Los monos aulladores (Alouatta spp.) son primates Neotropicales con una amplia distribución geográfica, que se extiende desde México hasta el sur de Brasil y Noreste de Argentina. El presente trabajo de tesis doctoral aborda dos aspectos diferentes de dos especies de monos aulladores (Alouatta caraya y Alouatta guariba clamitans): su distribución geográfica potencial y su comportamiento vocal. En Argentina A. caraya se encuentra ampliamente distribuído en el norte de nuestro país (presente en Misiones, Corrientes, Chaco, Formosa y Santa Fe) en tanto que A. guariba clamitans solo se halla presente en la provincia de Misiones. A través del modelo de nicho ecológico MaxEnt modelé la distribución geográfica potencial de ambas especies en toda Sudamérica. Para lo cual utilicé 19 variables bioclimáticas y reuní, en una extensa base de datos, localidades de presencia de ambas especies en toda su distribución. Esta base de datos estuvo compuesta por localidades provenientes de 3 fuentes diferentes: especímenes depositados en museos, publicaciones de revistas y relevamientos a campo. Dentro de Argentina, concentré mi atención particularmente en la provincia de Misiones, donde ambas especies se hallan viviendo en simpatría, el conocimiento de su distribución geográfica es escaso y reiteradas epidemias de fiebre amarilla afectaron negativamente a las poblaciones de monos aulladores. Dentro de Misiones realicé durante marzo de 2008 a noviembre de 2009, 12 relevamientos (cada relevamiento tuvo una duración de 6.16±0.60 días) a 35 áreas protegidas y no protegidas. Los resultados del modelado de MaxEnt revelaron áreas de Sudamérica con características de hábitat aptas para la presencia de una o ambas especies donde las mismas no han sido aún registradas. Realizar futuras campañas de campo para confirmar la presencia de estas especies de aullador en zonas predichas por el modelo sería fudamental para describir nuevas localidades de presencia, trazar más finamente su distribución geográfica y comprender mejor los requerimientos de nicho de ambas especies. A pesar del alto esfuerzo de muestreo, los resultados de mis relevamientos a las áreas dentro de Misiones, aportaron escasos datos de presencia (10 localidades para A. guariba clamitans y 13 para A. caraya), lo que indica la delicada situación de los aulladores en ésta provincia. MaxEnt señaló condiciones de hábitat aptas para la presencia potencial de ambas especies dentro de toda la extensión de Misiones, sin embargo cuando a este modelo superpuse un mapa de uso de suelo para la provincia, pudo verse que por fuera de las grandes áreas protegidas el Bosque Atlántico se encuentra altamente fragmentando y modificado, reduciendo drásticamente la posibilidad de que primates arborícolas ocupen esas áreas. Maximizar los esfuerzos de conservación de ambas especies de aulladores en la porción Noreste de Argentina es prioritario para evitar el descenso poblacional de estos primates a niveles irrecuperables y la extinción de A. guariba clamitans en Argentina. Otra de las etapas de trabajo que componen esta tesis, estuvo dedicada al estudio de diversos aspectos del comportamiento vocal de ambas especies de aulladores viviendo en sintopía en el Parque provincial El Piñalito en Misiones (Argentina). Seguí a cuatro grupos de aulladores (dos de cada especie) durante un período de 12 meses consecutivos (diciembre de 2006-noviembre de 2007). A través de grabaciones que obtuve en el campo y mediciones de los príncipales parámetros acústicos, describí el repertorio vocal completo de corta y larga distancia de ambas especies. Distinguí un total de 12 voces de corta distancia (utilizadas en la comunicación entre los individuos de un mismo grupo social) para A. caraya y 8 para A. guariba clamitans. Además de estas voces de corta distancia, grabé y describí los aullidos (voces potentes cuya funcionalidad está asociada a la comunicación a grandes distancias entre grupos vecinos).Cada una de las voces registradas, estuvo asociada a un determinado contexto, el cual también describí. Una vez descriptas todas las voces, me concentré en los contextos y posible función última de los aullidos. Durante