Diversidade de habitats, conectividade e impactos humanos em recifes costeiros : uma análise integrada para o Planejamento Espacial Marinho

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SILVEIRA, Camila Brasil Louro da
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38011
Resumo: O mapeamento da geobiodiversidade é um importante passo no processo de identificação de áreas prioritárias para o manejo e conservação. O sensoriamento remoto (mais especificamente, imagens de satélite) tem sido considerado uma metodologia segura para investigar habitats bentônicos, se calibrado com dados de campo confiáveis. No entanto, a aplicação destas ferramentas para áreas recifais no Atlântico Sul ainda é insuficiente, principalmente em regiões como o Nordeste brasileiro, que acumula limitações financeiras e topográficas para a utilização do sensoriamento remoto no meio marinho (e.g. baixa qualidade ou ausência de dados in situ para calibração, relevo marinho complexo, heterogeneidade de substratos). O complexo recifal de Tamandaré, na APA Costa dos Corais, abriga um mosaico de habitats interconectados, que inclui recifes de coral, gramíneas e manguezais. Em todo o mundo, esses ambientes costeiros sofrem impactos crônicos como poluição, sedimentação e erosão, e uso humano, que podem levar a perda ou transformação do ecossistema. Apesar de sua importância socioeconômica e ecológica, há uma escassez de mapeamento batimétrico e de cobertura dos recifes de Tamandaré e plataforma adjacente. Neste estudo, aplicamos uma abordagem de relativo baixo custo, com técnicas de sensoriamento remoto em diferentes resoluções para mapear os habitats bentônicos da zona costeira e identificar paleocanais e recifes mesofóticos na plataforma continental. Uma cena Worldview-03 (2 metros/pixel) foi utilizada no mapeamento dos habitas do ecossistema recifal, usando classificação supervisionada com o método Vector Machine Classifier e aproximadamente 1500 pontos de verdade de campo (acurácia média = 79%). Esta mesma cena foi utilizada para obter um modelo batimétrico da área e camadas derivativas adicionais (e.g. diversidade de habitats/área, rugosidade). Foi possível identificar áreas de elevada complexidade de habitats, como a atual ZPVM (conhecida como “área fechada”) de Tamandaré (máximo de 14 habitats/0.01km²). Utilizamos também o software MaxEnt para verificar a influência de dezoito variáveis ambientais na distribuição do coral Millepora alcicornis. O modelo resultante (AUC>0.98) revelou fatores ecológicos e topográficos atuantes na distribuição da espécie na região. Mapas de uso (turismo e pesca) mostraram também que além das variáveis ambientais, impactos antrópicos podem definir a presença ou ausência de grandes colônias de Millepora alcicornis nos recifes de Tamandaré, mesmo em uma APA. Adicionalmente, após extensivo processamento, imagens Landsat-8 OLI (30 metros/pixel) foram usadas para detectar feições de fundo na plataforma continental entre Alagoas e Pernambuco. Foi possível visualizar a paisagem marinha em uma área total de 9700 km², em regiões de profundidade média de 45 metros. Detectamos 14 paleocanais nas imagens, 9 dos quais ainda não mapeados por métodos tradicionais. Estes canais são conhecidos como áreas de pesca importantes, com ocorrência de agregações reprodutivas de peixes. Os resultados alcançados evidenciam a complexidade topográfica e ecológica da zona costeira de Tamandaré e plataforma adjacente. Ademais, geram subsídios para o planejamento espacial marinho da APA Costa dos Corais, uma vez que fornecem um mapeamento detalhado da área e a descrição de metodologias e ferramentas avançadas para a obtenção de dados futuros.
