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Anfíbios categorizados como dados insuficientes na lista brasileira de espécies ameaçadas: padrões de carência de informações, questões relacionadas ao uso da categoria DD e previsões de risco de extinção

Processo: 15/06813-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2015
Vigência (Término): 31 de agosto de 2018
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia Aplicada
Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Marcio Roberto Costa Martins
Beneficiário:Carolina Ortiz Rocha da Costa
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Assunto(s):Conservação biológica   Distribuição animal   Espécies em perigo de extinção   Anfíbios
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:dimensões humanas da conservação de anfíbios | modelo de distribuição de espécie | modelos preditivos | Conservação da Biodiversidade

Resumo

Os anfíbios são os vertebrados mais ameaçados do mundo, com 41% das espécies em categorias de ameaça. Além disso, 22,5% dos anfíbios encontram-se na categoria Dados insuficientes (DD), indicando que a proporção de espécies ameaçadas pode ser ainda maior. O Brasil abriga o maior número de anfíbios do mundo, com 1.026 espécies registradas até meados de 2014. Existem 163 anfíbios classificados como DD na atual lista brasileira de fauna ameaçada de extinção. O objetivo deste projeto é investigar as espécies de anfíbios anuros brasileiros, classificadas na categoria DD, a fim de identificar as principais carências de informação e as ferramentas que possam auxiliar a compreender os padrões biológicos de distribuição geográfica e dos riscos de extinção. Pretende-se, ainda, entender questões relacionadas à aplicação da categoria DD pelos avaliadores de risco de extinção. Para isso, será organizada uma base de dados a partir de revisão bibliográfica, busca em banco de dados de coleções científicas e consultas aos especialistas. Um banco de dados será construído e submetido a análises descritivas e estatísticas exploratórias, utilizando as Análise de Componentes Principais (ACP) e Análise de Correspondência Canônica (ACC), em busca de padrões. Serão produzidos modelos de distribuição geográfica das espécies através do uso de registros de ocorrência, os quais que serão organizados de forma conservadora, descartando os registros incompletos, incorretos ou com informações duvidosas. As variáveis climáticas serão adquiridas na plataforma suporte WorldClim, e as físicas no sistema AMBDATA, com resolução de 1 km2. A seleção das variáveis será pela análise de correlação de Pearson (e 0,7 de correlação) e ACP selecionando as variáveis com maior valor de variação nos eixos representativos. Para a produção do modelo de distribuição geográfica das espécies serão utilizados o algoritmo Maxent e o algoritmo Distância de Mahalanobis, dedicando 30% das amostras para teste. A adequabilidade dos pixels será calculada pelo método Bootstrap com 10 repetições e, se o número de pontos estiver entre 20 e 50 registros, será preferido o método Jackknife. Os modelos de distribuição geográfica, gerados e validados, serão então usados como variável preditora dos modelos de classificação das espécies em risco de extinção, como também as variáveis de história natural, taxonômicas e de ameaça. Esses modelos preditivos de classificação serão gerados de acordo com o método de classificação RandomForest. Serão utilizados os critérios da IUCN na avaliação dos modelos. Todas as análises serão realizadas no ambiente computacional R. A avaliação do uso da categoria DD por diferentes grupos de especialistas será realizada pela aplicação de entrevista semiestruturada seguida por questionário quantitativo, os quais serão avaliados por Análise Fatorial de Correspondência (AFC). (AU)

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Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
COSTA, Carolina Ortiz Rocha da. Anfíbios brasileiros categorizados como Dados Insuficientes (DD): padrões de carência de informações, previsões de risco de extinção e questões relacionadas ao uso da categoria DD. 2018. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALA/BC) Piracicaba.

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