| Summary: | Em função das mudanças climáticas, estudos relacionados à vegetação campestre são importantes para avaliar o potencial da vegetação em reter carbono. Os modelos de estimativas de biomassa e carbono baseados na produtividade da vegetação e dados de sensoriamento remotos podem ser utilizados para estimar os estoques de carbono, caracterizando os padrões de variabilidade interanual. O objetivo deste estudo foi quantificar o estoque atual de carbono da APA do Ibirapuitã em áreas de vegetação campestre e avaliar a sua dependência com a variabilidade sazonal. Foram coletadas em campo amostras de parte aérea, serrapilheira, raízes e solo, em dois períodos do ano: verão e inverno, e realizada em laboratório a análise do teor de carbono orgânico pelo método de combustão úmida Walkley Black. As variações sazonais de carbono para cada variável foram verificadas através do teste de comparação de médias. A estimativa de biomassa e carbono da vegetação a partir de dados espectrais foi feita por meio de um modelo estatístico, com base na relação entre os valores de biomassa e carbono da parte aérea medidos em campo e a resposta espectral das bandas do sensor MODIS. As maiores concentrações no teor e estoques de carbono no interior da APA do Ibirapuitã foram verificadas para o solo e menores quantidades para a parte aérea, serrapilheira e raízes, no período do inverno. A vegetação campestre do bioma Pampa possui comportamento sazonal bem definido, com período de crescimento das espécies nos meses quentes do ano. A sazonalidade interferiu nos teores de carbono da parte aérea da vegetação, carbono da serrapilheira e carbono das raízes. O solo não apresentou diferenças nos estoques de C entre o verão e inverno. Para os estoques de carbono da parte aérea da vegetação, não se obteve diferenças entre as duas estações do ano. Com relação a estimativa de biomassa a partir de dados espectrais, o EVI apresentou melhores resultados para a estimativa de biomassa. Para a estimativa de estoque de carbono, o NDVI obteve melhores resultados para a predição de C. Conclui-se que a utilização conjunta de dados de campo e orbital, possibilita análises de diferentes dados e contribui com novas informações, alternativas e sugestões para o estudo de carbono na região. === Due to the climate change, grassland vegetation studies are important to assess the potential of vegetation in retain carbon. The models of biomass and carbon estimates based on vegetation productivity and remote sensing data can be used to estimate carbon stocks, characterizing the interannual variability patterns. The objective of this study was quantify the current stock of carbon from the EPA of Ibirapuitã in grassland vegetation and assesses their dependency with the seasonal variability. Were collected in field samples of the aboveground, leaf litter, roots and soil, in two periods of the year: summer and winter, and held in the laboratory analysis of the levels of organic carbon by Walkley Black method. Seasonal variations of carbon for each variable were verified through comparison test of averages. The estimation of biomass and carbon from vegetation spectral data was made by using a statistical model, based on the relationship between the values of aboveground biomass and carbon measured in field and the spectral response of the sensor MODIS bands. The largest concentrations in content carbon stocks within the EPA of Ibirapuitã was checked for the soil and smaller amounts to the aboveground, leaf litter and roots, in the winter period. The grassland of the Pampa biome has seasonal behavior well defined, with growing period of the species in the warm months of the year. The seasonality interfered in carbon content of aboveground vegetation, leaf litter carbon and carbon roots. For soil the were not differences in C stocks between summer and winter. For the carbon stocks of the above ground, not was obtained differences between the two seasons. About the biomass estimation from spectral data, the EVI presented better results for the estimation of biomass. For the estimation of carbon stocks, the NDVI has obtained better results for the prediction of C. It is concluded that the joint use of field and orbital data, enables analysis of different data and contributes new information, alternatives and suggestions for carbon study in the region.
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