el período de estudio y seguimiento de los cuatro grupos, registré cada vez que el grupo focal (grupo seguido aquel día) emitía aullidos, el contexto en el cual eran emitidos (encuentros intergrupales, respuesta a otro aullido o espontáneamente) y los individuos que participaban del coro. Mi objetivo fue el de poner a prueba las tres hipótesis propuestas (no mutuamente excluyentes) en relación a la función adaptativa de estos aullidos: 1) Hipótesis de la defensa del alimento/espacio: los aullidos funcionan en la protección de los recursos alimenticios dentro de las áreas de acción, 2) Hipótesis de la defensa de las parejas: los machos aúllan para defender a las hembras de su grupo (de machos solitarios o residentes en otros grupos) y 3) Hipótesis de la evasión de infanticidio: debido a que el infanticidio es una estrategia reproductiva utilizada por los monos aulladores, podría ocurrir que tanto el aullidos de los machos como el de las hembras desalentara a un macho externo al grupo (potencial infanticida) de ingresar a este. Los resultados que obtuve no sustentaron ni la hipótesis de la defensa del alimento/espacio ni la de la evasión de infanticidio. En cambio mis resultados sí apoyaron la hipótesis de la defensa de las parejas como función última de estas voces. Todos los objetivos propuestos en este trabajo de tesis fueron alcanzados y los resultados aquí obtenidos no sólo aumentaron el conocimiento sobre estas dos especies de monos aulladores sino que además abrieron futuras líneas de investigación que podrán ayudar a esclarecer otros aspectos, tanto de sus requerimientos ecológicos como de su comunicación vocal.

Urban planning has witnessed the profound changes in the methodologies of modelling during the last 50 years. Spatial interaction models have passed from social physics, statistical mechanics to non-spatial and spatial information processing stages of progress that can be designated as paradigm shifts. This thesis traces the Maximum Entropy (MaxEnt) approach in urban planning as pioneered by Wilson (1967,1970) and Spatial Entropy concept by Batty (1974) based on the Information Theory and its developments by Shannon (1948), Jaynes (1957), Kullback (1959) and by Tribus (1962,1969). Information-theoric methods have provided the theoretical foundation for challenging the uncertainty and incomplete information issues concerning the complex urban structure. MaxEnt, as a new logic, gives probabilities maximally noncommittal with regard to missing information. Wilson (1967,1970) has replaced the Newtonian analogy by the entropy concept from statistical mechanics to alleviate the mathematical inconsistency in the gravity model and developed a set of spatial interaction models consistent with the known information. Population density distribution as one of the determinants of the urban structure has been regarded as an exemplar to show the paradigm changes from the analysis of density gradients to the probabilistic description of density distributions by information-theoric methods. Spatial Entropy concept has introduced the spatial dimension to the Information Theory. Thesis applies Spatial Entropy measures to Ankara 1970 and 1990 census data by 34 zones and also obtains Kullback&rsquo / s Information Gain measures for population changes during the two decades. Empirical findings for Spatial Entropy measures show that overall Ankara-1970 and 1990 density distributions are &lsquo / &rsquo / Uneven&rsquo / &rsquo / and the uniform distribution hypothesis is not confirmed. These measures also indicate a tendency towards &ldquo / More Uniformity&rdquo / for density distributions in comparison to 1970. Information Gain measure for population changes also deviates from zero and direct proportionality hypothesis between posterior 1990 and prior 1970 population distributions by zones is not confirmed. Current research is focused on information processing with more engagement in the urban spatial structure and human behavior. This thesis aims to participate with these efforts and concludes that Information Theory has the potential to generate new profound changes in urban planning and modelling processes.

