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Novos métodos em Ecologia de Estradas : correção da heterogeneidade espacial na análise de agregação de atropelamentos de fauna e definição da suficiência amostral

Figueiredo, Almir Picanço de 04 July 2017 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Ecologia, 2017. / Submitted by Priscilla Sousa (priscillasousa@bce.unb.br) on 2017-10-11T13:38:25Z No. of bitstreams: 1 2017_AlmirPicançodeFigueiredo.pdf: 2181512 bytes, checksum: 2d8cfc23533b61e098b2c6506561e2dd (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-11-20T21:00:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_AlmirPicançodeFigueiredo.pdf: 2181512 bytes, checksum: 2d8cfc23533b61e098b2c6506561e2dd (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-20T21:00:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_AlmirPicançodeFigueiredo.pdf: 2181512 bytes, checksum: 2d8cfc23533b61e098b2c6506561e2dd (MD5) Previous issue date: 2017-11-20 / O atropelamento de fauna é considerado por diversos autores como a principal causa direta de morte de animais na natureza. No entanto, as intervenções necessárias para mitigar este efeito negativo das rodovias são geralmente onerosas e por isso é preciso ter confiabilidade na proposição de locais para intervir. As análises de agregação de atropelamento usadas em Ecologia de Estrada não corrigem o efeito da heterogeneidade de densidade de primeira ordem gerando uma auto correlação espacial entre os atropelamentos maior do que a real. O primeiro capítulo desta dissertação apresenta um método de correção, denominado Windowned Method, que pondera os resultados obtidos em um raio de análise por uma janela de observação com menor heterogeneidade que a área total de estudo. O método proposto apresentou menores taxas de erro de classificação de hotspot e sofreu menos influência da heterogeneidade de distribuição dos eventos, quando comparado com dois outros métodos usados em Ecologia de Estradas. Esta dissertação também abordou a deficiência de uma análise de suficiência amostral para estudos de Ecologia de Estradas. No segundo capítulo desta dissertação foi verificado que existe uma relação positiva entre a precisão de classificação de hotspot e o tamanho da amostra. Por meio de simulações por reamostragem Bootstrap e por extrapolações utilizando Regressão Quantílica, esta relação foi utilizada para a construção de uma Curva de Precisão, com a qual é possível identificar o tamanho da amostra desejada para se atingir um grau de precisão determinado pelo pesquisador. Com este método, a suficiência amostral pode ser determinada pelo acúmulo de registros, permitindo protocolos de coletas diversos, permitindo ao pesquisador variar a velocidade de busca por carcaças e frequência de campanhas de coletas, conforme sua conveniência. / Several authors consider road kills as the primary direct cause of death of animals in nature. However, the interventions needed to mitigate this adverse effect of the highways are usually onerous, and therefore it is necessary to have reliability in proposing sites for them. The roadkill aggregation analyzes used in Road Ecology do not correct the effect of first order density heterogeneity by generating spatial autocorrelation between events greater than it is actual. The first chapter of this dissertation presents a method of correction, called Windowned Method, which weighs the results obtained in a radius of analysis by an observation window with less heterogeneity than the total area of study. The proposed method presented lower hotspot classification error rates and was less influenced by the heterogeneity of event distribution when compared to two other methods used in Road Ecology. This dissertation also addressed the deficiency of a sample adequacy analysis for Road Ecology studies. In the second chapter of this thesis, it was verified that there is a positive relationship between the hotspot classification accuracy and the sample size. Using Bootstrap resampling simulations and extrapolations using Quantile Regression, this relation was used to construct a Precision Curve with which it is possible to identify the desired sample size to reach a degree of accuracy determined by the researcher. With this method the sampling sufficiency can be limited by the accumulation of record allowing diverse collection protocols, it permits researchers to vary both the speed of carcasses search as the frequency of collections campaigns, according to their convenience.
