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Distribuição espacial da capivara (Hydrichoerus hydrochaeris) em função da paisagem na bacia do Rio Piracicaba, SP

Ferraz, Katia Maria Paschoaletto Micchi De Barros

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz 2004-09-23

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Distribuição espacial da capivara (Hydrichoerus hydrochaeris) em função da paisagem na bacia do Rio Piracicaba, SP
  • Autor: Ferraz, Katia Maria Paschoaletto Micchi De Barros
  • Orientador: Verdade, Luciano Martins
  • Assuntos: Bacia Do Rio Piracicaba; Capivaras; Distribuição Espacial; Ecologia Da Paisagem; Modelagem; Sistema De Informação Geográfica
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: A bacia do rio Piracicaba, como toda a região sudeste do Brasil, tem sofrido alterações drásticas da paisagem original que certamente influenciam a distribuição e abundância das espécies animais. Aparentemente, a capivara é uma das espécies que tem sido afetada por este processo, uma vez que grandes agregações populacionais podem ser observadas em ambientes completamente alterados, possivelmente em função da maior oferta de áreas abertas e alimento e do desaparecimento de predadores naturais. O objetivo deste estudo foi o de obter um modelo preditivo da distribuição espacial da capivara em função da paisagem, na bacia do rio Piracicaba, Estado de São Paulo. As etapas deste estudo compreenderam: 1) modelagem da distribuição: Modelo SPIP (Modelo de Sobreposição dos Planos de Informação Ponderados pelo Usuário) e Modelo GARP (Algoritmo Genético para Regras de Predição), ambos elaborados com o auxílio do Sistema de Informações Geográficas (SIG); 2) levantamento aéreo: caracterização do ambiente físico e localização de sítios de coleta potenciais à ocorrência da espécie através da videografia aérea; e, 3) levantamento terrestre: estimativa da distribuição da capivara através do uso do índice presença/ausência de indivíduos e/ou vestígios nos sítios de coleta. 89 pontos de presença e 66 pontos de ausência foram usados para calibrar e validar os modelos. As variáveis utilizadas para gerar os modelos foram: imagem de satélite não classificada, imagem de satélite classificada pelo processo não supervisionado, uso da terra, modelo digital, aspecto, declividade, curvatura e distância da rede de drenagem. A freqüência relativa de presença de capivaras foi de 57,42%, sendo que os animais puderam ser observados em apenas 8,38% dos sítios visitados. As capivaras estavam associadas preferencialmente aos habitats agrícolas, em terrenos de baixa declividade, localizados nas proximidades de cursos d'água e com forte presença humana. O modelo SPIP obteve 100% de acerto sendo 79,77% em áreas previstas com alta probabilidade. A área prevista para a ocorrência da capivara compreende 99% da área total, sendo que 79,96% da área apresentou probabilidade média-alta de ocorrência com 67,53% em áreas agrícolas. As variáveis preditoras indicadas pelo modelo GARP para explicar a distribuição espacial da capivara na bacia foram imagem de satélite não classificada, modelo digital de elevação, curvatura, uso do solo e tipos de solos. 44,04% da área da bacia apresentou probabilidade média-alta de ocorrência de capivaras, sendo que 23,93% da área com alta probabilidade de ocorrência estava localizada em áreas com cana-de-açúcar e 12,25% com pastagens. Estimativas de presença foram altamente significativas (p < 0,001), entretanto, as predições de ausência foram pouco acuradas. A inclusão dos pontos de presença da espécie na calibração do modelo GARP melhorou seu desempenho, explicando a baixa taxa de erro do tipo II e, conseqüentemente, a alta taxa de acerto em termos de presença (97%). O índice presença/ausência foi eficiente na elaboração do modelo preditivo de distribuição espacial da capivara. O GARP foi o modelo mais eficiente na predição da distribuição espacial da capivara. No entanto, este modelo deverá ser validado para outras áreas com diferentes atributos da paisagem e/ou onde a espécie é menos abundante ou apresenta uma distribuição menos ampla. Modelos preditivos de distribuição de espécies devem servir como base no processo de tomada de decisões em ações de manejo.
  • DOI: 10.11606/T.11.2019.tde-20191220-121946
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz
  • Data de criação/publicação: 2004-09-23
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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