O Eragrostis plana Nees (capim-annoni-2 ou capim annoni) é uma gramínea exótica trazida da África do Sul nos anos cinquenta e atualmente tem presença em aproximadamente 10% da área total do bioma Pampa, sendo a espécie mais invasiva desse bioma. Tendo em conta a grande capacidade desta espécie para se estabelecer em uma ampla variedade de condições ambientais, os efeitos ambientais e econômicos negativos envolvidos, bem como sua dificuldade de erradicação, é importante identificar as áreas mais suscetíveis à invasão em um futuro próximo, para assim aprimorar os planos de manejo e evitar a expansão de áreas infestadas. O presente trabalho foi desenvolvido no município de Aceguá – RS, com o objetivo de identificar quais áreas são as mais suscetíveis à invasão. Foram aplicados os modelos de distribuição de espécies MAXENT e GARP tendo como dados de entrada as variáveis ambientais calculadas a partir imagens espectrais, modelo numérico de elevação, mapa de solos e mapa de vias. Como algumas variáveis originalmente têm resolução espacial de 250 m e outras de 30 m, foi feita uma reamostragem tanto a 30 m como a 250 m para comparar os resultados dos modelos nas duas resoluções espaciais. Para diminuir o número de variáveis de entrada foi feita uma análise de correlação para eliminar as variáveis com alta correlação. Também foi feito o teste Jackknife para avaliar quais variáveis contribuem mais na modelagem espacial da distribuição do capim annoni. Os dois modelos, tanto no treinamento como na validação, nas duas resoluções espaciais, apresentam valores médios de ajuste de AUC acima de 0,7, sendo considerado um bom ajuste. Foram empregados três métodos para calcular os limiares ótimos de corte para cada um dos modelos: 1) sensibilidade igual à especificidade; 2) soma entre a sensibilidade e a especificidade máxima; Os limiares obtidos foram 42 para MAXENT_250, 39 para MAXENT_30, 69 para GARP_250 e 68 para GARP_30. Após a aplicação dos limiares, verificou-se que o modelo GARP prediz uma área maior que o MAXENT, 33,20% em comparação com 24,60% na resolução espacial de 250 m, e 35,83% contra 27,17% na resolução espacial de 30 m. Verificou-se também que o GARP possui melhor capacidade de generalização, o qual é importante para modelar espécies invasoras. Os dois modelos predizem com presença uma área comum de 21,23% e 23,94% nas resoluções espaciais de 250 m e 30 m respectivamente. As pastagens são as classes de uso que apresentam uma maior suscetibilidade à invasão de capim anonni. Ao cruzar os resultados dos modelos de suscetibilidade à invasão de capim annoni, com resolução espacial de 30 m, e as áreas de pastagens que estão sob alta pressão de pastejo, verificou-se que o modelo MAXENT consegue predizer uma suscetibilidade à invasão em 24,51% das áreas e o modelo GARP prediz 37,95% de suscetibilidade à invasão. As comparações entre as duas resoluções espaciais demonstrou que não há muitas diferenças em termos de quantificação de área, sendo que o principal ganho foi o detalhamento espacial, o qual foi obtido com um alto custo computacional. / The Eragrostis plana Nees (South African lovegrass), is an exotic grassy plant originally from South Africa, introduced in the 50s and is currently present in approximately 10% of the total area of the Pampa biome, being the most invasive species in this biome. Considering the large capacity of the South African lovegrass establishing itself in a wide variety of environmental conditions, the negative effects, both environmental and economical that it involves, as well as its difficulty of eradication, it is important to identify the invasion most susceptible areas in the near future, in order to improve the management to prevent the spread of infested areas. This research was developed in the municipality of Aceguá – RS, with the objective of identifying which areas are most susceptible to invasion. The MAXENT and GARP models of distribution of species were applied, having as input data the environmental variables calculated from spectral images, digital elevation model, soil map and road map. As some variables originally had spatial resolution of 250m and others of 30m, a resample was done at both 30m and 250m in order to compare the models results in these two spatial resolutions. To reduce the input variables amount, a correlation analysis was performed to eliminate the high correlation variables. The Jackknife test was also used to evaluate which variables contribute most to the South African lovegrass distribution spatial modeling. Both models, at the two spatial resolutions, during the training and the validation steps, present mean values of AUC adjustment above 0.7, being considered a good fit. Three methods were used to calculate the optimal thresholds for each model: 1) the sensitivity equals to the specificity; 2) the sum between sensitivity and specificity is the maximum; 3) the distance between the ROC curve and left top corner is minimum. The calculated thresholds were 42 for MAXENT_250, 39 for MAXENT_30, 69 for GARP_250 and 68 for GARP_30. After applying these thresholds, it was verified that the GARP model predicts an area greater than MAXENT, 33.20% compared to 24.60% for the spatial resolution of 250m, and 35.83% against 27.17% in the spatial resolution of 30m. It was also verified that GARP has a better generalization capacity, which is important for modeling invasive species patterns. Both models predict a common area with susceptible to invasion of 21.23% and 23.94% in spatial resolutions of 250m and 30m respectively. The grasslands are the land cover that presents a South African lovegrass invasion greater susceptibility. Cross-referencing the susceptibility invasion models with the overgrazing areas at 30m of spatial resolution, it was verified that the model MAXENT can predict a susceptibility to invasion in 24.51% of the areas and the GARP model predicts 37.95% susceptibility to invasion. Comparisons between the two spatial resolutions showed that there are not many differences in terms of area quantification, where the main gain was spatial detailing, which was obtained with a high computational cost.