3.3.1. Construção de diagramas palinológicos e de diatomáceas
A partir dos dados micropaleontológicos, foram elaborados dois tipos de diagramas: (1) diagramas de porcentagem individual de cada taxon e (2) diagramas de agrupamento ecológico. Nos diagramas do tipo (1) foram plotados os tipos mais representativos de cada assembléia analisada em relação à profundidade do testemunho. No caso dos palinomorfos, a porcentagem de cada taxon foi feita em relação à soma total de pólen (pólen de plantas arbóreas, herbáceas e indeterminados), sendo excluídos os esporos e taxa aquáticos. Esporos são excluídos da soma total nos diagramas palinológicos pois têm grande produção e significado local. Esporos de pteridófitas podem ser bastante numerosos no registro e são normalmente mais resistentes à deterioração quando o material fica exposto na superfície deposicional. Assim, há um enriquecimento residual destes grãos nos registro devido à perda de tipos polínicos mais frágeis. A freqüência relativa dos esporos foi obtida com referência à soma total de pólen.
Nos diagramas do tipo (2), os taxa foram agrupados segundo parâmetros ecológicos, isto é, salinidade, pH e hábito de vida (planctônico, perifítico), no caso das diatomáceas, e plantas arbóreas, herbáceas, aquáticas e esporos, no caso dos palinomorfos.
3.3.2. Análise estatística multivariada
A análise estatística multivariada, em suas inúmeras técnicas, é especialmente indicada para o estudo de problemas que envolvem simultaneamente variáveis aleatórias de origens diversas, potencialmente dependentes entre si (Manly, 1995). É o caso desta Tese de Doutorado, que lida com variáveis quantitativas múltiplas, agrupadas quanto a natureza em físico-químicas ou sedimentológicas (granulométricas e mineralógicas), biológicas ou micropaleontológicas (relativas a distribuição de tipos de pólen, esporos e diatomáceas), químicas (referentes a teores de carbono orgânico e isótopos) e cronológicas relativas ou absolutas (dadas por profundidade e idades AMS, respectivamente). As técnicas de estatística multivariada utilzadas na análise dos resultados obtidos encontram-se resumidas a seguir.
- Análise fatorial de correspondência (AFC) e análise de componentes principais (ACP)
microfósseis. Para isto, utilizou-se dos programas Biomeco (criado por M. Roux, inédito) e
Past (Hammer et al., 2001).
A AFC e APC facilitam a classificação de conjuntos de dados numerosos (como os de contagem de diatomáceas ou palinomorfos) e possibilitam visualizar as observações (neste caso, amostras de sedimentos e espécies) em um espaço vetorial de elevadas dimensões, o que permite ordená-las segundo os aspectos de interesse (caracteristicas geológicas e/ou ecológicas).
A representação gráfica obtida, em ambos os métodos, é feita pela projeção das observações em planos formados pela intersecção de eixos que representam os auto- vetores da matriz de dados. A distância entre os pontos (representação gráfica das observações) significa relações de similaridade: quanto mais próximos os pontos, mais similares.
Cada eixo (designados por eixo fatorial, no caso da AFC e, componentes principais, no caso da ACP) responde por uma parcela da variância total do conjunto de dados, expressa em porcentagem (ou % de inércia). Este porcentual expressa a capacidade de cada eixo representar a nuvem de pontos: quanto maior o percentual, melhor a representação da distribuição dos pontos no espaço e, conseqüentemente, das relações existentes entre as variáveis (Carvalho & Struchiner, 1992).
Como método auxiliar na interpretação dos resultados obtidos da AFC, utilizou-se o recomendado por Fénelon (1981 apud Pailles, 1989 e Sylvestre, 1997), que consiste na análise das contribuições absolutas e relativas de amostras e espécies para cada eixo fatorial. As contribuições absolutas permitem saber quais são as variáveis responsáveis pela construção de cada eixo, enquanto que as contribuições relativas indicam qual o eixo em que dada variável é melhor representada (Lebart et al. 1982, Sylvestre, 1997). Segundo este método, as amostras e espécies que definem um eixo fatorial são aquelas que apresentam contribuições absolutas (CA) superiores ao dobro da média de contribuições de linhas e colunas da tabela de dados. Então, tomando-se como exemplo uma análise a partir de um grupo de x amostras e y espécies, onde as amostras são as colunas e as espécies as linhas da matriz, as seguintes variáveis serão consideradas como responsáveis pela formação de determinado eixo:
• amostras com contribuições absolutas > 2* CA/x
• espécies com contribuições absolutas > 2* CA/y
Para avaliar a qualidade de representação de uma variável (amostra ou espécie) em um eixo, analisa-se a contribuição relativa (CR), calculando-se a porcentagem de CR da variável no eixo considerado (equação 1):
% CRamostra ou espécie eixo = (CR eixo / CR de todos os eixos) *100 (equação 1)
Se uma variável z tem CR de 7% no eixo 1, 10% no eixo 2 e 50% no eixo 3, pode-se dizer que esta variável é melhor representada pelo eixo 3. Sabendo que cada eixo pode corresponder, por exemplo, a um fator ecológico ou geológico, a análise da CR permite interpretar qual o fator preponderante para o posicionamento desta amostra dentro de determinado grupo.
- Classificação hierárquica ascendente (análise de cluste ou agrupamento)
O princípio da classificação hierárquica consiste em agrupar, dois a dois, por etapas sucessivas e segundo o grau de semelhança, os indivíduos de um conjunto de dados. Ao final de cada etapa de agrupamento de dois indivíduos próximos, as distâncias entre o grupo formado e o restante dos indivíduos a classificar são recalculadas. Este processo é repetido até a obtenção de uma única classe que agrupa todos os indivíduos. O resultado gráfico desta análise é apresentado na forma de um dendrograma, onde cada par de elementos é unido por um nó e cada nó indica o grau de semelhança entre os objetos correspondentes. Para esta análise, serviu-se do programa PAST (Hammer et al. 2000); a similaridade entre observações foi medida pela distância euclidiana e o método de agrupamento utilizado foi o de ligação por média (Average Linkage).
A partir do dendrograma formado e do conhecimento prévio sobre a estrutura dos dados, deve-se decidir uma distância de corte para definir diferentes grupos. Esta escolha é subjetiva e feita de acordo com o objetivo da análise do número de grupos desejado (Doni, 2004).
No caso das diatomáceas, as espécies responsáveis pela formação das classes definidas na partição do dendrograma (espécies dominantes, subdominantes e associadas) foram obtidas através do programa VARCAR (criado por M. Roux, inédito). Este programa calcula, para cada espécie, seu valor médio intra-classe, seu valor médio inter-classes e a correlação da variância inter-classes comparada com a variância total (Sylvestre, 1997).