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Influência do esforço amostral na detecção do padrão espacial de mortalidade da fauna atropelada na Rodovia Rota do Sol

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Influência do esforço amostral na detecção do padrão espacial de mortalidade da fauna atropelada na Rodovia Rota do Sol

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Título Influência do esforço amostral na detecção do padrão espacial de mortalidade da fauna atropelada na Rodovia Rota do Sol
Outro título Influence of sampling effort on detection of roadkill spatial pattern at rota do sol highway
Autor Carvalho, Diana Letícia Krueger Pacheco
Orientador Kindel, Andreas
Data 2013
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Biociências. Curso de Ciências Biológicas: Bacharelado.
Assunto Atropelamentos
Fauna
Rota do Sol, Rodovia (RS)
[en] Environmental licensing
[en] Hotspots
[en] Mitigation
[en] Road mortality
[en] Sampling efficiency
Resumo Análises espaciais de atropelamento podem ser utilizadas no licenciamento para que medidas mitigadoras sejam aplicadas nos locais com maior agregação e recursos não sejam desperdiçados. Porém, não se sabe quanto é necessário coletar de informações: quantas campanhas, por quanto tempo e quando a rodovia deve ser monitorada. Por isso, nosso objetivo foi avaliar a influência do esforço amostral (frequência e período de observações e número de indivíduos registrados) sobre a estabilidade dos padrões espaciais detectados. Utilizamos a base de dados da rodovia Rota do Sol (ERS-486/RST-453) para comparar padrões espaciais obtidos a partir de diferentes esforços amostrais. A coleta de dados ocorreu durante quatro dias consecutivos por mês durante um ano. Além do conjunto completo de dados (referência), dividimos os dados em outros 15 subconjuntos de esforços menores, três com esforço mensal, quatro com esforço trimestral e oito com esforço semestral. Para testar a presença de agregação ao longo da rodovia com cada conjunto amostral foi utilizado o teste K de Ripley; e para localizar as agregações na rodovia foi utilizada a análise Hotspot bidimensional, ambas realizadas no software Siriema. Por fim, foi testada a similaridade entre os padrões espaciais detectados com cada esforço e o conjunto referência, através de um teste de correlação com aleatorizações utilizando os valores de intensidade de agregação de cada conjunto obtidos na análise Hotspot. Quanto maior o número de dias monitorados e maior o número de carcaças, maior a correlação entre os hotspots encontrados nos conjuntos amostrais com o conjunto total de dados. Conjuntos de dados com baixo esforço amostral tiveram baixa estabilidade nos valores de correlação, enquanto conjuntos com maior esforço tiveram menor variação. Para esta rodovia, a partir do conjunto de dados mensal que considerou apenas o primeiro dia de monitoramento foi obtido um valor bastante alto de correlação (0,89), indicando que o monitoramento em dias consecutivos não é importante para aumentar a estabilidade em monitoramentos mensais. Comparações de conjuntos de dados de outras estradas e com outros esforços devem ser realizadas. A Instrução Normativa IBAMA 13/2013 indica monitoramentos mensais durante um ano, entretanto, caso monitoramentos mais curtos sejam satisfatórios para indicar os locais para mitigação, recursos e tempo podem ser poupados.
Abstract Spatial analysis of road-kill can be used during environmental assessment for locating mitigation measures at sites with greater aggregation and not wasting resources. However, no one knows how much information need to be collected, for how many surveys, for how long and when the road should be monitored. Therefore, our goal in this study was to evaluate the influence of sampling effort (frequency and period of observations and number of individuals recorded) on the stability of spatial patterns detected. We used a database of Rota do Sol highway (ERS-486/RST-453) to compare spatial patterns identified from different sampling efforts. Data were collected over four consecutive days per month for a year. We divided the database in the following data sets: the complete data set (reference set, totaling 41 days), three data sets with monthly effort, four data sets with quarterly effort and eight data sets with semiannual effort. To test if there is aggregation along the highway with each data set we used the K Ripley's test, and to locate aggregations along the highway we used bidimensional Hotspot analysis, both available at Siriema software. Finally, we used a correlation test with randomizations to test the similarity between hotspot intensity values obtained with each data set and the one obtained with the reference data set. As the number of days and carcasses increase, the greater the correlation between hotspots of different data sets and the complete data set. Data sets with low sampling effort had low stability in correlation values, while sets with greater effort had less variation. For this road, the monthly data set that considered only the first day of monitoring showed a very high correlation (0.89), indicating that monitoring during consecutive days was not important to increase stability on results in monthly monitoring. Comparisons of data sets from other roads and with other efforts should be performed. The IBAMA Normative Instruction 13/2013 indicates monthly monitoring for one year, however, if shorter monitoring is satisfactory to indicate the locations for mitigation, resources and time can be saved.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/96795
Arquivos Descrição Formato
000918431.pdf (525.5Kb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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