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:29:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5071.pdf: 6530153 bytes, checksum: 71875d271723b1b5d923027f92ee8038 (MD5) Previous issue date: 2013-03-21 / Identifying the relative importance of deterministic and stochastic factors to the assembly of local communities has been tagged as one of the fundamental questions ecologists need to answer. Niche-based theories predict that the subset of species from the regional pool that occur in a local community presents a trait distribution that has been shaped by biotic and abiotic factors. The neutral theory, on the other hand, predicts that the species that compose the regional pool are functionally equivalent. Local communities formed from stochastic processes would, thus, present abundances not significantly different from those in the species pool. We collected traits on all woody individuals in 100 25m2 quadrats to test if we could predict local abundances using a pool of species and traits. We combined plots into large scale, intermediate scale, and fine scale samples. We used random sampling, spatial distance, soil characteristics, and fire to assemble species in different scales and environmental gradients. In the Brazilian cerrado, fire and nutrient-poor soils are likely promoters of habitat filtering. To test if traits improved the predictions generated by the information present in the pool, we used maximum entropy models coupled with permutation tests. We could accurately predict local abundances of the 73 species in the pool. Dispersal limitation was the main factor assembling communities at all the scales we studied, but the effects of stochasticity became more important as the scale became local. Traits explained little of the uncertainty present in local abundances, but coupled with pool frequencies they yielded large coefficients of determination. / Entender como a biodiversidade e o funcionamento dos ecosistemas vão responder às mudanças nas condições ambientais é essencial para a manutenção das interações que influenciam as propriedades dos ecossistemas. Os sistemas ecológicos respondem à mudanças nas condições ambientais não apenas por meio da interação direta com essas condições, mas também de maneira indireta, via organismos. No primeiro capítulo, descrevemos o uso de variáveis latentes e modelos de equações estruturais em ecologia. No segundo capítulo, nós investigamos como variações em características ambientais resultam em variações na diversidade funcional e funcionamento de uma comunidade de arbustos e árvores de cerrado no Parque Nacional das Emas (GO). Nós usamos modelagem de equações estruturais para quantificar os efeitos da fertilidade do solo, alumínio, disponibilidade de água e diversidade funcional na decomposição de serapilheira. Nós encontramos efeitos diretos entre nutrientes do solo, disponibilidade de água e alumínio na diversidade funcional e funcionamento da comunidade. O fogo não teve um efeito direto, mas sim caminhos indiretos pelos quais o fogo influencia a diversidade funcional e o funcionamento. No terceiro capítulo, nós procuramos identificar a importância de processos determinísticos e estocásticos na composicão da comunidade vegetal do cerrado em Emas. Nós testamos, por meio de modelos de máxima entropia e testes de permutação, se os traços das espécies adicionariam informação relevante para a previsão das abundâncias além da informação já presente no repositório de espécies. Nossos modelos tiveram alto poder de previsão para as 73 espécies do repositório. Limitação de dispersão foi o principal processor compondo as comunidades. Processos estocásticos também tiveram grande importância, principalmente na escala local. Sem a informação prévia sobre as frequências das espécies, modelos com os traços tiveram pouco poder de explicação. Entretanto, ao combinarmos traços e frequências no repositório, nossos modelos resultaram em altos coeficientes de determinação. No último capítulo, nós mostramos como fogo e fertilidade do solo influenciam diferentes grupos de traços e como esses traços influenciam na composição e densidade das comunidades. Cerrados; Comunidades vegetais; Funcionamento de comunidades; Modelos de equações estruturais

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:30:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6375.pdf: 3644148 bytes, checksum: 0c523a46402b21e66619abbb9b0c93af (MD5) Previous issue date: 2014-09-05 / Financiadora de Estudos e Projetos / Urban growth and population growth led to the construction of a gigantic road network around the world. This network is responsible for several impacts on fauna, flora and the environment, such as road kill, isolation of populations, facilitating the establishment of invasive species, river siltation, among others. However, although road ecology has advanced recently, there are still many gaps on how roads affect fauna, as little is known about how effects of changing the structure of highways can modify animal-vehicle collisions. This study aims to evaluate some of the impacts of roads on species of medium and large mammals in fragmented and naturally heterogeneous landscapes. Using a functional