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No entanto, a aplicação destas ferramentas para áreas recifais no Atlântico Sul ainda é insuficiente, principalmente em regiões como o Nordeste brasileiro, que acumula limitações financeiras e topográficas para a utilização do sensoriamento remoto no meio marinho (e.g. baixa qualidade ou ausência de dados in situ para calibração, relevo marinho complexo, heterogeneidade de substratos). O complexo recifal de Tamandaré, na APA Costa dos Corais, abriga um mosaico de habitats interconectados, que inclui recifes de coral, gramíneas e manguezais. Em todo o mundo, esses ambientes costeiros sofrem impactos crônicos como poluição, sedimentação e erosão, e uso humano, que podem levar a perda ou transformação do ecossistema. Apesar de sua importância socioeconômica e ecológica, há uma escassez de mapeamento batimétrico e de cobertura dos recifes de Tamandaré e plataforma adjacente. Neste estudo, aplicamos uma abordagem de relativo baixo custo, com técnicas de sensoriamento remoto em diferentes resoluções para mapear os habitats bentônicos da zona costeira e identificar paleocanais e recifes mesofóticos na plataforma continental. Uma cena Worldview-03 (2 metros/pixel) foi utilizada no mapeamento dos habitas do ecossistema recifal, usando classificação supervisionada com o método Vector Machine Classifier e aproximadamente 1500 pontos de verdade de campo (acurácia média = 79%). Esta mesma cena foi utilizada para obter um modelo batimétrico da área e camadas derivativas adicionais (e.g. diversidade de habitats/área, rugosidade). Foi possível identificar áreas de elevada complexidade de habitats, como a atual ZPVM (conhecida como “área fechada”) de Tamandaré (máximo de 14 habitats/0.01km²). Utilizamos também o software MaxEnt para verificar a influência de dezoito variáveis ambientais na distribuição do coral Millepora alcicornis. O modelo resultante (AUC>0.98) revelou fatores ecológicos e topográficos atuantes na distribuição da espécie na região. Mapas de uso (turismo e pesca) mostraram também que além das variáveis ambientais, impactos antrópicos podem definir a presença ou ausência de grandes colônias de Millepora alcicornis nos recifes de Tamandaré, mesmo em uma APA. Adicionalmente, após extensivo processamento, imagens Landsat-8 OLI (30 metros/pixel) foram usadas para detectar feições de fundo na plataforma continental entre Alagoas e Pernambuco. Foi possível visualizar a paisagem marinha em uma área total de 9700 km², em regiões de profundidade média de 45 metros. Detectamos 14 paleocanais nas imagens, 9 dos quais ainda não mapeados por métodos tradicionais. Estes canais são conhecidos como áreas de pesca importantes, com ocorrência de agregações reprodutivas de peixes. Os resultados alcançados evidenciam a complexidade topográfica e ecológica da zona costeira de Tamandaré e plataforma adjacente. Ademais, geram subsídios para o planejamento espacial marinho da APA Costa dos Corais, uma vez que fornecem um mapeamento detalhado da área e a descrição de metodologias e ferramentas avançadas para a obtenção de dados futuros.CAPESMapping geobiodiversity is an important step towards identification of priority areas for conservation and management. Satellite imagery have been considered a trustworthy way of investigating benthic habitats when calibrated with reliable field data. Still, important tropical reefs around the world are faced with an array of limitations that challenge its application, like budgetary restrictions, topographical heterogeneity, turbidity and confounding signals. The coral reef complex of Tamandaré (Costa dos Corais MPA-Brazil), embrace a mosaic of interconnected habitats (mangroves, coral reefs, seagrass beds). Following a worldwide trend, these habitats are under chronic impacts such as sedimentation, erosion and human use that may lead to habitat loss. Despite the social and ecological importance, there is a lack of bathymetric and habitat maps in the area. We applied a budgetfriendly, multi-resolution approach to map benthic habitats in the coastal zone and identify and mesophotic features on the platform. A high-resolution Worldview-03 scene was used in the habitat mapping of the reefs, using Vector Machine Classifier with an overall accuracy of 79%. The same image was used to derive the bathymetry of the area, and derivative layers (e.g. diversity of habitats/area, slope, bathymetric position index). We identified areas of increased biodiversity, like the no-take zone located in our study area (maximum of 14 habitats/0.01 km²). Eighteen environmental layers were used in MaxEnt (AUC>0.98) to make predictive models of Millepora alcicornis distribution. Results revealed ecological and topographical factors limiting the species distribution in the area. Tourism and fishing maps showed that not only environmental factors, but human use define the presence/absence of coral colonies in the area, even within an MPA. After extensive processing, a Landsat-8 OLI scene was used to detect bottom features on the continental platform. We were able to visualize the seascape in an area of 9700 km², with an average depth of 45 meters. We detected fifteen paleochannels, nine of them still unmapped by traditional means. These valleys are known as fishing grounds and can harbour fish spawning aggregations. Our results highlight the complexity of Tamandaré coastal zone and platform. The products and techniques used in this research generate subsidies for the marine special planning and future studies in Costa dos Corais MPA and areas that may face similar limitations.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em OceanografiaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessOceanografiaImagens de satéliteRecifes de coralMaxEntPlataforma continentalDiversidade de habitats, conectividade e impactos humanos em recifes costeiros : uma análise integrada para o Planejamento Espacial Marinhoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Camila Brasil Louro da Silveira.pdfTESE Camila Brasil Louro da Silveira.pdfapplication/pdf7554355https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/38011/1/TESE%20Camila%20Brasil%20Louro%20da%20Silveira.pdf5035e6a6d9a89240c2b5faef15b8a527MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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