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dc.creatorPerazzi, Paolo Ramoni-
dc.date.accessioned2022-03-14T18:50:02Z-
dc.date.available2022-03-14T18:50:02Z-
dc.date.issued2022-03-14-
dc.date.submitted2022-02-11-
dc.identifier.citationPERAZZI, P. R. Climate models, niche models and the conservation of owls in Brazil. 2022. 108 p. Tese (Doutorado em Ecologia Aplicada) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/49477-
dc.description.abstractThe effective conservation and management of species or groups of them requires basic knowledge about their distribution, which is problematic in the case of highly mobile, ecologically diverse, little studied and nocturnal species such as owls (Strigidae). In addition, producing detailed distributions to megabiodiverse and continental-sized countries such as Brazil is difficult, especially when the base information is dispersed and non-standardized. Using Species Distribution Modeling (SDM) based on a maximum entropy approach, we evaluated the potential distribution of 21 species and 21 subspecies of owls recorded in Brazil. For this, we first evaluated the information on minimum and maximum temperatures, in addition to precipitation, provided by the Brazilian network of meteorological stations, comparing conventional and automatic stations. We found that both data sets have problems, but the evidence evaluated suggests that conventional stations provide slightly more reliable precipitation data, while automatic gauges are more consistent with regards to temperature information. Second, this information was used to evaluate the performance of the bioclimatic bases currently available. We found a better correspondence between the climate data measured in the field and the information provided by the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM 3B43 v7), in the case of precipitation, and the surfaces provided by the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), in the case of temperatures, sources not traditionally used for SDMs. We gauge-calibrated these surfaces using the climatic information obtained in the field, through machine-learning algorithms (gradient boosting and random forest), and used these improved surfaces to create a base of bioclimatic variables we called BrazilClim. Third, we collected and filtered occurrence data for the Strigidae in Brazil, and generated particular SDMs for each species and subspecies, evaluating the similarity of niches between conspecific subspecies. Finally, we created maps of species richness, and contrasted this information with the areas of integral protection in Brazil. With 81% of the Brazilian species recorded, both the Atlantic Forest and the Cerrado have the highest richness, followed by the Amazon (67%), Pampa (62%), Caatinga (57%) and Pantanal (48%). However, the comparison of recorded and predicted richness suggests incomplete inventories, especially in the Caatinga and Pantanal. On the other hand, the subspecies presented marked divergences of niches, suggesting that the species richness of Strigidae is underestimated in Brazil. The Cerrado and the Atlantic Forest are the most threatened biomes, with relatively small and sparse preservation areas. Thus, our study is an urgent call to explore the diversification of owl strains in Brazil in order to improve efforts related to biodiversity conservation.pt_BR
dc.description.sponsorshipOrganização dos Estados Americanos e Grupo COIMBRA de Universidades Brasileiraspt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectStrigidaept_BR
dc.subjectBrazilClimpt_BR
dc.subjectSpecies distribution modelingpt_BR
dc.subjectConservation unitspt_BR
dc.subjectModelagem de distribuição de espéciespt_BR
dc.subjectUnidades de conservaçãopt_BR
dc.subjectCorujas - Conservaçãopt_BR
dc.titleClimate models, niche models and the conservation of owls in Brazilpt_BR
dc.title.alternativeModelos climáticos, modelos de nicho e conservação de corujas no Brasilpt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ecologia Aplicadapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Passamani, Marcelo-
dc.contributor.advisor-co1Thielen, Dirk-
dc.contributor.referee1Zenni, Rafael Dudeque-
dc.contributor.referee2Machado, Ricardo Bomfim-
dc.contributor.referee3Faria, Lucas del Bianco-
dc.contributor.referee4Souza, Thadeu Sobral de-
dc.contributor.referee5Louzada, Júlio Neil Cassa-
dc.description.resumoA conservação e o manejo eficazes das espécies ou grupos delas requer conhecimento básico sobre a sua distribuição, o que é problemático no caso de espécies altamente móveis, ecologicamente diversas, pouco estudadas e noturnas como as corujas (Strigidae). Além disso, produzir distribuições detalhadas para países megabiodiversos e de tamanho continental como o Brasil é difícil, especialmente quando a informação base está dispersa e não padronizada. Usando Modelagem de Distribuição de Espécies (SDM no inglês) com base em uma abordagem de entropia máxima, avaliou-se a distribuição potencial de 21 espécies e 21 subespécies de corujas registradas no Brasil. Para isso, primeiro avaliou-se a informação sobre temperaturas mínimas e máximas, além da precipitação, fornecida pela rede de estações meteorológicas brasileiras comparando estações convencionais e automáticas. Encontrou-se que ambos os conjuntos de dados têm problemas, mas a evidência avaliada sugere que as estações convencionais fornecem dados de precipitação um pouco mais confiáveis, enquanto as automáticas são mais consistentes em relação à informação de temperaturas. Segundo, usou-se essa informação para avaliar o desempenho das bases bioclimáticas atualmente disponíveis. Encontrou-se uma melhor correspondência entre os dados climáticos medidos no campo e a informação fornecida pela Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM 3B43 v7) no caso da precipitação, e as superfícies fornecidas pela National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) no caso das temperaturas, fontes não tradicionalmente usadas para SDMs. Calibraram-se estas superfícies usando a informação climática obtida no campo, usando algoritmos de machine-learning (gradient boosting e random forest), e estas superfícies melhoradas usaram-se para criar uma base de variáveis bioclimáticas que chamamos de BrazilClim. Terceiro, coletaram-se e filtraram-se dados de ocorrências para os Strigidae no Brasil, e geraram-se SDMs particulares para cada espécie e subespécie, avaliando a semelhança dos nichos entre as subespécies coespecíficas. Finalmente, criaram-se mapas de riqueza das espécies, e contrastaram-se essas informações com as áreas de proteção integral no Brasil. Com 81% das espécies brasileiras registradas, tanto a Mata Atlântica quanto o Cerrado têm a maior riqueza, seguidas pela Amazônia (67%), Pampa (62%), Caatinga (57%) e Pantanal (48%). No entanto, a comparação da riqueza registrada e prevista sugere inventários incompletos, especialmente na Pampa. Por outro lado, as subespécies apresentaram marcadas divergências de nichos, sugerindo que a riqueza de espécies de Strigidae está subestimada no Brasil. O Cerrado e a Mata Atlântica são os biomas mais ameaçados, com áreas protegidas relativamente pequenas e esparsas. Assim, nosso estudo constitui um chamado urgente para explorar a diversificação das linhagens de corujas no Brasil afim de melhorar os esforços relacionados à conservação da biodiversidade.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Biologiapt_BR
dc.subject.cnpqEcologia Aplicadapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0169356802528511pt_BR
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