group approach based on animal sensitivity to disturbance and displacement capacity, I set out to answer three questions, one in each chapter: 1) the contribution of various landscape indices to predict wildlife road kill; 2) highway duplication and the implementation of wildlife crossing structures alter animal road kill; 3) duplication of roads change the way fauna road kill is correlated with the landscape metrics. To answer the first and third questions, we have developed innovative methods combining road kill data with a multi-scale approach with landscape metrics involving quantity and distance of various landscape elements, such as natural vegetation, cerrado, water, forestry and sugar cane. This method proposed was derived from habitat suitability model, and proved very promising for estimating the probability of animal road kill. Each functional group of species responded differently to landscape elements. Distance and amount of vegetation has been more important to estimate road kill probability of more sensitive mammals, but the amount of sugar cane also contributed to these results. The proposed method is highly replicable and can be easily applied in other regions with other taxa. The second question was addressed in an analytical way, with a conventional hypothesis testing approach. We found that, in general, there was no significant difference between road kill before and after road duplication. However, when considering the functional groups, and even species, some changes were significant for both increasing and reducing road kill. We also found that the proximity of wildlife crossing structures to road kill records did not reduce the frequency of animal-vehicle collision, indicating that such mitigation measures may not have been appropriate to reduce animal road mortality. Finally, in the third chapter we have proposed a new approach to estimate the changes in animal road kill probability before and after duplication of highways. In this chapter we recorded an increase in the probability of road kill after duplication for generalist species with high mobility. The methods proposed here are easy to implement in several actions related to roads, both for seeking their structural improvement and for making them more sustainable for biodiversity. / O crescimento urbano e o aumento populacional levaram a construção de uma gigantesca malha rodoviária ao redor do mundo. Essa malha é responsável por diversos impactos causados sobre a fauna, meio físico e flora, tais como: atropelamentos, isolamento de populações, facilitação no estabelecimento de espécies invasoras, assoreamento de rios, entre outros. Entretanto, embora a ecologia de estradas tenha avançado recentemente, ainda existem muitas lacunas sobre como elas afetam a fauna, da mesma forma que pouco se sabe sobre como os efeitos da mudança na estrutura das rodovias podem modificar o atropelamento de animais. Este estudo tem como objetivo avaliar alguns dos impactos das rodovias sobre espécies de mamíferos de médio e grande porte em paisagens fragmentadas e naturalmente heterogêneas. Utilizando uma abordagem de grupos funcionais baseados na sensibilidade à perturbação e na capacidade de deslocamento, me propus a responder três perguntas, sendo cada uma um capítulo: 1) qual a contribuição de diversos índices de paisagem para prever o atropelamento de fauna; 2) a duplicação das rodovias e a implementação de passagens de fauna alteram a taxa de atropelamentos dos animais; 3) a duplicação das rodovias altera a maneira que os atropelamentos de fauna são correlacionados com as métricas da paisagem. Para responder a primeira e terceira perguntas, desenvolvemos métodos inovadores combinando aos dados de atropelamentos, uma abordagem multi-escala de métricas da paisagem envolvendo quantidade e distância de diversos elementos da paisagem, como vegetação natural, cerrado, água, silvicultura e cana-de-açúcar. O método proposto no primeiro capítulo, derivado do modelo de adequabilidade de habitat, se mostrou bastante promissor para estimar a probabilidade de atropelamentos. Cada grupo funcional de espécies respondeu de forma diferente aos elementos da paisagem. Distância e quantidade de vegetação foram mais importantes para prever o atropelamento de mamíferos mais sensíveis, mas quantidade de cana de açúcar também contribuiu para os resultados. O método proposto apresenta alta replicabilidade e pode ser utilizado facilmente em outras regiões e para outros táxons. A segunda pergunta foi abordada de forma mais analítica, com uma abordagem de teste de hipótese convencional. Verificamos que, de modo geral, não houve diferença significativa entre os atropelamentos antes e depois da duplicação da estrada. Entretanto, ao se considerar os grupos funcionais, e mesmo as espécies, algumas alterações foram significativas tanto para o aumento e redução de atropelamentos, conforme o foco da análise. Ainda neste capítulo verificamos que a proximidade das passagens de fauna aos atropelamentos não reduziu a taxa de atropelamento, indicando que tais medidas de mitigação podem não estar sendo apropriadas para reduzir a mortalidade por atropelamentos. Por fim, no terceiro capítulo propusemos uma nova abordagem para estimar as mudanças dos atropelamentos antes e depois da duplicação das rodovias. Neste capítulo registramos um aumento na probabilidade de atropelamento de espécies depois da duplicação para espécies generalistas e com maior mobilidade. O uso dos métodos propostos neste trabalho são de fácil implementação em diversas ações relacionadas a estradas, tanto visando sua melhoria estrutural quanto para torná-las mais sustentáveis para a biodiversidade.

