Made available in DSpace on 2013-08-07T19:13:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000431170-Texto+Completo-0.pdf: 1671915 bytes, checksum: 0e6a84a3aa89fffae173ee63095e44ac (MD5) Previous issue date: 2011 / To determine a Suitability Index (IA) for each segment of the Jacuí River basin, aiming to the licensing process of new dams, a new conceptual model was proposed as a mathematical equation. The purpose of the model is to indicate the areas more and less suitable to the construction of new hydroelectric power dams. In this equation, environmental parameters define low IA values. On the other hand, high socioeconomic factors increase IA estimates. The Suitability Index (IA) is defined by the equation: IA = (1-PD). (1-PP) . (1-PG) . [(PAL + PAA + PSL + PSA + PIL + PIA/6) + (PTL + PTA + PRL + PRA + DPTL + DPTA + DPRL + DPRA/8) + ( CEL + CEA/2) + BM + BJ + (2 . HÁ) – (2 . VR)]; following the notation: Presence of Piava (PP); Presence of Grumatã (PG); Presence of Dourado (PD); Local Agricultural PIB (PAL); Accumulated agricultural PIB (PAA); Local Service PIB (PSL); Accumulated Service PIB (PSA); Local Industrial PIB (PIL); Accumulated Industrial PIB (PIA); Local Total Population (PTL); Accumulated Total Population (PTA); Local Rural Population (PRL); Accumulated Rural Population (PRA); Accumulated Total Population Density (DPTA); Local Total Population Density (DPTL); Local Rural Population Density (DPRL); Accumulated Rural Population Density (DPRA); Local Energetic Consume (CEL); Accumulated Energetic Consume (CEA); Upstream Dams (BM); Downstream Dams (BJ); Altitudinal Heterogeneity (HA); Riparian Vegetation (VR). The migratory fish index concerns the probability of occurrence of Salminus brasiliensis (PD), Leoporinus obtusidens (PP) and Prochilodus lineatus (PG). Economical descriptors are the simple average of agricultural PIB (PAL / PAA), service PIB (PSL / PSA) and industrial PIB (PIL / PIA), measuring both the local (L) and accumulated from upstream (A) effects. Population descriptors (PTL / PTA / PRL / PRA / DPTL / DPTA / DPRL / DPRA) represent the simple average of all population indicators, measuring the local and accumulated effects.The measure of energy consumption (CEL / CEA) represents average energy consumption both local and upstream accumulated. The number of upstream (BM) and downstream dams (BJ) aims to penalize a river segment nested inside large dam system. The altitudinal heterogeneity (HA) aims to increase the suitability of river segments with higher levels of embedding. The riparian vegetation (VR) represents the percentage of vegetation covering in the form of forest around each the river segment. Each parameter was re-scaled between 0 and 1, so that all variables have equivalent effects. Among the nine power plants in operation, seven have suitability index below 10. The UHE of Canasta and Bugres showed an AI of 47%, the highest among the UHE. Dona Francisca had the lowest AI value (0. 03%). Among the projected UHE, Muçum presents a virtually zero IA value and the UHE Espigão Preto obtained an index of 26. 2%. The power plant of San Manuel presents an IA of 70% and is one of the least impact enterprises concerning the proposed methodology. Among the PCH, only five out of 17 have IA lower than 10%. The PCH Palanquinho presented the larger IA value, reaching 71. 4%, followed by PCH Herval, with 52. 6%. The PCH Passo do Inferno had the lowest estimated IA value, as just 2. 1%. / Para determinar um índice de adequabilidade (IA) para cada segmento da bacia Jacuí, com vistas ao licenciamento de novos barramentos, procedeu-se a elaboração de um modelo conceitual materializado sob a forma de uma equação matemática. O objetivo do modelo é indicar as áreas mais propícias e menos propícias à construção de novos empreendimentos hidroelétricos. Nesta equação, parâmetros ambientais são os que definem baixos valores de adequabilidade dos barramentos. Por outro lado, os elevados índices socioeconômicos facilitam a implantação de novos empreendimentos. A adequabilidade é definida pela equação: IA = (1-PD) . (1-PP) . (1-PG) . [(PAL + PAA + PSL + PSA + PIL + PIA/6) + (PTL + PTA + PRL + PRA + DPTL + DPTA + DPRL + DPRA/8) + ( CEL + CEA/2) + BM + BJ + (2 . HÁ) – (2 . VR)]; conforme a seguinte notação: Presença de Piava (PP); Presença de Grumatã (PG); Presença de Dourado (PD); PIB Agrícola Local (PAL); PIB Agrícola Acumulado (PAA); PIB Serviços Local (PSL); PIB Serviços Acumulado (PSA); PIB Industrial Local (PIL); PIB Industrial Acumulado (PIA); População Total Local (PTL); População Total Acumulado (PTA); População Rural Local (PRL); População Rural Acumulado (PRA); Densidade Populacional Total Acumulado (DPTA); Densidade Populacional Total Local (DPTL); Densidade Populacional Rural Local (DPRL); Densidade Populacional Rural Acumulado (DPRA); Consumo Energético Local (CEL); Consumo Energético Acumulado (CEA); Barragem a montante (BM); Barragem a jusante (BJ); Heterogeneidade Altitudinal (HA); Vegetação Ripária (VR).O Índice de peixes