade em áreas naturais protegidas por unidades de conservação, sendo 0,3% (~578 km²) em áreas de Proteção Integral e 2,4% (~4.223 km²) em áreas de Uso Sustentável (MMA 2016). O bioma Mata Atlântica é considerado um hotspot de biodiversidade, devido ao endemismo e diversidade de espécies, contudo, também se insere entre os biomas mais ameaçados do planeta (Myers et al. 2000). A Mata Atlântica é uma das maiores florestas tropicais das 110

Américas, ocupa 15 estados brasileiros, cobre uma área aproximada de 150 milhões de hectares, com uma amplitude geográfica da ordem de 29 graus (Ribeiro 2010). O regime pluviométrico anual do bioma é variável entre a costa (~4000 mm) e o interior (~1000 mm), o que favorece a diversidade e o endemismo de espécies (Câmara 2005). O bioma abriga aproximadamente 20000 espécies de plantas, 688 espécies de aves, 261 espécies de mamíferos, 200 espécies de répteis e 280 espécies de anfíbios, que podem representar até oito por cento das espécies do planeta (Myers et al. 2000, Silva & Casteleti 2005). Além da grande biodiversidade, o bioma Mata Atlântica abriga mais de 100 milhões de habitantes, concentrados principalmente nos centros urbanos (90%) e cerca de 2/3 da economia industrial do país, o que representa 70% do produto interno bruto (Pinto et al. 2012, Marinelli et al. 2013). Devido ao acelerado processo de urbanização e expansão da agricultura nas últimas décadas, as áreas de vegetação natural do bioma foram drasticamente reduzidas, restando menos de 16% da cobertura vegetal original (Ribeiro et al. 2009). Ainda, os remanescentes da vegetação da Mata Atlântica estão altamente fragmentados, em geral são menores que 50 ha (Ribeiro et al. 2009), estão isolados entre si e são compostos por florestas secundárias em estágio inicial ou intermediário de regeneração (Metzger et la. 2009, Ribeiro et al. 2009). Atualmente, o bioma é considerado um dos três hotspots mais vulneráveis as mudanças climáticas (Bellard et al. 2014). A Caatinga por sua vez ocupa aproximadamente 826.411 km² do território nacional e se estende por 10 estados brasileiros (IBGE 2004, MMA 2016). O clima é sua característica principal e que define sua biodiversidade. O bioma está rodeado por regiões tropicais com chuvas abundantes, porém, apresenta clima árido e semiárido (Peel et al. 2007). A precipitação média anual varia de 240 a 1500 mm, mas grande parte do bioma (região central) recebe menos que 500 mm de chuva anualmente (Prado 2003). A maior parte dessa precipitação (até 70%) está concentrada em curtos períodos (meses) e é irregular entre os anos, o que resulta em severas secas periodicamente (Chiang & Koutavas 2004). O revelo abrange três unidades, as áreas costeiras com altitude até 100 m, o Complexo Cristalino, que abrange áreas aplainadas entre 300 e 500 m, e as chapadas e serras com altitude superior a 900 m (Araújo et al. 2005). A paisagem é dominada por uma vegetação arbustiva, espinhosa e ramificada (Coimbra-Filho & Câmara 1996). Durante a seca, grande parte das espécies arbóreas perdem as folhas e exibem troncos esbranquiçados e brilhantes (Prado 2003). A caatinga arbustiva ocorre somente nos brejos 111

de altitude (florestas úmidas) localizados nas chapadas e serras com maior altitude (acima de 500 m) e que recebem até 1200 mm de chuva (Prado 2003). A biodiversidade do bioma se equipara a outras florestas secas do mundo (Leal et al. 2003) e o nível de endemismo varia entre táxons, sendo de três porcento em aves (Silva et al. 2003) e 57% em peixes (Rosa et al. 2003). Atualmente o bioma Caatinga representa um mosaico de áreas em distintos estágios de regeneração (Sampaio 2010), com grande parte da vegetação nativa em estágio de sucessão secundário (Pereira Filho & Bakke 2010). Aproximadamente 51,7% do bioma já foi alterado por ações antrópicas (pastagens e agricultura) e as áreas remanescentes estão altamente fragmentadas (Castelletti et al. 2004). O bioma apresenta 282 áreas prioritárias para a conservação, uso sustentável e repartição dos benefícios, que somadas aportam 36% da sua área (Rosa 2008). Considerando apenas as unidades de conservação no âmbito do SNUC, a Caatinga apresenta a segunda menor representatividade em áreas naturais protegidas por unidades de conservação, sendo 1,2% (~10.457 km²) em áreas de Proteção Integral e 6,3% (~52.846 km²) em áreas de Uso Sustentável (MMA 2016).

1.2 Análises filogeográficas em plantas

O termo Filogeografia proposto por Avise et al. (1987) apresenta caráter multidisciplinar, utiliza ferramentas da sistemática filogenética, genética de populações, demografia, paleontologia, geologia e biogeografia para compreender os padrões de distribuição da biodiversidade (Avise 2000, Turchetto-Zolet et al. 2010). A Filogeografia trouxe um novo foco para os estudos que tratavam dos princípios e processos determinantes na distribuição geográfica de linhagens genealógicas, permitindo compreender como a diversidade genética e a distribuição dentro, entre, no espaço e no tempo das espécies se relacionam (Avise 2000, Avise 2009). De forma geral, essas relações permitem identificar padrões filogeográficos, que podem ser descontínuos ou contínuos dependendo da convergência ou não entre divergência genética e da distribuição/localização das espécies (Avise et al. 1987, Figura 1). Padrões filogeográficos descontínuos apresentam descontinuidades genéticas (barreiras), onde a divergência genética entre as linhagens ocorre por meio de diversos passos mutacionais. Essas linhagens podem estar separadas (Grupo I) ou coocorrem 112

geograficamente (Grupo II). Por outro lado, padrões filogeográficos contínuos apresentam maior ou menor divergência genética em função do fluxo gênico que a espécie apresenta, mesmo na ocorrência de barreiras geográficas. As linhagens nesse caso podem estar separadas devido ao fluxo gênico limitado (Grupo III), apresentarem elevado fluxo gênico e interconexões populacionais (Grupo IV) ou apresentarem fluxo gênico restrito e dispersão restrita (Grupo IV).

Figura 1: Representação dos padrões filogeográficos propostos por Avise et al. (1987). Grupos I e II seguem divergência genética descontínua e Grupos III, IV e V seguem divergência genética contínua. As letras indicam diferentes populações.

As análises filogeográficas avançaram após as abordagens iniciais realizadas por Avise et al. (1987). Os estudos filogeográficos passaram a empregar marcadores moleculares com diferentes taxas de mutação e herdabilidade, características importantes para avaliar relações filogenéticas e o padrão evolutivo de espécies (Wolfe et al. 1987, Petit et al. 2003). Entre os marcadores moleculares mais utilizados, estão o DNA mitocondrial (mtDNA), o DNA cloroplastidial (cpDNA), os microssatélites cloroplastidiais (cpSSR) e os microssatélites nucleares (ncSSR) (Beheregaray 2008, Morris & Shaw 2017). O mtDNA apresenta características desejáveis para estudos filogeográficos, como a ausência de recombinação gênica e rearranjos genéticos, baixa taxa de mutação e herança uniparental (Bock 2007), sendo muito utilizado em estudos com animais (Zink et al. 2006). Nas plantas, o mtDNA é compacto, denso, conservado e pouco informativo quando comparado ao cpDNA (Dambrostka & Qiu 2004). Além disso, o polimorfismo do mtDNA nas regiões codificantes é baixo e não apresenta elementos genéticos polimórficos, como os pseudogenes, introns e espaçadores intergênicos (Avise 2006). 113

O cpDNA também não permite a ocorrência de recombinação gênica e rearranjos genéticos (Palmer 1985, 1987, Gillam 1994), contudo, apresenta elementos genéticos não codificantes e polimórficos, e regiões repetidas (cpSSR), que possibilitam inferir sobre questões filogeográficas e padrões evolutivos (Avise 1994, Shaw et al. 2005). Além disso, o cpDNA apresenta taxa de substituição de nucleotídeos três vezes maior que o mtDNA, na ordem de 1 x 10-9 a 3 x 10-9 por sítio por ano (Wolfe et al. 1987). O cpDNA apresenta herança uniparental, predominantemente materna nas angiospermas (Birky 2008) e variável nas gimnospermas (Wang & Ran 2014). Nas coníferas das famílias Araucariaceae, Cupressaceae s.l. e Podocarpaceae, o cpDNA apresenta herança paterna (Mogensen 1996, Jansen & Ruhlman 2012) e possibilita inferir sobre o fluxo gênico via pólen (Jaramillo-Correa et al. 2006, Du et al. 2009). Devido a presença de regiões repetidas no genoma cloroplastidial, o uso de marcadores cpSSR em estudos filogeográficos e filogenéticos tem aumentado, especialmente após os trabalhos iniciais de Powell et al. (1995 a,b) e com advento do sequenciamento de nova geração (Egan et al. 2012, Lexer et al. 2013, Zimmer & Wen 2015, Morris & Shaw 2017). Os cpSSR são repetições em tandem de mononucleotídos localizados em regiões não codificantes do cloroplasto e apresentam taxa de mutação superior ao cpDNA (3,2 x 10-5 a 7,9 x 10-5; Provan et al. 1999). Por acessarem níveis maiores e mais sensíveis de polimorfismo (Provan et a. 2001), os cpSSRs podem ser utilizados para examinar a estrutura e variação entre e dentro de populações, solucionar problemas entre linhagens basais, inferir sobre táxons relacionados, avaliar a contribuição relativa entre semente vs fluxo de pólen, indicar gargalos genéticos históricos, efeito fundador e deriva genética, entre outros (Marshall et al. 2002, Diekmann et al. 2012, Tóth et al. 2017, Rodríguez-Correa et al. 2018). Os microssatélites nucleares (ncSSR) também apresentam alto grau de polimorfismo de comprimento (Charlesworth et al. 1994), são codominantes, informativos (Kalia et al. 2011) e apresentam taxas de mutação superiores ao cpSSR, na ordem de 5 x 10-3 a 5 x 10-5 (Estoup & Angers 1998). Seu uso em estudos filogeográficos tem crescido nos últimos anos, tanto individualmente como associado a marcadores cloroplastidiais (cpDNA ou cpSSR, Morris & Shaw 2018). Contudo, a utilização de ncSSR em estudos filogeográficos deve ser cautelosa, devido aos processos geradores de mutação (ex.: erros durante recombinação, crossing-over desigual e polymerase slippage durante a replicação ou reparo do DNA) e a homoplasia (Estoup et al. 2002). Além 114

disso, devido a necessidade de um maior tamanho efetivo populacional (Ne) comparado aos marcadores cpDNA e cpSSR (haploides) é esperado que a estruturação filogeográfica seja menos evidente em ncSSR comparado aos marcadores cloroplastidiais (Hare 2001). Além da utilização de distintos marcadores moleculares, os estudos filogeográficos passaram a utilizar diferentes ferramentas estatísticas e abordagens integrativas (Knowles & Maddison 2002, Knowles 2009, Templeton 2009, Colevatti et al. 2015). As primeiras análises filogeográficas inferiam de forma qualitativa sobre a genealogia de uma espécie e sua distribuição geográfica (Avise et al. 1979, 1987). Era possível estimar o fluxo gênico ou tempo de divergência a partir de padrões geográficos (Slatkin & Maddison 1989), inferir diferenças genéticas (Nei & Li 1979) e conhecer padrões históricos. Um dos primeiros métodos estatísticos em estudos filogeográficos foi a análise filogeográfica de clados aninhados (NCPA, Templeton et al. 1995). O método incorpora os erros da estimativa dos haplótipos e tamanho amostral (devido ao número de indivíduos e localidades, Templeton et al. 1992, Templeton & Sing 1993, Templeton et al. 1995) e permite testar a associação entre padrões genealógicos e geográficos, inferindo diretamente sobre a história demográfica de uma espécie ou linhagem (Templeton 1998). Contudo, para um único loco, o método deve ser utilizado e interpretado com cautela (Knowles & Maddison 2002). Posteriormente, as análises filogeográficas passaram a empregar modelos baseados na teoria da coalescência (Kingman 1982), considerar a estocasticidade e testar hipóteses conjuntas entre genealogia e demografia histórica (Knowles et al. 1999, Knowles 2000, Hare 2001, Knowles & Maddison 2002). Essas análises possibilitam estimar parâmetros filogeográficos, dentre eles o tamanho populacional histórico, crescimento e declínio populacional, tempos de divergência e taxas de migração a partir de eventos coalescentes estocásticos (Wakeley 2007). Ainda, sob o olhar da teoria da coalescência, os modelos podem ser construídos para testar hipóteses por meio da estatística bayesiana ou estatística de probabilidade/verossimilhança (Kuhner 2006, Hey & Nielsen 2007). Contudo, esses modelos podem ser complexos no contexto filogeográfico (Hickerson et al. 2010). Assim, a Computação Bayesiana Aproximada (ABC) passou a ser utilizada como uma ferramenta flexível para avaliar modelos evolutivos e padrões de diversidade genética por meio de probabilidades (Beaumont et al. 2002, Fagundes et al. 2007). Os métodos ABC têm sido utilizados na filogeografia comparativa, fazendo uso de modelos hierárquicos 115

bayesianos (Hickerson et al. 2006). Esses modelos permitem incorporar as variações mutacionais (diferentes locos) e as variabilidades dos parâmetros demográficos (Excoffier et al. 2005). Dessa forma, é possível estimar o grau de congruência nos tempos de divergência ou tamanho efetivo populacional, e diferenciar eventos de vicariância e eventos de dispersão (Hickerson & Meyer 2008). Recentemente, a filogeografia tem integrado metodologias de outras disciplinas, como da palinologia, paleoclimatologia, geologia, ecologia e genômica (Brunsfeld et al. 2001, Tribsch & Schonswetter 2003, Bigg et al. 2008, McCormack et al. 2008, Carnaval et al. 2009, Knowles 2009). A modelagem de nicho ecológico (ENM) faz parte desse contexto, e por se propor a entender como o clima, geografia e interações ecológicas determinam, interagem e evoluem em uma espécie/comunidade (Hickerson et al. 2010), tem ganhado espaço nesse cenário (Morris & Shaw 2017).

1.3 Modelagem de nicho ecológico (ENM)

A modelagem de nicho ecológico pode ser considerada uma fonte de dados independente e integrativa (Alvaro-Serrano & Knowles 2014) e quando integrada a estudos filogeográficos, possibilita compreender e moldar os processos de estruturação da variação genética e as trajetórias evolutivas de espécies e populações (Knowles 2009, Chan et al. 201, Alvaro-Serrano & Knowles 2014). Isso se deve, em grande parte, pela base conceitual por trás da ENM (teoria de nicho ecológico) e pelo fato dos fatores climáticos e físicos afetarem a distribuição das espécies, podendo ser identificados em diferentes intensidades, escalas evolutivas e em distintos períodos de tempo, o que possibilita realizar inferências demográficas históricas (teoria da coalescência) (Pearson & Dawson 2003, Soberón & Peterson 2005, Carstens & Richards 2007). Dessa forma, entender a teoria de nicho ecológico é fundamental para estabelecer conexões entre ENM e a filogeografia. O termo nicho ecológico foi incialmente proposto por Grinnell (1917), que o definiu como sendo a distribuição final de uma espécie regulada pelo conjunto de características ambientais toleradas/necessárias para sua sobrevivência. Tais características ambientais não interativas (cenopoéticas/abióticas) são relevantes ecologicamente e geograficamente para uma espécie em ampla escala (Jackson & Overpeck 2000, Austin 2002, Peterson 2003). 116

Posteriormente, Elton (1927) definiu nicho ecológico como sendo a funcionalidade que uma espécie desempenha dentro de uma comunidade e sua relação com as outras espécies (dinâmica recurso- consumidor), estabelecendo assim uma visão biótica e em escalas mais restritas (locais). A partir das definições propostas por Grinnell (abiótico, ampla escala) e Elton (biótico, escala restrita), Hutchinson (1957) definiu nicho ecológico como sendo um espaço n-dimensional ou hipervolume, onde as variáveis abióticas e bióticas (dimensões) delimitam as condições e o ambiente para uma espécie sobreviver. Hutchinson (1978) diferenciou ainda nicho fundamental e nicho realizado. O nicho fundamental (Figura 2) de uma espécie é máximo quando não há restrições ou limitações bióticas; e o nicho realizado (Figura 2) é uma parte do nicho fundamental restrito ou limitado por influências bióticas. Contudo, nenhum dos conceitos considera as questões temporais e espaciais do nicho, bem como a capacidade de dispersão das espécies no espaço e no tempo (Sobral-Souza 2016). Dessa forma, Jackson & Overpeck (2000) propuseram a inclusão da dinâmica temporal e espacial (dispersão) das condições ambientais ao conceito proposto por Hutchinson, e denominaram de nicho potencial (Figura 2). O nicho potencial se refere a porções do nicho fundamental que se tornam existentes para as espécies, devido as alterações das condições ambientais em diferentes períodos de tempo. Assim, o nicho ecológico de uma espécie considera o nicho fundamental, nicho realizado e nicho potencial, além da capacidade de dispersão, que define seu nicho ocupado (Figura 2). Nessa perspectiva, os nichos teóricos podem ser compreendidos pelo diagrama Biótico-Abiótico-Mobilidade (BAM, Figura 2), que descreve as interações entre os fatores determinantes na distribuição de uma espécie e sua dinâmica no tempo (Soberón & Peterson 2005, Soberón 2007, Soberón & Nakamura 2009). A relação entre os espaços geográfico e ambiental, permite modelar a distribuição geográfica de espécies, como resposta as mudanças ambientais ao longo do tempo (Soberon & Nakamura 2009, Lima-Ribeiro & Diniz-Filho 2013). Ainda, possibilita gerar um mapa de adequabilidade ambiental que descreve o nicho de uma espécie (Thuiller 2003). Para tal, a ENM requer informações sobre as espécies (dados de ocorrência), variáveis preditoras (variáveis ambientais) e métodos analíticos, que possibilitem relacionar adequadamente as informações da espécie aos preditores (Colwell & Rangel 2009, Lima-Ribeiro & Diniz-Filho 2013).

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Figura 2: Representação do diagrama BAM que apresenta os fatores que afetam a distribuição geográfica e temporal de uma espécie. G: área de estudo ou espaço geográfico de interesse; A: conjunto de características ambientais necessárias para sobrevivência de uma espécie, nicho fundamental; B: variáveis bióticas que podem ou não restringir o espaço de ocorrência de uma espécie; M: movimento/dispersão de uma espécie; A’ e B’: representam a alteração no tempo das áreas favoráveis à ocorrência de uma espécie; interseção A’ e B’: regiões inacessíveis para uma espécie. Adaptado de Soberón & Peterson 2005, Lima-Ribeiro & Diniz-Filho 2013.

Um mapa de adequabilidade reflete, a partir das necessidades ecológica de uma espécie, os locais que são mais ou menos adequados para sua sobrevivência (Elith & Leathwick 2009, Franklin 2009). Pode ainda indicar a distribuição potencial de uma espécie (nicho fundamental) ou a distribuição realizada, dependendo do método utilizado (Lima- Ribeiro & Diniz-Filho 2013). Os métodos em ENM compõem dois grupos que diferem entre si metodologicamente: os modelos mecanísticos e os modelos correlativos (ver Guissan & Zimmermann 2000, Guisan et al. 2002). Serão abordados aqui apenas os modelos correlativos. Os modelos correlativos são utilizados em estudos filogeográficos (Collevatti et al. 2009, Quiroga et al. 2012, Ulker et al. 2017), assumem que a distribuição geográfica de uma espécie reflete suas necessidades ambientais (Soberón & Nakamura 2009, Peterson et al. 2011), permitem identificar regiões com características ambientais semelhantes às que a espécie ocorre (Franklin 2009) e também realizar simulações temporais, a partir de Modelos Circulares Oceano-Atmosfera (AOGCMs). Operacionalmente os modelos correlativos utilizam dados de presença/ausência, apenas presença e presença/background para modelagem de nicho de uma espécie (Franklin 2009, Peterson et al. 2011, Sobral-Souza 2016). Serão abordados aqui os métodos que utilizam dados de presença e presença/background. 118

Os métodos que utilizam apenas dados de presença, modelam o nicho fundamental (Soberón 2010), definindo as condições necessárias para uma espécie sobreviver a partir da sobreposição dos pontos de ocorrência (presença) com as variáveis ambientais (Sobral-Souza 2016). A exemplo disso, os algoritmos de envelope bioclimáticos utilizados pelo Bioclim (Nix 1986) e os algoritmos de distância (Domain, Carpenter et al. 1993; Mahalanobis, Farber & Kadmon 2003) utilizam apenas dados de presença. Os métodos que utilizam dados de presença/background modelam um nicho intermediário entre o nicho realizado e o nicho potencial de uma espécie (Jimenéz-Valverde et al. 2008). Essas inferências são realizadas comparando os dados de ocorrência (presença), e suas respectivas condições ambientais disponíveis na extensão de estudo (background) (Peterson et al. 2011, Sobral-Souza 2016). Dentre os algoritmos que utilizam essa abordagem estão, o de máxima entropia (MaxEnt, Philips et al. 2006) e de aprendizado de máquina (SVM, Tax & Duin 2004) (ver mais detalhes em Lima-Ribeiro & Diniz-Filho 2013 e no item 4.4.3 deste capítulo). Assim, como a distribuição potencial de uma espécie, depende dos dados utilizados, das variáveis preditoras (ex.: variáveis ambientais) e dos métodos analíticos (ex.: diferentes algoritmos), reduzir os erros e incertezas nas predições é fundamental. Nesse sentido, a avaliação dos modelos possibilita predizer se a distribuição potencial de uma espécie é melhor do que uma gerada ao acaso (Fielding & Bell 1997). Esta avaliação depende do critério utilizado para definir o valor de adequabilidade que restringe a distribuição geográfica modelada (threshold; ver Liu et al. 2005, Nezén & Araújo 2011, Lima-Ribeiro & Diniz-Filho 2013) e da utilização de dados de treinamento e dados de teste (Fielding & Bell 1997). Além disso, como é possível combinar diversos AOGCMs e algoritmos, e que estes individualmente predizem diferentes áreas de distribuição potencial para uma espécie (Diniz-Filho et al. 2009), a técnica de ensemble pode gerar predições mais robustas e fiéis a realidade (Araújo & New 2007). Segundo Araújo et al. (2005) predições individuais robustas e confiáveis geram melhores predições combinadas, consequentemente mais fiéis a real distribuição de uma espécie.