O Eragrostis plana Nees (capim-annoni-2 ou capim annoni) é uma gramínea exótica trazida da África do Sul nos anos cinquenta e atualmente tem presença em aproximadamente 10% da área total do bioma Pampa, sendo a espécie mais invasiva desse bioma. Tendo em conta a grande capacidade desta espécie para se estabelecer em uma ampla variedade de condições ambientais, os efeitos ambientais e econômicos negativos envolvidos, bem como sua dificuldade de erradicação, é importante identificar as áreas mais suscetíveis à invasão em um futuro próximo, para assim aprimorar os planos de manejo e evitar a expansão de áreas infestadas. O presente trabalho foi desenvolvido no município de Aceguá – RS, com o objetivo de identificar quais áreas são as mais suscetíveis à invasão. Foram aplicados os modelos de distribuição de espécies MAXENT e GARP tendo como dados de entrada as variáveis ambientais calculadas a partir imagens espectrais, modelo numérico de elevação, mapa de solos e mapa de vias. Como algumas variáveis originalmente têm resolução espacial de 250 m e outras de 30 m, foi feita uma reamostragem tanto a 30 m como a 250 m para comparar os resultados dos modelos nas duas resoluções espaciais. Para diminuir o número de variáveis de entrada foi feita uma análise de correlação para eliminar as variáveis com alta correlação. Também foi feito o teste Jackknife para avaliar quais variáveis contribuem mais na modelagem espacial da distribuição do capim annoni. Os dois modelos, tanto no treinamento como na validação, nas duas resoluções espaciais, apresentam valores médios de ajuste de AUC acima de 0,7, sendo considerado um bom ajuste. Foram empregados três métodos para calcular os limiares ótimos de corte para cada um dos modelos: 1) sensibilidade igual à especificidade; 2) soma entre a sensibilidade e a especificidade máxima; Os limiares obtidos foram 42 para MAXENT_250, 39 para MAXENT_30, 69 para GARP_250 e 68 para GARP_30. Após a aplicação dos limiares, verificou-se que o modelo GARP prediz uma área maior que o MAXENT, 33,20% em comparação com 24,60% na resolução espacial de 250 m, e 35,83% contra 27,17% na resolução espacial de 30 m. Verificou-se também que o GARP possui melhor capacidade de generalização, o qual é importante para modelar espécies invasoras. Os dois modelos predizem com presença uma área comum de 21,23% e 23,94% nas resoluções espaciais de 250 m e 30 m respectivamente. As pastagens são as classes de uso que apresentam uma maior suscetibilidade à invasão de capim anonni. Ao cruzar os resultados dos modelos de suscetibilidade à invasão de capim annoni, com resolução espacial de 30 m, e as áreas de pastagens que estão sob alta pressão de pastejo, verificou-se que o modelo MAXENT consegue predizer uma suscetibilidade à invasão em 24,51% das áreas e o modelo GARP prediz 37,95% de suscetibilidade à invasão. As comparações entre as duas resoluções espaciais demonstrou que não há muitas diferenças em termos de quantificação de área, sendo que o principal ganho foi o detalhamento espacial, o qual foi obtido com um alto custo computacional. / The Eragrostis plana Nees (South African lovegrass), is an exotic grassy plant originally from South Africa, introduced in the 50s and is currently present in approximately 10% of the total area of the Pampa biome, being the most invasive species in this biome. Considering the large capacity of the South African lovegrass establishing itself in a wide variety of environmental conditions, the negative effects, both environmental and economical that it involves, as well as its difficulty of eradication, it is important to identify the invasion most susceptible areas in the near future, in order to improve the management to prevent the spread of infested areas. This research was developed in the municipality of Aceguá – RS, with the objective of identifying which areas are most susceptible to invasion. The MAXENT and GARP models of distribution of species were applied, having as input data the environmental variables calculated from spectral images, digital elevation model, soil map and road map. As some variables originally had spatial resolution of 250m and others of 30m, a resample was done at both 30m and 250m in order to compare the models results in these two spatial resolutions. To reduce the input variables amount, a correlation analysis was performed to eliminate the high correlation variables. The Jackknife test was also used to evaluate which variables contribute most to the South African lovegrass distribution spatial modeling. Both models, at the two spatial resolutions, during the training and the validation steps, present mean values of AUC adjustment above 0.7, being considered a good fit. Three methods were used to calculate the optimal thresholds for each model: 1) the sensitivity equals to the specificity; 2) the sum between sensitivity and specificity is the maximum; 3) the distance between the ROC curve and left