migradores representa a probabilidade de ocorrência das Salminus brasiliensis (PD), Leoporinus obtusidens (PP) e Prochilodus lineatus (PG). O parâmetro econômico representa a média simples de valores de PIB agrícola (PAL/PAA), de serviço (PSL/PSA) e industrial (PIL/PIA), mensurando efeitos locais (L) e acumulados de montante (A). O parâmetro populacional (PTL/PTA/PRL/PRA/DPTL/DPTA/DPRL/ DPRA) representa a média simples de indicadores populacionais, mensurando efeitos locais e acumulados de montante. O parâmetro de consumo energético (CEL/CEA) representa uma média do consumo de energia local e acumulado de montante. Os barramentos demonstram o número de barragens a montante (BM) e jusante (BJ) de cada segmento de rio. A heterogeneidade altitudinal (HA) visa aumentar a adequabilidade de segmentos de rio com maior grau de encaixamento. O parâmetro de vegetação ripária (VR) representa a percentagem de cobertura vegetal sob a forma de mata no entorno dos segmentos de rios. Cada parâmetro foi re-escalonado entre 0 e 1, permitindo que todas as variáveis tenham efeitos relativos equivalentes. Dentre as 9 usinas hidrelétricas em operação, 7 apresentam índice de adequabilidade inferior a 10. As UHE Canastra e Bugres apresentaram um IA de 47%, o maior entre as UHE e Dona Francisca apresentou o menor IA com 0,03%. Entre as UHE inventariadas, a de UHE Muçum apresenta um IA de praticamente zero e a UHE de Espigão Preto obteve um índice de 26,2%. A UHE de São Manuel, com IA superior a 70, apresenta-se como um dos empreendimentos de menor impacto relativo em função da metodologia proposta. Dentre as PCH, apenas cinco dentre 17 apresentam IA inferior a 10. A PCH de Palanquinho foi a que obteve o maior IA, com um índice de 71,4%, seguida pela PCH de Herval com 52,6% e a PCH de Passo do Inferno obteve o menor índice com 2,1%.

Made available in DSpace on 2013-08-07T19:12:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000431438-Texto+Completo-0.pdf: 364970 bytes, checksum: a2b5a90c195c4bb4a95364252f19a076 (MD5) Previous issue date: 2011 / This work aims to test a new concept of niche for animals that change their ecological rule along ontogenetic development. The isotopic niche concept considers all stages of ontogenetic development, as well as the biomass of the species, which is the result of the balance between weight and abundance. First, we establish the probability of survival by age, determined by the equation: (1) Pt = e-M. t, where Pt is the probability of an animal to reach age t, e is the base of the natural logarithms, M is the natural mortality rate and t is the age of the individuals. The weight growth curve is described by the von Bertalanffy equation: (2) Wt = a. (Linf (1 - e-k. (t-t0)))b; where Wt is the weight at age t, a is the coefficient of proportionality of the length-weight relationship, Linf is the asymptotic length, e is the base of the natural logarithms, k is the growth constant, t is the age of the individuals, t0 is the parameter related to the length of the animal at birth, and b is the coefficient of allometry of the length-weight relationship. Biomass is adjusted by the product of the equations 1 and 2: (3) Bt = Wt. Pt; where Bt is the biomass per recruit, Wt is the result of the growth curve in weight, Pt is the survival probability. The isotopic signature follows any pattern according to the ontogenetic development of the species. In the case of a linear relationship: (4) d 15N(t) = a. L(t) + b; where d15N(t) is the isotopic signature at age t, L(t) is the length of the individuals at age t and a and b are the parameters of the equation. Considering that the previous equation (4) relates d 15N with the size, it’s possible convert this estimate into a function of age by applying the length growth function: (5) dt 15N(t) = a. (Linf. (1 - e-k (t-t0))) + b; where Linf is the asymptotic length, e is the base of the natural logarithms, k is the growth constant, t is the age of the individuals, t0 is the parameter related to the length of the animal at birth, d15N(t) is the isotopic signature at age t, L(t) is the length of the individuals at age t and a e b are the parameters of the equation between the isotopic signature and the size. The relative isotopic impact (dt 15N) of an age group into a community depends on the isotopic signature of that particular age and their abundance in biomass, defined by: dF 15N = [dt 15N(t). B(t)]dt. B(t)dt where is the definite integral from age 0 up to the maximum longevity of the species (A95), defined by Taylor as the age to reach 95% of the asymptotic length (Linf), estimated as -2,996/k. In this paper, the integral related to the equation 6 were solved using the software Maple 14 (Maplesoft). As a model species for this study it was chosen Astyanax sp. aff. fasciatus (Cuvier, 1819) which is a freshwater fish, benthopelagic and with a wide distribution, occurring between Mexico and Argentina. The sampling program was developed through two sampling campaigns in Lake Pinguela (29°49'S, 50º10'W), in the municipality of Osório, Rio Grande do Sul. The samples are collected in November/December 2009 and March/April 2010. The specimens were collected using a beach seine net 50 m long, 1. 