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Programa de Pós Graduação em Genética
e Melhoramento TEMA LIVRE Carlos Felipe Barrera
S. SISTEMAS DE
INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA (SIG) A biodiversidade autóctone do Brasil coloca-o em posição privilegiada quanto ao aproveitamento de recursos genéticos para o seu desenvolvimento. É também o centro de origem de várias espécies utilizadas intensamente na agricultura e na agroindústria. Sua conservação constitui ação estratégica que garante a contínua criação de novas variedades e raças para a melhoria da qualidade e aumento da produção agroflorestal. Esta atividade pode ser desenvolvida nos locais de ocorrência das espécies (in situ) e em coleções mantidas nos campos e nos laboratórios (ex situ) (Cenargen, 1990 1996). Coleções de germoplasma são importantes “depósitos genéticos” que asseguram a variabilidade genética de diversas espécies, garantindo sua preservação para usos futuros. De acordo com Steiner & Greene (1996), durante a atividade de coleta, normalmente os coletores têm a tendência de sobrevalorizar o material coletado em si, dispensando menos ênfase na descrição das condições ambientais/ecológicas dos locais das coletas. Autores como Rick (1973), Matthews (1983), Kuchler (1988), Bailey (1989), Millar & Westfall (1992) Steiner & Poklemba (1994) enfatizam a importância de registrar as informações relativas ao ambiente natural das plantas pois, compreendendo-se como elas interagem nas diversas ecorregiões, torna-se possível gerenciar o espaço geográfico da variabilidade genética de plantas silvestres, semi-domesticadas e domesticadas. Em vista do exposto, pode-se dizer que, operacionalmente, durante a expedição de coleta, torna-se importante o registro não só das características biológicas/taxonômicas do produto, mas, também, o registro mais suscinto e padronizado possível do contexto geoambiental do local da coleta. Procedendo-se desta forma, gera-se enorme diversidade e volume de dados durante as expedições de coleta, tornando imprescindível a existência de um sistema computacional para o gerenciamento de tais dados (banco de dados), a fim de que possam ter valor informativo para a pesquisa em recursos genéticos em geral (Melo & Cavalcanti, 2000). Além do banco de dados, torna-se também imprescindível a utilização de ferramentas de geoprocessamento em ambiente computacional, pois permite um gerenciamento mais abrangente e acurado dos recursos genéticos, na medida em que os descritores geoambientais são analisados espacialmente, fornecendo o mapeamento dos padrões de nichos ecológicos das espécies vegetais. De uma forma simples e suscinta, podemos definir “análise geográfica” (AG) como a atividade de utilização de três tecnologias básicas para o gerenciamento de variáveis geoambientais: (1) sensoriamento remoto, (2) sistema de posicionamento global (GPS - global positioning systems) e (3) software de SIG - sistema de informação geográfica (Greene et al., 1999a). Através do sensoriamento remoto podem-se obter fotografias aéreas e imagens de satélites de áreas da superfície terrestre, com um nível de detalhamento de diversos temas (vegetação, solo, relevo, geologia, etc). O uso de aparelhos de GPS permite o registro da localização de pontos na superfície terrestre (latitude/longitude) com boa precisão. Finalmente, os softwares de SIG permitem a visualização da distribuição espacial das ocorrências do evento em estudo, sobrepostas em mapas temáticos diversos (vegetação, solo, hidrografia, relevo, clima, etc), permitindo a identificação de possíveis correlações com as diversas variáveis geoambientais caracterizadoras das ecorregiões. Atualmente existem disponíveis no mercado, “pacotes” de software para efetuar análises geográficas especificamente para recursos genéticos vegetais, como por exemplo o DIVA-GIS (Hijmans et al. 2001), e o Floramap (Jones et al. apud Hijmans et al. 2001). Referências BAYLEY, R.G. Explanatory supplement to ecoregions map of the continents. Environmental
Conservation, v.16, p.307-309, 1989. BUSBY, J.R. (1991): “BIOCLIM – a bioclimate
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y Austin, M.P., (Eds.), Nature conservation: cost effective biological
surveys and data analysis. CSIRO, pp- 64-68. CARPENTER, G., GILLSON, A. N. y Winter, J. (1993): “DOMAIN: a flexible
modeling procedure for mapping potential
distributions of plants and animals”, Biodiversity and Conservation, 2, pp.
667-680. CENARGEN, Recursos
Genéticos: o futuro mora aqui, Documento Informativo do CENARGEN, 1990, 8p. CENARGEN, EMBRAPA-CENARGEN, Documento Informativo do CENARGEN, 1996, 18p. HIJMANS, R.J., et al., (2004):”DIVA-GIS. “A geographic
information system for the analysis of biodiversity data”, www.diva-gis.org. STEINER, J.J. & GREENE, S.L. Proposed ecological
descriptors and their utility for plant germplasm
collections. Crop Science, v.36, p.439-451, 1996. RICK, C.M. Potential genetic resources in tomato diseases:clues from observations in native habitats. In:
SRB A.M., ed. Genes enzymes and population - Basic life sciences, v.2 KUCHLER, A. W. The nature
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new high resolution data bases for climate studies. Journal
of Climatology and Applied Meteorology, v.22, p.474-487, 1983. MELO, L.A.M.P. & CAVALCANTI, T.B. ELCEN
2.0: sistema de consulta
de herbário via Internet. In: Congresso
Nacional de Botânica, 51o, 2000, Brasília, DF. Tópicos Atuais em Botânica -
Palestras convidadas, Sociedade Brasileira de Botânica e EMBRAPA-Recursos
Genéticos e Biotecnologia, 2000. P.135-139. MILLAR, C.I. & WESTFALL, R.D. Allozyme markers in forest genetic conservation. New Forests,
v.6, p.347-371, 1992. STEINER, J.J. & POKLEMBA, C.J., Lotus corniculatus classification by seed globulin polypeptides and relationship to accession pedigrees and geographic orign. Crop Science, v.34, p.255-264, 1994. ______________________________ ____________________________ Carlos Felipe Barrera
S. Orientador:
Cosme Damião Cruz |
