Modelos espaciais de captura-recaptura para populações abertas

• Autor(a) principal: Pezzott, George Lucas Moraes
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-02082019-170439/
• topic: Análise bayesiana; Bayesian analysis; Modelos de captura-recaptura espacial; Open population; População aberta; Spatial capture-recapture models

Nesta tese propomos dois modelos espaciais de captura-recaptura para estimação da abundância populacional em população aberta. Os modelos estatísticos propostos ajustam-se a dados obtidos via amostragem de captura-recaptura com marcação individual realizada em diferentes locais dentro do habitat, levando em consideração as taxas de nascimentos e mortes durante o período de estudo e as localizações geográficas das capturas. No primeiro modelo, propomos uma modelagem hierárquica para os tamanhos populacionais locais a fim de obter a distribuição preditiva da abundância populacional para regiões não visitadas pela amostragem. Nesta etapa, uma estrutura para dados zero-inflacionados foi adotada para acomodar situações quando realizam-se amostragens em locais sem a presença da espécie. O segundo modelo proposto leva em consideração o deslocamento dos animais entre os diferentes locais de amostragem, generalizando o primeiro modelo no qual consideramos a permanência dos animais em um mesmo local. Neste caso, tornou-se possível estimar o tamanho da área de vida (movimentação) da espécie além de predizer locais com maiores abundâncias de animais. Em ambos modelos, propomos uma abordagem bayesiana para o processo inferencial e derivamos algoritmos de simples implementação computacional, a partir do uso de técnicas de dados aumentados. As propriedades frequentistas dos estimadores bayesianos foram avaliadas por meio de estudos de simulação e, por fim, estas propostas de modelagem foram aplicadas a três conjuntos de dados reais de aracnídeos.