5 m height and mesh with 5mm between adjacent nodes. Muscle samples of 23 individuals of A. sp. aff. fasciatus were used to determine the isotopic signatures of 15N and 13C (UC Davis Stable Isotope Facility at the University of California, USA). A total of 1181 specimens of A. sp. aff. fasciatus were captured (713 males, 104 females and 364 juveniles), with an approximate ratio of six males for every female. The mean total length in males was 10. 53cm; 11. 01cm in females and 7. 51cm in juveniles. It was identified an increasing linear trend of increasing value of 15N isotopic signature (d 15N=0,2054. Lt+8,2823; R²=0,58; p=0,00002) and 13C (d 13C=0,3479. Lt- 23,413, R²=0,37; p=0,00197) according to the total length (Lt) of the individuals, indicating changes in primary carbon source and trophic level changes as function of the length of the animals. The definite integral of the biomass per recruit function for A. sp. aff. fasciatus, with ages between 0 to three years, have a numeric result of 1. 97g, meaning that, on average, each born individual produces 1. 97grams of weight. The definite integral (0-3 years) for the product of biomass (eq. 3) by the dt 15N in function of the size (Eq. 5), presented as numerical result 20. 13. Considering this, the estimated of Isotopic Niche (dF 15N. eq. 6) for A. sp. aff. fasciatus was estimated as 10. 20. For d 13C, the definite integral (0-3 years) for the product of biomass (eq. 3) by varying dt 13C in function of the size (Eq. 5), presented as numerical result -39. 83. Considering this, the estimated of Isotopic Niche (dF 13C. eq. 6) for A. sp. aff. fasciatus was estimated as -20. 17. / O objetivo deste trabalho constitui-se em testar um novo conceito de nicho para animais que modifiquem sua função ecológica em relação ao desenvolvimento ontogenético. O modelo de nicho isotópico considera todas as fases do desenvolvimento ontogenético, bem como a biomassa da espécie, sendo esta resultante do balanço entre peso e abundância. Primeiramente, estabelece-se a probabilidade de sobrevivência por idade, determinada através da equação: (1) Pt = e-M. t; onde Pt é a probabilidade de um animal chegar a idade t, e é a base dos logaritmos naturais, M é a taxa de mortalidade natural e t é a idade dos indivíduos. O padrão de crescimento em peso da espécie é descrito conforme a equação de von Bertalanffy (1938): (2) Wt = a. (Linf (1 - e-k. (t-t0)))b; onde Wt é o crescimento em peso, a é o coeficiente de proporcionalidade da relação peso-comprimento, Linf é o comprimento assintótico, e é a base dos logaritmos naturais, k é a constante de crescimento, t é a idade dos indivíduos, t0 é o parâmetro relacionado com o comprimento do animal ao nascer e b é o coeficiente de alometria da relação peso-comprimento. A biomassa é ajustada pelo produto das equações 1 e 2, sendo: (3) Bt = Wt. Pt; onde Bt é a biomassa por recruta, Wt o resultado da curva de crescimento em peso e Pt da probabilidade de sobrevivência.A assinatura isotópica segue o padrão do desenvolvimento ontogenético da espécie. No caso de seguir uma relação linear: (4) d 15N(t) = a. L(t) + b; onde d15N(t) é a assinatura isotópica na idade t, L(t) é o comprimento dos indivíduos na idade t e a e b são parâmetros da equação de reta. Considerando que a equação anterior (4) relaciona d 15N com tamanho, é possível converter esta estimativa em uma função da idade aplicando-se a função de crescimento em comprimento de von Bertalanffy: (5) dt 15N(t) = a. (Linf. (1 - e-k (t-t0))) + b; onde Linf é o comprimento assintótico, e é a base dos logaritmos naturais, k é a constante de crescimento, t é a idade dos indivíduos, t0 é o parâmetro relacionado com o comprimento do animal ao nascer, d15N(t) é a assinatura isotópica na idade t, L(t) é o comprimento dos indivíduos na idade t e a e b são parâmetros da equação de reta entre a assinatura isotópica e o tamanho. O relativo impacto isotópico (dt 15N) de um grupo etário dentro de uma comunidade depende da assinatura isotópica daquela idade específica e da sua abundância como biomassa, definido então por: (6) dF 15N = [dt 15N(t). B(t)]dt. B(t)dt; onde é a integral definida da idade 0 até a longevidade máxima da espécies (A95), definida por Taylor como a idade para atingir 95% do comprimento assintótico (Linf), sendo estimada como - 2,996/k. No presente trabalho, as integrais referentes à equação 6 foram resolvidas através do software Maple 14 (Maplesoft).Como modelo de espécie para este estudo escolhemos Astyanax sp. affinis fasciatus (Cuvier, 1819) que é exclusivamente de água doce, bentopelágico e de ampla distribuição, ocorrendo entre o México e a Argentina. O programa de amostragens foi desenvolvido através de duas campanhas amostrais na Lagoa da Pinguela (29º49’S; 50º10’W), no município de Osório, Rio Grande do Sul. As amostras foram coletadas em novembro/dezembro de 2009 e março/abril de 2010. Os espécimes foram coletados utilizando-se uma rede de arrasto de praia de 50m de comprimento, 1,5m de altura e malha com 5mm entre nós adjacentes. Foram processadas amostras referentes a 23 indivíduos de A. sp. aff. fasciatus para determinar as assinaturas isotópicas de 15N e 13C (UC Davis Stable Isotope Facility, na Universidade da Califórnia, EUA). Um total de 1. 