top corner is minimum. The calculated thresholds were 42 for MAXENT_250, 39 for MAXENT_30, 69 for GARP_250 and 68 for GARP_30. After applying these thresholds, it was verified that the GARP model predicts an area greater than MAXENT, 33.20% compared to 24.60% for the spatial resolution of 250m, and 35.83% against 27.17% in the spatial resolution of 30m. It was also verified that GARP has a better generalization capacity, which is important for modeling invasive species patterns. Both models predict a common area with susceptible to invasion of 21.23% and 23.94% in spatial resolutions of 250m and 30m respectively. The grasslands are the land cover that presents a South African lovegrass invasion greater susceptibility. Cross-referencing the susceptibility invasion models with the overgrazing areas at 30m of spatial resolution, it was verified that the model MAXENT can predict a susceptibility to invasion in 24.51% of the areas and the GARP model predicts 37.95% susceptibility to invasion. Comparisons between the two spatial resolutions showed that there are not many differences in terms of area quantification, where the main gain was spatial detailing, which was obtained with a high computational cost.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-12-18T12:34:27Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Davi Mello Cunha Crescente Alves - 2013.pdf: 853772 bytes, checksum: 72911b50f56ac854e4084c11c9191154 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-12-18T14:28:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Davi Mello Cunha Crescente Alves - 2013.pdf: 853772 bytes, checksum: 72911b50f56ac854e4084c11c9191154 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-18T14:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Davi Mello Cunha Crescente Alves - 2013.pdf: 853772 bytes, checksum: 72911b50f56ac854e4084c11c9191154 (MD5) Previous issue date: 2013-12-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The White-Nose syndrome is an emergent infectious disease that had already killed almost six millions North American bats and spread more than two thousand kilometers. Even so, studies about their possible impacts upon hosts are still lacking, principally upon all the susceptible North American bats. We predicted the consequences of the WNS spread in the North American hosts by generating an environmental suitability map for the disease, and then, we overlaid with the extension of occurrence of all hibernating bats in North America. We assumed that all intersection localities will somehow negatively affect bat’s local populations, and we reassessed their conservation status based on their potential population reduction. 16% of the North American hibernating bat fauna were considered threatened under this WNS potential spread. We believe our results could contribute with governments conservation actions. / (Sem resumo)

With exploding human populations and landscapes that are changing, an increasing number of wildlife species are brought to the brink of extinction. In Canada, the eastern hog-nosed snake, 'Heterodon platirhinos', is found in a limited portion of southern Ontario. Designated as threatened by the Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada (COSEWIC), this reptile has been losing its habitat at an alarming rate. Due to the increase in development of southern Ontario, it is crucial to document what limits the snake’s habitat to direct conservation efforts better, for the long-term survival of this species. The goals of this study are: 1) to examine what environmental parameters are linked to the presence of the species at a landscape scale; 2) to predict where the snakes can be found in Ontario through GIS-based habitat suitability models (HSMs); and 3) to assess the role of biotic interactions in HSMs. Three models with high predictive power were employed: Maxent, Boosted Regression Trees (BRTs), and the Genetic Algorithm for Rule-set Production (GARP). Habitat suitability maps were constructed for the eastern hog-nosed snake for its entire Canadian distribution and models were validated with both threshold dependent and independent metrics. Maxent and BRT performed better than GARP and all models predict fewer areas of high suitability when landscape variables are used with current occurrences. Forest density and maximum temperature during the active season were the two variables that contributed the most to models predicting the current distribution of the species. Biotic variables increased the performance of models not by representing a limiting resource, but by representing the inequality of sampling and areas where forest remains. Although habitat suitability models rely on many assumptions, they remain useful in the fields of conservation and landscape management. In addition to help identify critical habitat, HSMs may be used as a tool to better manage land to allow for the survival of species at risk.

