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Flávio Henrique Guimarães Rodrigueshttp://lattes.cnpq.br/7838917349389458Rodrigo Lima MassaraAlessandra Bertassoni da SilvaAdriano Garcia Chiarellohttp://lattes.cnpq.br/8172744794375822Julia Simões Damo2021-10-14T10:51:56Z2021-10-14T10:51:56Z2021-07-30http://hdl.handle.net/1843/38364Estimativas de abundância e densidade são necessárias para um melhor entendimento de determinada população e para gerar estratégias conservacionistas. O tamanduá-bandeira (Myrmecophaga tridactyla) é o maior mirmecófago existente, possui ampla distribuição no Neotrópico e está vulnerável a extinção devido a uma perda estimada de pelo menos 30% de sua população nas últimas três décadas. A espécie é naturalmente rara e existem poucos estudos que estimam sua abundância e densidade populacional, sendo este tema considerado uma das lacunas de conhecimento sobre a espécie. Os objetivos desse estudo foram (1) estimar a abundância de tamanduás-bandeira em uma escala mais refinada (i.e., ponto amostral) e avaliar os fatores da paisagem que influenciam esta abundância e a probabilidade de detecção individual nos pontos amostrais utilizando modelos N-mixture; (2) estimar a abundância e a densidade populacional de tamanduás-bandeira para cada unidade de conservação usando modelos de captura-recaptura espacialmente explícitos (SECR). Realizamos o estudo com dados de armadilhas fotográficas para seis unidades de conservação (UCs) do Brasil. Analisamos a influência de variáveis da escala da unidade de conservação e da escala do ponto amostral, totalizando 16 variáveis, sobre a abundância média e detecção de tamanduás-bandeira. A abundância média (λ) de tamanduás-bandeira nos pontos amostrais foi influenciada negativamente pelo índice de proximidade para formação savânica (proxsa), provavelmente devido uma baixa heterogeneidade de habitats que circundam as UCs estudadas. A abundância média nos pontos amostrais variou de 0,63 ind./ponto amostral (IC-95% = 0,35 – 1,16) para a APA Cochá-Gibão a 1,85 ind./ponto amostral (IC-95% = 1,22-2,82) para o Parque Estadual do Rio Preto. A probabilidade de detectar indivíduos em armadilhas instaladas em trilhas foi maior do que fora delas e quanto maior a distância do ponto amostral para uma estrada não pavimentada, maior foi a probabilidade de detectar um indivíduo de tamanduá-bandeira. O efeito positivo da distância até estradas não pavimentadas provavelmente está relacionado a uma maior ocupação de pessoas e animais domésticos perto dessas, já que estas estradas se localizam principalmente na área do entorno das UCs amostradas. Já em relação as estimativas geradas pelos modelos SECR, a área de estudo com maior densidade foi o Parque Nacional das Sempre Vivas, com estimativa de 0,031 ind./km² e a com menor foi o Parque Estadual da Serra do Cabral, com apenas 0,0115 ind./km². Mas, no geral, os valores das estimativas de densidade estão próximos e os intervalos de confiança se sobrepõem. Essas são as primeiras estimativas de abundância e densidade populacional para quase todas as UCs analisadas, contribuindo para preencher uma das lacunas de conhecimento sobre a espécie, que são a falta de estimativas populacionais. Este foi o primeiro trabalho a utilizar modelos N-mixture para estimar a abundância populacional de tamanduás-bandeira e este pode ser um bom método para ser utilizado em um futuro protocolo unificado que permita a comparação de estimativas populacionais entre diferentes áreas e que permita o monitoramento das populações de tamanduá-bandeira ao longo do tempo, o que será essencial para sua futura conservação.Abundance and density estimates are needed to better understand a given population and to generate conservation strategies. The giant anteater (Myrmecophaga tridactyla) is the largest existing myrmecophagous, has a wide distribution in the Neotropics, and is vulnerable to extinction due to an estimated loss of at least 30% of its population in the last three decades. The species is naturally rare and there are few studies that estimate its abundance and population density, and this topic is considered one of the knowledge gaps about the species. The goals of this study were (1) to estimate the abundance of giant anteaters on a finer scale (ie, sampling point) and to assess the landscape factors that influence this abundance and the probability of individual detection at the sampling points using N-mixture models; (2) estimate the abundance and population density of giant anteaters for each conservation unit using spatially explicit capture-recapture (SECR) models. We carried out the study with camera trap data for six protected areas (PAs) in Brazil. We analyzed the influence of variables from the protected area scale and from the sampling point scale, totaling 16 variables, on the average abundance and detection of giant anteaters. The average abundance (λ) of giant anteaters in the sampling points was negatively influenced by the index of proximity to savanna formation (proxsa), probably due to the low heterogeneity of habitats that surround the studied PAs. The average abundance in the sampling points ranged from 0.63 ind./sampling point (CI-95% = 0.35 – 1.16) for the APA Cochá-Gibão to 1.85 ind./sampling point (CI-95%) = 1.22-2.82) for the Rio Preto State Park. The probability of detecting individuals in traps installed on trails was greater than outside them, and the greater the distance from the sampling point to an unpaved road, the greater the probability of detecting an individual of giant anteater. The positive effect of the distance to unpaved roads is probably related to a greater occupation of people and domestic animals near them, as these roads are located mainly in the area surrounding the sampled PAs. Regarding the estimates generated by the SECR models, the study area with the highest density was the Sempre Vivas National Park, with an estimate of 0.031 ind./km² and the lowest was the Serra do Cabral State Park, with only 0. 0115 ind./km². But, in general, the values of the density estimates are close and the confidence intervals overlap. These are the first estimates of abundance and population density for almost all of the PAs analyzed, contributing to fill one of the knowledge gaps about the species, which is the lack of population estimates. This was the first work to use N-mixture models to estimate the population abundance of giant anteaters and this could be a good method to be used in a future unified protocol that allows the comparison of population estimates between different areas and allows monitoring giant anteater populations over time, which will be essential for their future conservation.CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoporUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Ecologia, Conservacao e Manejo da Vida SilvestreUFMGBrasilICB - INSTITUTO DE CIÊNCIAS BIOLOGICASEcologiaXenartrosDinâmica populacionalÁreas protegidasBiologia populacionalXenarthraÁrea protegidaN-mixtureSECRFatores da paisagem que influenciam a abundância e a detectabilidade do tamanduá-bandeira (Myrmecophaga tridactyla) em seis unidades de conservação do Brasilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALDissertacao_JuliaSimoesDamo.pdfDissertacao_JuliaSimoesDamo.pdfapplication/pdf3587140https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/38364/1/Dissertacao_JuliaSimoesDamo.pdfe494c102bd75cea2e3845e97ae780e7aMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/38364/2/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD521843/383642021-10-14 07:51:56.869oai:repositorio.ufmg.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2021-10-14T10:51:56Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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