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Previous issue date: 2014-06-16 / Outro / Anthropic systems seems to be less interesting for biodiversity conservation when compared to natural environments. Especially in tropical anthropic systems, there is a lack of knowledge about the drivers of species richness. Thus, we tested hypotheses of pond area, isolation and habitat quality that predict odonates (and separated suborders) species richness in farmland water bodies. We hypothesized that suborders will respond differently given of their distinct skills on landscape perception. We expected that landscape features would cause a smaller influence for the Anisoptera than the Zygoptera given their higher dispersion ability and less-demanding habitat requirements. We studied species richness of Odonata and suborders (Anisoptera and Zygoptera) at 53 ponds in an agricultural landscape in the Brazilian Cerrado. We used linear regressions and we selected the best models accordingly AICc and Akaike weights. As expected, there were different relations between odonates suborders and landscape features. Among all predictors, habitat quality was the main species richness driver. Despite our expectations, habitat quality was more related with Anisoptera than Zygoptera, which in turn was best related with pond area. Isolation was related in both suborders. Our results support the view that the differences between Odonata’s suborders reflect in how they perceive the landscape and that mechanisms such habitat selection can have great influence in species distributions and community dynamics. / Sistemas antrópicos não detém tanto interesse para conservação da biodiversidade quanto ambientes naturais. Especialmente em ambientes antrópicos tropicais, há uma falta de conhecimento dos mecanismos que regem a riqueza de espécies. Nesse sentido, nós testamos hipóteses de área, isolamento e qualidade de hábitat que predizem a riqueza de espécies de libélulas (Odonata e suas subordens) em corpos d’água provenientes de atividade agropecuária. Nós hipotetizamos que as subordens se relacionariam diferentemente com os preditores por possuírem distintas habilidades de perceber a paisagem. Nós esperávamos que a subordem Anisoptera fosse menos influenciada pelos preditores, pela maior capacidade de dispersão e menor exigência quanto ao hábitat. Estudamos a riqueza de Odonata (libélulas) e suas subordens (Anisoptera e Zygoptera) em 53 lagoas numa paisagem agropastoril no Cerrado Brasileiro. Nós utilizamos regressões lineares e selecionamos os melhores modelos segundo o AICc e o peso de Akaike. Como esperado, as subordens apresentam distintas relações com os preditores. Entre todos os preditores, a qualidade do hábitat foi mais importante para a riqueza de espécies estando presente nos melhores modelos. Contrariando nossas expectativas, a qualidade do hábitat esteve mais relacionada a Anisoptera do que com Zygoptera, que por sua vez teve melhores relações com a área da lagoa. O isolamento foi incluído nos modelos para ambas as subordens. Nossas resultados indicam que as subordens de Odonata tem percepções distintas da paisagem e que mecanismos como seleção de hábitat podem ter grande influência na distribuição dessas espécies e na dinâmica das comunidades.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/8280 |
| Date | 16 June 2014 |
| Creators | Corrêa , Caroline Costa |
| Contributors | Marco Junior , Paulo de, Marco Júnior, Paulo de, Juen , Leandro, Nabout , João Carlos |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ecologia e Evolução (ICB), UFG, Brasil, Instituto de Ciências Biológicas - ICB (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5361682850774351271, 600, 600, 600, 600, -3872772117827373404, 3263499605295365002, 2442915598251853972 |
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