1.4 Integração da Filogeografia e ENM

A modelagem de nicho ecológico (ENM) vem sendo amplamente utilizada em análises filogeográficas (Knowles 2009, Álvaro-Serrano & 119

Knowles 2014). Diversos estudos têm empregado ambas metodologias para estimar a distribuição potencial das espécies para o passado, presente e futuro (Peterson et al. 2011, Svenning et al. 2011), para identificar locais potenciais de ocorrência de espécies no passado (Morgan et al. 2011), para caracterizar preferências e tolerâncias ambientais de espécies (Wooten et al. 2010), para avaliar a adaptação a condições locais entre espécies e/ou populações (Banta et al. 2012), avaliar hipóteses biogeográficas alternativas relacionadas as mudanças climáticas (Edwards et al. 2012), testar se a divergência de nicho ecológico é congruente a divergência de espécies (Kalkvik et al. 2012), gerar e testar hipóteses filogeográficas (Collevatti et al. 2009, 2012), verificar a diferenciação de nichos e distribuição de linhagens (McCormack et al. 2010, Kalkvik et al. 2012, Peres et al. 2017), indicar áreas de estabilidade ao longo do tempo (Carnaval et al. 2009), relacionar padrões de distribuição genética com áreas de expansão (Brunes et al. 2015) e utilizar ambas as metodologias associadas a dados históricos (ecológicos, palinológicos) para verificar, por exemplo, processos de dispersão, expansão e rotas migratórias (Lauterjung et al. 2018). Apesar das diferentes possibilidades de integração entre ENM e a filogeografia, as aplicações apresentam vantagens e limitações (Álvaro- Serrano & Knowles 2014). Para cada aplicação, é fundamental conhecer os pressupostos e as limitações, para evitar interpretações tendenciosas (Warren 2012). A exemplo disso, umas das aplicações mais comuns da ENM em estudos filogeográficos, é a interpretação de padrões de diversidade genética baseados na concordância entre divergência genética e projeções de distribuição de uma espécie (ex.: Moussalli et al. 2009). Nesse caso, por serem análises qualitativas, corroborativas, que podem ser geradas separadamente e especialmente dependentes da paisagem, dinâmica histórica de uma espécie ou de fatores não capturados pelos modelos (ex.: interações bióticas) as interpretações podem ser tendenciosas (Zellmer & Knowles 2009, Wagner & Fortin 2013, Wisz et al. 2013). Na diferenciação de nichos, as interpretações devem ser cautelosas pelo fato existirem diversas maneiras de examinar a possível divergência de linhagens a partir se seus nichos ecológicos (Peterson et al. 2011), a modelagem pode não capturar todas as informações relevantes para definir o nicho de uma espécie (Soberón & Peterson 2005, Warren 2012) ou os nichos podem ser determinados a partir de diferentes backgrounds e variáveis utilizadas nas análises (McCormack et al. 2010). Na determinação de áreas de estabilidade (ex.: Carnaval et al. 2009) a atenção deve estar voltada a utilização de diferentes algoritmos 120

(Araújo & New 2007), resolução temporal dos dados climáticos (Brown & Knowles 2012), diferentes cenários (Graham et al. 2010) e na utilização de dados para projetar a distribuição de uma espécie (ex.: dados treino, Álvaro-Serrano & Knowles 2014). Nesse contexto, os pressupostos, limitações e interpretações devem ser aplicados as demais possibilidades de uso da ENM e filogeografia, como para geração de hipóteses, predições de distribuição futura de espécies, identificação de efeitos causados pela paisagem e na incorporação de outros dados (ex.: palinologia) (Álvaro-Serrano & Knowles 2014). Diante desse contexto, nesse estudo, procurou-se integrar análises filogeográficas e de ENM para compreender o cenário evolutivo da espécie Podocarpus lambertii. Assim, foram determinados eventos e áreas de expansão populacional, áreas de refúgio e áreas prioritárias para conservação, avaliou-se ainda alterações na distribuição potencial da espécie em diferentes cenários e associações de expansões populacionais recentes (geradas por análise genética) com dados de ENM (mais detalhes ver itens 2 e 3 desse documento).

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2 OBJETIVOS

2.1 Objetivo Geral

Estabelecer um cenário filogeográfico para P. lambertii em sua extensão de ocorrência, integrando filogeografia estatística (marcadores cloroplastidiais - cpDNA) e análises de paleomodelagem (Modelagem de Nicho Ecológico), a fim de inferir como as mudanças climáticas do passado influenciaram a distribuição geográfica e a estrutura genética da espécie.

2.2 Objetivos específicos

a) Caracterizar a diversidade haplotípica (Hd) e nucleotídeos (π) de populações de P. lambertii; b) Identificar possíveis eventos de expansão ou gargalos populacionais; c) Estimar a divergência genética (Fst) entre populações e verificar a existência de associação com as distâncias geográficas; d) Identificar a formação de possíveis grupos genéticos populacionais (k) e barreiras históricas ao fluxo gênico; e) Estabelecer uma rede de haplótipos para o conjunto de populações de P. lambertii visando identificar o haplótipo ancestral e regiões prioritárias para conservação da espécie; f) Identificar as variáveis bioclimáticas que melhor explicam a distribuição potencial de P. lambertii; g) Estimar a distribuição potencial de P. lambertii para os cenários do passado e do presente; h) Identificar áreas estáveis, com perda ou ganho de adequabilidade para a espécie ao longo do tempo; i) Correlacionar informações genéticas e macroecológicas da espécie para estabelecer seu cenário filogeográfico, visando identificar regiões prioritárias para conservação da espécie.

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3 HIPÓTESES DE TRABALHO

Considerando a extensão atual de ocorrência de Podocarpus lambertii e as alterações climáticas entre o passado e o presente, as hipóteses deste capítulo são: a) A espécie apresentará padrão filogeográfico contínuo e a divergência genética entre as populações ocorrerá em função do fluxo gênico que a espécie apresenta; b) Existe estrutura genética correlacionada com as distâncias geográficas das populações de P. lambertii; c) As alterações na distribuição potencial da espécie refletem as alterações climáticas entre o passado (LGM e HOL) e o presente (Presente); d) Diferenças de adequabilidade positivas (G > 0) entre os cenários do passado e presente estão correlacionadas com expansões populacionais recentes (Fs de Fu).

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4 MATERIAIS E MÉTODOS

4.1 Áreas de estudo e amostragem

As populações de P. lambertii utilizadas para coleta de material vegetal (acículas) foram selecionadas a partir de informações na literatura, levantamento em herbários e conhecimento pessoal. A amostragem abrangeu propriedades particulares e Unidades de Conservação (UCs) dos estados do Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná, São Paulo, Minas Gerais e Bahia (Figura 3). A autorização para coleta do material vegetal foi concedida pelo Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade (ICMBio) mediante a autorização número 53706 (ver Material Suplementar 1 para mais detalhes).

Figura 3: Extensão de ocorrência registrada para populações de P. lambertii (vermelho) nos biomas Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. Populações amostradas da espécie para estudo genético (preto). Populações amostradas e populações na área de ocorrência (vermelho) integram o conjunto de 105 pontos de ocorrência da espécie utilizados para a modelagem de nicho ecológico.

O material vegetal de 25 populações da espécie foi coletado entre os anos de 2016 e 2017 (Tabela 1). Em cada população foram coletadas acículas de pelo menos 15 indivíduos reprodutivos (masculinos ou 126

femininos), espaçados entre si no mínimo 50 m, para evitar possível estruturação familiar. Todos os indivíduos da espécie foram georeferenciados com auxílio de GPS (Global Position System). As amostras foram devidamente armazenadas em caixas térmicas no momento da coleta e posteriormente acondicionadas em freezer a -20° C no Laboratório de Fisiologia do Desenvolvimento e Genética Vegetal (LFDGV). A população de Piatã (PIA) localizada no estado da Bahia, foi gentilmente cedida pelo pesquisador Tiago Esposito (Universidade Federal de Pernambuco).

Tabela 1: Localidade das populações de Podocarpus lambertii amostradas. Longitude e Latitude em graus decimais. Estado Município/Localidade População Longitude Latitude Cambará do Sul/Parque RS Nacional Aparados da APS -50.081892 -29.158566 Serra RS Bom Jesus BJ -50.283316 -28.943715 SC Bom Jardim da Serra BJS -49.671581 -28.330345 PR Balsa Nova BN -49.660002 -25.600592 SC Bela Vista do Toldo BVT -50.460239 -26.261340 RS Cambará do Sul CAB -50.041228 -28.905409 SC Caçador CAC -50.987729 -28.821625 PR Campina Grande do Sul CGS -49.051793 -25.313775 SP Campos do Jordão CJ -45.498970 -22.692742 SC Lages/Coxilha Rica CO -50.509011 -28.212737 PR Campo do Tenente CT -49.740277 -25.968984 SC Curitibanos CU -50.601141 -27.201926 PR Irati IRA -50.513101 -25.541834 RS Jaquirana JAQ -50.401076 -28.910931 RS Muitos Capões MC -51.141482 -28.346674 MG Monte Verde MV -46.041329 -22.870781 SC Painel PA -50.136085 -27.904647 Aiuruoca/Parque MG Estadual Serra do PESP -44.723784 -22.136829 Papagaio BA Piatã PIA -41.878888 -13.043611 127

PR Rincão RIC -49.133790 -25.807810 SC São Cristóvão do Sul SC -50.396639 -27.273962 SC São Joaquim SJ -49.798293 -28.345353 SC São José do Cerrito SJC -50.570442 -27.639957 PR São José dos Pinhais SJP -49.136309 -25.616255 SC Urupema UR -49.926744 -27.895489

4.2 Obtenção dos dados genéticos

4.2.1 Extração de DNA

A extração de DNA total do material vegetal de cada população foi realizada com base no protocolo proposto por Doyle & Doyle (1990) com adaptações específicas para a espécie. As amostras foram quantificadas em espectrofotômetro NanoDrop 1000® (Thermo Scientific), gel de agarose 1,5% e padronizadas a concentração final de 10 ng/μl. A extração de DNA foi realizada para os 15 indivíduos de cada população, contudo, para os procedimentos posteriores foram selecionadas 12 amostras de cada população que apresentaram maior pureza e quantidade de DNA total.

4.2.2 Seleção e desenvolvimento dos iniciadores cloroplastidiais (cpDNA)

Para estabelecer os protocolos de amplificação dos fragmentos, a seleção dos iniciadores cpDNA foi realizada a partir de uma varredura inicial com dez indivíduos de duas populações geograficamente distantes. Foram testados cinco iniciadores cpDNA considerados universais desenvolvidos por Demesure et al. (1995) (Tabela 2). Adicionalmente, com base no genoma cloroplastidial do P. lambertii (Vieira et al. 2014), foram desenhados iniciadores cpDNA específicos para a espécie, a partir de regiões que teoricamente apresentariam maior polimorfismo. Foram desenhados, sintetizados e testados quatro iniciadores para a espécie (Tabela 2, locos2). A partir de ambos os resultados, foram selecionados entre todos os locos testados, aqueles que apresentaram melhor nitidez das bandas em gel de agarose 1,5% e maior polimorfismo (Tabela 2, locos3).

128

Tabela 2: Pares de iniciadores cpDNA desenvolvidos, testados e selecionados para amplificação de DNA de P. lambertii. F = iniciador forward, R = iniciador reverse, TA: temperatura de anelamento testada em °C, TE: tamanho esperado em pares de base, ¹ iniciadores desenvolvidos por Demesure et al. (1995), ² iniciadores específicos da espécie, ³ iniciadores selecionados.

Iniciadores Sequência 5' - 3' TA TE

trnK1 GGGTTGCCCGGGACTCGAAC ¹K1K2 53,5 - trnK2 CAACGGTAGAGTACTCGGCTTTTA trnD ACCAATTGAACTACAATCCC ¹DT 52 1400 trnT CTACCACTGAGTTAAAAGGG psbC GGTCGTGACCAAGAAACCAC ¹CS 58 1500 trnS GGTTCGAATCCCTCTCTCTC psbA ACTTCTGGTTCCGGCGAACGAA ¹AS 58 - trnS AACCACTCGGCCATCTCTCCTA trnS GAGAGAGAGGGATTCGAACC ¹³SfM 63 1700 trnfM CATAACCTTGAGGTCACGGG trnH ATTCACAATCCACTGCCTTA ²³HA 58 880 psbA TCTGGTTCACTGCTCTAGGT psbA GGGTAGGAATCATCAAAACA ²AK 58 941 trnK GATTCATTCGCAGAGAGAAC atpE TCGGGAAGATTTTCGTATAG ²³pL 60 995 rbcL AAGGTCTAAGGGATAAGCTACA trnI CGCTCTACCGCTGAGCTA ²I16 58 854 rrn16 GCTAGTAATCGCCGGTCA

4.2.3 Amplificação e purificação dos fragmentos cpDNA

Os iniciadores selecionados: trnH-psbA (HA), atpE-rbcL (pL) e trnS-trnfM (SfM) foram amplificados pela técnica de Polimerase Chain Reaction (PCR). Os componentes e as concentrações utilizadas para amplificação dos iniciadores na reação de PCR foram: 0,2 mg/ml de Bovine Serum Albumin (BSA); 1X PCR Buffer; 2,0 mM de MgCl2; 0,3 mM de dNTPs; 0,2 μM do iniciador forward (F); 0,2 μM do iniciador 129

reverse (R); 1 unidade de Taq DNA polimerase platinum (Invitrogen TM) e 10 ng/ul de DNA, para um volume final de 20 μl. As etapas de ciclagem para a amplificação dos iniciadores cpDNA estão dispostos na Tabela 3.

Tabela 3: Condições de ciclagem utilizadas para amplificação via PCR dos iniciadores cpDNA. T = temperatura em graus Celsius, TA = temperatura de anelamento específica do iniciador, s = segundos. Número de Tempo (s) Etapas da PCR T (°C) Ciclos HA pL SfM Desnaturação Inicial 94 1 180 180 180 Desnaturação 94 30 30 30 Anelamento TA 30 30 30 30 Extensão 72 138 138 138 Extensão Final 72 1 900 900 900

Os produtos da PCR (fragmentos) foram purificados com polietilenoglicol (PEG) para retirada de iniciadores forward, reverse e dNTPs não incorporados durante as amplificações. Para cada reação, foram adicionados 20 μl de PEG 800 20% contendo cloreto de sódio 2,5 M. As reações foram agitadas (Vortex®), incubadas por 30 min em estufa a 37ºC e centrifugadas em temperatura ambiente durante 15 min a 13000 rpm (15115 g). O sobrenadante foi removido e adicionado 100 μl de etanol 100% (4ºC) para a lavagem do pellet. Esse processo foi repetido mais duas vezes, porém utilizando etanol 80%. Após as lavagens, o pellet foi levado à estufa a 37°C para secagem e posterior ressuspensão (durante 30 min a 37ºC) em 15,0 μl de água ultrapura. O produto de PCR purificado foi quantificado em gel de agarose 1,5%, corado com GelRed (Biotium®) e comparado com um padrão de bandas de marcador 1 kb DNA ladder (New England Biolabs®).

4.2.4 Reações de sequenciamento, purificação pós-reação e sequenciamento

As reações de sequenciamento foram realizadas pela técnica de PCR com kit de sequenciamento BigDye® Terminator v 3.1 (Applied Biosystems) para um volume final de 20 ul. Foi utilizado: 3,2 μM dos iniciadores forward e reverse separadamente, 1 μl de Ready Reaction 130

Premix, 4 μl de Tampão de sequenciamento (BDT), água ultrapura e aproximadamente 40 ng do produto amplificado e purificado após a PEG. As etapas de ciclagem seguiram o protocolo do BigDye® Terminator (ABI Prism BigDye 2002). O produto das reações de sequenciamento foi purificado para retirada de dNTPs, utilizando EDTA 125 mM, acetado de amônio 7.5 M e etanol 100%, tendo como base o manual do BigDye® Terminator (ABI Prism BigDye 2002). Após purificadas, o sequenciamento das amostras foi realizado em sequenciador ABI 3500xl Genetic Analyzer (Applied Biosystems®).

4.2.5 Alinhamento e montagem das sequências

Os eletroferogramas gerados a partir do sequenciamento dos indivíduos foram analisados (qualidade) e exportados em formato fsta no programa SeqScanner 2. Cada indivíduo apresentou uma sequência forward e reverse. Para cada loco, a sequência de cada indivíduo gerada pelo iniciador reverse foi transformada em reverse-complement pelo programa MEGA 7 (Kumar et al. 2016). As sequências geradas pelos iniciadores forward e reverse-complement de cada indivíduo foram alinhadas a partir da sua área de sobreposição e transformadas em uma única sequência no programa MEGA7 (Kumar et al. 2016). As sequências de cada loco e para todas as populações foram agrupadas para serem analisadas conjuntamente.

4.3 Análise dos dados genéticos

4.3.1 Diversidade haplotípica (Hd) e nucleotídica (π)

Os haplótipos foram identificados para cada loco e para a combinação dos três locos com auxílio do programa DnaSP v 5 (Librado & Rozas 2009). Foram estimados os índices de riqueza haplotípica (Hr), diversidade haplotípica (Hd, Nei 1987) e diversidade nucleotídica (π, Nei 1987). A diversidade de nucleotídeos a nível populacional e total foi corrigida de acordo com o modelo evolucional de Kimura 2P, com auxílio do programa Arlequin v 3.5 (Excoffier & Lischer 2010).

4.3.2 Testes de neutralidade

Para determinar possíveis eventos de expansão ou gargalos populacionais foram utilizados os testes de neutralidade D de Tajima 131

(Tajima 1989) e Fs de Fu (Fu 1997). O teste D de Tajima tem como pressuposto o modelo de sítios infinitos sem recombinação (Kimura 1969). O teste assume que em um mesmo sítio a probabilidade de ocorrer duas mutações é pequena, é apropriado para sequências curtas de DNA e apresenta maior rigor para testar gargalos populacionais (Ramírez- Soriano et al. 2008). O teste Fs de Fu também segue o pressuposto do modelo de sítios infinitos, entretanto, considera fatores temporais das mutações (antigas e recentes) que geram sítios polimórficos, sendo mais indicado para testar expansões recentes (Ramírez-Soriano et al. 2008). Ambos os testes foram realizados no programa Arlequin v 3.5.2.2 (Excoffier & Lischer 2010).

4.3.3 Divergência genética, identificação de grupos populacionais

A estimativa de divergência genética (Fst) entre as populações foi calculada seguindo o estimador proposto por Weir & Cockerham (1984), utilizando Análise Molecular da Variância (AMOVA) com auxílio do programa Arlequin v 3.5.2.2 (Excoffier & Lischer 2010). O Fst também foi calculado para todas as combinações de populações par-a-par. Para verificar a existência de associação entre as distâncias geográficas (D) e divergência genética, foi utilizado o teste de Mantel (1967). As distâncias utilizadas foram transformadas pela equação: ln (D) ~ [Fst / (1- Fst)]) de acordo com Rousset (1997) e foi utilizado o coeficiente de correlação de momentos de Pearson (Sokal & Rohlf 1995). A análise foi realizada com auxílio do programa R (R Development Core Team 2015). A formação de grupos populacionais (k) espacialmente e geneticamente distintos foi testada a partir da Análise Bayesiana, utilizando a análise de mistura de estrutura genética e espacial com k variando de 1 a 25. A estimativa foi realizada com auxílio do programa BAPS v 6.0 (Corander et al. 2008). A partir da formação de distintos grupos, das coordenadas geográficas e da divergência genética (Fst) entre as populações, foi utilizado o programa Barrier v 2.2 para verificar a existência de barreiras históricas ao fluxo gênico entre as populações (Manni et al. 2004).

4.3.4 Rede de haplótipos

A rede de haplótipos foi construída pelo método Median-Joining MJ (Bandelt et al. 1999) com a utilização do programa PopART (Leigh 132

& Bryant 2015). A rede de haplótipos permite descrever uma relação evolutiva entre os haplótipos e definir o haplótipo ancestral.

4.4 Modelagem de nicho ecológico

4.4.1 Seleção dos pontos de ocorrência

Os pontos de ocorrência utilizados para gerar os modelos de nicho ecológico e a distribuição potencial da espécie nos biomas de ocorrência Pampa, Mata Atlântica e Caatinga, foram selecionados a partir do banco de dados disponível no speciesLink e dos pontos amostrados para estudo genético. A partir dos registros encontrados e aceitos para a espécie no speciesLink (847 registros), foi realizada uma triagem para diminuir a probabilidade de erro amostral. No processo de triagem foram eliminados: registros sem a presença de coordenadas geográficas (longitude e/ou latitude); registros com coordenadas geográficas duplicadas; registros alocados em áreas urbanas; registros presentes na mesma localidade e muito próximos entre si; e registros com coordenadas geográficas não validadas. Após o processo de triagem, os pontos selecionados foram comparados com os pontos utilizados para a modelagem da distribuição potencial da espécie disponível no speciesLink/Biogeo (Richit 2015).

4.4.2 Escolha das variáveis bioclimáticas

Foram utilizadas previamente 22 variáveis bioclimáticas disponíveis em WorldClim Global Climate Data (www.worldclim.org/version2) e AmbData (www.dpi.inpe.br/Ambdata) para gerar os modelos de nicho ecológico e a distribuição potencial da espécie (Tabela 4). Dentre as 22 variáveis bioclimáticas disponíveis, foram escolhidas por meio de análise fatorial aquelas que reduziram a dimensionalidade dos dados e colinearidade entre os preditores. A análise fatorial permite a seleção das variáveis originais independentes entre si (preserva significado biológico) e estabelece critérios para representar a variância original dos dados. Para verificar a importância e a contribuição de cada uma das variáveis bioclimáticas selecionadas foi utilizado o programa Maxent (Phillips et al. 2006). Para tal, foram usados os 105 pontos de ocorrência 133

da espécie. Destes pontos, 25% foram utilizados para teste, foram realizadas 10 replicatas e 500 interações entre os pontos, utilizando como background os biomas de ocorrência da espécie (Pampa, Mata Atlântica e Caatinga). As variáveis bioclimáticas selecionadas apresentaram resolução espacial de 30 segundos (1 km2) e foram utilizadas para construção dos cenários do presente (Presente) e passado (HOL: ~6 kAP e LGM: ~21000 kAP). Foram utilizados dois Modelos Circulares Oceano-Atmosfera (AOGCMs): o CCSM4 e o MIROC-ESM. Como background foi utilizado os biomas de ocorrência da espécie. A escolha das variáveis bioclimáticas foi realizada com auxílio do programa R (R Development Core Team 2015) utilizando os pacotes “RStoolbox” (Lautner et al. 2018), “raster” (Hijmans 2016), “rgdal” (Bivand et al. 2017) e “psych” (Revelle 2018).