181 espécimes de A. sp. aff. fasciatus foram capturados (713 machos, 104 fêmeas e 364 juvenis), com uma proporção aproximada de seis macho para cada fêmea. A média de comprimento total em machos foi de 10,53cm, em fêmeas 11,01cm e em juvenis 7,51cm. Identificou-se uma tendência linear crescente de aumento do valor de assinatura isotópica de 15N (d 15N=0,2054. Lt+8,2823; R²=0,58; p=0,00002) e 13C (d 13C=0,3479. Lt -23,413, R²=0,37; p=0,00197) em função do comprimento total (Lt) dos indivíduos, indicando variação de fonte primária de carbono e alteração de nível trófico em função do crescimento dos animais.A integral definida da Biomassa por recruta para A. sp. aff. fasciatus, com idades entre 0 e três anos, teve como resultado numérico 1,97g, significando que, em média, cada indivíduo nascido produz 1,97 gramas de peso. A integral definida (0-3 anos) para o produto da Biomassa (eq. 3) pela variação de dt 15N em função do tamanho (eq. 5), apresentou como resultado numérico 20,13. Desta forma, a estimativa do Nicho Isotópico (dF 15N. eq. 6) para A. sp. aff. fasciatus foi estimado em 10,20. Para d 13C, a integral definida (0-3 anos) para o produto da Biomassa (eq. 3) pela variação de dt 13C em função do tamanho (eq. 5), apresentou como resultado numérico - 39,83. Desta forma, a estimativa do Nicho Isotópico (dF 13C. eq. 6) para A. sp. aff. fasciatus foi estimado em -20,17.

Made available in DSpace on 2015-04-14T13:09:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 431170.pdf: 1671915 bytes, checksum: 0e6a84a3aa89fffae173ee63095e44ac (MD5) Previous issue date: 2011-03-14 / Para determinar um ?ndice de adequabilidade (IA) para cada segmento da bacia Jacu?, com vistas ao licenciamento de novos barramentos, procedeu-se a elabora??o de um modelo conceitual materializado sob a forma de uma equa??o matem?tica. O objetivo do modelo ? indicar as ?reas mais prop?cias e menos prop?cias ? constru??o de novos empreendimentos hidroel?tricos. Nesta equa??o, par?metros ambientais s?o os que definem baixos valores de adequabilidade dos barramentos. Por outro lado, os elevados ?ndices socioecon?micos facilitam a implanta??o de novos empreendimentos. A adequabilidade ? definida pela equa??o: IA = (1-PD). (1-PP). (1-PG). [(PAL + PAA + PSL + PSA + PIL + PIA/6) + (PTL + PTA + PRL + PRA + DPTL + DPTA + DPRL + DPRA/8) + ( CEL + CEA/2) + BM + BJ + (2. H?) (2. VR)]; conforme a seguinte nota??o: Presen?a de Piava (PP); Presen?a de Grumat? (PG); Presen?a de Dourado (PD); PIB Agr?cola Local (PAL); PIB Agr?cola Acumulado (PAA); PIB Servi?os Local (PSL); PIB Servi?os Acumulado (PSA); PIB Industrial Local (PIL); PIB Industrial Acumulado (PIA); Popula??o Total Local (PTL); Popula??o Total Acumulado (PTA); Popula??o Rural Local (PRL); Popula??o Rural Acumulado (PRA); Densidade Populacional Total Acumulado (DPTA); Densidade Populacional Total Local (DPTL); Densidade Populacional Rural Local (DPRL); Densidade Populacional Rural Acumulado (DPRA); Consumo Energ?tico Local (CEL); Consumo Energ?tico Acumulado (CEA); Barragem a montante (BM); Barragem a jusante (BJ); Heterogeneidade Altitudinal (HA); Vegeta??o Rip?ria (VR). O ?ndice de peixes migradores representa a probabilidade de ocorr?ncia das Salminus brasiliensis (PD), Leoporinus obtusidens (PP) e Prochilodus lineatus (PG). O par?metro econ?mico representa a m?dia simples de valores de PIB agr?cola (PAL/PAA), de servi?o (PSL/PSA) e industrial (PIL/PIA), mensurando efeitos locais (L) e acumulados de montante (A). O par?metro populacional (PTL/PTA/PRL/PRA/DPTL/DPTA/DPRL/ DPRA) representa a m?dia simples de indicadores populacionais, mensurando efeitos locais e acumulados de montante. O par?metro de consumo energ?tico (CEL/CEA) representa uma m?dia do consumo de energia local e acumulado de montante. Os barramentos demonstram o n?mero de barragens a montante (BM) e jusante (BJ) de cada segmento de rio. A heterogeneidade altitudinal (HA) visa aumentar a adequabilidade de segmentos de rio com maior grau de encaixamento. O par?metro de vegeta??o rip?ria (VR) representa a percentagem de cobertura vegetal sob a forma de mata no entorno dos segmentos de rios. Cada par?metro foi re-escalonado entre 0 e 1, permitindo que todas as vari?veis tenham efeitos relativos equivalentes. Dentre as 9 usinas hidrel?tricas em opera??o, 7 apresentam ?ndice de adequabilidade inferior a 10. As UHE Canastra e Bugres apresentaram um IA de 47%, o maior entre as UHE e Dona Francisca apresentou o menor IA com 0,03%. Entre as UHE inventariadas, a de UHE Mu?um apresenta um IA de praticamente zero e a UHE de Espig?o Preto obteve um ?ndice de 26,2%. A UHE de S?o Manuel, com IA superior a 70, apresenta-se como um dos empreendimentos de menor impacto relativo em fun??o da metodologia proposta. Dentre as PCH, apenas cinco dentre 17 apresentam IA inferior a 10. A PCH de Palanquinho foi a que obteve o maior IA, com um ?ndice de 71,4%, seguida pela PCH de Herval com 52,6% e a PCH de Passo do Inferno obteve o menor ?ndice com 2,1%.

