Indivíduos não marcados nas estimativas populacionais do boto-da-tainha (Tursiops truncatus), em Laguna/SC: correção ou distorção?

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bolis, Kátia
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/176852
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Biológicas. Graduação em Ciências Biológicas.
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spelling Indivíduos não marcados nas estimativas populacionais do boto-da-tainha (Tursiops truncatus), em Laguna/SC: correção ou distorção?Coeficiente ThetaFotoidentificaçãoMarcação-recapturaMark-ResightAnálise de poderTrabalho de Conclusão de Curso - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Biológicas. Graduação em Ciências Biológicas.Estimar o número de indivíduos de uma população é uma questão central da ecologia de populações e um dado importante para avaliação do seu estado de conservação. As estimativas de pequenos cetáceos são realizadas a partir de dois passos. Em geral, estima-se o número de indivíduos marcados por fotoidentificação, através de modelos de marcação-recaptura e inclui-se a posteriori os dados dos indivíduos não marcados, através do coeficiente Theta (Ɵ). O coeficiente Ɵ representa a proporção de indivíduos marcados em relação ao total de indivíduos amostrados. Há na literatura diversos ‘níveis de cálculo’ para obtenção dessa proporção (Grupos, Fotografias, Indivíduos), todos com o mesmo resultado funcional. Nós avaliamos, a partir do estudo de caso da população de botos-da-tainha (Tursiops truncatus) de Laguna/SC a influência dessas diferenças nas estimativas finais - corrigidas com o valor do Ɵ, através da criação de cenários com variáveis metodológicas. Além dos ‘níveis de cálculo’, analisamos a influência da qualidade das fotografias utilizadas (A, A+B e A+B+C) e do tamanho da amostra – quantidade de fotografias e tamanho dos grupos (exclusão de amostras pequenas, exclusão de amostras grandes, exclusão de amostras de tamanhos extremos e amostras sem restrições de tamanho). Avaliamos, além disso, o poder de detecção de tendências populacionais para cada caso. Nossos resultados demonstram pouca influência na acurácia e grande variação em relação a precisão das estimativas, indicando perda significativa do poder de informação a depender da forma de obtenção do Ɵ. A precisão variou significativamente de acordo com o nível de cálculo (p<0,001, F=83,65, GL=2) e a qualidade das fotografias (p<0,001, F=13,25, GL=2). O teste a posteriori de Tukey demonstrou que os cenários de Grupos são diferentes dos cenários de Fotografias e diferente de Indivíduos, e que amostras com fotografias de qualidade A diferiram de amostras com fotografias A+B e A+B+C. Em relação ao poder de detecção de tendências populacionais, o cenário GR2 (nível de cálculo Grupos, amostras com fotografias de qualidade A, sem amostras de indivíduos solitários) que gerou o maior coeficiente de variação (0,231) levaria 17 anos para observar queda de 5% na população, com esforço semelhante ao empregado nesse estudo de caso. A população original de 52 indivíduos estaria reduzida a 23 quando a tendência fosse detectada (redução de 56%). Os cenários mais precisos - F12 (nível de cálculo Fotografias, amostras com fotografias de qualidade ABC, sem amostras de tamanhos extremos) e I2 (nível de cálculo Indivíduos, amostras com fotografias de qualidade AB, amostras sem restrição de tamanho) e com menores coeficientes de variação (CV= 0,061) detectariam mudanças em 7 anos, com redução de 26% da população original (de 52 e 54 indivíduos para 38 e 40 indivíduos respectivamente). De acordo com nossos resultados os níveis de cálculo mais adequados, quanto a acurácia e precisão, correspondem a Fotografias e Indivíduos, sendo que a escolha deve ser feita a priori e de acordo com as particularidades da população de estudo.To estimate the number of individuals of a population is the main question of population ecology and it is a relevant data to evaluate individuals’ conservation state. The estimation of small cetaceans is done by two points. Generally, the number of individual marked is estimated by photo-identification, through marking-recapture models and after that, the data of unmarked individuals are included through Theta (Ɵ) coefficient. Theta coefficient means the proportion of marked individuals in relation of the total number of sampled individuals. In the literature, there are several ‘calculation levels’ to obtain this proportion (Groups, Photographs, Individuals), all with the same functional result. From the study case of a boto-da-tainha (Tursiops truncatus) population from Laguna/SC, we evaluated the influence of these differences in the final estimates – corrected with Ɵ value, through the creation of scenarios with methodological variables. Besides the ‘calculation levels’, we analyze the influence of quality of the photographs used (A, A+B and A+B+C) and the size of the sample (exclusion of small samples, exclusion of big samples, exclusion of extreme size samples and no size restriction samples). Moreover, we evaluated the power to detect population trends of each case. Our results demonstrate little influence on the accuracy and a large variation in precision of estimates, indicating loss of information power depending on the way of obtaining Ɵ. The precision varied significantly according to the calculation level (p<0,001, F = 155,369, GL=2) and photographs quality (p<0,001, F = 19,278, GL=2). A posteriori test by Tukey demonstrate that Group scenarios are different than Photographs and Individuals scenarios, it also showed that samples with quality A photographs differ from samples with quality AB and ABC. Regarding the power to detect population trends, the scenario GR2 (calculation level Groups, samples with A quality photograph, without samples of solitary individuals) generated the higher variation coefficient (0,231), would take 17 years to observe a 5% population decline, with similar effort as used in this study case. The original population of 52 individual would be reduced to 23 when the trend was detected (56% reduction). The most precise scenarios – F12 (calculation level Photographs, samples with A+B+C photograph, without extreme size samples) and I2 (calculation level Individuals, samples with A+B photograph, without size restriction samples) and with lower variation coefficients (VC=0,061) would detect changes in 7 years, with 26% reduction of the original population (from 52 and 54 individuals to 38 and 40 individuals, respectively). According our results the most adequate calculation levels, considering accuracy and precision, correspond to Photographs and Individuals, and the choice must be made a priori and according to the particularities of the study population.Florianópolis, SC.Daura-Jorge, Fábio GonçalvesUniversidade Federal de Santa CatarinaBolis, Kátia2017-06-30T19:07:03Z2017-06-30T19:07:03Z2017-06-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis67 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/176852porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-06-30T19:07:03Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/176852Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732017-06-30T19:07:03Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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