Tabela 4: Variáveis bioclimáticas utilizadas para a construção dos cenários. Variáveis bioclimáticas alt Altitude (m) prec Precipitação (mm) wind Velocidade do vento (m.s-1) bio01 Temperatura média anual bio02 Variação diurna média de temperatura (média mensal - Tmax-Tmin) bio03 Isotermalidade ((bio02/bio07)*(100)) bio04 Sazonalidade de temperatura (desvio padrão*100) bio05 Temperatura máxima do mês mais quente bio06 Temperatura mínima do mês mais frio bio07 Amplitude térmica anual (bio05-bio06) bio08 Temperatura média do trimestre mais úmido bio09 Temperatura média do trimestre mais seco bio10 Temperatura média do trimestre mais quente bio11 Temperatura média do trimestre mais frio bio12 Precipitação anual bio13 Precipitação do mês mais chuvoso bio14 Precipitação do mês mais seco bio15 Sazonalidade da precipitação (coef. de variação) bio16 Precipitação do trimestre mais chuvoso 134

bio17 Precipitação do trimestre mais seco bio18 Precipitação do trimestre mais quente bio19 Precipitação do trimestre mais frio

4.4.3 Algoritmos de modelagem

Diversos algoritmos podem ser utilizados para modelar a distribuição potencial de espécies, por apresentarem distintas tolerâncias e condições para suas predições. O uso combinado de algoritmos pode reduzir a influência de erros e aumentar a confiabilidade do modelo final (Barry & Elith 2006, Diniz-Filho et al. 2009). Dessa forma, a distribuição potencial da espécie foi realizada a partir de cinco algoritmos distintos: a) Algoritmo de envelope: 1) Bioclim (Nix 1986), calcula um valor de adequabilidade local comparando os valores (amplitude) das variáveis ambientais com a distribuição da espécie (“dados treino” - adequabilidade é máxima na mediana 50%). Predição contínua, de zero a um. b) Algoritmos de distância: 2) Domain (Carpenter et al. 1993), estima a distância de Gower entre cada região da área de estudo (grid) e o ponto de ocorrência da espécie mais próximo, dessa forma, não considera um único centroide climático ótimo; e 3) Mahalanobis (Farber & Kadmon 2003), está baseado em análise multivariada, média e covariância entre variáveis ambientais e ocorrência da espécie. Assume um único centroide climático ótimo para a espécie, dessa forma, estima a adequabilidade controlando possíveis colinearidades e interações entre as variáveis ambientais. Ambas as distâncias apresentam predição contínua. c) Algoritmos de aprendizado de máquina: 4) Support Vector Machine – SVM (Tax & Duin 2004) e 5) Maximum Entropy – MaxEnt (Phillips & Dudik 2008) são algoritmos baseados em presença-background da espécie. Ambos os algoritmos utilizam condição ambiental dos dados de presença e as condições da área de estudo (background). Reconhecem padrões a partir omissões (predição de ausência em local de ocorrência da espécie) e comissões (predição de ocorrência em local de ocorrência conhecida) e estabelecem um nicho intermediário da espécie. Ambas as distâncias apresentam predição contínua. 135

Todos os algoritmos foram rodados com auxílio do programa R (R Development Core Team 2015) utilizando o pacote “dismo” (Hijmans et al. 2017), com exceção do algoritmo SVM, onde foi utilizado a função específica ksvm do pacote “kernlab” (Karatzoglou et al. 2004).

4.4.4 Avaliação dos modelos

O conjunto de dados inicial com 105 pontos de ocorrência da espécie foi aleatoriamente dividido em dois subgrupos: treino com 75% dos pontos, e teste com 25% dos pontos. Além da aleatorização dos pontos de ocorrência (treino e teste), para cada algoritmo (Bioclim, Domain, Mahalanobis, Maxent e SVM) e AOGCM (CCSM e MIROC), foram realizadas mais 10 aleatorizações por meio de bootstrap, para diminuir a correlação entre os dados. Foram gerados no total 150 mapas para cada AOGCM (10 aleatorizações x 5 algoritmos x 3 cenários). Utilizamos como threshold a maximização dos acertos em 1 (presenças corretas/total de presenças = a/a+c) e maximização dos acertos em 0 (ausências corretas/total de ausências = d/b+d). A avaliação dos modelos foi realizada a partir da estimativa de TSS (True Skill Statistic; máxima especificidade + sensibilidade - 1). Os valores de TSS variam de -1 a 1, sendo que valores negativos ou próximos de 0 indicam que os modelos não são estatisticamente diferentes dos modelos gerados aleatoriamente; e valores próximos de 1 indicam que os modelos tiveram ótimo ajuste. Contudo, para afeito de avaliação, assume-se que valores acima de 0,5 são considerados adequados para predizer a distribuição potencial de espécies (Allouche et al. 2006). Após a avaliação, os 150 mapas de adequabilidade de cada AOGCM foram transformados em mapas de frequência pela técnica de ensamble (Araújo & New 2007). A técnica de ensamble realiza duas concatenações; a primeira entre os modelos (réplicas) de cada algoritmo; e a segunda dentro de cada AOGCM. Dessa forma, para cada algoritmo (Bioclim, Domain, Mahalanobis, Maxent e SVM) e para cada cenário (Presente, HOL, LGM) é gerado um único mapa onde os valores de adequabilidade variam de 0 a 1 e representam a frequência com que cada célula (1 km2) foi predita como adequada. A avaliação dos modelos foi realizada com auxílio do programa R (R Development Core Team 2015) utilizando os pacotes “raster” (Hijmans 2016), “dismo” (Hijmans et al. 2015), “kernlab” (Karatzoglou et al. 2004), “gam” (Hastie 2018) e “randomForest” (Liaw & Wiener 136

2002). Os pacotes “raster”, “rgdal” e “pacman” (Rinker & Kurkiewicz 2017) foram utilizados na técnica de ensemble.

4.4.5 Diferenças de adequabilidade entre cenários do presente e do passado

Para determinar a diferença de adequabilidade entre os cenários do passado (LGM e HOL) e do presente (Presente), foram utilizados os mapas gerados pela técnica de ensemble. Para cada AOGCM (CCSM e MIROC) foram gerados três mapas (21 kAP – 6 kAP, 21 kAP – Presente e 6 kAP – Presente). A diferença nos valores de adequabilidade em cada célula de 1 km² no mapa demonstram em quais cenários temporais da distribuição potencial da espécie as áreas que podem ser consideradas estáveis (E = 0), apresentarem perda de adequabilidade (P < 0), ou apresentarem ganho de adequabilidade (G > 0). Posteriormente, para cada AOGCM e para os três cenários temporais utilizados (21 kAP – 6 kAP, 21 kAP – Presente e 6 kAP – Presente), foram extraídos os valores da diferença de adequabilidade das 25 populações utilizadas no estudo genético. Para cada população e em cada cenário, foram correlacionados os valores de adequabilidade e Fs de Fu (Fu 1997) afim de testar a hipótese de que áreas com G > 0 estão correlacionados com valores negativos de Fs de Fu (sugerem expansão populacional). O teste Fs de Fu é adequado para tal preposição por considerar fatores temporais das mutações (antigas e recentes) e por ser apropriado para testar expansões populacionais recentes (Ramírez- Soriano et al. 2008). Para verificar a associação entre as duas variáveis foi utilizado o coeficiente de correlação de momentos de Pearson (Sokal & Rohlf 1995). A análise foi realizada com auxílio do programa R (R Development Core Team 2015).

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5 RESULTADOS

5.1 Diversidade genética e testes de neutralidade

Os três locos cpDNA utilizados para estimar a diversidade genética da espécie foram polimórficos. Os locos HA e pL desenhados com base no genoma cloroplastidial da espécie, apresentaram estimativas de Hr, Hd e π superiores ao loco universal SfM (Tabela 5).

Tabela 5: Índices gerais de diversidade estimados para P. lambertii. Os índices de diversidade foram estimados para cada loco e para o conjunto dos locos. Valores significativos p < 0,05 em negrito. Locos Parâmetros analisados Conjunto HA pL SfM n amostral 296 296 291 286 pb analisados 751 884 924 2559 Sítios Polimórficos 7 9 6 22 Número de Haplótipos (Hr) 8 15 7 33 Diversidade haplotípica (Hd) 0,178 0,613 0,069 0,676 Diversidade nucleotídica (π*10⁴) 2,44 12,00 0,76 4,80 D de Tajima -1,693 -0,570 -1,799 -1,708

Fs de Fu -9,311 -7,085 -12,597 -34,787

Para o conjunto de locos, o haplótipo H01 apresentou a maior frequência de ocorrência (159 indivíduos; 55,6%), seguido dos haplótipos H03 (28 indivíduos; 9,8%) e H02 (25 indivíduos; 8,7%). Os demais haplótipos apresentaram frequência de ocorrência menor que 5% e podem ser considerados raros. O número de haplótipos variou de dois, nas populações CO e RIC, a sete haplótipos na população BJS. Com exceção da população PIA, todas as demais populações apresentaram o haplótipo H01, e grande parte delas apresentaram também o haplótipo H02 e/ou H03 (Figura 4, Material Suplementar 2). Os três locos apresentaram mutações do tipo: transição, transversão, deleção e/ou inserção. O loco HA apresentou duas transversões (A-T e G-T), quatro transições (3: C-T e 1: G-T), três inserções (- G) e uma deleção (G -). O loco pL apresentou cinco transversões (2: T-G e 3: C-A), cinco transições (1: T-C e 4: A-G), 29 inserções (- C) e quatro deleções (C -). O loco SfM apresentou três 138

transversões (2: G-C e 1: C-A), quatro transições (2: T-C e 2: C-T) e uma inserção (- T). Em termos populacionais, o número de indivíduos avaliados por população variou de cinco a 12, devido à baixa qualidade das sequências forward e/ou reverse. A população de Piatã (PIA) apresentou o menor número de indivíduos avaliados, por apresentar qualidade insatisfatória do DNA extraído. As acículas dos indivíduos dessa população foram acondicionadas secas (desidratadas) e para a espécie, este processo aumenta a contaminação do DNA por polifenóis.

Figura 4: Localização geográfica das 25 populações de P. lambertii avaliadas e seus respectivos haplótipos. Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e Caatinga.

A diversidade haplotípica (Hd) para o conjunto das populações foi 0,676 (p < 0,05) (Tabela 6). Os menores valores de Hd foram observados nas populações CO e MC, e os maiores valores nas populações SJC e CU. A diversidade nucleotídica (π) para o conjunto das populações foi de 4,8 139

x 10-4. Os menores valores de π foram observados nas populações CO, CJ e APS, e os maiores valores nas populações SJC e CU. Para o conjunto de populações, ambos os testes de neutralidade, D de Tajima (-1,708) e Fs de Fu (-34,787; p < 0,05) apresentaram valores negativos, sugerindo expansão populacional recente. Considerando individualmente as populações, valores positivos para D de Tajima foram observados nas populações BVT, CU, PESP e RIC, todas as demais populações apresentaram valores negativos. As populações CAC e JAQ apresentaram valores negativos e significativos para D de Tajima. Para Fs de Fu, valores positivos foram observados para MC, MV, RIC e SC, e as demais populações apresentaram valores negativos. As populações BJS, CAC, SJP e UR apresentaram valores negativos e significativos para Fs de Fu.

Tabela 6: Índices de diversidade para o conjunto de populações e para cada população de P. lambertii. n = número de indivíduos avaliados, Hr = número de haplótipos, Hd -4 = diversidade haplotípica, π = diversidade nucleotídica (*10 ), FS = FS de Fu (1997), D = D de Tajima (1989). Valores significativos p < 0,05 em negrito.

Populações n Hr Hd π*10⁴ D Fs APS 12 H01, H02, H03 0,439 1,84 -0,850 -0,724 BJ 12 H01, H03, H04, H05 0,561 3,55 -1,103 -0,822 H01, H03, H06, BJS 12 0,773 5,39 -1,167 -3,820 H07, H08, H09, H10 H01, H08, H11, BN 11 0,618 4,83 -1,570 -1,535 H12, H13 BVT 12 H01, H03, H07, H14 0,742 4,68 0,672 -0,234 CAB 11 H01, H03, H15, H16 0,673 3,41 -0,506 -1,026 CAC 12 H01, H03, H16, H17 0,454 1,95 -1,630 -2,124 H01, H02, H13, CGS 11 0,818 5,83 -0,485 -1,084 H16, H18 CJ 12 H01, H03, H19 0,439 1,84 -0,850 -0,724 CO 12 H01, H08 0,167 0,65 -1,140 -0,476 H01, H02, H07, CT 11 0,782 4,98 -0,975 -1,464 H13, H20 H01, H02, H03, CU 12 0,833 6,81 0,193 -0,546 H06, H11 IRA 12 H01, H03, H08, H12 0,561 3,14 -1,385 -1,087 H01, H03, H19, JAQ 12 0,758 6,28 -1,572 -1,924 H21, H22, H23 140

MC 11 H01, H23, H24 0,345 5,83 -0,485 1,435 MV 12 H01, H03, H06 0,621 3,44 -0,378 0,428 H01, H02, H06, PA 12 0,682 6,70 -1,023 -1,748 H11, H24, H25 PESP 10 H01, H03, H26 0,644 2,87 0,120 -0,100 PIA 5 H27, H28, H29 0,700 3,13 -0,972 -0,829 RIC 12 H01, H02 0,485 1,90 1,066 1,003 SC 12 H01, H06, H11, H13 0,561 5,39 -0,616 0,073 SJ 12 H01, H02, H30, H31 0,561 3,14 -1,385 -1,087 H01, H02, H03, SJC 12 0,848 8,00 -0,460 -1,271 H11, H24, H32 H01, H02, H16, SJP 12 0,757 4,09 -0,741 -1,786 H18, H19 H01, H04, H08, UR 12 0,667 3,67 -1,023 -2,059 H19, H33 Total 286 33 0,676 4,80 -1,708 -34,787

5.2 Divergência genética e identificação de grupos

A Análise Molecular da Variância (AMOVA) detectou para o conjunto de populações divergência genética positiva e significativa (Fst = 0,1385; p < 0,01), indicando estruturação entre as populações. Aproximadamente 13,9% da variação estimada ocorre entre as populações e 86,1% ocorre dentro das populações (Tabela 7).

Tabela 7: Análise Molecular da Variância (AMOVA) para o conjunto de populações estudadas de P. lambertii. GL = graus de liberdade, SQ = Soma dos quadrados, CV = componentes de variação.

Fonte de Variação GL SQ CV % Variação

Entre populações 24 36,21 0,08547 Va 13,85 Dentro de populações 261 138,73 0,53154 Vb 86,15 Total 285 170,94 0,617

Fst = 0,1385 (p < 0,01) A partir da significativa estruturação entre populações, a análise Bayesiana da estrutura genética identificou a formação de dois grupos 141

distintos (k = 2), sendo: (i) Grupo Sul (24 populações): APS, BJ, BJS, BN, BVT, CAB, CAC, CGS, CJ, CO, CT, CU, IRA, JAQ, MC, MC, MV, PA, PESP, RIC, SC, SJ, SJC, SJP, UR; e (ii) Grupo Norte (uma população): PIA (Figura 5).

Figura 5: Grupos populacionais propostos pela análise Bayesiana (k = 2) a partir da divergência genética entre as populações de P. lambertii. Azul: identificação de barreira a partir da divergência genética entre as populações. Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e Caatinga.

A partir da separação dos grupos proposta pela análise Bayesiana, a AMOVA detectou uma variação entre grupos de 64,58%, variação entre populações dentro dos grupos de 2,92% e dentro das populações de 32,51% (Tabela 8).

142

Tabela 8: Análise Molecular da Variância (AMOVA) para o conjunto de populações estudadas subdivididas em dois grupos. GL = graus de liberdade, SQ = Soma dos quadrados, CV = componentes de variação.

Fonte de Variação GL SQ CV % Variação

Entre grupos 1 11,15 1,05586 Va 64,58 Entre populações 23 25,06 0,04766 Vb 2,92 dentro dos grupos Dentro de populações 261 138,73 0,53154 Vc 32,51 Total 285 174.94 1.635

Fst = 0,6749 (p < 0,01), Fsc = 0,0823 (p < 0,01) e Fct = 0,6458 (p < 0,05)

A partir do teste de Mantel (1967), a correlação entre as distâncias geográficas (ln D) e distâncias genéticas (Fst / (1- Fst)) entre as populações estudas foi positiva e significativa (r = 0,524; p < 0,01) (Material Suplementar 3 e 4).

5.3 Rede de haplótipos

O haplótipo H01 pode ser considerado o ancestral para o conjunto das populações de P. lambertii, por estar presente em quase todas as populações (exceto na população de PIA), ter maior frequência de ocorrência e provavelmente ser o mais antigo. O haplótipos H02 e H03, originários do H01 também apresentaram frequência de ocorrência superior aos demais haplótipos, podendo ser considerados haplótipos antigos. Os haplótipos presentes nas extremidades da rede e derivados dos haplótipos mais antigos, são raros e mais recentes, devido a sua frequência de ocorrência. Todos os haplótipos foram formados por um passo mutacional (Figura 6). Os haplótipos H05 (BJ), H15 (CAB), H21 (JAQ), H22 (JAQ) e H23 (JAQ e MC) ocorreram exclusivamente em populações do Rio Grande do Sul. Os haplótipos H09 (BJS), H10 (BJS), H14 (BVT), H17 (CAC), H25 (PA), H30 (SJ), H31 (SJ), H32 (SJC) e H33 (UR) ocorreram exclusivamente em populações de Santa Catarina. Os haplótipos H12 (BN, IRA), H18 (SJP) e H20 (CT) ocorreram exclusivamente em populações do Paraná. O haplótipo H26 (PESP) ocorreu exclusivamente em Minas Gerais e os haplótipos H27, H28 e H29 em PIA na Bahia. 143

Figura 6: Rede de haplótipos construída com base na análise de três locos cpDNA e 25 populações de P. lambertii distribuídas em sua área de ocorrência. Os círculos representam os haplótipos e seu tamanho é proporcional a sua frequência de ocorrência. As subdivisões em cada haplótipo representa o número de populações que compartilham o mesmo haplótipo. Linha contínua: ligação entre haplótipos e passo mutacional. Cores indicam os diferentes estados e suas respectivas populações. Rede de haplótipos construída pelo método de Median-Joining.

5.4 Pontos de ocorrência, variáveis bioclimáticas e algoritmos utilizados para Modelagem de Nicho Ecológico

Foram utilizados no total 105 pontos de ocorrência de P. lambertii distribuídos em toda sua extensão de ocorrência. Desse total, 80 pontos foram selecionados do banco de dados speciesLink e 25 pontos selecionados do estudo genético. Dentre as 22 variáveis bioclimáticas, foram selecionadas sete para gerar os modelos de distribuição potencial da espécie: Altitude (Alt), Velocidade do vento (Wind), Amplitude térmica anual (bio 07), Temperatura média do trimestre mais quente (bio 10), Precipitação do 144

mês mais seco (bio 14), Precipitação do trimestre mais chuvoso (bio 16) e Precipitação do trimestre mais quente (bio 18). Com exceção do LGM (MIROC), a variável bioclimática bio 10 apresentou maior ganho e gerou mais informações quando utilizada isoladamente das demais, podendo ser considerada a mais importante dentre o conjunto das variáveis utilizadas. Posteriormente, as variáveis bioclimáticas mais importantes foram Alt e bio 14 (Tabela 9, Material Suplementar 5).

Tabela 9: Valores médios e contribuição de cada variável bioclimática utilizada para modelar a distribuição potencial de P. lambertii em cada modelo climático e para os cenários do passado (HOL e LGM) e presente (Presente). Ct = contribuição em porcentagem, Vel. = velocidade do vento. CCSM Variáveis bioclimáticas LGM HOL Presente Média Ct Média Ct Média Ct Altitude (m) 1067,77 17,13 1067,88 33,19 1043,07 16,60 bio 07 (ºC) 20,78 0,62 18,86 3,22 18,83 1,73 bio 10 (ºC) 16,17 73,57 18,47 51,20 19,65 70,82 bio14 (mm) 70,32 5,61 73,40 7,93 79,57 8,40 bio16 (mm) 555,04 1,57 535,22 3,18 541,89 0,72 bio18 (mm) 510,22 0,09 473,45 0,43 521,66 0,23 Vel. vento (m.s-1) 0,75 1,41 0,75 0,85 0,74 1,49 MIROC Variáveis bioclimáticas LGM HOL Presente Média Ct Média Ct Média Ct Altitude (m) 1041,72 45,23 1055,13 34,93 1054,98 13,83 bio 07 (ºC) 21,75 4,61 18,65 2,53 18,89 1,53 bio 10 (ºC) 17,31 25,99 18,65 45,61 19,55 75,77 bio14 (mm) 80,77 19,32 80,87 11,98 80,63 6,62 bio16 (mm) 565,56 2,46 528,63 2,72 546,96 0,79 bio18 (mm) 523,79 0,21 481,35 0,98 527,00 0,33 Vel. vento (m.s-1) 0,75 2,19 0,74 1,24 0,75 1,12

Os algoritmos utilizados geraram distintas distribuições potenciais para a espécie devido a sua natureza preditiva (Material Suplementar 6 e 7). Com exceção do algoritmo Bioclim, os demais algoritmos utilizados 145

para modelar a distribuição potencial da espécie diferiram de modelos gerados ao acaso (valor próximo de 0) e podem ser considerados confiáveis por apresentarem valores de TSS superiores a 0,5 (Tabela 10). A técnica de ensemble se mostrou adequada e confiável em gerar a distribuição potencial de P. lambertii para os cenários do presente (Presente) e passado (HOL e LGM).

Tabela 10: Valores médios de TSS dos cinco algoritmos utilizados para modelar a distribuição potencial de P. lambertii em cada modelo climático e nos cenários do passado (HOL e LGM) e presente (Presente). d.p = desvio padrão, * valores médios de TSS gerados partir dos 150 mapas obtidos (10 aleatorizações x 5 algoritmos x 3 cenários). CCSM MIROC Algoritmo TSS* d.p TSS* d.p Bioclim 0,561 0,124 0,506 0,057 Domain (Gower) 0,677 0,096 0,607 0,074 Mahalanobis 0,734 0,082 0,723 0,072 Maxent 0,811 0,056 0,823 0,058 SVM 0,808 0,065 0,807 0,065

5.5 Distribuição potencial da espécie

A distribuição potencial da espécie para o LGM (Figura 7 e 8) indica áreas climaticamente adequadas distintas das áreas de ocorrência atual da espécie, especialmente aquelas com intermediária a baixa probabilidade de ocorrência (azul claro a amarelo). Essas áreas sugerem a distribuição potencial da espécie no extremo sul do Rio Grande do Sul, no sul do Mato Grosso, oeste e noroeste do Paraná, noroeste e sudeste de São Paulo e sudeste de Minas Gerais, além das áreas litorâneas do Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná, São Paulo e parte da Bahia. As áreas climaticamente adequadas com maior probabilidade de ocorrência (laranja a vermelho) estão semelhantemente localizadas nas áreas de maior altitude e de menor temperatura. Essas áreas abrangem especialmente as regiões de Campo e Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina, planalto catarinense e paranaense, sul da Serra da Mantiqueira e regiões elevadas de Minas Gerais, Rio de Janeiro, Espírito Santo e Bahia. As regiões norte e nordeste de Minas Gerais, congruentes com a divisão dos biomas Mata Atlântica e Caatinga, apresentam disjunção de áreas climaticamente adequadas para a espécie. 146

Para o HOL (Figura 6 e 7), de forma geral, as áreas climaticamente adequadas para a espécie sofreram retração, especialmente aquelas preditas anteriormente no LGM como intermediárias e baixa probabilidade de ocorrência. Contudo, as áreas climaticamente adequadas com maior probabilidade de ocorrência expandiram e permaneceram nas regiões de maior altitude e menor temperatura. Especialmente para o CCSM, as áreas climaticamente adequadas para a espécie entre os biomas Mata Atlântica e Caatinga apresentaram redução da probabilidade de ocorrência. Para o Presente (Figura 6 e 7), as áreas climaticamente adequadas para a espécie novamente sofreram retração. Essa retração fica evidenciada no extremo sul do Rio Grande do Sul, sul do Mato Grosso, sudeste de São Paulo, áreas litorâneas e na divisão dos biomas Mata Atlântica e Caatinga, reforçando a atual ocorrência disjunta da espécie. Novamente, as áreas climaticamente adequadas com maior probabilidade de ocorrência foram preditas nas regiões de Campo e Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina, planalto catarinense e paranaense, sul da Serra da Mantiqueira e regiões elevadas de Minas Gerais, Rio de Janeiro, Espírito Santo e Bahia.

