uma reinterpretação neutra das teorias da sucessão ecológica à luz ...

33resultados apontam para uma robustez quanto tratamos da recuperação decaracterísticas funcionais do ecossistema, independentemente da riqueza de espécies ouda diversidade funcional. Tais resultados são muito semelhantes aos pressupostos daneutralidade que serão expostos no capítulo 2.Tendo observado que os ecossistemas podem recuperar funções muito antes derecuperar a semelhança com as composições florísticas prévias à perturbação, Walker(1992 apud Guariguata e Ostertag, 2001) explica tal fato pela existência de redundânciasecológicas funcionais entre as espécies vegetais, i.e., de um ponto de vista doecossistema muitas espécies de plantas podem executar funções semelhantes. Nestesentido pelo menos dentro dos grupos de espécies redundantes a equivalência funcional,que é outro pressuposto da Teoria Neutra da Biodiversidade, também está sendo relatadapara a sucessão.1.3.5 A estocasticidade nas teorias sucessionaisSomente na últimas décadas do século XX, é que encontramos teoriassucessionais inerentemente estocásticas, sendo essas representadas por escassos,porém notórios, exemplos:1.3.5.1 Modelos de processos de MarkovSegundo Horn (1974) já nas décadas de 50 e 60 MacArthur reconhecia que ospadrões de estabelecimento de espécies ao longo da sucessão refletem propriedadesestocásticas rotineiras de um processo de substituição planta-a-planta surgidos comoconseqüências diretas do teorema ergódigo dos processos de Markov 21 . No modelo maissimples para tal processo(um modelo Markoviano), cada planta tem probabilidadesdeterminadas de ser substituída por outra de seu tipo ou por plantas de outras espécies.Uma seqüência sucessiva é modelada por múltiplas réplicas de uma distribuição inicial deespécies ao longo de uma matriz de probabilidades. Em 1975 Horn publicou um trabalho21 Esses processos são um caso particular de processos estocásticos com estados discretos (o parâmetro, em geral o tempo, pode serdiscreto ou contínuo) e que apresenta a propriedade Markoviana, chamada assim em homenagem ao matemático AndreiAndreyevich Markov. A definição desta propriedade, também chamada de memória markoviana, é que os estados anteriores sãoirrelevantes para a predição dos estados seguintes, desde que o estado atual seja conhecido.