Distribuição de aves florestais endêmicas do Cerrado : ocorrência e abundância na escala local e geográfica
A relação entre uma espécie com seu ambiente pode resultar em diferentes padrões de distribuição, dependendo da escala espacial. Variáveis ambientais e climáticas podem influenciar diferentemente a distribuição e ocorrência das espécies dependendo da escala considerada. Atualmente, pode-se encontrar...
| Main Author: | Santos, Luane Reis dos |
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| Other Authors: | Marini, Miguel Ângelo |
| Format: | Tese |
| Language: | Português |
| Published: |
2015
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| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repositorio.unb.br/handle/10482/18305 http://dx.doi.org/10.26512/2014.12.T.18305 |
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| Summary: |
A relação entre uma espécie com seu ambiente pode resultar em diferentes padrões de distribuição, dependendo da escala espacial. Variáveis ambientais e climáticas podem influenciar diferentemente a distribuição e ocorrência das espécies dependendo da escala considerada. Atualmente, pode-se encontrar uma grande quantidade de estudos buscam compreender a ocupação das espécies como função de características ambientais e climáticas, identificando variáveis-chave para as quais as espécies respondem. Na região do Cerrado, estudos que buscam compreender a relação da distribuição e ocorrência das espécies de aves com variáveis ambientais e climáticas ainda são escassos. O Cerrado é uma das maiores savanas tropicais do mundo e a segunda maior formação vegetal da América do Sul. Cerca de 72% das espécies de aves que ocorrem no bioma são total ou parcialmente dependentes de formações florestais e das 30 endêmicas, 13 são florestais. Tendo em vista a importância da relação entre as espécies e seu meio abiótico e de se avaliar como o padrão e a escala influenciam a distribuição e a abundância dos organismos, novos estudos são fundamentais para a compreensão destes processos no Cerrado. O objetivo da tese foi compreender os padrões de distribuição geográfica de espécies de aves endêmicas de matas de galeria no Cerrado e quais fatores influenciam a ocorrência das espécies tanto na escala geográfica como na escala local. Buscamos também, avaliar e comparar métodos de estimativa da distribuição geográfica das espécies que levam em conta a probabilidade de detecção das espécies com métodos que não consideram este parâmetro. No primeiro capítulo nosso objetivo foi estimar a probabilidade de ocupação e detectabilidade de cinco aves florestais endêmicas do Cerrado (Antilophia galeata, Herpsilochmus longirostris, Syndactyla dimidiata, Hylocryptus rectirostris e ! 9! Basileuterus leucophrys), por meio de uma modelagem de ocupação (single-season occupancy models). Avaliamos hipóteses relacionadas a cobertura vegetal (NDVI – Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, e desvio-padrão do NDVI) e a composição do habitat ao redor dos pontos amostrados (proporção de vegetação nativa e não-nativa). Ao todo, realizamos 589 amostragens 310 pontos distribuídos em diferentes fragmentos florestais. A probabilidade de ocupação média (ψ) encontrada para as espécies variou de 0,33-0,75. A detectabilidade média (p) variou de 0,29-0,71, sendo menor que um para todas as espécies. A cobertura vegetal (NDVI em um buffer de 100 m) foi importante para prever a detectabilidade de quatro das cinco espécies estudadas. Esta também foi uma importante variável preditiva da probabilidade de ocupação, que apresentou uma relação positiva com o NDVI para três espécies. As variáveis de composição de habitat apresentaram um fraco efeito sobre as probabilidades de ocupação das espécies. Logo, em uma escala local, o efeito da qualidade do habitat sobre a probabilidade de ocupação de aves florestais endêmicas do Cerrado pode ser mais importante do que a quantidade de habitat disponível. No segundo capítulo nosso objetivo foi caracterizar a relação entre a abundância de espécies de aves florestais endêmicas do Cerrado com a sua distribuição geográfica, esperando-se encontrar uma relação negativa entre a abundância e a distância em relação ao centroide da distribuição e positiva da abundância com a adequabilidade ambiental. Além disso, testamos hipóteses relacionadas a variáveis locais (quantidade de habitat florestal e NDVI). Nós calculamos o índice de adequabilidade no programa MAXENT, considerando variáveis bioclimáticas. A abundância média encontrada para Antilophia galeata, Basileuterus leucophrys e Herpsilochmus longirostris foi 5,22 ± 0,72, 2,98 ± 0,88 e ! 10! 4,62 ± 0,71, respectivamente. Nós encontramos relações significativas da distância em relação ao centroide, da adequabilidade de habitat e da quantidade de habitat somente para Basileuterus leucophrys. Contrariamente às nossas expectativas, a abundância diminuiu com o aumento da quantidade de floresta e aumentou com a distância em relação ao centróide da distribuição. Já em relação à adequabilidade ambiental a relação foi positiva. Logo, para pelo menos uma das espécies estudadas, a abundância provavelmente aumenta em relação a periferia da distribuição em áreas com maior adequabilidade de condições climáticas. No terceiro capítulo, nosso objetivo foi compreender o efeito da detectabilidade na modelagem da distribuição de espécies de aves florestais endêmicas do Cerrado e comparar metodologias que não consideram a influencia da detectabilidade nas estimativas de ocorrencia (BIOMOD e MAXENT) com aquelas que levam em conta a detecção imperfeita (modelos de ocupação single-season). Nós modelamos a distribuição geográfica de cinco aves florestais endêmicas do Cerrado (Capítulo 1), com diferentes probabilidades de detecção (p=0.51 to 0.74) e ocupação (ψ=0.28 to 0.89), utilizando as três abordagens citadas. Nós comparamos a performance preditiva entre os modelos de ocupação e os outros por meio do calculo da acurácia relativa de cada método considerando duas medidas: AUC (Area Under the Curve-ROC) e TSS (True Skill statistic). Contrariamente às nossas expectativas, os modelos de ocupação apresentaram a pior performance preditiva, sendo significativa a diferença entre estes e ou outros modelos considerados, tanto para AUC, quanto para TSS. Este resultado pode indicar a baixa qualidade dos dados de validação dos modelos e do método de acurácia utilizado para comparação entre as abordagens. O estudo demonstrou que as abordagens podem resultar em predições distintas, sendo bem evidente quando comparados os modelos de presença e ausência com os modelos que utilizam somente dados de presença. |
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