Figura 7: Distribuição potencial da espécie para os cenários do passado (LGM e HOL) e presente (Presente) realizada para o modelo climático CCSM utilizando a técnica de ensemble. Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e caatinga. Ordem dos cenários sentido esquerda-direita: LGM, HOL, Presente. 147

Figura 8: Distribuição potencial da espécie para os cenários do passado (LGM e HOL) e presente (Presente) realizada para o modelo climático MIROC utilizando a técnica de ensemble. Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. Ordem dos cenários sentido esquerda-direita: LGM, HOL, Presente.

5.6 Diferenças de adequabilidade

Os modelos climáticos CCSM e MIROC apresentaram diferenças de adequabilidade para todos os cenários analisados (Figuras 9 e 10). Considerando os cenários LGM (~21 kAP) e HOL (~6 kAP) para ambos os modelos climáticos, as áreas que apresentaram ganho de adequabilidade (G > 0) estão localizadas nas regiões da Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina, leste e nordeste do Paraná (planalto paranaense), leste de São Paulo e extremo sul de Minas Gerais, próximo à divisa com Rio de Janeiro (Serra da Mantiqueira) e leste de Minas Gerais. Essas áreas são congruentes com a distribuição potencial da espécie no LGM e HOL. Ambos os modelos climáticos também apresentaram G > 0 para áreas localizadas extremo sul do Rio do Grande do Sul, contudo, essas áreas foram anteriormente preditas com baixa distribuição potencial da espécie. Para o bioma Caatinga, os modelos climáticos apresentaram, de forma geral, áreas climaticamente estáveis (E = 0), porém, também preditas com baixa distribuição potencial da espécie. A correlação entre a diferença de adequabilidade (21 kAP - 6 kAP) e os valores de Fs de Fu foi negativa para CCSM (r = -0,141; p = 0,492) e positiva para MIROC (r = 0,05; p = 0,787), em ambos os casos não significativas. 148

Considerando os cenários LGM (~21 kAP) e Presente para ambos os modelos climáticos, as áreas que apresentaram G > 0 foram semelhantes e aumentaram no sentido oeste das áreas de Campo e Serra do Rio Grande do Sul e Santa Catarina, e no planalto paranaense. Para CCSM, cabe ressaltar o G > 0 nas áreas de maior altitude do sul da Caatinga, onde está localizada a população PIA. De forma geral, o bioma Caatinga apresentou áreas climaticamente estáveis (E = 0) e as áreas com perda de adequabilidade (P < 0) ficaram evidentes nas regiões sul do Mato Grosso, norte e noroeste do Paraná e oeste de São Paulo. A correlação entre a diferença de adequabilidade (21 kAP – Presente) e os valores de Fs de Fu foi negativa para CCSM (r = -0,198; p = 0,333) e positiva para MIROC (r = 0,06; p = 0,761), em ambos os casos não significativas. Para os cenários HOL (~6 kAP) e Presente, as áreas que apresentaram G > 0 foram semelhantes entre os modelos climáticos e entre os cenários anteriores (21 kAP - 6 kAP e 21 kAP - Presente). Cabe destacar em ambos os modelos climáticos, a região sul do bioma Caatinga (G > 0) e o norte do bioma Mata Atlântica (áreas: E = 0 e P < 0), evidenciado a atual ocorrência disjunta da espécie. As correlações foram, negativa para CCSM (r = -0,041; p = 0,844) e positiva para MIROC (r = 0,160; p = 0,938), em ambos os casos não significativas.

Figura 9: Diferença de adequabilidade para os cenários do passado (LGM e HOL) e presente (Presente) realizada a partir dos mapas de distribuição potencial da espécie. Modelo climático CCSM. Populações de P. lambertii utilizadas no estudo genético (25 populações). Ganho de adequabilidade (G > 0), áreas climaticamente estáveis (E = 0), perda de adequabilidade (P < 0). Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, 149

Mata Atlântica e Caatinga. Ordem dos cenários sentido esquerda-direita: 21 kAP – 6 kAP, 21 kAP – Presente, 6 kAP - Presente.

Figura 10: Diferença de adequabilidade para os cenários do passado (LGM e HOL) e presente (Presente) realizada a partir dos mapas de distribuição potencial da espécie. Modelo climático MIROC. Populações de P. lambertii utilizadas no estudo genético (25 populações). Ganho de adequabilidade (G > 0), áreas climaticamente estáveis (E = 0), perda de adequabilidade (P < 0). Ordem dos biomas sentido sul-norte: Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. Ordem dos cenários sentido esquerda-direita: 21 kAP – 6 kAP, 21 kAP – Presente, 6 kAP - Presente.

150

151

6 DISCUSSÃO

6.1 Cenário filogeográfico da espécie

Os iniciadores HA e pL desenhados com base no genoma cloroplastidial da espécie apresentaram índices de diversidade visualmente superiores ao iniciador SfM (Tabela 5). Tal resultado era esperado devido a especificidade dos mesmos e pelo fato do SfM ser considerado um iniciador universal. Os iniciadores universais apresentam capacidade de hibridizar e amplificar em diversas espécies de plantas terrestres (Innis et al. 1990), porém, geralmente são menos polimórficos quando comparado aos iniciadores cpSSR e ncSSR. Klabunde (2012) estudou populações de A. angustifolia em toda sua extensão de ocorrência e entre os locos utilizados (DT, CS e SfM) o SfM capturou o menor número de haplótipos (quatro). Por outro lado, Lauterjung et al. (2018) também estudaram populações de A. angustifolia e o iniciador SfM capturou o maior número de haplótipos (nove). A diferença entre os estudos citados pode ser atribuída a metodologia utilizada, a qual inclui diferentes espécies (P. lambertii e A. angustifolia), áreas amostrais, número de populações e número de indivíduos por população avaliados. Nesse estudo, todos os iniciadores utilizados apresentaram mutações do tipo inserção-deleção (indels). Contudo, os indels ocorreram com maior frequência em uma região microssatélite (Cn) do loco pL (Material Suplementar 2). O loco pL foi desenhado na região intergênica dos genes atpE e rbcL, onde já havia sido reportada a ocorrência de um iniciador microssatélite cloroplastidial cpSSR (Vieira et al. 2014). Os mesmos autores sugerem que regiões com presença de marcadores cpSSR são interessantes para estudos filogeográficos e populacionais devido a possibilidade de gerar maior polimorfismo. Provan et al. (1999) mencionam que marcadores cpSSR apresentam taxa de mutação superior ao cpDNA e permitem acessar níveis maiores e mais sensíveis de polimorfismo (Provan et a. 2001, Vieira et al. 2014). Dessa forma, os maiores valores observados nos índices de diversidade para o loco pL (sítios polimórficos, Hr, Hd e π) comparado aos locos HA e SfM, refletem o maior polimorfismo gerado pela presença dos indels. Níveis maiores de polimorfismo permitem examinar a estrutura entre e dentro de populações, avaliar a contribuição do fluxo via pólen ou semente, diferenciar linhagens basais, indicar gargalos genéticos, efeito fundador e deriva genética (Diekmann et al. 2012, Tóth et al. 2017, Rodríguez- Correa et al. 2018). 152

Conjuntamente, as estimativas de Hd (0,676) e π (4,8 x 10-4) do presente estudo são similares quando comparadas com as espécies congêneres P. parlatorei (Hd = 0,598 e π = 2,4 x 10-4, Quiroga et al. 2012) e P. matudae (ht = 0,811, Ornelas et al. 2010). Quando comparado com A. angustifolia, os valores foram inferiores (Hd = 0,828 e π = 6,8 x 10-4) ao estudo de Klabunde (2012) e superiores (Hd = 0,167 e π = 6,1 x 10-5) ao estudo de Lauterjung et al. (2018). Outros estudos com espécies arbóreas relatam que espécies do gênero Pinus apresentam Hd entre 0,120 e 0,692 (ver Sinclair et al. 1999, Liu et al. 2014, Zinck & Rajora 2016, Yang et al. 2016), espécies do gênero Tsunga apresentam Hd entre 0,663 e 0,880 (Cun & Wang 2015) e a espécie Quercus aquifolioides apresenta Hd = 0,890 (Du et al. 2017). De forma geral, as populações desse estudo apresentaram haplótipos em comum e foram igualmente diversas em toda a extensão de ocorrência da espécie. Contudo, apresentaram divergência genética significativa (Tabela 7) e correlacionada com as distâncias geográficas, o que possibilitou separar o conjunto de populações de P. lambertii em dois importantes grupos (Figura 5). A divergência genética desse estudo foi similar a observada para P. parlatorei (ϕPT = 0,10), porém os autores não mencionam a formação de grupos populacionais (Quiroga et al. 2012). Para P. matudae a divergência genética observada foi superior a reportada nesse estudo, elevada (Nst = 0,83) e correlacionada com as distâncias geográficas (r = 0,27, p = 0,0104), sugerindo mais de uma região de refúgio para a espécie (Ornelas et al. 2010). Valores elevados de divergência genética e mais de uma região de refúgio também foram reportadas para espécies do gênero Araucaria (Kablunde 2012, Marchelli et al. 2010, Gaudeul et al. 2014), Aibes (Cinget et al. 2016), Tsuga (Cun & Wang 2015), Quercus (Petit et al. 2003) e Picea (Gugerli et al. 2001). Nesse estudo, dentre os grupos formados para P. lambertii, o grupo sul é composto por todas as populações inseridas no bioma Mata Atlântica, entre Minas Gerais e o Rio Grande do Sul, as quais compartilharam o haplótipo ancestral H01 do conjunto populacional. Grande parte dessas populações compartilharam também os haplótipos H02 e H03 (Figura 6), apresentaram maior riqueza haplotípica, haplótipos raros e expansão populacional recente (Fs negativo, Tabela 6). O grupo norte é composto exclusivamente pela população PIA que ocorre no bioma Caatinga e apresentou os haplótipos exclusivos H27, H28 e H29. Tais resultados corroboram em partes com a hipótese “a” e sugerem uma distribuição historicamente ampla e moldada pelo fluxo gênico que a espécie apresenta. Contudo, a distribuição da espécie é descontínua, 153

evidenciada pela associação entre as distâncias genéticas e geográficas (r = 0,524; p < 0,01), pela identificação de uma barreira genética entre os grupos populacionais (Figura 4), pela presença de haplótipos específicos nos grupos formados e pela distribuição potencial da espécie no passado e no presente (Figura 7 e 8). Grande parte das populações inseridas no grupo sul estão localizadas nos Campos, Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina e nas áreas do planalto catarinense e paranaense. No LGM essas regiões eram dominadas por vegetação campestre, matas de galeria ou pequenos refúgios florestais (Behling & Lichte 1997, Behling 2001, Behling et al. 2009). Nesse período, a espécie apresentou distribuição ampla e contínua, preferencialmente em áreas de maior altitude e menor temperatura (Tabela 9, Figura 7 e 8). Resultados similares a partir de análises filogeográficas e ENM foram observados para populações de P. parlatorei localizadas na Argentina e Bolívia, as quais apresentaram fluxo gênico contínuo durante períodos frios do Pleistoceno e início do Holoceno (Quiroga et al. 2012). Ainda no grupo sul, a região dos Campos e Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina vem sendo reportada como uma importante área de refúgio para A. angustifolia (Behling et al. 2004, Barros et al. 2015; Lauterjung 2018). A araucária é uma espécie chave nessa região e apresenta características ecológicas (diocia, anemófila, longeva) e ocorrência semelhantes ao P. lambertii. Nesse estudo, essa região é representada pelas populações PA, UR, BJS, SJ, CAB, APS, JAQ, BJ, CO, MC e SJC, das quais, apenas SJC não apresentou indivíduos de P. lambertii coocorrendo com A. angustifolia (Material Suplementar 1). Todas essas populações apresentaram o haplótipo ancestral H01 em grande frequência de ocorrência e haplótipos secundários em baixa frequência. Segundo Avise (2009) haplótipos em baixa frequência de ocorrência, derivados de haplótipos mais antigos e gerados por um passo mutacional são indícios de populações que sofreram expansões recentes e a partir de um único lugar. Nessa região a expansão da floresta com Araucária se iniciou de forma marcante no HOL Médio e Superior (~4300 anos AP) quando as condições climáticas passaram a ser mais quentes e úmidas e permitiram a formação de uma rede de florestas de galeria (Behling et al. 2004, Nogués-Bravo et al. 2008, Behling et al. 2009). Simultaneamente nesse período as áreas climaticamente adequadas para P. lambertii sofreram retração (em termos de área), especialmente aquelas anteriormente preditas com menor probabilidade de ocorrência no LGM. Contudo, nas 154

áreas de maior altitude e menor temperatura a espécie apresentou expansão populacional, representada pela maior probabilidade de ocorrência. Nesse período, as florestas de galeria incluíam indivíduos de Podocarpus e registros polínicos do gênero foram reportados associados ao desenvolvimento das florestas nebulares e a expansão da floresta com Araucária (Ledru et al. 2007). Comportamento semelhante foi observado para a espécie P. nubigena que nos períodos mais quentes do HOL se expandiu para áreas mais frias e atualmente é encontrada em áreas elevadas da Patagônia (Villagrán 2001, Quiroga & Premoli 2009). Assim, é presumível que a região de Campos e Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina tenha sido um refúgio para P. lambertii no LGM. Possivelmente, quando as condições climáticas eram frias e secas (~21 kAP) a espécie passou por um evento gargalo, reduziu seu tamanho populacional e permaneceu restrita em áreas climaticamente adequadas. A partir dessas áreas, provavelmente entre 3000 a 50 AP (Behling et al. 2004, Ledru et al. 2007) e influenciada pela melhoria das condições climáticas, pela expansão recente e acelerada da araucária (Behling 1995, 1997; Noelli 2000; Behling et al. 2004; Iriarte e Behling 2007; Bitencourt & Krauspenhar 2006; Reis et al. 2014; Barros et al. 2015; Lauterjung 2018) e pelo fato da araucária ser uma espécie facilitadora (Duarte et al. 2006, Korndörfer et al. 2014), a expansão do P. lambertii foi intensificada. Podocarpus lambertii passou a ocorrer em áreas mais restritas, claramente caracterizadas por apresentarem maior altitude, estarem localizadas em locais mais frios e possivelmente mais úmidos. A expansão recente e a partir de um único lugar se fortalecem pela presença de haplótipos em baixa frequência formados por apenas um passo mutacional e pela correlação entre a diferença de adequabilidade e os valores de Fs das populações estudadas (Figuras 9 e 10). Apesar das correlações não serem significativas, as áreas que apresentaram ganho de adequabilidade convergem com as áreas preditas como climaticamente adequadas para ocorrência da espécie. Cabe ressaltar que a não significância entre as correlações pode estar relacionada a metodologia utilizada. As populações avaliadas apresentaram área de coleta variando entre três a 65 ha e as variáveis bioclimáticas utilizadas apresentaram resolução de 1 km² (uma célula = 100 ha). Possivelmente, as correlações seriam significativas se as áreas de coletas fossem maiores ou a resolução das variáveis bioclimáticas menores. Essa possível área de refúgio representa um conjunto de populações (PA, UR, BJS, SJ, CAB, APS, JAQ, BJ, CO, MC e SJC) 155

importantes para a conservação e manutenção da diversidade genética da espécie. Dentre essas populações, apenas APS está inserida em uma Unidade Conservação (Parque Nacional Aparados da Serra). As demais populações estão presentes em remanescentes florestais de propriedades particulares, o que de certa forma as tornam mais susceptíveis a conversão para outros usos. Contudo, com exceção de SJC, todas as populações estão inseridas em áreas de importância biológica extremamente e/ou muito alta, necessitando de ações prioritárias de conservação (Material Suplementar 8, MMA 2018). A população PESP localizada em Minas Gerais também pode ser considerada uma área importante para conservação da espécie, por apresentar a ocorrência exclusiva do haplótipo H26 (Tabela 6 e Figura 6). PESP está inserida no Parque Estadual da Serra do Papagaio, que representa uma importante área remanescente do bioma Mata Atlântica e campos de altitude, e possivelmente, um dos limites norte de ocorrência de A. angustifolia. PESP faz parte do complexo da Serra da Mantiqueira, considerada uma área de importância biológica extremamente alta e prioritária para conservação (Material Suplementar 8, MMA 2018). Apesar de atualmente não haver registros de ocorrência de P. lambertii na região noroeste da Mata Atlântica (terras baixas), áreas climaticamente adequadas para ocorrência da espécie foram registradas nessa região durante o LGM (Figura 7 e 8). Evolutivamente essa é uma informação importante para a espécie, já que essa região é uma das três possíveis rotas de conexão entre a Mata Atlântica e a Amazônia durante o LGM (Sobral-Souza et al. 2015). Além disso, registros polínicos do gênero foram reportados no estado de Mato Grosso do Sul (Parolin et al. 2006) e na Amazônia (Behling 1996). O grupo norte, formado exclusivamente pela população PIA representa outra importante área para conservação e manutenção da diversidade genética da espécie. PIA está inserida entre a Serra do Barbado e o Parque Estadual Morro do Chapéu, áreas que fazem parte do Complexo da Chapada Diamantina e apresentam registros de ocorrência natural de P. lambertii. O Complexo da Chapada Diamantina apresenta revelo, altitude e tipos de solo únicos (Velloso et al. 2002), com áreas de importância biológica extremamente alta e prioritárias para conservação (Anexo 8, MMA 2018). O Parque Estadual Morro do Chapéu representa o limite norte de ocorrência de P. lambertii (Carvalho 2004, Cardim 2012). A espécie ocorre em uma área restrita no Morro da Antena (aproximadamente 1200 m de altitude) entre corredores formados por afloramentos rochosos com 156

cerca de 4 a 6 metros de altura (Cardim 2012). Segundo Cardim (2012) os indivíduos da espécie que ocorrem nesse local apresentam crescimento lento (incremento médio anual 0.08 cm), pequeno porte (DAP e altura) e se beneficiam do sombreamento e umidade proporcionados pelos afloramentos rochosos. A vegetação do local é caracterizada pela presença de campos rupestres e brejos de altitude, onde ocorre a caatinga arbustiva (Prado 2003). Segundo Ab’Sáber (1957, 1977, 2003) a origem biogeográfica dos brejos de altitude remonta das variações climáticas ocorridas no Plioceno superior e Pleistoceno. Essas evidências são corroboradas pela distribuição potencial do P. lambertii no bioma Caatinga durante o LGM, a qual ocorreu somente nos locais de maior altitude e menor temperatura (Figura 7 e 8). Além da presença de vegetação arbustiva, os brejos apresentam maior umidade e afinidade florística com espécies presentes na Mata Atlântica e Amazônia (Prado 2003, Tabarelli & Santos 2004). Leal et al. (2005) relatam a ocorrência de mais de 30 brejos na Caatinga considerados refúgios florestais, com afinidade florística com a Amazônia e a Mata Atlântica (Tabarelli & Santos 2004). Esse conjunto de caraterísticas (altitude, umidade, táxons compartilhados) indiretamente sugerem que a região do Complexo da Chapada Diamantina pode representar a rota norte de ligação entre a Mata Atlântica e Amazônia (~10.990 a 10.540 AP, De Oliveira et al. 1999, Batalha-Filho et al. 2013, Sobral-Souza et al. 2015). Além disso, considerando a definição mais ampla da Mata Atlântica, o complexo está localizado próximo ao refúgio da Bahia que apresenta áreas historicamente estáveis, que podem possibilitar a permanência de espécies no local por longo período (ver Figura 3 de Carnaval & Moritz 2008, Carnaval et al. 2009). Diante desse contexto, a população PIA que apresentou haplótipos exclusivos, provavelmente derivados do haplótipo H03 (Figura 6) e recentemente formados (considerando as taxas de mutações em regiões cpSSR, Material Suplementar 2) representa parte de uma segunda área de refúgio para a espécie, que engloba ainda a Serra do Barbado e o Parque Estadual Morro do Chapéu, localizados no Complexo da Chapada Diamantina. Os resultados sugerem que esse refúgio é mais recente (comparado ao refúgio do grupo sul) e moldado pelo fluxo gênico restrito entre as populações da espécie. Contudo, cabe ressaltar que a avaliação de outras populações da espécie no bioma Caatinga podem reforçar essa tendência.

157

7 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Esse foi o primeiro estudo que utilizou marcadores cloroplastidiais e modelagem de nicho ecológico para compreender o cenário filogeográfico de P. lambertii. As metodologias utilizadas para estimar, descrever e compreender os aspectos genéticos e de modelagem de nicho ecológico para a espécie foram adequadas, e quando integradas, deram robustez e confiabilidade ao conhecimento gerado. Os locos utilizados foram polimórficos e possibilitaram identificar elevada riqueza haplotípica (Hr = 33), e haplótipos raros e recentes. Parte desses resultados refletem a presença dos indels no loco pL e demonstram a importância de utilizar iniciadores com taxas mutacionais distintas. O conjunto populacional apresentou haplótipos em comum, especialmente o haplótipo ancestral H01, e foram igualmente diversas em toda a extensão de ocorrência da espécie. Contudo, apesar de ampla, a distribuição da espécie foi descontínua entre os biomas Mata Atlântica e Caatinga. Essa descontinuidade foi evidenciada pela divergência genética significativa e correlacionada com as distâncias geográficas (r = 0,524; p < 0,01), pela presença de uma barreira genética entre os grupos populacionais formados (k = 2), pela distribuição potencial da espécie no passado e no presente (Figura 6 e 7) e pela correlação entre a diferença de adequabilidade e os valores de Fs das populações estudadas. No cenário filogeográfico, os resultados convergem para formação de dois grupos populacionais, onde as maiores probabilidades de ocorrência da espécie desde o LGM até o Presente estão nas áreas mais frias e elevadas (bio 10 e altitude). O grupo sul localizado exclusivamente no bioma Mata Atlântica apresenta em todas as populações o haplótipo H01, distribuição ampla e contínua, moldada pelo fluxo gênico da espécie. As populações PA, UR, BJS, SJ, CAB, APS, JAQ, BJ, CO, MC e SJC localizadas na região de Campos e Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina representam uma área de refúgio para espécie. O refúgio provavelmente foi formado no LGM, a partir do qual, a espécie se expandiu recentemente entre ~3000 a 50 AP. O grupo norte ocorre no bioma Caatinga e foi exclusivamente formado pela população PIA. A população faz parte do Complexo da Chapada Diamantina que forma uma segunda área de refúgio para a espécie. Possivelmente esse refúgio é mais recente comparado ao refúgio do grupo sul. Considerando os índices genéticos e a intensidade dos processos antrópicos atuais, todas as populações são importantes para conservação da espécie. Contudo, especialmente aquelas que fazem parte das áreas de 158

refúgio merecem atenção especial. As áreas de refúgio compreendem biomas, características florestais e edafoclimáticas distintas e representam locais de importância biológica extremamente alta. São áreas prioritárias para conservação e que associadas ao conhecimento da dinâmica populacional da espécie, possibilitam integrar a conservação do P. lambertii e a paisagem que ela se insere. A continuidade e integração de novas metodologias e estudos com a espécie são fundamentais e podem fornecer ainda mais subsídios para conservação da espécie.