Made available in DSpace on 2015-04-14T13:09:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 431438.pdf: 364970 bytes, checksum: a2b5a90c195c4bb4a95364252f19a076 (MD5) Previous issue date: 2011-03-09 / O objetivo deste trabalho constitui-se em testar um novo conceito de nicho para animais que modifiquem sua fun??o ecol?gica em rela??o ao desenvolvimento ontogen?tico. O modelo de nicho isot?pico considera todas as fases do desenvolvimento ontogen?tico, bem como a biomassa da esp?cie, sendo esta resultante do balan?o entre peso e abund?ncia. Primeiramente, estabelece-se a probabilidade de sobreviv?ncia por idade, determinada atrav?s da equa??o: (1) Pt = e-M.t; onde Pt ? a probabilidade de um animal chegar a idade t, e ? a base dos logaritmos naturais, M ? a taxa de mortalidade natural e t ? a idade dos indiv?duos. O padr?o de crescimento em peso da esp?cie ? descrito conforme a equa??o de von Bertalanffy (1938): (2) Wt = a. (Linf (1 - e-k.(t-t0)))b; onde Wt ? o crescimento em peso, a ? o coeficiente de proporcionalidade da rela??o peso-comprimento, Linf ? o comprimento assint?tico, e ? a base dos logaritmos naturais, k ? a constante de crescimento, t ? a idade dos indiv?duos, t0 ? o par?metro relacionado com o comprimento do animal ao nascer e b ? o coeficiente de alometria da rela??o peso-comprimento. A biomassa ? ajustada pelo produto das equa??es 1 e 2, sendo: (3) Bt = Wt.Pt; onde Bt ? a biomassa por recruta, Wt o resultado da curva de crescimento em peso e Pt da probabilidade de sobreviv?ncia. A assinatura isot?pica segue o padr?o do desenvolvimento ontogen?tico da esp?cie. No caso de seguir uma rela??o linear: (4) d 15N(t) = a. L(t) + b; onde d15N(t) ? a assinatura isot?pica na idade t, L(t) ? o comprimento dos indiv?duos na idade t e a e b s?o par?metros da equa??o de reta. Considerando que a equa??o anterior (4) relaciona d 15N com tamanho, ? poss?vel converter esta estimativa em uma fun??o da idade aplicando-se a fun??o de crescimento em comprimento de von Bertalanffy: (5) dt 15N(t) = a. (Linf.(1 - e-k (t-t0))) + b; onde Linf ? o comprimento assint?tico, e ? a base dos logaritmos naturais, k ? a constante de crescimento, t ? a idade dos indiv?duos, t0 ? o par?metro relacionado com o comprimento do animal ao nascer, d15N(t) ? a assinatura isot?pica na idade t, L(t) ? o comprimento dos indiv?duos na idade t e a e b s?o par?metros da equa??o de reta entre a assinatura isot?pica e o tamanho. O relativo impacto isot?pico (dt 15N) de um grupo et?rio dentro de uma comunidade depende da assinatura isot?pica daquela idade espec?fica e da sua abund?ncia como biomassa, definido ent?o por: (6) dF 15N = [dt 15N(t) . B(t)]dt . B(t)dt; onde ? a integral definida da idade 0 at? a longevidade m?xima da esp?cies (A95), definida por Taylor como a idade para atingir 95% do comprimento assint?tico (Linf), sendo estimada como - 2,996/k. No presente trabalho, as integrais referentes ? equa??o 6 foram resolvidas atrav?s do software Maple 14 (Maplesoft). Como modelo de esp?cie para este estudo escolhemos Astyanax sp. affinis fasciatus (Cuvier, 1819) que ? exclusivamente de ?gua doce, bentopel?gico e de ampla distribui??o, ocorrendo entre o M?xico e a Argentina. O programa de amostragens foi desenvolvido atrav?s de duas campanhas amostrais na Lagoa da Pinguela (29?49 S; 50?10 W), no munic?pio de Os?rio, Rio Grande do Sul. As amostras foram coletadas em novembro/dezembro de 2009 e mar?o/abril de 2010. Os esp?cimes foram coletados utilizando-se uma rede de arrasto de praia de 50m de comprimento, 1,5m de altura e malha com 5mm entre n?s adjacentes. Foram processadas amostras referentes a 23 indiv?duos de A. sp. aff. fasciatus para determinar as assinaturas isot?picas de 15N e 13C (UC Davis Stable Isotope Facility, na Universidade da Calif?rnia, EUA). Um total de 1.181 esp?cimes de A. sp. aff. fasciatus foram capturados (713 machos, 104 f?meas e 364 juvenis), com uma propor??o aproximada de seis macho para cada f?mea. A m?dia de comprimento total em machos foi de 10,53cm, em f?meas 11,01cm e em juvenis 7,51cm. Identificou-se uma tend?ncia linear crescente de aumento do valor de assinatura isot?pica de 15N (d 15N=0,2054.Lt+8,2823; R?=0,58; p=0,00002) e 13C (d 13C=0,3479.Lt -23,413, R?=0,37; p=0,00197) em fun??o do comprimento total (Lt) dos indiv?duos, indicando varia??o de fonte prim?ria de carbono e altera??o de n?vel tr?fico em fun??o do crescimento dos animais. A integral definida da Biomassa por recruta para A. sp. aff. fasciatus, com idades entre 0 e tr?s anos, teve como resultado num?rico 1,97g, significando que, em m?dia, cada indiv?duo nascido produz 1,97 gramas de peso. A integral definida (0-3 anos) para o produto da Biomassa (eq. 3) pela varia??o de dt 15N em fun??o do tamanho (eq. 5), apresentou como resultado num?rico 20,13. Desta forma, a estimativa do Nicho Isot?pico (dF 15N. eq. 6) para A. sp. aff. fasciatus foi estimado em 10,20. Para d 13C, a integral definida (0-3 anos) para o produto da Biomassa (eq. 3) pela varia??o de dt 13C em fun??o do tamanho (eq. 5), apresentou como resultado num?rico - 39,83. Desta forma, a estimativa do Nicho Isot?pico (dF 13C. eq. 6) para A. sp. aff. fasciatus foi estimado em -20,17