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Dinâmica de atropelamento de fauna silvestre no entorno de unidades de conservação do Distrito Federal

Santos, Rodrigo Augusto Lima 31 March 2017 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Ecologia, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-05-22T18:07:40Z No. of bitstreams: 1 2017_RodrigoAugustoLimaSantos.pdf: 6271562 bytes, checksum: e5932d1e7de67cf5c7bf6d458a4bee4c (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-05-26T22:06:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_RodrigoAugustoLimaSantos.pdf: 6271562 bytes, checksum: e5932d1e7de67cf5c7bf6d458a4bee4c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-26T22:06:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_RodrigoAugustoLimaSantos.pdf: 6271562 bytes, checksum: e5932d1e7de67cf5c7bf6d458a4bee4c (MD5) Previous issue date: 2017-05-26 / O tempo de persistência das carcaças nas estradas e a capacidade de detecção (detectabilidade) do observador são as duas principais fontes de incerteza nos estudos de fauna atropelada em rodovias. Considerando o viés amostral produzido por esses dois fatores, a proposta do primeiro capitulo foi mensurar seus efeitos e estimar a real mortalidade nas estradas da área estudada. O principal objetivo desse capítulo foi quantificar o tempo de persistência da carcaça e avaliar como ele é influenciado pelo peso, características da estrada (estradas duplicadas, de único sentido, pavimentadas ou não), condições climáticas, e pela cobertura de vegetação na vizinhança, que foi utilizada como um"proxy" da atividade de carniceiros na rodovia. Além disso, a proposta foi mensurar a taxa de detecção de carcaças ao realizar os levantamentos de animais atropelados por carro e, por fim, estimar o “real” numero de carcaças após corrigir o valor encontrado nas amostragens com os dados de persistência e o viés da detectabilidade. Para estimar o tempo de persistência da carcaça, três observadores incluindo o motorista monitoraram (procurando por animais atropelados) em campanhas de cincos dias consecutivos, durantes 26 meses, 114 quilômetros de estradas. Cada animal encontrado era deixado no mesmo local e o seu tempo de remoção na rodovia era acompanhado nos dias subsequentes. Para estimar a detectabilidade da carcaça, trechos de 500m foram selecionados aleatoriamente para serem monitorados a pé por dois observadores (totalizando 146 km percorridos no período do estudo), enquanto outra equipe percorria todo o trecho de 114 km de veiculo, com três observadores a procura de animais atropelados. Em geral, em cada campanha uma equipe percorria 6 km a pé. Considerando todas as carcaças registradas, o tempo médio de persistência foi de dois dias e a detectabilidade foi baixa (<10%) para todos os grupos analisados. O tamanho do corpo e a alta proporção de cobertura de cerrado típico no entorno da rodovia (como um proxy da presença de carniceiros) foram os principais fatores que influenciam no tempo de persistência da carcaça. Os animais de menor peso corporal e em áreas com elevada proporção de cerrado típico permaneceram por menos tempo na rodovia. A detectabilidade foi menor para animais com massa corporal menor que 100g. As taxas de mortalidade registradas subestimaram os valores reais de 2 a 10 vezes menos, quando corrigidos pela remoção e detecção. Embora os tempos de persistência fossem semelhantes a outros estudos, as taxas de detectabilidade aqui descritas diferem consideravelmente dos demais estudos com essa abordagem. A detectabilidade é a principal fonte de viés nos estudos de atropelamento de fauna, e portanto, mais do que estimar o tempo de persistência, a detectabilidade deve ser o foco da correção metodológica durante as campanhas de levantamento de fauna atropelada. No segundo capítulo, o objetivo foi avaliar se os padrões de agregação espacial e temporal de atropelamento de fauna permanecem nos mesmos locais e períodos, ao longo do tempo, e sob diferentes escalas espaciais e temporais. Os padrões de agregação espacial e temporal de atropelamento de fauna são comumente utilizados para informar onde e quando as medidas de mitigação são necessárias. Com o intuito de registrar os animais atropelados foram realizadas campanhas com uma frequência média de duas vezes por semana (n = 484), no período de abril de 2010 a março de 2015, em um trecho de 114 km. Os hotspots/hot-moments foram definidos com diferentes comprimentos de secção de estrada (500, 1000, 2000m) e períodos de tempo (quinzenal, mensal, bimestral) por meio do método de Malo (calculado por meio de distribuição de Poisson). Os dados foram classificados em períodos anuais, e para cada ano foi calculado o hotspot/hot-moment e verificado se esses pontos de agregação permaneciam durante os cinco anos de amostragem. Ao longo do período de estudo foram registrados 4422 animais silvestres atropelados e identificado a presença de hotspots e hot-moments nas diferentes escalas de análise. No entanto, a ocorrência de hotspots e hot-moments ao longo dos anos foi mais evidente quando consideradas grandes escalas temporais e espaciais. Portanto, recomenda-se a utilização de secções de estrada e períodos de tempo mais longos nas análises de hotspots/hot-moments de atropelamento. Além disso, o custo/benefício de mitigação ao usar unidades espaciais e temporais maiores é semelhante ao usar escalas menores na identificação de hotspots/hotmoments. Por fim, no terceiro capítulo, a proposta foi utilizar modelos de ocupação no âmbito dos estudos de ecologia de estradas, visando incorporar a detecção imperfeita nas análises. As colisões entre animais silvestres e veículos representam uma grande ameaça para a vida selvagem e compreender como os padrões espaciais de atropelamento se relacionam com caracteres da paisagem circundante é crucial na decisão de onde implementar medidas de mitigação. No entanto, essas associações entre atropelamento e descritores da paisagem/estrada podem ser tendenciosas, já que muitas carcaças não são detectadas em