159

8 MATERIAL SUPLEMENTAR

Material suplementar 1: Informações adicionais sobre as populações de P. lambertii utilizadas no estudo genético.

APS: Parque Nacional Aparados da Serra, Rio Grande do Sul; Área de coleta estimada: 10 ha; Altitude: 929 m; Características: indivíduos de grande porte, média regeneração natural, presença de indivíduos grandes de A. angustifolia.

BN: Bom Jesus, Rio Grande do Sul; Área de coleta estimada: 12,4 ha; Altitude: 1023 m; Características: indivíduos de pequeno porte, pouca regeneração natural, próximo ao rio, ausência de A. angustifolia.

160

BJS: Bom Jardim da Serra, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 8,5 ha; Altitude: 1198 m; Características: indivíduos de grande porte, abundante regeneração natural, próximo ao rio, poucos indivíduos de A. angustifolia

BN: Balsa Nova, Rio Grande do Sul; Área de coleta estimada: 13,9 ha; Altitude: 881 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, média regeneração natural, subosque pouco adensado, próximo ao rio, presença de indivíduos grandes de A. angustifolia. 161

BN: Bela Vista do Toldo, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 27,2 ha; Altitude: 797 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, abundante regeneração natural, subosque pouco adensado com acesso do gado em algumas áreas, presença de poucos indivíduos de A. angustifolia.

CAC: Caçador, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 21,4 ha; Altitude: 935 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, pouca a média regeneração natural, subosque pouco adensado, presença de indivíduos grandes de A. angustifolia. 162

CAB: Cambará do Sul, Rio Grande do Sul; Área de coleta estimada: 65 ha; Altitude: 1077 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, abundante regeneração natural, subosque adensado em partes da área, presença de poucos indivíduos de A. angustifolia.

CGS: Campina Grande do Sul, Paraná; Área de coleta estimada: 2,88 ha; Altitude: 926 m; Características: indivíduos de grande porte, ausência de regeneração natural, área aberta e bastante alterada, presença de gado, presença de poucos indivíduos de A. angustifolia de pequeno porte. 163

CJ: Campos do Jordão, São Paulo; Área de coleta estimada: 39 ha; Altitude: 1549 m; Características: indivíduos de grande porte, abundante regeneração natural, próximo ao rio, presença de indivíduos grandes de A. angustifolia.

CO: Lages, Coxilha Rica, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 13,7 ha; Altitude: 882 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, média regeneração natural, área de campo, próximo ao rio, subosque pouco adensado, presença de poucos indivíduos de A. angustifolia. 164

CT: Campo do Tenente, Paraná; Área de coleta estimada: 19 ha; Altitude: 807 m; Características: indivíduos de médio porte, pouca regeneração natural, subosque pouco adensado, presença do gado em partes da área, presença de A. angustifolia.

CU: Curitibanos, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 35 ha; Altitude: 875 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, média regeneração natural, presença de rio, subosque médio adensamento, presença do gado em partes da área, presença de indivíduos grandes de A. angustifolia e Butia eriospatha. 165

IRA: Irati, Paraná; Área de coleta estimada: 11,2 ha; Altitude: 821 m; Características: indivíduos de médio porte, pouca regeneração natural, subosque pouco adensado, presença de rio, poucos indivíduos de A. angustifolia.

JAQ: Jaquirana, Rio Grande do Sul; Área de coleta estimada: 20 ha; Altitude: 819 m; Características: indivíduos de médio porte, média regeneração natural, subosque quase ausente, presença de gado, área bem alterada, ausência de A. angustifolia.

166

MC: Muitos Capões, Rio Grande do Sul; Área de coleta estimada: 14,4 ha; Altitude: 836 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, pouca regeneração natural, subosque pouco adensado, presença de pequeno rio, presença de gado em partes da área, presença de indivíduos grandes de A. angustifolia.

MV: Monte Verde, Minas Gerais; Área de coleta estimada: 21,86 ha; Altitude: 1560 m; Características: indivíduos de médio a grande porte, média regeneração natural, indivíduos coletados em pequenas áreas na cidade, presença de indivíduos grandes de A. angustifolia. 167

PA: Painel, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 18 ha; Altitude: 1125 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, média regeneração natural, presença de umidade (banhados), subosque adensado em partes da área e ausente em outras (acesso do gado), presença de indivíduos grandes de A. angustifolia.

PESP: Aiuruoca, Parque Estadual da Serra do Papagaio, Minas Gerais; Área de coleta estimada: 25,1 ha; Altitude: 1642 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, abundante regeneração natural, presença de rio, subosque adensado, refúgio bem delimitado com a presença conjunta e abundante de A. angustifolia 168

PIA: Piatã, Bahia; Área de coleta estimada: 60,1 ha; Altitude: 1700 m; Características: área elevada com presença da espécie, regeneração natural e subosque desconhecido, ausência de A. angustifolia.

RIC: Rincão, Paraná; Área de coleta estimada: 9,6 ha; Altitude: 928 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, pouco a média regeneração natural, subosque adensado, presença de indivíduos grandes de A. angustifolia.

169

SC: São Cristóvão do Sul, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 24,5 ha; Altitude: 1057 m; Características: indivíduos de médio porte, média regeneração natural, áreas com subosque adensado e presença de A. angustifolia e áreas abertas, presença de gado, maior quantidade de regenerantes e presença de umidade (banhados)

SJ: São Joaquim, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 20,1 ha; Altitude: 1212 m; Características: indivíduos de grande porte, média regeneração natural, presença de umidade, presença de gado e presença de indivíduos de A. angustifolia. 170

SJC: São José do Cerrito, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 32,8 ha; Altitude: 1072 m; Características: indivíduos de pequeno a médio porte, pouca regeneração natural, presença de umidade, área alterada (plantio de Pinus), ausência de A. angustifolia.

SJP: São José dos Pinhais, Paraná; Área de coleta estimada: 5,19 ha; Altitude: 911 m; Características: indivíduos de médio porte, pouca regeneração natural, presença de gado em partes da área, presença indivíduos de A. angustifolia.

171

UR: Urupema, Santa Catarina; Área de coleta estimada: 40,4 ha; Altitude: 1296 m; Características: indivíduos de médio e grande porte, média regeneração natural, subosque pouco adensado, áreas abertas e umidade em partes das áreas amostradas, presença de indivíduos de A. angustifolia.

172

Material suplementar 2: Conjunto de haplótipos encontrados em 286 indivíduos de P. lambertii distribuídos entre as 25 populações analisadas. Para cada loco utilizado,

encontram-se os sítios de mutação.

2393

2380

2363

SfM

2338

1784

1774

1457

1122

1061

1007

1006

1005

1004

1003

837

Conjunto Populações Conjunto

693

485

480

HA HA

296

295

231

Seq.

...... C....G......

...... C...... C.....

...... T..

...G.....C......

...... C.....A......

...... CC....A......

...... CCC...A......

.....T...C......

...... C.....

...... CCCC......

...... CCCC.....T...

...... T

...... C......

...... -.....G......

...... G......

...... -....G......

...... C.

..-......

...... C...... C.

.T...... C......

...... CC......

...... A...... G......

...G....-......

....T......

....T....C......

...G......

...... G......

...... CCC......

T...... CC......

...... A....

...... C......

...... -......

ACG-CGGTC----TACTC-CGC

159

Freq.

H33

H32

H31

H30

H29

H28

H27

H26

H25

H24

H23

H22

H21

H20

H19

H18

H17

H16

H15

H14

H13

H12

H11

H10

H09

H08

H07

H06

H05

H04

H03

H02 H01 Hap 173

Material suplementar 3: Fst par-a-par para o conjunto de 25 populações de P. lambertii para os três locos utilizados nesse estudo. Valores em negrito apresentaram significância estatística (p < 0.05).

SJP

0.188

SJC

0.0736

0.0727

0.0043

0.0758

0.0233

-0.036

-0.034

0.0065

0.0909

RIC

-0.02

0.145

-0.008

0.0704

0.0415

PIA

0.731

0.742

0.528

0.753

0.619

0.827

PESP

0.236

0.381

0.243

0.147

0.417

0.697

0.0929

-0.07

0.026

-0.033

-0.017

0.569

0.127

0.0809

0.0355

0.06

0.321

0.159

0.318

0.659

-0.053

0.1609

0.0658

0.0482

0.14

0.059

0.194

-0.013

0.148

0.596

-0.052

0.0459

0.0507

0.0487

JAQ

-0.018

0.148

-0.004

0.104

0.599

-0.021

-0.043

0.0542

0.0145

0.1138

0.0483

IRA

-0.063

0.198

-0.014

-0.007

0.141

0.753

0.243

0.159

-0.008

0.0677

0.0158

0.0507

-0.04

0.106

-0.057

0.541

-0.045

0.0708

0.0354

0.0676

0.0958

0.0371

0.0248

0.0432

0.1016

0.016

0.022

0.133

-0.069

-0.033

0.681

0.284

0.222

0.085

0.141

-0.001

0.0304

0.0187

0.1201

0.033

0.273

0.144

0.887

0.445

0.303

-0.027

0.172

0.212

0.0045

0.0026

0.0407

0.2182

0.0473

0.0892

0.095

-0.015

0.232

0.182

0.805

-0.038

-0.018

0.154

0.0944

0.0039

0.0214

0.2041

0.0181

0.1011

0.0318

0.0455

0.28

CGS

0.274

-0.026

0.167

0.136

0.674

0.367

0.122

0.324

0.229

0.213

-0.032

0.356

0.308

0.0831

0.0999

0.0755

0.28

CAC

0.002

0.022

0.216

0.119

0.156

0.809

0.173

0.122

0.164

-0.027

0.297

0.0019

0.0338

0.0288

0.0456

0.0024

0.25

CAB

0.071

0.007

0.231

0.699

-0.032

0.173

0.182

0.281

0.0797

0.0566

0.0392

0.0067

0.0332

0.0403

0.0119

0.0536

0.0282

BVT

0.116

0.224

0.116

0.111

0.224

0.671

0.155

0.111

0.118

0.156

0.182

0.213

0.0909

0.0813

0.1104

0.0914

0.0656

0.0909

0.1146

0.0692

0.03

0.11

0.018

-0.055

-0.042

-0.059

0.671

0.194

-0.031

0.118

-0.021

-0.076

-0.012

-0.011

0.183

0.093

0.0089

0.0575

0.0512

0.0069

0.0548

BJS

0.14

-0.01

0.075

0.057

0.184

-0.023

0.615

-0.021

-0.013

-0.014

0.111

-0.008

0.215

-0.013

0.0182

0.0293

0.0182

0.0089

0.0058

0.0229

0.0198

0.0239

-0.03

0.064

0.218

-0.004

0.164

0.695

-0.004

-0.017

0.134

-0.034

0.263

-0.032

0.0214

0.0587

0.0217

0.0851

0.0098

-6E-04

0.0217

0.0454

0.0779

0.0054

0.0041

0.25

APS

-0.01

0.004

0.007

0.174

-0.041

-0.008

0.805

-0.007

-0.057

-0.027

-0.011

-0.008

-0.034

0.0245

0.0567

0.0957

0.2041

0.1011

0.0318

0.0519

0.0994

0.0455

0.0909

SJP

SJC

RIC

PIA

BJS

IRA

CGS

JAQ

BVT

APS

CAC

CAB PESP

Populações

174

Material suplementar 4: Distância geográfica (km) par-a-par para o conjunto de 25 populações de P. lambertii.

SJP

264.5

SJC

69.5

265.8

51.4

309.4

109.0

83.0

44.0

222.5

132.5

RIC

21.2

244.3

248.2

288.8

205.4

PIA

1694.5

1477.6

1652.0

1746.0

1616.4

1497.5

642.7

417.8

609.6

693.8

569.8

437.5

PESP

1060.4

20.6

51.9

59.0

74.4

272.3

252.7

641.4

1690.4

595.7

423.5

548.5

646.7

515.0

439.0

158.0

589.4

1105.0

96.3

129.4

362.0

131.6

139.6

344.6

688.9

110.2

613.1

1717.8

86.0

95.6

JAQ

121.7

385.9

141.8

181.3

365.9

750.9

114.5

688.8

1793.1

IRA

267.1

138.5

232.4

318.5

192.2

141.5

377.6

264.4

334.0

316.9

373.3

1427.6

48.6

21.8

90.4

101.7

228.5

149.3

212.7

561.0

501.1

137.5

190.3

184.1

1604.0

72.1

63.3

90.8

214.2

202.6

263.3

158.6

435.9

218.0

414.8

297.7

332.4

161.2

1494.7

67.2

63.7

71.2

50.1

63.8

78.1

318.3

104.6

299.3

673.2

611.3

295.8

112.3

260.0

1715.3

59.1

597.5

403.0

555.7

648.9

519.3

420.3

100.8

593.2

627.1

697.3

331.0

507.5

404.2

619.3

1097.2

34.6

55.3

CGS

299.0

298.9

344.0

255.3

390.9

306.7

406.8

394.9

420.4

149.1

260.2

100.2

352.3

382.3

1449.3

99.6

77.1

57.0

CAC

158.6

228.1

205.6

216.5

519.4

146.6

450.2

169.6

238.5

149.5

156.2

161.2

460.1

255.7

1554.7

66.4

35.1

89.3

CAB

112.5

375.3

149.5

184.1

354.7

752.7

111.3

697.7

124.1

375.5

196.6

326.7

703.3

409.8

248.9

1800.3

79.9

78.9

81.3

BVT

188.6

150.6

153.1

240.0

112.3

141.9

457.4

184.8

408.1

240.6

293.6

105.1

216.2

408.9

176.0

295.8

1506.0

52.6

57.6

85.9

41.6

68.9

255.6

243.4

304.4

199.4

398.5

259.6

387.0

337.8

374.0

200.7

301.4

372.2

189.4

368.1

108.5

1458.4

BJS

54.3

12.5

65.6

96.0

83.2

73.3

305.4

116.9

137.1

284.5

694.0

649.7

144.1

320.0

155.0

261.7

650.7

339.8

211.7

242.1

302.4

1747.6

90.0

57.8

83.1

90.2

31.8

52.6

37.4

69.2

354.1

114.7

152.2

334.2

721.9

663.2

344.3

162.8

301.1

670.2

388.6

213.4

264.5

342.7

1766.7

94.3

41.5

28.3

60.3

APS

140.8

403.4

174.9

211.1

382.9

780.3

139.0

723.4

137.1

402.9

222.7

355.0

112.8

730.0

438.0

273.8

323.1

396.4

100.1

1826.7

SJP

SJC

RIC

PIA

BJS

IRA

CGS

JAQ

BVT

APS

CAC

CAB PESP

Populações

175

Material suplementar 5: Variáveis bioclimaticas utilizadas para a modelagem de nicho ecológico de P. lambertii.

176

Material suplementar 6: Variação da distribuição potencial de P. lambertii para os diferentes algoritmos e cenários utilizados para o modelo climático CCSM.

177

Material suplementar 7: Variação da distribuição potencial de P. lambertii para os diferentes algoritmos e cenários utilizados para o modelo climático MIROC.

178

Material suplementar 8: Distribuição das áreas prioritárias para conservação nos biomas Mata Atlâmtica e Caatinga de acordo com sua importância biológica segundo o Ministério do Meio Ambiente (2018).

179

9 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

AB’SÁBER, A. N. (1957). Conhecimentos sobre flutuações do Quaternário no Brasil. Boletim da Sociedade Brasileira de Geologia, São Paulo, v. 6, n. 6, p. 41-48. AB’SÁBER, A. N. (1969). Participação de superfícies aplainadas nas paisagens do Rio Grande do Sul – Geomorfologia. Instituto de Geografia (Universidade de São Paulo) 11: 1-17. AB’SABER, A. N. (1977). Os domínios morfoclimáticos da América do Sul. Primeira aproximação. Geomorfologia 53: 1–23. AB’SÁBER, A. N. (2003). Os domínios de natureza no Brasil: potencialidades paisagísticas (Vol. 1). Ateliê Editorial. ABI PRISM BIGDYE, (2002). Terminator cycle sequencing ready reaction kit mix protocol. (p/n 4337035 Rev. A). Applied Biosystem, pp: 5-10. ALLOUCHE, O., TSOAR, A., & KADMON, R. (2006). Assessing the accuracy of species distribution models: prevalence, kappa and the true skill statistic (TSS). Journal of Applied Ecology, 43(6), 1223- 1232. ALVARADO‐SERRANO, D. F., & KNOWLES, L. L. (2014). Ecological niche models in phylogeographic studies: applications, advances and precautions. Molecular Ecology Resources, 14(2), 233-248. ARAÚJO, F. S., RODAL, M. J. N., BARBOSA, M. R. V. & MARTINS, F. R. (2005). Repartição da flora lenhosa no domínio da Caatinga. In: Araújo, F. S., Rodal, M. J. N. & Barbosa, M. R. V (orgs.). Análise das variações da biodiversidade do Bioma Caatinga. Brasília: Ministério do Meio Ambiente, pp 15-33. ARAÚJO, M. B., & NEW, M. (2007). Ensemble forecasting of species distributions. Trends in Ecology & Evolution, 22(1), 42-47. ARAÚJO, M. B., WHITTAKER, R. J., LADLE, R. J., & ERHARD, M. (2005). Reducing uncertainty in projections of extinction risk from climate change. Global Ecology and Biogeography, 14(6), 529- 538. AUSTIN, M. P. (2002). Spatial prediction of species distribution: an interface between ecological theory and statistical modelling. Ecological Modelling, 157(2-3), 101-118. AVISE, J. C. (1994). Molecular markers, natural history and evolution. Chapman & Hall, New York, 512 p. 180

AVISE, J. C. (2000) Phylogeography: the history and formation of species. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press. AVISE, J. C. (2006). Evolutionary Pathways in Nature: A Phylogenetic Approach. Cambridge University Press, Cambridge MA, 286 p. AVISE, J. C. (2009) Phylogeography: retrospect and prospect. Journal of. Biogeography, v. 36, p. 3-15. AVISE, J. C., ARNOLD, J., BALL, R. M., BERMINGHAM, E., LAMB, T., NEIGEL, J. E., REEB, C. A. & SAUNDERS, N. C. (1987). Intraspecific phylogeography: The mitochondrial DNA bridge between Population genetics and systematics. Annual Review of Ecology and Systematics 18, 489-522. AVISE, J. C., LANSMAN, R. A., & SHADE, R. O. (1979). The use of restriction endonucleases to measure mitochondrial DNA sequence relatedness in natural populations. Population structure and evolution in the genus Peromyscus. Genetics, 92(1), 279-295. BANDELT, H. J, FORSTER, P. & RÖHL, A. (1999). Median-Joining networks for inferring intraspecific Phylogenies. Molecular Biology Evolution 16: 37-48. BANTA, J. A., EHRENREICH, I. M., GERARD, S., CHOU, L., WILCZEK, A., SCHMITT, J., & PURUGGANAN, M. D. (2012). Climate envelope modelling reveals intraspecific relationships among flowering phenology, niche breadth and potential range size in Arabidopsis thaliana. Ecology Letters, 15(8), 769-777. BARROS, M. J., SILVA-ARIAS, G. A., FREGONEZI, J. N., TURCHETTO-ZOLET, A. C., IGANCI, J. R., DINIZ-FILHO, J. A. F., & FREITAS, L. B. (2015). Environmental drivers of diversity in Subtropical Highland Grasslands. Perspectives in Plant Ecology, Evolution and Systematics, 17(5), 360-368. BARRY, S., & ELITH, J. (2006). Error and uncertainty in habitat models. Journal of Applied Ecology, 43(3), 413-423. BATALHA-FILHO, H., FJELDSÅ, J., FABRE, P. H., & MIYAKI, C. Y. (2013). Connections between the Atlantic and the Amazonian forest avifauna represent distinct historical events. Journal of Ornithology, 154(1), 41-50. BEAUMONT, M. A., ZHANG, W., & BALDING, D. J. (2002). Approximate Bayesian computation in population genetics. Genetics, 162(4), 2025-2035. BEHEREGARAY, L. B. (2008). Twenty years of phylogeography: the state of the field and the challenges for the Southern Hemisphere. Molecular Ecology, 17(17), 3754-3774. 181

