Paisagem acústica em um fragmento de mata atlântica com diferentes anos de reflorestamento
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/43615 |
Resumo: | O uso diversificado do solo pelos humanos resulta em fragmentação, perda de hábitats naturais e da sua biodiversidade. Os gravadores autônomos são tecnologias emergentes que permitem amostrar a atividade acústica de comunidades de animais e os sons da paisagem, auxiliando assim em monitoramentos da biodiversidade. Dessa forma, o presente estudo teve como objetivo geral entender a paisagem acústica de um fragmento Mata Atlântica com trechos de mata primária e mata secundária que foram desmatados e reflorestados após atividades de mineração. Esta dissertação está dividida em duas partes. A primeira traz uma contextualização do tema através de um referencial teórico para situar o leitor. A segunda parte traz os resultados da análise da paisagem acústica de um fragmento de Mata Atlântica localizado no município de Mataraca no extremo norte do Estado da Paraíba. Para tanto, coletamos dados acústicos usando gravadores autônomos instalados simultaneamente em cinco áreas com diferentes períodos de regeneração florestal (i. e., mata primária e matas secundárias reflorestadas em 1989, 1999, 2009 e 2019, aqui consideradas como áreas tratamento). As gravações foram realizadas durante três meses secos (outubro, novembro e dezembro/2020) e três meses chuvosos (março, abril e maio/2021). Fizemos a caracterização da vegetação das áreas tratamento através do método vizinho mais próximo, com a contagem do número total de árvores em dez quadrantes de cinco metros quadrados. As gravações da paisagem acústica foram analisadas no programa Kaleidoscope (Wildlife Acoustics), através do qual realizamos a inspeção e contagem dos diferentes dados acústicos gerados em agrupamentos pelo programa para cada área tratamento. Essas áreas foram então comparadas. As cinco áreas tratamento foram claramente diferenciadas com base em sua vegetação em uma análise de função discriminante, havendo 84% de classificação correta das áreas (76% quando consideramos uma correção por validação cruzada). Obtivemos 366.700 dados acústicos de biofonia, 24.370 de geofonia e 8.158 de antropofonia no período seco. No período chuvoso, obtivemos 386.339 sonótipos de biofonia, 36.484 de geofonia e 5.850 de antropofonia. Assim como a estrutura da vegetação, a paisagem acústica também foi diferente entre as áreas. A proporção de geofonia, biofonia e antropofonia discrimina entre as áreas tratamento 58,8% de classificação correta, baixando a 55% quando consideramos a correção por validação cruzada. A biofonia e a antropofonia foram as variáveis que contribuíram de fato para diferenciar entre as áreas tratamento. Calculamos automaticamente através do software Kaleidoscope sete índices acústicos entre as áreas tratamento em seguida comparamos: Índice de Complexidade Acústica (ACI), Índice de Diversidade Acústica (ADI), Índice de Regularidade Acústica (AEI), Índice Bioacústico (BIO), Entropia Total (H), Eventos por Segundo (EVN) e Índice de Paisagem Sonora de Diferença Normalizada (NDSI) para aferir tanto a abundância como a diversidade acústica. Nossos resultados mostram que os índices acústicos são sensíveis para detectar as mudanças na paisagem sonora de áreas contínuas com mata primária e secundárias reflorestadas em diferentes períodos. Em particular, o Índice de Paisagem Sonora de Diferença Normalizada (NDSI) se mostrou um excelente medidor da relação biofonia e antropofonia, O Índice de Complexidade Acústica (ACI) e o Índice Bioacústico (BIO) não apresentaram resultados que refletissem a paisagem sonora de áreas reflorestadas e o Índice de Diversidade Acústica (ADI) se mostrou um ótimo índice para representar as variáveis climáticas. Dentre os Índices Acústicos utilizados no trabalho, aqueles que representam melhor configuração da paisagem são o Índice de Entropia Total (H), Eventos por Segundo (EVN) e o Índice de Paisagem Sonora de Diferença Normalizada (NDSI). Por fim, relatamos que alguns cuidados devem ser tomados na metodologia e sugestões para o futuro como, por exemplo, a realização de estudos com gravações contínuas para caracterização mais completa dos sonótipos de áreas de estudo com diferentes períodos de reflorestamento. |
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ANDRADE, Bruna Marcela Teixeira dehttp://lattes.cnpq.br/6365526587065516http://lattes.cnpq.br/4772160868667222BEZERRA, Bruna Martins2022-03-30T19:42:04Z2022-03-30T19:42:04Z2021-10-29ANDRADE, Bruna Marcela Teixeira de. Paisagem acústica em um fragmento de mata atlântica com diferentes anos de reflorestamento. 2021. Dissertação (Mestrado em Biologia Animal) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/43615ark:/64986/001300000cq87O uso diversificado do solo pelos humanos resulta em fragmentação, perda de hábitats naturais e da sua biodiversidade. Os gravadores autônomos são tecnologias emergentes que permitem amostrar a atividade acústica de comunidades de animais e os sons da paisagem, auxiliando assim em monitoramentos da biodiversidade. Dessa forma, o presente estudo teve como objetivo geral entender a paisagem acústica de um fragmento Mata Atlântica com trechos de mata primária e mata secundária que foram desmatados e reflorestados após atividades de mineração. Esta dissertação está dividida em duas partes. A primeira traz uma contextualização do tema através de um referencial teórico para situar o leitor. A segunda parte traz os resultados da análise da paisagem acústica de um fragmento de Mata Atlântica localizado no município de Mataraca no extremo norte do Estado da Paraíba. Para tanto, coletamos dados acústicos usando gravadores autônomos instalados simultaneamente em cinco áreas com diferentes períodos de regeneração florestal (i. e., mata primária e matas secundárias reflorestadas em 1989, 1999, 2009 e 2019, aqui consideradas como áreas tratamento). As gravações foram realizadas durante três meses secos (outubro, novembro e dezembro/2020) e três meses chuvosos (março, abril e