pesquisas de atropelamento de fauna. Esse fato pode, em última instância, comprometer as ações de mitigação. Para utilização dos modelos de ocupação foi necessário assumir alguns pressupostos: a) a ocupação em nosso estudo representou o risco de uma colisão, no qual o animal usa uma seção de estrada para migrar ou forragear e fica propenso a ser atingido por um veículo; e b) a detectabilidade é a combinação da probabilidade de um indivíduo ser atingido por um veículo e da sua carcaça ser detectável. O objetivo desse estudo foi avaliar o risco de colisões animal-veículo ao longo das estradas e relacioná-lo com as informações da paisagem e da estrada. A coleta de dados foi à mesma já descrita no capitulo dois. Para avaliar padrões espaciais de ocorrência de atropelamento para os seis táxons mais atropelados durante os cinco anos de coleta de dados em campo foi desenvolvido um modelo de ocupação hierárquico bayesiano. Em geral, há um maior risco de atropelamento em trechos de estradas mais próximos às áreas urbanas e os com maior cobertura de habitat campestre. A detectabilidade foi maior para as estradas duplicadas e para a estação chuvosa. Foi constatado que os modelos de ocupação podem ser usados como uma ferramenta útil de manejo para acessar o risco de atropelamento ao longo das estradas, incorporando ainda o problema da detecção imperfeita. / Carcass persistence time and detectability are two main sources of uncertainty on road kill surveys. In this study, we evaluate the influence of these uncertainties on roadkill surveys and estimates. The main objective of the first chapter was to quantify carcass persistence time and assess how it is influenced by body mass of carcass, road-related characteristics, weather conditions and cover of (semi-) natural habitat (as a proxy of scavenger activity). In addition, the proposal was to estimate carcass detectability when performing road surveys by car and estimate the proportion of undetected carcasses after correcting for persistence and detectability bias in our studied roads. To estimate carcass persistence time, three observers (including the driver) surveyed 114 km by car on a monthly basis for two years, searching for wildlife-vehicle collisions (WVC). Each survey consisted of five consecutive days. To estimate carcass detectability, we randomly selected stretches of 500m to be also surveyed on foot by two other observers (total 292 walked stretches, 146 km walked). Overall, we recorded low median persistence times (two days) and low detectability (<10%) for all vertebrates. The results indicate that body size and landscape cover (as a surrogate of scavengers’ presence) are the major drivers of carcass persistence. Detectability was lower for animals with body mass less than 100g when compared to carcass with higher body mass. We estimated that our recorded mortality rates underestimated actual values of mortality by 2-10 fold. Although persistence times were similar to previous studies, the detectability rates here described are very different from previous studies. The results suggest that detectability is the main source of bias across WVC studies. Therefore, more than persistence times, studies should carefully account for differing detectability when comparing WVC studies. In the second chapter, the aim was to assess if spatial and temporal aggregation patterns of Wildlife-Vehicle Collisions (WVC) patterns remain in the same locations and periods over time and at different spatial and temporal scales. Spatial and temporal aggregation patterns of Wildlife-Vehicle Collisions (WVC) are recurrently used to inform where and when mitigation measures are most needed. We conducted biweekly surveys (n=484) on 114 km of nine roads, searching for WVC (n = 4422). Hotspots/hot-moments were defined using Poisson tests using different lengths of road section (500, 1000, 2000m) and time periods (fortnightly, monthly, bimonthly) to aggregate data. Our results showed that hotspots and hot-moments are present, but at large temporal and spatial scales, except for mammal’s hot-moments. We suggest using longer road sections and longer time periods to define hotspots/hot-moments in order to minimize uncertainty. Also, we show that the proportional costs and benefits when using different spatial and temporal units to detect WVA are similar. Finally, in the third chapter we suggest using occupancy models to overcome imperfect detection issues. Wildlife-vehicle collisions (WVC) represent a major threat for wildlife and understanding how WVC spatial patterns relate to surrounding land cover can provide valuable information for deciding where to implement mitigation measures. However, these relations may be heavily biased as many casualties are undetected in roadkill surveys, e.g. due to scavenger activity, which may ultimately jeopardize conservation actions. Here, we assume that: a) occupancy represents the roadkill risk, i.e. the animal uses a road section for crossing or forage being prone to be hit by an incoming vehicle; and b) detectability is the combination of the probability of an individual being hit by a vehicle and, if so, its carcass being detectable. Our main objective was to assess the roadkill risk along roads and relate it to land cover information. We conducted roadkill surveys over 114 km in nine different roads, biweekly, for five years (total of 484 surveys), and developed a Bayesian hierarchical occupancy model to assess spatial patterns of WVC occurrence for the six most road-killed taxa. Overall, we found a higher roadkill risk in road segments near urban areas and with higher cover of open habitat. Detectability tended to be higher for fourlane roads and in rainy season. We show that occupancy models can be used to access the roadkill risk along roads while accounting for imperfect detection. From a conservation perspective, our results highlight the need to upgrade road stretches near urban areas and with higher cover of open habitat.

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