Multivariate analysis of soil microbiological and chemical attributes in forests with Araucaria angustifolia

Araucaria angustifolia é uma espécie de árvore ameaçada de extinção no Brasil e pouco se conhece sobre os atributos edáficos dessas florestas. Este estudo foi realizado com o objetivo de identificar diferenças entre áreas com araucária naturais e reflorestadas, com base em atributos microbiológicos e químicos do solo, por meio de métodos multivariados, como a análise canônica discriminante (ACD) e a análise de correlação canônica (ACC). As áreas estudadas incluem: 1. floresta nativa com araucária (NF); 2. reflorestamento de araucária (R); 3. reflorestamento de araucária submetido a incêndio acidental (RF); e 4. pastagem natural com araucárias nativas e ocorrência de incêndio (NPF). Foram selecionadas, ao acaso, quinze árvores de araucária por área e sob a copa de cada uma delas foram retiradas três amostras de solo, em três épocas contrastantes. A ACD foi aplicada aos atributos microbianos: C da biomassa microbiana (CBM), respiração basal (C-CO2) e quociente metabólico (qCO2), enquanto a ACC foi aplicada aos atributos microbianos e químicos do solo [pH (CaCl2), C orgânico total (COT) e teores de P, K, Ca, Mg e (H+Al). Os atributos microbianos e químicos do solo apresentaram alta correlação canônica, com destaque para o CBM e C-CO2, entre os atributos microbianos, e para COT e P, entre os atributos químicos do solo. A ACC mostrou que 52 % da variação total dos atributos microbianos é explicada pela variação dos atributos químicos, e 36 % da variação total dos atributos químicos é explicada pelos atributos microbianos do solo das áreas estudadas. A ACD identificou que a contribuição de cada atributo microbiano para a separação das áreas sofreu variação ao longo do tempo, e discriminou o CBM como sendo o atributo microbiano mais importante, seguido pelo C-CO2. ACC e ACD são importantes ferramentas no estudo de indicadores de qualidade do solo.Araucaria angustifolia is an endangered tree species in Brazil and little is known about the soil attributes of these pine forests. This study was carried out to identify differences between natural and reforested Araucaria areas, in terms of soil microbiological and chemical attributes, with multivariate canonical discriminant analysis (CDA) and canonical correlation analysis (CCA). The studied areas included: 1. native forest with Araucaria (NF); 2. Araucaria reforestation (R); 3. Araucaria reforestation burnt by an accidental fire (RF); and 4. native grass pasture with native Araucaria and burnt by an intense accidental fire (NPF). In each area, 15 pine trees were selected and three soil samples collected from under each tree crown, in three different seasons. The CDA was applied to the soil microbiological attributes: carbon of microbial biomass (CMB), basal respiration (C-CO2) and metabolic quotient (qCO2), while CCA was performed with the soil microbiological and soil chemical attributes [pH (CaCl2), total organic carbon (TOC), and the contents of P, K, Ca, Mg, and H+Al]. The canonical correlation between soil microbiological and chemical attributes was highly significant, with a higher contribution of CMB and C-CO2 to the microbiological attributes, and of TOC and P to the chemical attributes. The CCA indicated that the variation of the chemical attributes can explain 52 % of the total data variability of the microbiological attributes, and the soil microbiological attributes of the areas 36 % of the total data variability of the chemical attributes. The CDA suggested that the contribution of each microbiological attribute to the discrimination of the areas was season-dependent, and discriminated CMB as the most important microbiological indicator, followed by C-CO2. The tools CCA and CDA proved to be essential in the study of soil quality indicators