BEHLING, H. (1995). Investigations into the Late Pleistocene and Holocene history of vegetation and climate in Santa Catarina (Brazil). Vegetation History and Archaeobotany, 4(3), 127-152. BEHLING, H. (1996). First report on new evidence for the occurrence of Podocarpus and possible human presence at the mouth of the Amazon during the Late-glacial. Vegetation History and Archaeobotany, 5(3), 241-246. BEHLING, H. (1997). Late Quaternary vegetation, climate and fire history of the Araucaria forest and campos region from Serra Campos Gerais, Paraná State (South Brazil). Review of Palaeobotany and Palynology, 97(1), 109-121. BEHLING, H., & LICHTE, M. (1997). Evidence of dry and cold climatic conditions at glacial times in tropical southeastern Brazil. Quaternary Research, 48(3), 348-358. BEHLING, H., BAUERMANN, S. G., & NEVES, P. C. P. (2001). Holocene environmental changes in the São Francisco de Paula region, southern Brazil. Journal of South American Earth Sciences, 14(6), 631-639. BEHLING, H., JESKE-PIERUSCHKA, V., SCHULER, L & PILLAR, V. D. P (2009). Dinâmica dos campos no sul do Brasil durante o Quaternário Tardio. In: Campos Sulinos, Conservação e Uso Sustentável da Biodiversidade. Brasília: MMA, p 403. BEHLING, H., PILLAR, V. D., MÜLLER, S. C., & OVERBECK, G. E. (2007). Late‐Holocene fire history in a forest‐grassland mosaic in southern Brazil: Implications for conservation. Applied Vegetation Science, 10(1), 81-90. BEHLING, H., PILLAR, V. D., ORLÓCI, L., & BAUERMANN, S. G. (2004). Late Quaternary Araucaria forest, grassland (Campos), fire and climate dynamics, studied by high-resolution pollen, charcoal and multivariate analysis of the Cambará do Sul core in southern Brazil. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, 203(3), 277-297. BELLARD, C., LECLERC, C., LEROY, B., BAKKENES, M., VELOZ, S., THUILLER, W., & COURCHAMP, F. (2014). Vulnerability of biodiversity hotspots to global change. Global Ecology and Biogeography, 23(12), 1376-1386. BIGG, G. R., CUNNINGHAM, C. W., OTTERSEN, G., POGSON, G. H., WADLEY, M. R., & WILLIAMSON, P. (2008). Ice-age survival of Atlantic cod: agreement between palaeoecology 182

models and genetics. Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 275(1631), 163-173. BIRKY, C. W. (2008). Uniparental inheritance of organelle genes. Current Biology, 18(16), p.692-695. BITENCOURT, A. L. V., & KRAUSPENHAR, P. M. (2006). Possible prehistoric anthropogenic effect on Araucaria angustifolia (Bert.) O. Kuntze expansion during the Late Holocene. Revista Brasileira de Paleontologia, 9(1), 109-116. BIVAND, R., KEITT, T. & ROWLINGSON, B. (2017). gdal: Bindings for the Geospatial Data Abstraction Library. R package version 1.2-10. https://CRAN.R-project.org/package=rgdal BOCK, R. (2007). Structure, function, and inheritance of plastid genomes. In Cell and molecular biology of plastids (pp. 29-63). Springer, Berlin, Heidelberg. BOLDRINI, I. I, OVERBECK, G. E. & TREVISAN, R. (2015). Biodiversidade de Plantas. In: Os Campos do Sul. Eds: Valério De Patta Pillar e Omara Lange. Porto Alegre: Rede Campos Sulinos – UFRGS, p 33 – 43. BROWN, J. L., & KNOWLES, L. L. (2012). Spatially explicit models of dynamic histories: examination of the genetic consequences of Pleistocene glaciation and recent climate change on the American Pika. Molecular Ecology, 21(15), 3757-3775. BRUNES, T. O., THOMÉ, M. T. C., ALEXANDRINO, J., HADDAD, C. F., & SEQUEIRA, F. (2015). Ancient divergence and recent population expansion in a leaf frog endemic to the southern Brazilian Atlantic forest. Organisms Diversity & Evolution, 15(4), 695-710. BRUNSFELD, S. J., SULLIVAN, J., SOLTIS, D. E., & SOLTIS, P. S. (2001). Comparative phylogeography of northwestern North America: a synthesis. Special Publication-British Ecological Society, 14, 319-340. CÂMARA, I. G. (2005). Brief history of conservation in the Atlantic Forest. In: Galindo-Leal, C., Câmara, I. G. Eds.: The Atlantic Forest of South America: Biodiversity status, threats and outlook. CABS & Island Press, Washington, pp 31-43. CARDIM, R. H. (2012). Dendrocronologia e anatomia funcional do xilema ativo de Podocarpus lambertii klotzch ex Endl. Dissertação de Mestrado, Universidade de São Paulo, São Paulo, 81 p. 183

CARNAVAL, A. C., & MORITZ, C. (2008). Historical climate modelling predicts patterns of current biodiversity in the Brazilian Atlantic forest. Journal of Biogeography, 35(7), 1187-1201. CARNAVAL, A. C., HICKERSON, M. J., HADDAD, C. F., RODRIGUES, M. T., & MORITZ, C. (2009). Stability predicts genetic diversity in the Brazilian Atlantic forest hotspot. Science, 323(5915), 785-789. CARPENTER, G., GILLISON, A. N., & WINTER, J. (1993). DOMAIN: a flexible modelling procedure for mapping potential distributions of plants and animals. Biodiversity & Conservation, 2(6), 667-680. CARSTENS, B. C., & RICHARDS, C. L. (2007). Integrating coalescent and ecological niche modeling in comparative phylogeography. Evolution: International Journal of Organic Evolution, 61(6), 1439-1454. CARVALHO, P. E. R. (2004). Pinheiro-bravo – Podocarpus lambertii. Circular Técnica, Colombo, Paraná: EMBRAPA, 9 p. CASTELLETTI, C. H. M., SILVA, J. M. C., TABARELLI, M. & SANTOS, A. M. M. (2004). Quanto ainda resta da Caatinga? Uma estimativa preliminar. In: Silva, J. M. C., Tabarelli, M., Fonseca, M. T. & Lins, L.V. (orgs.). Biodiversidade da Caatinga: áreas e ações prioritárias para a conservação. Ministério do Meio Ambiente, Brasília, pp. 91-100. CHARLESWORTH, B., SNIEGOWSKI, P., & STEPHAN, W. (1994). The evolutionary dynamics of repetitive DNA in eukaryotes. Nature, 371(6494), 215. CHIANG, J. C., & KOUTAVAS, A. (2004). Climate change: tropical flip-flop connections. Nature, 432(7018), 684. CINGET, B., GÉRARDI, S., BEAULIEU, J., & BOUSQUET, J. (2015). Less pollen-mediated gene flow for more signatures of glacial lineages: congruent evidence from balsam fir cpDNA and mtDNA for multiple refugia in eastern and central North America. PloS one, 10(4), e0122815. COIMBRA-FILHO, A. F. & I. DE G. CÂMARA. (1996). Os limites originais do bioma Mata Atlântica na região Nordeste do Brasil. Fundação Brasileira para Conservação da Natureza, Rio de Janeiro. COLLEVATTI, R. G., DE CASTRO, T. G., DE SOUZA LIMA, J., & DE CAMPOS TELLES, M. P. (2012). Phylogeography of Tibouchina papyrus (Pohl) Toledo (Melastomataceae), an endangered tree species from rocky savannas, suggests bidirectional expansion due 184

to climate cooling in the Pleistocene. Ecology and Evolution, 2(5), 1024-1035. COLLEVATTI, R. G., RABELO, S. G., & VIEIRA, R. F. (2009). Phylogeography and disjunct distribution in Lychnophora ericoides (Asteraceae), an endangered cerrado shrub species. Annals of Botany, 104(4), 655-664. COLLEVATTI, R. G., TERRIBILE, L. C., DINIZ-FILHO, J. A., & LIMA-RIBEIRO, M. S. (2015). Multi-model inference in comparative phylogeography: an integrative approach based on multiple lines of evidence. Frontiers in Genetics, 6, 31. COLWELL, R. K., & RANGEL, T. F. (2009). Hutchinson's duality: the once and future niche. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(Supplement 2), 19651-19658. CORANDER, J., SIRÉN, J., ARJAS, E. (2008). Bayesian Spatial Modelling of Genetic Population Structure. Computational Statistics, 23:111-129. CPRM. (2008). Mapa Geológico do Rio Grande do Sul – Mapa colorido em escala 1:750.000. CPRM, Porto Alegre. CUN, Y. Z. & WANG, X. Q. (2015). Phylogeography and evolution of three closely related species of Tsuga (hemlock) from subtropical eastern Asia: further insights into speciation of conifers. Journal of Biogeography, 42(2), 315-327. DAMBROSTKA, O. & QIU, Y-L. (2004). Distribution of introns in the mitochondrial gene nad-1 in land plants: phylogenetic and molecular evolutionary implications. Molphilogenet Evol, v.32, p.246-263. DEMESURE, B., SODZI, N. & PETIT, R. J. (1995). A set of universal primers for amplification of polymorphic non‐coding regions of mitochondrial and chloroplast DNA in plants. Molecular ecology, 4(1), 129-134. DIEKMANN, K., HODKINSON, T. R. & BARTH, S. (2012). New chloroplast microsatellite markers suitable for assessing genetic diversity of Lolium perenne and other related grass species. Annals of botany, 110(6), 1327-1339. DINIZ‐FILHO, J. A. F., MAURICIO BINI, L., FERNANDO RANGEL, T., LOYOLA, R. D., HOF, C., NOGUÉS‐BRAVO, D., & ARAÚJO, M. B. (2009). Partitioning and mapping uncertainties in ensembles of forecasts of species turnover under climate change. Ecography, 32(6), 897-906. 185

DOYLE, J. J. & DOYLE, J. L. (1990). Isolation of plant DNA from fresh tissue. Focus, 12: 13 -15. DU, F. K., HOU, M., WANG, W., MAO, K., & HAMPE, A. (2017). Phylogeography of Quercus aquifolioides provides novel insights into the Neogene history of a major global hotspot of plant diversity in south‐west China. Journal of Biogeography, 44(2), 294-307. DU, F. K., PETIT, R. J., & LIU, J. Q. (2009). More introgression with less gene flow: chloroplast vs. mitochondrial DNA in the Picea asperata complex in China, and comparison with other conifers. Molecular Ecology, 18(7), 1396-1407. DUARTE, L. D. S., DOS‐SANTOS, M. M., HARTZ, S. M., & PILLAR, V. D. (2006). Role of nurse plants in Araucaria Forest expansion over grassland in south Brazil. Austral Ecology, 31(4), 520-528. EDWARDS, D. L., KEOGH, J. S., & KNOWLES, L. L. (2012). Effects of vicariant barriers, habitat stability, population isolation and environmental features on species divergence in the south‐western Australian coastal reptile community. Molecular Ecology, 21(15), 3809-3822. EGAN, A. N., SCHLUETER, J., & SPOONER, D. M. (2012). Applications of next‐generation sequencing in plant biology. American journal of botany, 99(2), 175-185. ELITH, J., & LEATHWICK, J. R. (2009). Species distribution models: ecological explanation and prediction across space and time. Annual review of Ecology, Evolution and Systematics, 40, 677- 697. ELTON, C. (1927). Animal Ecology. Sedgwick and Jackson, London. ESTOUP, A, & ANGERS, B. (1998) Microsatellites and minisatellites for molecular ecology: theoretical and empirical considerations. In: Advances in Molecular Ecology (ed. Carvalho G), pp. 55–86. NATO press, Amsterdam. ESTOUP, A., JARNE, P., & CORNUET, J. M. (2002). Homoplasy and mutation model at microsatellite loci and their consequences for population genetics analysis. Molecular Ecology, 11(9), 1591- 1604. EXCOFFIER L., H. E. L. & LISCHER H. E. L. (2010). Arlequin suite ver 3.5: A new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows. Molecular Ecology Resources, 10:564-567. 186

EXCOFFIER, L., ESTOUP, A., & CORNUET, J. M. (2005). Bayesian analysis of an admixture model with mutations and arbitrarily linked markers. Genetics. FAGUNDES, N. J., RAY, N., BEAUMONT, M., NEUENSCHWANDER, S., SALZANO, F. M., BONATTO, S. L., & EXCOFFIER, L. (2007). Statistical evaluation of alternative models of human evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104(45), 17614-17619. FARBER, O., & KADMON, R. (2003). Assessment of alternative approaches for bioclimatic modeling with special emphasis on the Mahalanobis distance. Ecological Modelling, 160(1-2), 115-130. FIELDING, A. H., & BELL, J. F. (1997). A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/absence models. Environmental Conservation, 24(1), 38-49. FONTANA, C. S. & BENCKE, G. A. (2015). Biodiversidade de Aves. In: Os Campos do Sul. Eds: Valério De Patta Pillar e Omara Lange. Porto Alegre : Rede Campos Sulinos – UFRGS, p 93-116. FRANKLIN, J. (2009). Mapping species distributions: spatial inference and predictions. Cambridge, Cambridge University Press. FU, Y. X. (1997). Statistical tests of neutrality of mutations against population growth, hitchhiking and background selection. Genetics, 147:915–925. GAUDEUL, M., GARDNER, M. F., THOMAS, P., ENNOS, R. A., & HOLLINGSWORTH, P. M. (2014). Evolutionary dynamics of emblematic Araucaria species (Araucariaceae) in New Caledonia: nuclear and chloroplast markers suggest recent diversification, introgression, and a tight link between genetics and geography within species. BMC Evolutionary Biology, 14(1), 171. GILLAM, N. W. (1994). Organelle Genes and Genomes. Oxford University Press, New York, 424 p. GRAHAM, C. H., VANDERWAL, J., PHILLIPS, S. J., MORITZ, C., & WILLIAMS, S. E. (2010). Dynamic refugia and species persistence: tracking spatial shifts in habitat through time. Ecography, 33(6), 1062-1069. GRINNELL, J. (1917). The niche-relationships of the California Thrasher. The Auk, 34(4), 427-433. GUGERLI, F., SPERISEN, C., BÜCHLER, U., MAGNI, F., GEBUREK, T., JEANDROZ, S., & SENN, J. (2001). Haplotype variation in a mitochondrial tandem repeat of Norway spruce (Picea abies) populations suggests a serious founder effect during postglacial re‐ 187

colonization of the western Alps. Molecular Ecology, 10(5), 1255- 1263. GUISAN, A., & ZIMMERMANN, N. E. (2000). Predictive habitat distribution models in ecology. Ecological Modelling, 135(2-3), 147-186. GUISAN, A., EDWARDS JR, T. C., & HASTIE, T. (2002). Generalized linear and generalized additive models in studies of species distributions: setting the scene. Ecological Modelling, 157(2-3), 89-100. HARE, M. P. (2001). Prospects for nuclear gene phylogeography. Trends in Ecology & Evolution, 16(12), 700-706. HASTIE, T. (2018). gam: Generalized Additive Models. R package version 1.15. https://CRAN.R-project.org/package=gam HEY, J., & NIELSEN, R. (2007). Integration within the Felsenstein equation for improved Markov chain Monte Carlo methods in population genetics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104(8), 2785-2790. HICKERSON, M. J., & MEYER, C. P. (2008). Testing comparative phylogeographic models of marine vicariance and dispersal using a hierarchical Bayesian approach. BMC Evolutionary Biology, 8(1), 322. HICKERSON, M. J., CARSTENS, B. C., CAVENDER-BARES, J., CRANDALL, K. A., GRAHAM, C. H., JOHNSON, J. B., & YODER, A. D. (2010). Phylogeography’s past, present, and future: 10 years after. Molecular Phylogenetics and Evolution, 54(1), 291- 301. HICKERSON, M. J., DOLMAN, G., & MORITZ, C. (2006). Comparative phylogeographic summary statistics for testing simultaneous vicariance. Molecular Ecology, 15(1), 209-223. HIJMANS, R. J. (2016). raster: Geographic Data Analysis and Modeling. R package version 2.5-8. https://CRAN.R- project.org/package=raster HIJMANS, R. J., PHILLIPS, S., LEATHWICK, J., & ELITH, J. (2015). dismo: Species distribution modeling. R package version 1.0-12 HUTCHINSON, G. E. (1957). Concluding remarks. Cold Spring Harb.Symp. Quantitative Biology, 22, 415–427. HUTCHINSON, G. E. (1978). An Introduction to Population Biology. Yale University Press, New Haven, CT. IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) (2004). IBGE lança o Mapa de Biomas do Brasil e o Mapa de Vegetação do Brasil, em 188

comemoração ao Dia Mundial da Biodiversidade. Comunicação Social 21 de maio de 2004. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/home/presidencia/noticias/21052004biom ashtml.shtm. INNIS, M.A.; WHITE, T.; GELFAND, D.H. & SNINSK, J. 1990. PCR Protocols: A Guide to Methods and Applications. Academic Press Inc. New York, 482 p. IOP, S., ASSMANN, B. R., SANTOS, T. G. & CECHIN, S. Z. (2015). Biodiversidade de Anfíbios. In: Os Campos do Sul. Eds: Valério De Patta Pillar e Omara Lange. Porto Alegre: Rede Campos Sulinos – UFRGS, p 73 - 91. IRIARTE, J., & BEHLING, H. (2007). The expansion of Araucaria forest in the southern Brazilian highlands during the last 4000 years and its implications for the development of the Taquara/Itararé Tradition. Environmental Archaeology, 12(2), 115-127. JACKSON, S. T., & OVERPECK, J. T. (2000). Responses of plant populations and communities to environmental changes of the late Quaternary. Paleobiology, 26(sp4), 194-220. JANSEN, R. K., & RUHLMAN, T. A. (2012). Plastid genomes of seed plants. In Genomics of chloroplasts and mitochondria (pp. 103- 126). Springer, Dordrecht. JARAMILLO-CORREA, J. P., BEAULIEU, J., LEDIG, F. T., & BOUSQUET, J. (2006). Decoupled mitochondrial and chloroplast DNA population structure reveals Holocene collapse and population isolation in a threatened Mexican‐endemic conifer. Molecular Ecology, 15(10), 2787-2800. JIMÉNEZ‐VALVERDE, A., LOBO, J. M., & HORTAL, J. (2008). Not as good as they seem: the importance of concepts in species distribution modelling. Diversity and Distributions, 14(6), 885- 890. KALIA, R. K., RAI, M. K., KALIA, S., SINGH, R., & DHAWAN, A. K. (2011). Microsatellite markers: an overview of the recent progress in plants. Euphytica, 177(3), 309-334. KALKVIK, H. M., STOUT, I. J., DOONAN, T. J., & PARKINSON, C. L. (2012). Investigating niche and lineage diversification in widely distributed taxa: phylogeography and ecological niche modeling of the Peromyscus maniculatus species group. Ecography, 35(1), 54- 64. 189

KARATZOGLOU, A., SMOLA, A., HORNIK, K., & ZEILEIS, A. (2004). kernlab-an S4 package for kernel methods in R. Journal of statistical software, 11(9), 1-20. KIMURA, M. (1969). The number of heterozygous nucleotide sites maintained in a finite population due to steady flux of mutations. Genetics, 61(4), 893. KINGMAN, J. F. C. (1982). The coalescent. Stochastic processes and their applications, 13(3), 235-248. KLABUNDE, G. H. F. (2012). Análise filogeográfica entre populações de Araucaria angustifolia (Bert.) O. Kuntze em sua área de distribuição natural. Dissertação de Mestrado, Florianópolis, SC, 85 p. KNOWLES, L. L. (2000). Tests of Pleistocene speciation in montane grasshoppers (genus Melanoplus) from the sky islands of western North America. Evolution, 54(4), 1337-1348. KNOWLES, L. L. (2009). Statistical phylogeography. Annual Review of Ecology, Evolution and Systematics, 40, 593-612. KNOWLES, L. L., & MADDISON, W. P. (2002). Statistical phylogeography. Molecular Ecology, 11(12), 2623-2635. KNOWLES, L. L., FUTUYMA, D. J., EANES, W. F., & RANNALA, B. (1999). Insight into speciation from historical demography in the phytophagous beetle genus Ophraella. Evolution, 53(6), 1846- 1856. KORNDÖRFER, C. L., DILLENBURG, L. R., & DUARTE, L. D. S. (2015). Assessing the potential of Araucaria angustifolia (Araucariaceae) as a nurse plant in highland grasslands of south Brazil. New Zealand Journal of Botany, 53(1), 5-14. KUHNER, M. K. (2006). LAMARC 2.0: maximum likelihood and Bayesian estimation of population parameters. Bioinformatics, 22(6), 768-770. KUMAR S. STECHER G., TAMURA K. (2016). MEGA7: Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 7.0 for bigger datasets. Molecular Biology and Evolution, 33:1870-1874. LAUTERJUNG, M. B., BERNARDI, A. P., MONTAGNA, T., CANDIDO-RIBEIRO, R., DA COSTA, N. C. F., MANTOVANI, A., & DOS REIS, M. S. (2018). Phylogeography of Brazilian pine (Araucaria angustifolia): integrative evidence for pre-Columbian anthropogenic dispersal. Tree Genetics & Genomes, 14(3), 36. 190

LEAL, I. R., M. TABARELLI & J. M. C. SILVA. (2003). Ecologia e conservação da Caatinga. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil. LEAL, I. R.; SILVA, J. M. C. DA; TABARELLI, M.; LACHER JR. & THOMAS E. (2005). Mudando o curso da conservação da biodiversidade na Caatinga do Nordeste do Brasil. Megadiversidade. Volume 1, Nº 1. Jul. p. 139-146. Ledru, M. P., Salatino, M. L. F., Ceccantini, G., Salatino, A., Pinheiro, F., & Pintaud, J. C. (2007). Regional assessment of the impact of climatic change on the distribution of a tropical conifer in the lowlands of South America. Diversity and Distributions, 13(6), 761-771. LEIGH, J. W., BRYANT, D. (2015). PopART: Full-feature software for haplotype network construction. Methods Ecol Evol 6(9):1110– 1116. LEUTNER, B., HORNING, N. & JAKOB SCHWALB-WILLMANN, J. (2018). RStoolbox: Tools for Remote Sensing Data Analysis. R package version 0.2.3. https://CRAN.R- project.org/package=RStoolbox LEXER, C., MANGILI, S., BOSSOLINI, E., FOREST, F., STÖLTING, K. N., PEARMAN, P. B., & SALAMIN, N. (2013). ‘Next generation biogeography: towards understanding the drivers of species diversification and persistence. Journal of Biogeography, 40(6), 1013-1022. LIAW, A. & WIENER, M. (2002). Classification and Regression by random Forest. R News 2(3), 18-22. LIBRADO, P. & ROZAS, J. (2009). DnaSP v5: A software for comprehensive analysis of DNA polymorphism data. Bioinformatics 25: 1451-1452. LIMA-RIBEIRO, M. S. & DINIZ-FILHO, J. A. F. (2013). Modelos Ecológicos e a Extinção da Megafauna. Clima e o homem na América do Sul. Editora Cubo, São Carlos. LIU, C., BERRY, P. M., DAWSON, T. P., & PEARSON, R. G. (2005). Selecting thresholds of occurrence in the prediction of species distributions. Ecography, 28(3), 385-393. LIU, L., HAO, Z. Z., LIU, Y. Y., WEI, X. X., CUN, Y. Z. & WANG, X. Q. (2014). Phylogeography of Pinus armandii and its relatives: heterogeneous contributions of geography and climate changes to the genetic differentiation and diversification of Chinese white pines. PLoS one, 9(1), e85920. 191