A distribuição espacial dos peixes em ecossistemas aquáticos é dependente de diversos fatores físicos, químicos e biológicos. Os peixes jovens e adultos podem direcionar seu movimento seguindo condições favoráveis no que concerne às condições ambientais e de biomassa de presas e predadores. Dentro desse contexto, o presente trabalho visou analisar as contribuições da incorporação da movimentação à modelagem ecológica baseada em processos, quando estimada a distribuição espacial da biomassa de grupos funcionais de peixes em lago raso subtropical. O movimento é representado através do efeito combinado entre os movimentos passivo, em função da hidrodinâmica da lagoa, e comportamental, baseado na capacidade dos peixes de buscar ambiente mais adequado. A cada intervalo de tempo, a velocidade e a direção da corrente, calculadas no módulo hidrodinâmico do modelo IPH-ECO, são utilizadas juntamente com a velocidade e direção obtidos para o movimento comportamental de cada grupo funcional de peixes, para atualizar a biomassa íctica. O movimento comportamental é determinado através da utilização de um índice de adequabilidade do habitat (HSI), considerando as respostas funcionais a fatores tais como biomassa de presas, biomassa de predadores, luz, temperatura e oxigênio dissolvido. O modelo sem a rotina de movimentação dos peixes resultou na estimativa de biomassas homogêneas de todos os grupos funcionais ao longo da lagoa. Com a incorporação da movimentação observaram-se diferenças significativas na dinâmicas das biomassas dos grupos funcionais de peixes tanto entre regiões geográficas quando entre regiões biológicas da lagoa. As biomassas de omnívoros e planctívoros adultos apresentaram forte relação com as biomassas de alimento, em especial com os zoobentos. A biomassa de piscívoros, além da biomassa de alimento, teve dependência de fatores físicos, tais como o coeficiente de atenuação da luz e temperatura. O modelo com movimentação beneficia o modelo ecológico ao representar a possibilidade dos peixes de escolher o habitat, no entanto, adiciona complexidade em função da inserção de parâmetros relacionados às respostas funcionais e aos pesos de cada resposta na formação do índice. Os movimentos comportamental e passivo podem ter importâncias relativas diferentes na definição da movimentação das biomassas dos grupos funcionais de peixes. O equacionamento e os parâmetros existentes no módulo de peixes no modelo IPH-ECO podem não estar representando de forma suficientemente adequada as comunidades de peixes de ecossistemas subtropicais. / The spatial distribution of fish in aquatic ecosystems is dependent on various physical, chemical and biological factors. Unlike early life stages, young and adult fish can direct their movement following favorable environmental and biomass of prey and predators conditions. This study aimed to analyze the contribution of fish movement incorporation in a process-based ecological modeling, when estimating the spatial distribution of fish functional groups biomass in a subtropical shallow lake. Fish movement is represented by the combined effect of passive movement, due to lake hydrodynamics, and behavioral movement, based on the ability of fish to seek more suitable environments. At each time step, the flow speed and direction estimated on IPH-ECO’s hydrodynamic module are used along with the speed and direction estimated for behavioral movement to update each fish’s functional group biomass position. The behavioral movement is determined using a habitat suitability index (HSI) considering the functional responses to factors such as prey and predator biomass, light, temperature and dissolved oxygen. Process-based modeling, without fish movement, resulted in homogeneous biomass estimatives along the lake when analizing all functional groups. Significant differences in fish biomass between geographical regions as well as between biological regions were observed when movement was incorporated. There is a strong relationship between adult omnivorous and planktivorous distribution and food biomass. Besides food biomass, piscivorous distribution did show dependence on physical factors such as the extinction coefficient of light and temperature. The opportunity of moving improves fish dynamics representation. Nonetheless, movement adds complexity to ecological modeling since there is the inclusion of parameters related to functional responses and the need of defining each ones weight when calculating the index. Behavioral and passive movements may have distinct relative importance to the biomass movement definition. Existing equations and parameters used to describe fish processes in the model might not be representing properly fish communities from subtropical ecosystems.