Predictions of species’ ranges from distribution modeling are often used to inform marine management and conservation efforts, but few studies justify the model selected or quantify the uncertainty of the model predictions in a spatial manner. This thesis employs a multi-model, multi-area SDM analysis to develop a higher certainty in the predictions where similarities exist across models and areas. Partial dependence plots and variable importance rankings were shown to be useful in producing further certainty in the results. The modeling indicated that glass sponges (Hexactinellida) are most likely to exist within the North Pacific Ocean where alkalinity is greater than 2.2 μmol l-1 and dissolved oxygen is lower than 2 ml l-1. Silicate was also found to be an important environmental predictor. All areas, except Hecate Strait, indicated that high glass sponge probability of presence coincided with silicate values of 150 μmol l-1 and over, although lower values in Hecate Strait confirmed that sponges can exist in areas with silicate values of as low as 40 μmol l-1. Three methods of showing spatial uncertainty of model predictions were presented: the standard error (SE) of a binomial GLM, the standard deviation of predictions made from 200 bootstrapped GLM models, and the standard deviation of eight commonly used SDM algorithms. Certain areas with few input data points or extreme ranges of predictor variables were highlighted by these methods as having high uncertainty. Such areas should be treated cautiously regardless of the overall accuracy of the model as indicated by accuracy metrics (AUC, TSS), and such areas could be targeted for future data collection. The uncertainty metrics produced by the multi-model SE varied from the GLM SE and the bootstrapped GLM. The uncertainty was lowest where models predicted low probability of presence and highest where the models predicted high probability of presence and these predictions differed slightly, indicating high confidence in where the models predicted the sponges would not exist.

Bacillus anthracis is the causal agent of anthrax which primarily affects ungulates, occasionally carnivores and less frequently humans. The endospores of this soil-borne bacterium are highly resistant to extreme conditions, and under ideal conditions, anthrax spores can survive for many years in the soil. The bacterium is generally found in soil at sites where infected animals have died. When these spores are exposed, they have the potential to be ingested by a mammalian species which could lead to an anthrax outbreak. Anthrax is almost never transmitted directly from host to host, but is rather ingested by herbivores while drinking, grazing or browsing in a contaminated environment, with the exception of scavengers and carnivores consuming infected prey. Anthrax is known to be endemic in the northern part of Kruger National Park (KNP) in South Africa (SA), with occasional epidemics spreading southward into the non-endemic areas. The aim of this study is to identify and map areas that are ecologically suitable for the harbouring of B. anthracis spores within the KNP. Anthrax surveillance data and selected environmental variables were used as inputs to the maximum entropy (Maxent) species distribution modelling method. Five-hundred and ninety-seven anthrax occurrence records, dating from the year 1988 to 2011, were extracted from the Skukuza State Veterinary Office’s database. A total of 40 environmental variables were used and their relative contribution to predicting suitability for anthrax occurrence was evaluated using Maxent software (version 3.3.3k). Variables showing the highest gain were then used for subsequent, refined model iterations until the final model parameters were established. The environmental variables that contributed the most to the occurrence of anthrax were soil type, normalized difference vegetation index (NDVI), land type and precipitation. A map was created using a geographic information system (GIS) that illustrates the sites where anthrax spores are most likely to occur throughout the Park. This included the known endemic Pafuri region as well as the low lying soils along the Shingwedzi-Phugwane-Bubube rivers and the Letaba-Olifants river drainage area. The outputs of this study could guide future targeted surveillance efforts to focus on areas predicted to be highly suitable for anthrax, especially since the KNP uses passive surveillance to detect anthrax outbreaks. Knowing where to look can improve sampling efficiency and lead to increased understanding of the ecology of anthrax within the KNP. / Dissertation (MMedVet)--University of Pretoria, 2013. / Production Animal Studies / unrestricted