LUZA, A. L., GONÇALVES, G. L., BOLZAN, A. & HARTZ, S. M. (2015). Biodiversidade de Mamíferos. In: Os Campos do Sul. Eds: Valério De Patta Pillar e Omara Lange. Porto Alegre: Rede Campos Sulinos, UFRGS, p 103-116. MANNI, F., GUÉRARD, E., & HEYER, E. (2004). Geographic pattern of (genetic, morphologic, linguistic) variation: how barriers can be detected by Monmonier’s algorithm. Human Biology, 76, 173– 190 MANTEL, N. (1967). The detection of disease clustering and a generalized regression approach. Cancer Res, v.27, p. 209-220. MARCHELLI, P., BAIER, C., MENGEL, C., ZIEGENHAGEN, B., & GALLO, L. A. (2010). Biogeographic history of the threatened species Araucaria araucana (Molina) K. Koch and implications for conservation: a case study with organelle DNA markers. Conservation Genetics, 11(3), 951-963. MARSHALL, H. D., NEWTON, C., & RITLAND, K. (2002). Chloroplast phylogeography and evolution of highly polymorphic microsatellites in lodgepole pine (Pinus contorta). Theoretical and Applied Genetics, 104(2-3), 367-378. MARTINELLI, G., VALENTE, A.S.M., MAURENZA, D., KUTSCHENKO, C., JUDICE, D.M., SILVA, D.S., FERNANDEZ, E.P., MARTINS, E.M., BARROS, F.S.M, SFAIR, J.C., SANTOS FILHO, L.A.F., ABREU, M.B, MORAES, M.A., MONTEIRO, N.P., PIETRO, P.V., FERNANDES, R.A., HERING, R.L.O., MESSINA, T., & PENEDO, T.S.A. (2013). Avaliacão de risco de extinção de espécies da flora brasileira. In: Martinelli G, Moraes MA (eds) Livro vermelho da flora do Brasil. CNC Flora, Jardim Botânico do Rio de Janeiro, Andrea Jakobsson Estúdio, Rio de Janeiro, pp 60–84. MCCORMACK, J. E., BOWEN, B. S., & SMITH, T. B. (2008). Integrating paleoecology and genetics of bird populations in two sky island archipelagos. BMC Biology, 6(1), 28. McCORMACK, J. E., ZELLMER, A. J., & KNOWLES, L. L. (2010). Does niche divergence accompany allopatric divergence in Aphelocoma jays as predicted under ecological speciation? Insights from tests with niche models. Evolution: International Journal of Organic Evolution, 64(5), 1231-1244. METZGER, J. P., MARTENSEN, A. C., DIXO, M., BERNACCI, L. C., RIBEIRO, M. C., TEIXEIRA, A. M. G., & PARDINI, R. (2009). Time-lag in biological responses to landscape changes in a highly 192

dynamic Atlantic forest region. Biological Conservation, 142(6), 1166-1177. MMA, Ministério do Meio Ambiente. (2016). Quinto Relatório Nacional para a Convenção sobre Biodiversidade Biológica. Secretaria de Biodiversidade e Florestas, Brasília: MMA. MMA, Ministério do Meio Ambiente. (2018). 2ª Atualização das Áreas Prioritárias para Conservação da Biodiversidade 2018. Secretaria de Biodiversidade, Departamento de Conservação de Ecossistemas. Brasília: MMA. MMA. Ministério do Meio Ambiente. (2010). Monitoramento do Desmatamento nos Biomas Brasileiros por Satélite. Acordo de Cooperação Técnica MMA/IBAMA: Monitoramento do Bioma Pampa 2002 a 2009. MOGENSEN, H. L. (1996). The hows and whys of cytoplasmic inheritance in seed plants. American Journal of Botany, 83(3), 383- 404. MORGAN, K., O’LOUGHLIN, S. M., CHEN, B. I. N., LINTON, Y. M., THONGWAT, D., SOMBOON, P., & HTUN, P. T. (2011). Comparative phylogeography reveals a shared impact of pleistocene environmental change in shaping genetic diversity within nine Anopheles mosquito species across the Indo‐Burma biodiversity hotspot. Molecular Ecology, 20(21), 4533-4549. MORRIS, A. B., & SHAW, J. (2017). Markers in time and space: A review of the last decade of plant phylogeographic approaches. Molecular ecology, 27(10), 2317-2333. MOUSSALLI, A., MORITZ, C., WILLIAMS, S. E., & CARNAVAL, A. C. (2009). Variable responses of skinks to a common history of rainforest fluctuation: concordance between phylogeography and palaeo‐distribution models. Molecular Ecology, 18(3), 483-499. MYERS, N., MITTERMEIER, R. A., MITTERMEIER, C. G., DA FONSECA, G. A., & KENT, J. (2000). Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, 403(6772), 853. NEI, M. (1987). Molecular evolutionary genetics. New York: Columbia University Press. NEI, M., & LI, W. H. (1979). Mathematical model for studying genetic variation in terms of restriction endonucleases. Proceedings of the National Academy of Sciences, 76(10), 5269-5273. NENZÉN, H. K., & ARAÚJO, M. B. (2011). Choice of threshold alters projections of species range shifts under climate change. Ecological Modelling, 222(18), 3346-3354. 193

NIX, H. A. (1986). A biogeographic analysis of Australian elapid snakes. Atlas of elapid snakes of Australia, 7, 4-15. NOELLI, F. S. (2000). A ocupação humana na região sul do Brasil: arqueologia, debates e perspectivas-1872-2000. Revista USP, (44), 218-269. NOGUÉS-BRAVO, D., RODRÍGUEZ, J., HORTAL, J., BATRA, P. & ARAÚJO, M. (2008) Climate change, humans, and the extinction of the woolly mammoth. PLoS Biology, 6, e79. ORNELAS, J. F., RUIZ‐SÁNCHEZ, E., & SOSA, V. (2010). Phylogeography of Podocarpus matudae (Podocarpaceae): pre‐ Quaternary relicts in northern Mesoamerican cloud forests. Journal of Biogeography, 37(12), 2384-2396. OVERBECK, E. G., BOLDRINI, I. I., CARMO, M. R. B., GARCIA, E. N., MORO, R. S., PINTO, C. E., TREVISAN, R. & ZANNIN, A. (2015). Fisionomia dos Campos. In: Os Campos do Sul. Eds: Valério De Patta Pillar e Omara Lange. Porto Alegre: Rede Campos Sulinos – UFRGS, p 103-116. PALMER, J. D. (1985). Comparative organization of chloroplast genomes. Annual Review of Genetics 19: 325-354. PALMER, J. D. (1987). Chloroplast DNA evolution and biosystematics uses of chloroplast DNA variation. American Naturalist, v. 130, p. S6-S26. PAROLIN, M., MEDEANIC, S., & STEVAUX, J. C. (2006). Registros palinológicos e mudanças ambientais durante o Holoceno de Taquarussu (MS). Revista Brasileira de Paleontologia, 9(1), 137- 148. PEARSON, R. G., & DAWSON, T. P. (2003). Predicting the impacts of climate change on the distribution of species: are bioclimate envelope models useful? Global Ecology and Biogeography, 12(5), 361-371. PEEL, M. C., FINLAYSON, B. L., & MCMAHON, T. A. (2007). Updated world map of the Köppen-Geiger climate classification. Hydrology and earth system sciences discussions, 4(2), 439-473. PEREIRA FILHO, J. M. BAKKE, O. A. (2010). Produção de forragem de espécies herbáceas da Caatinga. In: Gariglio, M. A., Sampaio, E. V. de S. B., Cestaro, L. A. & Kageyama, P. Y. (orgs). Uso sutentável e conservação dos recursos florestais da Caatinga. Brasília, Ministério do Meio Ambiente/Serviço Florestal Brasileiro, pp. 39-48. 194

PERES, E. A., SILVA, M. J., & SOLFERINI, V. N. (2017). Phylogeography of the spider Araneus venatrix (Araneidae) suggests past connections between Amazon and Atlantic rainforests. Biological Journal of the Linnean Society, 121(4), 771- 785. PETERSON, A. T. (2003). Predicting the geography of species’ invasions via ecological niche modeling. The Quarterly Review of Biology, 78(4), 419-433. PETERSON, A. T. (2011). Ecological niche conservatism: a time‐ structured review of evidence. Journal of Biogeography, 38(5), 817-827. PETERSON, A. T., SOBERÓN, J., PEARSON, R. G., ANDERSON, R. P., MARTÍNEZ-MEYER, E., NAKAMURA, M., & ARAÚJO, M. B. (2011). Ecological niches and geographic distributions (Vol. 56). Princeton University Press. PETIT, R. J., AGUINAGALDE, I., DE BEAULIEU, J. L., BITTKAU, C., BREWER, S., CHEDDADI, R., ENNOS R., FINESCHI S., GRIVET D., LASCOUX M., MOHANTY A., MÜLLER- STARCK G., DEMESURE-MUSCH B., PALME A., MARTÍN J. P., RENDELL S., VENDRAMIN G. G. (2003). Glacial refugia: hotspots but not melting pots of genetic diversity. Science, 300(5625), 1563-1565. PHILLIPS, S. J., & DUDÍK, M. (2008). Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation. Ecography, 31(2), 161-175. PHILLIPS, S. J., ANDERSON, R. P., & SCHAPIRE, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3-4), 231-259. PILLAR, V. P & LANGE, O. BOLDRINI I. I, OVERBECK, G & TREVISAN, R. (2015). Biodiversidade de Plantas. In: Os Campos do Sul. Eds: Valério De Patta Pillar e Omara Lange. Porto Alegre: Rede Campos Sulinos – UFRGS, p 53-62. PINTO, L. P., BEDE, L. C., FONSECA, M., LAMAS, I., MESQUITA, C. A., PAGLIA, A., & CISALPINO, T. P. (2012). Mata Atlântica. In: Scarano, F. R., Santos, I., Martins, A. C. I., Silva, J. M. C., Guimarães, A., Mittermeier, R. A. (eds) Biomas Brasileiros: Retratos de um País Plural. Casa da Palavra, Conservação Internacional, Rio de Janeiro, pp 16–55 POWELL, W., MORGANTE, M., ANDRE, C., MCNICOL, J. W., MACHRAY, G. C., DOYLE, J. J. & RAFALSKI, J. A. (1995). 195

Hypervariable microsatellites provide a general source of polymorphic DNA markers for the chloroplast genome. Current Biology, 5(9), 1023-1029. POWELL, W., MORGANTE, M., MCDEVITT, R., VENDRAMIN, G. G. & RAFALSKI, J. A. (1995). Polymorphic simple sequence repeat regions in chloroplast genomes: applications to the population genetics of pines. Procedings of the National Academy of Sciences, 92(17), 7759-7763. PRADO, D. 2003. As caatingas da América do Sul. In: I.R. Leal, M. Tabarelli & J.M.C. Silva (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. pp. 3-73. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil. PROVAN, J., POWELL, W. & HOLLINGSWORTH, P. M. (2001). Chloroplast microsatellites: new tools for studies in plant ecology and evolution. Trends in Ecology & Evolution, 16(3), 142-147. PROVAN, J., POWELL, W., DEWAR, H., BRYAN, G., MACHRAY, G. C. & WAUGH, R. (1999). An extreme cytoplasmic bottleneck in the modern European cultivated potato (Solanum tuberosum) is not reflected in decreased levels of nuclear diversity. Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 266(1419), 633-639. QUIROGA, M. P., PACHECO, S., MALIZIA, L. R., & PREMOLI, A. C. (2012). Shrinking Forests under Warming: Evidence of Podocarpus parlatorei (pino del cerro) from the Subtropical Andes. Journal of Heredity, 103(5), 682-691. R DEVELOPMENT CORE TEAM. (2015). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org. Vienna, Austria. Available from http://www.r-project.org. RAMÍREZ-SORIANO, A., RAMOS-ONSINS, S. E., ROZAS, J., CALAFELL, F., & NAVARRO, A. (2008). Statistical power analysis of neutrality tests under demographic expansions, contractions and bottlenecks with recombination. Genetics, 179(1), 555-567. REIS, M. S., LADIO, A., & PERONI, N. (2014). Landscapes with Araucaria in South America: evidence for a cultural dimension. Ecology and Society, 19(2). REVELLE, W. (2018) psych: Procedures for Personality and Psychological Research, Northwestern University, Evanston, 196

Illinois, USA, https://CRAN.R-project.org/package=psych Version 1.8.4. RIBEIRO, M. C. (2010). Modelos de simulação aplicados à conservação de paisagens fragmentadas da Mata Atlântica brasileira (Tese de Doutorado, Universidade de São Paulo). RIBEIRO, M. C., METZGER, J. P., MARTENSEN, A. C., PONZONI, F. J., & HIROTA, M. M. (2009). The Brazilian Atlantic Forest: How much is left, and how is the remaining forest distributed? Implications for conservation. Biological Conservation, 142(6), 1141-1153. RICHIT, J. F. (2015). Podocarpus lambertii (v1) in Biogeografia da Flora e dos Fungos do Brasil. INCT Herbário. RINKER, T. W. & KURKIEWICZ, D. (2017). pacman: Package Management for R. version 0.4.6. University at Buffalo. Buffalo, New York. http://github.com/trinker/pacman ROBERT J. HIJMANS, R. J., PHILLIPS, S., LEATHWICK, J. & ELITH, J. (2017). dismo: Species Distribution Modeling. R package version 1.1-4. https://CRAN.R- project.org/package=dismo RODRÍGUEZ-CORREA, H., OYAMA, K., QUESADA, M., FUCHS, E. J., & GONZÁLEZ-RODRÍGUEZ, A. (2018). Contrasting patterns of population history and seed-mediated gene flow in two endemic Costa Rican oak species. Journal of Heredity, 1, 13. ROSA, M. R. (2008). Áreas prioritárias para conservação, uso sustentável e repartição de benefícios da biodiversidade brasileira. Secretaria Nacional de Biodiversidade e Florestas. Ministério do Meio Ambiente, Brasília, 2.ed., 327p. ROSA, R. S., N. A., MENEZES, H. A. BRITSKI, W. J. E. M. COSTA & GROTH, F. (2003). Diversidade, padrões de distribuição e conservação dos peixes da Caatinga. In: I.R. Leal, M. Tabarelli & J.M.C. Silva (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. pp. 135- 180. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil. ROUSSET, F. (1997). Genetic differentiation and estimation of gene flow from F-statistics under isolation by distance. Genetics, 145(4), 1219-1228. SAMPAIO, E. V DE S. B. (2010). Características e potencialidades. In: Gariglio, M. A., Sampaio, E. V. De S. B., Cestaro, L. A. & Kageyama, P. Y. (orgs). Uso sustentável e conservação dos 197

recursos florestais da Caatinga. Brasília, Ministério do Meio Ambiente/Serviço Florestal Brasileiro, pp. 39-48. SHAW, J., LICKEY, E. B., BECK, J. T., FARMER, S. B., LIU, W., MILLER, J. & SMALL, R. L. (2005). The tortoise and the hare II: relative utility of 21 noncoding chloroplast DNA sequences for phylogenetic analysis. American Journal of Botany, 92(1), 142- 166. SILVA, J. M. C DA, & CASTELETI, C. H. M. (2005). Brief history of conservation in the Atlantic Forest. In: Galindo-Leal, C., Câmara, I. G. Eds.: The Atlantic Forest of South America: Biodiversity status, threats and outlook. CABS & Island Press, Washington, pp. 43 - 59. SILVA, J. M. C., SOUZA, M. A., BIEBER. A. G. D.. & CARLOS. C. J. (2003). Aves da Caatinga: status, uso do habitat e sensitividade. In: I.R. Leal, M. Tabarelli & J.M.C. Silva (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. pp. 237-273. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil. SINCLAIR, W. T., MORMAN, J. D., & ENNOS, R. A. (1999). The postglacial history of Scots pine (Pinus sylvestris L.) in western Europe: evidence from mitochondrial DNA variation. Molecular Ecology, 8(1), 83-88. SLATKIN, M., & MADDISON, W. P. (1989). A cladistic measure of gene flow inferred from the phylogenies of alleles. Genetics, 123(3), 603-613. SOBERÓN, J. (2007). Grinnellian and Eltonian niches and geographic distributions of species. Ecology letters, 10(12), 1115-1123. SOBERÓN, J. M. (2010). Niche and area of distribution modeling: a population ecology perspective. Ecography, 33(1), 159-167. SOBERÓN, J., & NAKAMURA, M. (2009). Niches and distributional areas: concepts, methods, and assumptions. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(Supplement 2), 19644-19650. SOBERÓN, J., & PETERSON, A. T. (2005). Interpretation of models of fundamental ecological niches and species’ distributional areas. SOBRAL-SOUZA, T. (2016). Biogeografia histórica e conservação das Florestas Úmidas da América do Sul: uma abordagem baseada em modelos de nicho ecológico.Tese de Doutorado. Universidade Estadual de Campinas, p. 91. SOBRAL-SOUZA, T., LIMA-RIBEIRO, M. S., & SOLFERINI, V. N. (2015). Biogeography of Neotropical Rainforests: past 198

connections between Amazon and Atlantic Forest detected by ecological niche modeling. Evolutionary Ecology, 29(5), 643-655. SOKAL, R. R., & ROHLF, F. J. (1995). Biometry: the principles and practice of statistics in biological research. 3ª ed. W. H. Freeman and Company: New York. SUERTEGARAY, D. M. A. & PIRES DA SILVA, L. P. (2009). Tchê- Pampa: histórias da natureza gaúcha. Os Campos Sulinos: um bioma negligenciado. IN: Campos Sulinos, Conservação e Uso Sustentável da Biodiversidade. Brasília: MMA, p 42-59. SVENNING, J. C., FLØJGAARD, C., MARSKE, K. A., NÓGUES- BRAVO, D., & NORMAND, S. (2011). Applications of species distribution modeling to paleobiology. Quaternary Science Reviews, 30(21-22), 2930-2947. TABARELII, M. & SANTOS, M. M. A. (2004). Uma breve descrição sobre a história natural dos brejos nordestinos. In: PORTO, K. C.; CABRAL, J. J. P.; TABARELII, M. Brejos de altitude em Pernambuco e Paraíba: história natural, ecologia e conservação. Brasília: Ministério do Meio Ambiente, p.111-122. (Série Biodiversidade, 9). TAJIMA, F. (1989) Statistical method for testing the neutral mutation hypothesis by DNA polymorphism. Genetics 123:585–595. TAX, D. M., & DUIN, R. P. (2004). Support vector data description. Machine learning, 54(1), 45-66. TEMPLETON, A. R. (1998). Nested clade analyses of phylogeographic data: testing hypotheses about gene flow and population history. Molecular Ecology, 7(4), 381-397. TEMPLETON, A. R. (2009). Statistical hypothesis testing in intraspecific phylogeography: nested clade phylogeographical analysis vs. approximate Bayesian computation. Molecular ecology, 18(2), 319-331. TEMPLETON, A. R. (2009). Statistical hypothesis testing in intraspecific phylogeography: nested clade phylogeographical analysis vs. approximate Bayesian computation. Molecular ecology, 18(2), 319-331. TEMPLETON, A. R., & SING, C. F. (1993). A cladistic analysis of phenotypic associations with haplotypes inferred from restriction endonuclease mapping. IV. Nested analyses with cladogram uncertainty and recombination. Genetics, 134(2), 659-669. TEMPLETON, A. R., CRANDALL, K. A., & SING, C. F. (1992). A cladistic analysis of phenotypic associations with haplotypes 199

inferred from restriction endonuclease mapping and DNA sequence data. III. Cladogram estimation. Genetics, 132(2), 619- 633. TEMPLETON, A. R., ROUTMAN, E., & PHILLIPS, C. A. (1995). Separating population structure from population history: a cladistic analysis of the geographical distribution of mitochondrial DNA haplotypes in the tiger salamander Ambystoma tigrinum. Genetics, 140(2), 767-782. THUILLER, W. (2003). BIOMOD–optimizing predictions of species distributions and projecting potential future shifts under global change. Global Change Biology, 9(10), 1353-1362. TÓTH, E. G., VENDRAMIN, G. G., BAGNOLI, F., CSEKE, K., & HÖHN, M. (2017). High genetic diversity and distinct origin of recently fragmented Scots pine (Pinus sylvestris L.) populations along the Carpathians and the Pannonian Basin. Tree Genetics & Genomes, 13(2), 47. TRIBSCH, A., & SCHÖNSWETTER, P. (2003). Patterns of endemism and comparative phylogeography confirm palaeo-environmental evidence for Pleistocene refugia in the Eastern Alps. Taxon, 52(3), 477-497. TURCHETTO-ZOLET, A. C., SEGATTO, A. L. A., TURCHETTO, C., PALMA-SILVA, C. & FREITAS, L. B. (2010). Guia prático para estudos filogeográficos. Sociedade Brasileira de Genética, Ed. SBG, Ribeirão Preto, SP, 105 p. ÜLKER, E. D., TAVŞANOĞLU, Ç., & PERKTAŞ, U. (2017). Ecological niche modelling of pedunculate oak (Quercus robur) supports the ‘expansion–contraction’ model of Pleistocene biogeography. Biological Journal of the Linnean Society, 123(2), 338-347. VELLOSO, AGNES L., SAMPAIO, EVERARDO V.S.B. & PAREYN, FRANS G.C. (2002). Ecorregiões propostas para o bioma Caatinga. Recife: Associação Plantas do Nordeste; The Nature Conservancy do Brasil. VERRASTRO, L. & BORGES-MARTINS, M. (2015). Biodiversidade de Répteis. In: Os Campos do Sul. Eds: Valério De Patta Pillar e Omara Lange. Porto Alegre. Rede Campos Sulinos – UFRGS, p 83-92. VIEIRA, L. D. N. (2017). Estrutura e Evolução do Genoma Plastidial em Araucariaceae henkel & W. Hochst. e Podocarpaceae Endl. Tese de Doutorado, Universidade Federal de Santa Catarina. 200

VIEIRA, L. N., FAORO, H., ROGALSKI, M., DE FREITAS FRAGA, H. P., CARDOSO, R. L. A., DE SOUZA, E. M., NODARI, R. O. & GUERRA, M. P. (2014). The complete chloroplast genome sequence of Podocarpus lambertii: genome structure, evolutionary aspects, gene content and SSR detection. PloS one, 9(3), e90618. VIEIRA, L. N., FAORO, H., ROGALSKI, M., DE FREITAS FRAGA, H. P., CARDOSO, R. L. A., DE SOUZA, E. M., NODARI, R. O. & GUERRA, M. P. (2014). The Complete Chloroplast Genome Sequence of Podocarpus lambertii: Genome Structure, Evolutionary Aspects, Gene Content and SSR Detection. PloS one, 9(3), e90618. VILLAGRAN, C. (2001). Un modelo de la historia de la vegetación de la Cordillera de La Costa de Chile central-sur: la hipótesis glacial de Darwin. Revista chilena de historia natural, 74(4), 793-803. WAGNER, H. H., & FORTIN, M. J. (2013). A conceptual framework for the spatial analysis of landscape genetic data. Conservation Genetics, 14(2), 253-261. WAKELEY, J. (2007). Coalescent Theory: An Introduction. New York: Roberts and Company Publishers. WANG, X. Q., & RAN, J. H. (2014). Evolution and biogeography of gymnosperms. Molecular phylogenetics and evolution, 75, 24-40. WARREN, D. L. (2012). In defense of ‘niche modeling’. Trends in Ecology & Evolution, 27(9), 497-500. WEIR, B. S.; COCKERHAM, C. C. (1984). Estimating F-statistics for the analysisof population structure. Evolution, v. 38, p. 1358-1370. WISZ, M. S., POTTIER, J., KISSLING, W. D., PELLISSIER, L., LENOIR, J., DAMGAARD, C. F., & HEIKKINEN, R. K. (2013). The role of biotic interactions in shaping distributions and realised assemblages of species: implications for species distribution modelling. Biological reviews, 88(1), 15-30. WOLFE, K. H., LI, W. H., & SHARP, P. M. (1987). Rates of nucleotide substitution vary greatly among plant mitochondrial, chloroplast, and nuclear DNAs. Proceedings of the National Academy of Sciences, 84(24), 9054-9058. WOOTEN, J. A., CAMP, C. D., & RISSLER, L. J. (2010). Genetic diversity in a narrowly endemic, recently described dusky salamander, Desmognathus folkertsi, from the southern Appalachian Mountains. Conservation Genetics, 11(3), 835-854. YANG, Y. X., WANG, M. L., LIU, Z. L., ZHU, J., YAN, M. Y. & LI, Z. H. (2016). Nucleotide polymorphism and phylogeographic history 201

of an endangered conifer species Pinus bungeana. Biochemical Systematics and Ecology, 64, 89-96. ZELLMER, A. J., & KNOWLES, L. L. (2009). Disentangling the effects of historic vs. contemporary landscape structure on population genetic divergence. Molecular Ecology, 18(17), 3593-3602. ZIMMER, E. A., & WEN, J. (2015). Using nuclear gene data for plant phylogenetics: Progress and prospects II. Next‐gen approaches. Journal of Systematics and Evolution, 53(5), 371-379. ZINCK, J. W. & RAJORA, O. P. (2016). Post-glacial phylogeography and evolution of a wide-ranging highly-exploited keystone forest tree, eastern white pine (Pinus strobus) in North America: single refugium, multiple routes. BMC Evolutionary Biology, 16(1), 56. ZINK, R. M., DROVETSKI, S. V. & ROHWER, S. (2006). Selective neutrality of mitochondrial ND2 sequences, phylogeography and species limits in Sittaeuropaea. Molecular Phylogenetics and Evolution, v.40, p. 679–686.