A distribuição espacial dos peixes em ecossistemas aquáticos é dependente de diversos fatores físicos, químicos e biológicos. Os peixes jovens e adultos podem direcionar seu movimento seguindo condições favoráveis no que concerne às condições ambientais e de biomassa de presas e predadores. Dentro desse contexto, o presente trabalho visou analisar as contribuições da incorporação da movimentação à modelagem ecológica baseada em processos, quando estimada a distribuição espacial da biomassa de grupos funcionais de peixes em lago raso subtropical. O movimento é representado através do efeito combinado entre os movimentos passivo, em função da hidrodinâmica da lagoa, e comportamental, baseado na capacidade dos peixes de buscar ambiente mais adequado. A cada intervalo de tempo, a velocidade e a direção da corrente, calculadas no módulo hidrodinâmico do modelo IPH-ECO, são utilizadas juntamente com a velocidade e direção obtidos para o movimento comportamental de cada grupo funcional de peixes, para atualizar a biomassa íctica. O movimento comportamental é determinado através da utilização de um índice de adequabilidade do habitat (HSI), considerando as respostas funcionais a fatores tais como biomassa de presas, biomassa de predadores, luz, temperatura e oxigênio dissolvido. O modelo sem a rotina de movimentação dos peixes resultou na estimativa de biomassas homogêneas de todos os grupos funcionais ao longo da lagoa. Com a incorporação da movimentação observaram-se diferenças significativas na dinâmicas das biomassas dos grupos funcionais de peixes tanto entre regiões geográficas quando entre regiões biológicas da lagoa. As biomassas de omnívoros e planctívoros adultos apresentaram forte relação com as biomassas de alimento, em especial com os zoobentos. A biomassa de piscívoros, além da biomassa de alimento, teve dependência de fatores físicos, tais como o coeficiente de atenuação da luz e temperatura. O modelo com movimentação beneficia o modelo ecológico ao representar a possibilidade dos peixes de escolher o habitat, no entanto, adiciona complexidade em função da inserção de parâmetros relacionados às respostas funcionais e aos pesos de cada resposta na formação do índice. Os movimentos comportamental e passivo podem ter importâncias relativas diferentes na definição da movimentação das biomassas dos grupos funcionais de peixes. O equacionamento e os parâmetros existentes no módulo de peixes no modelo IPH-ECO podem não estar representando de forma suficientemente adequada as comunidades de peixes de ecossistemas subtropicais. / The spatial distribution of fish in aquatic ecosystems is dependent on various physical, chemical and biological factors. Unlike early life stages, young and adult fish can direct their movement following favorable environmental and biomass of prey and predators conditions. This study aimed to analyze the contribution of fish movement incorporation in a process-based ecological modeling, when estimating the spatial distribution of fish functional groups biomass in a subtropical shallow lake. Fish movement is represented by the combined effect of passive movement, due to lake hydrodynamics, and behavioral movement, based on the ability of fish to seek more suitable environments. At each time step, the flow speed and direction estimated on IPH-ECO’s hydrodynamic module are used along with the speed and direction estimated for behavioral movement to update each fish’s functional group biomass position. The behavioral movement is determined using a habitat suitability index (HSI) considering the functional responses to factors such as prey and predator biomass, light, temperature and dissolved oxygen. Process-based modeling, without fish movement, resulted in homogeneous biomass estimatives along the lake when analizing all functional groups. Significant differences in fish biomass between geographical regions as well as between biological regions were observed when movement was incorporated. There is a strong relationship between adult omnivorous and planktivorous distribution and food biomass. Besides food biomass, piscivorous distribution did show dependence on physical factors such as the extinction coefficient of light and temperature. The opportunity of moving improves fish dynamics representation. Nonetheless, movement adds complexity to ecological modeling since there is the inclusion of parameters related to functional responses and the need of defining each ones weight when calculating the index. Behavioral and passive movements may have distinct relative importance to the biomass movement definition. Existing equations and parameters used to describe fish processes in the model might not be representing properly fish communities from subtropical ecosystems.

