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Previous issue date: 2015-03-27 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / The objective of this study was to model the habitat suitability for the bivalve
Corbicula fluminea, and the fishes Pimelodus pintado, Parapimelodus nigribarbis and
Loricariichthys anus in relation to environmental variables in Gua?ba Lake, Rio Grande
do Sul, Brazil. Gua?ba Lake, a large water body beside Porto Alegre city with
approximately 50 km long and 19 km wide at the widest point. It has north to south
pollution gradient, different sediment characteristics and habitat configurations in its
margins. Samples (n = 54) of C. fluminea were collected with Ekman dredge (10 subsamples,
sampled area=2225 cm2) and the fish sampled with gill nets with different
mesh sizes exposed during 20 hours at the same sampling points. We used
Generalized Additive Models (GAM) to fit a model for C. fluminea abundances. The
variables evaluated for the model fitting comprise the distance from streams and
channels, the distance in meters from north to south, depth, water velocity, amount of
thermotolerant coliform (TC) and sediment characteristics. The model selected for C.
fluminea (r2 = 0.55) used depth (p = 2-16) and the diversity sand grain sizes (p = 2.52-15)
as predictors. For fish modeling, three approaches were evaluated (GAM), Boosted
Regression Trees (BRT) and Generalized Linear Modeling (GLM). GLM was the
method more accurately among the three methodologies for the three species: P.
pintado, r2 = 0.60, Root Mean Squared Error (RMSE) = 4.71; P. nigribarbis, r2 = 0.84,
RMSE = 6.77; and L. anus, r2 = 0.72, RMSE = 2.40. The most important predictors in
the model for P. pintado were related to the sediment and current speed. The model
selected for P. nigribarbis had the most important variables: depth, distance from
margins and CT. The adjusted model for L. anus had the most important predictors CT
and distance from margins. The results suggest that the distribution of C. fluminea, P.
pintado, P. nigribarbis and L. anus is not random, though structural and environmental
predictors influence the habitat occupation of these organisms. Furthermore, the
results show the spatial distribution of species assessed on a small-scale, concerning
the majority of spatial distribution studies. Thus, the findings contribute to a better
understanding of the autoecology for those species, allowing the prediction to future
scenarios in Lake Gua?ba, constituting as a tool for environmental management and
conservation actions. / O objetivo deste estudo foi modelar a adequabilidade de h?bitat para o bivalve
Corbicula fluminea e os peixes Pimelodus pintado (pintado), Parapimelodus nigribarbis
(mandi) e Loricariichthys anus (viola) em rela??o a vari?veis ambientais no Lago
Gua?ba, Rio Grande do Sul,, Brasil. O Lago Gua?ba ? um grande corpo h?drico que
banha a cidade de Porto Alegre com aproximadamente 50 km de comprimento e 19
km de largura no ponto mais largo, apresenta um gradiente de polui??o de norte ao sul
e diferentes caracter?sticas de sedimento e configura??es de h?bitat nas margens. As
amostras (n=54) de C. fluminea foram coletadas com draga Ekman (10 sub-amostras,
?rea total amostrada = 2,225 cm2) e os peixes amostrados com redes com diferentes
tamanhos de malha por 20 horas nos mesmos pontos de amostragem. As vari?veis
avaliadas para o ajuste do modelo compreenderam medidas de dist?ncia da margem,
dist?ncia de arroios e canais, dist?ncia em metros de norte a sul, profundidade,
velocidade da ?gua, quantidade de coliformes termo-tolerantes (CT) e caracter?sticas
do sedimento. O modelo de distribui??o usado para C. fluminea foi um Generalized
Additive Models (GAM). O modelo selecionado para C. fluminea (r2 = 0.55) usou
profundidade (p = 2e-16) e a diversidade dos tamanhos dos gr?os de areia (p = 2.52-
15) como preditores. Para a modelagem dos peixes, tr?s metodologias foram avaliadas
(GAM), Boosted Regression Trees (BRT) e Generalized Linear Modeling (GLM). GLM
foi o m?todo com maior acur?cia dentre as tr?s metodologias para as tr?s esp?cies: P.
pintado, r2 = 0.60, Root Mean Squared Error (RMSE) = 4,71; P. nigribarbis, r2 = 0,84,
RMSE = 6.77; e L. anus, r2 = 0,72, RMSE = 2,40. Os preditores mais importantes no
modelo para P. pintado foram relacionados a profundidade, caracter?sticas do
sedimento e velocidade de corrente.. O modelo selecionado para P. nigribarbis teve
como vari?veis mais importantes: profundidade, dist?ncia dos tribut?rios e CT. O
modelo ajustado para L. anus teve como preditores mais importantes CT e dist?ncia
das margens. Os resultados apresentados sugerem que a distribui??o de C. fluminea,
P. pintado, P. nigribarbis e L. anus n?o ? aleat?ria e preditores estruturais e ambientais
influenciam a ocupa??o de h?bitat destes organismos. Al?m disso, os resultados
apresentam a distribui??o espacial para as esp?cies avaliadas em pequena escala,
considerando a maioria dos estudos de distribui??o espacial. Desta maneira, os
achados contribuem para um melhor entendimento da autoecologia das esp?cies,
permitindo a previs?o de cen?rios futuros no Lago Gua?ba, al?m de constituir uma
ferramenta para gestores ambientais e a??es conservacionistas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/6156 |
| Date | 27 March 2015 |
| Creators | Silveira, Thiago Cesar Lima |
| Contributors | Fontoura, Nelson Ferreira |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Zoologia, PUCRS, Brasil, Faculdade de Bioci?ncias |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 2008925231902741151, 600, 600, 600, 600, 600, 36528317262667714, -6482652380601267558, -2555911436985713659, 2075167498588264571 |
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