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CAPÍTULO IV: CONCLUSÕES: IMPLICAÇÕES PARA CONSERVAÇÃO DE Podocarpus lambertii KLOTZCH EX ENDL.

1 CONSERVAÇÃO DE Podocarpus lambertii

O conhecimento compilado no Capítulo I e os resultados gerados pelos Capítulos II e III permitem realizar importantes inferências a respeito da conservação in situ de P. lambertii. Podocarpus lambertii pertence à família Podocarpaceae, considerada a segunda maior dentre as coníferas (Farjon & Filer 2013), e ao gênero Podocarpus, considerado o mais adaptado, dinâmico e com maior número de espécies da família (Farjon & Filer 2013, Quiroga et al. 2016). A família e o gênero apresentam registros fósseis importantes que permitem conhecer seu cenário evolutivo e por isso são alvos de estudos em diferentes áreas (ex.: filogeografia, biogeografia, palinologia, antropologia e ecologia) (Mill 2003). No Brasil só ocorrem quatro espécies endêmicas do gênero Podocarpus, as quais habitam regiões e formações florestais distintas (Ledru et al. 2007, Souza et al. 2013). Entre essas espécies está P. lambertii, que ocorre preferencialmente em locais mais frios e elevados dos biomas Pampa, Mata Atlântica e Caatinga. O bioma Pampa ocorre somente no Rio Grande do Sul, ocupa aproximadamente 63% do território desse estado e apresenta grande biodiversidade florística e faunística (Suertegaray & Pires da Silva 2009, Boldrini et al. 2015). O bioma Mata Atlântica é considerado um hotspot de biodiversidade, devido ao endemismo e diversidade de espécies, e configura entre os biomas mais ameaçados do planeta (Myers et al. 2000). O bioma Caatinga apresenta clima árido e semiárido, dominado por uma vegetação arbustiva, espinhosa e ramificada (Prado 2003, Peel et al. 2007). A vegetação arbustiva ocorre nos brejos de altitude e o bioma apresenta endemismo de espécies para diversos táxons (Prado 2003). Apesar das peculiaridades de cada bioma, todos, sem exceção, vem sendo alterados por processos antrópicos em diferentes escalas. Nas últimas décadas, a rápida introdução e expansão das monoculturas e das pastagens, o processo acelerado de urbanização e os desmatamentos irregulares tem acelerado a degradação das paisagens naturais, tornando-as reduzidas e fragmentadas. Nesse cenário, diversas espécies da fauna e flora estão ameaçadas. Podocarpus lambertii faz parte desse contexto, é uma espécie ameaçada e ocorre em fragmentos florestais encontrados nesses biomas. Por si só esses argumentos são suficientes para exemplificar a necessidade de conservação do P. lambertii e da paisagem onde ele se insere. No entanto, a partir de estudos já realizados e dos resultados desse trabalho é possível 204

vislumbrar ações para conservação da espécie em toda sua extensão de ocorrência ou em menor escala, como nos mosaicos de floresta-campo. Os mosaicos de floresta-campo ocorrem nos domínios da Floresta com Araucária e Campos. Aproximadamente 63% das áreas naturais dos campos foram perdidas (Longhi-Wagner 2003). Os remanescentes estão fragmentados e sob ameaça devido a conversão de uso do solo (Pillar & Vélez 2010). Além disso, a conservação dos campos tem sido negligenciada e subestimada em Unidades de Conservação (Pillar & Vélez 2010, Overbeck et al. 2007, 2009, 2015, 2016). O mesmo ocorre para a Floresta com Araucária, que também é conhecida como Floresta Ombrófila Mista (FOM). A FOM em Santa Catarina perdeu aproximadamente 76% de suas áreas de vegetação natural e está altamente fragmentada, com 81% dos fragmentos remanescentes apresentando menos de 50 ha e compostos por espécies em estágio inicial e/ou secundário de sucessão (Vibrans et al. 2012). Consequentemente, as populações das espécies presentes nesses remanescentes tiveram redução do tamanho populacional (número de indivíduos), o qual influencia diretamente na redução da variabilidade genética e leva a perda da capacidade adaptativa e declínio populacional (Templeton et al. 1990). Dessa forma, o estudo da estrutura e da variabilidade genética permitem compreender como elas estão organizadas e distribuídas entre e dentro de populações naturais (Reis et al. 2012). Podocarpus lambertii é umas das espécies que ocorre na FOM e que foi estuda pelo Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina (IFFSC), o qual buscou conhecer a distribuição da diversidade genética de espécies arbóreas ameaçadas ou em potencial de ameaça. Reis et al. (2012) relatam nesse estudo que as populações de P. lambertii apresentaram baixa diversidade genética, altos índices de fixação, elevada divergência genética e presença de alelos raros. Esses resultados refletem a situação preocupante e a necessidade de ações de conservação urgentes para a espécie. Bernardi (2015) estudou uma população da espécie em um mosaico de floresta-campo e novamente encontrou baixa diversidade genética, índices de fixação significativos e positivos e estrutura espacial interna significativa até 43 m. Montagna et al. (2017) dando continuidade ao trabalho de Reis et al. (2012) incluíram na amostragem indivíduos regenerantes de seis populações de P. lambertii e evidenciaram redução no índice de fixação e divergência genética. Os autores sugerem que a espécie apresenta mecanismos de polinização e dispersão que podem reduzir o excesso de homozigotos e cruzamento entre aparentados em gerações futuras. Assim, integrando o conhecimento já gerado para a espécie e os resultados do Capítulo II, é possível promover estratégias de conservação que 205

podem ser empregadas especialmente nos mosaicos de floresta-campo. No presente trabalho, a população estudada apresentou taxa de crescimento positiva, alta taxa de ingresso, baixa mortalidade, padrão agregado e todos os indivíduos da espécie ocorreram sob os capões. A presença dos capões é uma característica dos mosaicos de floresta-campo e promovem condições de micro-habitat específicas (luminosidade e umidade), favorecendo o crescimento, ingresso e a conservação da espécie. Dessa forma, ações pontuais para conservação in situ da espécie nesse cenário podem ser levantadas: a) As áreas de campo aberto dos mosaicos de floresta-campo em grande parte são utilizadas pelos proprietários para pecuária extensiva (criação de gado), como uma fonte geradora de renda. Segundo Manfredi (2014) a alta concentração de animais sob os capões pode impedir a germinação de sementes, provocar a quebra de indivíduos menores, causar mortalidade e impedir o recrutamento de P. lambertii. No presente estudo, a presença do gado e as roçadas nas áreas abertas de campo, podem explicar parcialmente a ausência de indivíduos da espécie nesses locais. Por outro lado, na ausência desses eventos, também não foram observados indivíduos da espécie. Assim, é provável que a mortalidade da espécie seja reflexo de processos como herbivoria, presença de doenças, queda de folhas do dossel, competição e das próprias características da espécie. Além disso reforça a importância dos micro-habitats (luminosidade e umidade) fornecidos pela presença dos capões (ver item 6.1 e 6.2 do Capítulo II). Dessa forma é possível conciliar as atividades para fins pecuários nas áreas abertas de campo (manutenção da renda) e manter os capões livres da presença dos animais, visando a conservação in situ das populações da espécie; b) A manutenção dos capões possibilita ainda a conservação de outras espécies importantes, como A. angustifolia. Além de ser considerada uma espécie nucleadora e que beneficia espécies que ocorrem associadas (ex.: P. lambertii), a araucária apresenta sementes com alto valor econômico e que podem gerar renda aos proprietários. Como pelo menos no momento P. lambertii não apresenta apelo econômico, essa é uma alternativa para conservação dos capões, e consequentemente, do P. lambertii e de outras espécies inseridas nesse contexto; c) O alto número de indivíduos ingressantes na população e a baixa taxa de mortalidade, permitem avaliar a possibilidade de manejo 206

dos indivíduos sob os capões, com uma forma de manter a dinâmica e aumentar o tamanho efetivo populacional, proporcionando a conservação pelo uso e in situ da espécie. Nesse sentido, cabe ressaltar que estudos específicos devem ser realizados para tornar efetiva essa possibilidade; d) A presença elevada de indivíduos ingressantes e plântulas na área de estudo refletem em grande parte a produção e dispersão de sementes da espécie. Sendo assim, é possível pensar na coleta dessas sementes para conservação da diversidade genética. A coleta deve considerar uma distância mínima de 43 m entre matrizes, visando reduzir as chances de parentesco (considerando condições semelhantes a área de estudo), e aportar o maior número possível de indivíduos, tendo em vista a baixa diversidade genética observada nas populações da espécie (Reis et al. 2012, Bernardi 2015). As sementes podem ser utilizadas para produção de mudas, as quais podem ser implantadas para aumentar o tamanho efetivo populacional. O plantio pode ser realizado em locais próximos as áreas de coleta, em Áreas de Preservação Permanente, em áreas de restauração e também em Unidades de Conservação. A espécie apresenta características interessantes para esse propósito, como a polinização pelo vento e por pequenos insetos, além de estruturas atrativas para dispersão por aves, que podem tornar viável essa possibilidade; e) A madeira de P. lambertii pode ser utilizada para diversos fins, como celulose, papel, lenha, marcenaria entre outros (Lorenzi 1992, Carvalho 2004). Contudo, segundo Corvello (1983) a espécie tem valor comprovado para plantios florestais. A madeira da espécie apresenta características físico-mecânicas de qualidade, e dependendo do uso final, é semelhante a araucária (Maixner & Ferreira 1976). O plantio da espécie como uma monocultura para fins madeireiros poderia ser investigado e estudado, como uma forma de reduzir o plantio de monoculturas florestais com espécies exóticas e como uma nova alternativa de renda. Os resultados do Capítulo III demonstraram que as populações de P. lambertii apresentaram haplótipos em comum e foram igualmente diversas em toda a extensão de ocorrência da espécie. No entanto, as populações apresentaram divergência genética significativa, correlacionada com as distâncias geográficas, possibilitando separar o conjunto de populações de P. lambertii em dois grupos. O grupo sul ocorre no bioma Mata Atlântica e contempla 24 populações da espécie, e o grupo norte ocorre no bioma 207

Caatinga e contempla apenas uma população. A separação do conjunto populacional em dois grupos é reforçada pela identificação de uma barreira genética e pela distribuição potencial da espécie no passado e no presente. Em ambos os grupos formados, a ocorrência dos indivíduos da espécie esteve associada a locais frios e elevados, o que demonstra a importância desses locais para a espécie. O grupo sul apresentou distribuição ampla, contínua e todas as populações apresentaram o haplótipo ancestral H01. As populações PA, UR, BJS, SJ, CAB, APS, JAQ, BJ, CO, MC e SJC apresentaram ainda haplótipos exclusivos e fazem parte da região dos Campos e Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina, considerada nesse estudo uma área de refúgio para a espécie no LGM. Possivelmente a partir desse refúgio, a espécie se expandiu com maior intensidade, influenciada pela melhoria das condições climáticas e pela expansão da A. angustifolia. Apesar de todas as populações serem importantes para a conservação da espécie, como discutido anteriormente, aquelas inseridas na área de refúgio também estão presentes em áreas com importância biológica extremamente e/ou muito alta e necessitam de ações prioritárias de conservação (MMA 2018). Nesse sentido, como essas populações estão inseridas em áreas com paisagem similar aos mosaicos de floresta-campo, as ações pontuais para conservação in situ da espécie também podem ser empregadas para essas populações. Ainda no grupo sul, a população PESP representa uma importante área remanescente do bioma Mata Atlântica e campos de altitude, e por estar inserida em uma área de conservação, as ações devem estar voltadas para manutenção e aumento do tamanho efetivo populacional, além da preservação da fauna que é extremamente importante para a espécie. O grupo norte formado pela população PIA representa outra importante área para conservação e manutenção da diversidade genética da espécie. A população apresentou haplótipos exclusivos, provavelmente derivados do haplótipo H03, está inserida em um brejo de altitude e localiza-se entre a Serra do Barbado e o Parque Estadual Morro do Chapéu, áreas com registros de ocorrência de P. lambertii. Esse conjunto de regiões fazem parte do Complexo da Chapada Diamantina, considerada nesse estudo como um segundo refúgio para a espécie. Provavelmente esse refúgio é mais recente que o formado pelas populações do grupo sul, moldado pelo fluxo gênico restrito entre as populações da espécie e também contempla áreas de importância biológica extremamente alta e prioritárias para conservação (MMA 2018). O refúgio formado pelo Complexo da Chapada Diamantina apresenta características de relevo, clima, vegetação distintos do refúgio formado na região dos Campos e Serra Geral do Rio Grande do Sul e Santa Catarina, por esse motivo as ações 208

pontuais anteriormente citadas podem não ser efetivas nesse contexto. Assim, é importante de que estudos ecológicos e genéticos sejam realizados com as populações de P. lambertii que ocorrem no bioma Caatinga, para que ações de conservação in situ da espécie possam ser ainda mais eficazes. Contudo, apesar desse desconhecimento, o bioma Caatinga apresenta um cenário de antropização, alteração e fragmentação da sua vegetação natural semelhante ao bioma Mata Atlântica. Assim, um primeiro passo a ser dado para conservação da espécie seria a manutenção da diversidade genética existente e o aumento do tamanho efetivo populacional. Além das estratégias de conservação já mencionadas, é importante a investigação de estratégicas de conservação ex situ para a espécie, e dentro do possível, que estas estejam associadas a conservação in situ. Quando trabalhadas em conjunto, ambas as estratégias podem aumentar a efetividade da conservação da espécie.

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2 PERSPECTIVAS

A conservação de uma espécie ou paisagem está diretamente relacionada com a escala de tempo em que a conservação é pensada (Frankel 1982), na continuidade desse processo como um suporte para gerações futuras, do compromisso para esse fim e da busca pelo conhecimento (espécie e/ou paisagem) para gerar ações efetivas para conservação, seja ela in situ, ex situ ou pelo uso. Para P. lambertii a continuidade e a implantação de novos estudos que abordem a dinâmica populacional da espécie são fundamentais. A continuidade permite dar ainda mais robustez ao conhecimento já gerado, e os novos estudos podem ser difundidos, por exemplo, no bioma Caatinga, em Unidades de Conservação ou em áreas mais conservadas. Adicionalmente, a espécie carece de estudos sobre biologia reprodutiva, agentes polinizadores e dispersores, interação com a fauna e usos. Do ponto de vista genético, é possível realizar estudos sobre o sistema reprodutivo, diversidade e estrutura genética da espécie com marcadores nucleares ou mesmo identificar áreas para coleta de sementes com base nos descritores genéticos. Por fim, estudos com base na modelagem de nicho ecológico podem ser realizados para inferir sobre a distribuição futura da espécie, modelar a distribuição de espécies congêneres ou em função de uma espécie, como por exemplo A. angustifolia ou gerar novas hipóteses sobre áreas de expansão-retração, áreas de refúgio e demografia histórica. 210

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3 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

BOLDRINI, I. I, OVERBECK, G. E. & TREVISAN, R. (2015). Biodiversidade de Plantas. In: Os Campos do Sul. Eds: Valério De Patta Pillar e Omara Lange. Porto Alegre: Rede Campos Sulinos – UFRGS, p 33 – 43. CARVALHO, P. E. R. (2004). Pinheiro-bravo – Podocarpus lambertii. Circular Técnica, Colombo, Paraná: EMBRAPA, 9 p. CORVELLO, W. B. (1983). Utilização de mudas da regeneração natural em reflorestamentos com espécies nativas. Curitiba, 105 p. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal do Paraná. FARJON, A. & FILER, D. (2013). An Atlas of the World´s Conifers: An analysis of their distribution, biogeography, diversity, and conservation status. Brill, Hardback, 512 p, UK. LEDRU, M. P., SALATINO, M. L. F., CECCANTINI, G SALATINO, A., PINHEIRO, F. & PINTAUD, J. C. (2007). Regional assessment of the impact climatic change on the distribution of a tropical conifer in three lowlands of South America. Biodiversity Research, p. 1-11. LONGHI-WAGNER, H. M. (2003). Diversidade florística dos campos sul-brasileiros: Poaceae. Desafios da botânica brasileira no novo milênio: inventario, sistematização e conservação da diversidade vegetal, Sociedade Botânica do Brasil Belém, 54, 117-120. LORENZI, H. (1992). Árvores brasileiras: manual de identificação e cultivo de plantas arbóreas nativas do Brasil. Nova Odessa: Plantarum, 352p. MAIXNER, A. E. & FERREIRA, L. A. B. (1976). Contribuição ao estudo das essências florestais e frutíferas nativas no Estado do Rio Grande do Sul. Trigo e Soja, Porto Alegre, n.18, p. 3-20. MANFREDI, S. (2014). Caracterizações ecológicas de populações naturais de Podocarpus lambertii Klotzsch em ambiente fragmentado do Planalto Serrano. Tese Doutorado, Universidade do Estado de Santa Catarina, 136 p. MILL, R. R. (2003). Towards a Biogeography of the Podocarpaceae. Proc 4th IS on Conifer, Acta Hort 615. MMA, Ministério do Meio Ambiente. (2018). 2ª Atualização das Áreas Prioritárias para Conservação da Biodiversidade 2018. Secretaria de Biodiversidade, Departamento de Conservação de Ecossistemas. Brasília: MMA. 212

MONTAGNA, T. et al. (2017). Situação atual e recomendações para conservação de 13 espécies de alto valor para uso e conservação no estado de Santa Catarina. In: Gasper, A. L., Oliveira, L. Z., Lingner, D. V., Vibrans, A. C. (eds.). Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina, Vol. VII, Espécies arbóreas raras de Santa Catarina. Blumenau. 256p MYERS, N., MITTERMEIER, R. A., MITTERMEIER, C. G., DA FONSECA, G. A., & KENT, J. (2000). Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, 403(6772), 853. OVERBECK, G. E., & PFADENHAUER, J. (2007). Adaptive strategies in burned subtropical grassland in southern Brazil. Flora 202: 27- 49. OVERBECK, G. E., FERREIRA, P. M. A., & PILLAR, V. D. (2016). Conservation of mosaics calls for a perspective that considers all types of mosaic-patches. Natureza & Conservação, 14(2), 152- 154. OVERBECK, G. E., MÜLLER, S.C., FIDELIS, A., PFADENHAUER, J., PILLAR, V. D., BLANCO, C. C. & FORNECK, E. D. (2007). Brazil’s neglected biome: The South Brazilian Campos. Perspectives in Plant Ecology, Evolution and Systematics, 9:101- 116. OVERBECK, G. E., VÉLEZ‐MARTIN, E., SCARANO, F. R., LEWINSOHN, T. M., FONSECA, C. R., MEYER, S. T. & GANADE, G. (2015). Conservation in Brazil needs to include non‐ forest ecosystems. Diversity and Distributions, 21(12), 1455-1460. OVERBERCK, G. E., MULLER, S. C., FIDELIS, A., PFADENHAUER, J., PILLAR, V. D. P., BLANCO, C. C, BOLDRINI, I. I, BOTH, R. & FORNECK, E. D. (2009). Os Campos Sulinos: um bioma negligenciado. IN: Campos Sulinos, Conservação e Uso Sustentável da Biodiversidade. Brasília: MMA, p 403. PEEL, M. C., FINLAYSON, B. L., & MCMAHON, T. A. (2007). Updated world map of the Köppen-Geiger climate classification. Hydrology and earth system sciences discussions, 4(2), 439-473. PILLAR, V. D. P. & VÉLEZ, E. (2010). Extinção dos Campos Sulinos em unidades de conservação: um fenômeno natural ou um problema ético? Natureza e Conservação, vol 8(1), p. 84-86. PRADO, D. 2003. As caatingas da América do Sul. In: I.R. Leal, M. Tabarelli & J.M.C. Silva (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. pp. 3-73. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil. 213

QUIROGA, M. P., MATHIASEN, P., IGLESIAS, A., MILL, R. R., & PREMOLI, A. C. (2016). Molecular and fossil evidence disentangle the biogeographical history of Podocarpus, a key genus in plant geography. Journal of biogeography, 43(2), 372- 383. REIS, M. S. et al. (2012). Distribuição da diversidade genética e conservação de espécies arbóreas em remanescentes florestais de Santa Catarina. In: VIBRANS, A.C.; SEVEGNANI, L.; GASPAR, A.L. DE; LINGNER, D.V. (eds.). Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina, Vol. I, Diversidade e conservação dos remanescentes florestais. Blumenau. SOUZA, V. C. (2013). Podocarpaceae in Lista de Espécies da Flora do Brasil. Jardim Botânico do Rio de Janeiro. SUERTEGARAY, D. M. A. & PIRES DA SILVA, L. P. (2009). Tchê- Pampa: histórias da natureza gaúcha. Os Campos Sulinos: um bioma negligenciado. IN: Campos Sulinos, Conservação e Uso Sustentável da Biodiversidade. Brasília: MMA, p 42-59. TEMPLETON, A. R., SHAW, K., ROUTMAN, E., & DAVIS, S. K. (1990). The genetic consequences of habitat fragmentation. Annals of the Missouri Botanical Garden, 13-27. VIBRANS, A.C., MCROBERTS, R.E., LINGNER, D.V., NICOLETTI, A.L., MOSER, P. (2012). Extensão original e atual da cobertura florestal de Santa Catarina. In: VIBRANS, A.C.; SEVEGNANI, L.; GASPER, A.L.; LINGNER, D.V.; (editores). Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina – Diversidade e Conservação dos Remanescentes Florestais. Blumenau: Editora da FURB.

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