maio/2021). Fizemos a caracterização da vegetação das áreas tratamento através do método vizinho mais próximo, com a contagem do número total de árvores em dez quadrantes de cinco metros quadrados. As gravações da paisagem acústica foram analisadas no programa Kaleidoscope (Wildlife Acoustics), através do qual realizamos a inspeção e contagem dos diferentes dados acústicos gerados em agrupamentos pelo programa para cada área tratamento. Essas áreas foram então comparadas. As cinco áreas tratamento foram claramente diferenciadas com base em sua vegetação em uma análise de função discriminante, havendo 84% de classificação correta das áreas (76% quando consideramos uma correção por validação cruzada). Obtivemos 366.700 dados acústicos de biofonia, 24.370 de geofonia e 8.158 de antropofonia no período seco. No período chuvoso, obtivemos 386.339 sonótipos de biofonia, 36.484 de geofonia e 5.850 de antropofonia. 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Por fim, relatamos que alguns cuidados devem ser tomados na metodologia e sugestões para o futuro como, por exemplo, a realização de estudos com gravações contínuas para caracterização mais completa dos sonótipos de áreas de estudo com diferentes períodos de reflorestamento.FACEPEThe diversified use of land by humans results in fragmentation, loss of natural habitats and their biodiversity. Sound traps are emerging technologies that allow sampling the acoustic activities of animal communities and the sounds of landscapes, thus helping to monitor biodiversity. Therefore, this study aimed to understand the acoustic landscape of an Atlantic Forest fragment with stretches of primary and secondary forest that were deforested and reforested after a mining process. This dissertation is divided into two parts. The first brings a contextualization of the theme through a theoretical framework to situate the reader. The second part presents the results of the acoustic landscape data of a fragment of Atlantic Forest located in the municipality of Mataraca in the extreme north of the State of Paraíba. To this end, we collected acoustic data using standalone SM4 (wildlife acoustics) recorders installed simultaneously in five areas with different periods of forest regeneration (i.e., “primary” forest and secondary forests reforested in 1989, 1999, 2009 and 2019, considered here as treatment areas). We performed six consecutive 72-hour recordings, sampling 15 minutes per hour. The six recordings were carried out during three dry months (October, November and December/2020) and three rainy months (March, April and May/2021). We performed the characterization of the vegetation in the treatment areas using the closest neighbour method, counting the total number of trees in ten quadrants of 5m2, considering the rooted trees and with a trunk diameter of at least 5cm. The distance between the trunks was measured 1m above the ground. The acoustic landscape recordings were analyzed using the Kaleidoscope program (Wildlife Acoustics), through which we carried out the inspection and counting of the different sonotypes generated in clusters by the program for each treatment area. These areas were then compared. The five treatment areas were clearly differentiated based on their vegetation, as shown by our discriminant function analysis, with 84% correct classification of the areas, decreasing to 76% when considering correction by cross-validation. We obtained 366,700 sonotypes of biophony, 24,370 geophony and 8,158 anthropophony in the dry period. In the rainy season, we obtained 386,339 biophonies, 36,484 geophonies and 5,850 anthropophony sonotypes. As well as the vegetation landscape, the acoustic landscape was also able to differentiate the areas, that is, the proportion of geophony, biophony and anthropophony discriminate between the treatment areas 58.8% of correct classification, lowering 55% when considering correction by cross-validation. Biophony and Anthropophony were the variables that contributed to differentiate between the treatment areas. We calculated and compared seven acoustic indices between the treatment areas: Acoustic Complexity Index (ACI), Acoustic Diversity Index (ADI), Acoustic Regularity Index (AEI), Bioacoustic Index (BIO), Total Entropy (H), Events per Second (EVN) and Normalized Difference Soundscape Index (NDSI) to measure both abundance and acoustic diversity. Our results show that acoustic indices are sensitive to detect changes in the soundscape of continuous areas with primary and secondary forests reforested in different periods. In particular, the Normalized Difference Soundscape Index (NDSI) proved to be an excellent measure of the relationship between biophony and anthropophony, the Acoustic Complexity Index (ACI) and the Bioacoustic Index (BIO) did not show results that reflect the soundscape of areas and the Acoustic Diversity Index (ADI) proved to be an excellent index to represent the climatic variables. Among the Acoustic Indices used in our study, those that present the best landscape configuration are Total Entropy Index (H), Events per Second (EVN) and Normalized Difference Sound Landscape Index (NDSI). Finally, we report that some precautions and potential future studies such conduct continuous recordings to obtain a complex characterization acoustic landscape of areas with different periods of reforestation.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Biologia AnimalUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAntropofoniaBiofoniaGeofoniaÍndices acústicosPaisagem acústica em um fragmento de mata atlântica com diferentes anos de reflorestamentoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Bruna Marcela Teixeira de Andrade.pdfDISSERTAÇÃO Bruna Marcela Teixeira de Andrade.pdfapplication/pdf2083746https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/43615/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Bruna%20Marcela%20Teixeira%20de%20Andrade.pdf43177e303a50a17f3a542c2f132f1251MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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