A distribuição espacial dos peixes em ecossistemas aquáticos é dependente de diversos fatores físicos, químicos e biológicos. Os peixes jovens e adultos podem direcionar seu movimento seguindo condições favoráveis no que concerne às condições ambientais e de biomassa de presas e predadores. Dentro desse contexto, o presente trabalho visou analisar as contribuições da incorporação da movimentação à modelagem ecológica baseada em processos, quando estimada a distribuição espacial da biomassa de grupos funcionais de peixes em lago raso subtropical. O movimento é representado através do efeito combinado entre os movimentos passivo, em função da hidrodinâmica da lagoa, e comportamental, baseado na capacidade dos peixes de buscar ambiente mais adequado. A cada intervalo de tempo, a velocidade e a direção da corrente, calculadas no módulo hidrodinâmico do modelo IPH-ECO, são utilizadas juntamente com a velocidade e direção obtidos para o movimento comportamental de cada grupo funcional de peixes, para atualizar a biomassa íctica. O movimento comportamental é determinado através da utilização de um índice de adequabilidade do habitat (HSI), considerando as respostas funcionais a fatores tais como biomassa de presas, biomassa de predadores, luz, temperatura e oxigênio dissolvido. O modelo sem a rotina de movimentação dos peixes resultou na estimativa de biomassas homogêneas de todos os grupos funcionais ao longo da lagoa. Com a incorporação da movimentação observaram-se diferenças significativas na dinâmicas das biomassas dos grupos funcionais de peixes tanto entre regiões geográficas quando entre regiões biológicas da lagoa. As biomassas de omnívoros e planctívoros adultos apresentaram forte relação com as biomassas de alimento, em especial com os zoobentos. A biomassa de piscívoros, além da biomassa de alimento, teve dependência de fatores físicos, tais como o coeficiente de atenuação da luz e temperatura. O modelo com movimentação beneficia o modelo ecológico ao representar a possibilidade dos peixes de escolher o habitat, no entanto, adiciona complexidade em função da inserção de parâmetros relacionados às respostas funcionais e aos pesos de cada resposta na formação do índice. Os movimentos comportamental e passivo podem ter importâncias relativas diferentes na definição da movimentação das biomassas dos grupos funcionais de peixes. O equacionamento e os parâmetros existentes no módulo de peixes no modelo IPH-ECO podem não estar representando de forma suficientemente adequada as comunidades de peixes de ecossistemas subtropicais. / The spatial distribution of fish in aquatic ecosystems is dependent on various physical, chemical and biological factors. Unlike early life stages, young and adult fish can direct their movement following favorable environmental and biomass of prey and predators conditions. This study aimed to analyze the contribution of fish movement incorporation in a process-based ecological modeling, when estimating the spatial distribution of fish functional groups biomass in a subtropical shallow lake. Fish movement is represented by the combined effect of passive movement, due to lake hydrodynamics, and behavioral movement, based on the ability of fish to seek more suitable environments. At each time step, the flow speed and direction estimated on IPH-ECO’s hydrodynamic module are used along with the speed and direction estimated for behavioral movement to update each fish’s functional group biomass position. The behavioral movement is determined using a habitat suitability index (HSI) considering the functional responses to factors such as prey and predator biomass, light, temperature and dissolved oxygen. Process-based modeling, without fish movement, resulted in homogeneous biomass estimatives along the lake when analizing all functional groups. Significant differences in fish biomass between geographical regions as well as between biological regions were observed when movement was incorporated. There is a strong relationship between adult omnivorous and planktivorous distribution and food biomass. Besides food biomass, piscivorous distribution did show dependence on physical factors such as the extinction coefficient of light and temperature. The opportunity of moving improves fish dynamics representation. Nonetheless, movement adds complexity to ecological modeling since there is the inclusion of parameters related to functional responses and the need of defining each ones weight when calculating the index. Behavioral and passive movements may have distinct relative importance to the biomass movement definition. Existing equations and parameters used to describe fish processes in the model might not be representing properly fish communities from subtropical ecosystems.