Estratégias de planejamento da mitigação do atropelamento de fauna em rodovias

• Autor(a) principal: Gonçalves, Larissa Oliveira
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/187205
• topic: Atropelamentos : Rodovias; Mortalidade animal; Ecologia de paisagem; Wildlife-vehicle collisions; Landscape ecology; Road-kill hotspots

Infraestruturas lineares, como as estradas, estão por todos os lugares no mundo e os impactos causados por elas são inúmeros e intensos. Focando no impacto de mortalidade de fauna por colisão com veículos, esta tese teve o objetivo de propor diferentes abordagens para identificar locais para a implementação de medidas de mitigação desse impacto. Além da introdução geral, a tese tem três capítulos que correspondem a três artigos científicos. O primeiro capítulo explorou dados de répteis atropelados em 33 meses de monitoramento mensais em 277 km da BR-101 e avaliou tanto o padrão espacial quanto o padrão temporal de fatalidades além de estimar a magnitude de atropelamentos de répteis na estrada. O segundo e o terceiro capítulo exploram abordagens preditivas de atropelamento de fauna para dois diferentes contextos: uma única estrada e uma rede de estradas. O segundo capítulo teve o objetivo de testar se usando características da paisagem, da rodovia e dos animais, nós podemos predizer onde estão os locais com maior chance de um animal ser atropelado. Para isso, também para a BR-101, calculei a probabilidade de travessia através de mapas de conectividade e a probabilidade de colisão através de uma equação que considera o tráfego de veículos, o tamanho dos animais e dos veículos e a velocidade dos animais para duas espécies de mamíferos nativos do Brasil: o furão (Galictis cuja) e o zorrilho (Conepatus chinga). Para o terceiro capítulo, foi utilizado a rede de estradas do estado de Victoria na Austrália, na qual calculei a probabilidade de travessia e de colisão para o canguru cinza oriental (Macropus giganteus), espécie nativa da Austrália. No primeiro capítulo, demonstrei que: 15.377 cágados, lagartos e serpentes são atropelados a cada ano na BR-101 no sul do Brasil; hot moments de atropelamentos de répteis ocorreram no verão, especialmente em dezembro para lagartos e serpentes; hotspots de atropelamentos foram coincidentes para tartarugas, lagartos e serpentes; existiu um efeito positivo do tráfego e da rizicultura nos atropelamentos e negativo da silvicultura; medidas de mitigação nos hotspots prioritários poderiam evitar 45% das fatalidades de répteis. No segundo capítulo, concluí que a probabilidade de fatalidade através da multiplicação das probabilidades de travessia e colisão não teve um bom poder de predição dos atropelamentos e que a probabilidade de colisão sozinha foi melhor em predizer os atropelamentos do que a probabilidade de travessia, entretanto as espécies apresentaram padrões diferentes. No terceiro capítulo, concluí que um modelo aditivo das duas probabilidades foi melhor em predizer os atropelamentos de cangurus do que os modelos individuais de probabilidades de travessia e colisão, entretanto o modelo integrado não apresentou a predição esperada. A probabilidade de travessia foi um preditor melhor dos atropelamentos de cangurus que a probabilidade de colisão para a rede de estradas. Portanto, concluo que: 1) os atropelamentos de fauna podem ser bastante acentuados em determinados contextos e que é possível identificar locais de maior agregação que seriam efetivos para mitigação; 2) é possível usar dados de tráfego de veículos e tamanho e velocidade dos animais para predizer locais de mais atropelamentos, entretanto deve se ter cuidado pois isso é específico para cada espécie; 3) para o contexto de rede de estradas, é possível predizer o atropelamento utilizando a probabilidade de travessia e a probabilidade de colisão em um mesmo modelo. Ainda é necessário explorar outras maneiras de calcular e integrar as probabilidades aqui propostas, mas nesta tese eu demonstrei uma forma possível de predizer atropelamentos para um contexto em que não há dados dessa natureza disponíveis, seja para estradas novas ou para uma rede de estradas.